Underdetermined direction of arrival estimation with nested circular ring arrays
İç içe geçmiş dairesel halkalı diziler ile sensör sayısından fazla geliş açısı tahmini
- Tez No: 899950
- Danışmanlar: PROF. DR. TEMEL ENGİN TUNCER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon - Sinyal İşleme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dairesel diziler, elemanlar arası mesafenin dalga boyunun yarısından az olduğu düzlemsel dizi geometrilerinde izometrik DoA kestirimi için idealdir. Ancak, kaynak sayısının sensör sayısını aştığı eksik tanımlı senaryolarda, bu diziler geniş huzme genişliği ve yüksek yan lob seviyeleri nedeniyle performans düşüklüğü yaşayabilir. Bu sorunlar mevcut literatürde yeterince ele alınmamıştır. Bu tezde, eksik tanımlı DoA kestiriminde doğruluğu artırmak amacıyla seyrekliğin ve dairesel simetrinin avantajlarını birleştiren yeni bir dizi yapısı olan İç İçe Geçmiş Dairesel Halkalı Diziler (NCRA) tanıtılmaktadır. NCRA, geleneksel dairesel dizilere göre daha büyük bir efektif açıklık sağlayarak daha dar bir huzme genişliği ve azaltılmış yan lob seviyeleri sunabilmektedir, bu da daha iyi bir çözünürlük ve daha doğru DoA kestirimleri ile sonuçlanır. Bu özellikler, NCRA'nın aynı sensör sayısına sahip Dairesel Tekdüzen Dizi (UCA) ile karşılaştırıldığında, kaynakları daha doğru bir şekilde konumlandırabilmesini sağlar. Tezde, eksik tanımlı ve fazla tanımlı (overdetermined) senaryolar ile ilişkili/koherent ve ilişkisiz kaynaklar incelenmiştir. Eksik tanımlı durum, özellikle koherent kaynaklar için zorlu bir senaryodur. Bu durumları ele almak için Maksimum Olabilirlik Kestirisicisi (MLE) kullanılarak kovaryans matrislerinin tahmini ve Seyrek Bayesian Öğrenmesi (SBL) gibi teknikler kullanılmıştır. Ayrıca, eksik tanımlı senaryoların yönetimi için gözlemleri daha yüksek bir boyuta taşımak amacıyla Khatri-Rao çarpımı kullanılmaktadır. Tezde, NCRA'nın tasarımı ve performansı, Cramér-Rao Alt Sınırı (CRLB) ile desteklenmiş çeşitli senaryolar üzerinden detaylı şekilde analiz edilmiştir. NCRA'nın izotropik özelliklerini korumanın yanı sıra geleneksel dairesel dizilere kıyasla belirgin şekilde daha iyi performans gösterdiği kanıtlanmıştır. Bu, NCRA'yı yüksek doğruluk ve güvenilirlik gerektiren ortamlarda eksik tanımlı DoA kestirimi için etkili bir çözüm haline getirmektedir.
Özet (Çeviri)
Circular arrays are optimal for achieving an isometric DOA response in planar geometries, especially when the inter-element spacing is less than half the operating wavelength. However, in underdetermined scenarios—where the number of sources exceeds the number of sensors—these arrays often experience performance degradation due to wider beamwidths and higher sidelobe levels. These limitations are not fully addressed in the existing literature. This thesis introduces a novel array structure, the Nested Circular Ring Arrays (NCRA), which combines the benefits of sparsity and circular symmetry to improve DoA estimation accuracy in these challenging cases. NCRA provides a larger effective aperture than traditional circular arrays, resulting in a narrower beamwidth and reduced sidelobe levels, which enhance resolution and yield more accurate DoA estimates. These improvements allow NCRA to more precisely localize sources compared to a Uniform Circular Array (UCA) with the same number of sensors. The thesis investigates both overdetermined and underdetermined scenarios, with a particular focus on the challenges posed by coherent sources in underdetermined cases. Techniques such as Maximum Likelihood Estimation (MLE) for covariance matrices and Sparse Bayesian Learning (SBL) are applied to these scenarios. Additionally, the Khatri-Rao product is used to effectively manage underdetermined cases by mapping observations to a higher dimension. A detailed analysis of NCRA's design and performance, supported by Cramér-Rao Lower Bound (CRLB) comparisons, demonstrates that NCRA not only maintains isotropic characteristics but also significantly outperforms conventional circular arrays. This makes NCRA a robust solution for underdetermined DoA estimation, particularly in environments demanding high accuracy and reliability.
Benzer Tezler
- Compressive sensing of cyclostationary propeller noise
Çevrimsel durağan pervane gürültüsü için sıkıştırmalı algılama
UMUT FIRAT
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKGÜL
- Dağıtık pasif sensör dizinleri ile kazazede konum tespiti
Victim location detection with distributed passive sensor arrays
MELİKE GİRGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKGÜL
- Dinamik ortamlar için yeni bir gerçek zamanlı evrimsel seyrüsefer planlama ve güdümleme sistemi
A new real time evolutionary navigation planning and guidance system for dynamic environments
FERHAT UÇAN
Doktora
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR
- İlk varış zamanlarından sismik ortama ait istatistiksel parametrelerin kestirilmesi
Estimating medium statistical parameters using first arrival travel times
DENİZ VARILSÜHA
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE KAŞLILAR ŞİŞMAN