Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

UNet-rootMUSIC: A High Accuracy Direction of Arrival Estimation Method under Array Imperfection

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F25547526%3A_____%2F23%3AN0000003" target="_blank" >RIV/25547526:_____/23:N0000003 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S143484112300482X?via%3Dihub" target="_blank" >https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S143484112300482X?via%3Dihub</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.aeue.2023.155008" target="_blank" >10.1016/j.aeue.2023.155008</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    UNet-rootMUSIC: A High Accuracy Direction of Arrival Estimation Method under Array Imperfection

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In the practical direction-finding systems, the accuracy and resolution of the direction of arrival (DOA) estimation are affected not only by the Gaussian noise and array size but also by hardware configuration imperfections, such as errors in element manufacturing and mounting. These impairments cause phase and amplitude errors in estimating the DOA of signal sources. To address this issue, this paper proposes to combine a U-shape deep neural network (UNet) with the multiple signal classification via the root of the polynomial (rootMUSIC) algorithm (so-called UNet-rootMUSIC) to improve the DOA estimation accuracy. In this approach, the UNet model plays a role in converting a covariance matrix of received signals containing phase and gain errors into a nearly perfect one of the ideal antenna array. The rootMUSIC algorithm is then employed to estimate the signal DOA based on the converted covariance matrix. The DOA estimation performance of the uniform linear array of eight elements with an inter-element distance of is analyzed through experimental simulations. The simulation results demonstrate that our method can significantly reduce the root mean square error of DOA estimation compared to the conventional MUSIC, rootMUSIC, ESPRIT methods and two deep neural network-based angular classification methods.

  • Název v anglickém jazyce

    UNet-rootMUSIC: A High Accuracy Direction of Arrival Estimation Method under Array Imperfection

  • Popis výsledku anglicky

    In the practical direction-finding systems, the accuracy and resolution of the direction of arrival (DOA) estimation are affected not only by the Gaussian noise and array size but also by hardware configuration imperfections, such as errors in element manufacturing and mounting. These impairments cause phase and amplitude errors in estimating the DOA of signal sources. To address this issue, this paper proposes to combine a U-shape deep neural network (UNet) with the multiple signal classification via the root of the polynomial (rootMUSIC) algorithm (so-called UNet-rootMUSIC) to improve the DOA estimation accuracy. In this approach, the UNet model plays a role in converting a covariance matrix of received signals containing phase and gain errors into a nearly perfect one of the ideal antenna array. The rootMUSIC algorithm is then employed to estimate the signal DOA based on the converted covariance matrix. The DOA estimation performance of the uniform linear array of eight elements with an inter-element distance of is analyzed through experimental simulations. The simulation results demonstrate that our method can significantly reduce the root mean square error of DOA estimation compared to the conventional MUSIC, rootMUSIC, ESPRIT methods and two deep neural network-based angular classification methods.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>SC</sub> - Článek v periodiku v databázi SCOPUS

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20202 - Communication engineering and systems

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/TM02000035" target="_blank" >TM02000035: Pokroková klasifikace signálů (NEOCLASSIG) pro radio-průzkumné systémy</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

    C - Předmět řešení projektu podléhá obchodnímu tajemství (§ 504 Občanského zákoníku), ale název projektu, cíle projektu a u ukončeného nebo zastaveného projektu zhodnocení výsledku řešení projektu (údaje P03, P04, P15, P19, P29, PN8) dodané do CEP, jsou upraveny tak, aby byly zveřejnitelné.

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    UNet-rootMUSIC: A High Accuracy Direction of Arrival Estimation Method under Array Imperfection

  • ISSN

    1434-8411

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    Volume 173

  • Číslo periodika v rámci svazku

    2024-01 | Journal article

  • Stát vydavatele periodika

    VN - Vietnamská socialistická republika

  • Počet stran výsledku

    5

  • Strana od-do

    334 - 338

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85120580975