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Performance Analysis of Conventional Beamforming Algorithm for Angle-of-Arrival Estimation under Measurement UncertaintyAnálisis del rendimiento del algoritmo convencional de formación de haces para la estimación del ángulo de llegada bajo incertidumbre de medición

Resumen

Se analiza el rendimiento del algoritmo convencional de formación de haces para la estimación del ángulo de llegada (AOA) bajo incertidumbre de medición. Se utilizan variables aleatorias gaussianas para modelar los ruidos de medición. La expresión analítica del error cuadrático medio (MSE) se obtiene mediante una expansión en serie de Taylor. En el análisis de rendimiento tradicional, la precisión de la estimación en términos de MSE se obtiene normalmente a partir de la simulación de Monte Carlo, que es computacionalmente intensiva, especialmente para un gran número de repeticiones en la simulación de Monte Carlo. Para obtener un MSE fiable en la simulación de Montecarlo, el número de repeticiones debe ser muy grande. Para evitar este problema, en este artículo se propone un análisis de rendimiento analítico que es menos intensivo en términos de cálculo que el análisis de rendimiento basado en la simulación de Monte Carlo. Tras algunas aproximaciones, derivamos la expresión de forma cerrada del error cuadrático medio (MSE) para cada señal incidente. La validez de las expresiones derivadas se demuestra comparando un MSE analítico con un MSE empírico. También se utiliza el límite de Cramer-Rao para validar la expresión analítica derivada.

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