Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 85 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
85
Dung lượng
811,41 KB
Nội dung
Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA MẠNH TÙNG XÁC ĐỊNH HƯỚNG ĐẾN CỦA TÍN HIỆU TRONG TRƯỜNG HỢP MƠ HÌNH DÃY ANTEN KHƠNG LÝ TƯỞNG Chun ngành : Kỹ thuật vơ tuyến -điện tử LUẬN VĂN THẠC SĨ Tp Hồ Chí Minh, tháng năm 2006 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học: TS Đỗ Hồng Tuấn Cán chấm nhận xét : PGS.TS Vũ Đình Thành Cán chấm nhận xét : TS Phan Hồng Phương Luận văn thạc sĩ bảo vệ HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠCSĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày 14 tháng năm 2006 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM ĐỘC LẬP – TỰ DO – HẠNH PHÚC Tp HCM, ngày 20 tháng 02 năm 2006 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Mạnh Tùng Ngày, tháng, năm sinh: 14/02/1981 Chuyên ngành: Kỹ thuật vô tuyến-điện tử I- TÊN ĐỀ TÀI: Phái: Nam Nơi sinh: Đà Nẵng MSHV:01404357 ‘Xác định hướng đến tín hiệu trường hợp mơ hình dãy anten khơng lý tưởng’ II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: • Nghiên cứu mơ hình thuật toán toán xác định hướng đến tín hiệu hệ thống anten thơng minh điều kiện lý tưởng khơng lý tưởng • Đề xuất phương pháp tự cân chỉnh hệ thống không lý tưởng phần mềm dựa vào ma trận lưu dãy, áp dụng cho dãy anten có cấu trúc gồm phần tử đẳng hướng điều kiện tín hiệu đến băng hẹp khơng tương quan • Thực mơ kiểm chứng đánh giá thông qua nhiều thông số khác III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ:20/02/2006 IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 30/6/2006 V- CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : TS ĐỖ HỒNG TUẤN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CN BỘ MÔN QL CHUYÊN NGÀNH Nội dung đề cương luận văn thạc sĩ Hội đồng chuyên ngành thông qua TRƯỞNG PHÒNG ĐT – SĐH TRƯỞNG KHOA QL NGÀNH LỜI CẢM ƠN Tơi xin kính gởi đến TS Đỗ Hồng Tuấn lời trân trọng tri ân với lòng biết ơn sâu sắc Thầy trực tiếp hướng dẫn, tạo điều thuận lợi tài liệu cho tơi lời khun bổ ích, giúp tơi hồn thành luận văn Tơi xin chân thành cảm ơn quý thầy cô trường Đại học Bách khoa, người truyền đạt kiến thức, định hướng nghiên cứu từ năm đại học sau này, năm sau đại học Đặc biệt, xin gởi lời cám ơn thầy cô môn Cơ Sở Kỹ Thuật Điện nói riêng Khoa Điện – Điện tử nói chung, nơi tơi cơng tác Các thầy cô tạo điều kiện vật chất tốt mà dành lời động viên tinh thần quý báu, giúp vững bước đường học tập Cuối xin cảm ơn gia đình bạn bè giúp đỡ, động viên suốt trình học tập nghiên cứu qua Tp.HCM, 30 tháng 06 năm 2006 Học viên CH K15 Mạnh Tùng i TÓM TẮT Đề tài liên quan đến ứng dụng hệ thống anten thông minh (Smart Antenna System- SAS) hệ thống thông tin di động Trong hệ thống này, dãy anten kết hợp với việc xử lý số tín hiệu để tạo đồ thị búp sóng cho búp sóng tạo dãy anten hướng phía di động mong muốn (gọi người sử dụng hay users), tạo null phía di động khác (cịn gọi nguồn nhiễu - inteferers) Việc tạo búp sóng null đòi hỏi phải biết trước hướng di động, sau hệ thống tạo đồ thị mong muốn Để tìm hướng tín hiệu, gọi DOA – Direction of Arrivals, người ta sử dụng thuật toán xác định hướng đến Các thuật toán thường dựa mơ hình dãy anten lý tưởng, yếu tố thay đổi vị trí phần tử dãy anten, xạ qua lại phần tử anten, không lý tưởng thiết bị, linh kiện điện tử ….thường không xét đến Việc không lý tưởng hệ thống dẫn đến vấn đề sai lệch pha, biên độ, …của tín hiệu đến, làm kết đạt thuật toán bị sai lệch, dẫn đến định hướng sai đó, làm giảm hiệu suất hệ thống Yêu cầu tất yếu phải tìm cách cân chỉnh (calibrate) hệ thống, nghĩa tìm cách bù cho sai lệch trên, đưa hệ thống trở trường hợp lý tưởng trước xử lý Đề tài trình bày thuật tốn tự cân chỉnh (auto-calibration) hệ thống phần mềm dựa ma trận lưu (array manifold matrix) dãy Việc cân chỉnh hệ thống thực với giả thiết nguồn tín hiệu tín hiệu đến băng hẹp không tương quan trường xa so với dãy anten dãy anten có hình dạng với phần tử anten đẳng hướng (omnidirectional antenna) Việc đánh giá hiệu thuật toán thể kết mô phỏng, so sánh với trường hợp lý tưởng nhiều thông số khác ii MỤC LỤC CHƯƠNG GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ VÀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU HIỆN NAY 1.2 MỤC ĐÍCH – ĐỐI TƯỢNG – PHẠM VI NGHIÊN CỨU 1.3 BỐ CỤC CỦA ĐỀ TÀI 1.4 Ý NGHĨA CỦA ĐỀ TÀI CHƯƠNG LÝ THUYẾT VỀ HỆ THỐNG ANTEN THÔNG MINH 2.1 MỘT SỐ ĐỊNH NGHĨA CƠ BẢN 2.1.1 Anten 2.1.1.1 Anten đẳng hướng (Omnidirectional antenna) 2.1.1.2 Anten định hướng (Directional antenna) 2.1.2 Dãy anten (Antenna array) 2.1.3 Các hệ thống anten thông thường (Antenna systems) 2.1.3.1 Các hệ thống phân vùng (Sectorized Systems ) 2.1.3.2 Các hệ thống phân tập (Diversity Systems) 2.1.4 Các hệ thống anten thông minh (Smart Antenna Systems) 10 2.1.4.1 Các hệ thống chuyển đổi búp sóng (Switched Systems) 10 2.1.4.2 Các hệ thống dãy thích nghi (Adaptive Array Systems) 11 2.2 MƠ HÌNH TÍN HIỆU TRONG BÀI TỐN SA 13 2.3 CÁC THUẬT TOÁN SA 19 2.3.1 Tạo búp sóng định hướng (DOB) 19 2.3.1.1 Tạo búp sóng cổ điển 20 2.3.1.2 Tạo búp sóng lái null 22 2.3.1.3 Tạo búp sóng tối ưu 23 2.3.2 Tạo búp sóng dựa tín hiệu tham chiếu tạm thời (TRB) 27 2.3.3 Tạo búp sóng dựa cấu trúc tín hiệu (SSBF) 31 2.4 CÁC THUẬT TOÁN DOA 33 2.4.1 Các phương pháp ước lượng phổ 34 2.4.1.1 Phương pháp Bartlett 34 iii 2.4.1.2 Phương pháp ước lượng MVDR 34 2.4.1.3 Phương pháp dự đốn tuyến tính 35 2.4.1.4 Phương pháp cực đại Entropy (MEM) 35 2.4.1.5 Phương pháp cực đại khả xảy (MLM) 37 2.4.2 Các phương pháp dựa cấu trúc trị riêng 37 2.4.2.1 Phương pháp MUSIC 38 2.4.2.2 Phương pháp cực tiểu chuẩn hóa (Min-Norm) 44 2.4.2.3 Phương pháp CLOSET 45 2.4.2.4 Phương pháp ESPRIT 45 2.4.3 Các vấn đề khác DOA 49 2.4.3.1 Tiền xử lý tín hiệu 49 2.4.3.2 Ước lượng số nguồn 50 2.4.3.3 Hiệu suất 51 2.4.3.4 Phân tích độ nhạy 51 CHƯƠNG XÁC ĐỊNH HƯỚNG ĐẾN CỦA TÍN HIỆU TRONG TRƯỜNG HỢP MƠ HÌNH DÃY ANTEN KHƠNG LÝ TƯỞNG 53 3.1 TỔNG QUAN 53 3.2 MƠ HÌNH BÀI TỐN KHÔNG LÝ TƯỞNG 54 3.3 GIẢI PHÁP 57 3.4 KẾT QUẢ 58 3.4.1 Đánh giá hiệu thuật tốn thơng qua RMSE 60 3.4.2 Đánh giá hiệu thuật tốn thơng qua xác suất phân giải 65 3.4.2.1 Xác suất phân giải SNR thay đổi 66 3.4.2.2 Xác suất phân giải khoảng cách nguồn thay đổi 66 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 68 iv DANH SÁCH CÁCH HÌNH Hình 2-1 Đồ thị phủ sóng anten đẳng hướng nhìn ngang nhìn từ xuống Hình 2-2 Đồ thị phủ sóng anten định hướng Hình 2-3 Các cấu hình hình học dãy anten Hình 2-4 Đồ thị phủ sóng hệ thống anten phân vùng Hình 2-5 Hệ thống chuyển đổi búp sóng Butler 11 Hình 2-6 Đồ thị phủ sóng dãy anten thích nghi 12 Hình 2-7 Sơ đồ hệ thống dãy thích nghi 12 Hình 2-8 Hệ tọa độ cầu .13 Hình 2-9 Mơ hỉnh tạo búp sóng băng hẹp 16 Hình 2-10 Cấu trúc tạo búp sóng làm trễ lấy tổng phần tử 21 Hình 2-11 Cấu trúc tạo búp sóng băng hẹp sử dụng tín hiệu tham chiếu 29 Hình 3-1 Mơ hình hệ thống anten .54 Hình 3-2 Cấu trúc hình học dãy anten sử dụng mô 59 Hình 3-3 Dạng phổ MUSIC 3D trường hợp lý tưởng SNR = 20dB 61 Hình 3-4 Dạng contour MUSIC trường hợp lý tưởng 61 Hình 3-5 Dạng phổ MUSIC 3D trường hợp không lý tưởng SNR = 20dB 62 Hình 3-6 Dạng contour MUSIC trường hợp khơng lý tưởng SNR = 20dB 62 Hình 3-7 Dạng phổ MUSIC 3D sau tiến hành bù sai số SNR = 20dB 63 Hình 3-8 Dạng contour MUSIC sau tiến hành bù sai số SNR = 20dB.63 Hình 3-9 RMSE ứng với hướng nguồn vị trí (φ1 ,θ1 ) = (400 , 600 ) 64 Hình 3-10 RMSE ứng với hướng nguồn vị trí (φ2 , θ ) = (450 , 450 ) 64 Hình 3-11 Xác suất phân giải SNR thay đổi, sử dụng thuật tốn MUSIC phổ 66 Hình 3-12 Xác suất phân giải khoảng cách góc thay đổi, sử dụng thuật toán 67 v DANH SÁCH CÁC BẢNG Bảng 3-1 Vị trí phần tử anten dãy hệ tọa độ (x, y, z) 59 Bảng 3-2 Các thông số sai số độ lợi, pha vị trí phần tử anten 60 vi THUẬT NGỮ - VIẾT TẮT AAS Adaptive Antenna System AMPS Advanced Mobile Phone System AOA Angle of Arrival ASIC Application Specific Integrated Chip BF Beam-former CDMA Code Division Multiplexing Access CM Constant Modulus CMA Constant Modulus Algorithm DOA Direction of Arrivals DOB Direction of Beam-former ESPRIT technique Estimation of signal parameters via rotational invariance FDMA Frequency Division Multiplexing Access FSK Frequency Shift Key GSM Global System for Mobile ILSE Iterative Least Square with Enumeration ILSP Iterative Least Square Projection LMS Least mean Square LM-CMA Least mean-Constant Modulus Algorithm MEM Maximum Entropy Method ML Maximum likelihood MLM Maximum likelihood Method MMSE Minimum mean square error MSE Mean square error MUSIC Multiple signal classification MVDR Maximum variance distortionless response PSK Phase Shift Key RMS Recursive Least Square SA Smart Antenna vii toán SNR thay đổi (Performance of Resolution vs SNR) khoảng cách hướng (Performance of Resolution vs Angular Separation) xem xét Xét dãy anten 3D với phần tử anten đẳng hướng sử dụng, mơ tả hình 3-2 Khoảng cách phần tử δ = 0.5λ0 với λ0 = c Tọa độ phần tử anten mơ tả f0 bảng sau: Bảng 3-1 Vị trí phần tử anten dãy hệ tọa độ (x, y, z) m 10 11 12 x (δ λ0 ) 0.5 0.5 0.5 0.5 y (δ λ0 ) 0 0.5 0.5 0.5 0 0.5 0.5 0.5 z (δ λ0 ) 0 0 0 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 Hình 3-2 Cấu trúc hình học dãy anten sử dụng mô 59 Các sai số biên độ, pha, vị trí phần tử giả sử có phân bố chuẩn với trung bình μ phương sai σ Các thông số cho bảng Bảng 3-2 Các thông số sai số độ lợi, pha vị trí phần tử anten Loại sai số Trung bình μ Phương sai σ Độ lợi 0.033 Pha 1.67 Vị trí 0.08 Với tượng xạ lượng phần tử giả sử công suất tiêu tán công suất xạ lại phần tử phần tử khác 10% công suất nhận 3.4.1 Đánh giá hiệu thuật tốn thơng qua RMSE Giả sử có nguồn tín hiệu khơng tương quan băng hẹp đặt vị trí (φ1 ,θ1 ) = (400 , 600 ) (φ2 ,θ ) = (450 , 450 ) Công suất nguồn giả sử đơn vị Mô thực với 10000 lần thử độc lập 200 snapshots sử dụng Hình 3-3 hình 3-4 cho thấy dạng phổ MUSIC 3D đường contour trường hợp mơ hình dãy anten lý tưởng SNR = 20dB Rõ ràng đỉnh phổ nằm vị trí (400 , 600 ) (450 , 450 ) từ dễ dàng xác định hướng đến tín hiệu 60 Hình 3-3 Dạng phổ MUSIC 3D trường hợp lý tưởng SNR = 20dB Hình 3-4 Dạng contour MUSIC trường hợp lý tưởng Hình 3-5 hình 3-6 dạng phổ contour MUSIC 3D ứng với trường hợp sử dụng thuật tốn MUSIC có sai số pha, biên độ , vị trí phần tử 61 tượng mutual coupling, SNR = 20dB Các đỉnh phổ khơng cịn nằm vị trí trường hợp rõ ràng xác định DOA Hình 3-5 Dạng phổ MUSIC 3D trường hợp không lý tưởng SNR = 20dB Hình 3-6 Dạng contour MUSIC trường hợp khơng lý tưởng SNR = 20dB 62 Hình 3-7 hình 3-8 dạng phổ MUSIC 3D thực sau tiến hành bù cho sai số pha, biên độ, vị trí mutual coupling, SNR = 20dB Dạng đồ thị trở lại hình dạng trường hợp lý tưởng đỉnh phổ sắc nét, dễ dàng xác định tín hiệu đến Hình 3-7 Dạng phổ MUSIC 3D sau tiến hành bù sai số SNR = 20dB Hình 3-8 Dạng contour MUSIC sau tiến hành bù sai số SNR = 20dB 63 Hiệu thuật tốn SNR thay đổi thể thơng qua đồ thị RMSE vs SNR (hình 3-9 hình 3-10) so sánh với trường hợp lý tưởng sử dụng thuật tốn MUSIC Hình 3-9 RMSE ứng với hướng nguồn vị trí (φ1 , θ1 ) = (400 , 600 ) Hình 3-10 RMSE ứng với hướng nguồn vị trí (φ2 , θ ) = (450 , 450 ) 64 RMSE nguồn thứ p (φ p , θ p ) tính cơng thức ⎞ ⎛ RMSE (θ p ) = 10 log10 ⎜ θˆp − θ p ⎟ [ dB ] ⎝ ⎠ (3.22) ⎞ ⎛ RMSE (φ p ) = 10 log10 ⎜ φˆp − φ p ⎟ [ dB ] ⎝ ⎠ Trong đó, φ p θ p giá trị góc phương vị góc nâng xác cịn φˆp θˆp giá trị ước lượng sử dụng thuật toán MUSIC Nhận xét : Có thể nhận thấy, sau bù phương pháp trình bày sử dụng thuật toán MUSIC, RMSE đạt gần với trường hợp lý tưởng 3.4.2 Đánh giá hiệu thuật tốn thơng qua xác suất phân giải Hiệu suất thuật tốn kiểm chứng thơng qua xác suất phân giải Xác suất phân giải định nghĩa xác suất phân biệt nguồn gần Sự phân giải nguồn kiểm chứng thông số khác nhau, chẳng hạn độ lệch (bias), phương sai (derivation)…Ở tiêu chuẩn xác định phân giải định nghĩa phương trình ngưỡng sau [28]: D (φc ,θ c ) = {D (φ1 ,θ1 ) + D (φ2 ,θ )} (3.23) ⎛ φ1 + φ2 θ1 + θ ⎞ , ⎟ ⎠ ⎝ đó, (φ p ,θ p ) , p = 1, vị trí nguồn gần nhau, (φc ,θ c ) = ⎜ vị trí trung tâm nguồn D (φ , θ ) Trong thực tế, ước lượng P (φ , θ ) chúng sử dụng số lượng mẫu liệu giới hạn, nghĩa { } Dˆ (φc ,θ c ) = Dˆ (φ1 ,θ1 ) + Dˆ (φ2 ,θ ) (3.24) Hai nguồn gọi phân biệt bất đẳng thức sau thỏa mãn: { } ΔD Dˆ (φc ,θ c ) − Dˆ (φ1 ,θ1 ) + Dˆ (φ2 ,θ ) > Từ xác suất phân giải cho : 65 (3.25) Pres = Pr {ΔD > 0} (3.26) 3.4.2.1 Xác suất phân giải SNR thay đổi Xác suất phân giải SNR thay đổi có ý nghĩa xem nguồn gần nhau, cách khoảng cách cố định với mức SNR xác định hướng nguồn Thực mô với nguồn gần vị trí (φ1 , θ1 ) = (120 ,120 ) (φ2 ,θ ) = (150 ,150 ) với 1000 lần thử độc lập 200 snapshots Kết mơ cho hình 3-11 Hình 3-11 Xác suất phân giải SNR thay đổi, sử dụng thuật toán MUSIC phổ Nhận xét : Độ phân giải thuật tốn trình bày so với MUSIC phổ SNR thay đổi sai lệch khoảng 10% với 1000 lần thử 200 snapshots Khi SNR lớn, thuật toán cho hiệu suất 100% 3.4.2.2 Xác suất phân giải khoảng cách nguồn thay đổi Xác suất phân giải khoảng cách nguồn đổi có ý nghĩa xem xét, với mức SNR cố định, nguồn có góc gần xác định hướng 66 Thực mơ với vị trí trung tâm nguồn (φc ,θ c ) = (120 ,120 ) , hướng đến tín hiệu gần cho : (φ1 ,θ1 ) = (φ1 − Δφ ( φ2 , θ ) = ( φ − Δφ 2, θ1 − Δθ ) (3.27) 2,θ − Δθ ) (3.28) với Δφ , Δθ khoảng cách góc phương vị góc nâng nguồn Định nghĩa khoảng cách góc hiệu dụng nguồn sau Θ Δφ + Δθ (3.29) Xác suất phân giải theo khoảng cách góc hiệu dụng cho hình 4-12, với 1000 lần thử độc lập 200 snapshots SNR = 10dB Hình 3-12 Xác suất phân giải khoảng cách góc thay đổi, sử dụng thuật tốn MUSIC phổ Nhận xét : Từ kết mô cho thấy, phương pháp trình bày so với MUSIC phổ lý tưởng ứng với trường hợp góc phân biệt khác cho sai lệch lớn khoảng 10% với 1000 lần thử 200 snapshots SNR = 10dB Khi góc lệch khoảng 100, hiệu suất xác định hướng nguồn 100% 67 Chương KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Đề tài đưa phương pháp để bù cho tượng không lý tưởng SAS thực tế, bao gồm sai số pha, độ lợi vị trí phần tử anten tượng xạ lượng phần tử dãy trường hợp dãy anten nguồn tín hiệu đến băng hẹp khơng tương quan Tính hiệu phương pháp cân chỉnh minh họa kết mô Qua nhiều thơng số đánh giá, thấy phương pháp họat động tốt điều kiện giả thiết cho Do thời gian thực hạn chế, đề tài giới hạn việc cân chỉnh hệ thống điều kiện giả thiết tín hiệu đến dãy tín hiệu băng hẹp khơng tương quan Đề tài tập trung vào phần xác định hướng đến tín hiệu, phần q trình xử lý SAS bao gồm phần : xác định hướng đến tạo búp sóng Trong tương lai, vấn đề cần phát triển bao gồm : • Mở rộng việc cân chỉnh hệ thống điều kiện tín hiệu đến tín hiệu tương quan Trong điều kiện vậy, sau cân chỉnh phải thực xử lý khơng gian trước sử dụng thuật tốn MUSIC phổ • Thực tiếp cơng đoạn tạo búp sóng điều kiện khơng lý tưởng, sau tiến hành cận chỉnh hệ thống xác định hướng đến • Cải tiến thuật toán để phương pháp nhanh hơn, đáp ứng thời gian thực tìm cách thực thuật tốn phần cứng để khảo sát tính thực tiễn phương pháp 68 PHỤ LỤC Từ (3.14), ta có A − TA C F = Tr ⎡⎣ AA H ⎤⎦ + Tr ⎡⎣ A C A C H ⎤⎦ − Re ⎡⎣ Tr ( AA C H T H ) ⎤⎦ 1/ n Trong Tr ( X ) = ∑ Xii , X i =1 F ⎛ m n 2⎞ = ⎜ ∑∑ xij ⎟ ⎝ i =1 j =1 ⎠ , X ∈ ^ m×n Do đó, việc cực tiểu F tương đương với cực đại Re ⎡⎣ Tr ( AAC H T H ) ⎤⎦ Đặt Π = AA CH dùng phân tích kỳ dị Π , viết Π dạng Π = UΣV H Trong đó, U V ma trận unita ( M × M ) tạo vector bên trái bên phải ứng với phân tích kỳ dị Π , Σ ma trận đường chéo Σ = diag (σ 11 , , σ MM ) với σ mm giá trị phân tích kỳ dị khơng âm ma trận Π Giả sử Π có hạng r σ 11 ≥ σ 22 ≥ ≥ σ rr > σ r +1r +1 = = σ LL = Thì Re ⎡⎣ Tr ( AA C H T H ) ⎤⎦ ≤ Tr ( Π H T H ) = Tr ( VΣU H T H ) = Tr ( ΣU H T H V ) Đặt Z = U H T H V dẫn đến Z ma trận unita Z mm ≤ 1, m = 1, , M Do r r m =1 m =1 Re ⎡⎣ Tr ( AA C H T H ) ⎤⎦ ≤ Tr ( ΣZ ) ≤ ∑ Z mm σ mm ≤∑ σ mm Cận biểu thức đạt Z mm = 1, m = 1, , r Một nghiệm chọn T T = VU H Khi đó, Z = U H T H V = U H UV H V = I 69 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] A J Paulraj, D Gesbert, C Papadias, “Smart Antennas for Mobile Communications”, Encyclopedia for Electrical Engineering, John Wiley Publishing, 2000 [2] Per H Lehne and Magne Pettersen, ”An Overview of Smart Antenna Technology for Mobile Communications Systems”, IEEE Communications Surveys, Fourth Quarter 1999, vol.2, no [3] Lal C Godara, “Applications of Antenna Arrays to Mobile Communications, Part I: Performance Improvement, Feasibility, and System Considerations”, Proceedings of the IEEE, vol 85, no 7, July 1997 [4] Lal C Godara, “Applications of Antenna Arrays to Mobile Communications, Part II: Beam-Forming and Direction of Arrivals Considerations”, Proceedings of the IEEE, vol 85, no 8, August 1997 [5] Buon Kiong Lau, “Applications of Adaptive Antennas in Third-Generation Mobile Communications Systems”, PhD thesis, November 2002 [6] Ralph O Schmidt, “Multiple Emitter Location and Signal Parameter Estimation”, IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol AP-34, pp 276-280, March 1986 [7] Ralph O Schmidt, “Multilinear Array Manifold Interpolation”, IEEE Transactions on Signal Processing, vol 40, no 4, April 1992 [8] Tuan Do-Hong, Peter Russer, “Wideband Direction of Arrival Estimation in the Presence of Array Imperfection and Mutual Coupling”, 70 [9] G V Tsoulos, “Smart antennas for mobile communication systems: benefits and challenges”, IEE Electronics and Communication Engineering Journals, vol 11, No 2, pp 84-94, April 1999 [10] Benjamin Freidlander, “Direction Finding in the Presence of Mutual Coupling”, IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol 39, no 3, March 1991 [11] Benjamin Freidlander, “Eigenstructure methods for direction finding with sensor gain and phase uncertainties”, Circuit Systems Signal Processing, vol 9, no 3, March 1990 [12] K M Buckley and X L Xu, “Spatial spectrum estimation in a location sector”, IEEE Trans Acoust., Speech, Signal Processing, vol ASSP-38, pp 18421852, 1990 [13] R Roy and T Kailath, “ESPRIT-Estimation of signal parameters via rotational invariance techniques”, IEEE Trans Acoust., Speech, Signal Processing, vol ASSP-37, pp 984-995, 1989 [14] Ercument Zorlu, “Effects of Frequency-Time Offsets on Smart Antenna Algorithms for W-CDMA”, Master Thesis, Sabanc University, 2003 [15] A Manikas and N Fistas, “Modelling and Estimation of Mutual Coupling Between Array Elements”, IEEE Proceedings of ICASSP, Vol.IV, pp.553556,1994 [16] Konstantinos V Stavropoulos and Athanassios Manikas, “Array Calibration in the Presence of Unknown Sensor Characteristics and Mutual Coupling”, EUSIPCO Proceedings, Vol.3, pp.1417-1420, September 2000 [17] J T-H Lo and S L Marple, Jr.,“Eigenstructure methods for array sensor localization,” in Proc IEEE ICASSP 1987, Dallas, TX, 1987, pp 2260-2263 71 [18] J Pierre, M Kaveh, “Experimental performance of calibration and directionfinding algorithms”, [19] Kapil R Dandekar, Hao Ling, and Guanghan Xu, “Smart Antenna Array Calibration Procedure Including Amplitude and Phase Mismatch and Mutual Coupling Effects”, 2000 International Conference of Personal Wireless Communications, December 2000 [20] Dandekar, K.R., H Ling, G Xu, "Experimental Study of Mutual Coupling Compensation in Smart Antenna Applications," IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 1, no 3, July 2002 [21] C M S See, “Sensor Array Calibration in the Presence of Mutual Coupling, Gain and Phase Mismatch”, Electronics Letters, 3rd March, 1994 [22] C Qi, Y Wang, Y Zhang and H Chen, , “DOA estimation and Mutual SelfCalibration for Multiple Subarrays”, IEEE Antennas and Propagation Society International Symposium, vol 4A, pp 6-9, 2005 [23] C Qi, Y Wang, Y.Zhang and H.Chen, “DOA estimation and self-calibration algorithm for uniform circular array”, IEEE Electronics Letters, vol 41, no 20, pp 1092-1094, Sep 2005 [24] H Hung, M Kaveh, “Focussing Matrices for Coherent Signal-Subspace Processing”, IEEE Trans on Acoustics, Speech and Signal Processing, vol 36, No 8, August 1988 [25] A Brorck, Numerical Methods for Least Squares Problems, SIAM, 1996 [26] Steven J Leon, Linear Algebra with Applications, Prentice Hall International Inc , 1998 [27] Leon W Couch II, Modern Communications Systems, Principles and Applications, Prentice Hall International, Inc , ISBN 0-13-185778-9 72 [28] Q T Zhang, “ Probability of Resolution of the MUSIC Algorithm”, IEEE Trans on Signal Processing, vol 43, no 4, 1995 [29] M Kaveh, A J Barabell, “The Statistical Performance of the MUSIC and the Minimum-Norm Algorithms in Resolving Plane Waves in Noise”, IEEE Trans on Acoustics, Speech and Signal Processing, vol ASSP-34, No 2, August 1986 [30] H B Lee, M S Weigrovitz, “Statistical Characterization of the MUSIC Null Spectrum”, IEEE Trans on Signal Processing, vol 39, no 6, 1991 [31] Benjamin Friedlander, “A sensitivity of the MUSIC Algorithm”, IEEE Trans on Acoustics, Speech and Signal Processing, vol 38, No 10, August 1990 [32] Friedlander, B.; Weiss, A.J., ”Effects of model errors on waveform estimation using the MUSIC algorithm”, IEEE Trans on Signal Processing, vol 42, pp 147-155, 1994 [33] A.J Weiss and B Friedlander, “Effects of model errors on the resolution threshold of the MUSIC algorithm”, IEEE Trans on Signal Processing, vol 42, pp 1519-1526, 1994 [34] R Hamza and K Buckley, “An analysis of weighted eigenstructure methods in the presence of sensor errors”, IEEE Trans on Signal Processing, vol 43, pp 1140-1150, 1995 73 ... MSHV:01404357 ? ?Xác định hướng đến tín hiệu trường hợp mơ hình dãy anten khơng lý tưởng? ?? II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: • Nghiên cứu mơ hình thuật tốn tốn xác định hướng đến tín hiệu hệ thống anten thông... Lý thuyết hệ thống anten thơng minh, với phần : • Hệ thống anten thơng minh • Tạo búp sóng hệ thống anten thơng minh • Xác định hướng đến tín hiệu thuật toán xác định hướng đến Chương : Xác định. .. định hướng đến tín hiệu trường hợp mơ hình dãy anten khơng lý tưởng, trình bày : • Mơ hình tốn khơng lý tưởng • Giải vấn đề • Các kết mơ Chương : Kết luận hướng phát triển đề tài 1.4 Ý NGHĨA CỦA