A Direction of Arrial Estimation Algorithm for Translational Nested Array Besed on Sparse Bayesian Learning
-
摘要: 针对阵元间互耦效应导致嵌套阵列测向性能下降的问题,该文提出两种不同的平移嵌套阵列结构,在保证产生虚拟阵列无孔的条件下,通过对原二级嵌套阵列阵元位置进行调整,形成平移嵌套阵列,提高了原二级嵌套阵列的稀疏性,降低了阵元间的互耦效应,扩展了原嵌套阵列的测向自由度。在空间辐射源数目未知条件下,建立了平移嵌套阵列稀疏贝叶斯学习(SBL)算法模型,对形成的虚拟阵列接收数据进行处理,获得角度估计,有效提高了原嵌套阵列测向算法的测向性能。仿真实验表明,平移嵌套阵列自由度高于原嵌套阵列,在低信噪比、小快拍数、存在互耦影响条件下,基于稀疏贝叶斯学习的平移嵌套阵列测向算法测向精度优于原嵌套阵列测向算法,并且提高了原嵌套阵列测向算法的角度分辨率。Abstract: The performance of direction finding for nested array degrades due to the mutual coupling effect among the elements. Two different translational nested array structures are proposed. In order to ensure that the virtual array has no holes, a translational nested array is formed by adjusting the positions of the original two level nested array elements. It improves the sparsity of the original two level nested array, reduces the mutual coupling effect, and extends the direction finding freedom of the original nested array. Under the condition of unknown number of spatial radiation sources, a Sparse Bayesian Learning (SBL) model for translational nested array is established. Through this model, the received data of the virtual array is processed, the DOA estimation is obtained and the direction finding performance of the original nested array direction finding algorithm is effectively improved. Simulation results show that the translational nested array has higher degree of freedom than the original nested array. Under the scenarios of low Signal-to-Noise Ratio (SNR), snapshot deficiency, and mutual coupling effect, the performance of direction finding algorithm for translational nested array based on Sparse Bayesian Learning is better than that of direction finding algorithm for the original nested array. The angle resolution of direction finding algorithm for the original nested array is improved.
-
1. 引言
伪随机序列在通信系统、雷达系统及流密码等方面有着极其广泛的应用[1]。在密码学领域的应用中,序列的线性复杂度性质是影响序列伪随机性的一个重要指标,为了能够抵抗B-M(Berlekamp-Massey)算法的攻击,一般要求序列的线性复杂度不小于其周期长度的一半。
已有大量文献研究了序列的线性复杂度,其中文献[2—6]研究了二元序列的线性复杂度,文献[7]确定了有限域
F4 上一类四元序列的线性复杂度,文献[8—10]计算了Galois环Z4={0,1,2,3} 上四元序列的线性复杂度,文献[11]给出了Z4 上基于模2p (p 为奇素数)的广义分圆的一类四元序列的线性复杂度,而周期为2p2 的四元序列尚未研究。因而,本文在文献[11]的基础上进行了推广,基于模2p2 的广义分圆定义了一类Z4 上的新四元序列,并求出了该序列的线性复杂度。值得一提的是,由于Z4 上的零因子使得计算变得困难,所以本文基于特征为4的Galois环理论来进行研究。设
p 是奇素数,g 是奇数,且g 是模p2 和模2p2 的公共本原元[12]。设S 是集合,定义aS≜{au(od2p2): u∈S} ,a+S≜{a+u(od2p2):u∈S} 。模2p2 的剩余类环为Z2p2={0,1,···,2p2−1} 。对i=0,1 ,令Di={g2k+i(od2p2),k=0,1,···,p(p−1)2−1} ,且Ei=2Di ,P0=pZ∗2p ,P1=2P0 ,即有Z2p2= ⋃1i=1(Di∪Ei∪Pi)∪{0,p2} 。显然,D0∪D1∪P0 是Z2p2∖{p2} 中所有奇数的集合,E0∪E1∪P1 是Z2p2∖{0} 中所有偶数的集合。定义Z4 上的四元序列(eu) 为eu={0,u=0或u∈D01,u∈D1∪P02,u=p2或u∈E13,u∈E0∪P1 下文将讨论序列
(eu) 的线性复杂度[13]。(eu) 的线性复杂度定义为满足eu+L+c1eu+L−1+···+ cL−1eu+1+cLeu=0,u≥0,c1,c2,···,cL∈Z4 的最小正整数L 。令C(x)=1+c1x+···+cLxL∈ Z4[x] ,显然C(0)=1 。设(eu) 的生成多项式为E(x)= e0+e1x+···+e2p2−1x2p2−1∈Z4[x] ,则LC(eu)=min{deg(C(x)):C(x)∈Z4[x],C(0)=1,E(x)C(x)≡0(odx2p2−1) (1) 2. 主要结论及其证明
2.1 主要结论
定理 1
(eu) 的线性复杂度满足LC(eu)={3p(p−1)/2+1,p≡3(od8)3p(p−1)/2+2,p≡−3(od8)2p(p−1)+1,p≡−1(od8)p(p−1)+2, p≡1(od8) 2.2 辅助引理
本小节给出证明主要结论所需的引理。如无特殊说明,本文中的多项式均属于
Z4[x] 。设
r 为2模p2 的阶,记GR(4r,4) 是阶为4r 且特征为4的Galois环,同构于剩余类环Z4[x]∖f(x) ,其中f(x)∈Z4[x] 是次数为r 的基本不可约多项式[14]。记GR(4r,4) 的单位群为GR∗(4r,4) ,因为p2|(2r−1) ,所以GR∗(4r,4) 包含了一个2r−1 阶的循环子群。任取β∈GR∗(4r,4) ,且阶为p2 。取γ=3β∈GR∗(4r,4) 则
γ 的阶为2p2 。由式(1),为确定(eu) 的线性复杂度,需计算E(γv) ,v=0,1,···,2p2−1 的值。引理 1[11] 设非零次多项式
F(x)∈Z4[x] ,若ξ,η∈GR(4r,4) 满足F(ξ)=F(η)=0 ,且η−ξ∈ GR∗(4r,4) ,则存在F1(x) ,F2(x) 使得F(x)=(x−ξ) ·F1(x)=(x−ξ)(x−η)F2(x) ,其中F1(x)=(x−η) ·F2(x) 。引理 2 (1) 若
F(γv)=0 ,v∈A ,则存在FA(x)∈GR(4r,4)[x] 使得F(x)=FA(x)∏v∈A(x−γv) 其中,
A 取为Di ,或Ei ,或Pi ,i=0,1 。(2) 若
F(γv)=0 ,v∈{p2}∪D0∪D1∪P0 ,则存在F3(x)∈GR(4r,4)[x] 使得F(x)=F3(x)(xp2 +1) 。(3) 若
F(0)=1 ,F(γv)=0 ,v∈Z2p2∖{0,p2} ,且F(±1)∈{0,2} ,则有deg(F(x))≥2p2−1 。进一步,若F(±1)=0 或F(±1)=2 ,则deg(F(x)) ≥2p2 。证明 (1) 只证
A=Di 的情形,其它情形同理可得。由γ 的选择,有(xp2−1)(x−1)=p2−1∏m=1(x−γ2m) ,因此p2=∏p2−1m=1(1−γm)(1+γm) ,所以当0≤m, n<2p2 且m≡/n(odp2) 时,γm−γn∈GR∗(4r, 4) ,从而,当F(γ)=0 ,m∈Di 时,由引理1得,∏m∈Di(x−γm)|F(x) ,即该引理得证。(2) 由(1)可得。
(3) 不妨设
F(−1)=0 。因为F(0)=1 ,则由(2)得F(x)=(xp2+1)F3(x) ,且2F3(x)≠0 ,显然(xp2−1)/(x−1)|2F3(x) ,从而deg(F(x))≥2p2 –1。进一步,若F(1)=0 ,则deg(F(x))≥2p2 。令F(±1)≠0 ,则F(±1)=2 且F(γm)=0 ,m∈D0 ∪D1∪P0 。由(1)存在Q(x)∈Z4[x] ,使得F(x)= Q(x)(xp2+1)/(x+1) ,且2Q(x)≠0 ,不难得到Q(−1)=2 ,则存在G(x)∈Z4(x) 使得Q(x)=(x+1) ⋅G(x)+2 ,即有,F(x)=(xp2+1) ·G(x) +2(xp2 +1)/(x+1) 。所以(xp2−1)|2F(x) ,即有deg(F(x))≥ 2p2 。 证毕除特殊说明外,本文中集合的下标均模2,且
i,j∈{0,1} 。引理 3 (1)
v∈Di ,则vDj=Di+j ,vEj=Ei+j ,vPj=Pj 。(2) 若
v∈Ei ,则vDj=Ei+j ,vPj=P1 ,且vEj={Ei+j,p≡±1(od8)Ei+j+1,p≡±3(od8) (3) 若
v∈P0 ,则vDj=P0 ,vEj=P1 ,vPj= Pj 。(4) 若
v∈P1 ,则vDj=vEj=vPj=P1 。(5)
P0=p2+P1 ,P1=p2+P0 。(6) 若
p≡±1(od8) ,则Di=p2+Ei ,Ei=p2 +Di ;若p≡±3(od8) ,则Di+1= p2+Ei ,Ei+1= p2+Di 。证明 (1) 只证
vDj=Di+j ,其余同理可证。对任意给定的v∈Di ,若u∈Dj ,则有v=gi+2k (od2p2) ,u=gj+2l(od2p2) ,0≤k,l<p(p−1)2 ,所以vu=gi+j+2(k+l)(od2p2) ,因此vu∈Di+j 。又因为|vDj|=|Di+j| ,所以vDj=Di+j 。(2) 仅考虑
vEj ,其余证明同(1)。首先,从 (1) 得vEj=2uEj=2Ei+j 。显然,对任意的ω∈2Ei+j ,有ω≡4a(od2p2) ,a∈Di+j ,即ω∈E0∪E1 ,则存在b∈D0∪D1 使得ω=2b(od2p2) ,从而b≡2a(odp2) 。当p≡±1(od8) ,即2是模p 的平方剩余[2],则b∈Di+j ,从而ω=2b∈Ei+j ,所以vEj=2Ei+j=Ei+j ; 当p≡±3(od8) 时,同理可证。(3)~(6)显然。 证毕
在
Z4[x] 中,令Di(x)=∑u∈Dixu ,Ei(x)= ∑u∈Eixu ,P0(x)=∑u∈P0xu ,P1(x)=∑u∈P1xu 。则E(x)=2xp2+D1(x)+P0(x)+3E0(x)+2E1(x)+3P1(x) (2) 注意到在
GR(4r,4) 上有D0(γ)+D1(γ)+P0(γ)=∑u∈D0∪D1∪P0γu=1 为计算
E(γv) ,需要如下几个引理。引理4 令
γ∈GR∗(4r,4) 的阶为2p2 ,则P0(γ)=1 。证明 因为
0=γ2p2−1=(γp−1)(P0(γ)+ {P_1}(\gamma ) + 1 + \left.{\gamma ^{{p^2}}}\big\right) = \left({\gamma ^{2p}} - 1\right)({P_1}(\gamma ) + 1) ,则由γ 的定义得P1(γ)=−1 ,P0(γ)=1 。 证毕接下来计算
D0(γ) 。记[i,j]=|(1+Di)∩Ej| ,[i,2]=|(1+Di)∩P1| ,i,j∈{0,1} 。引理 5 符号含义同上,则
\begin{array}{l}[0,0] = \left\{ \begin{array}{l}p(p - 5)/4, \; p \equiv 1{\rm{ }}\;(\!od 8)\\p(p - 3)/4, \; p \equiv - 1{\rm{ }}\;(\!od 8)\\p(p + 1)/4, \; p \equiv 3{\rm{ }}\;(\!od 8)\\p(p - 1)/4, \; p \equiv - 3{\rm{ }}\;(\!od 8)\end{array} \right.\\[0,1] = \left\{ \begin{array}{l}p(p - 1)/4, \; p \equiv 1{\rm{ }}\;(\!od 8)\\p(p + 1)/4, \; p \equiv - 1{\rm{ }}\;(\!od 8)\\p(p - 3)/4, \; p \equiv 3{\rm{ }}\;(\!od 8)\\p(p - 5)/4, \; p \equiv - 3{\rm{ }}\;(\!od 8)\end{array} \right.\\[0,1] = \left\{ \begin{array}{l}p - 1, \; p \equiv 1{\rm{ }}\;(\!od 4)\\0,\quad\quad{\rm{ }}p \equiv 3{\rm{ }}\;(\!od 4)\end{array} \right.\end{array} 证明 记
Hi={g2n+i(odp2):0≤n<p ⋅(p−1)/2} ,且R={0,p,···,(p−1)p} 。则{u(odp2):u∈Di}=Hi{2u(odp2):u∈Di}=Hi+l{u(odp2):u∈P1}=R∖{0} 当
p≡±1(od8) 时,l=0 ;否则l=1 。因此,[i,j]=|(1+Hi)∩Hj+l| ,[0,2]=|(1+H0)∩(R∖{0})| 。由|(1+Hi)∩Hj| 的取值[15]。 证毕引理 6 若
p≡±1(od8) ,则p2+2∈D0 ;否则p2+2∈D1 。证明 只证
p≡±1(od8) 时的情形。设p2+2∈D1 ,则存在整数q 使得p2+2≡g2n+1+2p2q ,即2是模p 的平方非剩余,矛盾,所以p2+2∈D0 。 证毕引理 7 令
ωp=D0(γ) ,则ωp={0或1,p≡1(od8)2或3,p≡−3(od8)0或3,p≡3(od4) 证明 只证
p≡1(od8) 时的情形,其余情形同理可证。由于(ωp)2=p(p−1)2−1∑l,m=0γg2l+g2m=p(p−1)2−1∑l,m=0γg2l(g2(l−m)+1)=p(p−1)2−1∑m,n=0γg2m(g2n+1) (3) 且
g2n+1(od2p2)∈E0∪E1∪P1∪{0} 。令λn=p(p−1)2−1∑m=0γg2m(g2n+1) 下面分3种情况讨论:
(1) 令
Ni={n, 0≤np(p−1)2, g2n+1(od2p2)∈Ei} 则
|Ni|=[0,i] 。当n∈Ni ,由引理3,引理6有λn=∑v∈Diγ2v={(−1)i+1ωp,p≡±1(od8)(−1)iωp,p≡±3(od8) (2) 令
N2={n, 0≤n<p(p−1)2, g2n+1(od2p2)∈Ei} 则
|Ni|=[0,i] 。当n∈N2 ,有λn=∑v∈P0γ2v=P0(γ2)=P0(−γp2+2)=−P0(γ) (3) 若
g2n+1≡0(od2p2) ,则p≡1(od4) 且n=p(p−1)/4 ,因而λn=p(p−1)/2 。即:由式(3)得(ωp)2=|N0|(−ωP)+|N1|ωP−|N2|+p(p− 1)/2 。又从引理5得(ωp)2=ωp ,即ωp∈ {0,1} 。 证毕引理 8 (1) 若
p≡±3(od8) ,则E(γv)={2,v∈D0∪P12ωp+2,v∈E0∪E10,v∈D1∪P0 否则
E(γv)={2ωp,v∈D0∪D10,v∈P0∪P12,v∈E0∪E1 (2) 当
v=0 时,E(γv)=3p2+p+2 ;当v= p2 时,E(γv)=2p 。证明 仅证 (1)中
p≡±3(od8) 的情形,其余证明类似。 对任意的v∈Ei∪P1 ,记v=2¯v ,其中¯v∈Di∪P0 ,由引理3(5)和(6)得,p2+2¯v ∈Dj+1∪P0 且有γv=γ2¯v=−γp2+2¯v ,又由引理3(1)可得D1(γv)=−∑u∈D1γu(p2+2¯v)={−D0(γω),¯v∈D0−D1(γω),¯v∈D1−P0(γω),¯v∈P0 进一步地,由引理3可得,当
v∈Z2p2∖{0,p2} 时,P0(γv)=(−1)v+1 ,P1(γv)=−1 ;且有D1(γv)={(−1)i+1ωp,v∈Di∪Ei(−1)i,v∈PiEi(γv)={(−1)i+jωp,v∈Dj∪Ej+1−1,v∈Pi 则根据式(2)结论得证。
定义
Γj(x)=∏v∈Dj(x−γv),Λj(x)=∏v∈Ej(x−γv)M(x)=∏v∈P0(x−γv),N(x)=∏v∈P1(x−γv) 引理 9
M(x) ,N(x) ,Γj(x) ,Λj(x)∈Z4[x] 。证明 显然
M(x) ,N(x)∈Z4[x] 。仅考虑Γ0(x) ,对Γ1(x) ,Λj(x) 同理可得。不难得到Γ0(x) 的系数满足am=(−1)m∑d1<⋯<dm,d1,⋯,dm∈D0γd1+⋯+dm,1≤m≤p(p−1)/2 设
γb 为和式中的一项,b≡∑mk=1dk(od2p2) ,b≡/0(odp2) 。由引理3易得x−γg2ndk|∏v∈D0 (x−λv) 所以
γg2nd1···γg2ndm=γg2nb 为和式的一项,即γb+γg2b+···+γgp(p−1)−2b=D0(γb) ,则存在b1,b2··· bn 使得am=(−1)m∑nk=0D0(γbk)+l ,其中l= |{a|a≡∑mk=1dk≡0(odp2)且d1<···<dm,d1,···, dm∈D0}| 。又与引理8的证明类似可得D0 (γbk)=ωp∈Z4 。 证毕由于
γv 为xp2+1 的根,v∈{p2}∪D0∪D1 ∪P0 ,则xp2+1=(x+1)Γ0(x)Γ1(x)M(x) (4) 同样地,有
xp2−1=(x−1)Λ0(x)Λ1(x)N(x) (5) 引理 10 存在
Vk(x)∈Z4[x] ,k=1,2,···,5 ,使得D1(x)+3E0(x)={−(xp2−1)(−ωp+Γ0(x)V1(x)),p≡±3(od8)(x−1)Γ0(x)Γ1(x)N(x)V2(x),p≡±1(od8) P0(x)+3P1(x)={(xp2−1)(−1+Γ1(x)V3(x)),p≡±3(od8)(xp2−1)P1(x),p≡±1(od8) 2xp2+2E1(x)={2(xp2−1)+(x−1)M(x)N(x)V4(x),p≡3(od4)2(xp2−1)+M(x)N(x)V5(x),p≡1(od4) 证明 仅对
p≡3(od8) 的情形进行证明,其余证明类似。由引理3得D1(x)+3E0(x)= −(xp2−1)D1(x) 。由引理8可知,当v∈D0 时,有D1(γv)=−ωp ,则存在V1(x) 使得D1(x)=−ωp +Γ0(x)V1(x) 。注意到
P0(x)+3P1(x)=∑u∈P1xu+p2+3∑u∈P1xu=(xp2−1)P1(x) 且
P1(γv)=P1(γ)=−1 ,v∈D1 ,则结论易证。因为
2xp2+2E1(x)=2(xp2−1)+2+2D1(x2) 。由引理8 (1),当v∈Pi 时,2+2D1(γv)=0 ,则由引理2,2+2D1(x)=M(x)N(x)G(x) ,其中G(x) ∈Z4[x] 。即2+2D1(x2)=M(x2)N(x2)G(x2) 。由引理3 (5)得N(x)=∏v∈P0(x−γv+p2) ,则N(x2) =∏v∈P1(x2−γu)=∏v∈P0(x−γu)(x−γp2+u) =M(x)N(x) 。另一方面,
2+2E1(1)=0 ,则存在V4(x) 使得M(x2)G(x2)=(x−1)V4(x) ,从而2xp2+2E1(x) =2(xp2−1)+(x−1)M(x)N(x)V4(x) 。综上,即可得
p≡3(od8) 时的结论。 证毕引理 11 存在
Wk(x)∈Z4[x] ,k=1,2,···,4 ,使得E(x)={(x−1)M(x)N(x)Γ1(x)W1(x),p≡3(od8)M(x)N(x)Γ1(x)W2(x),p≡−3(od8)(x−1)M(x)N(x)W3(x),p≡−1(od8)M(x)N(x)Γ0(x)Γ1(x)W4(x),p≡1(od8) 证明 仅证明
p≡3(od8) 的情形,其余证明同理。由引理10和式(5)可得E(x)=(x−1) ·N(x)H(x) ,其中,H(x)=Λ0(x)Λ1(x)(ωp+1−Γ0(x) ·Vp(x)+Γ1(x)Vp(x))+M(x)Vp(x) 。又由引理8易得若
v∈D0∪E0∪E1 ,则H(γv)≠0 ;若v∈D1∪P0 ,则H(γv)=0 ,则由引理1可得,存在W1(x)∈Z4[x] 且W1(γv)≠0 ,v∈D0∪E0∪E1 使得H(x)=M(x)Γ1(x)W1(x) 。 证毕2.3 定理1的证明
证明 若
p≡3(od8) 。由引理11和引理8 (2)可得W1(γv)≠0 ,v∈D0∪E0∪E1∪{p2} ,从而E(x)(x+1)Γ0(x)Λ0(x)Λ1(x)≡0(modx2p2−1) 所以
LC(eu)≤3p(p−1)/2+1 。又因为gcd((x−1) ·M(x)N(x)Γ1(x),(x+1)Γ0(x)Λ0(x)Λ1(x))=1 ,所以由式(1),式(4),式(5)和引理11得W1(x)C(x)≡ 0(od(x+1)Γ0(x)Λ0(x)Λ1(x)) ,则有W1(γv)C(γv) =0 ,v∈{D0∪E0∪E1∪{p2}} ,从而,若W1(γv) ∈GR∗(4r,4) ,则C(γv)=0 ;若2W1(γv)∈GR(4r, 4)∖{0} ,则2C(γv)=0 。显然有(x+1)Γ0(x)Λ0(x) ⋅Λ1(x)|2C(x) ,即LC(eu)≥3p(p−1)2+1 。因此,LC(eu)=3p(p−1)2+1 。其它情形同理可证。 证毕
3. 结束语
本文在
Z4 上定义了一类周期为2p2 的新四元广义分圆序列(eu) ,并研究了该序列的关联多项式和线性复杂度。结果表明,当p≡3(od4) 和p≡ −3(od8) 时,这类序列拥有好的线性复杂度,能够抵抗B-M算法的攻击,在保密通讯中可以有广泛的应用。此外,若定义序列(su) 为su={0,u=0或u∈D01,u∈D1∪P02,u=p2或u∈E1∪P13,u∈E0 与前面的证明类似可得,该序列的线性复杂度达到最大值,即当
p≡1(od4) 时,LC(su)=2p2 ;否则LC(su)=2p2−1 。 -
PAL P and VAIDYANATHAN P P. Nested arrays: A novel approach to array processing with enhanced degrees of freedom[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2010, 58(8): 4167-4181. doi: 10.1109/TSP.2010.2049264. PAL P and VAIDYANATHAN P P. Nested arrays in two dimensions, part I: Geometrical considerations[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2012, 60(9): 4694-4705. doi: 10.1109/TSP.2012.2203814. HAN K Y and NEHORAI A. Nested array processing for distributed sources[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2014, 21(9): 1111-1114. doi: 10.1109/LSP.2014.2325000. HAN K Y and NEHORAI A. Improved source number detection and direction estimation with nested arrays and ULAs using jackknifing[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2013, 61(23): 6118-6128. doi: 10.1109/TSP.2013. 2283462. LIU C L and VAIDYANATHAN P P. Hourglass arrays and other novel 2-D sparse arrays with reduced mutual coupling[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2017, 65(13): 3369-3383. doi: 10.1109/TSP.2017.2690390. ROCCA P, HAN M, SALUCCI M, et al. Single-snapshot DOA estimation in array antennas with mutual coupling through a multi-scaling Bayesian compressive sensing strategy[J]. IEEE Transactions on Antennas and Propagation, 2017, 65(6): 3203-3213. doi: 10.1109/TAP.2017.2684137. AKSOY T and TUNCER T E. Measurement reduction for mutual coupling calibration in DOA estimation[J]. Radio Science, 2012, 47(3): 1-9. doi: 10.1029/2011RS004904. DAI J, BAO X, HU N, et al. A recursive rare algorithm for DOA estimation with unknown mutual coupling[J]. IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters, 2014, 13: 1593-1596. doi: 10.1109/LAWP.2014.2347056. MAO W, LI G, XIE X, et al. DOA estimation of coherent signals based on direct data domain under unknown mutual coupling[J]. IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters, 2014, 13: 1525-1528. doi: 10.1109/LAWP.2014.2343671. DAI J, ZHAO D, and JI X. A sparse representation method for DOA estimation with unknown mutual coupling[J]. IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters, 2012, 11: 1210-1213. doi: 10.1109/LAWP.2012.2223651. LIAO B, ZHANG Z G, and CHAN S C. DOA estimation and tracking of ULAs with mutual coupling[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2012, 48(1): 891-905. doi: 10.1109/TAES.2012.6129676. LIU C L and VAIDYANATHAN P P. Super nested arrays: Linear sparse arrays with reduced mutual couplingPart I: Fundamentals[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2016, 64(15): 3997-4012. doi: 10.1109/TSP.2016.25581592015. QIAN C, HUANG L, and SO H C. Improved unitary root- MUSIC for DOA estimation based on pseudo-noise resampling[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2014, 21(2): 140-144. doi: 10.1109/LSP.2013.2294676. YAN F, JIN M, and QIAO X. Low-complexity DOA estimation based on compressed MUSIC and its performance analysis[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2013, 61(8): 1915-1930. doi: 10.1109/TSP.2013.2243442. LIN J, MA X, YAN S, et al. Time-frequency multi-invariance ESPRIT for DOA estimation[J]. IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters, 2016, 15: 770-773. doi: 10.1109 /LAWP.2015.2473664. ABRAMOVICH Y I and JOHNSON B A. Detection- estimation of very close emitters: Performance breakdown, ambiguity, and general statistical analysis of maximum- likelihood estimation[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2010, 58(7): 3647-3660. doi: 10.1109/TSP.2010. 2047334. FANG J, LI J, SHEN Y, et al. Super-resolution compressed sensing: An iterative reweighted algorithm for joint parameter learning and sparse signal recovery[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2014, 21(6): 761-765. doi: 10.1109/LSP.2014.2316004. .[18] HU R, FU Y, CHEN Z, et al. Robust DOA estimation via sparse signal reconstruction with impulsive noise[J]. IEEE Communications Letters, 2017, 21(6): 1333-1336. doi: 10.1109/LCOMM.2017.2675407. HAWES M, MIHAYLOVA L, SEPTIER F, et al. Bayesian compressive sensing approaches for direction of arrival estimation with mutual coupling effects[J]. IEEE Transactions on Antennas and Propagation, 2017, 65(3): 1357-1368. doi: 10.1109/TAP.2017.2655013. YANG X, CHI C K, and ZHENG Z. Direction-of-arrival estimation of incoherently distributed sources using Bayesian compressive sensing[J]. IET Radar, Sonar Navigation, 2016, 10(6): 1057-1064. doi: 10.1049/iet-rsn.2015.0336. -
计量
- 文章访问数: 1281
- HTML全文浏览量: 225
- PDF下载量: 148
- 被引次数: 0