一种基于奇异值分解的解相干算法
来源：电子与信息学报杂志2017年第8期北京时间：
作者：季正燕, 陈辉, 张佳佳, 李帅, 陆晓飞
摘要：该文针对稀疏重构解相干问题，利用接收数据厅奇导值分解(SVD)后的大特征值对应的特征矢量，提出一种改进解相干方法。该方法通过迭代这一特征矢量来重构角度，无需知道信号源的数目，即可准确重构角度信息，实现解相干。相对于经典SVD算法，所提算法运算速度更快，稀疏重构效果更优。理论分析和仿真结果都验证了算法的良好性能。
关键词：信号处理, 稀疏重构, 解相干, 奇异值分解
