Metodos Ralos para Arreglos de Sensores en Presencia de Interferencias

S. PAZOS; M. HURTADO; C. H. MURAVCHIK

San Carlos de Bariloche

Congreso; XV Reunion de Trabajo en Procesamiento de la Informacion y Control; 2013

En este articulo se analiza el comportamiento de algoritmos basados en modelos ralos cuando son aplicados a estimacion de se?nales y sus direcciones de arribo con arreglos de sensores. En particular se estudia el caso en el que existen fuentes de interferencia que afectan la correcta estimacion de la se?nal de interes. Se introducen los conceptos de arreglos de sensores y los fundamentos del algoritmo Enhanced Sparse Bayesian Learning (ESBL) aplicado especiıficamente a esta situacion. Este escenario es propicio para la utilizacion de este algoritmo, ya que explotala informaci´on de la interferencia y asi disminuye sus efectos no deseados. Se compara su desempe?no con distintos algoritmos en cuanto al error en la estimacion de las se?nales de interes y sus direcciones de arribo y en el tiempo de computo utilizado. Se encuentra que el algoritmo presentado obtiene una buena relacion de compromiso entre el tiempo de computo y los errores de estimacion.