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J-GLOBAL ID：202202231277097287   整理番号：22A1163462

未知相互結合を持つ強化共分散行列を用いた実数値DOA推定【JST・京大機械翻訳】

Real-Valued DOA Estimation Utilizing Enhanced Covariance Matrix With Unknown Mutual Coupling

著者 (5件)： Tian Ye (Faculty of Information Science and Engineering, Ningbo University, Ningbo, China) ,  Wang Ran (School of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, China) ,  Chen Hua (Faculty of Information Science and Engineering, Ningbo University, Ningbo, China) ,  Qin Yunbai (School of Electronic Engineering, Guangxi Normal University, Guilin, China) ,  Jin Ming (Faculty of Information Science and Engineering, Ningbo University, Ningbo, China)
資料名： IEEE Communications Letters  (IEEE Communications Letters)
巻： 26  号： 4  ページ： 912-916  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0941A  ISSN： 1089-7798  CODEN： ICLEF6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 空間制限のために,大規模多入力多出力(MIMO)システムにおけるアレイは,しばしば未知の相互結合に悩まされる。一方,データ観測の小さい記録は共存する可能性がある。このような2つの制限は,正確な到来方向(DOA)推定の課題をもたらす。この課題を克服するために,実数値DOA推定法を,このレターで提案し,そのコアは,小さなサンプルサイズの場合,Rao-Blackwell Ledoit-Wolf(RBLW)推定器と組み合わせた線形収縮技法によるサンプリング共分散行列推定の強化と同様に,固有機構による未知の相互結合の影響を除去する。RBLW推定子の収縮ターゲットの直接利用が低SNRの下で改良DOA推定を生み出すことができるという結果を考慮して,修正方法も固有値比較に依存する。シミュレーション結果は,提案方法が減少した複雑性によって増加した精度を提供できることを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *行列 ,  固有値 ,  シミュレーション ,  推定 ,  *相互接続 ,  精度 ,  空間 ,  *実数 ,  線形性 ,  方向 ,  推定量 ,  *到来方向推定
準シソーラス用語： 到来方向 ,  *共分散行列 ,  MIMO ,  複雑性 ,  小サンプルサイズ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 相互結合 ,  強化 ,  共分散行列 ,  実数値 ,  DOA推定