Abstract-Vi presenterar en källa lokaliseringsmetod baserad på en gles representation av sensormätningar med en överfullständig bas som består av prover från matrisen grenrör. Vi genomdriver sparsamhet genom att utdöma straff som grundar sig på 1 - normen. Ett antal färska teoretiska resultat om sparsamma egenskaper hos 1 påföljder motiverar detta val. Att explicit upprätthålla representationens gleshet motiveras av en önskan att få en skarp uppskattning av det rumsliga spektrum som uppvisar superupplösning. Vi föreslår att använda singular value decomposition (SVD) av datamatrisen för att sammanfatta flera tid- eller frekvensprover. Vår formulering leder till ett optimeringsproblem, som vi löser effektivt i en andra ordningens kon (SOC) programmeringsram genom en interiör punkt genomförande. Vi föreslår en nätförfiningsmetod för att mildra effekterna av att begränsa uppskattningar till ett rutnät av rumsliga platser och införa ett automatiskt urvalskriterium för den legaliseringsparameter som är involverad i vårt tillvägagångssätt. Vi demonstrerar effektiviteten av metoden på simulerade data genom diagram av rumsliga spektra och genom att jämföra estimatorvariansen till Cramér-Rao bundet (CRB). Vi observerar att vår strategi har ett antal fördelar jämfört med andra källlokaliseringstekniker, inklusive ökad upplösning, förbättrad robusthet för buller, begränsningar i datamängd, och korrelation av källorna, samt inte kräver en korrekt initiering.
I REF utnyttjar författarna källornas rumsliga gleshet.
A sparse signal reconstruction perspective for source localization with sensor arrays
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}