没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
级联AOA估计技术及计算复杂度分析 - 基于组合阵列天线的新方法
可在www.sciencedirect.com上在线获取ScienceDirectICTExpress 8(2022)539www.elsevier.com/locate/icte基于组合阵列天线的级联AOA估计技术及计算复杂度分析Tae-yun Kima,Hua Leeb,Suk-seung Hwangc,a大韩民国光州朝鲜大学电子工程系b美国加州大学圣巴巴拉分校电气与计算机工程系c大韩民国光州朝鲜大学电子工程学院电子工程学院信息技术-生物融合系统跨学科方案接收日期:2021年9月10日;接受日期:2021年11月9日2021年11月20日网上发售摘要由于大多数基于天线阵列的到达角(AOA)估计的研究都考虑了具有单一配置的天线阵列,因此它们不适合同时估计具有不同频率的多个信号的AOA。本文介绍提出了一种基于均匀矩形框阵(URFA)和均匀圆形阵(UCA)的组合阵列天线(CAA)的CAPON和波束空间多信号分类(MUSIC)级联AOA估计技术,用于解决上述问题。此外,我们提供了计算复杂度分析,显示该技术的低计算复杂度相比,传统的技术。版权所有2021作者。由爱思唯尔公司出版代表韩国通信和信息科学研究所这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。关键词:计算复杂度分析;组合阵列天线; AOA估计;级联估计1. 介绍信号到达角的估计算法是位置估计的核心技术之一,在现代无线通信系统中的各种应用。具有代表性的具有高分辨率的AOA估计算法是基于 接收信号的协方差矩阵的特征值分解,其可以采用各种类型的天线阵列[1然而,如果使用具有单一配置的天线阵列,则其在同时估计具有不同频率的多个信号的AOA时可能具有限制。本文介绍了一种基于CAA结构的级联AOA估计算法[4],用于有效地估计不同频率的多信号AOA。CAA的内阵采用适用于狭窄空间的URFA,外阵采用对低频信号有效的大天线单元UCA。CAA的配置考虑了有效的安排*通讯作者。电子邮件地址:skriekd12@chosun.kr(T.-y. Kim),hualee@ece.ucsb.edu(H.Lee),hwangss@chosun.ac.kr(S.-S.Hwang)。同行审议由韩国通信研究所负责教育与信息科学(KICS)。https://doi.org/10.1016/j.icte.2021.11.005在有限的空间里,URFA和UCA [5]。级联算法包括Capon和波束空间MUSIC。Capon仅使用整个元件中的UCA来粗略地找到包括多个信号AOA的AOA组由于这种方法只在估计的距离内搜索角度,因此与传统的AOA估计技术相比,它具有较低的计算复杂度。此外,本文还对该算法的计 算 复杂 度 进 行 了 分析 , 验 证 了其 计 算 复 杂度 低 于MUSIC等传统AOA估计算法。本文的其余部分组织如下。在第2节中,我们描述了接收信号模型,包括各种信号和噪声。第三节介绍了基于CAA的CAPON和波束域MUSIC级联AOA估计技术。在第四节中,我们分析了该算法的计算复杂度,并将其与传统的AOA估计技术进行了比较。第5节提供了计算机仿真结果,验证了AOA估计性能和低计算复杂度,所提出的技术。最后,我们在第6节结束本文。2405-9595/© 2021作者。 由Elsevier B.V.代表韩国通信和信息科学研究所出版。这是一CC BY-NC-ND许可下的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。T.- y. Kim,H.李和S.-S. 黄某ICT Express 8(2022)539540UC A R−UC ABi a(θ,φ)H EniEH]Bi a(θ,φ)基于UCA接收信号的Capon空间谱定义为[8]PC AP=a(θ,φ)H11UC Aa(θ,φ)UCA、(3)其中RUCA=E[rUCA(k)rH(k)]是协方差矩阵图1.一、 组合阵列天线的几何结构。对于入射到UCA上的接收信号,rUCA(k)是基于UCA的接收信号矢量,a(θ,φ)UCA是基于UCA的特定仰角和方位角的阵列响应矢量,并且(θ,φ)H是共轭转置。使用(3)的峰值,我们粗略地估计包括多个信号AOA的AOA组,并从AOA组计算存在信号的范围3.2. 用于详细信号AOA的由于本文的波束空间MUSIC的目标是估计Capon计算范围内的详细信号AOA,因此它利用了CAA的全部元素。第i个AOA组基于CAA的波束空间MUSIC的空间谱定义为[8]1PBMU SIC( i)=[][2. 接收信号模型()下一页()下一页n( i)、(四)()下一页假设L个信号入射到由URFA和UCA组成的CAA上,并且天线单元的数量为M,如图1所示,样本索引(k)的接收信号向量可以被建模为其中B(i)是第i个波束空间变换矩阵,AOA组,在[8]中给出,En( i)是波束空间噪声子空间,根据第i个AOA组的波束空间协方差矩阵的特征值分解计算,定义为:r(k)=As(k)+n(k),(1)H H其中A是阵列流形矩阵(大小为M×L),s(k)RB(i)=E[B(i)r(k)r(k)B㈠]、(5)是信号向量(大小为L),并且n(k)是具有独立同分布(i.i.d)分量(零均值和方差σ2)的加性高斯白噪声(AWGN)向量(大小为M(1)中的矩阵A被定义为:A=[AURFAAUCA]T,(2)其中AURFA[6]和AUCA[7]分别是URFA和UCA流形矩阵。A的每一列表示每个信号的阵列响应向量。3. 基于CAA在这一部分中,我们介绍了基于CAA的级联AOA估计技术,该技术具有同时估计各种信号的优异性能。它由Capon组成,用于找到近似AOA组,然后是BeamspaceMUSIC,用于估计估计范围内的详细信号AOA,如图所示。 二、3.1. AOA组由于本文中Capon的目标是粗略地找到包含多个信号AOA的AOA组,因此它利用了整个天线单元中仅基于UCA的接收信号,导致计算复杂度较低的缩写到达角CAA组合阵列天线EVD特征值分解多信号分类均匀圆阵均匀矩形框阵T.- y. Kim,H.李和S.-S. 黄某ICT Express 8(2022)539541使用(4)的峰值,我们估计包括在第iAOA组中的单个信号AOA。为了估计对于所有信号AOA,对所有AOA组重复该过程。与传统的AOA估计算法(如MUSIC算法)相比,这种级联AOA估计技术的计算复杂度低得多,因为它只在计算范围内搜索角度。4. 计算复杂性分析为了证明所提出的级联算法的低计算复杂度,在本节中,我们提供了所提出的算法和MUSIC算法的计算复杂度的数学分析。表1总结了基于CAA的级联和MUSIC算法的乘/除和加/减的数量。为了计算它们的个数,我们考虑了所有的变量和参数,包括两种算法的协方差矩阵和空间谱,级联算法中CAPON协方差矩阵的逆和Beamspace MUSIC波束空间协方差矩阵的特征值分解(EVD),以及MUSIC协方差矩阵的EVD。表1中的每个变量在表2中描述。T.- y. Kim,H.李和S.-S. 黄某ICT Express 8(2022)539542=2C APUC A3UC A() UC A3+∆2+(M+1)B( i)B(一)+ 3B㈠−2+L( i)B(一)+K M−6B㈠+2i = 1B。M.2C APUC A3UC AUC A26+∆2B(一)+(M−1)B( i)+ 3B㈠−K− L( i)−2B( i)+K( M−1)−2B( i)+1∆2326∆23222图二、 级联AOA估计算法的结构。表1级联AOA估计算法和基于CCA的MUSIC算法的计算复杂度3602∆(M2+M))+1M3+1+K M2+MMUL/DIV级联算法∑G(ΓθiΓφi(2) 53(3)2(19))3602∆(M2-1)+1M3+(K−1)M2+5MADD/SUB∑G(ΓθiΓφi(2) 53((1)第2项(一)(1))i =1B。M.3602(M2+M)+5M3+(K-L-1)M2+19M+2算法M.3602(M2−1)+5M3+(K−L−3)M2−1M+1表2表1中的变量。表3评估性能的模拟场景B.A.(x C AP,B. M., M.)每个算法的步长搜索角数量的天线元件URFA:12,UCA:21(总计:33)MUCAUCA天线元件K样本总数波束空间尺寸URFA:8,UCA:7(总计:15)步进大小CANCAP:1个单位B。M. ,J.M.:0.01千克第i组B( i)第i组的波束空间维数L( i)第i组中的信号数5. 计算机模拟AOA群确定阈值AOA组数量(G)每组中的信号数量10 dB22(共4个信号)在本节中,我们提供了计算机模拟结果,以证明AOA估计性能和所提出的级联算法的计算复杂性。在表3和表4中,我们总结了所考虑信号的模拟场景和参数。图图3示出了包括四个信号的接收信号频谱,以及图4示出了基于CAPON的空间谱在UCA上,两个AOA组的搜索范围为19海里和15海里。图图5示出了波束空间MUSIC和基于CAA的常规MUSIC的空间谱,用于估计单个信号AOA,包括AOA组。从图5中可以看出,提出的基于CAA的级联算法具有与传统MUSIC算法相似的AOA估计性能。在表5中,我们提供了计算复杂性的模拟场景的总结。 图 6和图 7显示了模拟结果UC AUC AUC A音乐MUL/DIVADD/SUBM.T.- y. Kim,H.李和S.-S. 黄某ICT Express 8(2022)539543分别针对表5中的情况1和情况2,将所提出的级联算法的计算复杂度与常规MUSIC算法的计算复杂度进行比较。从图中,我们观察到,所提出的级联算法具有更低的计算复杂度比传统的MUSIC,在这两种情况下。6. 结论本文提出了一种由URFA和UCA组成的CAA级联AOA估计方法,并对其计算复杂性进行了数学分析。CAA结构是有效的同时估计多个信号的AOA与不同的频率,相比,单一配置的天线阵列。所提出的级联算法包括Capon算法,用于发现AOA组,T.- y. Kim,H.李和S.-S. 黄某ICT Express 8(2022)539544×表4信号的参数信号仰角方位角载波频率SNR(dB)连续波频率调制宽带噪声45−350.1 2045400.32045,45−25,450.2, 0.4 20,20图四、 基于UCA的CAPON空间谱。表5计算复杂性的模拟场景。案例一案例二CAA要素的数量15至60 30UCA元素数量9 9光束空间尺寸15步进大小CANCAP:1个单位B。M. ,J.M.:0.01千克考虑方位角和仰角的搜索范围上限:3602B. M:702GM:36021至360图五. 基于CAA的波束域MUSIC和常规MUSIC的空间谱。组数(G)2每组中的信号数量7(共14个信号)见图6。计算复杂度取决于天线单元的数量。图三. 接收信号频谱。用于估计单个信号AOA的波束空间MUSIC。仿真结果表明,该方法在具有与传统MUSIC算法相似的估计性能的同时,具有较低的计算复杂度。竞合利益作者声明,他们没有已知的可能影响本文所报告工作图7.第一次会议。 计算复杂度取决于搜索范围。T.- y. Kim,H.李和S.-S. 黄某ICT Express 8(2022)539545致谢这项研究得到了基础科学研究计划的支持,通过韩国国家研究基金会(NRF),由教育,科学和技术部资助(第2013号)。2018R1D1A1B07041644)。本文是ICUFN 2021论文的扩展版本引用[1] A.帕特瓦里Reddy,1D方向的到达估计使用根MUSIC和ESPRIT密集均匀线性阵列,在:2017年第二届IEEE国际会议。电子,信息通信技术,RTEICT,班加罗尔,2017年,第21页。667-672[2] J. Liu,M.,(1991 - 1995)中国科学院院士,曾庆红,中国科学院院士。 Wie,H. Lli,S. Shi,X. Wang,N. Mei,均匀矩形阵列MUSIC 算 法 性 能 评 估 , 2019 年 国 际 微 波 毫 米 波 技 术 会 议 ,ICMMT,广州,2019年,pp. 1比3。[3] P. Ioannides,C.A.陈晓,自适应波束形成的均匀圆阵和矩形阵,北京大学学报,2001。普罗帕格Lett. 4(2005)351-354。[4] T. Kim,H.李,S。Hwang,基于URFA和UCA组合阵列天线的级联AOA估计,在:第12届国际泛在和未来网络会议,济州岛,2021年。[5] T. Kim,S.黄,基于组合阵列天线的到达角估计算法,J。位置。导航时间10(2)(2021)131-137.[6] Z.N.的缩写Morris,K.T.王,“边缘”与“填充”矩形阵列网格的比较-它们的测向Cra m ér-Ra o 边界,IEEE Trans. 航空公司电子学。系统55(2019)1945[7] P. Ioannides,C.A.陈晓,等,智能天线的均匀圆阵,电 子 工 程 学报, 20 0 0 。麦格47(2005)192[8] H.L.范树,最佳阵列处理:检测,估计和调制理论的第四部分,约翰威利&父子公司,纽约,2004年。
下载后可阅读完整内容,剩余1页未读,立即下载
cpongm
- 粉丝: 4
- 资源: 2万+
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 收起
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
会员权益专享
最新资源
- 藏经阁-应用多活技术白皮书-40.pdf
- 藏经阁-阿里云计算巢加速器:让优秀的软件生于云、长于云-90.pdf
- 藏经阁-玩转AIGC与应用部署-92.pdf
- 藏经阁-程序员面试宝典-193.pdf
- 藏经阁-Hologres 一站式实时数仓客户案例集-223.pdf
- 藏经阁-一站式结构化数据存储Tablestore实战手册-206.pdf
- 藏经阁-阿里云产品九月刊-223.pdf
- 藏经阁-2023云原生实战案例集-179.pdf
- 藏经阁-Nacos架构&原理-326.pdf
- ZTE电联中频一张网配置指导书
- 企业级数据治理之数据安全追溯
- MISRA-C 2012-中文翻译版.pdf
- 藏经阁-《多媒体行业质量成本优化及容灾方案白皮书》-37.pdf
- 藏经阁-浅谈阿里云通用产品线Serverless的小小演化史-23.pdf
- 藏经阁-冬季实战营第一期:从零到一上手玩转云服务器-44.pdf
- 藏经阁-云上自动化运维宝典-248.pdf
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功