CaSCADE：压缩载波与到达方向估计
信息论
2016-04-12 v1 math.IT
摘要
频谱感知与到达方向(DOA)估计已被深入研究，无论是单独还是作为联合任务。估计一组信号及其 DOAs 的支撑集对许多信号处理应用至关重要，例如认知无线电(CR)。CR 面临的一个挑战性场景是多频带信号，由分布在宽频谱上的若干窄带传输组成，每个传输具有未知的载波频率和 DOAs。此类信号的奈奎斯特速率很高，构成模拟和数字域的瓶颈。为缓解采样率问题，在频谱感知背景下已提出几种亚奈奎斯特采样方法，如多余弦采样或调制宽带转换器(MWC)。在本工作中，我们首先提出一种基于均匀线性阵列(ULA)的替代 MWC 的亚奈奎斯特采样与信号重建方法。然后将我们的方法扩展到联合频谱感知与 DOA 估计，并提出压缩载波与 DOA 估计(CaSCADE)系统，其由带有两个 ULAs 的 L 形阵列组成。在这两种情况下，我们推导了信号参数（载波频率以及相关的 DOAs）和信号本身的完美恢复条件，并提供了两种重建算法，一种基于 ESPRIT 方法，第二种基于压缩感知技术。我们的联合载波和 DOAs 恢复算法均克服了这两个参数之间著名的配对问题。仿真表明，我们的替代频谱感知系统在恢复误差和设计复杂度方面优于 MWC，并且从我们的 CaSCADE 系统的亚奈奎斯特样本中展示了联合载波频率和 DOAs。
引用
@article{arxiv.1604.02723,
title = {CaSCADE: Compressed Carrier and DOA Estimation},
author = {Shahar Stein and Or Yair and Deborah Cohen and Yonina C. Eldar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.02723},
year = {2016}
}