Resumen

Se presenta un algoritmo de baja complejidad para reducir drásticamente la complejidad del algoritmo de clasificación de señales múltiples (MUSIC) para la estimación de la dirección de llegada (DOA), en el que las dos tareas de descomposición de valores propios (EVD) y la búsqueda espectral se implementan con cálculos eficientes en valores reales, lo que lleva a una reducción de la complejidad de alrededor del 75 en comparación con el MUSIC estándar. Además, la técnica propuesta no depende de las configuraciones de los arrays y, por lo tanto, es adecuada para geometrías de arrays arbitrarias, lo que supone una importante ventaja de implementación sobre la mayoría de los estimadores unitarios del estado del arte, incluido el MUSIC unitario (U-MUSIC). Se realizan simulaciones numéricas en una amplia gama de escenarios para mostrar el rendimiento de la nueva técnica, lo que demuestra que con una complejidad computacional significativamente reducida, el nuevo enfoque es capaz de proporcionar una precisión cercana a la de MUSIC estándar.

• 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:música estándar, direcciones de llegada, tarea de valor propio, clasificación de señales múltiples, ventaja significativa de implementación, geometría de matriz arbitraria, rango de escenario, complejidad computacional reducida, música unitaria, precisión cercana
• Keywords:standard music, directions of arrival, task of eigenvalue, multiple signal classification, significant implementation advantage, arbitrary array geometry, range of scenario, reduced computational complexity, unitary music, close accuracy