Çokyollu ortamda çapraz belirsizlik işlevi-yön bulma tekniğinin başarım analizi

Bu bildiride, Çapraz Belirsizlik İşlevi-Yön Bulma (CAFDF) tekniğinin çokyollu ortamlardaki sinyallerin zaman gecikmesi, Doppler kayması, geliş yönü(GY) ve genlik kestirimindeki başarımı ile yiiksek çözünürlüklü algoritmalar olan Uzay-Almaşan Genelleşmiş Beklenti-Enbüyüitme (SAGE) ve Çoklu Sinyal Sınıflandırılması(MUSIC)'in sentetik sinyaller iizerindeki başarımları kıyaslanmıştır. Algoritmalann performansları, kök Ortalama Karesel Hata (kOKH) cinsinden degişik işaret Gürültü Oranı (iGO) değerlerinde Monte Carlo denemelerine dayalı olarak sunulmuştur. Sentetik kanallarda istatiksel kıyaslama amaçlı Cramer-Rao alt sınırları eklenmiştir. Simülasyon sonuçları göstermektedir ki, orta ve düşük iGO değerlerinde CAF-DF diğer iki algoritmaya göre üstünlük sağlamaktadır.

In this paper, recently proposed Cross Ambiguity Function Direction Finding (CAF-DF) array signal processing technique, which make use of the cross ambiguity function calculation, is compared with the MUltiple SIgnal Classification (MUSIC) and Space Alternating Generalized Expectation Maximization (SAGE) techniques. The CAF-DF estimates direction of arrival (DOA), time delay, Doppler shift and amplitude corresponding to each impinging signal onto a sensor array in an iterative manner. Performances of the algorithms are tested on synthetic signals in terms of root Mean Squared Error (rMSE) for different Signal-to-Noise Ratio (SNR) values based on Monte Carlo trials. For statistical comparisons Cramer-Rao lower bound is included. Obtained results show that CAF-DF technique is superior to its alternatives for medium and low SNR values. ©2008 IEEE.