複数のガイディングセンサを用いる統合化VESPA
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概要
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高次統計量を用いた超分解能アルゴリズムであるVESPA(Virtual ESPRIT Algorithm)は,サーチ演算が不要で,任意配列のアレーに適用できるため,測角法として有望である.ここでは,VESPAの測角精度を向上させるため,ガイディングセンサが異なる4次キュムラント行列についてそれぞれVESPA処理を実施し,それらの結果を統合する手法を提案した.さらに,本手法により,従来のVESPAではアンビギュイティが生じるため適用できなかった,半波長を越える広い間隔のガイディングセンサを用いてさらに高精度化を図る方式も提案する.シミュレーションによる性能評価を行い,提案の統合化VESPAにより,従来のVESPAに比べ,測角精度,角度分解能を著しく改善できることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-05-10
著者
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