【摘 要】
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在信号波达方向估计中,最大似然法是非线性优化问题,存在计算量大、容易陷入局部最优解等缺陷,需要在一定快拍数下保证性能。因此,首先对空域进行离散化,在稀疏采样条件下得
【机 构】
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海军工程大学电气工程学院,海军后勤部,海军装备部
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(5180719),湖北省自然科学基金创新群体项目(2018CFA008)
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在信号波达方向估计中,最大似然法是非线性优化问题,存在计算量大、容易陷入局部最优解等缺陷,需要在一定快拍数下保证性能。因此,首先对空域进行离散化,在稀疏采样条件下得到稀疏模型,经过凸松弛后利用凸启发式算法得到方向参数稀疏解;然后,以该稀疏解作为初始点,在该点对阵列流形矩阵做一阶泰勒展开,将原非线性优化问题转化为序列二次规划问题;最后,利用梯度下降法交替优化方向与信号参数矢量,得到全局最优解。仿真结果表明:在低采样条件下,该算法能快速收敛到全局最优解,具有很高的估计精度。
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