Nghiên cứu giải pháp nâng cao chất lượng định hướng nguồn bức xạ vô tuyến

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUÂN SỰ NGUYỄN TUẤN MINH NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ĐỊNH HƢỚNG NGUỒN BỨC XẠ VÔ TUYẾN LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI – NĂM 2020 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHỊNG VIỆN KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ QN SỰ NGUYỄN TUẤN MINH NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG ĐỊNH HƢỚNG NGUỒN BỨC XẠ VÔ TUYẾN Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Mã số: 9520203 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: 1.TS LÊ THANH HẢI 2.TS NGUYỄN TRỌNG LƯU HÀ NỘI – NĂM 2020 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trính nghiên cứu riêng tơi Các số liệu, kết nêu luận án trung thực chưa công bố cơng trình khác, liệu tham khảo trìch dẫn đầy đủ Hà Nội, ngày tháng năm 2020 Tác giả luận án Nguyễn Tuấn Minh ii LỜI CẢM ƠN Tôi xin chân thành cảm ơn TS Lê Thanh Hải TS Nguyễn Trọng Lưu, người động viên, hướng dẫn tận tính giúp đỡ tơi vượt qua nhiều khó khăn q trính nghiên cứu hồn thành Luận án Tơi bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới nhà khoa học Viện Điện tử, đại học Bách khoa Hà Nội, đại học Công nghệ - đại học Quốc gia Hà Nội, đại học Cơng nghiệp Hà Nội có nhận xét gợi ý vô quý báu luận án Tôi xin chân thành cảm ơn Viện Điện tử, Phòng Đào tạo Viện Khoa học Công nghệ quân hướng dẫn giúp đỡ tơi suốt q trính thực luận án Cuối cùng, xin trân trọng cảm ơn bạn bè, đồng nghiệp gia đính ủng hộ, động viên giúp đỡ thời gian làm Luận án Hà Nội, ngày tháng năm 2020 Tác giả luận án Nguyễn Tuấn Minh iii MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT .vi DANH MỤC CÁC BẢNG x DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ .xi MỞ ĐẦU CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ ĐỊNH HƢỚNG NGUỒN BỨC XẠ VÔ TUYẾN 1.1 Giới thiệu định hƣớng nguồn xạ vô tuyến .6 1.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu 10 1.3 Bài toán định hƣớng tổng quát 18 1.4 Một số thuật toán định hƣớng nguồn xạ điển hình 24 1.4.1 Thuật toán MUSIC 24 1.4.2 Thuật toán ESPRIT 27 1.4.3 Thuật toán PM 29 1.4.4 Một số thuật toán khác 31 1.4.5 Nhận xét 32 1.5 Một số phƣơng pháp định vị dựa kết định hƣớng 33 1.5.1 Phương pháp giao hội 33 1.5.2 Phương pháp cự ly 34 1.5.3 Phương pháp hiệu cự ly 34 1.5.4 Phương pháp góc - cự ly 36 1.5.5 Nhận xét 36 1.6 Đặt vấn đề nghiên cứu 37 1.7 Kết luận chƣơng 38 CHƢƠNG ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP ĐỊNH HƢỚNG SỬ DỤNG .39 THUẬT TOÁN PM CẢI TIẾN 39 2.1 Giới thiệu chƣơng 39 iv 2.2 Thuật toán PM cải tiến 39 2.3 Đề xuất giải pháp sử dụng thuật toán PM cải tiến định hƣớng 2D nguồn xạ không tƣơng quan áp dụng cho dàn ăng ten ULAUCA 40 2.3.1 Xây dựng mơ hính đề xuất giải pháp 41 2.3.2 Mô đánh giá kết .44 2.3.3 Nhận xét 55 2.4 Đề xuất giải pháp sử dụng thuật toán PM cải tiến định hƣớng nhanh 1D nguồn xạ tƣơng quan áp dụng cho dàn ăng ten ULA 56 2.4.1 Xây dựng mơ hính đề xuất giải pháp 56 2.4.2 Mô đánh giá kết .59 2.4.3 Nhận xét 69 2.5 Kết luận chƣơng 70 CHƢƠNG ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP ĐỊNH HƢỚNG 2D TRONG ĐIỀU KIỆN NHIỄU MÀU, BẤT ĐỊNH THÔNG TIN TIÊN NGHIỆM SỐ LƢỢNG NGUỒN BỨC XẠ VÀ GIẢI PHÁP ĐỊNH VỊ DỰA TRÊN KẾT QUẢ ĐỊNH HƢỚNG 71 3.1 Giới thiệu chƣơng 71 3.2 Đề xuất giải pháp định hƣớng 2D sử dụng dàn ăng ten chữ L điều kiện nhiễu màu Toeplitz đối xứng 71 3.2.1 Nhiễu màu Toeplitz đối xứng 71 3.2.2 Xây dựng mơ hính đề xuất giải pháp 73 3.2.3 Mô đánh giá kết .75 3.2.4 Nhận xét 79 3.3 Đề xuất giải pháp định hƣớng 2D sử dụng dàn ăng ten ULA-ULA trực giao tâm pha đối xứng điều kiện bất định thông tin tiên nghiệm số lƣợng nguồn xạ 80 3.3.1 Xây dựng mơ hính đề xuất giải pháp 80 3.3.2 Mô đánh giá kết .85 3.3.3 Nhận xét 93 v 3.4 Đề xuất mơ hình định vị dựa kết định hƣớng thông tin tiên nghiệm địa hình 94 3.4.1 Cở sở lý thuyết xây dựng mơ hình 95 3.4.2 Mô đánh giá kết .97 3.4.3 Đề xuất giải pháp định vị sử dụng mơ hính địa hình 3D 102 3.4.4 Đánh giá ảnh hưởng sai số đến kết định vị 104 3.5 Kết luận chƣơng 109 KẾT LUẬN 111 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CƠNG BỐ 113 TÀI LIỆU THAM KHẢO 114 vi DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT Các ký hiệu Trực giao ‖ ‖ Chuẩn véc tơ Euclide Giả nghịch đảo Thời gian trễ tín hiệu phần tử ăng ten thứ i vị trí tham * chiếu Liên hợp phức -1 Nghịch đảo [.] [.] H Chuyển đổi liên hợp phức T Chuyển vị [.] [.] Dấu theo định nghĩa A(θ) A(θ, ϕ) A(ϕ) Ma trận phương mặt phẳng góc ngẩng Ma trận phương mặt phẳng góc ngẩng góc phương vị Ma trận phương mặt phẳng góc phương vị c Tốc độ truyền tín hiệu d Khoảng cách phần tử ăng ten E[.] En Giá trị kỳ vọng Véc tơ riêng nhiễu Es Véc tơ riêng tìn hiệu L Số mẫu tín hiệu M Số phần tử ăng ten N Số lần thử độc lập p Số lượng nguồn xạ tới dàn ăng ten r Bán kình đường tròn R Ma trận hiệp phương sai ζ Độ dịch pha θ Góc ngẩng vii λ Bước sóng nguồn xạ σ Phương sai nhiễu ϕ Góc phương vị ω Tần số tín hiệu Véc tơ nguồn xạ miền tần số Véc tơ tìn hiệu thu dàn ăng ten miền tần số Thời gian cần thiết để tín hiệu tới phần tử ăng ten Các chữ viết tắt AAR Đáp ứng góc thích nghi (Adaptive Angular Response) AIC Tiêu chuẩn thông tin Akaike (Akaike Information Criterion) ALI Phát vị trí tự động (Automatic Location Identification ) AOA Góc tới (Angle of Arrival) AR Tự hồi quy (Auto – Regressive ) ARMA Tự hồi quy trung bính trượt (Auto - Regressive and Moving Average Model) BPSK Điều chế pha nhị phân (Binary Phase Shift Keying) CP Pha sóng mang (Carrier Phase) CS Lấy mẫu nén (Compressive Sensing) DFT Biến đổi Fourier rời rạc (Discrete Fourier Transform) DML Hợp lý cực đại tất định (Deterministic Maximum Likelihood) ESPRIT Kỹ thuật bất biến luân phiên (Estimation Signal Parameters via Rotational Invariance Technique) EVD Khai triển giá trị riêng (Eigen Value Decomposition) FBSS Làm mịn không gian thuận ngược (Forward/Backward Spatial Smoothing) FOC Nửa bất bất biến bậc bốn (Fourth Order Cumulant) FSS Làm mịn không gian thuận (Forward Spatial Smoothing) HF Sóng ngắn (High Frequency) viii ISDS Làm mịn vi sai cải tiến (Improved Spatial Difference Smoothing) LOS Tầm nhìn thẳng (Line Of Sight) LS Bính phương cực tiểu (Least Square) MA Trung bính trượt (Moving Average) MDL Độ dài mô tả cực tiểu (Minimum Description Length) ME Entropy cực đại (Maximum Entropy) MEM Phương pháp Entropy cực đại (Maximum Entropy Method) MLM Phương pháp hợp lý cực đại (Maximum Likelihood Method) MUSIC Phân loại đa tìn hiệu (Multiple Signal Classification) NLA Dàn ăng ten thẳng không cách (Non-Uniform Linear Antenna Array) NLOS Khơng theo tầm nhìn thẳng (None Line Of Sight) PLL Vòng khóa pha (Phase Locked Loop) PM Phương pháp hàm truyền (Propagator Method) QAM Điều chế biên độ cầu phương (Quadrature Amplitude Modulator) RMSE Sai số quân phương (Root Mean Square Error) RSSI Chỉ số cường độ tín hiệu thu (Received Signal Strength Indication) SIR Tỷ số tín hiệu nhiễu (Signal to Interference Ratio) SML Hợp lý cực đại ngẫu nhiên (Stochastic Maximum Likelihood) SNR Tỷ số tín hiệu tạp âm (Signal to Noise) SS Làm mịn không gian (Spatial Smoothing) TDOA Độ chênh lệch thời gian sóng tới (Time Difference of Arrival) TFBMP Ma trận Pencil thuận ngược (Total Forward Backward Matrix Pencil) TLS Tổng bính phương cực tiểu (Total Least – Squares) TNA Thuật toán tạp nhiêt (Thermal Noise Algorithm) TOA Thời gian sóng tới (Time Of Arrival) UCA Dàn ăng ten đồng dạng tròn (Uniform Circular Antenna Array) UHF Sóng siêu cao tần (Ultra High Frequency) ULA Dàn ăng ten thẳng cách (Uniform Linear Antenna Array) 107 vị có sai số lớn với giá trị lớn 2,5 km theo phương y km theo phương x hính 3.33 Đối với trường hợp thứ hai hình 3.34, sai số kết định vị lớn có giá trị 6,5 km theo phương y 2,6 km theo phương x Hình 3.33: Sai số định vị theo góc ϕ1 Hình 3.34: Sai số định vị theo góc α1 Qua kết mơ thấy rằng, kết định vị giải pháp đề xuất phụ thuộc lớn vào sai số góc phương vị tín hiệu máy thu pháp tuyến bề mặt phản xạ Do đó, để cải thiện chất lượng định vị cần sử dụng 108 phương pháp, thuật tốn định hướng có độ chất lượng cao xây dựng xác thơng tin tiên nghiệm địa hình Nhận thấy rằng, sai số đại lượng ngẫu nhiên nên sai số tọa độ nguồn xạ ngẫu nhiên Trong thực tế, phép đo tồn giới hạn sai số cho phép (giả sử bảng 3.7) Bảng 3.7: Bảng sai số giới hạn phương pháp đo Tham số Giá trị Ý nghĩa , ± 0,5 Sai số giới hạn góc pháp tuyến bề mặt phản xạ (độ) , ± 0,2 Sai số giới hạn góc phương vị (độ) , ± 40 Sai số giới hạn tọa độ phản xạ (m) , ± 0,5 Sai số giới hạn tọa độ máy thu (m) Theo đó, luận án lựa chọn tham số dạng địa hình kết hợp với giá trị bảng 3.6 để thực xây dựng 200 mẫu địa hình ngẫu nhiên Hình 3.35: Kết định vị xét đến ảnh hưởng sai số phép đo Kết mô hình 3.35 cho thấy, tọa độ nguồn xạ tập hợp điểm có phân bố rải rác rộng khơng gian Khi khơng thể xác định 109 tọa độ nguồn xạ Để ước lượng tọa độ định vị, luận án đề xuất sử dụng giải pháp trung bình cực tiểu theo phương trính sau: (3.72) (3.73) ∑ ∑ Trong đó: N số lần thử độc lập, L số mẫu địa hình ( , ) giá trị tọa độ tương ứng với dạng địa hình i Hình 3.36 biểu diễn kết mô tọa độ thực tọa độ định vị với L = 200 mẫu địa hình ngẫu nhiên Mỗi địa hình thực N = 1000 lần thử độc lập khác Quan sát cho thấy kết định vị xác với sai số theo 322,5 m 81,1 m Dựa kết thu cho thấy, giải pháp đề xuất xác định thành công tọa độ nguồn xạ điều kiện biết sai số giới hạn phép đo Hình 3.36: Kết ước lượng tọa độ nguồn xạ 3.5 Kết luận chƣơng Chương trình bày hai giải pháp cho phép định hướng 2D nguồn xạ tương quan điều kiện bị ảnh ảnh hưởng nhiễu màu Thứ nhất, luận án đề xuất giải thuật sử dụng ma trận chuyển đổi thuộc tình đối xứng ma trận 110 hiệp phương sai nhiễu để loại bỏ thành phần nhiễu dàn ăng ten chữ L Việc sử dụng thuật toán PM kết hợp với kỹ thuật định hướng 2D giảm thời gian tính tốn Các kết mơ chứng minh giải pháp đề xuất có khả định hướng tốt nguồn xạ có độ tương quan theo cặp cao với số phần tử ăng ten Thứ hai, luận án đề xuất mơ hính dàn ăng ten ULA-ULA trực giao tâm pha đối xứng xây dựng giải pháp sử dụng ma trận nửa bất biến bậc bốn thay ma trận hiệp phương sai Véc tơ tìn hiệu biến đổi thành dạng ma trận Toeplitz để phá vỡ tương quan tín hiệu trước áp dụng giải thuật có độ phân giải cao Ưu điểm bật giải pháp không cần đến thông tin tiên nghiệm số lượng nguồn xạ tới dàn ăng ten Các kết mô cho thấy giải pháp đề xuất hoạt động tốt điều giả định đặt Trong phần cuối chương 3, luận án đề xuất mơ hình định vị sử dụng kết định hướng thơng tin tiên nghiệm địa hính điều kiện có tín hiệu NLOS Các kết nghiên cứu chương cơng bố cơng trình số 2, tác giả 111 KẾT LUẬN Kết nghiên cứu Luận án nghiên cứu sở lý thuyết, thuật toán định hướng nguồn xạ vơ tuyến số mơ hình cấu trúc dàn ăng ten đại số tuyến tính Với mục đìch nâng cao chất lượng định hướng nguồn xạ vô tuyến luận án nghiên cứu số giải pháp nhằm giải hai vấn đề bản: Vấn đề độ xác, độ phân giải độ phức tạp tính tốn: Luận án nghiên cứu sử dụng thuật toán PM cải tiến áp dụng cho cấu trúc dàn ăng ten ULAUCA ULA Các kết thu cho thấy, việc kết hợp mang lại ưu điểm là: Độ phức tạp tính tốn thấp, độ xác cao SNR nhỏ Số phần tử cần thiết dàn ăng ten tối thiểu M = 2p + Với cấu trúc ULA-UCA có M = 10, giải pháp sử dụng thuật tốn PM cải tiến có khả xác định thành cơng hai hướng sóng tới với 50 mẫu tín hiệu SNR = -10dB Qúa trình mơ chứng minh giải pháp cải thiện độ chình xác độ phân giải so với việc sử dụng thuật toán PM truyền thống MUSIC (đặc biệt trường hợp nhiễu tạp có dạng phi tuyến) Với dàn ăng ten ULA, việc xây dựng lại véc tơ tìn hiệu có dạng Toeplitz trước áp dụng thuật toán PM cải tiến cho phép định hướng nguồn xạ tương quan với mẫu tín hiệu So với thuật tốn ESPRIT, Matrix Pencil TLS giải pháp có độ xác tốt Vấn đề ảnh hưởng nhiễu nhiễu màu bất định thông tin tiên nghiệm số lượng nguồn xạ: Luận án nghiên cứu ảnh hưởng nhiễu màu, xây dựng mơ hình tín hiệu dựa dàn ăng ten chữ L ULA-ULA trực giao tâm pha đối xứng Với dàn ăng ten chữ L, ma trận hiệp phương sai xây dựng lại dựa tính đối xứng nhiễu màu có dạng Toeplitz trước sử dụng thuật toán PM Giải pháp có khả định hướng nguồn xạ tương quan theo cặp điều kiện SNR nhỏ (-15dB) cần sử dụng mẫu tín hiệu (10 mẫu) Với SNR nhỏ hơn, giải pháp có độ chình xác độ phân giải cao thành phần nhiễu bị loại bỏ hoàn toàn khỏi phổ cơng suất tín hiệu Trong đó, việc sử dụng dàn ăng ten ULA-ULA trực giao tâm pha đối xứng kết hợp với mơ 112 hình tín hiệu dựa ma trận nửa bất biến bậc bốn cho phép định hướng 2D nguồn xạ tương quan điều kiện bị ảnh hưởng nhiễu màu tương quan So với phương pháp FBSS, giải pháp không cần đến thông tin tiên nghiệm số lượng nguồn xạ vơ tuyến Bên cạnh đó, luận án nghiên cứu đề xuất giải pháp định vị dựa kết định hướng thông tin tiên nghiệm địa hình Các phân tích kết mơ cho thấy giải pháp ứng dụng thực tế nghiên cứu phát triển thêm Đóng góp luận án Trên sở kết nghiên cứu đạt được, luận án có hai đóng góp sau:  Đề xuất giải pháp định hướng 2D nguồn xạ không tương quan sử dụng dàn ăng ten ULA-UCA định hướng nhanh 1D nguồn xạ tương quan sử dụng dàn ăng ten ULA sử dụng thuật toán PM cải tiến  Đề xuất giải pháp định hướng 2D nguồn xạ tương quan sử dụng dàn ăng ten chữ L điều kiện nhiễu màu Toeplitz đối xứng dàn ăng ten ULA-ULA trực giao tâm pha đối xứng điều kiện bất định thông tin tiên nghiệm số lượng nguồn xạ Hƣớng phát triển luận án Các nghiên cứu luận án tập trung vào đối tượng nguồn xạ băng hẹp số dạng nhiễu tạp Chính vậy, để tiếp tục nghiên cứu phát triển giải pháp mới, luận án đề xuất số hướng nghiên cứu sau: - Nghiên cứu giải pháp định hướng có xét đến ảnh hưởng tốc độ di chuyển nguồn xạ không gian - Nghiên cứu giải pháp định hướng 2D nguồn xạ băng rộng điều kiện nhiễu màu Ngồi ra, đóng góp luận án triển khai thiết bị phần cứng nhằm phục vụ công tác thiết kế, chế tạo hệ thống định hướng 113 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ Nguyễn Tuấn Minh, Lê Thanh Hải, Nguyễn Trọng Lưu, Trần Cơng Thìn (2018), ―Phương pháp định hướng nguồn tín hiệu khơng mặt phản xạ tham chiếu dựa số dàn ăng ten‖, Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, ISSN: 18591043, số đặc san FEE, tr 144 – 153 Nguyễn Tuấn Minh, Lê Thanh Hải, Nguyễn Trọng Lưu (2018), ―Phương pháp định hướng nguồn tín hiệu tương quan đồng thời góc ngẩng góc phương vị khơng biết số lượng nguồn tín hiệu tới‖, Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, ISSN: 1859-1043, số 57, tr 26 – 36 Nguyễn Tuấn Minh, Lê Thanh Hải, Nguyễn Trọng Lưu (2019), ―Phương pháp định hướng nhanh nguồn tín hiệu sử dụng dàn ăng ten ULA‖, Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, ISSN: 1859-1043, số 59, tr 48-57 Nguyễn Tuấn Minh, Lê Thanh Hải, Nguyễn Trọng Lưu (2019), ―Phương pháp 2D-DOA tín hiệu tương quan sử dụng dàn ăng ten chữ L‖, Tạp chí KH&CN Trường đại học Công nghiệp Hà Nội, ISSN: 1859-3585, số 50, tr 41-44 Nguyễn Tuấn Minh, Lê Thanh Hải, Nguyễn Trọng Lưu (2019), ―Phương pháp định vị dựa kết định hướng thơng tin tiên nghiệm địa hính‖, Tạp chí KH&CN Trường đại học Cơng nghiệp Hà Nội, ISSN: 1859-3585, số 51, tr 9-12 114 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt: [1] Hán Trọng Thanh (2015), Nâng cao chất lượng xác định hướng sóng tới cho hệ thống vơ tuyến tìm phương sử dụng dàn ăng ten, Luận án tiến sĩ kỹ thuật, Đại học Bách khoa Hà Nội [2] Lê Thanh Hải (2012), Nghiên cứu xây dựng thuật tốn lọc khơng gian đặc trưng phi tuyến hệ thống radar thụ động, Luận án tiến sĩ kỹ thuật, Viện Điện tử Viễn thông, Viện Khoa học Công nghệ Quân [3] Nguyễn Đức Anh (2011), Thực thi thuật tốn MUSIC kit DSPTMS 320C6713, Khóa luận tốt nghiệp, Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội [4] Nguyễn Huy Hoàng (2018), Cơ sở định vị vô tuyến, Nhà xuất Quân đội nhân dân [5] Nguyễn Thế Hiếu (2011), Hoàn thiện thiết kế chế tạo thiết bị định hướng vô tuyến động cấp chiến thuật, Báo cáo kết đề tài cấp Bộ Quốc phòng, Viện Điện tử-Viện Khoa học Cơng nghệ Quân [6] Phạm Duy Phong (2012), Thuật toán ước lượng tham số tin hiệu thông tin vô tuyến, Luận án tiến sĩ kỹ thuật, Viện nghiên cứu Điện tử Tin Học - Tự động hóa [7] Trần Thị Thúy Quỳnh (2015), Nghiên cứu nâng cao hiệu hệ thống tìm phương sử dụng anten khơng tâm pha mơi trường nguồn tín hiệu tương quan, Luận án tiến sĩ kỹ thuật, Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội Tiếng Anh: [8] Adve R (1996), Elimination of the Effects of Mutual Coupling in Adaptive Thin Wire Antennas, PhD thesis, Syracuse University [9] Albagory Y and Ashour A (2013), ―MUSIC 2D-DOA Estimation using Split Vertical Linear and Circular Arrays‖, I J Computer Network and Information Security, pp 12-18 [10] Borgiotti, G V and Kaplan L J (1979), ―Superresolution of uncorrelated interference sources by using adaptive array techniques‖, IEEE Transactions on Antennas and Propagation, AP-27, pp 842-845 [11] Buhong W., Hontat H and Mookseng L (2010), ―Decoupled 2D direction of arrival estimation using compact uniform circular arrays in the presence of elevationdependent mutual coupling‖, IEEE Trans Antennas Propag, pp 747–755 [12] Chen J., Wu Y., Cao H and Wang H (2011), ―Fast Algorithm for DOA Estimation with Partial Covariance Matrix and without Eigendecomposition‖, Journal of Signal and Information Processing, pp 266-269 115 [13] Collin R E and Zeucker FJ (1969), Antenna Theory – Part I, McGraw Hill Book Company [14] Dai F., Liu Y and Chen L (2012), ―A Hybrid Localization Algorithm for Improving Accuracy Based on RSSI/AOA in Wireless Network‖, International Conference on Computer Science & Service System (CSSS) [15] Dehghan S M M., Haidari S and Mordi H (2015), ―Toward aerial simultaneous target localization and obstacle estimation using RSSI rd observations‖, RSI International Conference on Robotics and Mechatronics (ICROM), Tehran, pp 517 – 522 [16] Doğan M C and Mendel J M (1995), ―Applications of cumulants to array processing—Part I: aperture extension and array calibration‖, IEEE Trans Signal Process, pp 1200–1216 [17] Dong-lin Y., Wei-tao L and Qian-lin Ch (2017), ―2D-DOA Estimation for Coprime L-shaped Arrays with MUSIC Algorithm‖, International Conference on Computer, Electronics and Communication Engineering [18] Eiges R and Griffitths H D (1994), ―Mode Space Spatial Spectral Estimation for Circular Arrays‖, IEEE Proceedings on Radar, Sonar and Navigation, vol 141, pp 300–306 [19] Emanuël A P Habets (2007), ―Generating sensor signals in isotropic noise fields‖, The Journal of the Acoustical Society of America, https://doi.org/10.1121/1.2799929 [20] Evans J E., Johnson J R., Sun D F (1981), ―High Resolution Angular Spectrum Estimation Techniques for Terrain Scattering Analysis and Angle of Arrival Estimation‖, Proceedings 1st ASSP Workshop Spectral Estimation, pp 134–139 [21] Fishler E and Poor H V (2005), ―Estimation of the number of sources in unbalanced arrays via information theoretic criteria‖, IEEE Trans Signal Process, pp 3543–3553 [22] Fuli R (1990), ―Analysis of Min-norm and MUSIC with Arbitrary Array Geometry‖, IEEE Trans on AES, vol.26(6), pp 976-985 [23] Gabriel W F (1980), ―Spectral analysis and adaptive array superresolution techniques‖, Proceedings of the IEEE, pp 654-666 [24] Gan M., Meissner P., Mani F., Leitinger E., Frohle M., Oestges C., Itrisal K and Zemen T (2014), ―Low-complexity sub-band divided ray tracing for uwb indoor channels‖, IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), pp 305–310 [25] Gavish M (1993), ―Performance Analysis of the Via ESPRIT Algorithm‖, IEE-Proc-F, vol 140(2), pp 123-128 116 [26] Girod L., Lukac M., Trifa V and Estrin D (2006), ―The Design and Implementation of a Self-Calibrating Distributed Acoustic Sensing Platform‖, Proc Fourth Int’l Conf Embedded Networked Sensor Systems, pp 71-84 [27] Golub G H (1996), ―CF van Loan Matrix computations‖, The Johns Hopkins [28] Goud P., Sesay A and Fattouche M (1991), ―A Spread Spectrum Radiolocation Technique and Its Application to Cellular Radio‖, Proc IEEE Pacific Rim Conf Comm., Computers and Signal Processing, vol 2, pp 661-664 [29] Haidari S (2016), ―RF source Localization using Reflection Model in NLOS Condition‖, International Conference on Robotics and Mechatronics [30] Han F M and Zhang X D (2005), ―An ESPRIT-like algorithm for coherent DOA estimation‖, IEEE Antennas Wirel Propag, pp 443–446 [31] Harry B (1990), ―Resolution Threshold Beamspace MUSIC for Two Closely Spaced Emitters‖, IEEE Trans on ASSP, vol 38(9), pp 723-738 [32] Hill R., Bates R and Waters, S (1990), ―On centrohermitian matrices‘‘, siam J Matrix Anal, vol.11, pp 128-238 [33] Hua Y and Sarkar T K (1990), ―Matrix pencil method for estimating parameters of exponentially damped/undamped sinusoids in noise‖, IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol 38, pp 814-824 [34] Hua Y., Sarkar T K and Weiner D D (1991), ―An L-shape array for estimating 2-D directions of wave arrival‖, IEEE Trans Antennas Propagation, pp 143–146 [35] Huang L., Wu S and Li X (2007), ―Reduced-rank MDL method for source enumeration in high-resolution array processing‖, IEEE Trans Signal Process, pp 5658–5667 [36] Jeng S., H and Lin G (1997), ―Multi-Path Direction Finding with Subspace Smoothing‖, IEEE Transactions on ASSP, vol 5, pp 3485–3488 [37] Jin B., Xu X and Zhang T (2018), ―Robust Time-Difference-of-Arrival (TDOA) Localization Using Weighted Least Squares with Cone Tangent Plane Constraint‖, Sensors, 18, 778 [38] Johnson R L and Miner G E (1986), ―Comparison of supperresolution algorithms for radio direction finding‖, IEEE Trans on Aerosp Electro Syst, vol AES-22, pp 432-442 [39] Kareem A (2007), Modified UCA-ESPRIT and Modified UCA-ROOT-MUSIC For Estimating DOA Of Coherent Signals Using One Snapshot, PhD thesis Bachelor of Computer Engineering, Ajman University of Science and Technology [40] Khmou Y and Safi S (2018), 2D Direction Of Arrival Estimation with Modified Propagator, Department of Mathematics and Informatics, 117 polydiscplinary faculty, Beni Mellal, Morocco [41] Konrad L and Matt W (2007), ―A Robust, decentralized approach to RFBased Location Tracking”, Personal and Ubiquitous Computing, vol 11, no 6, pp 489-503 [42] Lagunas-Hemandez M.A and Gasull-Llampallas A (1984), ―An improved maximum likelihood method for power spectral density estimation‖, IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, pp 170-173 [43] Lang S W and Mc Clellan J H (1982), ―Multidimensional MEM spectral estimation‖, IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ASSP-30, pp 880-887 [44] Lau C K E., Adve R S and Sarkar T K (2002), ―Combined CDMA and Matrix pencil direction of arrival estimation‖, IEEE Vehicular Technology Conference, vol 1, pp 496 - 499 [45] Liao H., Gan L and Wei P (2011), ―Novel 2-D ESPRIT Algorithm for 2-D DOA Estimation‖, Journal of Information & Computational Science 8, pp 1861-1871 [46] Linebarger D A., DeGroat R D and Dowling E.M (1994), ―Efficient direction-finding method employing forward–backward averaging‘‘, IEEE Trans Signal Processing, vol 42, pp 2136-2145 [47] Liu Sh (2014), ―Generalization Propagator Method for DOA Estimation‖, Progress In Electromagnetics Research M, vol.37, pp 119-125 [48] Lua C K E (2003), Minimum norm mutual coupling compensation with applications in Matrix Pencil direction of arrival estimation, PhD thesis, Unuversity of Toronto [49] Lutao L., Qingbo J and Yilin J (2011), ―Improved Fast DOA Estimation Based on Propagator Method‖, APSIPA ASC [50] Marcos S and Benidir A (1995), ―The propagator method for source bearing estimation‖, Signal Processing, vol 42(2), pp 121-138 [51] Mathews C P and Zoltowski M D (1994), ―Eigenstructure techniques for 2-D angle estimation with uniform circular arrays‖, IEEE Trans Signal Process, pp 2395–2407 [52] Michael L (1990), ―Maximum Likelihood Narrow-band Direction Finding and EM Algorithms‖, IEEE Trans on ASSP, vol 36(10), pp 1560-1577 [53] Munier J and Delisle G Y (1991), ―Spatial Analysis Using New Properties of the Cross-Spectral Matrix‖, IEEE Transactions on Signal processing, vol 39(3), pp 746- 749 [54] Pasad S., Williams R T., Mahalanabis A K and Sibul L H (1988), ―A transform-based covariance differencing approach for some classes of 118 parameter estimation problems‖, IEEE Trans., ASSP-36,(5), pp 631-641 [55] Pesavento M and Böhme J F (2002), ―Direction of arrival estimation in uniform circular arrays composed of directional elements‖, Proc Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop, pp 503–507 [56] Peter S (1989), ―MUSIC Maximum Likelihood and Cramer-Rao Bond‖, IEEE Trans on ASSP, vol 37(5), pp 720-741 [57] Pillai S U and Kwon B H (1989), ―Forward/backward spatial smoothing techniques for coherent signal identification‘‘, IEEE Trans Acoustic, Speech, Signal Processing, vol 37, pp 8-15 [58] Popovic Z B and Popovic B D (2000), Introductory Electromagnetics, Prentice Hall: Upper Saddle River, NJ, USA [59] Qian C., Huang L., Zeng W J and So H C (2014), ―Direction-of-arrival estimation for coherent signals without knowledge of source number‖, IEEE Sensors Journal, pp 3267–3273 [60] Qian Ch (2015), ―Localization of coherent signals without source number knowledge in unknown spatially correlated Gaussian noise‖, Signal processing, pp 170–178 [61] Rao B D and Hari K V S (1989), ―Performance Analysis of Root-Music‖, IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing, vol 37(12), pp 1939-1949 [62] Ren S., Ma X., Yan S and Hao Ch (2013), ―2-D Unitary ESPRIT-Like Direction-of-Arrival (DOA) Estimation for Coherent Signals with a Uniform Rectangular Array‖, Sensors, pp 4272-4288 [63] Ronald D (1993), ―The Constrained MUSIC Problem‖, IEEE Trans on SP, vol 41(3), pp 1445-1449 [64] Roy R and Kailath T (1989), ―ESPRIT - Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique‖, IEEE Transactions on Signal Processing, vol 37(7), pp 984–995 [65] Salem M., Ismail M and Misran N (2011), Validation of three-mensional ray-tracing algorithm for indoor wirless propagations, Int Sch Res Not Commun Netw [66] Sarkar T K and Pereira O (1995), ―Using the matrix pencil method to estimate the parameters of a sum of complex exponentials‖, IEEE Antennas Propagation Magazine, vol 37, pp 48-55 [67] Schroeder J., Galler S., Kyamakya K and Jobmann K (2007), ―NLOS detection algorithms for ultra-wideband localization‖, 4th Workshop on Positioning, Navigation and Communication, pp 159 –166 [68] Shan T J., Wax M and Kailath T (1985), ―On spatial smoothing for 119 direction-of-arrival estimation of coherent signals‖, IEEE Trans Acoust., Speech Signal Processing, vol ASSP-33, pp 806-811 [69] Simon H and Ray Liu K J (2010), Handbook on Array Processing and Sensor Networks, Wiley-IEEE Press [70] Stoica P (1990), ―Maximum Likelihood Method for Direction of Arrival Estimation‖, IEEE Trans on ASSP, vol 38(7), pp 1132-1143 [71] Stoica P and Moses R (1997), Introduction to Spectral Analysis, Upper addle River, NJ: Prentice Hall [72] Sun B (2013), ―MUSIC Based on Uniform Circular Array and Its Direction Finding Efficiency‖, International Journal of Signal Processing Systems [73] Talham R J (1981), ―Noise correlation functions for anisotropic noise field‖, J Acoustic Soc Amer., vol 69, pp 213-215 [74] Tang H., Nordebo S and Cijvat P (2014), DOA estimation based on MUSIC algorithm, Institutionen för Fysik och Elektroteknik [75] Tayem N (2005), 2-D DOA Estimation with Propagator Method for Correlated Sources under Unknown Symmetric Toeplitz Noise, Department of Electrical and Computer Engineering [76] Tayem N and Naraghi-Pour M (2007), ―Fast Algorithms for Direction of Arrival Estimation in Multipath Environment‖, IEEE Proceedings on Wireless Sensing and Processing II, vol 6577 [77] Tsung-Hsien L and Jerry M (1998), ―Azimuth and elevation direction finding using arbitrary array geometries‖, IEEE Trans Signal Processing, vol 46(7), pp 2061-2165 [78] Venkatraman S and Caffery J (2002), ―Location using LOS range estimation in NLOS environments‖, Vehicular Technology Conference, IEEE 55th, vol 2, pp 856 – 860 [79] Wang P., Lui Y and Zang Y (2010), ―Study of 2D DOA Estimation for Uniform Circular Array in Wireless Location System‖, I.J Computer Network and Information Security, pp 54-60 [80] Wang Y (2015), ―An Asymptotically Efficient Estimator in Closed-Form for 3D AOA Localization Using a Sensor Network‖, IEEE Transactions on Wireless Communications, pp 1536-1276 [81] Wang Y and Trinkl M (2013), ―Coherent Signals DOA Estimation in the Presence of Complex Noise‖, IGNSS Symposium [82] Wax M (1992), ―Detection and localization of multiple sources in noise with unknown covariance‖, IEEE Trans Signal Process., pp 245–249 [83] Wax M and Sheinvald, J (1994), ―Direction Finding of Coherent Signals via 120 Spatial Smoothing for Uniform Circular Arrays‖, IEEE Transactions on Antennas and Propagations, vol 42(5), pp 613–620 [84] Wax M and Thomas K (1985), ―Detection of signals by information theoretic criteria‖, IEEE Trans Acoust Speech Signal Process, pp 387–392 [85] Wielandt S and Strycker L (2017), ―Indoor Multipath Assisted Angle of Arrival Localization‖, Sensors [86] Wiliams T., Prasad S., A Mahalanabis K and Sibul L H (1988), ―An Improved Spatial Smoothing Technique for Bearing Estimation in a Multipath Environment‖, IEEE Transactions on Acoustics, Speech, Signal Processing [87] Xiaofei Z., Jianfeng L and Lingyun X (2011), ―Novel two-dimensional DOA estimation with L-shaped array‖, Journal on Advances in Signal Processing [88] Yang-Yang D., Chun-xi D and Wei L (2016), ―2-D DOA Estimation for Lshaped Array with Array Aperture and Snapshots Extension Techniques‖, IEEE, pp 1070-9908 [89] Yun Z and Iskander M.F (2005), ―Characterization of angle of arrival based on ray-tracing for an indoor wireless communications environment‖, IEEE/ACES International Conference on Wireless Communications and Applied Computational Electromagnetics, pp 736–739 [90] Zatman M (1998), ‗‗How Narrow Is Narrowband‘‘, IEE Proc.-Radar, Sonar Navig., vol 145(2), pp 85–91 [91] Zeng W J and Li X.L (2010), ―High-resolution multiple wideband and nonstationary source localization with unknown number of sources‖, IEEE Trans Signal Process., pp 3125–3136 [92] Zeng W J., Li X L and So H.C (2013), ―Direction-of-arrival estimation based on spatial-temporal statistics without knowing the source number‖, Signal Process, pp 3479–3486 [93] Zeng W J., Li X L and Zhang X D (2009), ―Direction-of-arrival estimation based on the joint diagonalization structure of multiple fourthorder cumulant matrices‖, IEEE Signal Process, pp 164–167 [94] Zeng W J., Li X.L and Zhang X.D (2009), ―Direction-of-arrival estimation based on the joint diagonalization structure of multiple fourthorder cumulant matrices‖, IEEE Signal Process, pp 164–167 [95] Zhang Q.T., Wong K.M., Yip P.C and Reilly J.P (1989), ―Statistical analysis of the performance of information theoretic criteria in the detection of the number of signals in array processing‖, IEEE Trans Acoust Speech Signal Process, pp 1557–1567 [96] Zhang T T., Lu Y L and Hui H T (2008), ―Compensation for the mutual 121 coupling effect in uniform circular arrays for 2D DOA estimations employing the maximum likelihood technique‖, IEEE Trans Aerosp Electron Syst, pp 1215–1221 [97] Zhengliang D and Bin B (2017), Computational Efficient Two-Dimension DOA Estimation for Incoherently Distributed Noncircular Sources With Automatic Pairing, National Digital Switching System Engineering and Technological Research Center [98] Zhen-Qing H., Zhi-Ping Sh., Lei H (2014), ―Covariance sparsity-aware DOA estimation for nonuniform noise‖, Digital Signal Processing, http://dx.doi.org/10.1016/j.dsp.2014.02.013 [99] Zhou M., Zhang X., Qiu X and Wang Ch (2015), ―Two-Dimensional DOA Estimation for Uniform Rectangular Array Using Reduced-Dimension Propagator Method‖, International Journal of Antennas and Propagation, Article ID 485351 [100] Ziskind I and Max M (1988), ―Maximum Likelihood Localization of Multiple Sources by Alternating Projection‖, IEEE Trans on ASSP, vol 36(10), pp 1553-1560 [101] Zoltowski M D., Haardt M and Mathews C P (1996), ―Closed-form 2-D angle estimation with rectangular arrays in element space or beamspace via unitary ESPRIT‖, IEEE Trans On Signal Process, pp 316-322 ... tài nghiên cứu: Nghiên cứu giải pháp nâng cao chất lượng định hướng nguồn xạ vô tuyến Mục tiêu nghiên cứu  Nghiên cứu phương pháp, thuật tốn mơ hình dàn ăng ten để tìm giải pháp định hướng. .. xuất giải pháp định hướng 2D điều kiện nhiễu màu, bất định thông tin tiên nghiệm số lượng nguồn xạ giải pháp định vị dựa kết định hướng Chương đề xuất hai giải pháp định hướng 2D nguồn xạ vô tuyến. .. phương pháp nghiên cứu; ý nghĩa khoa học thực tiễn luận án; bố cục trình bày Chương 1: Tổng quan định hướng nguồn xạ vô tuyến Chương giới thiệu chung định hướng nguồn xạ vô tuyến xác định hướng nghiên