Narrowband Direction of Arrival Estimation for Antenna Arrays [Jeffrey Foutz] 2008.rar pdf格式

在现有的稀疏诱导到达方向（DOA）估计方法中，基于稀疏贝叶斯学习（SBL）的方法已被证明可以提高精度。 但是，当信噪比（SNR）相对较低时，这些方法的学习过程收敛非常缓慢。 在本文中，我们首先表明，独立信号的阵列输出的协方差矢量（协方差矩阵的列）共享与空间信号分布相对应的相同的稀疏度分布图，并且在中等快照数量时其SNR超过原始阵列输出的SNR。被收集。 因此，通过以高计算效率重构那些矢量，可以将SBL技术用于估计独立的窄带/宽带信号的方向。 经过适当修改后，该方法可扩展到窄带相关信号。 还提供了深入分析，以显示新方法在DOA估计精度方面的下限以及在独立信号的情况下可以分离的最大信号数。 仿真结果最终证明了该方法在DOA估计精度和计算效率上的性能。

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3．4．2控制律初始值的确定 在上一节中，实际控制律是对虚拟控制律的积分，实际控制信号的值跟初始值f(0)密切 相关，由于积分有类似于“延时"的作用，选择不合理的初始值，会导致实际控制信号到达 所需控制信号的时间过长，表现为初始一段时间内的响应比较慢。因此，选择合适的初始控 制信号f(O)，是必须考虑的。 考虑到经典滑模控制理论中，SISO系统有限时间到达滑模面的充分条件是切换函数及其 导数的积小于零，直观理解是当切换函数为正时，导数为负，切换函数减小，向零点运动， 当切换函数为负时，导数为正，切换函数增大，也向零点运动，最终切换函数收敛到零点。 因此，考虑初始控制量t(O)满足条件岛【工(f)】毫【石(f)】 (3．47) 考虑满足墨【戈(o)】j。[x(o)】0，则‘(o)<一M。。(g)白4工(o)]，如果 s。[石(o)】一M。。(g)毛4x(o)】。因此，■(o)的选择可以归纳为 f。(o)=一sign(sl[x(o)】){^正l(9)I毛么【x(o)]l+s) (3．48) 这里￡为任意小的正常数。 对于％(o)，可以用同样的方法获得。综合起来，初始控制量r(0)选取为 t(o)=一s堙竹(墨[x(o)】){』‰(g)l忽彳【z(o)】I+占> (3．49) 这样的选择可以使系统具有较快的响应速度。 3．4．3虚拟控制律的选择 在3．3．2节中介绍了文献[46][51]所使用的虚拟控制律为 r 1 1 q(f)一q％sign 1 YU(f)一号yliM} (3．50) 切换函数中符号函数的参数比较复杂，是对于无法知道Y2(t)的信息时做的一种选择。而 在常规的滑模控制中，使用最多的，是以切换函数s【x(f)】作为符号函数参数的切换控制律， 这种控制律已经比较成熟，也比较直观。在3．3．1节中提到的“扭转算法"(twisting algorithm) 采用的虚拟控制律

电子书Distributed Optimization and Statistical Learning via the Alternating Direction Method of Multipliers，包含了拉格朗日乘子法等多种最优化算法，描述清晰，是国外一些论文的参考文献之一

matlab多径信道代码到达方向 DoA 估计代码 2021 年 1 月 17 日 威尔·霍华德 MATLAB main.m 包含四个“运行类型”：'single'、'snr_sweep'、'block_sweep'、'ml_gen' 'single' - 使用给定参数运行单个试验（见下节），并显示时间平滑与不平滑的图 'snr_sweep' - 运行 length(par.snrSweep)*par.Trials，然后呈现每个 SNR 值平均的时间平滑 DR-MUSIC RMSE 图。 'block_sweep' - 运行 length(par.blockSweep)*par.Trials，然后呈现每个 SNR 值平均的时间平滑 DR-MUSIC RMSE 图 'ml_gen' - 生成用于训练 ML 模型的 par.Trials 大小的数据集的简单方法，以及提供 RMSE 值来验证数据集。 可选设置可以配置是否从结果数据集中删除任何试验。 参数 所有这些参数都包含在结构参数中。 信号设置 par.signal_length = 2^13; % 足够长以适合块*（快照 + inter

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