Resumen

En este trabajo, abordamos el problema de la búsqueda de dirección en un contexto de ruido no uniforme desconocido con una matriz anidada. Se propone un nuevo método de búsqueda de dirección sin rejilla mediante la aproximación de la matriz de covarianza de bajo rango, que se basa en una optimización de la norma nuclear reponderada. En el método propuesto, primero eliminamos la variable de varianza del ruido mediante una transformación lineal y utilizamos el criterio de ajuste de covarianza para determinar el parámetro de regularización para asegurar la robustez. A continuación, reconstruimos la matriz de covarianza de bajo rango mediante la optimización iterativa de la norma nuclear reponderada que impone la penalización no convexa. Finalmente, explotamos el método de estimación DoA sin búsqueda para realizar la estimación de los parámetros. Se realizan simulaciones numéricas para verificar la eficacia del método propuesto. Además, los resultados indican que el método propuesto tiene una estimación de la DoA más precisa en los casos de ruido no uniforme y fuera de la red en comparación con el algoritmo de estimación de la DoA del estado de la técnica.

• Materias:Minería de datos Propagación de ondas Electromagnetismo Radiofrecuencia Teoría de Antenas
• Subjects:Data mining Wave propagation Electromagnetism Radio frequency Antenna theory
• Palabras claves:matriz de covarianza de rango, optimización de la norma nuclear, métodos propuestos, estimación precisa de doa, norma nuclear reponderada, problema de búsqueda de direcciones, ruido desconocido no uniforme, variable de varianza de ruido, estimación de doa de arte, algoritmo de estimación de doa
• Keywords:rank covariance matrix, nuclear norm optimization, proposed methods, accurate doa estimation, reweighted nuclear norm, directions finding problem, unknown nonuniform noise, noise variance variable, art doa estimation, doa estimation algorithm