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Open Access
Broadband Direction of Arrival Estimation Based on Convolutional Neural Network
Open Access
Estimation de la direction d'arrivée à large bande basée sur un réseau neuronal convolutif

Wenli ZHU, Min ZHANG, Chenxi WU, Lingqing ZENG

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Résumé:

Un réseau neuronal convolutif (CNN) pour l'estimation de la direction d'arrivée (DOA) à large bande de signaux électromagnétiques en champ lointain est présenté. L'algorithme proposé effectue une cartographie inverse non linéaire du signal reçu à l'angle d'arrivée. Le modèle de signal utilisé pour l'algorithme est basé sur la géométrie du réseau d'antennes circulaires et la composante de phase extraite de la matrice de covariance spatiale est utilisée comme entrée du réseau CNN. Un modèle CNN comprenant trois couches convolutives est ensuite établi pour approximer la cartographie non linéaire. Les performances du modèle CNN sont évaluées dans un environnement bruyant pour différentes valeurs de rapport signal sur bruit (SNR). Les résultats démontrent que le modèle CNN proposé avec la composante de phase de la matrice de covariance spatiale comme entrée est capable de réaliser une estimation DOA à large bande rapide et précise et atteint des performances parfaites à des valeurs SNR inférieures.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Communications Vol.E103-B No.3 pp.148-154
Date de publication
2020/03/01
Publicisé
2019/08/27
ISSN en ligne
1745-1345
DOI
10.1587/transcom.2018EBP3357
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Théories fondamentales des communications

Auteurs

Wenli ZHU
  National University of Defense Technology
Min ZHANG
  National University of Defense Technology
Chenxi WU
  National University of Defense Technology
Lingqing ZENG
  

Mots-clés

Table des matières