Sur la capacité de résolution de méthodes sous-espace
Résumé
Dans cet article, nous considérons le problème de la localisation de sources à l'aide d'un réseau de capteurs, lorsque le nombre d'échantillons N du signal disponible est du même ordre de grandeur que le nombre de capteurs M . Nous nous intéressons plus particulièrement à la capacité de séparation, pour deux sources dont les angles d'arrivée des signaux sont très proches, de l'algorithme MUSIC, et d'une version améliorée développée récemment (G-MUSIC). L'approche proposée repose sur des résultats de théorie des matrices aléatoires, décrivant le comportement des valeurs propres et vecteurs propres de la matrice de corrélation empirique des observations, lorsque M et N tendent vers l'infini au même rythme. En considérant le scenario où les directions d'arrivée de deux sources convergent l'une vers l'autre, dans le régime asymptotique précédent, nous montrons que la méthode MUSIC traditionnelle n'est plus consistante, tandis que la méthode améliorée G-MUSIC le reste. Ces résultats valident ainsi des différences de performances observées en pratique entre ces deux méthodes, pour un nombre d'antennes et d'échantillons du même ordre de grandeur.