Métodos Tensoriais para Estimação Cega de Assinaturas Espaciais em Arranjos Multidimensionais de Sensores

O problema de estimação de assinaturas e frequências espaciais possui um papel importante na área de processamento de sinais em arranjos que culmina em aplicações práticas como radar, sonar e comunicação sem fio. Neste artigo, esse problema é generalizado para o caso em que um arranjo multidimensional (R-D) de sensores ´e utilizado no receptor. Inicialmente, tensores de covari ˆancia s˜ao formulados para fontes com diferentes estruturas de covariância e dois algoritmos iterativos para estimação cega de assinaturas espaciais s˜ao derivados. O primeiro algoritmo tensorial proposto trata de uma generalização para o caso R-D em que a matriz de covariância das fontes ´e não-diagonal e desconhecida, enquanto que o segundo algoritmo tensorial proposto é formulado para o caso das fontes serem descorrelacionadas e explora a simetria dual do tensor de covariância. Os resultados obtidos por meio de simulações computacionais mostram um melhor desempenho desses algoritmos quando comparados com os consolidados ESPRIT matricial e tensorial.