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基于核范数最小的正定Toeplitz填充算法及稀疏阵列解模糊应用

Positive definite Toeplitz completion algorithm via nuclear norm minimization and ambiguity resolution for sparse array

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稀疏阵列流形是模糊的,但当其差分伴随阵连续且完备时,可通过阵列协方差相关序列的Toeplitz变换实现疏阵列流形识别与解模糊.当伴随阵不连续完备时,需估计缺失相关项.本文将估计缺失相关项转换成Toeplitz填充优化问题,并提出核范数最小的正定Toeplitz填充算法.该算法先对最大熵约束下Toeplitz的正定性约束松弛为矩阵的迹为正,将其转换为核范数约束优化问题,并提出截断的均值奇异值门限法求解缺失相关项,最后实现最近邻准则下的正定Teoplitz填充.该算法适用于任意稀疏线阵流形解模糊,有效地提高填充的稳定性,降低了计算复杂度.仿真结果验证了算法的有效性、正确性和实时性.

陈根华、罗晓萱

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南昌工程学院信息工程学院,江西南昌330099

正定Toeplitz填充 解模糊 核范数 差分伴随阵 稀疏阵列

国家自然科学基金资助项目江西省教育厅科学技术研究项目

61401187GJJ170990

2020

南昌工程学院学报
南昌工程学院

南昌工程学院学报

影响因子：0.272
ISSN：1006-4869
年,卷(期)：2020.39(4)
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