Efectividad y características de las antenas virtuales en el algoritmo de clasificación de múltiples señales
Autores: Takemoto, Riku; Cha, Jaesang; Jeong, Incheol; Ahn, Chang-Jun
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Efectividad y características de las antenas virtuales en el algoritmo de clasificación de múltiples señales
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Propone
Dirección de llegada
Método de estimación
Clasificación de señales múltiples
Algoritmo de música
Antenas virtuales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 41
Citaciones: Sin citaciones
Este documento propone un novedoso método de estimación de la dirección de llegada (DoA) basado en el algoritmo de Clasificación de Múltiples Señales (MUSIC) utilizando antenas virtuales. El método MUSIC es una técnica ampliamente utilizada para la estimación de DoA conocida por su alta precisión y alta resolución. Sin embargo, tiene una limitación fundamental: cuando no se cumple la condición necesaria de tener más elementos de antena en la estación base que usuarios, la estimación de DoA se vuelve inviable. Para abordar esta limitación, introducimos el concepto de antenas virtuales, lo que permite la estimación de DoA, incluso bajo condiciones restringidas. Las antenas virtuales no están físicamente presentes pero pueden ser dispuestas virtualmente, lo que permite la generación de señales recibidas virtuales similares a las de las antenas de matriz reales. A través de experimentos de simulación, demostramos que nuestro enfoque permite la estimación de DoA con el algoritmo MUSIC incluso cuando no se satisfacen sus condiciones necesarias. Además, este documento explora detalladamente las características de las antenas virtuales. Realizamos experimentos de simulación para examinar las diferencias en la precisión de la estimación entre antenas reales y virtuales, así como el impacto de la disposición y cantidad de antenas virtuales en la precisión de la estimación. Los resultados muestran que, aunque las antenas virtuales proporcionan una precisión de estimación más baja en comparación con las antenas reales, su disposición flexible permite una mejor resolución cuando las fuentes de señal están espaciadas de cerca al aumentar el espacio entre antenas virtuales. Además, bajo condiciones de Ruido Gaussiano Blanco Aditivo (AWGN), aumentar el número de antenas virtuales mejora la precisión de la estimación.
Descripción
Este documento propone un novedoso método de estimación de la dirección de llegada (DoA) basado en el algoritmo de Clasificación de Múltiples Señales (MUSIC) utilizando antenas virtuales. El método MUSIC es una técnica ampliamente utilizada para la estimación de DoA conocida por su alta precisión y alta resolución. Sin embargo, tiene una limitación fundamental: cuando no se cumple la condición necesaria de tener más elementos de antena en la estación base que usuarios, la estimación de DoA se vuelve inviable. Para abordar esta limitación, introducimos el concepto de antenas virtuales, lo que permite la estimación de DoA, incluso bajo condiciones restringidas. Las antenas virtuales no están físicamente presentes pero pueden ser dispuestas virtualmente, lo que permite la generación de señales recibidas virtuales similares a las de las antenas de matriz reales. A través de experimentos de simulación, demostramos que nuestro enfoque permite la estimación de DoA con el algoritmo MUSIC incluso cuando no se satisfacen sus condiciones necesarias. Además, este documento explora detalladamente las características de las antenas virtuales. Realizamos experimentos de simulación para examinar las diferencias en la precisión de la estimación entre antenas reales y virtuales, así como el impacto de la disposición y cantidad de antenas virtuales en la precisión de la estimación. Los resultados muestran que, aunque las antenas virtuales proporcionan una precisión de estimación más baja en comparación con las antenas reales, su disposición flexible permite una mejor resolución cuando las fuentes de señal están espaciadas de cerca al aumentar el espacio entre antenas virtuales. Además, bajo condiciones de Ruido Gaussiano Blanco Aditivo (AWGN), aumentar el número de antenas virtuales mejora la precisión de la estimación.