Antenna Failure Resilience: Deep Learning-Enabled Robust DOA Estimation with Single Snapshot Sparse Arrays

Recent advancements in Deep Learning (DL) for Direction of Arrival (DOA) estimation have highlighted its superiority over traditional methods, offering faster inference, enhanced super-resolution, and robust performance in low Signal-to-Noise Ratio (SNR) environments. Despite these advancements, exi...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Conference record - Asilomar Conference on Signals, Systems, & Computers s. 84 - 89
Hlavní autoři:	Zheng, Ruxin, Sun, Shunqiao, Liu, Hongshan, Chen, Honglei, Soltanalian, Mojtaba, Li, Jian
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 27.10.2024
Témata:	Antenna arrays antenna failure Automotive radar Deep learning Direction-of-arrival estimation DOA estimation Estimation Radar Radar antennas Signal resolution Signal to noise ratio single snapshot sparse arrays Superresolution Vehicle dynamics
ISSN:	2576-2303
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!