[发明专利]基于贝叶斯压缩感知算法的稀疏阵列优化方法有效
| 申请号： | 201911347839.1 | 申请日： | 2019-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN111123273B | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 陈耀武;林振伟;刘雪松;蒋荣欣;高翔 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G01S15/89 | 分类号： | G01S15/89 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于贝叶斯压缩感知算法的稀疏阵列优化方法，包括以下步骤：(1)将阵列稀疏问题转化为阵列的参考波束的贝叶斯概率匹配问题，并通过求解相关向量机得到初始稀疏阵列；(2)对获得的初始稀疏阵列进行一阶泰勒近似展开以增加阵元位置的位置偏移量，对增加位置偏移量的稀疏阵列进行优化；(3)定义一个最小阵元间距值，将间距小于该最小阵元间距值的阵元点合并以达到约束最小阵元间距的目的，最后通过凸优化技术计算阵元的权重系数。该稀疏阵列优化方法具有较高的计算效率，采用更少的换能器数量获得相同的波束方向图性能，同时，稀疏阵的阵元最小间距被约束在了一个合理的数值上。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 贝叶斯 压缩 感知 算法 稀疏 阵列 优化 方法 | ||
【主权项】：
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