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Redução da complexidade computacional do método de estimação de ângulos de incidência através da diferença entre os valores singulares da matriz de covariância espacial / Computacional complexity reduction of direction-of-arrival estimation method through the difference between singular values from spatial covariance matrix

SILVA, Hugo Vinícius Leão e 13 March 2009 (has links)
Made available in DSpace on 2014-07-29T15:08:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Hugo_Silva.pdf: 1463961 bytes, checksum: 3a6b5b3e5e7db58659b1bb58d6d4cd66 (MD5) Previous issue date: 2009-03-13 / This work is concerned with the estimation of Direction-Of-Arrival (DOA) angles of plane waves impinging on a sensor array. Among all methods of estimation found in litera-ture, MODEX (MODE with eXtra roots) outstands for its performance and computational complexity. However, recently, a method called SEAD (SEArch of Direction by differential spectrum) was proposed. It has shown better estimation performance against noise than MODEX has. However, its computational complexity is prohibitive for real-time applications. In order to reduce it s computational complexity, a new estimate selection procedure on SEAD is proposed, that yields to significantly less candidate angles than before. Additionally, the introduction of iterative refinements on estimates has allowed improving resolution as well as complexity reduction / Este trabalho aborda o problema de estimação de ângulos de incidência (DOA) de ondas planas sobre um arranjo de sensores. Dentre os vários métodos encontrados na literatu-ra, o método MODEX (MODE with eXtra roots) se destaca por seu desempenho e complexi-dade computacional. Recentemente, foi proposto o método SEAD (SEArch of Direction by differential spectrum), que apresenta desempenho de estimação mais robusto que o MODEX aos efeitos do ruído, contudo, possui complexidade computacional proibitiva para aplicações de tempo-real. Na busca por reduzir esta complexidade computacional, este trabalho apresenta uma nova proposta de seleção de estimativas para o SEAD que gera uma quantidade signifi-cativamente menor de ângulos candidatos. Adicionalmente, a inserção de um processo iterati-vo de refinamento de soluções permitiu que a resolução do estimador fosse aprimorada em relação àquela inicialmente ajustada, além de reduzir a complexidade computacional da sele-ção

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