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摘要
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。
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