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Structure-Aware Bayesian Compressive Sensing for Near-Field Source Localization Based on Sensor-Angle DistributionsDetección compresiva bayesiana consciente de la estructura para la localización de fuentes de campo cercano basada en distribuciones de ángulos de los sensores

Resumen

Se presenta una nueva técnica para la localización de fuentes de campo cercano de banda estrecha. La técnica utiliza la distribución de ángulo del sensor (SAD) que trata el rango de la fuente y la información de la dirección de llegada (DOA) como una progresión de fase dependiente del sensor. La SAD es paralela a las distribuciones cuadráticas de tiempo-frecuencia y, como tal, es capaz de revelar los cambios en la frecuencia espacial sobre las posiciones de los sensores. Para un rango de fuente moderado, la firma del DUA tiene una forma polinómica, lo que simplifica la estimación de los parámetros. En este trabajo se consideran matrices lineales tanto uniformes como dispersas. Para explotar la escasez y la continuidad de la firma DUA en el dominio conjunto del espacio y la frecuencia espacial, se utiliza un algoritmo de detección compresiva bayesiano modificado para estimar la firma DUA. En este método, se utiliza una priorización de picos y losas para fomentar estadísticamente la escasez del DUA en cada región segmentada del DUA, y se impone una priorización de patrones para reforzar la estructura continua del DUA. Los resultados se trasladan al rango de la fuente y a la estimación del DOA para la localización de la fuente. La eficacia de la técnica propuesta se verifica utilizando resultados de simulación con matrices lineales uniformes y dispersas en las que los sensores de la matriz están situados en una cuadrícula pero con posiciones consecutivas y perdidas.

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