[发明专利]一种基于贝叶斯学习的稀疏阵列角度估计方法及其装置在审
| 申请号： | 202111461641.3 | 申请日： | 2021-12-02 |
| 公开（公告）号： | CN116224212A | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 吴敏;郝程鹏 | 申请（专利权）人： | 中国科学院声学研究所 |
| 主分类号： | G01S3/14 | 分类号： | G01S3/14;G06F18/2415 |
| 代理公司： | 北京方安思达知识产权代理有限公司 11472 | 代理人： | 陈琳琳;杨青 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于信号处理技术领域，具体地说，涉及一种基于贝叶斯学习的稀疏阵列角度估计方法及其装置，该方法包括：将稀疏阵列中的每个阵元接收对应的接收信号进行向量化处理，得到向量形式的输出信号，稀疏阵列输出该向量形式的输出信号，得到二维输出信号模型，将其降维处理，得到一维输出信号模型；从得到的一维输出信号模型中，提取测量矩阵和需要恢复的二维空间谱矩阵；采用贝叶斯学习方法，当需要恢复的二维空间谱矩阵满足RIP特性时，根据得到的一维输出信号模型和测量矩阵，构造优化函数；对构造的优化函数进行求解，得到二维空时谱，并对得到的二维空时谱在时间上做累加，得到目标的空间谱，再对其进行恒虚警检测，得到目标的方位估计。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 贝叶斯 学习 稀疏 阵列 角度 估计 方法 及其 装置 | ||
【主权项】：
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