Resumen

La localización de la fuente utilizando un conjunto de sensores en el campo cercano es un problema de estimación de parámetros no lineales de dos dimensiones que requiere la estimación conjunta de dos parámetros: la dirección de llegada y el alcance. En este trabajo se propone un nuevo método de localización de fuentes basado en la reconstrucción de señales dispersas en el campo cercano. En primer lugar, utilizamos mínimos cuadrados ponderados l1-regularizados para encontrar la orientación de las fuentes. En este caso, el peso se diseña haciendo uso de la distribución de probabilidad de las correlaciones espaciales entre los sensores simétricos del conjunto. También se presenta una guía teórica para elegir un parámetro de regularización adecuado. A continuación, se emplea un conocido solucionador de optimización l1-norm para estimar los rangos. El método propuesto tiene una menor varianza y una mayor resolución en comparación con otros métodos. Los resultados de la simulación demuestran el rendimiento superior del método propuesto.

• Materias:Minería de datos Propagación de ondas Radiofrecuencia Teoría de Antenas Ondas de radiofrecuencia
• Subjects:Data mining Wave propagation Radio frequency Antenna theory Radio frequency waves
• Palabras claves:métodos propuestos, problema de estimación de parámetros, reconstrucción de señales dispersas, orientación de la fuente, parámetros de regularización adecuados, métodos de localización de la fuente, solucionador de optimización l1-norm, sensor simétrico, distribución de probabilidad, varianza inferior
• Keywords:proposed methods, parameters estimation problem, sparse signal reconstruction, bearing of source, proper regularization parameters, source localization methods, l1-norm optimization solver, symmetric sensor, probability distribution, lower variance