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Sensitivity analysis of DOA estimation algorithms to sensor errors

机译：DOA估计算法对传感器误差的敏感性分析

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A unified statistical performance analysis using subspace perturbation expansions is applied to subspace-based algorithms for direction-of-arrival (DOA) estimation in the presence of sensor errors. In particular, the multiple signal classification (MUSIC), min-norm, state-space realization (TAM and DDA) and estimation of signal parameters via rotational invariance techniques (ESPRIT) algorithms are analyzed. This analysis assumes that only a finite amount of data is available. An analytical expression for the mean-squared error of the DOA estimates is developed for theoretical comparison in a simple and self-contained fashion. The tractable formulas provide insight into the algorithms. Simulation results verify the analysis.
机译：在存在传感器错误的情况下，将使用子空间扰动展开的统一统计性能分析应用于基于子空间的到达方向（DOA）估计算法。特别是，分析了多信号分类（MUSIC），最小范数，状态空间实现（TAM和DDA）和通过旋转不变技术（ESPRIT）算法估算信号参数。该分析假设只有有限数量的数据可用。针对DOA估计值的均方误差的解析表达式已开发出来，可以以简单且独立的方式进行理论比较。易于处理的公式可深入了解算法。仿真结果验证了分析结果。

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