Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Ước lượng đồng thời DOA-DOD hiệu quả cho sự đồng tồn tại của tín hiệu không tương quan và tương quan trong hệ thống ma trận vô tuyến lớn MIMO
Tóm tắt
Bài báo này đề cập đến việc ước lượng đồng thời hướng tới tín hiệu đến (DOA) và hướng đi của tín hiệu đi (DOD) khi các tín hiệu hẹp không tương quan và tương quan (tức là hoàn toàn tương quan) đồng tồn tại trong các hệ thống ma trận đầu vào nhiều và đầu ra nhiều (MIMO). Hai phương pháp mới dựa trên khớp không gian có trọng số và chiếu chéo cho việc ước lượng hướng hai chiều, tức là WSFOPDE và WSFOPDE cải tiến, được đề xuất. Trong phương pháp WSFOPDE, quy trình cơ bản bao gồm ba giai đoạn. Đầu tiên, DOA của tất cả các tín hiệu có thể được thu thập trực tiếp bằng cách tối thiểu hóa một hàm khớp không gian có trọng số với chiều giảm. Sau đó, thông tin DOA của các tín hiệu không tương quan được phân biệt bởi một chỉ báo phân loại; và tiếp theo, các vector hướng truyền tự động của chúng liên quan đến thông tin DOD được suy diễn. Cuối cùng, thông qua một phép chiếu chéo có cấu trúc Toeplitz mới, một dữ liệu ma trận MIMO ảo chỉ còn lại các tín hiệu tương quan được xây dựng để hỗ trợ ước lượng DOD tự động tương ứng. Để nâng cao độ chính xác của ước lượng góc, chúng tôi cũng thiết kế một phiên bản cải tiến. Nó kế thừa quy trình cơ bản ở trên và đồng thời giới thiệu tìm kiếm phổ DOA cục bộ một chiều để tinh chỉnh ước lượng DOA-DOD. So với một số chiến lược hiện có, WSFOPDE và phiên bản cải tiến của nó hoạt động tốt hơn từ góc độ hợp nhất về độ phức tạp tính toán và độ chính xác của ước lượng. Các mô phỏng số chứng minh những lợi thế và cũng cho thấy rằng cả hai có thể được coi là một lựa chọn tốt hơn so với các đối thủ.
Từ khóa
#DOA #DOD #tín hiệu không tương quan #tín hiệu tương quan #hệ thống MIMO #ước lượng #khớp không gian #phép chiếu chéoTài liệu tham khảo
J. Li, P. Stoica, Mimo radar with colocated antennas. IEEE Signal Process. Mag.24(5), 106–114 (2007).
A. M. Haimovich, R. Blum, L. Cimini, Mimo radar with widely separated antennas. IEEE Signal Process. Mag.25(1), 116–129 (2008).
D. Ciuonzo, G. Romano, R. Solimene, Performance analysis of time-reversal music. IEEE Trans. Signal Process.63(10), 2650–2662 (2015).
F. K. Gruber, E. A. Marengo, A. J. Devaney, Time-reversal imaging with multiple signal classificationconsiderring multiple scattering between the targets. J. Acoust. Soc. Am.115(6), 3042–3047 (2004).
D. Ciuonzo, P. S. Rossi, Noncolocated time-reversal music: High-SNR distribution of null spectrum. IEEE Signal Process. Lett.24(4), 397–401 (2017).
D. Ciuonzo, On time-reversal imaging by statistical testing. IEEE Signal Process. Lett.24(7), 1024–1028 (2017).
J. Li, P Stoica, L. Z. Xu, W. Roberts, On parameter identifiability of MIMO radar. IEEE Signal Process. Lett.14(12), 968–971 (2007).
B. B. Yao, W. J. Wang, W. Han, Q. Y. Yin, Distributed angle estimation by multiple frequencies synthetic array in wireless sensor localization system. IEEE Trans. Wireless Commun.13(2), 876–887 (2014).
B. B. Yao, W. J. Wang, Q. Y. Yin, Dod and doa estimation in bistatic non-uniform multiple-input multiple-output radar systems. IEEE Commun. Lett.16(11), 1796–1799 (2012).
L. Lu, G. Y. Li, A. L. Swindlehurst, A. Ashikhmin, R. Zhang, An overview of massive mimo: benefits and challenges. IEEE J. Sel. Topics Signal Process.8(5), 742–758 (2014).
W. L. Zhang, F. F. Gao, Blind frequency synchronization for multiuser ofdm uplink with large number of receive antennas. IEEE Trans. Signal Process.64(9), 2255–2268 (2016).
W. L. Zhang, F. F. Gao, H. Minn, H. M. Wang, Scattered pilot-based frequency synchronization for multiuser OFDM systems with large number of receive antennas. IEEE Trans. Commun.65(4), 1733–1745 (2017).
R. Shafin, L. J. Liu, J. Z. Zhang, Y. -C. Wu, Doa estimation and capacity analysis for 3D millimeter wave massive MIMO/FD-MIMO OFDM systems. IEEE Trans. Wireless Commun.15(10), 6963–6978 (2016).
R. Shafin, L. J. Liu, Y. Li, A. D. Wang, J. Z. Zhang, Angle and delay estimation for 3D massive mimo systems based on parametric channel modeling. IEEE Trans. Wireless Commun.16(8), 5370–5383 (2017).
Y. H. Cao, Joint estimation of angle and Doppler frequency for bistatic MIMO radar. Electron. Lett.46(2), 170–172 (2010).
G. M. Zheng, B. X. Chen, M. L. Yang, Unitary esprit algorithm for bistatic MIMO radar. Electron. Lett.48(3), 179–181 (2012).
D. Nion, N. D. Sidiropoulos, Tensor algebra and multidimensional harmonic retrieval in signal processing for MIMO radar. IEEE Trans. Signal Process.58(11), 5693–5705 (2010).
Y. B. Cheng, R. S. Yu, H. Gu, W. M. Su, Multi-SVD based subspace estimation to improve angle estimation accuracy in bistatic MIMO radar. Signal Process.93(7), 2003–2009 (2013).
X. F. Zhang, L. Y. Xu, L. L. Xu, D. Z. Xu, Direction of departure (DOD) and direction of arrival (DOA) estimation in mimo radar with reduced-dimension music. IEEE Commun. Lett.14(12), 1161–1163 (2010).
J. F. Li, X. F. Zhang, Improved joint DOD and DOA estimation for MIMO array with velocity receive sensors. IEEE Signal Process. Lett.18(12), 717–720 (2011).
S. U. Pillai, B. H. Kwon, Forward/backward spatial smoothing techniques for coherent signa identification. IEEE Trans. Acoust. Speech Singal Process.7(1), 8–15 (1898).
X. Xu, Z. F. Ye, C. Q. Chang, Method of direction-of-arrival estimation for uncorrelated, partially correlated and coherent sources. IET Microw. Antennas Propag.1(4), 949–954 (2007).
X. Xu, Z. F. Ye, Y. F. Zhang, C. Q. Chang, A deflation approach to direction of arrival estimation for symmetric uniform linear array. IEEE Antennas Wirel. Propaga. Lett.5(1), 486–489 (2006).
F. L. Liu, J. K. Wang, C. Y. Sun, R. Y. Du, Spatial differencing method for DOA estimation under the coexistence of both uncorrelated and coherent signals. IEEE Trans. Antennas Propaga.60(4), 2052–2062 (2012).
Y. F. Zhang, Z. F. Ye, Efficient method of doa estimation for uncorrelated and coherent signals. IEEE Antenna Wirel. Propag. Lett.7:, 799–802 (2008).
W. Si, P. Zhao, Z. Qu, Two-dimensional doa and polarization estimation for a mixture of uncorrelated and coherent sources with sparsely-distributed vector sensor array. Sensors. 16(1), 789 (2016).
F. Wang, X. W. Cui, M. Q. Lu, Z. M. Feng, Decoupled 2D direction-of-arrival estimation based on sparse signal reconstruction. EURASIP J. Adv. Signal Process.7:, 1–16 (2015).
T. J. Shan, A. Paulraj, T. Kailath, On smoothed rank profile tests in eigenstructure methods for directions-of-arrival estimation. IEEE Trans. Acoust. Speech Signal Process.35(10), 1377–1385 (1987).
J. He, M. N. S. Swamy, M. O. Ahmad, Joint DOD and DOA estimation for MIMO array with velocity receive sensors. IEEE Signal Process. Lett.18(7), 399–402 (2011).
R. Kumaresan, A. K. Shaw, Superresolution by structured matrix approximation. IEEE Trans. Antennas Propag.36(1), 34–44 (1998).
H. L. Van Trees, Optimum array processing part IV of detection, estimation, and modulation theory (John Wiley & Sons Press, New York, 2002).
B. B. Yao, W. L. Zhang, Q. S. Wu, Weighted subspace fitting for two-dimension DOA estimation in massive MIMO systems. IEEE Access. 5(1), 14020–14027 (2017).
P. Stoica, K. C. Sharman, Novel eigenanalysis method for direction estimation. Proc. Inst. Elect. Eng., pt. F.13(1), 19–26 (1990).
R. T. Behrens, L. L. Scharf, Signal processing applications of oblique projection operators. IEEE Trans. Signal Process.42(6), 1413–1424 (1994).
M. L. McCloud, L. L. Scharf, A new subspace identification algorithm for high resolution DOA estimation. IEEE Trans. Antennas Propag.50(10), 1382–1390 (2002).
H. Tao, J. M. Xin, J. S. Wang, N. N. Zheng, A. Sano, Two-dimensional direction estimation for a mixture of noncoherent and coherent signals. IEEE Trans. Signal Process.63(2), 318–333 (2015).
G. H. Golub, C. F. Van Loan, Matrix Computation 3rd Ed (John Hopkins University Press, Baltimore, 1996).
J. Li, P. Stoica, Z. S. Liu, Comparative study of IQML and MODE direction-of-arrival estimators. IEEE Trans. Signal Process.46(1), 149–160 (1998).