[发明专利]一种基于稀疏贝叶斯学习的字典失配杂波空时谱估计方法有效
| 申请号： | 202011264444.8 | 申请日： | 2020-11-13 |
| 公开（公告）号： | CN112415476B | 公开（公告）日： | 2023-01-10 |
| 发明（设计）人： | 章涛;孙刚;张亚娟 | 申请（专利权）人： | 中国民航大学 |
| 主分类号： | G01S7/02 | 分类号： | G01S7/02;G01S7/292;G06N7/00 |
| 代理公司： | 天津诺德知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 12213 | 代理人： | 栾志超 |
| 地址： | 300300 天*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于稀疏贝叶斯学习的字典失配杂波空时谱估计方法。其包括建立包含失配误差的动态空时导向矢量字典；字典失配误差期望最大化迭代估计；建立字典失配误差进行补偿后的杂波稀疏恢复模型；存在字典失配情况下的杂波空时功率谱稀疏贝叶斯估计等阶段。本发明提供的估计方法首先利用二维泰勒级数建立空时动态字典模型，然后将字典失配误差作为待估超参数构建贝叶斯稀疏恢复模型，并利用失配误差估计值对空时导向矢量字典进行修正，最后利用修正后的空时导向矢量字典进行杂波协方差矩阵稀疏恢复，进而计算杂波空时谱。本发明具有在存在字典失配情况下杂波谱稀疏恢复精度高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 稀疏 贝叶斯 学习 字典 失配 杂波空时谱 估计 方法 | ||
【主权项】：
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