Resumen

Proponemos un algoritmo de estimación de la dirección de llegada (DOA) basado en el subespacio de baja complejidad que emplea un método de construcción directa del espacio de la señal (DSPCM) mediante el submuestreo de la matriz de autocorrelación de un conjunto lineal uniforme (ULA). Las tres principales contribuciones de este trabajo son las siguientes. En primer lugar, introducimos el método de submuestreo de la matriz de autocorrelación que nos permite emplear un algoritmo de baja complejidad basado en un ULA sin necesidad de realizar una descomposición de valores propios o una descomposición de valores singulares computacionalmente compleja. En segundo lugar, introducimos un método de separación de vectores de señal para mejorar la distinguibilidad entre vectores de señal, lo que puede mejorar en gran medida el rendimiento, en particular, en el régimen de baja relación señal-ruido (SNR). En tercer lugar, proporcionamos un método de búsqueda de raíces (RF) además de un método de búsqueda espectral (SS) como esquema de búsqueda de ángulos. Mediante simulaciones, demostramos que el rendimiento del esquema propuesto se aproxima razonablemente a los algoritmos basados en MUSIC (MUltiple SIgnal Classification), que son mucho más costosos desde el punto de vista computacional. Por último, demostramos que la complejidad computacional del esquema propuesto se reduce, en comparación con los esquemas basados en MUSIC, en un factor de O(N2/K), donde K es el número de fuentes y N es el número de elementos de antena.

• Materias:Propagación de ondas Electromagnetismo Redes de telecomunicaciones Radiofrecuencia Teoría de Antenas
• Subjects:Wave propagation Electromagnetism Telecommunications networks Radio frequency Antenna theory
• Palabras claves:esquema propuesto, métodos de separación de vectores, número de fuentes, métodos de autocorrelación, algoritmo de baja complejidad, descomposición compleja de valores propios, matriz lineal uniforme, métodos de construcción del espacio, subespacio de baja complejidad
• Keywords:proposed scheme, vector separation methods, number of source, methods of autocorrelation, low complexity algorithm, complex eigenvalue decomposition, uniform linear array, space construction methods, low complexity subspace