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在波达方向估计中,阵列接收数据(观测矩阵)的秩小于信源数时会导致经典的基于子空间分解类的超分辨算法失效,基于压缩感知理论的超分辨方法虽可解决算法失效问题,但随着观测矩阵秩的增加,压缩感知方法大多只是进行简单的向量范数合成,即将多测量向量问题转变到单次测量向量问题来解决,并没有充分利用多余的采样信息.在研究秩缺失条件下信号重构机理的基础上,提出了一种自适应加权递归算法,能够利用额外的采样信息通过空间投影构造出相对正确的信号子空间,弥补了在秩缺失情况下估计精度差的问题,并且在采样数逐渐增加的基础上,可以实现对信号的无偏估计. 相似文献
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