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Direction of Arrival Estimation of sparse rectangular array via Two-Dimensional Continuous Compressive Sensing 6

Direction of Arrival Estimation of Sparse Rectangular Array ...

引用

6th International Conference on Information Science and Technology (ICIST)

作者： Lin, Jincheng Ma, Xiaochuan Hao, Chengpeng Jiang, Li Chinese Acad Sci Inst Acoust Key Lab Informat Technol Autonomous Underwater Ve Beijing Peoples R China

ISBN: (纸本)9781509012244

In this paper, it is shown how 2-D continuous compressive sensing (CCS) is used to recovery the complete measurements of a uniform rectangular array from its sparse case. 2-D CCS is implemented by reweighted atomic norm minimization. Based on the recovered data covariance matrix, the 2-D directions of arrival (DOA) are estimated via the Vandermonde decomposition of Toeplitz-block-Toeplitz matrix. Further, we present an enhanced approach by enlarging the virtual aperture of a sparse rectangular array. This approach can estimate more targets than the conventional one. Some typical examples are used to show the performance of the proposed 2-D DOA estimation method.

关键词： Two-dimensional direction of arrival estimation continuous compressive sensing sparse rectangular array Vandermonde decomposition super-resolution

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Two Dimensional Angle of Arrival Estimation Using Minimum sparse Ruler Based rectangular array of Antennas 9

Two Dimensional Angle of Arrival Estimation Using Minimum Sp...

引用

9th International Conference on Information Technology and Electrical Engineering (ICITEE)

作者： Wisudawan, Hasbi N. P. Hidayat, Risanuri Ariananda, Dyonisius Dony Univ Gadjah Mada Fac Engn Dept Elect Engn & Informat Technol Yogyakarta Indonesia

ISBN: (纸本)9781509064779

One important application in the field of adaptive antenna array processing used in recent wireless communications systems, such as cognitive radio applications, is the direction of arrival (DoA) estimation. The existing works suggest that the N-x x N-y, two dimensional (2 - D) antenna array is almost surely able to recover up to [N-x/2] [N-y/2] two dimensional (2 - D) DoA. In this paper, a new 2 - D (azimuth and elevation) DoA estimation method using a minimum sparse ruler based rectangular array of antenna is evaluated. The minimal sparse ruler is used to determine which antennas that have to be deactivated and which antennas that should be remain active. Therefore, it is possible to deactivate some antennas in the uniform rectangular array (URA) leading to a sparse rectangular array (SpRA). While minimizing the reduction in the quality of the resulting DoA estimation with SpRA, the selection and averaging procedure are adopted to tackle these elements. This approach is possible for uncorrelated sources as the covariance matrix of the impinging signals on the URA contains redundant elements. The selection and averaging procedures are adopted to tackle these elements. These steps are followed by the execution of the MUSIC algorithm to compute the 2-D DoA estimates. The simulation study shows that it is possible to employ only 25-antennas in SpRA in order to estimate the azimuth (phi) and the elevation (theta) angles of up to 19 sources. The combinations of (phi) and (theta) is drawn from the range of 0 degrees <= phi <= 180 degrees and 0(0) <= theta <= 90 degrees. The separation in azimuth and elevation angles between sources is at least 10 degrees.

关键词： 2-D DoA uniform rectangular array minimal sparse ruler sparse rectangular array MUSIC

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