基于FOCUSS算法的稀疏阵列综合

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于FOCUSS算法的稀疏阵列综合

杨鹏, 闫飞, 张胜辉, 杨峰

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2014 > 43(2): 203-206

杨鹏, 闫飞, 张胜辉, 杨峰. 基于FOCUSS算法的稀疏阵列综合[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(2): 203-206. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.008

引用本文:

杨鹏, 闫飞, 张胜辉, 杨峰. 基于FOCUSS算法的稀疏阵列综合[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(2): 203-206. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.008

YANG Peng, YAN Fei, ZHANG Sheng-hui, YANG Feng. Sparse Array Synthesis Based on FOCUSS Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(2): 203-206. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.008

Citation:

YANG Peng, YAN Fei, ZHANG Sheng-hui, YANG Feng. Sparse Array Synthesis Based on FOCUSS Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(2): 203-206. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.008

基于FOCUSS算法的稀疏阵列综合

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.008

1.
电子科技大学电子工程学院成都 611731;
2.
航天恒星科技有限公司北京海淀区 100086

基金项目:

国家自然科学基金(61301056, 61231011, 11176007); 高等学校学科创新引智计划(B07046); 中央高校基本科研业务费专项资金(ZYGX2012J010); 教育部博士点基金(2012018520004)

作者简介:
杨鹏(1978-),男,博士,主要从事共形天线和自适应天线方面的研究.

中图分类号: TN821+.91

Sparse Array Synthesis Based on FOCUSS Algorithm

1.
School of Electronic Engineering,University of Electronic Science and Technology of China Chengdu 611731;
2.
Space Star Technology Co. Ltd. Haidian Beijing 100086

摘要: 以最大稀疏化阵列得到所期望的方向图是稀疏阵列综合理论中的关键问题. 由于阵列天线本身具有稀疏的物理特性, 因此可将稀疏阵列综合归结为稀疏信号的重建过程. 该文提出一种将阵列天线的波束形成问题等效为求解稀疏信号向量的最优化问题的方法, 并利用FOCUSS算法快速准确地得到最大稀疏化的阵列, 以及阵元位置和激励幅度. 理论分析和数值仿真表明了该方法的有效性.
- 阵列综合 /
- FOCUSS算法 /
- 稀疏阵列 /
- 稀疏信号重建
Abstract: The use of maximally sparse array to achieve the desired radiation pattern is a key problem in sparse array synthesis theory. Since the array antenna has intrinsic character of sparsity, the sparse array synthesis problem can be seen as a process of sparse signal reconstruction. In this paper, the problem of beamforming with antenna array is proved to be the same as the optimization problem of solving sparse signal vector. By using the focal undetermined system solver (FOCUSS) algorithm, maximally sparse array as well as the elements' locations and amplitudes are achieved quickly and accurately. The efficiency of this method is proved by theoretical analyses and numerical simulations.
- array synthesis /
- FOCUSS algorithm /
- sparse array /
- sparse signal reconstruction

[1]	李大湘, 吴倩, 邱鑫, 刘颖. 基于空间稀疏编码的MIL算法及刑侦图像分类 . 电子科技大学学报, 2019, 48(1): 68-73. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.01.012
[2]	唐贤伦, 刘雨微, 万亚利, 马艺玮. 堆叠稀疏降噪自编码的脑电信号识别 . 电子科技大学学报, 2019, 48(1): 62-67. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.01.011
[3]	朱赟, 陈明真, 陈莹, 喻高航, 威力. 稀疏角度CT图像重建的一类自适应临近点算法 . 电子科技大学学报, 2019, 48(2): 228-232. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.02.011
[4]	何兴高, 李蝉娟, 王瑞锦, 邓伏虎, 刘行. 基于信息熵的高维稀疏大数据降维算法研究 . 电子科技大学学报, 2018, 47(2): 235-241. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.02.012
[5]	王艳芬, 丛潇雨, 孙彦景. 一种稀疏度自适应超宽带信道估计算法 . 电子科技大学学报, 2017, 46(3): 498-504. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.004
[6]	包昕, 周磊砢, 何可, 游凌. LDPC码稀疏校验矩阵的重建方法 . 电子科技大学学报, 2016, 45(2): 191-196.
[7]	陈思宝, 徐丹洋, 罗斌. 一种非负稀疏近邻表示的多标签学习算法 . 电子科技大学学报, 2015, 44(6): 899-904. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.06.018
[8]	张伟, 李明, 李朝海. 一种MIMO雷达更窄主瓣波束形成方法 . 电子科技大学学报, 2015, 44(3): 321-325. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.03.001
[9]	樊荣, 徐保根, 万义和, 汤四龙, 文飞, 万群. 利用信源先验特征的混合测向算法 . 电子科技大学学报, 2014, 43(4): 514-518. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.04.007
[10]	文乔农, 刘增力, 万遂人, 徐双. 稀疏正则化方法的超声信号反卷积 . 电子科技大学学报, 2013, 42(3): 475-480. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.030
[11]	阳凯, 赵志钦, 聂在平. 基于模糊离散粒子群算法的非均匀阵列优化 . 电子科技大学学报, 2012, 41(1): 43-47. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.01.009
[12]	饶妮妮, 王祥林, 周博, 程宇锋, 王刚. 线性预测盲源提取算法应用于阵列雷达的分析 . 电子科技大学学报, 2010, 39(1): 1-5. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.01.001
[13]	居太亮, 彭启琮, 邵怀宗, 林静然. 麦克风阵列二维方向估计聚焦算法研究 . 电子科技大学学报, 2008, 37(2): 225-228.
[14]	宋涛, 黄强年, 魏士博, 李广侠. 修正共轭梯度恒模阵列算法研究 . 电子科技大学学报, 2008, 37(4): 511-514.
[15]	尹忠科, 王建英, Pierre Vandergheynst. 由图像的稀疏分解重建图像的快速算法 . 电子科技大学学报, 2006, 35(4): 447-449.
[16]	陈客松, 何子述, 韩春林. 稀疏线阵阵列结构的枚举算法 . 电子科技大学学报, 2006, 35(2): 189-192.
[17]	熊英, 邓成旺, 唐斌. CDMA移动通信信号恒模特性的阵列有源校正算法 . 电子科技大学学报, 2005, 34(3): 312-315.
[18]	荆巍, 邱善勤, 龚耀寰. 适于大阵列天线应用的多相关信号方向估计 . 电子科技大学学报, 2004, 33(1): 23-26.
[19]	冷红英, 张扬, 唐斌. 阵列通道误差校正算法及DSP实现 . 电子科技大学学报, 2004, 33(5): 511-514.
[20]	龚宇, 唐向宏. 全自适应阵列中的逆QR分解算法 . 电子科技大学学报, 1997, 26(1): 24-28.

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 4265
HTML全文浏览量: 259
PDF下载量: 120
被引次数: 0

基于FOCUSS算法的稀疏阵列综合

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.008

1. 电子科技大学电子工程学院成都 611731;

2. 航天恒星科技有限公司北京海淀区 100086

基金项目:

国家自然科学基金(61301056, 61231011, 11176007); 高等学校学科创新引智计划(B07046); 中央高校基本科研业务费专项资金(ZYGX2012J010); 教育部博士点基金(2012018520004)

作者简介:
杨鹏(1978-),男,博士,主要从事共形天线和自适应天线方面的研究.

收稿日期: 2013-02-20
修回日期: 2013-04-23
刊出日期: 2014-04-15

中图分类号: TN821+.91

关键词:

摘要: 以最大稀疏化阵列得到所期望的方向图是稀疏阵列综合理论中的关键问题. 由于阵列天线本身具有稀疏的物理特性, 因此可将稀疏阵列综合归结为稀疏信号的重建过程. 该文提出一种将阵列天线的波束形成问题等效为求解稀疏信号向量的最优化问题的方法, 并利用FOCUSS算法快速准确地得到最大稀疏化的阵列, 以及阵元位置和激励幅度. 理论分析和数值仿真表明了该方法的有效性.

English Abstract

杨鹏, 闫飞, 张胜辉, 杨峰. 基于FOCUSS算法的稀疏阵列综合[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(2): 203-206. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.008

引用本文:

杨鹏, 闫飞, 张胜辉, 杨峰. 基于FOCUSS算法的稀疏阵列综合[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(2): 203-206. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.008

YANG Peng, YAN Fei, ZHANG Sheng-hui, YANG Feng. Sparse Array Synthesis Based on FOCUSS Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(2): 203-206. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.008

Citation:

YANG Peng, YAN Fei, ZHANG Sheng-hui, YANG Feng. Sparse Array Synthesis Based on FOCUSS Algorithm[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(2): 203-206. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.008

全文HTML

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回

期刊在线

编辑办公

友情链接

电子科技大学

版权所有 © 《电子科技大学学报》编辑部

地址: 成都市建设北路二段四号电子科技大学主楼中350室电话: 028-83202308,83207559 Email: xuebao@uestc.edu.cn

本系统由北京仁和汇智信息技术有限公司开发