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本文提出了一种利用矩阵奇异值分解来作空间谱估计的方法,即对由天线阵获取的数据所构成的数据矩阵作奇异值分解、删除来自噪声的贡献的诸最小奇异值以改善信噪比,并利用噪声奇异向量和天线阵的方向向量正交的性质来计算空间谱。除了奇异值分解算法本身给计算稳定性带来好处外,本方法的谱估计性能和计算量均优于近几年来国外广泛关注的一种谱估计算法——MUSIC算法。本方法可用于高分辨的测向系统中。 相似文献
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应用匹配渐近展开法研究了一类非线性Fr积分方程。εω(x,ε)+h(x,ε)=integral from n=0 to 1(f(x,s,ω(s,ε)ε)ds,0≤x≤1(其中ε为正的小参数,0<ε≤1)的奇异摄动问题。假设出现边界层以及其他适当的条件,导出了方程解的一致有效的渐近展开式,证明了解的存在性和唯一性,并对余项作出渐近估计,推广了Lange(1988),Olmstead(1989)关于线性Fr积分方程的奇异摄动问题以及Hoppensteadt(1983)关于Volterra积分方程的奇异摄动问题的结果。 相似文献
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