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http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/2197| Estimación del DoA empleando métodos de rastreo de subespacio aplicados a MUSIC y ESPRIT POPULATION (Eschríchtíus robustus) | |
| Jesús Fabián Mendoza Montoya | |
| DAVID HILARIO COVARRUBIAS ROSALES | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución | |
| Parámetros de dispersión,Calibración,De-Embedding,Analizadores de redes vectoriales | |
| Los métodos de estimación de fuentes, deben ser algoritmos de alta resolución y de respuesta en tiempo real, para su aplicación en sistemas de antenas inteligentes en comunicaciones móviles celulares, esto con el objetivo de obtener la posición angular de las terminales móviles con un error bajo y en cualquier instante de tiempo. Los métodos de estimación de fuentes basados en subespacio MUSIC (MUltiple SIgnal Classification) y ESPRIT (Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques) son algoritmos de alta resolución, sin embargo no son algoritmos que cumplan con la actualización de fuentes en tiempo real. Esto es debido a que deben realizar la descomposición de valores singulares (SVD) de la matriz de covarianza, formada con los datos de las muestras obtenidas a la salida del agrupamiento de antenas, cada vez que se requiere una actualización de los ángulos de arribo (DoA’s) de las señales provenientes de las terminales móviles. Además, la implementación de los algoritmos MUSIC y ESPRIT resulta inconveniente cuando se requieren actualizaciones sucesivas. La descomposición de valores singulares (SVD) se requiere para la obtención del subespacio de señal en el cual se basa el funcionamiento de MUSIC y ESPRIT. Para disminuir el tiempo de cómputo de la obtención del subespacio de señal se han desarrollado algoritmos iterativos que logran hacer un estimado del subespacio de señal, estos algoritmos son los denominados algoritmos de rastreo de subespacio PAST(Projection Approximation Subspace Tracking) y Bi-SVD(Bi-Iteration Singular Value Descomposition), los cuales son los algoritmos más estudiados. En este trabajo de tesis, se realiza el modelado y simulación de los algoritmos de estimación de fuentes MUSIC y ESPRIT, utilizando un estimado del subespacio de señal obtenido con los algoritmos de rastreo de subespacio PAST y Bi-SVD. Se realiza un estudio de la mejora del tiempo de cómputo, y se realiza un análisis del desempeño en cuanto a resolución en la estimación de las fuentes, haciendo una comparación del error cuadrático medio (RMSE) utilizando la descomposición de valores singulares (SVD), y los algoritmos de rastreo de subespacio PAST y Bi-SVD, trabajando bajo un entorno estático y bajo un entorno dinámico. Con este análisis realizado, se encuentra que se disminuye el tiempo de cómputo para cada actualización del DoA, y también se disminuye el error cuadrático medio trabajando bajo ambientes dinámicos, con la aplicación de los algoritmos de rastreo de subespacio. The radio environments in mobile communications are complicated and time-varing in general; therefore, we need high resolution DoA (direction of arrival) estimation methods that can follow quickly the change of radio environments. High resolution DoA estimation methods have been proposed which are based on the eigen decomposition of the correlation(covariance) matrix of an array input. MUSIC (Multiple Signal Classification) and ESPRIT (Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques) are typical of such methods. However, these methods must normally repeat high-load computation involving the eigen decomposition of a correlation matrix every time a snapshot is taken. Therefore, it takes a very long time to obtain the estimated DoA when the number of array elements ios large. In addition, it is quite inefficient in the case that the DoA estimation is carried out continuously. To solve the above problems, Bi-SVD (Bi-Iteration Singular Value Decomposition) and PAST (Projection Approximation Subspace Tracking) have been proposed and investigated, which are typical methods of successively updating (tracking) eigenvectors in the signal subspace of correlation matrix. In this thesis, we explain a scheme to incorporate those two subspace tracking methods into MUSIC and ESPRIT, and shows a comparison of DoA successive estimation performance. | |
| CICESE | |
| 2006 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Mendoza Montoya, J.F.2006.Estimación del DoA empleando métodos de rastreo de subespacio aplicados a MUSIC y ESPRIT Tesis de maestría en ciencias. Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California.68 p. | |
| TECNOLOGÍA DE LAS TELECOMUNICACIONES | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Electrónica y Telecomunicaciones |
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