Loại bỏ nhiễu và beamforming thích ứng một phần

Các yêu cầu tính toán của mỗi của mỗi lần cập nhập trong tính toán của thuật toán thích nghi tỉ lệ với vector trọng số M chiều hoặc bình phƣơng chiều M2. Nếu M là rộng , yêu cầu này là khá khó và thực tế thực hiện thời gian của nó thƣờng thƣờng giảm

M.Hơn nữa, tỷ lệ ở thuật toán thích ứng hội tụ tới giải pháp tối ƣu có thể chậm so với đô rộng M . Thích ứng tính chất thuật toán hội tụ có thể cải thiện bằng cách giảm M

Khái niệm „cấp độ tự do‟ là thích hợp hơn nhiều để thảo luận số lƣợng của trọng số Sự thảo luận trong phần này là tổng quát, cung cấp những loại khác nhau của beamformer mặc dù mƣợn nhiều những ký hiệu của GSC. Giả sử beamformer là mô tả bằng cấu trúc thích ứng của công thức 3.7 ở đó tín hiệu mong muốn yd thu đƣợc

0

wH

d

y  xvà vector dữ liệu u, và H

uT x. Nhƣ vậy, đầu ra của beamformer là ywHx

ở đâyww0TwM . Trong việc phân biệt hoàn toàn và sự thực hiện thích ứng một phần, ta tách T thành hai ma trậnC Tn M. Định nghĩa của phụ thuộc vào beamformer riêng và thể hiện bản đồ ở đó làm giảm mức độ tự do. MSC và GSC là thu đƣợc nhƣ

Nguyễn Thanh Tùng Trang 69

một trƣờng hợp đặc biệt của sử thể hiện này. Trong MSC wo có N vector chọn cảm biến chính, là N bằng N-1 ma trận nó chọn N-1 cảm biến phụ có thể từ những đặt hoàn chỉnh của N cảm biến, và là N-1 bằng M ma trận nó đƣợc chọn từ M cảm biến phụ thực sự đƣợc sử dụng. Trong phần của GSC, wo và Cn là những định nghĩa nhƣ phần 3.3 và TM có N-L bởi M ma trận nó làm giảm cấp độ tự do.

Mục tiêu của thiết kế beamformer thích ứng một phần là chọn TM (hoặc T) nhƣ một sự triệu tiêu thành phần nhiễu là vẫn có kể cả khi M là nhỏ. Xem ra điều này là điều căn bản, xem xét những vấn đề của mô phỏng loại bỏ hai nguồn băng tần nhỏ từ hƣớng…. ở tần số … Sự loại bỏ hoàn hảo của những nguồn đó yêu cầuwHd( , 1 0)0

và wHd( , 2 0)0 wMdo vậy ta chọn wM nhƣ sau:

 

1 0 2 0 1 2

w [MH T dH ( ,  )T dH ( ,  )) g g, (3.30)

ở đó gi wH0d( , i 0) là đáp ứng của w0 nhánh tới nhiễu thứ i. Giả sử

1 0

( , )

H

T d   và T dH ( , 2 0) là độc lập tuyến tính và khác không, và có M≥2, do vậy ở mỗi một wM tồn tại nhƣ ở công thức 30. Mở rộng lý do này, ta xem là wM có thể chọn để loại bỏ M nhiễu băng hẹp, độc lập của T. Tất cả những sự loại bỏ xảy ra nếu wM

chọn đáp ứng của TwMlà một tính toán hoàn hảo w0 nhánh đáp ứng nhiễu. Tổng quát,

M nhiễu băng hẹp có thể loại bỏ sử dụng M thích ứng mức độ tự do với hạn chế tƣơng đối trên T.

Không có quy tắc nào tồn tại trong trƣờng hợp băng thông rộng. Ở đây sự loại bỏ hoàn toàn của một nhiễu đơn yêu cầu việc chọn lựa TwMVí điều đó đáp ứng của nhánh thích ứng wHMT dH ( , 1 0)phù hợp với đáp ứng của nhánh w0 ,w0Hd( , 1 0) qua những tần số băng thông của nhiễu. Trong trƣơng hợp này, mức độ của sự loại bỏ phụ thuộc vào làm thế nào phù hợp hai đáp ứng và phụ thuộc vào hƣớng nhiễu, định nghĩa

Nguyễn Thanh Tùng Trang 70

tần số và T. Sự loại bỏ tốt có thể bao gồm trong một vài tính huống khi M=1, khi đó trong những giá trị lớn hơn của M kết quả là loại bỏ kém.

3.6. Kết luận

Một beamformer tạo thành một tín hiệu đầu ra vô hƣớng nhƣ sự kết hợp trọng số của những dữ liệu nhận ở một mảng cảm biến. Trọng số xác định đặc tính lọc không gian của beamformer và cho phép tách tín hiệu có tần số chồng chéo nhau nếu chúng tới từ các hƣớng khác nhau. Trọng số trong beamformer độc lập dữ liệu là đƣợc chọn cung cấp một đáp ứng cố định độc lập cho dữ liệu nhận. Thống kê tối ƣu beamfomer chọn những trọng số tối ƣu đáp ứng beamformer phụ thuộc vào thống kê của dữ liệu. Thống kê dữ liệu là thƣờng xuyên không rõ và có thể thay đổi với thời gian do thuật toán đáp ứng là sử dụng để có đƣợc các trọng số hội tụ với giải pháp thống kê tối ƣu. Tính toán và đáp ứng thời gian xem xét sử dụng beamformer đáp ứng một phần với các mảng bao gồm số lƣợng lớn của cảm biến

CHƢƠNG 4 THIẾT KẾ BÊN THU GNSS ĐA KÊNH ĐA BEAMFORMING GIẢM NHIỄU