Resumen

En este trabajo se propone un algoritmo mejorado de estimación de la dirección de llegada bidimensional (2D-DOA) para matrices lineales uniformes (ULAs) de gran espaciado. En primer lugar, utilizamos el método del propagador (PM) para obtener una estimación muy precisa pero ambigua del coseno direccional. A continuación, utilizamos la relación entre el coseno direccional para eliminar la ambigüedad. Este algoritmo no sólo puede hacer uso de los elementos de las ULAs tripartitas, sino que también puede utilizar la conexión entre el coseno direccional para mejorar la precisión de la estimación. Además, tiene un rendimiento de estimación satisfactorio cuando el ángulo de elevación está entre 70° y 90° y puede emparejar automáticamente los ángulos de acimut y elevación estimados. Además, tiene una baja complejidad sin utilizar ninguna descomposición de valores propios (EVD) o descomposición de valores singulares (SVD) para la matriz de covarianza. Los resultados de la simulación demuestran la eficacia de nuestro algoritmo propuesto.

• Materias:Minería de datos Radiofrecuencia Teoría de Antenas Redes Inalámbricas Ondas de radiofrecuencia
• Subjects:Data mining Radio frequency Antenna theory Wireless Networks Radio frequency waves
• Palabras claves:coseno direccional, ángulo de elevación, direcciones de llegada, descomposición del valor propio, matriz lineal uniforme, rendimiento de estimación satisfecho, descomposición del valor singular, estimación ambigua, algoritmo de estimación, precisión de la estimación
• Keywords:directional cosine, elevation angle, directions of arrival, eigen value decomposition, uniform linear array, satisfied estimation performance, singular value decompostion, ambiguous estimation, estimation algorithm, estimation accuracy