Resumen

Este artículo presenta un nuevo método de estimación bidimensional de alta resolución de la dirección de llegada (2D DOA) para arrays circulares uniformes (UCA) utilizando redes neuronales convolucionales. La red neuronal 2D DOA propuesta en el escenario de una sola fuente consta de dos niveles. En el primer nivel, se utiliza una red de clasificación para clasificar la región de observación en dos subregiones (0°, 180°) y (180°, 360°) según el grado de ángulo acimutal. El segundo nivel consiste en dos redes DOA paralelas, que corresponden a las dos subregiones, respectivamente. La entrada de la red neuronal DOA 2D es la matriz de covarianza UCA preprocesada, y sus salidas son el ángulo de elevación estimado que debe ser modificado por el postprocesamiento y el ángulo acimut estimado. El propósito del postprocesamiento es mejorar la robustez del método propuesto frente a la frecuencia de la señal incidente. Además, en el escenario de las inevitables imperfecciones del array, también conseguimos la estimación del DOA 2D mediante el aprendizaje por transferencia. Además, aunque la red neuronal 2D DOA propuesta sólo puede procesar una fuente a la vez, adoptamos una estrategia sencilla que permite al método propuesto estimar la DOA 2D de múltiples fuentes a su vez. Finalmente, las simulaciones exhaustivas demuestran que el método propuesto es eficaz en cuanto a velocidad de cálculo, precisión y robustez frente a la frecuencia de la señal incidente, y que el aprendizaje por transferencia podría reducir significativamente la cantidad de datos de entrenamiento necesarios en el caso de las imperfecciones del array.

• Materias:Radiofrecuencia Teoría de Antenas Redes Inalámbricas Banda ancha Ondas de radiofrecuencia
• Subjects:Radio frequency Antenna theory Wireless Networks Broadband Radio frequency waves
• Palabras claves:propuesta de doa 2d, red neuronal, métodos propuestos, frecuencia de la señal incidente, doa 2d, aprendizaje por transferencia, estimación de doa 2d, red neuronal convolucional, covarianza de uca preprocesada, matriz de covarianza de uca
• Keywords:proposed 2d doa, neural network, proposed methods, incident signal frequency, 2d doa, transfer learning, 2d doa estimation, convolutional neural network, preprocessed uca covariance, uca covariance matrix