Método MLNq para arrays de alta resolución

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RECERCAT Principal > Universitat Politècnica de Catalunya > Documents de recerca > Visualizar documento

Para acceder a los documentos con el texto completo, por favor, siga el siguiente enlace: http://hdl.handle.net/2117/86149

dc.contributor	Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions
dc.contributor	Universitat Politècnica de Catalunya. GPI - Grup de Processament d'Imatge i Vídeo
dc.contributor	Universitat Politècnica de Catalunya. SPCOM - Grup de Recerca de Processament del Senyal i Comunicacions
dc.contributor	Universitat Politècnica de Catalunya. VEU - Grup de Tractament de la Parla
dc.contributor.author	Gasull Llampallas, Antoni
dc.contributor.author	Lagunas Hernandez, Miguel A.
dc.contributor.author	Fernández Rubio, Juan Antonio
dc.contributor.author	Moreno Bilbao, M. Asunción
dc.date	1984
dc.identifier.citation	Gasull, A., Lagunas, M., Fernandez, J., Moreno, A. Método MLNq para arrays de alta resolución. A: Reunión de la Comisión B (campos y ondas). "URSI 1984: IV Reunión Anual de la Comisión B (campos y ondas) del comité español de la Unión Radio Científica Internacional: Sevilla: 25-26 septiembre, 1984". Sevilla: Universidad de Sevilla, 1984, p. 129-134.
dc.identifier.citation	84-7405-295-5
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2117/86149
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad de Sevilla
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subject	Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació
dc.subject	Spectrum analysis
dc.subject	Anàlisi espectral
dc.title	Método MLNq para arrays de alta resolución
dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type	info:eu-repo/semantics/conferenceObject
dc.description.abstract	Spectral analysis techniques are used to bearing estimation problem. Each one of this gives a different array beamforming. We show here a generalized normalized Maximum Likehood Method which present a high resolution comparable to the singular value decomposition methods, but with a smaller computational load .
dc.description.abstract	Peer Reviewed

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