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DOA估计通过压缩感知技术进行。

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简介:
利用压缩感知技术,针对均匀线阵目标方向角(DOA)估计问题,成功地实施了OMP重构算法。

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客服
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  • 基于DOA
    优质
    本研究探讨了利用压缩感知技术进行信号稀疏表示与重构,以实现高精度和低采样率下的目标方向角(DOA)估计。 压缩感知在均匀线阵目标DOA估计中的应用采用了OMP重构算法。
  • DOA算法_基于DOA_DOA
    优质
    本研究探讨了利用压缩感知技术进行方向-of-arrival (DOA)估计的新方法。通过减少所需观测数据量,提高算法效率与准确性,适用于雷达及无线通信领域。 DOA估计的三种方法包括MUSIC算法、ESPRIT算法以及压缩感知算法。
  • 基于DOA方法
    优质
    本研究探讨了基于压缩感知理论的信号处理技术在方向-of-arrival (DOA) 估计中的应用,提出了一种新颖的方法以提高低信噪比条件下的估计精度和分辨率。 国内外关于压缩感知DOA估计的研究文献涵盖了多个方面,包括压缩采样阵列、压缩采样波达方向估计、贝叶斯压缩感知DOA估计以及MUSIC压缩感知DOA估计等主题。
  • 利用双向中继信道
    优质
    本研究探讨了在无线通信网络中的双向中继信道环境下,应用压缩感知技术实现高效、准确的信道状态信息获取方法。通过创新算法优化资源使用效率,为复杂通信场景下的数据传输提供强有力的技术支持。 本段落探讨了基于压缩感知技术的双向中继信道估计方法以及基于压缩感知技术的一般信道估计技术。这两种研究方向都利用了压缩感知在信号处理中的优势来提高通信系统的性能和效率。
  • DOA_OMP算法应用_cs_doa.zip_下的MATLAB实现
    优质
    该资源包含使用压缩感知技术及OMP算法在MATLAB中实现的DOA(方向-of-arrival)估计程序。适合研究雷达、声纳等领域信号处理的学者和工程师参考与学习。 利用压缩感知理论进行DOA估计,并采用OMP算法,取得了很好的性能效果。
  • 利用信道
    优质
    本研究探讨了在无线通信系统中应用压缩感知技术以实现高效且精确的信道估计方法。通过稀疏信号处理理论优化资源使用效率,尤其适用于大规模天线阵列和宽带通信场景。 关于使用压缩感知进行信道估计的仿真代码,在MATLAB环境下实现压缩感知与信道估计结合的技术。
  • 宽带信号DOA代码
    优质
    本项目致力于开发基于压缩感知理论的宽带信号到达角度(DOA)估计算法及其实现代码。旨在提高复杂无线环境下的定位精度和计算效率。 宽带信号DOA估计压缩感知代码
  • 基于理论的DOA(4_11).zip
    优质
    本资源探讨了利用压缩感知理论进行方向-of-arrival (DOA) 估计的方法,并提供了相关的算法实现和仿真结果。适合研究雷达信号处理与阵列天线技术的学生及研究人员。 本程序主要讲解了基于压缩感知理论的DOA估计方法。该程序涵盖了信号稀疏性、测量矩阵设计以及重构算法以恢复时域信号等方面的内容,并通过谱峰搜索进行精确的DOA估计,具有较高的分辨率。希望此方法能够为大家提供帮助。
  • 基于MATLAB的图像代码-Compressed_Sensing: 使用图像
    优质
    本项目利用MATLAB实现压缩感知算法对图像进行高效压缩。通过稀疏表示和随机投影,实现在低比特率下的高质量图像重建。 压缩感知图像的MATLAB代码用于通过压缩感测技术实现图像压缩。该项目是加州大学伯克利分校EE227BT凸优化课程的一部分,作者为该校电子工程与计算机科学系研究生David Fridovich-Keil和Grace Kuo。 项目文件结构如下: - compressed_sensing/presentation:包含幻灯片副本及演示中使用的部分图片。 - compressed_sensing/writeup:包括最终报告的文档。 - compressed_sensing/data:存储三个示例图像,其中大部分实例使用了lenna.png图像。 - compressed_sensing/reconstructions: 包含两个子目录——matlabfigures和pythonfigures。这两个文件夹分别保存了通过MATLAB和Python测试脚本生成的压缩及重建结果。 此外,在compressed_sensing/src目录下有更多代码,其中matlab子目录包含了项目的最新代码库。
  • 关于DOA中的应用文献
    优质
    本篇文章探讨了压缩感知技术在方向-of-arrival(DOA)估计领域的应用,通过分析相关算法和理论基础,展示了其在信号处理中的高效性和准确性。 其中有五篇文献(学位论文)详细介绍了压缩感知在DOA估计方面的应用,非常值得参考。