[2026 年 4 月 29 日提交 (v1)，最後修訂於 2026 年 7 月 22 日 (本版本，v2)]

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摘要：我們探討在 L2 與 L1 範數誤差下，計算任意矩陣最佳秩 1 Hankel 與 Toeplitz 結構近似值的問題。此類問題自然出現於工程系統中，包括基本的少樣本訊號到達方向 (DoA) 估計問題，對現代自主系統應用至關重要。我們針對兩種定式開發精準且計算效率高的結構化矩陣分解演算法，進而推導出適用於實際感測系統部署、具分析基礎的少樣本 DoA 估計器。在 L2 與 L1 範數下的估計器分別被正式證明為白高斯雜訊與拉普拉斯雜訊下的最大似然最佳估計器。這些估計器進一步透過廣泛的模擬研究與少樣本 DoA 推論的真實世界資料實驗進行驗證。

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來自：George Sklivanitis [查看電子郵件]
[v1] 2026 年 4 月 29 日星期三 15:19:26 UTC (526 KB) (已撤回)
[v2] 2026 年 7 月 22 日星期三 19:49:59 UTC (525 KB)