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金芳晓; 邱天爽; 王鹏; 夏楠; 李景春

doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2016198

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l_{1}

稀疏正则化的信源个数估计新算法

学术论文 | 更新时间：2024-06-05

- 基于 $l_{1}$ 稀疏正则化的信源个数估计新算法
- New source number estimation algorithm based on $l_{1}$ sparse regularization
- 通信学报 2016年37卷第10期页码：75-80
- 作者机构：
  
  1. 大连理工大学电子信息与电气工程学部，辽宁大连 116024
  2. 国家无线电监测中心，北京 100037
- 作者简介：
  
  [ "金芳晓（1988-），女，辽宁沈阳人，大连理工大学博士生，主要研究方向为雷达信号处理、无线电信号处理和阵列信号处理。" ]
  [ "邱天爽（1954-），男，江苏海门人，博士，大连理工大学教授、博士生导师，主要研究方向为统计信号处理、射频与通信信号处理等。" ]
  [ "王鹏（1989-），男，河北宁晋人，大连理工大学博士生，主要研究方向为雷达信号处理、无线电信号处理和阵列信号处理。" ]
  [ "夏楠（1983-），男，辽宁大连人，博士，国家无线电监测中心高级工程师，主要研究方向为通信信号监测与信息处理等。" ]
  [ "李景春（1966-），男，河北宁晋人，博士，国家无线电监测中心副主任兼总工程师，主要研究方向为无线电监测理论与应用等。" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61139001);国家自然科学基金资助项目(61172108);国家自然科学基金资助项目(81241059);国家自然科学基金资助项目(61501301);国家科技支撑计划基金资助项目(2012BAJ18B06-04)
- DOI：10.11959/j.issn.1000-436x.2016198
  中图分类号： TN911.7
- 网络出版日期：2016-10，
  
  纸质出版日期：2016-10-25
- 稿件说明：
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金芳晓, 邱天爽, 王鹏, 等. 基于 $l_{1}$ 稀疏正则化的信源个数估计新算法[J]. 通信学报, 2016,37(10):75-80.

Fang-xiao JIN, Tian-shuang QIU, Peng WANG, et al. New source number estimation algorithm based on $l_{1}$ sparse regularization[J]. Journal on communications, 2016, 37(10): 75-80.
金芳晓, 邱天爽, 王鹏, 等. 基于 $l_{1}$ 稀疏正则化的信源个数估计新算法[J]. 通信学报, 2016,37(10):75-80. DOI： 10.11959/j.issn.1000-436x.2016198.

Fang-xiao JIN, Tian-shuang QIU, Peng WANG, et al. New source number estimation algorithm based on $l_{1}$ sparse regularization[J]. Journal on communications, 2016, 37(10): 75-80. DOI： 10.11959/j.issn.1000-436x.2016198.

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稀疏正则化的信源个数估计新算法

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摘要

针对现有信号源个数估计相关算法在低信噪比和较少快拍数下存在欠估计的问题，提出一种适用于空间平稳噪声下基于e

稀疏正则化的信源个数估计新算法。该算法利用信号协方差矩阵特征值分解得到的特征值序列的稀疏性，选取合适的正则化参数对信号源个数进行估计。理论分析和仿真实验表明，所提算法可以在较低信噪比的空间平稳噪声条件下，实现对较少快拍数下阵列接收数据信源个数的精确估计。

Abstract

In view of the problems of inefficient in low SNR and less snapshots when using existing sources number estimation related algorithms

a new algorithm based on e

sparse regularization under space stationary noise was proposed to estimate the number of signal sources.The algorithm estimated the sources number by using the sparse representation of eigenvalues vectors with the suitable regularization parameter.Theoretical analysis and simulation results show that the algorithm can realize an accurate sources number estimation in low SNR and less snapshots.

关键词

Keywords

references

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基于 l 1 稀疏正则化的信源个数估计新算法

New source number estimation algorithm based on l 1 sparse regularization

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基于 $l_{1}$ 稀疏正则化的信源个数估计新算法

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