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林波

作品数:2 被引量:31H指数:1
供职机构:国防科学技术大学理学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:电子电信更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇电子电信

主题

  • 1篇低信噪比
  • 1篇信号
  • 1篇信号处理
  • 1篇信号恢复
  • 1篇信噪比
  • 1篇性能分析
  • 1篇压缩感知
  • 1篇阵列
  • 1篇阵列信号
  • 1篇阵列信号处理
  • 1篇角估计
  • 1篇感知
  • 1篇ANALYS...
  • 1篇CS
  • 1篇DOA估计
  • 1篇L1
  • 1篇波达角
  • 1篇波达角估计

机构

  • 2篇国防科学技术...

作者

  • 2篇张增辉
  • 2篇朱炬波
  • 2篇林波

传媒

  • 1篇电子与信息学...
  • 1篇国防科技大学...

年份

  • 1篇2014
  • 1篇2013
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于压缩感知的DOA估计稀疏化模型与性能分析被引量:30
2014年
利用压缩感知理论解决阵列信号到达角(DOA)估计问题,具有对快拍数据量要求低、可处理相关源等优点。将压缩感知理论应用于信源DOA估计的一个关键问题是建立信源信号的稀疏化模型。该文在均匀线阵模型下系统分析了角度划分对DOA估计稀疏重构性能的影响,从对相关性的分析出发给出了信号的最优稀疏化模型。分析结果表明在实际应用中基于信源信号等正弦空间稀疏化的重构模型是最优的。实验对比了新的稀疏化模型与传统的等角度划分方式得到的流形矩阵的可重构性能,并进行了关于信号重构和信源DOA估计的详细实验分析,验证了所提模型的优越性。
林波张增辉朱炬波
l_1-analysis稀疏重构在阵列信号恢复及波达角估计中的应用被引量:1
2013年
通过适当的空域稀疏化构造了可对阵列接收信号进行冗余稀疏表示的阵列流形矩阵,建立了相应的l1-analysis稀疏重构模型,用于恢复阵列接收信号,重点证明了该流形矩阵是满足l1-analysis稀疏重构条件的紧框架,从理论上保证了将l1-analysis稀疏重构用于阵列接收信号恢复及波达角估计问题的合理性,并推导出信号恢复误差的理论上界。利用在微波暗室环境中采集的实测数据,结合MUSIC算法进行实验验证,结果表明基于l1-analysis稀疏重构的信号恢复对提高低信噪比环境下的波达角估计性能是有效的。
林波张增辉朱炬波
关键词:阵列信号处理波达角估计低信噪比
共1页<1>
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