Robust adaptive beamforming based on low-complexity discrete Fourier transform spatial sampling (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: NASCIMENTO, VITOR HELOIZ - EP ; MOHAMMADZADEH, SAEED - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3088747
- Subjects: PROCESSAMENTO DE SINAIS; TRANSFORMADA DE FOURIER
- Language: Inglês
- Source:
- Título: IEEE Access
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 9, p.84845-84856, June 2021
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
MOHAMMADZADEH, Saeed et al. Robust adaptive beamforming based on low-complexity discrete Fourier transform spatial sampling. IEEE Access, v. 9, p. 84845-84856, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3088747. Acesso em: 01 abr. 2026. -
APA
Mohammadzadeh, S., Lamare, R. C., Kukrer, O., & Nascimento, V. H. (2021). Robust adaptive beamforming based on low-complexity discrete Fourier transform spatial sampling. IEEE Access, 9, 84845-84856. doi:10.1109/ACCESS.2021.3088747 -
NLM
Mohammadzadeh S, Lamare RC, Kukrer O, Nascimento VH. Robust adaptive beamforming based on low-complexity discrete Fourier transform spatial sampling [Internet]. IEEE Access. 2021 ; 9 84845-84856.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3088747 -
Vancouver
Mohammadzadeh S, Lamare RC, Kukrer O, Nascimento VH. Robust adaptive beamforming based on low-complexity discrete Fourier transform spatial sampling [Internet]. IEEE Access. 2021 ; 9 84845-84856.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3088747 - Covariance matrix reconstruction based on power spectral estimation and uncertainty region for robust adaptive beamforming
- Robust adaptive beamforming bases on power method processing and spatial spectrum matching
- Jammer tracking based on efficient covariance matrix reconstruction with iterative spatial spectrum sampling
- Robust beamforming based on complex-valued convolutional neural networks for sensor arrays
- Revisiting the Kronecker Array Transform
- Modeling finite precision LMS behavior using Markov chains
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