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Multistep Knowledge-Aided Iterative ESPRIT: Design and Analysis

机译：多步知识辅助迭代ESPRIT：设计与分析

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In this work, we propose a subspace-based algorithm for direction-of-arrival (DOA) estimation that iteratively reduces the disturbance factors of the estimated data covariance matrix and incorporates prior knowledge which is gradually obtained on line. An analysis of the mean squared error of the reshaped data covariance matrix is carried out along with comparisons between computational complexities of the proposed and existing algorithms. Simulations focusing on closely-spaced sources, where they are uncorrelated and correlated, illustrate the improvements achieved.
机译：在这项工作中，我们提出了一种基于子空间的到达方向（DOA）估计算法，该算法迭代地减少了估计数据协方差矩阵的干扰因素，并结合了逐渐在网上获得的先验知识。对重整后的数据协方差矩阵的均方误差进行了分析，并对所提出算法与现有算法的计算复杂度进行了比较。针对不相关和不相关的紧密间隔源进行的模拟说明了所取得的进步。

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