Sensor Array Ula Doa Modex Sead Computational Complexity
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1. Computacional complexity reduction of direction-of-arrival estimation method through the difference between singular values from spatial covariance matrix / Redução da complexidade computacional do método de estimação de ângulos de incidência através da diferença entre os valores singulares da matriz de covariância espacial
Este trabalho aborda o problema de estimação de ângulos de incidência (DOA) de ondas planas sobre um arranjo de sensores. Dentre os vários métodos encontrados na literatu-ra, o método MODEX (MODE with eXtra roots) se destaca por seu desempenho e complexi-dade computacional. Recentemente, foi proposto o método SEAD (SEArch of Direction by differential
Publicado em: 2009
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2. Redução da complexidade computacional do método de estimação de ângulos de incidência através da diferença entre os valores singulares da matriz de covariância espacial / Computacional complexity reduction of direction-of-arrival estimation method through the difference between singular values from spatial covariance matrix
Este trabalho aborda o problema de estimação de ângulos de incidência (DOA) de ondas planas sobre um arranjo de sensores. Dentre os vários métodos encontrados na literatu-ra, o método MODEX (MODE with eXtra roots) se destaca por seu desempenho e complexi-dade computacional. Recentemente, foi proposto o método SEAD (SEArch of Direction by differential
Publicado em: 2009
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3. Computacional complexity reduction of direction-of-arrival estimation method through the difference between singular values from spatial covariance matrix / Redução da complexidade computacional do método de estimação de ângulos de incidência através da diferença entre os valores singulares da matriz de covariância espacial
Este trabalho aborda o problema de estimação de ângulos de incidência (DOA) de ondas planas sobre um arranjo de sensores. Dentre os vários métodos encontrados na literatu-ra, o método MODEX (MODE with eXtra roots) se destaca por seu desempenho e complexi-dade computacional. Recentemente, foi proposto o método SEAD (SEArch of Direction by differential
Publicado em: 2009
