Efficient AM Algorithms for Stochastic ML Estimation of DOA
Efficient AM Algorithms for Stochastic ML Estimation of DOA
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用于 DOA 随机 ML 估计的高效 AM 算法
DOI：
10.1155/2016/4926496
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发表时间：
2016-11
影响因子：
1.5
通讯作者：
Masakiyo Suzuki
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Haihua Chen;Shibao Li;Jianhang Liu;Yiqing Zhou;Masakiyo Suzuki
信号波达方向（DOA）估计是传感器阵列信号处理中的一个基本而重要的问题。为了解决这个问题，人们提出了许多算法，其中随机最大似然估计（SML）算法由于其较高的DOA估计精度而成为最受关注的算法之一。然而，SML的估计通常涉及多维非线性优化问题。因此，其计算复杂度相当高。本文研究了基于交替最小化（AM）算法的SML波达方向估计算法的计算复杂度问题。我们有以下两个贡献。首先利用矩阵变换和空间投影的性质，将SML准则分解为两部分，提出了一种有效的AM（EAM）算法。一个依赖于单个可变参数，而另一个不依赖于单个可变参数。其次，当阵列为均匀线阵时，利用多项式形式得到了EAM准则的不可约形式。仿真结果表明，EAM和IAM都能大大降低SML估计的计算复杂度，但IAM的效果最好。该算法的另一个优点是避免了AM和EAM算法中当多个参数收敛于同一值时可能出现的数值不稳定性问题。
The estimation of direction-of-arrival (DOA) of signals is a basic and important problem in sensor array signal processing. To solve this problem, many algorithms have been proposed, among which the Stochastic Maximum Likelihood (SML) is one of the most concerned algorithms because of its high accuracy of DOA. However, the estimation of SML generally involves the multidimensional nonlinear optimization problem. As a result, its computational complexity is rather high. This paper addresses the issue of reducing computational complexity of SML estimation of DOA based on the Alternating Minimization (AM) algorithm. We have the following two contributions. First using transformation of matrix and properties of spatial projection, we propose an efficient AM (EAM) algorithm by dividing the SML criterion into two components. One depends on a single variable parameter while the other does not. Second when the array is a uniform linear array, we get the irreducible form of the EAM criterion (IAM) using polynomial forms. Simulation results show that both EAM and IAM can reduce the computational complexity of SML estimation greatly, while IAM is the best. Another advantage of IAM is that this algorithm can avoid the numerical instability problem which may happen in AM and EAM algorithms when more than one parameter converges to an identical value.
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DOI：
10.1109/tassp.1986.1164949
发表时间：
1986-10-01
期刊：
IEEE TRANSACTIONS ON ACOUSTICS SPEECH AND SIGNAL PROCESSING
影响因子：
--
作者：
BRESLER, Y;MACOVSKI, A
通讯作者：
MACOVSKI, A
DOI：
--
发表时间：
1991
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
M. Viberg;B. Ottersten;T. Kailath
通讯作者：
M. Viberg;B. Ottersten;T. Kailath
影响因子：
5.4
作者：
Pei-Jung Chung;J. F. Böhme
通讯作者：
Pei-Jung Chung;J. F. Böhme
DOI：
10.1109/29.32276
发表时间：
1989-07-01
期刊：
IEEE TRANSACTIONS ON ACOUSTICS SPEECH AND SIGNAL PROCESSING
影响因子：
--
作者：
ROY, R;KAILATH, T
通讯作者：
KAILATH, T
影响因子：
4.4
作者：
Li, MH;Lu, YL
通讯作者：
Lu, YL