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Alternating projection for maximum-likelihood source localization using eigendecomposition

机译:使用特征分解的最大似然源定位的交替投影

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摘要

Alternating projection allows us to make a maximum-likelihood estimation of arrival angles by one-dimensional search. In this letter, we propose an eigendecomposition-based alternating projection method that can greatly reduce computational complexity with no performance degradation as compared with the direct alternating projection. In the proposed method, initial estimation can be readily performed with MUSIC, which may lead to further reduction in the computational burden.
机译:交替投影使我们能够通过一维搜索对到达角进行最大似然估计。在这封信中,我们提出了一种基于特征分解的交替投影方法,与直接交替投影相比,该方法可以大大降低计算复杂度,并且不会降低性能。在所提出的方法中,可以容易地利用MUSIC执行初始估计,这可以导致计算负担的进一步减轻。

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