High resolution direction-of-arrival estimation using genetic algorithm
Other Title(s)
استخدام الخوارزمية الوراثية في التخمين الدقيق لاتجاه الإشارات الواصلة
Joint Authors
Abbas, Iyad Ibrahim
Nuri, Ali Abd al-Ilah
Source
Engineering and Technology Journal
Issue
Vol. 27, Issue 09 (31 Jul. 2009), pp.1746-1754, 9 p.
Publisher
Publication Date
2009-07-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
9
Main Subjects
Topics
Abstract AR
يتناول هذا البحث تطبيق الخوارزمية الوراثية المطورة لاستخراج اتجاهات الوصول لإشارات متعددة ساقطة على مصفوفة الهوائيات المنتظمة.
يصف الجزء الأول من هذا البحث تقنية الإمكانية القصوى من تحديد اتجاه الوصول مع الخوارزمية الوراثية.
يعرض الجزء الثاني بعض حالات المحاكاة الموضحة من تقنية الإمكانية القصوى من تحديد اتجاه الوصول باستخدام الخوارزمية الوراثية.
تم تحليل النتائج بشكل إحصائي لكي تستنتج منها الدقة و الوثوقية.
Abstract EN
This paper presents an application of a performance analysis of a genetic algorithm GA developed for extraction of the directions of arrival DOA of several signals impinging on uniform linear arrays.
The first part of this paper describes the maximum likelihood ML technique of direction of arrival estimation with genetic algorithm.
The second part presents some illustrative simulation cases of ML-DOA estimation by using GA.
Results are statistically analyzed in order to conclude from it the algorithm's accuracy and reliability.
American Psychological Association (APA)
Abbas, Iyad Ibrahim& Nuri, Ali Abd al-Ilah. 2009. High resolution direction-of-arrival estimation using genetic algorithm. Engineering and Technology Journal،Vol. 27, no. 09, pp.1746-1754.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-48666
Modern Language Association (MLA)
Abbas, Iyad Ibrahim& Nuri, Ali Abd al-Ilah. High resolution direction-of-arrival estimation using genetic algorithm. Engineering and Technology Journal Vol. 27, no. 09 (2009), pp.1746-1754.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-48666
American Medical Association (AMA)
Abbas, Iyad Ibrahim& Nuri, Ali Abd al-Ilah. High resolution direction-of-arrival estimation using genetic algorithm. Engineering and Technology Journal. 2009. Vol. 27, no. 09, pp.1746-1754.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-48666
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 1752
Record ID
BIM-48666