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用低维子空间法分辨空间相干源的统计分析 被引量:3

Statistical Analysis of Low Dimensional Subspace Techniques for the Resoluton of Coherent Sources
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摘要 八十年代以来,Schmidt提出的基于特征矢量空间的多信号分类(MUSIC)法受到广泛关洼。Evans,Shan等采用取较短的子阵列,并作空间平滑处理,将MUSIC法推广到相干源的场合。文献[7]、[10]、[14]从数据矩阵出发,提出了构造低维子空间以分辨相干源的一般方法。在诸多方法中,它们的分辨性能如何,以及怎样进一步提高分辨率需要深入研究,本文通过统计分析研究了上述问题。 The eigendecomposition-based MUSIC technique of Schmidt has received considerable attention since 1980'. Evans, Shan, and others applied MUSIC algorithm to the case of coherent sources by using spatial smoothing technique across the array.References[7]、[10]、 [14]introduced a general procedure to estimate low-dimensional subspace for the high-resolution of coherent signal sources. This paper studies those high-resolution methods statistically.
作者 路鸣 保铮
出处 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1990年第1期79-85,共7页 Acta Electronica Sinica
  • 相关文献

参考文献3

  • 1高世伟,通信学报,1988年,9卷,1期,4页
  • 2高世伟,西北电讯工程学院学报,1988年,5卷,1期,9页
  • 3孙继广,矩阵扰动分析,1987年

同被引文献5

引证文献3

二级引证文献19

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