Resumen

Proporcionamos un estudio completo sobre la estimación de la dirección de llegada (DOA) de las señales no circulares (NC) para matrices lineales uniformes (ULA) mediante el análisis del factor paralelo restringido de Vandermonde (PARAFAC). Explotando la propiedad no circular de las señales, primero construimos una matriz extendida que contiene dos veces el número de muestreo de la señal recibida. A continuación, teniendo en cuenta la estructura de Vandermonde de la matriz del conjunto, la matriz extendida puede convertirse en un modelo tensorial que admite la descomposición PARAFAC restringida por Vandermonde. Sobre la base de este modelo tensorial, se aplica un algoritmo eficiente de álgebra lineal para obtener la estimación del DOA mediante la utilización de la invarianza rotacional entre dos submatrices. En comparación con algunos algoritmos existentes, el método propuesto tiene un mejor rendimiento en la estimación del DOA. Además, el método propuesto tiene una mayor precisión en la estimación y una complejidad computacional mucho menor que el algoritmo PARAFAC basado en mínimos cuadrados alternos trilineales (TALS). Finalmente, se realizan ejemplos numéricos para demostrar la eficacia del enfoque propuesto en términos de precisión de la estimación y complejidad computacional.

• 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:modelo tensorial, métodos propuestos, matriz extendida, mejor estimación de doa, matriz lineal uniforme, menor complejidad computacional, algoritmo parafac basado, matriz múltiple de matriz, mayor precisión de estimación, algoritmo de álgebra lineal
• Keywords:tensor model, proposed methods, extended matrix, better doa estimation, uniform linear array, lower computational complexity, based parafac algorithm, array manifold matrix, higher estimation accuracy, linear algebra algorithm