文献

J-GLOBAL ID：201902289989763655   整理番号：19A2423599

相互結合の存在下におけるスパースアレイに基づくDOA推定のための圧縮センシング手法【JST・京大機械翻訳】

Compressive Sensing Approach for DOA Estimation Based on Sparse Arrays in the Presence of Mutual Coupling

著者 (4件)： Zhang Jian (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Duan Zhenzhen (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Zhang Yang (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Liang Jing (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 516  ページ： 1269-1277  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 到来方向(DOA)推定のプロセスにおいて,まばらな配列の差異共配列は,高い自由度を達成することができて,それは空間的平滑化(SS)アルゴリズムに基づく物理的センサより多くの信号源を検出するために利用することができた。本論文では,相互結合の存在下での圧縮センシング(CS)アプローチによるスパース信号回復を用いたDOA推定のための方法を提案した。SSアルゴリズムと比較して,CS方式はより低い推定誤差を達成した。さらに,シミュレーション結果は,CS方式の推定誤差が相互結合の増加によって増加することを示した。また,それは全DOA空間の格子間隔の増加とともに増加した。Copyright 2020 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 平滑化 ,  センサ ,  *相互接続 ,  自由度 ,  *到来方向推定 ,  計算機シミュレーション ,  シミュレーション ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 格子間隔 ,  推定誤差 ,  疎信号回復 ,  信号源 ,  到来方向 ,  *圧縮センシング ,  *スパース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： DOA推定 ,  スパースアレイ ,  空間平滑化 ,  圧縮センシング ,  相互結合

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 相互結合 ,  DOA推定 ,  圧縮センシング ,  手法