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针对稀疏重构中正交匹配追踪(OMP)算法解相干问题，利用接收数据构造目标矩阵奇异值分解(SVD)后的大特征值对应的特征矢量，提出了两种改进解相干算法(NSO算法和MNSO算法)．首先根据稀疏重构的框架下的阵列DOA估计模型，理论上分析了经典OMP算法、NSO算法和MNSO算法的运算量和重构精度，然后给出了算法性能的仿真结果．仿真结果表明，相对于经典OMP算法，两种改进算法的运算速度更快，稀疏重构效果更优．理论分析和仿真结果验证了两种改进算法的良好性能．