Bài toán ước lượng hướng sóng tới (DOA) trong xử lý tín hiệu mảng là một trong những lĩnh vực nghiên cứu quan trọng và được quan tâm hiện nay. Việc giải quyết tốt bài toán này có vai trò quyết định hiệu suất làm việc của các hệ thống anten thông minh. Ước tính DOA có các ứng dụng quan trọng trong radar, sonar, đo địa chấn, động đất, thiên văn học, y sinh học và truyền thông. Đồ án này giới thiệu tổng quan về bài toán ước lượng hướng sóng tới và áp dụng thuật toán MUSIC để giải quyết bài toán này. Thuật toán này là một phương pháp tìm kiếm đỉnh để ước tính góc tới. Đồ án thực hiện mô phỏng sự tác động của các yếu tố về cấu trúc hệ thống và nhiễu đến kết quả của quá trình ước lượng của thuật toán MUSIC. Kết quả mô phỏng chỉ ra sự ảnh hưởng của các yêu tố khoảng cách giữa các anten phần tử, số lượng anten phần tử và nhiễu lên tính chính xác và độ phân giải của thuật toán MUSIC.Để hoàn thành Đồ án Tốt nghiêp này, em xin chân thành cảm ơn tới các thầy, cô trong Viện Kỹ thuật và Công nghệ đã cung cấp cho em những kiến thức quý báu…., đặc biệt em xin cảm ơn tới Th.S Phan Duy Tùng đã trực tiếp hướng dẫn, chỉ bảo tận tình em trong quá trình làm Đồ án Tốt Nghiệp này.Do điều kiện về thời gian và kiến thức còn nhiều hạn chế nên đồ án không thể tránh khỏi những thiếu sót, em mong được sự góp ý từ các thầy cô.Em xin chân thành cảm ơn
LỜI NĨI ĐẦU Bài tốn ước lượng hướng sóng tới (DOA) xử lý tín hiệu mảng lĩnh vực nghiên cứu quan trọng quan tâm Việc giải tốt toán có vai trò định hiệu suất làm việc hệ thống anten thơng minh Ước tính DOA có ứng dụng quan trọng radar, sonar, đo địa chấn, động đất, thiên văn học, y sinh học truyền thông Đồ án giới thiệu tổng quan tốn ước lượng hướng sóng tới áp dụng thuật toán MUSIC để giải toán Thuật tốn phương pháp tìm kiếm đỉnh để ước tính góc tới Đồ án thực mơ tác động yếu tố cấu trúc hệ thống nhiễu đến kết trình ước lượng thuật tốn MUSIC Kết mơ ảnh hưởng yêu tố khoảng cách anten phần tử, số lượng anten phần tử nhiễu lên tính xác độ phân giải thuật tốn MUSIC Để hồn thành Đồ án Tốt nghiêp này, em xin chân thành cảm ơn tới thầy, cô Viện Kỹ thuật Công nghệ cung cấp cho em kiến thức quý báu…., đặc biệt em xin cảm ơn tới Th.S Phan Duy Tùng trực tiếp hướng dẫn, bảo tận tình em trình làm Đồ án Tốt Nghiệp Do điều kiện thời gian kiến thức nhiều hạn chế nên đồ án tránh khỏi thiếu sót, em mong góp ý từ thầy cô Em xin chân thành cảm ơn! Sinh Viên Nguyễn Thanh Tuấn TÓM TẮT ĐỒ ÁN Bài tốn ước lượng hướng sóng tới (DOA) quan tâm nghiên cứu lĩnh vực xử lý tín hiệu ứng dụng rộng rãi Nội dung đồ án tìm hiểu tốn DOA mơ hình tốn học biểu diễn Đồ án tập trung mô ảnh hưởng cấu trúc hệ anten phân bố thẳng (ULA) hệ anten phân bố tròn (UCA) tới tính xác độ phân giải thuật toán MUSIC áp dụng toán DOA ABSTRACT DOA (Direction of arrival) estimation plays an important role in array signal processing, and has a wide range of application In this thesis, I will describe what DOA estimation is, and give a mathematical model of DOA estimation Then estimate DOA based on the MUSIC algorithm, and also give some simulations with MATLAB to simulate how the structure factors of Uniform Linear Array (ULA) and Uniform Circle Array (UCA) affect the accuracy and resolution of DOA estimation when using the MUSIC algorithm MỤC LỤC Tran LỜI NÓI ĐẦU i TÓM TẮT ĐỒ ÁN ii DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT vii PHẦN MỞ ĐẦU viii CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ ANTEN THÔNG MINH 1.1 Giới thiệu anten thông minh .1 1.1.1 Khái quát chung 1.1.2 Sơ đồ tổng quát anten thông minh 1.1.3 Ưu điểm anten thông minh .2 1.1.4 Mô hình tính tốn hệ thống phân bố anten thẳng 1.1.5 Phân loại anten thông minh 1.2 Anten thích nghi 1.2.1 Các hệ thức toán học 1.2.2 Các chuẩn tối ưu điều khiển thích nghi .9 1.3 Ứng dụng anten thông minh 1.3.1 Ứng dụng anten thông minh mạng GSM 1.3.2 Ứng dụng anten thông minh mạng 3G 1.3.3 Anten thông minh vệ tinh truyền hình 11 1.3.4 Ứng dụng anten thơng minh việc xác định vị trí 11 1.4 Kết luận chương .12 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ THUẬT TOÁN MUSIC 13 2.1 Phương pháp xác định hướng sóng tới (DOA) 13 2.2 Thuật toán MUSIC (Multiple signal classifi cation algorithm) 14 2.3 So sánh thuật toán MUSIC với thuật toán khác 15 2.3.1 Thuật toán ước lượng phổ 15 2.3.2 Thuật toán khả lớn MLM (maximum likehood method) 15 2.3.3 So sánh thuật toán khác với thuật toán MUSIC 15 2.4 Thuật toán MUSIC việc xác định hướng sóng tới .16 2.5 Ứng dụng thuật toán MUSIC xác định hướng sóng đến hệ anten thẳng (ULA) 18 2.6 Ứng dụng thuật toán MUSIC xác định hướng sóng đến hệ anten tròn (UCA) 21 2.6.1 Mơ hình toán học 21 2.7 Kết luận chương .22 CHƯƠNG MÔ PHỎNG SỰ ẢNH HƯỞNG CỦA THAM SỐ CẤU TRÚC ANTEN LÊN THUẬT TOÁN MUSIC TRONG BÀI TOÁN DOA 23 3.1 Sơ đồ khối mô thuật toán MUSIC 23 3.2 Mô hệ anten thẳng (ULA) 24 3.2.1 Các bước thực mơ chương trình .24 3.2.2 Kết mô đánh giá 26 3.3 Mô hệ anten tròn UCA 36 3.3.1 Các bước thực mô chương trình .36 3.3.2 Kết mơ đánh giá 37 3.4 Kết luận chương .48 KẾT LUẬN 49 TÀI LIỆU THAM KHẢO 50 PHỤ LỤC 51 DANH SÁCH CÁC HÌNH VẼ Trang Hình 1.1 Sơ đồ khối tổng quát anten thơng minh .1 Hình 1.2 Vùng xạ anten thường anten thông minh .2 Hình 1.3 Mơ hình dãy anten tuyến tính cách Hình 1.4 Mơ hình tốn Anten thơng minh Hình 1.5 Mơ hình anten thích nghi Hình 2.1 Thuật tốn uớc lượng phổ, khả lớn nhất, MUSIC Hình 2.2 Xác định hướng sóng Hình 2.3 K sóng tới dàn M phần tử Hình 2.4 Hai tham số hình học anten Hình 2.5 Mơ hình hệ thổng anten tròn Hình 3.1 Sơ đồ mơ thuật tốn MUSIC .24 Hình 3.2 Kết mơ cho trường hợp góc tới: θ1 = 40°, θ2 = 60°,θ3 = 70°, θ4 = 90°, θ5 = 100° 26 Hình 3.3 Kết mơ cho trường hợp góc tới: θ1 = 40°, θ2 = 60°,θ3 = 90°, θ4 = 120°, θ5 = 200° .26 Hình 3.4 Kết mơ cho góc tới: θ1 = 40°, θ2 = 60°,θ3 = 90°, θ4 = 150°, θ5 = 160°, cho trường hợp d/λ = 0.5 28 Hình 3.5 Kết mơ cho góc tới:θ1 = 40°, θ2 = 60°,θ3 = 90°, θ4 = 150°, θ5 = 160°,Cho trường hợp d/λ = 0.9 28 Hình 3.6 Kết mơ cho góc tới:θ1 = 40°, θ2 = 60°,θ3 = 90°, θ4 = 150°, θ5 = 160°,Cho trường hợp d/λ = 0.2 29 Hình 3.7 Kết mơ cho góc tới: θ1 = 40°, θ2 = 60°,θ3 = 90°, θ4 = 150°, θ5 = 160°.Cho trường hợp Ne=15, D=5 d/λ = 0.5 30 Hình 3.8 Kết mơ cho góc tới: θ1 = 40°, θ2 = 60°,θ3 = 90°, θ4 = 150°, θ5 = 160°.Cho trường hợp Ne=6, D=5 d/λ = 0.5 30 Hình 3.9 Kết mơ cho góc tới: θ1 = 40°, θ2 = 60°,θ3 = 90°, θ4 = 150°, θ5 = 160°Cho trường hợp Ne=5, D=5 d/λ = 0.5 31 Hình 3.10 Kết mơ cho góc tới θ1 = 40°, θ2 = 40.5°, cho trường hợp Ne=5, D=2 d/λ = 0.5, SNR = 30 .32 Hình 3.11 Kết mơ cho góc tới: θ1 = 40°, θ2 = 40.2°.Cho trường hợp Ne=5, D=2 d/λ = 0.5, Ne = 30 32 Hình 3.12 Kết mơ cho góc tới: θ1 = 40°, θ2 = 40.2°.Cho trường hợp Ne=5, D=2 d/λ = 0.5, Ne = 30 33 Hình 3.13 Kết mơ cho góc tới: θ1 = 40°, θ2 = 60°,θ3 = 90°, θ4 = 150°, θ5 = 160° Cho trường hợp Ne=10, D=5 d/λ = 0.5, SNR = 27 34 Hình 14 Kết mơ cho góc tới: θ1 = 40°, θ2 = 60°,θ3 = 90°, θ4 = 150°, θ5 = 160° Cho trường hợp Ne=10, D=5 d/λ = 0.5, SNR = 26 34 Hình 3.15 Kết mơ cho góc tới: θ1 = 40°, θ2 = 60°,θ3 = 90°, θ4 = 150°, θ5 = 160°.Cho trường hợp Ne=10, D=8 d/λ = 0.5, SNR = 26 35 Hình 3.16 Kết mơ cho góc tới: θ1 = 50°, θ2 = 80°,θ3 = 100°, θ4 = 110°, θ5 = 160°, θ6 = 200°.Cho trường hợp Ne=10, D=6 d/λ = 0.5, SNR = 30 37 Hình 3.17 Kết mơ cho góc tới: θ1 = 50°, θ2 = 80°,θ3 = 100°, θ4 = 110°, θ5 = 160°, θ6 = 200°.Cho trường hợp Ne=10, D=6 d/λ = 0.2, SNR = 30 38 Hình 3.18 Kết mơ cho góc tới: θ1 = 50°, θ2 = 80°, θ3 = 100°, θ4 = 110°, θ5 = 160°, θ6 = 200°.Cho trường hợp Ne=10, D=6 d/λ = 0.2, SNR = 30 39 Hình 3.19 Kết mơ cho góc tới: θ1 = 50°, θ2 = 80°,θ3 = 100°, θ4 = 110°, θ5 = 160°, θ6 = 200° Cho trường hợp Ne=7, D=6 d/λ = 0.5, SNR = 30 40 Hình 3.20 Kết mơ cho góc tới: θ1 = 50°, θ2 = 80°,θ3 = 100°, θ4 = 110°, θ5 = 160°, θ6 = 200° Cho trường hợp Ne=6, D=6 d/λ = 0.5, SNR = 30 40 Hình 21 Kết mơ cho góc tới: θ1 = 50°, θ2 = 80°,θ3 = 100°, θ4 = 110°, θ5 = 160°, θ6 = 200°Cho trường hợp Ne=20, D=6 d/λ = 0.5, SNR = 30 41 Hình 22 Kết mơ cho góc tới: θ1 = 50°, θ2 = 80°,θ3 = 100°, θ4 = 110°, θ5 = 160°, θ6 = 200° Cho trường hợp Ne=50, D=6 d/λ = 0.5, SNR = 30 41 Hình 23 Kết mơ cho góc tới: θ1 = 50°, θ2 = 80°,θ3 = 100°, θ4 = 110°, θ5 = 160°, θ6 = 200° Cho trường hợp Ne=60, D=6 d/λ = 0.5, SNR = 30 42 Hình 3.24 Kết mơ cho góc tới: θ1 = 50°, θ2 = 50.2° Cho trường hợp Ne=10, D=6 d/λ = 0.5, SNR = 30 .43 Hình 3.25 Kết mơ cho góc tới: θ1 = 50°, θ2 = 50.1° Cho trường hợp Ne=10, D=6 d/λ = 0.5, SNR = 30 .44 Hình 3.26 Góc tới nguồn tín hiệu: θ1 = 50°, θ2 = 80°,θ3 = 100°, θ4 = 110°, θ5 = 160°, θ6 = 200° Cho trường hợp Ne = 15, D = 8, SNR = 27, d/λ = 0.5 45 Hình 3.27 Góc tới nguồn tín hiệu:θ1 = 50°, θ2 = 80°,θ3 = 100°, θ4 = 110°, θ5 = 160°, θ6 = 200° Cho trường hợp Ne = 10, D = 8, SNR = 26, d/λ = 0.5 45 Hình 3.28 Góc tới nguồn tín hiệu:θ1 = 50°, θ2 = 80°,θ3 = 100°, θ4 = 110°, θ5 = 160°, θ6 = 200° Cho trường hợp Ne = 15, D = 8, SNR = 100, d/λ = 0.5 46 Hình 3.29 Góc tới nguồn tín hiệu:θ1 = 50°, θ2 = 80°,θ3 = 100°, θ4 = 110°, θ5 = 160°, θ6 = 200° Cho trường hợp Ne = 20, D = 6, SNR = 26, d/λ = 0.5 47 DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT Tên viết tắt DOA MUSIC Tên đầy đủ Direction of Arrival Multiple Signal Classification Tên Tiếng Việt Hướng sóng tới Thuật tốn phân loại đa tín hiệu MLM SNR ULA UCA CDMA TDMA algorithm Maximum likehoot method Signal to noise ratio Uniform Linear Array Uniform Circle Array Code Division Multiple Access Time Division Multiple Access Thuật toán khả lớn Tỉ số tín hiệu tạp âm Hệ thống anten phân bố thẳng Hệ thống anten phân bố tròn Đa truy nhập phân chia theo mã đa truy nhập theo thời gian PHẦN MỞ ĐẦU Hệ thống anten mảng kết hợp với thuật tốn xử lý tín hiệu tạo thành hệ thống anten thông minh xu hướng quan tâm nghiên cứu ứng dụng Hệ thống anten thông minh sử dụng thuật tốn ước lượng hướng sóng tới (DOA) ứng dụng rộng rãi radar, sonar, đo địa chấn, động đất, thiên văn học, y sinh học truyền thông Đề tài tìm hiểu lý thuyết anten thơng minh tốn DOA Đồ án sâu tìm hiểu ứng dụng thuật toán MUSIC hệ anten phân bố thẳng (ULA) hệ anten phân bố tròn (UCA) Q trình mơ ảnh hưởng yếu tố cấu trúc nhiễu lên tính xác độ phân giải thuật toán thực sử dụng phần mềm MALAB Nội dung báo cáo đồ án trình bày chương: Chương Giới thiệu anten thơng minh mơ hình tính tốn hệ thống anten tuyến tính thơng minh Trong chương phân loại anten thông minh ứng dụng chúng thực tế Chương Giới thiệu tốn ước lượng hướng sóng tới (DOA) mơ hình toán học biểu diễn toán Trong chương trình bày thuật tốn MUSIC so sánh thuật toán MUSIC với số thuật toán DOA khác Chương Mô phỏng, đánh giá ảnh hưởng tham số cấu trúc anten nhiễu tác động lên tính xác độ phân giải thuật tốn MUSIC Trong chương trình bày rõ bước mơ phỏng, q trình mơ phân tích kết hệ anten phân bố thẳng anten phân bố tròn CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ ANTEN THÔNG MINH Trong chương giới thiệu anten thơng minh, tìm hiểu sơ đồ tổng qt cơng thức tốn học anten thơng minh Tìm hiểu vè việc phân loại ứng dụng anten thông minh thực tế Giới thiệu anten thích nghi 1.1 Giới thiệu anten thông minh 1.1.1 Khái quát chung Anten thông minh (smart antennas) bao gồm nhiều phần tử anten Tín hiệu đến phần tử tính tốn xử lý giúp anten xác định hướng nguồn tín hiệu, tập trung xạ theo hướng mong muốn tự điều chỉnh theo thay đổi mơi trường tín hiệu Q trình tính tốn đòi hỏi thực theo thời gian thực, để anten thơng minh bám theo nguồn tín hiệu chuyển động Vì vậy, anten thơng minh gọi tên khác anten thích nghi (Adaptive Antennas) Với tính chất vậy, anten thơng minh có khả giảm thiểu ảnh hưởng tượng đa đường can nhiễu 1.1.2 Sơ đồ tổng quát anten thông minh RF module RF module A/D converter Ʃ A/D converter Hình 1.1 Sơ đồ khối tổng quát anten thơng minh Hình 1.1 Sơ đồ khối tổng quát anten thông minh Thông qua sơ đồ khối ta thấy: - Tín hiệu tới phần tử anten biến đổi từ tín hiệu tương tự sang tín hiệu số, nhân với trọng số tổng lại để tín hiệu ngõ Bộ trọng số giúp cho anten tập trung xạ theo hướng mong muốn Bằng cách sử dụng thuật tốn thích nghi q trình Beamforming Bộ trọng số cập nhật để anten thơng minh bám theo người sử dụng họ di chuyển - Biên độ trọng số định búp sóng búp sóng phụ (Side Lobe Level) - Pha trọng số định hướng búp sóng 1.1.3 Ưu điểm anten thơng minh Hình 1.2 Vùng xạ anten thường anten thơng minh [3] Qua hình 1.2 ta thấy khác vùng biệt xạ anten thường anten thơng minh Anten thơng minh có búp sóng hẹp có tính định hướng cao so với anten thường Anten thông minh xu hướng quan tâm nhiều năm gần Với ứng dụng hệ thơng tin vơ tuyến, cải Ngược lại ta chọn dàn anten có khoảng cách anten gần nửa bước sóng nên số lượng anten tăng tương ứng ta có bán kính hệ tăng lên Số anten tăng bán kính tăng, làm cho hệ anten phức tạp, giá thành cao, toán kinh tế không khả thi - Khi ta giảm số lượng phần tử anten xuống thuật tốn MUSIC cho chất lượng tín hiệu sóng tới giảm Nếu ta tiếp tục giảm số lượng anten tới số lượng phần tử anten với số phần tử nguồn tín hiệu (Ne = D) thuật tốn MUSIC khơng cho kết Từ kết mô ta thấy u cầu tối thiểu số để thuật tốn thực số lượng phần tử anten lớn số nguồn tín hiệu C Độ phân giải thuật toán Độ phân giải thuật toán khoảng cách nhỏ nguồn phát (tính độ) mà thuật tốn MUSIC phân biệt nguồn riêng biệt Để khảo sát độ phân giải thuật tốn MUSIC hệ anten phân bố tròn (UCA) Ta giả sử có hướng sóng tới: , ta có tham số cố định là: số lượng phần tử , số nguồn tín hiệu , tỉ số tạp âm nhiễu Ta thưc giảm dần góc các nguồn tín hiệu với để khảo sát độ phân giải thuật toán MUSIC Kết mơ cho thuật tốn MUSIC trường hợp có hướng sóng tới , kết cho Hình 3.24 50 Hình 3.24 Kết mơ cho góc tới: Cho trường hợp Ne=10, D=6 d/λ = 0.5, SNR = 30 Kết mô cho thuật tốn MUSIC trường hợp có hướng sóng tới , kết cho Hình 3.25 Hình 3.25 Kết mơ cho góc tới: Cho trường hợp Ne=10, D=6 d/λ = 0.5, SNR = 30 51 Nhận xét: Khi phổ tín hiệu góc tới là: thuật tốn MUSIC cho hệ anten phân bố tròn khơng phân biệt nguồn tín hiệu tới dù dải phổ cao.Qua kết mô Hình (3.24) đến Hình (3.25) ta thấy thuật tốn MUSIC cho độ phân giải cao Khi độ phân giải cao độ xác góc tới lớn Ta thực việc giảm độ phân giải thuật tốn xuống thuật tốn MUSIC phân biệt nguồn tín hiệu riêng biệt hai tín hiệu tới chênh lệch bé thua 0.2° Từ kết mô ta thấy thuật toán MUSIC hệ anten phân bố thẳng có độ phân giải cao D Ảnh hưởng SNR tới thuật toán MUSIC hệ anten tròn (UCA) Để khảo sát ảnh hưởng tỉ số tín hiệu tạp âm SNR tác động tới độ xác thuật tốn MUSIC hệ anten tròn, ta tiến hành thiết lập mơ sau Giả sử có hướng sóng tới , tỷ số , tỉ số tín hiệu tạp âm Ta thay đổi tỉ số tín hiệu tạp âm SNR thuật tốn khơng thể thực Ta so sánh kết vừa mô với trường hợp SNR = 30 Hình 3.16 Kết mơ cho thuật tốn MUSIC trường SNR=26, kết cho Hình 3.26 Hình 26 Góc tới nguồn tín hiệu: Cho trường hợp Ne = 15, D = 8, SNR = 27, d/λ = 0.5 52 Kết mơ cho thuật tốn MUSIC trường SNR=26, kết cho Hình 3.26 Hình 3.27 Góc tới nguồn tín hiệu: Cho trường hợp Ne = 10, D = 8, SNR = 26, d/λ = 0.5 Kết mơ cho thuật tốn MUSIC trường SNR=100, kết cho Hình 3.28 53 Hình 3.28 Góc tới nguồn tín hiệu: Cho trường hợp Ne = 15, D = 8, SNR = 100, d/λ = 0.5 Nhận xét: Với trường hợp có góc tới: , có tham số ban đầu nêu Khi giữ nguyên thông số ban đầu tiền hành giảm SNR Khi thuật tốn MUSIC hệ anten phân bố tròn (ULA) cho kết Vậy với tham số cho yêu cầu tối thiểu để thuật toán MUSIC thực tỉ số tín hiệu tạp âm SNR>26 Để khảo sát mối quan hệ hai tham số SNR Ne, ta giả sử có nguồn tín hiệu tới:, giữ ngun tỉ số tín hiệu tạp âm SNR = 26, tỉ số d/λ = 0.5 Thực thay đổi Ne lên thành Ne=20 Kết mơ cho thuật tốn MUSIC trường SNR=26, Ne=20, kết cho Hình 3.29 54 Hình 3.29 Góc tới nguồn tín hiệu:Ne = 20, D = 6, SNR = 26, d/λ = 0.5 So sánh hai Hình 3.27 Hình 3.29 ta thấy, ta tăng số lượng phần tử anten mảng lên u cầu tỉ số tín hiệu tạp âm SNR tối thiểu để thuật toán MUSIC cho kết nhỏ Nhận xét chung tham số ảnh hưởng tới kết mô thuật tốn MUSIC: - Để thuật tốn MUSIC phân biệt phổ tín hiệu cần phải có yêu cầu sau: - Số phần tử anten mảng phải lớn số nguồn tín hiệu - Tỉ số tín hiệu tạp âm (SNR) phải đủ lớn, với tham số riêng biệt yêu cầu tỉ số tín hiệu tạp âm (SNR) tối thiểu khác Nếu Ne>>D yêu cầu tối thiểu SNR nhỏ Khi tham số lại cố định SNR lớn cho kết thuật tốn MUSIC mơ góc tới xác - Để cải thiện chất lượng tín hiệu tăng số phần tử anten mảng tỉ số tín hiệu tạp âm (SNR) - Hệ thống anten phân bố tròn UCA phân biệt góc tới nằm 55 dải từ hệ thống UCA hệ thống góc tới tuần hồn chu kì Đây ưu điểm hệ thống UCA so với ULA 3.4 Kết luận chương Ở chương thực mô ảnh hưởng tham số ảnh hưởng lên thuật toán MUSIC cho hệ thống ULA UCA Từ kết tìm hiểu tham số ảnh hưởng Biết ưu điểm hạn chế hệ thông khác 56 KẾT LUẬN Đồ án tìm hiểu tốn DOA ứng dụng thuật tốn MUSIC tốn Q trình mơ ảnh hưởng yếu tố cấu trúc hệ anten nhiễu lên kết thuật toán MUSIC thực cho hệ anten ULA UCA Từ kết mô phỏng, đồ án đưa số kết luận sau: - Để thuật toán MUSIC phân biệt phổ tín hiệu cần phải có yêu cầu sau: + Số phần tử anten mảng Ne phải lớn số nguồn tín hiệu D + Tỉ số tín hiệu tạp âm (SNR) phải đủ lớn, với tham số riêng biệt u cầu tỉ số tín hiệu tạp âm (SNR) tối thiểu khác Nếu Ne>>D yêu cầu tối thiểu SNR nhỏ Khi tham số lại cố định SNR lớn cho kết thuật tốn MUSIC mơ góc tới xác - Khi số lượng anten mảng Ne lớn khả phân biệt phổ tín hiệu rõ, Ne >> D ưu điểm lại khơng thể rõ - Hệ thống anten phân bố thẳng ULA phân biệt phổ tín hiệu nằm dải Khi có phổ tín hiệu tới vượt q thuật tốn thể góc bù tín hiệu gây tượng chồng tín hiệu - Hệ thống anten phân bố tròn UCA phân biệt góc tới nằm dải từ hệ thống UCA hệ thống góc tới tuần hồn chu kì Đây ưu điểm hệ thống UCA so với ULA khơng tính đến ảnh hưởng ghép tương hỗ Do giới hạn thời gian nên đồ án xét đến trường hợp tín hiệu đến khơng tương quan Hướng mở rộng đề tài xét đến trường hợp tín hiệu từ nguồn sóng đến tương quan nhau, tương lai chế tạo thiết bị có ứng dụng thuật toán MUSIC thực tế 57 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] GS.TSKH Phan Anh, Lý thuyết kỹ thuật anten, NXB khoa học kỹ thuật, 2007 [2] GS.TSKH Phan Anh, Vũ Văn Yêm, Lâm Hồng Bạch, Ứng dụng thuật toán MUSIC việc xác định vị trí tàu thuyền đánh cá loại vừa nhỏ hoạt động vùng ven biển, Đề tài QC.06.19 Đại học Quốc gia Hà Nội [3] https://kysudien.wordpress.com/, truy cấp cuối ngày 23/5/2017 [4] Zhongfu Ye, and Chao Liu, On the resiliency again of MUSIC direction finding agsinst antenna sensor coupling, IEEE Trans On Antennas and propagation, Vol.56 No2, February 2008 58 PHỤ LỤC Phụ lục 1: Code hệ thống mô hệ thống ULA phần mềm Matlab clear all close all clc %tham số hệ anten ULA %bước sóng tín hiệu lamda = 0.5; %khoảng cách cặp anten liên tiếp so với bước sóng d=0.5*lamda; %số phần tử anten Ne=10; %Tham số nguồn tín hiệu đến %số nguồn tín hiệu D=8; %góc tới nguồn tín hiệu angles=[10 40 40.1 100 110 120 150 200]*(pi/180); %SNR nguồn tín hiệu dB SNRs=[30 30 30 30 30 30 30 30 ]; %tham số chung %hệ số sóng 59 k=2*pi/lamda; %số mẫu tín hiệu thu Nb=1000; %tạo lập ma trận thu [U] kích thước [Nb Ne] %tạo ma trận tín hiệu đầu vào [S] for i=1:D S(i,:)=(20^(SNRs(i)/10))*exp(j*2*pi*rand(1,Nb)); End %tạo ma trận mảng [A] for i=1:D for l=1:Ne A(i,l)=exp(j*k*(l-1)*d*cos(angles(i))); end end %tạo ma trận nhiễu N N=rand(Nb,Ne)+j*rand(Nb,Ne); %tạo ma trận tín hiệu thu U=S.'*A+N; %thuật tốn MUSIC %tín hiệu tương quan thu Ruu=U'*U/Nb; %giá trị riêng, Vector riêng [eigVector,eigValue]=eig(Ruu); 60 %số nguồn tín hiệu eigValueMax=max(max(eigValue)); signals=length(find(diag(eigValue)>eigValueMax/1000000000)); disp(signals) %vector riêng nhiễu eigVectorNoise=eigVector(:,1:Ne-signals); %phổ khơng gian tín hiệu i=0; for theta=0:.1:180 i=i+1; for l=1:Ne A0(1,l)=exp(j*k*((l-1)*d*cos(theta*(pi/180)))); end P(i)=10*log((A0*A0')/ (A0*eigVectorNoise*eigVectorNoise'*A0')); End %biểu diễn theta=0:.1:180; plot(theta,P); grid; xlabel('MUSIC DOA - degree'); ylabel('relative space spectrum-dB'); Phụ lục 2: Code hệ thống mô hệ thống UCA phần mềm Matlab 61 clear all close all clc %tham số hệ anten UCA %bước sóng tín hiệu lamda = 0.5; %số phần tử anten Ne=15; %khoảng cách anten liên tiếp d=0.5*lamda; %bán kính hệ anten R=(Ne*d)/(2*pi); %tham số nguồn tín hiệu đến D=8; %góc tới nguồn tín hiệu angles=[50 80 100 110 160 200 250 300]*(pi/180); %SNR nguồn tín hiệu SNRs=[38 38 38 38 38 38 38 38]; %Tham số chung %hệ số truyền sóng k=2*pi/lamda; %số mẫu tín hiệu thu Nb=1000; 62 %tạo lập ma trận thu %tạo ma trận tín hiệu [S] for i=1:D S(i,:)=(20^(SNRs(i)/10))*exp(j*2*pi*rand(1,Nb)); End %tạo ma trận mảng [A] for i=1:D for l=1:Ne A(i,l)=exp(j*k*R*cos(angles(i)-2*pi*((l-1)/Ne))); end end %tạo ma trận nhiễu [N] N=rand(Nb,Ne)+j*rand(Nb,Ne); %tạo ma trận nhiễu [N] U=S.'*A+N; %thuật toán MUSIC %tín hiệu tương quan thu Ruu=U'*U/Nb; %giá trị riêng, vector riêng [eigVector,eigValue]=eig(Ruu); %số nguồn tín hiệu eigValueMax=max(max(eigValue)); signals=length(find(diag(eigValue)>eigValueMax/1000000000)); 63 disp(signals) %vector riêng nhiễu eigVectorNoise=eigVector(:,1:Ne-signals); %phổ khơng gian tín hiệu i=0; for theta=0:.1:360 i=i+1; for l=1:Ne A0(1,l)=exp(j*k*R*cos(theta*pi/180-2*pi*((l-1)/Ne))); end P(i)=10*log((A0*A0')/ (A0*eigVectorNoise*eigVectorNoise'*A0')); End %biểu diễn theta=0:.1:360; plot(theta,P); grid; xlabel('MUSIC DOA - degree'); ylabel('relative space spectrum-dB'); 64 ... xác định hướng búp sóng tới Q trình nghiên cứu phát triển anten thông minh đưa số loại thuật tốn ước lượng hướng sóng tới như: thuật toán ước lượng phổ, thuật toán khả lớn đặc biệt ứng dụng rộng... hợp với thuật tốn xử lý tín hiệu tạo thành hệ thống anten thông minh xu hướng quan tâm nghiên cứu ứng dụng Hệ thống anten thông minh sử dụng thuật tốn ước lượng hướng sóng tới (DOA) ứng dụng rộng... method) 15 2.3.3 So sánh thuật toán khác với thuật toán MUSIC 15 2.4 Thuật toán MUSIC việc xác định hướng sóng tới .16 2.5 Ứng dụng thuật tốn MUSIC xác định hướng sóng đến hệ anten thẳng