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Coherent Source Enumeration With Compact ULAs
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AI
DOI：10.1109/LSP.2025.3593121.png)
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摘要
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信源数估计通常依赖于基于子空间的技术，这些技术需要精确分离信号子空间和噪声子空间。然而，先前的工作并未处理小均匀线性阵列中的相干信源问题，其中空间谱会出现模糊性。我们通过将前向-反向平滑协方差矩阵分解为秩约束的Toeplitz矩阵与对角矩阵之和来解决此问题，其中对角矩阵的条目为非负值，分别代表信号子空间和噪声子空间。由此产生的非凸优化问题通过提出秩基目标估计的Toeplitz方法（TARgEt）来求解，该方法采用乘子交替方向法。在合成数据集和真实数据集上的数值结果证明了TARgEt相对于当前最先进方法的有效性和鲁棒性。
Keyword:
Elliptopes
rank constraint
smoothing
source enumeration
ULA
期刊
IF:
9.6
论文数:
1.1W
被引数:
1.7W
机构
引用论文
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