位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于无网格压缩感知的DOA估计算法
  • ISSN号:1002-137X
  • 期刊名称:《计算机科学》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:中国人民解放军理工大学通信工程学院,南京210007
  • 相关基金:国家自然科学基金(61571463,61371124,61272487,61472445,61201217)资助
中文摘要:

应用传统的压缩感知理论对天线阵列信号的波达方向(Direction-of-arrival,DOA)进行估计,存在基的失配问题。基于交替方向乘子法(Alternative Direction Method of Multiplier,ADMM)的无网格压缩感知(Grid-less Compressive Sensing)技术能够解决该问题,但仍存在收敛速度慢的缺陷。针对该缺陷,提出带自适应惩罚项的ADMM(ADMM with adaptive penalty,AP-ADMM)算法,即根据输入信号的噪声功率,自适应地选择惩罚项的初始值;同时在算法迭代求解的过程中,自适应地对目标函数的惩罚项进行调整。与传统算法相比,在保证收敛精度和DOA的恢复成功概率的条件下,带自适应惩罚项的ADMM算法收敛速率明显加快。仿真结果验证了新算法的有效性。

英文摘要:

The basis mismatch is existing in the DOA estimation problem by traditional compressive sensing theory.Applying the grid-less compressive sensing technology based on the ADMM algorithm is a wonderful solution,but the convergence rate of the traditional ADMM algorithm was low.To solve this problem,the AP-ADMM algorithm was proposed in this paper.According to the power of the input signals,the AP-ADMM algorithm is able to choose the original numerical value of the penalty adaptively.In addition,the proposed algorithm converges with the ite-rating adaptive penalty.The convergence rate of the proposed algorithm is much higher than the traditional ADMM algorithm.Meanwhile,the accuracy and the probability of successful restoration of the proposed algorithm are approximate with the the traditional ADMM algorithm.The simulation results demonstrate the efficiency of the proposed algorithm.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:重庆西南信息有限公司(原科技部西南信息中心)
  • 主办单位:重庆西南信息有限公司(原科技部西南信息中心)
  • 主编:陈国良
  • 地址:重庆市渝北区洪湖西路18号
  • 邮编:401121
  • 邮箱:jsjkx12@163.com
  • 电话:023-63500828
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-137X
  • 国内统一刊号:ISSN:50-1075/TP
  • 邮发代号:78-68
  • 获奖情况:
  • 2001年重庆市优秀期刊,2004年第三届重庆市优秀科技期刊,2005年重庆市优秀期刊编辑部,2010年第六届重庆市期刊综合质量考核"十佳科技期刊",2012年重庆市出版专项资金报刊资助项目(重庆市新...,2013年重庆市出版专项资金重点学术期刊资助项目(...,2014年重庆市出版专项资金期刊资助项目(重庆市文...,2015年"中国国际影响力优秀学术期刊"
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国乌利希期刊指南,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:41227