Last years, different methods of vi

Last years, different methods of virtual antenna array
formation are coming into use or being developed. These
methods enable to evaluate a spatial distribution of a field in a
part of the space occupied by an actual antenna array (or real
antenna array), i.e. the array which helps measure the field
parameters near its components. Acc. to some publications
pertaining to virtual antenna array formation methods, the use
of this tool helps significantly increase resolution in terms of
radio or acoustic system angular coordinates as well as to
increase accuracy of emitters angular coordinates finding.
One of the first publications pertaining to narrow-band
emitters direction finding by means of the virtual antenna
arrays is publication [1]. There was an approach proposed
where ROOT-MUSIC technique could be used, though this
technique was originally applied only in linear equispaced
antenna arrays and random configuration arrays. In this
approach, the antenna system field of view is divided into
sectors (especially it is interesting for 360 deg. sector), in
which we search (using least squares method) transformation
matrix of measured phase relations for the original and virtual
antenna arrays. The matrix has some useful properties. In
publication [1], there was a suggestion to change
ROOT-MUSIC algorithm and use a virtual array signal
subspace instead of spatial correlation matrix as well as
selection of polynomial roots meeting the true signal
acceptance angles. Further, the algorithm was successfully
applied for correlated signals resolution.
To use Wiener interpolation techniques to form virtual
antenna arrays was proposed in publication [2]. Let us set real
and virtual array output signal vectors as y r (t) and y v (t) ,
respectively (the arrays include M and M v components
respectively). The error of element output signal description
for virtual antenna array depends on selection of calibration
matrix T and its size M M
v ×

Kết quả (Việt) 1:

Cuối năm, các phương pháp khác nhau của mạng ăng ten ảohình thành sắp vào sử dụng hoặc đang được phát triển. Đâyphương pháp cho phép đánh giá một phân bố không gian của một lĩnh vực trong mộtmột phần của không gian bị chiếm đóng bởi một mạng ăng ten thực tế (hoặc bấtmạng ăng ten), tức là các mảng giúp đo trườngtham số gần thành phần của nó. ACC để một số ấn phẩmliên quan đến phương pháp hình thành mảng ăng-ten ảo, việc sử dụngcông cụ này một cách đáng kể giúp tăng độ phân giải vềHệ thống đài phát thanh hoặc âm thanh góc tọa độ cũng như đểtăng độ chính xác của bức xạ góc tọa độ tìm kiếm.Một trong các ấn phẩm đầu tiên liên quan đến hẹp-ban nhạcTìm kiếm hướng bức xạ bằng phương tiện của ăng-ten ảomảng là ấn phẩm [1]. Đã có một cách tiếp cận được đề xuấtnơi âm nhạc gốc kỹ thuật có thể được sử dụng, mặc dù điều nàykỹ thuật ban đầu được áp dụng chỉ trong tuyến tính equispacedăng-ten mảng và cấu hình ngẫu nhiên mảng. Trong điều nàycách tiếp cận, ăng-ten hệ thống lĩnh vực của xem được chia thànhlĩnh vực (đặc biệt là nó là thú vị nhất 360 co lĩnh vực), trongmà chúng tôi tìm kiếm (bằng cách sử dụng phương pháp tối thiểu) chuyển đổima trận của đo giai đoạn quan hệ cho bản gốc và ảoăng-ten mảng. Ma trận này có một số đặc tính hữu ích. Ởxuất bản [1], có là một gợi ý để thay đổiÂm nhạc gốc thuật toán và sử dụng một tín hiệu ảo mảngđộng thay vì không gian tương quan ma trận cũng nhưlựa chọn của đa thức rễ đáp ứng tín hiệu thật sựacceptance angles. Further, the algorithm was successfullyapplied for correlated signals resolution.To use Wiener interpolation techniques to form virtualantenna arrays was proposed in publication [2]. Let us set realand virtual array output signal vectors as y r (t) and y v (t) ,respectively (the arrays include M and M v componentsrespectively). The error of element output signal descriptionfor virtual antenna array depends on selection of calibrationmatrix T and its size M Mv ×