Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Multi-DOA estimation based on the KR image tensor and improved estimation network

Tytuł:
Multi-DOA estimation based on the KR image tensor and improved estimation network
Autorzy:
Ye Yuan
Shuang Wu
Yong Yang
Naichang Yuan
Temat:
Medicine
Science
Źródło:
Scientific Reports, Vol 11, Iss 1, Pp 1-11 (2021)
Wydawca:
Nature Portfolio, 2021.
Rok publikacji:
2021
Kolekcja:
LCC:Medicine
LCC:Science
Typ dokumentu:
article
Opis pliku:
electronic resource
Język:
English
ISSN:
2045-2322
Relacje:
https://doaj.org/toc/2045-2322
DOI:
10.1038/s41598-021-85864-5
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/22a0d235819f4c338100f1a38217c65f  Link otwiera się w nowym oknie
Numer akcesji:
edsdoj.22a0d235819f4c338100f1a38217c65f
Czasopismo naukowe
Abstract Deep neural networks have shown great performance for direction-of-arrival (DOA) estimation problem, but it is necessary to design some suitable networks to solve the multi-DOA estimation problem. In this paper, we use Khatri–Rao product to increase the degree of freedom of antenna array and obtain the image tensor of covariance matrix, then we propose an improved estimation network to process the tensor. We use the curriculum learning scheme and partial label strategy to develop a CurriculumNet training scheme. The training/validation results shows that the proposed training scheme can increase the generalization of the estimation network and improve the accuracy of network around $$10\%$$ 10 % . The estimation performance of the proposed network shows high-resolution results, which can distinguish two adjacent signals with angle difference of $$3^\circ $$ 3 ∘ . Moreover, the proposed estimation network has root mean square estimation error lower than $$1^\circ $$ 1 ∘ when signal noise ratio equals $$-\,10\,{\mathrm {dB}}$$ - 10 dB and can estimate DOAs precisely by only 8 snapshots, which performs much better than prior deep neural network based estimation methods and can estimate multi-DOA results under hostile estimation environments.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies