【摘 要】
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现有的频谱检测算法没有充分利用信号在角度维的稀疏性质。该文根据角度维的稀疏特性建立信号模型,通过稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning,SBL）算法解决稀疏信号的重构
【机 构】
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解放军信息工程大学信息系统工程学院
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现有的频谱检测算法没有充分利用信号在角度维的稀疏性质。该文根据角度维的稀疏特性建立信号模型,通过稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning,SBL）算法解决稀疏信号的重构问题,并在迭代过程中引入二元假设检验思想,推导出一种自适应门限的选取策略,把传统的重构算法转化为一个针对不同来波方向的信号检测问题。该算法能够在恒虚警概率下对多信号进行全盲检测,同时实现信号来波方向的精确估计。实验结果证明,自适应判决方法能够有效地提高稀疏重构算法的重构精度,降低运算复杂度,参数估计精度和信号检测性能
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