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文档简介
优化理论中的鲁棒对等变换将扰动下的稀疏信本发明的方法建立的误差模型在形式上更具有2其中，U和V为标准正交矩阵，U和V列分别由矩阵YYT和矩阵YTY单位化后的特征向量构稀疏的方向矩阵，Γ是对角线上元素为对应阵元相位误差的对角矩阵，||XSV|3η为约束4及电磁场等因素的影响，在信源方位估计中通常使用的理想接收模型与真实场景会有偏[0003]目前的研究中处理阵列幅相误差的主要手段是从已知信号中估计出幅相误差从[0012]Y=AX+N5是稀疏的方向矩阵，Γ6i7首先针对一个特定空间索引下的稀疏信号计算其所有时间样本(快拍数)下的l2范数。即[0062]这里的Frobenius范数因此，使用SVD分解的方法可以实现数据的降维。其基本思想是将数据矩阵分解为信号和噪声两8Y,=⃞X+N,(11)9γ2…γM]T是由矩阵Γ的对角元素组成的列向量，令d(Γ)=δ,本问题中δ即认为是分布鲁布或根据某些信息构建的概率分布的模糊集合。本文中假设相位误差矩阵差的δ,因此将(22)式的约束写为分布鲁棒形式矩为Σ。在接收阵元的相位误差9,"",pu满足独立同分布假设
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