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一种修正的矢量奇异值分解DOA估计算法

         

摘要

在均匀线性阵列模型下,特征矢量奇异值分解算法能够对相干信号进行DOA估计,但相干和不相关信号同时存在时,算法的估计会出现错误。针对这一问题,提出了一种修正算法(MESVD),该算法选取经过加权处理的特征向量来构造矩阵,并利用该矩阵进行子空间估计。理论分析和数值仿真证明:修正后的算法能够正确估计相干、相关和不相关信号,估计性能与空间平滑算法(FBSS)相当。

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