Metodos tensoriais para estimação cega de assinaturas espaciais em arranjos multidimensionais de sensores.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Gomes, Paulo Ricardo Barboza
Data de Publicação: 2016
Outros Autores: Almeida, André Lima Férrer de, Costa, João Paulo Carvalho Lustosa da, Mota, João César Moura
Tipo de documento: Artigo de conferência
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
Texto Completo: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/55455
Resumo: Spatial signatures and spatial frequencies estimation problem has an important role in array signal processing that culminates in practical applications such as radar, sonar and wireless communication. In this paper, this problem is generalized to the case in which a multidimensional (R-D) sensor array is used in the receiver. Initially, covariance tensors are formulated to sources with different covariance structures and two iterative algorithms for blind spatial signatures estimation are derived. The first tensor-based proposed algorithm is a generalization for the R-D case where the source’s covariance matrix is non-diagonal and unknown, while the second tensor-based proposed algorithm is formulated for the case in which the sources are uncorrelated and exploits the dual-symmetry of the covariance tensor. Simulation results show that our proposed schemes outperform the state-of-the-art matrix-based and tensor-based ESPRIT.
id UFC-7_872550a38057ab1d2c2d3d6c6ebc6ba7
oai_identifier_str oai:repositorio.ufc.br:riufc/55455
network_acronym_str UFC-7
network_name_str Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
repository_id_str
spelling Metodos tensoriais para estimação cega de assinaturas espaciais em arranjos multidimensionais de sensores.Processamento de sinais em arranjosEstimação de assinaturas espaciais.Decomposições tensoriaisSpatial signatures and spatial frequencies estimation problem has an important role in array signal processing that culminates in practical applications such as radar, sonar and wireless communication. In this paper, this problem is generalized to the case in which a multidimensional (R-D) sensor array is used in the receiver. Initially, covariance tensors are formulated to sources with different covariance structures and two iterative algorithms for blind spatial signatures estimation are derived. The first tensor-based proposed algorithm is a generalization for the R-D case where the source’s covariance matrix is non-diagonal and unknown, while the second tensor-based proposed algorithm is formulated for the case in which the sources are uncorrelated and exploits the dual-symmetry of the covariance tensor. Simulation results show that our proposed schemes outperform the state-of-the-art matrix-based and tensor-based ESPRIT.O problema de estimação de assinaturas e frequências espaciais possui um papel importante na área de processamento de sinais em arranjos que culmina em aplicações práticas como radar, sonar e comunicação sem fio. Neste artigo, esse problema e generalizado para o caso em que um arranjo multidimensional (R-D) de sensores e utilizado no receptor. Inicialmente, tensores de covariância são formulados para fontes com diferentes estruturas de covariância e dois algoritmos iterativos para estimação cega de assinaturas espaciais são derivados. O primeiro algoritmo tensorial proposto trata de uma generalização para o caso R-D em que a matriz de covariância das fontes e não-diagonal e desconhecida, enquanto que o segundo algoritmo tensorial proposto e formulado para o caso das fontes serem descorrelacionadas e explora a simetria dual do tensor de covariância. Os resultados obtidos por meio de simulações computacionais mostram um melhor desempenho desses algoritmos quando comparados com os consolidados ESPRIT matricial e tensorial.2020-11-24T17:13:46Z2020-11-24T17:13:46Z2016info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectapplication/pdfGOMES, Paulo Ricardo Barboza; ALMEIDA, André Lima Férrer de; COSTA, Joao Paulo Carvalho Lustosa da; MOTA, João Cesar Moura. Metodos tensoriais para estimação cega de assinaturas espaciais em arranjos multidimensionais de sensores. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE TELECOMUNICAÇÕES - SBrT2016, 34º., 30 ago. a 02 Set. 2016, Santarém, PA. Anais [...] Santarém, PA., 2016.http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/55455Gomes, Paulo Ricardo BarbozaAlmeida, André Lima Férrer deCosta, João Paulo Carvalho Lustosa daMota, João César Mouraporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-12-17T13:00:43Zoai:repositorio.ufc.br:riufc/55455Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2024-09-11T18:57:54.075634Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false
dc.title.none.fl_str_mv Metodos tensoriais para estimação cega de assinaturas espaciais em arranjos multidimensionais de sensores.
title Metodos tensoriais para estimação cega de assinaturas espaciais em arranjos multidimensionais de sensores.
spellingShingle Metodos tensoriais para estimação cega de assinaturas espaciais em arranjos multidimensionais de sensores.
Gomes, Paulo Ricardo Barboza
Processamento de sinais em arranjos
Estimação de assinaturas espaciais.
Decomposições tensoriais
title_short Metodos tensoriais para estimação cega de assinaturas espaciais em arranjos multidimensionais de sensores.
title_full Metodos tensoriais para estimação cega de assinaturas espaciais em arranjos multidimensionais de sensores.
title_fullStr Metodos tensoriais para estimação cega de assinaturas espaciais em arranjos multidimensionais de sensores.
title_full_unstemmed Metodos tensoriais para estimação cega de assinaturas espaciais em arranjos multidimensionais de sensores.
title_sort Metodos tensoriais para estimação cega de assinaturas espaciais em arranjos multidimensionais de sensores.
author Gomes, Paulo Ricardo Barboza
author_facet Gomes, Paulo Ricardo Barboza
Almeida, André Lima Férrer de
Costa, João Paulo Carvalho Lustosa da
Mota, João César Moura
author_role author
author2 Almeida, André Lima Férrer de
Costa, João Paulo Carvalho Lustosa da
Mota, João César Moura
author2_role author
author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Gomes, Paulo Ricardo Barboza
Almeida, André Lima Férrer de
Costa, João Paulo Carvalho Lustosa da
Mota, João César Moura
dc.subject.por.fl_str_mv Processamento de sinais em arranjos
Estimação de assinaturas espaciais.
Decomposições tensoriais
topic Processamento de sinais em arranjos
Estimação de assinaturas espaciais.
Decomposições tensoriais
description Spatial signatures and spatial frequencies estimation problem has an important role in array signal processing that culminates in practical applications such as radar, sonar and wireless communication. In this paper, this problem is generalized to the case in which a multidimensional (R-D) sensor array is used in the receiver. Initially, covariance tensors are formulated to sources with different covariance structures and two iterative algorithms for blind spatial signatures estimation are derived. The first tensor-based proposed algorithm is a generalization for the R-D case where the source’s covariance matrix is non-diagonal and unknown, while the second tensor-based proposed algorithm is formulated for the case in which the sources are uncorrelated and exploits the dual-symmetry of the covariance tensor. Simulation results show that our proposed schemes outperform the state-of-the-art matrix-based and tensor-based ESPRIT.
publishDate 2016
dc.date.none.fl_str_mv 2016
2020-11-24T17:13:46Z
2020-11-24T17:13:46Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv GOMES, Paulo Ricardo Barboza; ALMEIDA, André Lima Férrer de; COSTA, Joao Paulo Carvalho Lustosa da; MOTA, João Cesar Moura. Metodos tensoriais para estimação cega de assinaturas espaciais em arranjos multidimensionais de sensores. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE TELECOMUNICAÇÕES - SBrT2016, 34º., 30 ago. a 02 Set. 2016, Santarém, PA. Anais [...] Santarém, PA., 2016.
http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/55455
identifier_str_mv GOMES, Paulo Ricardo Barboza; ALMEIDA, André Lima Férrer de; COSTA, Joao Paulo Carvalho Lustosa da; MOTA, João Cesar Moura. Metodos tensoriais para estimação cega de assinaturas espaciais em arranjos multidimensionais de sensores. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE TELECOMUNICAÇÕES - SBrT2016, 34º., 30 ago. a 02 Set. 2016, Santarém, PA. Anais [...] Santarém, PA., 2016.
url http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/55455
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)
instacron:UFC
instname_str Universidade Federal do Ceará (UFC)
instacron_str UFC
institution UFC
reponame_str Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
collection Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)
repository.mail.fl_str_mv bu@ufc.br || repositorio@ufc.br
_version_ 1813029014426615808