SwePub
Sök i SwePub databas

  Utökad sökning

Träfflista för sökning "onr:"swepub:oai:lup.lub.lu.se:f5cd4d27-8f45-4bfc-a0cd-f698cd565e74" "

Sökning: onr:"swepub:oai:lup.lub.lu.se:f5cd4d27-8f45-4bfc-a0cd-f698cd565e74"

  • Resultat 1-1 av 1
Sortera/gruppera träfflistan
   
NumreringReferensOmslagsbildHitta
1.
  • Luo, Jiawei, et al. (författare)
  • Online Sparse DOA Estimation Based on Sub–Aperture Recursive LASSO for TDM–MIMO Radar
  • 2022
  • Ingår i: Remote Sensing. - : MDPI AG. - 2072-4292. ; 14:9
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)abstract
    • The least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) algorithm is a promising method for sparse source location in time–division multiplexing (TDM) multiple–input, multiple– output (MIMO) radar systems, with notable performance gains in regard to resolution enhancement and side lobe suppression. However, the current batch LASSO algorithm suffers from high– computational complexity when dealing with massive TDM–MIMO observations, due to high– dimensional matrix operations and the large number of iterations. In this paper, an online LASSO method is proposed for efficient direction–of–arrival (DOA) estimation of the TDM–MIMO radar based on the receiving features of the sub–aperture data blocks. This method recursively refines the location parameters for each receive (RX) block observation that becomes available sequentially in time. Compared with the conventional batch LASSO method, the proposed online DOA method makes full use of the TDM–MIMO reception time to improve the real–time performance. Additionally, it allows for much less iterations, avoiding high–dimensional matrix operations, allowing the computational complexity to be reduced from O( K3) to O( K2). Simulated and real–data results demonstrate the superiority and effectiveness of the proposed method.
  •  
Skapa referenser, mejla, bekava och länka
  • Resultat 1-1 av 1
Typ av publikation
tidskriftsartikel (1)
Typ av innehåll
refereegranskat (1)
Författare/redaktör
Jakobsson, Andreas (1)
Zhang, Yongchao (1)
Huang, Yulin (1)
Zhang, Yin (1)
Luo, Jiawei (1)
Zhang, Yongwei (1)
visa fler...
Yang, Jianyu (1)
Zhang, Donghui (1)
visa färre...
Lärosäte
Lunds universitet (1)
Språk
Engelska (1)
Forskningsämne (UKÄ/SCB)
Naturvetenskap (1)
År

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy