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DOA Estimation in Impulsive Noise via Low-Rank Matrix Approximation and Weakly Convex Optimization

机译：DOA估计通过低秩矩阵近似和弱凸优化的脉冲噪声

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Conventional direction-of-arrival (DOA) estimators are vulnerable to impulsive noise. In this paper, to tackle this issue, a class of weakly convex-inducing penalties is introduced for robust DOA estimation via low-rank matrix approximation, where l(2,1)-norm is adopted as the metric for suppressing the outliers. Two iterative algorithms are developed to construct the noise-free data matrix. To avoid determining the number of sources, the DOAs are estimated by exploiting the special joint diagonalization structure of the constructed signal covariance matrix. Compared with several existing algorithms, the proposed methods enjoy faster computation, similar DOA estimation performance against impulsive noise and requiring no a priori information of the source number. Numerical experiments are included to demonstrate the outlier-resistance of our solutions.
机译：传统的到达方向（DOA）估算器容易受到冲动的噪音。在本文中，为了解决这个问题，通过低秩矩阵近似引入了一类弱凸诱导的惩罚，以便通过低秩矩阵近似来估计，其中L（2,1）-NORM作为抑制异常值的指标。开发了两个迭代算法以构建无噪声数据矩阵。为避免确定源的数量，通过利用构建信号协方差矩阵的特殊关节对角化结构来估计DOA。与若干现有算法相比，所提出的方法享有更快的计算，类似的DOA估计性能与脉冲噪声，并且不需要源号的先验信息。包括数值实验以展示我们解决方案的耐受性。

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