Tổng quan về hệ tìm phương xử lý mảng
Hệ tìm phương, hay còn gọi là tìm hướng sóng đến (DOA), luôn đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng: thông tin, định vị, giám sát, dẫn đường, tìm kiếm cứu nạn,…
Ngày nay, với sự phát triển vượt bậc của xử lý tín hiệu, các hệ tìm phương xử lý mảng cho phép cùng lúc ước lượng nhiều tham số (hướng sóng đến, tần số, thời gian truyền,…) của nhiều tín hiệu (cùng kênh hoặc khác kênh) trong khi hệ tìm phương truyền thống không thể.
Cấu trúc của một hệ tìm phương xử lý mảng gồm hai phần cơ bản, cũng là hai phần quyết định đến hiệu năng của hệ thống, là: mảng anten và thuật toán ước lượng tham số.
Mảng anten có thể có cấu trúc 1-D, 2-D, hoặc 3-D; nhưng, phổ biến là mảng 1-D và 2-D. Cụ thể:
– Mảng 1-D gồm: mảng thẳng cách đều ULA và không cách đều NLA.
– Mảng 2-D gồm: mảng tròn cách đều UCA, mảng chữ nhật cách đều URA, mảng chữ thập đối xứng và bất đối xứng.
Nội dung nghiên cứu
Nội dung nghiên cứu của luận án bao gồm:
– Nghiên cứu về vector đáp ứng mảng và đường bao thấp CRLB ứng dụng trong nghiên cứu các cấu trúc hình học của mảng anten; nghiên cứu chi tiết về một số cấu trúc hình học của mảng anten phổ biến dùng trong các hệ thống tìm phương, bao gồm: ULA và UCA; tìm hiểu về AWPC dùng cho hệ thống tìm phương một, nhiều nguồn tín hiệu.
– Tìm hiểu, mô phỏng và đánh giá độ phân giải của một số thuật toán ước lượng nhiều nguồn tín hiệu phổ biến, có thể áp dụng cho cấu trúc mảng tùy ý, bao gồm: Balett, Capon, MUSIC, ML.
– Cải tiến từng bước cấu trúc AWPC qua các cấu trúc trung gian Sym- AWPC, SymII-AWPC-UCA, và đề xuất Asym-AWPC là cấu trúc ưu việt nhất. Khảo sát các đặc tính mảng vô hướng, độ phân giải của Asym-AWPC. So sánh hiệu năng của Asym-AWPC-MUSIC với UCA-MUSIC.
– Tìm hiểu về các kỹ thuật giải bài toán CS được ứng dụng cho hệ thống tìm phương, đề xuất sử dụng CS thay cho MUSIC trong hệ tìm phương sử dụng Asym-AWPC làm việc trong môi trường các nguồn tín hiệu tương quan. Cải tiến độ phân giải của hệ tìm phương đề xuất. Xem xét độ phức tạp tính toán của thuật toán CS so với MUSIC.
Link tải tài liệu: https://tii.la/G3o
Lưu ý: Link tải có chứa quảng cáo được rút gọn bằng Shrinkearn.com
Mật khẩu mở tệp PDF: sharetailieu.net
