Los métodos de superresolución utilizados actualmente en detección de ángulo de llegada se derivan o están soportados de alguna manera en la descomposición en valores singulares o en la descomposición en las componentes principales de la matriz de covarianza o correlación de Ios sucesivos snapshots tornados de la apertura. La necesidad de disponer de Ios subespacios de señal o de ruido en cada snapshot, plantea el problema de un método que permita la actualización snapshot a snapshot de Ios autovectores. Este objetivo del trabajo se ha conseguido explotando el hecho de que la actualización de la matriz es, a cada snapshot, de rango uno. Gracias a ello, la descomposición canónica de la matriz de covarianza es inmediatamente actualizada usando un algoritmo de alta eficiencia computacional, sin necesidad de recalcular la SVD de la nueva matriz de covarianza.

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