Resumen

Para tratar el problema de la localización de fuentes mixtas pasivas bajo un acoplamiento mutuo desconocido, los autores proponen un algoritmo eficaz. Este algoritmo proporciona la calibración ciega del conjunto, así como la clasificación y localización de las fuentes mixtas en este trabajo. En la práctica, rara vez se cumple un array de sensores ideal sin los efectos del acoplamiento mutuo desconocido, lo que degrada el rendimiento de la mayoría de los algoritmos de alta resolución. En primer lugar, las direcciones de llegada de las fuentes de campo lejano y el número de coeficientes de acoplamiento mutuo no nulos se estiman directamente mediante el método de reducción de rangos. A continuación, estas estimaciones se adoptan para reconstruir la matriz de acoplamiento mutuo. Además, se requiere la técnica del cumulante de cuarto orden para eliminar los efectos del ruido de color de Gauss causados por la calibración del acoplamiento mutuo del vector de datos recibidos en bruto. Finalmente, de forma algebraica, se obtienen resultados de clasificación y localización rápida de fuentes de campo cercano sin necesidad de realizar una búsqueda espectral. El algoritmo propuesto se describe en detalle y su comportamiento se ilustra con ejemplos numéricos.

• Materias:Minería de datos Propagación de ondas Electromagnetismo Radiofrecuencia Teoría de Antenas
• Subjects:Data mining Wave propagation Electromagnetism Radio frequency Antenna theory
• Palabras claves:Acoplamiento mutuo desconocido, fuente de campo, direcciones de llegada, métodos de tipo reducción, conjunto de sensores ideal, localización de fuentes mixtas, matriz de acoplamiento mutuo, coeficiente de acoplamiento mutuo, número de no ceros, vector de datos recibidos
• Keywords:unknown mutual coupling, field source, directions of arrival, reduction type methods, ideal sensor array, mixed source localization, mutual coupling matrix, mutual coupling coefficient, number of nonzero, received data vector