Metodos tensoriais para estimação cega de assinaturas espaciais em arranjos multidimensionais de sensores.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2016 |
Outros Autores: | , , |
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. |
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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 |
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