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Fast realization of maximum likelihood angle estimation in jamming: Further results

机译：快速实现最大似然角估计的干扰：进一步的结果

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Angle estimation in the presence of jamming is an important function of adaptive array. A maximum likelihood (ML) angle estimator can obtain optimal angle estimation performance at the expense of high computational complexity. Using the low-rank property of the steering matrix consisting of steering vectors in the mainbeam, an arbitrary steering vector in the mainbeam can be decomposed as a product of a reduced-dimensional matrix and a low-order polynomial vector. Then, the derivative of the concentrated ML function can be well represented by four low-order real polynomials, and the extreme points of the ML function within the mainbeam can be determined by low-order real polynomial rooting. Compared to the previous real polynomial rooting technique, the computational complexity of the presented technique can be greatly reduced. Numerical examples are given to demonstrate the effectiveness of the presented technique.
机译：存在干扰时的角度估计是自适应阵列的重要功能。最大似然（ML）角度估计器可以以高计算复杂度为代价获得最佳角度估计性能。利用由主光束中的转向矢量组成的转向矩阵的低秩特性，可以将主光束中的任意转向矢量分解为降维矩阵和低阶多项式矢量的乘积。然后，可以通过四个低阶实多项式很好地表示集中式ML函数的导数，并且可以通过低阶实多项式根确定主光束内ML函数的极点。与以前的实多项式生根技术相比，该技术的计算复杂度可以大大降低。数值例子说明了所提出技术的有效性。

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