基于数据矩阵奇异值分解的时—空二维信号处理

李春升; 李景文; 周荫清; 何峻湘

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基于数据矩阵奇异值分解的时—空二维信号处理

更新时间：2025-12-08

- 基于数据矩阵奇异值分解的时—空二维信号处理
- Space-time Two-Dimensional Signal Processing Based on the SVD of A Date Matrix
- 电子学报 1994年第7期
- 作者机构：
  
  北京航空航天大学
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(61701067;61702065)
- DOI：
  中图分类号： TN911
- 纸质出版：1994
- 稿件说明：
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[1]李春升,李景文,周荫清,何峻湘.基于数据矩阵奇异值分解的时—空二维信号处理[J].电子学报,1994(07):23-27.

李春升, 李景文, 周荫清, et al. Space-time Two-Dimensional Signal Processing Based on the SVD of A Date Matrix[J]. Acta Electronica Sinica, 1994, (7).
[1]李春升,李景文,周荫清,何峻湘.基于数据矩阵奇异值分解的时—空二维信号处理[J].电子学报,1994(07):23-27. DOI：

李春升, 李景文, 周荫清, et al. Space-time Two-Dimensional Signal Processing Based on the SVD of A Date Matrix[J]. Acta Electronica Sinica, 1994, (7). DOI：

摘要

本文提出一种利用阵列接收信号数据矩阵奇异值分解的时一空二维信号谱估计方法，该方法对线阵接收信号构成的数据矩阵进行奇异值分解，构造出噪声奇异向量，利用信号空间与噪声空间的正交性获得时一空二维谱。该方法可用于高分辨测向测速系统中。计算机模拟表明了该算法的有效性。

Abstract

Based on the singular value decomposition （SVD） of a data matrix collected by the array sensors

a new approach to space-time two dimensional spectrum estimation is presented in this paper.The noise singular vectors are got under the singular value decomposition of the formed matrix.By using the orthogonal properties of the noise space and the signal space

we can estimate a high resolution space-time two dimensional spectrum.The presented method applies to the fields such as taking bearings and capturing information of the velocities.The results of computer simulation illustrate that the new method is quite effective.

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