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首页 > 期刊首页 >电子与信息学报 >2017年期  > 一种基于奇异值分解的解相干算法
一种基于奇异值分解的解相干算法
Decorrelation Algorithm Based on Singular Value Decomposition
摘要: 该文针对稀疏重构解相干问题,利用接收数据厅奇导值分解(SVD)后的大特征值对应的特征矢量,提出一种改进解相干方法.该方法通过迭代这一特征矢量来重构角度,无需知道信号源的数目,即可准确重构角度信息,实现解相干.相对于经典SVD算法,所提算法运算速度更快,稀疏重构效果更优.理论分析和仿真结果都验证了算法的良好性能.  

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