Resumen

El método de matriz compresiva, donde se diseña una matriz de compresión para reducir la dimensión del vector de señal recibida, es una solución efectiva para obtener un alto rendimiento de estimación con baja complejidad del sistema. Si bien las matrices dispersas se utilizan a menudo para obtener grados de libertad (DOFs) más altos, en este artículo se propone una estructura de matriz dispersa de dipolos ortogonales que explota medidas compresivas para estimar conjuntamente la dirección de llegada (DOA) y los parámetros de señal de polarización. Basándonos en la estructura propuesta, también proponemos un algoritmo de estimación utilizando el método de muestreo comprimido (CS), donde las DOAs se estiman con precisión mediante el algoritmo CS y los parámetros de polarización se obtienen a través del método de mínimos cuadrados explotando las DOAs previamente estimadas. Además, se discute explícitamente el rendimiento de la estimación de las DOA y los parámetros de polarización a través de la cota

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Método de arreglo compresivo; Matriz de compresión; Arreglos dispersos; Arreglo disperso de dipolos ortogonales; Dirección de llegada; Parámetros de señal de polarización
• Keywords:Compressive array method; Compression matrix; Sparse arrays; Orthogonal dipole sparse array; Direction of arrival; Polarization signal parameters