Abstract-Problemet att uppskatta den dynamiska riktningen för ankomsten av långt fältsignaler som påverkar en enhetlig linjär array, med ömsesidiga kopplingseffekter, behandlas. I detta arbete föreslås två nya metoder som kan ge korrekta lösningar, bland annat i sluteldsregionerna i matrisen. För det första utvecklas ett Bayesian compressive sensing Kalman filter, som står för de förutsagda beräknade signalerna snarare än att använda den traditionella glest tidigare. Den bakre sannolikhetstäthetsfunktionen hos de mottagna källsignalerna och uttrycket för den relaterade marginella sannolikhetsfunktionen härleds teoretiskt. Därefter utvecklas en Gibbs provtagningsbaserad metod med indikatorvariabler i det glesa förflutna. Detta gör det möjligt att explicit tillämpa sparsamhet på olika sätt, även när en vinkel är för långt från den tidigare uppskattningen. De föreslagna tillvägagångssätten valideras och utvärderas i olika testscenarier och jämförs med den traditionella relevanta vektorbaserade metoden. En förbättrad noggrannhet i fråga om genomsnittliga kvadratfelvärden på roten uppnås (upp till 73,39 % för den modifierade relevansen för vektormaskinbaserad metod och 86,36 % för Gibbs provtagningsbaserad metod). De föreslagna tillvägagångssätten visar sig vara särskilt användbara för uppskattning av ankomstriktningen när ankomstvinkeln rör sig in i matrisens ändeldsområde.
I REF gav författarna en uppskattning för ankomstriktningen baserad på Bayesian compressive sensation och gav ett Kalman filter för att analysera signalerna.
Bayesian Compressive Sensing Approaches for Direction of Arrival Estimation with Mutual Coupling Effects
{'venue': 'IEEE Transactions on Antennas and Propagation', 'journal': 'IEEE Transactions on Antennas and Propagation', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Computer Science', 'Mathematics']}