Khả năng phân biệt góc

Một phần của tài liệu Phát triển thuật toán ước lượng sóng tới trong hệ thống thông tin vô tuyến điện thế hệ tiếp theo (Trang 77 - 84)

L ỜI NÓI ĐẦU

3. Mô phỏng

3.3. Khả năng phân biệt góc

Trước tiên ta thực hiện với ước lượng một nguồn sóng tới để xác định ra góc tới nhỏ nhất mà thuật toán của ta có thể ước lượng được. Cho tín hiệu có số snapshot = 1, xét các trường hợp khi SNR = [10, 20, 30] và số phần tử trong dàn anten thay đổi N = [4, 8, 10]

Bảng 3.12 Kết quả ước lượng góc tới nhỏ nhất.

Số phần tử dàn N SNR Góc tới ban đầu DOA 4 23 23.1603 8 15 15.0043 10 10 13 13.0421 4 13 13.0076 8 12 12.0032 10 20 11 11.0078 4 8 8.0048 8 7 7.0067 10 30 6 6.0074

Nhìn vào bảng ta thấy đối với mỗi trường hợp SNR và M khác nhau ta sẽ có góc tới nhỏ nhất của tín hiệu là khác nhau. Trong trường hợp SNR=30dB và số phần tử dàn anten của ta là 10 thì phương pháp MP có thể ước lượng góc tới khoảng 60.

Xét đến khả năng phân biệt 2 nguồn tín hiệu. Xét hai nguồn sóng tới với góc tới có góc tới là [400, 500] với số snapshot = 1, lần lượt các trường hợp SNR = [10, 20, 30]dB và số phần tử dàn anten thay đổi N = [4, 8, 10]. Ta có bảng kết quả như sau:

Bảng 3.13 Kết quả ước lượng độ phân biệt góc

Góc tới ban đầu DOA

Số phần tử dàn anten N SNR Tín hiệu 1 Tín hiệu 2 Tín hiệu 1 Tín hiệu 2 4 35 89 34.0153 99.8524 8 35 81 35.4939 81.2160 10 10 35 74 35.6935 74.1915 4 35 89 35.6097 100.7776 8 35 56 35.0778 56.3891 10 20 35 45 35.7644 45.3730 4 30 89 31.3018 96.3696 8 40 50 40.2880 50.5147 10 30 40 47 40.6595 47.2165

Từ kết quả trên ta thấy rằng DOA của thuật toán MP phụ thuộc rất lớn vào số phần tử anten trong dàn cũng như tỷ số SNR. Đối với hầu hết các trường hợp của SNR khi số phần tử dàn anten là 4 đều cho ta kết quả không chính xác. SNR nhỏ thì độ phân biệt góc hay khoảng cách giữa hai góc tới là khá lớn. Chỉ khi tỷ số SNR = 30dB và số phần tử dàn anten là 10 thì độ phân biệt góc tới của hai tín hiệu tới là 70. Một lần nữa ta nhận thấy rằng đối với phương pháp MP thì SNR sẽ nằm trong khoảng 30dB cho ước lượng là tốt hơn cả.

4. Kết luận

Trong chương này chúng ta đã đi chi tiết về phương pháp MP. MP là một phương pháp mới và cho tới thời điểm hiện nay MP là một thuật toán ước lượng cho kết quả tới ưu hơn so với các phương pháp khác và nó cũng là thuật toán ước lượng duy nhất dựa trên dữ liệu tín hiệu đến trực tiếp. Dựa vào các kết quả mô phỏng ta cũng có thể thấy, thuật toán MP cũng vẫn còn phụ thuộc vào tỉ số SNR của tín hiệu.

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI

MP là một thuật toán ước lượng tuy đã được phát triển về học thuyết từ rất lâu nhưng sự triển khai của nó ở trong thực tế vẫn còn là mới mẻ. Trong luận văn này tôi đã thực hiện một nghiên cứu nhỏ về thuật toán MP được ứng dụng trong việc định vị hướng sóng tới của một tín hiệu ngẫu nhiên. Với phần mềm mô phỏng Matlab tôi đã đưa ra được ước lượng góc tới của tín hiệu cần ước lượng và đưa ra được minh họa bằng hình vẽ kết quả RMSE của tín hiệuđó.

Như trong chương 1 chúng ta đã biết DOA chỉ là một trong số rất nhiều các kỹ thuậtđịnh vị khác. luận văn này cũng chỉ là một phần ứng dụng nhỏ của thuật toán MP vào trong kỹ thuật DOA. Vì vậy mà chúng ta có thể phát triển sựứng dụng của phương pháp MP vào nhiều kỹ thuật định vị khác như TOA, TDOA hay các kỹ thuật lai để kết quả ước lượng ngày càng chính xác hơn. Ngày nay khi các dịch vụ về định vị dẫn đường ngày càng phát triển thì một thuật toán với kết quả ước lượng chính xác cao được đánh giá cao hơn. Nhiều các ứng dụng mới như Smart - Campus cũng như các ứng dụng khác đã được triển khai như GPS, E911, định vị tàu biển,… vẫn đang đòi hỏi những thuật toán định vị có độ chính xác cao như MP. Và ưu điểm lớn nhất của phương pháp này là làm việc trực tiếp với dữ liệu tín hiệu thời gian thực thu được đó chính là yêu cầuđầu tiên và quan trọng nhất với các hệ thốngđịnh vị.

HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI

1. Thực hiện thuật toán MP với các tín hiệu tương quan băng rộng và trong môi trường có nhiễu đa đường.

2. Thực hiện thuật toán MP trên phần cứng DSP hoặc FPGA để có thể đưa thuật toán vào ứng dụng trong các thiết bị đầu cuối viễn thông.

3. Thực hiện một số thuật toán ước lượng hướng sóng tới khác như MUSIC, ESPRIT để so sánh và đánh giá khả năng ứng dụng vào thực tế của thuật toán MP.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] George A.Mizusawa “Performance of Hyperbolic Position Location Techniques for CDMA”

[2] W.A Gardner and Chih – Kang Chen “Signal Selective Time Difference Of Arrival Estimation for Passive Location of Man-Made Signal Source in Highly Corruptive Environments, Part I, Theory and Method” IEEE Transaction on Signal Processing, vol.40, no.5, pp1108-1184, May 1992

[3] W.R Hahn and S.A Tretter “Optimum Processing for Delay-Vector Estimation in Passive Signal Analysis”

[4] C.H Knapp and G.C Carter, “The Generalized Correlation Method for Estimation of Time Delay”

[5] W.A Gardner and Chih – Kang Chen “Signal Selective Time Difference Of Arrival Estimation for Passive Location of Man-Made Signal Source in Highly Corruptive Environments, Part II, Algorithms and Performance” IEEE Transaction on Signal Processing, vol.40, no.5, pp1185-1197, May 1992

[6] W.H Toy “Position-Location Solution by Taylor-Series Estimation,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic System, vol. AES-12, pp 187-194, March 1976

[7] D.J Torrieri, “Statistical theory of Passive Location Systems,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. AES-20, no.2, pp 183-198, March 1984

[8] D.W Tufts and R.Kumaresan “Estimation of Frequencies of Multiple Sinusoids: Making Linear Prediction Perform like Maximum Likehood,” Pro, IEEE vol.70, pp 975-989, Sep 1982

[9] R.Kumaresan and D.Tufts, “Estimating the Parameters of Exponentially Damped Sinusoids and pole-zero Modeling in Noise,” IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing, vol. ASSP – 30, pp 833-840, Dec 1982

[10] T.K Sarkar, O.Pereira, “Using Matrix Pencil Method to Estimate the Parameters of Sum of Complex Exponentials,” IEEE. Antennas ang Propagation Magazine, vol. 37, No.1, pp 48-55, Feb 1995

[11] Y.Hua, T.K Sarkar, “Matrix pencil method for Estimating Parameters of Exponentially Damped/Undamped Sinusoids in Noise,” IEEE Trans on Acoustics, Speech and Signal Processing, vol. 38, No.5, pp 814-824, May 1990

[12] Y.Hua, T.K. Sarkar, “Generalized Pencil-of-Function Method for Extracting Poles of an tôi system from Its Transient Respone,” IEEE Trans. Antennas Propagation, vol. 37, No.2, pp 229-234, Feb 1989

[13] E.C Levy, “Complex Curve Fitting,” IRE Transactions on Automatic Control, vol. AC-4, pp. 37-44, may 1959

[14] C.K.E. Lau, R.S. Adve, “Combined CDMA and Matrix Pencil Direction of Arrival Estimation,” IEEE 56th Vehicular Technology Conference, vol 1, pp 496-199, Fall 2002.

[15] Lâm Hồng Thạch, Vũ Văn Yêm, Nguyễn Quốc Bình và Phan Anh, "Giới hạn số nguồn sóng tới có thể ước lượng khi sử dụng phương pháp đa tần" Hội thảo khoa học

quốc gia lần thứ 4 về Nghiên cứu, phát triển và ứng dụng Công nghệ thông tin và truyền thông ICT.rda’08.

[16] Vũ Văn Yêm, Lâm Hồng Thạch, Phan Anh, "Ứng dụng thuật toán MUSIC trong việc xác định vị trí tàu thuyền đánh cá loại vừa và nhỏ hoạt động ở vùng ven biển". Tạp chí Điện tử ngày nay, 2007.

[17] Lâm Hồng Thạch, Vũ Văn Yêm, Phan Anh, “Giới hạn phân biệt hướng sóng tới khi sử dụng thuật toán MUSIC", Hội nghị thông tin và định vị vì sự phát triển của kinh tế biển Việt nam, 2007.

[18] J.Foutz , A. Spanias, M. K. Banavar “Narrowband Direction of Arrival Estimation for Antenna Arrays”(2008) Morgan & Claypool Publishers.

[19] Sathish Chandran “Advances in direction-of-arrival estimation” (2006) ARTECH HOUSE, INC. 685 Canton Street Norwood, MA 02062

Một phần của tài liệu Phát triển thuật toán ước lượng sóng tới trong hệ thống thông tin vô tuyến điện thế hệ tiếp theo (Trang 77 - 84)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(84 trang)