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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

One-Bit DOA Estimation Based on Deep Neural Network

verfasst von : Chen Wang, Suhang Li, Yongkui Ma

Erschienen in: Communications, Signal Processing, and Systems

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

This paper established a deep neural network model for DOA estimation of narrowband signals. First, one-bit quantization is considered into implementation for only retaining the symbol information of training data, as it offers low cost and low complexity in actual communication system. Then we investigate the performance of the neural network trained with quantized data and traditional MUSIC algorithm. Finally, simulations are conducted for correctness and validation. The results illustrate that the proposed method can realize meshless DOA estimation and has higher estimation accuracy in the case of low signal-to-noise ratio.

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Metadaten
Titel
One-Bit DOA Estimation Based on Deep Neural Network
verfasst von
Chen Wang
Suhang Li
Yongkui Ma
Copyright-Jahr
2021
Verlag
Springer Singapore
Buch
Communications, Signal Processing, and Systems

Print ISBN: 978-981-15-8410-7

Electronic ISBN: 978-981-15-8411-4

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-15-8411-4_77

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