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Maximum likelihood estimation for angles of arrival of coherent signals using a coherency profile

机译:使用相干曲线对相干信号到达角的最大似然估计

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摘要

This article addresses an ML estimation problem by introducing a coherency profile, which means the sizes of the coherent signal groups. We present the Cramer-Rao (CR) bounds for the estimation. An algorithm for implementing it is proposed based on the alternating maximization. Simulation results show that the performance improvement of the estimator over the conventional ML is significant, even with a small number of samples in low SNR.
机译:本文通过引入相干曲线解决了ML估计问题,这意味着相干信号组的大小。我们提出估计的Cramer-Rao(CR)边界。提出了一种基于交替最大化的算法。仿真结果表明,即使在低SNR的样本数量较少的情况下,估计器的性能也比传统ML显着提高。

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