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Sparse asymptotic minimum variance based bearing estimation algorithm for a single vector hydrophone
For underwater target detection using a single vector hydrophone, sparse asymptotic minimum variance(SAMV) method is used to estimate the target bearing. The SAMV discretizes the entire scanning space and the target bearing is located at the position of the discrete direction. The SAMV algorithm utilizes the sparsity of the spatial signal to improve the estimation performance of the target bearing. Background noise level(BNL) of the bearing estimation of SAMV algorithm is lower than those of the conventional beam forming(CBF)method and minimum variance distortionless response(MVDR) method for different signal noise ratios(SNRs). When the SNR is higher than 0 d B, the direction-finding error of this algorithm is less than 2°. Moreover, the SAMV algorithm has a better dimensional orientation resolution capability. The experimental results show that the SAMV algorithm gives a bearing and time recording map with a lower BNL, which effectively verifies the effectiveness of SAMV algorithm in terms of underwater target detection. 相似文献
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In this paper, we investigate the bounds of the coefficients of several classes of bi-univalent functions. The results presented in this paper improve or generalize the recent works of other authors. 相似文献
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设μ是一个半有限von Neumann代数.对于0P∞,0q≤∞,定义了非交换加权Lorentz空间Λ_ω~(p,q)(μ)及其associate空间Λ_ω~(p,q)(μ)',给出了空间Λ_ω~(p,q)(μ)'和Λ_ω~(p,q)(μ)'的一些基本性质.应用这些性质,还给出了非交换加权Lorentz空间Λ_ω~p(μ),0P∞的对偶空间. 相似文献