基于修正后矩阵分解的最优协方差DOA估计

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文件名称：基于修正后矩阵分解的最优协方差DOA估计

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更新时间：2024-05-20 07:14:57

DOA估计 凸优化 矩阵分解

针对传统来波方向（direction-of-arrival，DOA）估计在信号相干、低信噪比与噪声非均匀环境下性能差的问题，基于修正后的矩阵分解，提出一种利用凸优化的协方差矩阵最优DOA估计方法。修正后的矩阵分解方法，解相干的同时克服了孔径损失；然后，利用凸优化，重构出无噪声的协方差矩阵；最后，利用最小化搜索计算出DOA。仿真结果表明，所提算法与矩阵分解（matrix decomposition，MD）算法、基于l₁范数的奇异值分解（l₁-norm singular vector decomposition，l₁-SVD）算法以及基于空间平滑的协方差秩最小化估计（spatial smoothing based covariance rank minimization，SS-CRM）算法比较，能更好地抑制非均匀噪声，且在低信噪比条件下，依然性能良好。