作者：张小飞; 徐大专联合处理doa估计时延估计阵列信号处理三线性模型平行因子
摘要：提出一种新的盲联合角度一时延的估计方法，对阵列天线输出的过采样样本的Fourier变换后信号进行分析，结果表明，此信号具有三线性模型特征．为此，提出一种改进的三线性交替最小二乘（ITALS）算法，对波达方向（DOA）和时延联合估计．该算法利用方向矩阵和时延矩阵的Vandermonde特征、基于最小二乘原理对方向矩阵和时延矩阵进行重构，以及对DOA和时延估计．仿真结果表明，ITALS方法具有较好DOA和时延联合估计性能，且在过载系统下仍有较好的性能．ITALS方法随着天线数增加联合估计性能变好；而且该方法无须信道衰落系数，是一种盲、鲁棒的联合处理方法．
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