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Efficient DOA Estimation Based on Coprime Array Interpolation With Deep Unfolding Network
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PRE
AI
DOI：10.1109/LSP.2026.3698380.png)
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摘要
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互质阵列增加了到达方向(DOA)估计的自由度，但虚拟阵列间隙需要昂贵的填充过程。本文提出了一种基于插值和深度展开网络的互质阵列DOA估计新方法。插值虚拟阵列协方差矩阵的重构被表述为秩最小化问题，并使用具有分阶段可学习参数和受ADMM收敛准则启发的无监督损失的基于ADMM的深度展开网络求解。最后，采用root-MUSIC进行DOA估计。仿真结果表明，所提出的方法在计算效率和估计性能方面均具有有效性。
Keyword:
Coprime array
direction of arrival (DOA)
deep unfolding network
interpolation
期刊
I
IF:
3.9
论文数:
808
被引数:
0
机构
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