Geri Dön

Improvements in doa estimation by array interpolation in non-uniform linear arrays

Artıklı olmayan doğrusal düzensiz dizilerde dizi aradeğerlendirme ile geliş açısı tahminini geliştirme

PDF İndir

  1. Tez No: 180889
  2. Yazar: TEMEL KAYA YAŞAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TEMEL ENGİN TUNCER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Direction of Arrival Estimation, Nonuniform Linear Array, ArrayInterpolation, Root MUSIC
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

üoz˜ARTIKLI OLMAYAN DOGRUSALü ˙ ˙˙ ˙˙DUZENSIZ DIZILERDE DIZI˜ ˙ ˙ ˙ş şARADEGERLENDIRME ILE GELIS ACISI˙˙˙ ˙ş ˙TAHMININI GELISTIRMEYASAR, Temel KayaşYüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Mühendisli˜i Bülümüu u g ou uTez Yüneticisi: Doş. Dr. Engin TUNCERo cA˜ustos 2006, 83 sayfagBu şalışmada düzensiz do˜rusal dizilerde (NLA), geleneksel alt-uzay al-cs u ggoritmalarını kullanan geliş aşısı tahmini yüntemlerinin başarısını artırmaksc o sişin yeni bir yüntem ileri sürülmüştür.c o u u us uDüzenli do˜rusal diziler (ULA) düz bir hat uzerine eşit aralıklarla yer-u g u ü sleştirilen alıcı elemanlarından oluşur. ULA, Vandermonde matris yapısınas ssahip olup, bu yapı hızlı şalışan alt-uzay algoritmaları işin bir gerekliliktir.cs cNLA'nın ULA'dan farkı sadece bazı eksik elemanlardır. Bu eksik el-emanlar kovaryans matrisinde boşlukların oluşup, Vandermonde yapısınıns sbozulmasına neden olur. Bu nedenle alt-uzay algoritmaları bu durumda kul-lanılamaz. Do˜rusal programlama ve dizi arade˜erlendirme yüntemleri bug g oproblemi şozebilir. Ancak do˜rusal programlama işlem yükü aşısından şokcü g s uu c ca˜ırdır. Dizi arade˜erlendirme yüntemi ise aşısal ba˜ımlılık güstermesining g o c g oyanında sanal dizi eleman sayısının gerşek eleman dizi sayısına eşit olmasınıc sigerektirir.Bu tezde dizi arade˜erlendirme yüntemini ve tahmini başlangış aşılarınıg o s cckullanarak, yeni bir kovaryans matrisi tamamlama yüntemi ileri sürülmüştür.o u u us uTahmini başlangış aşılarının kullanımı, aşısal bülgeye ba˜ımlılı˜ı ortadans cc c o g gkaldırıp dizi arade˜erlendirmedeki en küşuk kareler hatasını da azaltmak-g uc ütadır. Sanal dizi eleman sayısının gerşek dizi eleman sayısından fazla ol-cmasını sa˜layan Wiener formülasyonu geliştirilmiştir. Ayrıca düşuk SNRg u s s us üseviyelerinde daha iyi tahminler alınmasını da sa˜lamıştır. Elde edilen yenig skovaryans matrisi, daha iyi sonuşlar almak işin kük-MUSIC algoritmasındac c okullanılmıştır. Ceşitli bilgisayar simülasyonları gerşekleştirilmiştir ve güste-s şs u c s s orilmiştir ki, ünerilen yüntem aynı sayıda elemana sahip ULA'ya güre DOAs o o otahmininde kaydade˜er bir gelişme sa˜lanmıştır. Bu yüntem ile ayrıca dahag s g s ofazla sayıda kaynak tespit edilebilmektedir.Anahtar süzcükler: Geliş Aşısı Tahmini, Düzensiz Do˜rusal Diziler, Diziou sc u gArade˜erlendirmesi, Kük MUSICg oii

Özet (Çeviri)

abstractimprovements in doaestimation by arrayinterpolation in non-uniformlinear arraysYASAR, Temel KayaM.Sc., Department of Electrical and Electronics EngineeringSupervisor: Assoc. Prof. Dr. Engin TUNCERAugust 2006, 83 pagesIn this thesis a new approach is proposed for non-uniform linear arrays(NLA) which employs conventional subspace methods to improve the direc-tion of arrival (DOA) estimation performance.Uniform linear arrays (ULA) are composed of evenly spaced sensor ele-ments located on a straight line. ULA?s covariance matrix have a Vander-monde matrix structure, which is required by fast subspace DOA estimationalgorithms.NLA differ from ULA only by some missing sensor elements. These miss-ing elements cause some gaps in covariance matrix and Vandermonde struc-ture is lost. Therefore fast subspace DOA algorithms can not be appliedin this case. Linear programming methods and array interpolation methodscan be used to solve this problem. However linear programming is compu-tationally expensive and array interpolation is angular sector dependent andirequires the same number of sensor in the virtual array.In this thesis, a covariance matrix augmentation method is developedby using the array interpolation technique and initial DOA estimates. Aninitial DOA estimate is obtained by Toeplitz completion of the covariancematrix. This initial DOA estimates eliminates the sector dependency andreduces the least square mapping error of array interpolation. A Wienerformulation is developed which allows more sensors in the virtual array thanthe real array. In addition, it leads to better estimates at low SNR. The newcovariance matrix is used in the root-MUSIC algorithm to obtain a betterDOA estimate. Several computer simulations are done and it is shown thatthe proposed approach improves the DOA estimation accuracy significantlycompared to the same number of sensor ULA. This approach also increasesthe number of sources that can be identified.

Geri Dön