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J-GLOBAL ID：201702219804252026   整理番号：17A1034598

SNRにおける高分解能到来方向推定と多周波数互いに素なアレイを用いたスナップショット攻撃されたシナリオ【Powered by NICT】

High-resolution Direction-of-Arrival estimation in SNR and snapshot challenged scenarios using multi-frequency coprime arrays

著者 (2件)： Liu Yang (Electrical and Computer Engineering Department, University of Massachusetts Dartmouth, United States of America) ,  Buck John R. (Electrical and Computer Engineering Department, University of Massachusetts Dartmouth, United States of America)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 3434-3438  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,互いに素なセンサアレイ(CSA)処理広帯域信号を用いた二高分解能到来方向(DOA)推定器を提案した。積プロセッサは,狭帯域空間PSD推定値を平均化することにより広帯域空間パワースペクトル密度(PSD)を推定した。これらの狭帯域PSD推定値は他の複素共役をもった1CSAサブアレイ走査応答を乗ずることにより形成される。対照的に,分プロセッサは各軸受のすべての加工周波数ですべてのサブアレイペリオドグラム上の最小を用いて広帯域空間PSDを推定した。広帯域空間PSDの逆Fourier変換は,空間相関関数,Toeplitz拡大共分散行列(A CM)の対角線を存在を推定した。MUSICアルゴリズムは,この構築されたA CMからの信号源D OAを推定した。追加帯域幅にわたりCSA狭帯域PSD推定値の結合空間PSD推定における交差項を減弱させるのに必要なスナップショットの数を減少させ,DOA推定のための処理利得を提供した。MUSIC擬似スペクトルは製品アルゴリズムはセンサーよりも多い源シナリオで上手く実行され,分アルゴリズムは源パワーレベルを変化させたシナリオでより良い性能を発揮することを示唆した。モンテカルロシミュレーションは,新しいDOA推定量はスナップショット攻撃シナリオにおける以前の広帯域CSA D OA推定器よりも改善された精度を達成することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 推定量 ,  *高分解能 ,  パワースペクトル密度 ,  *到来方向推定 ,  センサアレイ ,  *周波数 ,  狭帯域 ,  MUSICアルゴリズム ,  広帯域 ,  スペクトル
準シソーラス用語： MUSIC ,  共分散行列 ,  サブアレイ ,  *到来方向 ,  *スナップショット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (9件)： SNR ,  高分解能 ,  到来方向推定 ,  多周波 ,  互いに素 ,  アレイ ,  スナップショット ,  攻撃 ,  シナリオ