Reweighted nuclear norm minimisation for DOA estimation with unknown mutual coupling
Reweighted nuclear norm minimisation for DOA estimation with unknown mutual coupling
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具有未知互耦合的 DOA 估计的重新加权核范数最小化
DOI：
10.1049/el.2018.7632
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发表时间：
2019-02
影响因子：
1.1
通讯作者：
Zhang Kun
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Meng D;an;Wang Xianpeng;Huang Mengxing;Yin Yue;Shen Chong;Zhang Kun
提出了一种考虑子矩阵块固有的秩稀疏性的重加权核范数最小化算法，用于均匀线性阵列（ULA）中未知互耦合的到达方向（DOA）估计。首先通过参数化引导向量来导出新颖的块过完备字典以避免未知的互耦合效应。然后，为了利用子矩阵块固有的秩稀疏性，引入了重新加权核范数最小化算法，并且可以通过Capon谱设计加权矩阵以增强方案的稀疏性。最后，通过重构矩阵的空间谱可以获得DOA估计。仿真结果验证了所提出的方法比最先进的方法具有明显的优势。
A reweighted nuclear norm minimisation algorithm by considering the inherent rank sparsity of the submatrix block for direction-of-arrival (DOA) estimation with unknown mutual coupling in a uniform linear array (ULA) is proposed. A novel block overcomplete dictionary is first derived by parameterising the steering vector to avoid the unknown mutual coupling effect. Then, in order to take advantage of the inherent rank sparsity of the submatrix block, a reweighted nuclear norm minimisation algorithm is introduced, and the weighted matrix can be designed by the Capon spectrum for enhancing the sparsity of scheme. Finally, the DOA estimates can be obtained by the spatial spectrum of the reconstructed matrix. Simulation results verify that the proposed method has distinct advantages over state-of-the-art methods.
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DOI：
10.1109/acssc.1988.754613
发表时间：
1991-03
期刊：
Twenty-Second Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers
影响因子：
--
作者：
A. Weiss;B. Friedlander
通讯作者：
A. Weiss;B. Friedlander
影响因子：
5.4
作者：
Malioutov, D;Çetin, M;Willsky, AS
通讯作者：
Willsky, AS
MIMO 雷达 DOA 估计的核范数最小化框架
影响因子：
4.4
作者：
Wang, Xianpeng;Wang, Luyun;Bi, Guoan
通讯作者：
Bi, Guoan
未知互耦高分辨率 DOA 估计的加权块稀疏恢复算法
影响因子：
2.9
作者：
Meng D;an;Wang Xianpeng;Huang Mengxing;Shen Chong;Bi Guoan
通讯作者：
Bi Guoan
影响因子：
4.2
作者：
Dai, Jisheng;Zhao, Dean;Ji, Xiaofu
通讯作者：
Ji, Xiaofu