Resumen

Mientras que la búsqueda de picos espectrales en dos dimensiones (2D) adolece de una costosa carga computacional en la estimación de la dirección de llegada (DOA), proponemos un algoritmo raíz-MUSIC de dimensiones reducidas (RD-Root-MUSIC) para la estimación DOA 2D con array planar coprimo (CPA), que es computacionalmente eficiente y libre de ambigüedades. A diferencia de los algoritmos convencionales de estimación DOA 2D basados en la descomposición de subarreglos, explotamos los datos recibidos de los dos subarreglos conjuntamente mediante el mapeo del CPA al arreglo completo del CPA (FCPA), lo que contribuye a mejorar los grados de libertad (DOFs) y el rendimiento de la estimación. Además, debido a la característica libre de ambigüedad del FCPA, se puede evitar la operación extra de eliminación de ambigüedad. Además, convertimos el proceso de búsqueda espectral 2D en un enraizamiento polinómico 1D mediante una transformación de dimensión reducida, lo que reduce sustancialmente la complejidad computacional al tiempo que preserva la precisión de la estimación. Por último, las simulaciones numéricas demuestran la superioridad del algoritmo propuesto.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:cpa, proceso de búsqueda espectral 2d, algoritmos convencionales de estimación doa 2d, operación extra de eliminación de ambigüedades, estimación doa 2d, carga computacional costosa, mejora del rendimiento de la estimación, búsqueda de picos espectrales, fcpa, música
• Keywords:cpa, 2d spectral search process, conventional 2d doa estimation algorithms, extra ambiguity elimination operation, 2d doa estimation, expensive computational burden, improved estimation performance, spectral peak search, fcpa, music