【摘 要】
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为改进传统算法对突变信号跟踪慢的缺点,提出一种有效的可变遗忘因子的子空间更新算法———逼近特征分解方法.该算法采用可变遗忘因子对阵列输出信号协方差矩阵进行秩-1更新
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为改进传统算法对突变信号跟踪慢的缺点,提出一种有效的可变遗忘因子的子空间更新算法———逼近特征分解方法.该算法采用可变遗忘因子对阵列输出信号协方差矩阵进行秩-1更新,在该协方差矩阵特征分解的基础上,结合先验信息构造新的代价函数,并利用该代价函数的最小二乘解实现对信号子空间的实时更新.仿真结果表明：新算法的波达方向估计误差仅为原算法的1/5,而对突变信号的跟踪速度达到原算法的5倍,证实该算法的准确性和有效性.
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