使用两目标Cramér-Rao界限进行角度到达估计的传感器选择
摘要：传感器选择是一种有用的方法，可以帮助减少数据吞吐量，以及计算、功耗和硬件需求，同时保持可接受的性能。虽然以前已经采用最小化Cram''er-Rao界的方法进行稀疏感知，但它并没有考虑到多个目标和未知源模型。我们提出了一种方法来解决角度到达估计中的传感器选择问题，该方法使用了两个不相关源的最坏情况Cram''er-Rao界。我们将问题转化为一个凸半定规划问题，并通过随机舍入来获得二进制选择。通过与线性阵列相关的数值示例，我们说明了所提出的方法，并表明它导致选择边缘和中心的线性阵列元素。
作者：Costas A. Kokke, Mario Couti~no, Laura Anitori, Richard Heusdens, Geert Leus
论文ID：2307.16478
分类：Signal Processing
分类简称：eess.SP
提交时间：2023-08-01