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Subspace projection semi-real-valued MVDR algorithm based on vector sensors array processing

机译：基于向量传感器阵列处理的子空间投影半实值MVDR算法

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The existing SRV-MVDR (semi-real-valued MVDR) algorithm is only applicable to the pressure sensors array and cannot distinguish between mirror radiation sources and real source (DOA fuzzy), and this paper presents a method of vector sensors array SRV-MVDR based on subspace projection. Compared with the existing SRV-MVDR, only half spectrum search is needed to solve the DOA fuzzy problem. No subsequent discrimination is needed. The data collected by vector sensors array are processed jointly by using the idea of dimensionality reduction so that it satisfies the processing condition of SRV-MVDR method. Theoretical analysis and computer simulation show that this method has robustness. At the same time, it is more suitable for low SNR and small snapshots and has broad prospects in practical engineering.
机译：现有的SRV-MVDR（半实值MVDR）算法仅适用于压力传感器阵列，无法区分镜辐射源和真实源（DOA模糊），并且本文提出了一种向量传感器阵列SRV-MVDR的方法 基于子空间投影。 与现有的SRV-MVDR相比，只需要半频谱搜索来解决DOA模糊问题。 不需要随后的歧视。 通过矢量传感器阵列收集的数据通过使用维度降低的思想来共同处理，使得它满足SRV-MVDR方法的处理条件。 理论分析和计算机仿真表明，这种方法具有鲁棒性。 与此同时，它更适合低SNR和小快照，并在实际工程方面具有广阔的前景。

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