Luận văn: Ước lượng hướng sóng tới tín hiệu cao tần bằng giải thuật độ phân giải cao

Luận văn về ước lượng hướng sóng tới tín hiệu cao tần sử dụng giải thuật độ phân giải cao cho hệ thống thông tin vô tuyến đa ăngten.

• Tác giả: Nguyễn Mậu Khuê
• Người hướng dẫn: PGS. Vũ Văn Yêm
• Trường học: Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện Tử
• Đề tài: Ước Lượng Hướng Sóng Tới Của Tín Hiệu Cao Tần Dùng Giải Thuật Độ Phân Giải Cao Ứng Dụng Cho Hệ Thống Thông Tin Vô Tuyến Đa Anten
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2010
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• ĐẶT VẤN ĐỀ
• TÓM TẮT LUẬN VĂN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC HÌNH VẼ
• DANH MỤC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT
• 1. CHƯƠNG I: THUẬT TOÁN ƯỚC LƯỢNG DOA CỦA TÍN HIỆU BĂNG HẸP KHÔNG TƯƠNG QUAN
• 1.1. Giới thiệu
• 1.2. Mô hình toán của anten thông minh
• 1.3. Các hướng nghiên cứu:.
• 1.4. Điều kiện và những thông số ảnh hưởng đến bài toán DOA. Công thức tổng quát của bài toán DOA. Phương trình ma trận cho đản anten
• 1.5. Ma trận hiệp phương sai của đèn anten
• 1.6. Kết luận chương I
• II. CHƯƠNG II: ƯỚC LƯỢNG HƯỚNG SÓNG TỚI CHO TÍN HIỆU BĂNG HẸP TƯƠNG QUAN
• II.1. Kỹ thuật làm mịn không gian
• II.1.1. Giới thiệu thuật toán
• II.1.2. Chứng minh § là khả nghịch
• II.2. Thuật toán Forward-Backward Spatial Smoothing
• II.3. Ước lượng DOA của tín hiệu băng hẹp tương quan dùng thuật toán MUSIC
• II.4. Cơ sở lý thuyết
• II.5. Ước lượng DOA của tín hiệu băng hẹp Lương quan dùng thuật toán ESPRIT
• II.6. Kết luận chương II
• III. CHƯƠNG III: THUẬT TOÁN ƯỚC LƯỢNG HƯỚI SÓNG TỚI CHO TÍN HIỆU BĂNG RỘNG
• III.1. Khái niệm băng hẹp và băng rộng
• III.2. Ước lượng DOA cho tín hiệu băng rộng không tương quan
• III.3. Ước lượng DOA cho tín hiệu băng rộng tương quan
• III.3.1. Thuật toán CBM (không gian cơn tín hiệu tương quan)
• III.3.2. Nguyên lý TODS (kiểm tra tính trục giao của không gian cơn hình chiếu)
• III.4. Thuật toán ESPRIT cho tín hiệu băng rộng
• III.5. Thuật toán ESPRIT mở rộng
• III.6. Ước lượng thẳng dư
• III.7. Thuật toán CSM-ESPRIT
• III.8. Kết luận chương III
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN LUẬN VĂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• ABSTRACT

Tóm tắt

I. Tổng Quan Luận Văn Ước Lượng DOA Tín Hiệu Cao Tần MIMO

Luận văn thạc sĩ này tập trung nghiên cứu ước lượng hướng sóng tới (DOA) của tín hiệu cao tần sử dụng giải thuật độ phân giải cao cho hệ thống thông tin vô tuyến đa ăngten (MIMO). Ngày nay, nhu cầu về dịch vụ thông tin di động chất lượng cao, dung lượng lớn và đa dạng ngày càng tăng. Việc nghiên cứu và ứng dụng các công nghệ tiên tiến là rất cần thiết để đáp ứng nhu cầu này. Trong các mạng viễn thông thế hệ mới, thông tin về vị trí của người sử dụng rất quan trọng cho mục đích định vị, đặc biệt trong các hệ thống đa truy nhập phân chia theo không gian. Kỹ thuật xác định vị trí người sử dụng là một vấn đề then chốt cần giải quyết. Một trong những kỹ thuật hiệu quả là xác định DOA của tín hiệu. Luận văn này đi sâu vào bài toán ước lượng DOA của tín hiệu cao tần trong hệ thống thông tin di động thế hệ tiếp theo. Giải pháp này cho phép xác định vị trí các nguồn phát sóng, từ đó điều chỉnh búp sóng của mảng ăngten và vị trí của ăngten. Các thuật toán có độ phân giải cao, áp dụng cho cả tín hiệu băng hẹp và tín hiệu băng rộng, có sự quan tâm đặc biệt vì nhiều ưu điểm vượt trội. Luận văn nghiên cứu và phát triển một số thuật toán có độ phân giải cao như MUSIC (Multiple Signal Classification), ESPRIT (Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques) và kỹ thuật làm mịn không gian - Spatial Smoothing nhằm phá vỡ tính tương quan giữa các tín hiệu.

1.1. Bài Toán Ước Lượng DOA và Ứng Dụng Thực Tế

Bài toán ước lượng DOA là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong xử lý tín hiệu và thông tin vô tuyến. Theo Nguyễn Mậu Khuê (2010), bài toán này cho phép xác định vị trí các nguồn phát sóng của các máy di động, từ đó có những biện pháp xử lý với các mục đích như điều chỉnh búp sóng của đàn ăngten, điều chỉnh vị trí của đàn ăngten. Các ứng dụng của ước lượng DOA rất đa dạng, bao gồm hệ thống radar, sonar, thông tin vệ tinh và đặc biệt là hệ thống thông tin di động thế hệ tiếp theo. Việc xác định chính xác góc tới của tín hiệu cho phép tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống MIMO, giảm nhiễu và tăng cường dung lượng.

1.2. Các Thuật Toán Độ Phân Giải Cao trong Ước Lượng DOA

Luận văn tập trung vào các giải thuật độ phân giải cao để ước lượng DOA. Các thuật toán này có khả năng phân biệt các nguồn tín hiệu gần nhau về mặt không gian, điều mà các thuật toán truyền thống khó thực hiện được. Hai thuật toán chính được nghiên cứu là MUSIC và ESPRIT. MUSIC là một thuật toán dựa trên phân tích không gian con tín hiệu và không gian con nhiễu, trong khi ESPRIT sử dụng tính bất biến xoay để ước lượng tham số tín hiệu. Theo Nguyễn Mậu Khuê (2010), cả hai thuật toán này đều có ưu điểm và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn thuật toán phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của tín hiệu và môi trường truyền sóng. Bên cạnh đó, kỹ thuật Spatial Smoothing được sử dụng để giải quyết vấn đề tín hiệu tương quan, một thách thức lớn trong ước lượng DOA.

II. Thách Thức và Vấn Đề Độ Chính Xác Ước Lượng DOA

Mặc dù các giải thuật độ phân giải cao mang lại nhiều lợi ích, việc ước lượng DOA vẫn đối mặt với nhiều thách thức. Độ chính xác của ước lượng DOA phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm tỉ số tín hiệu trên tạp âm (SNR), số lượng ăngten trong mảng ăngten, đặc tính của kênh truyền sóng và mức độ tương quan giữa các tín hiệu. Trong môi trường truyền sóng đa đường, tín hiệu có thể đến từ nhiều hướng khác nhau, gây khó khăn cho việc xác định góc tới chính xác. Ngoài ra, nhiễu và tạp âm cũng ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của các thuật toán ước lượng DOA. Việc cải thiện độ chính xác ước lượng trong điều kiện SNR thấp và môi trường truyền sóng phức tạp là một vấn đề quan trọng cần giải quyết.

2.1. Ảnh Hưởng của SNR Đến Độ Chính Xác Ước Lượng DOA

Tỉ số tín hiệu trên tạp âm (SNR) là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến độ chính xác ước lượng DOA. Khi SNR thấp, nhiễu và tạp âm có thể che lấp tín hiệu hữu ích, làm giảm khả năng phân biệt các nguồn tín hiệu. Theo Nguyễn Mậu Khuê (2010), việc cải thiện SNR có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các kỹ thuật lọc nhiễu, tăng công suất phát hoặc sử dụng mảng ăngten có độ lợi cao. Tuy nhiên, trong nhiều ứng dụng thực tế, việc tăng SNR có thể không khả thi do giới hạn về công suất và chi phí. Do đó, việc phát triển các thuật toán ước lượng DOA mạnh mẽ, có khả năng hoạt động tốt trong điều kiện SNR thấp, là rất quan trọng.

2.2. Vấn Đề Tín Hiệu Tương Quan và Giải Pháp Spatial Smoothing

Tín hiệu tương quan là một vấn đề phổ biến trong ước lượng DOA, đặc biệt trong môi trường truyền sóng đa đường. Khi các tín hiệu đến từ nhiều hướng khác nhau và có sự tương quan về pha, các thuật toán ước lượng DOA truyền thống có thể cho kết quả không chính xác. Kỹ thuật Spatial Smoothing là một giải pháp hiệu quả để giải quyết vấn đề này. Spatial Smoothing hoạt động bằng cách chia mảng ăngten thành các mảng con và tính trung bình hiệp phương sai của tín hiệu nhận được từ các mảng con này. Quá trình này giúp giảm thiểu sự tương quan giữa các tín hiệu và cải thiện độ chính xác ước lượng DOA.

III. Phương Pháp MUSIC Ước Lượng DOA Cho Tín Hiệu Băng Hẹp

Thuật toán MUSIC (Multiple Signal Classification) là một phương pháp ước lượng DOA phổ biến và hiệu quả, đặc biệt đối với tín hiệu băng hẹp. MUSIC dựa trên việc phân tích không gian con tín hiệu và không gian con nhiễu. Ma trận hiệp phương sai của tín hiệu nhận được từ mảng ăngten được phân tích để tìm ra các giá trị riêng và vector riêng. Các vector riêng tương ứng với các giá trị riêng lớn nhất tạo thành không gian con tín hiệu, trong khi các vector riêng tương ứng với các giá trị riêng nhỏ nhất tạo thành không gian con nhiễu. DOA của tín hiệu được ước lượng bằng cách tìm các hướng mà vector chỉ phương của mảng ăngten trực giao với không gian con nhiễu.

3.1. Cơ Sở Toán Học Của Thuật Toán MUSIC

Cơ sở toán học của thuật toán MUSIC dựa trên phân tích không gian con. Giả sử có K nguồn tín hiệu độc lập đến từ các hướng khác nhau, tín hiệu nhận được từ mảng ăngten có thể được biểu diễn dưới dạng tổ hợp tuyến tính của các vector chỉ phương của mảng ăngten. Ma trận hiệp phương sai của tín hiệu nhận được có thể được phân tích thành không gian con tín hiệu và không gian con nhiễu. Các vector riêng của ma trận hiệp phương sai tương ứng với các giá trị riêng lớn nhất tạo thành không gian con tín hiệu, trong khi các vector riêng tương ứng với các giá trị riêng nhỏ nhất tạo thành không gian con nhiễu. Hàm MUSIC được định nghĩa là nghịch đảo của bình phương độ dài của hình chiếu của vector chỉ phương của mảng ăngten lên không gian con nhiễu. Các cực đại của hàm MUSIC tương ứng với các DOA của tín hiệu.

3.2. Ưu Điểm và Hạn Chế Của MUSIC Trong Thực Tế

Thuật toán MUSIC có nhiều ưu điểm, bao gồm khả năng phân giải cao và độ chính xác ước lượng tốt trong điều kiện SNR cao. Tuy nhiên, MUSIC cũng có một số hạn chế. Thứ nhất, MUSIC đòi hỏi phải biết số lượng nguồn tín hiệu. Thứ hai, MUSIC có thể không hoạt động tốt trong môi trường tín hiệu tương quan. Thứ ba, MUSIC có độ phức tạp tính toán cao, đặc biệt đối với mảng ăngten lớn. Theo Nguyễn Mậu Khuê (2010), các biến thể của MUSIC, chẳng hạn như Root-MUSIC, đã được phát triển để giảm độ phức tạp tính toán và cải thiện hiệu suất trong môi trường tín hiệu tương quan.

IV. Thuật Toán ESPRIT Ước Lượng DOA Dựa Trên Tính Bất Biến Xoay

Thuật toán ESPRIT (Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques) là một phương pháp ước lượng DOA khác, dựa trên tính bất biến xoay của mảng ăngten. ESPRIT yêu cầu mảng ăngten phải có cấu trúc đặc biệt, chẳng hạn như hai mảng con giống hệt nhau được dịch chuyển một khoảng không gian nhất định. ESPRIT ước lượng DOA bằng cách tìm ma trận xoay liên hệ giữa các tín hiệu nhận được từ hai mảng con.

4.1. Nguyên Lý Hoạt Động Của Thuật Toán ESPRIT

Nguyên lý hoạt động của thuật toán ESPRIT dựa trên tính chất bất biến xoay của mảng ăngten. Giả sử có hai mảng con giống hệt nhau được dịch chuyển một khoảng không gian d. Tín hiệu nhận được từ hai mảng con này có mối quan hệ về pha, và ma trận xoay liên hệ giữa chúng có thể được sử dụng để ước lượng DOA của tín hiệu. ESPRIT sử dụng phương pháp bình phương cực tiểu (LS) hoặc tổng bình phương cực tiểu (TLS) để ước lượng ma trận xoay.

4.2. So Sánh ESPRIT Với MUSIC Ưu và Nhược Điểm

So với MUSIC, ESPRIT có một số ưu điểm. Thứ nhất, ESPRIT không đòi hỏi phải quét không gian để tìm DOA, giúp giảm độ phức tạp tính toán. Thứ hai, ESPRIT có thể hoạt động tốt trong môi trường tín hiệu tương quan. Tuy nhiên, ESPRIT cũng có một số nhược điểm. Thứ nhất, ESPRIT yêu cầu mảng ăngten phải có cấu trúc đặc biệt. Thứ hai, ESPRIT có thể kém chính xác hơn MUSIC trong điều kiện SNR cao. Theo Nguyễn Mậu Khuê (2010), việc lựa chọn giữa MUSIC và ESPRIT phụ thuộc vào đặc điểm của ứng dụng và yêu cầu về độ chính xác ước lượng và độ phức tạp tính toán.

V. Kết Quả Mô Phỏng và Phân Tích Hiệu Năng Ước Lượng DOA

Luận văn trình bày kết quả mô phỏng và phân tích hiệu năng của các thuật toán ước lượng DOA đã nghiên cứu. Các thuật toán MUSIC và ESPRIT được mô phỏng bằng phần mềm Matlab trong các điều kiện khác nhau, bao gồm SNR khác nhau, số lượng nguồn tín hiệu khác nhau và mức độ tương quan giữa các tín hiệu khác nhau. Kết quả mô phỏng cho thấy hiệu năng của các thuật toán phụ thuộc vào các yếu tố này. Kỹ thuật Spatial Smoothing được chứng minh là có hiệu quả trong việc cải thiện hiệu năng của các thuật toán trong môi trường tín hiệu tương quan.

5.1. Đánh Giá Độ Chính Xác Ước Lượng Trong Các Điều Kiện SNR

Kết quả mô phỏng cho thấy độ chính xác ước lượng của các thuật toán MUSIC và ESPRIT giảm khi SNR giảm. Tuy nhiên, các thuật toán vẫn có thể cung cấp kết quả chấp nhận được trong điều kiện SNR thấp. Việc sử dụng các kỹ thuật lọc nhiễu có thể giúp cải thiện độ chính xác ước lượng trong điều kiện SNR thấp.

5.2. Ảnh Hưởng Của Spatial Smoothing Đến Tín Hiệu Tương Quan

Kết quả mô phỏng cho thấy kỹ thuật Spatial Smoothing có hiệu quả trong việc cải thiện hiệu năng của các thuật toán MUSIC và ESPRIT trong môi trường tín hiệu tương quan. Khi áp dụng Spatial Smoothing, độ chính xác ước lượng tăng lên đáng kể và các thuật toán có thể phân biệt được các nguồn tín hiệu gần nhau về mặt không gian.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Ước Lượng DOA Tín Hiệu

Luận văn đã trình bày một nghiên cứu về ước lượng DOA của tín hiệu cao tần sử dụng giải thuật độ phân giải cao cho hệ thống thông tin vô tuyến đa ăngten (MIMO). Các thuật toán MUSIC và ESPRIT đã được nghiên cứu và phân tích hiệu năng. Kỹ thuật Spatial Smoothing đã được chứng minh là có hiệu quả trong việc cải thiện hiệu năng của các thuật toán trong môi trường tín hiệu tương quan. Hướng phát triển tiếp theo của nghiên cứu này bao gồm việc nghiên cứu các thuật toán ước lượng DOA mạnh mẽ hơn, có khả năng hoạt động tốt trong điều kiện SNR thấp và môi trường truyền sóng phức tạp. Ngoài ra, việc nghiên cứu các ứng dụng thực tế của ước lượng DOA, chẳng hạn như trong hệ thống định vị và theo dõi, cũng là một hướng đi tiềm năng.

6.1. Tóm Tắt Các Kết Quả Nghiên Cứu Chính

Luận văn đã đạt được một số kết quả nghiên cứu chính. Thứ nhất, luận văn đã trình bày một tổng quan về bài toán ước lượng DOA và các thách thức liên quan. Thứ hai, luận văn đã nghiên cứu và phân tích hiệu năng của các thuật toán MUSIC và ESPRIT. Thứ ba, luận văn đã chứng minh hiệu quả của kỹ thuật Spatial Smoothing trong việc cải thiện hiệu năng của các thuật toán trong môi trường tín hiệu tương quan. Theo Nguyễn Mậu Khuê (2010), các kết quả này có thể được sử dụng để phát triển các hệ thống thông tin vô tuyến tiên tiến hơn.

6.2. Các Hướng Nghiên Cứu Tiềm Năng Trong Tương Lai

Có nhiều hướng nghiên cứu tiềm năng trong tương lai liên quan đến ước lượng DOA. Một hướng là nghiên cứu các thuật toán ước lượng DOA dựa trên học máy, có khả năng tự động thích nghi với các điều kiện truyền sóng khác nhau. Một hướng khác là nghiên cứu các thuật toán ước lượng DOA cho tín hiệu băng rộng, vốn phức tạp hơn so với tín hiệu băng hẹp. Ngoài ra, việc nghiên cứu các ứng dụng mới của ước lượng DOA, chẳng hạn như trong hệ thống xe tự hành và internet of things (IoT), cũng là một lĩnh vực đầy hứa hẹn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

chương I: QUAN. Lj thudt fam mịn không gian: .Giới thigu thudt tan.3 Chứng mính § là khả nghịch 38 1. Thuật toán Forward-Backward Spatial Smmoothing,. AL ILUVée lượng DOA của tín bỉ băng hẹp tương quan ding th MUSIC.

21 cơ sở M thuyết TI.Uớc lượng ĐÓA của tín hiệu băng hẹp Lương quan dùng th ESPRIT. Kết luận chương II. CHƯƠNG II. THUẬT TOÁN ƯỚC LƯỢNG HƯỚI SONG TOT CHO TiN HIỆU BĂNG RỘNG.

SŨ TOM TAT LUAN VAN Trong thông tin đi động thể hệ tiếp thea dùng đàn anfen xử lý tín hiện thông minh sé xée dinh được hướng cửa nguồn tỉn hiệu, tập trung bức xạ theo hướng, mong muén va ty diéu chính với sự thay đổi của môi trường tin hiệu do vậy công suất phát chỉ phát tập trưng đến hướng cần thiết Với đặc điểm đỏ có thể giảm thiểu anh hưởng của nhiều dến tín hiệu hữu ích. Ngoài ra ước lượng hướng DỌA cũng giúp các nhà vận hành khai thác xáo định vị trí anten phát khi biết được vị trí của các anten thu. Như vậy kỹ thuật ước lượng DOA giúp anten có thể đạt được tỉnh. “thông mình” nhờ quá trình xử lý số tín liệu các tín hiệu đến ăngten.

Tuiận văn lập trung nghiên cứu phát triển bài toán ước lượng DOA trong hệ thẳng thông tin di động thế hệ tiếp theo. Thuat toan phân loại tín hiệu đã đường MUSIC, thuật toán ESPRIT dược nghiên cứa cho bài toán ước lượng DOA và kỹ thuật làm mịn không, gian - Spatial Smoothing được sử dụng nhằm phá võ tương quan giữa các tín hiệu. Cáo kết quả ước lượng DOA của tín hiệu băng hẹp không lương quan và lượng quan dùng các thuật toán này dược mô phỏng đúng Matlab.Ngoài ra, luận vẫn cón phát triển bài toán ước lượng hướng sóng tới của tín hiệu băng rộng tương quan và không lương quan dùng thuật toán có độ phân giải cao tương quan. Trong đó chỉ ra khái niệm tin hiệu được gọi là bằng hẹp, mmô hình tín hiệu, trinh bảy và mô phỏng các thuật toản MUSIC, I/SPRIT, Beamforming va Maximum Likelhood.

Trang đó tập trung chính vào thuậi toán MUSIC, ESPRIT Chương HH. Uớc lượng hưởng xông tới cho tin hiệu băng hạp tương quan: Trong chương này, tôi tập trung vào kỹ thuật làm mịn không gian - Spatial Smoothing để pha vỡ sự tương quan giữa các tín hiệu. Trong đó trinh bày về mô tỉnh toán học, phát triển mô phông việc ước lượng DOA của tín hiệu tương quan bang hẹp dùng thuật toàn Spatial Smoothing kết hợp với thuật toán độ phân giải cao MUSIC và RSPRTT. Kết quả ước lượng DÓA Hước và san khi áp đụng kỹ thuật làm xnin không gian được sơ sánh, phân tích và dảnh giá.

Thuật toán ước lượng hướng sông tới cho tin hiệu bằng rộng. Chương này trình bảy khái riệm tín hiệu là bằng rộng trong hé théng da unten va ap dụng thuật toán MUSIC cho tín hiệu băng rộng không tương quan. Phát triển thuật toán CSM (Coherent Signal- subspace Method), TOPS (Test of Orthogonality of Trojecteđ Subspaces) đề xử lý đôi với tín hiệu băng rộng tương quan. Tôi xin gủi lời cảm ơn sâu sic toi PGS.

Vii Van Yêm đã dành nhiêu thời gian và kiến thức hướng dẫn tôi hoàn thành luận văn mày! Mong rhận được sự quan tâm của các bạn, các đồng nghiệp trong nước về vẫn để nảy để củng tiếp tục tháo luận, nghiên cứu mang tính thực tế cao hơn. Tôi xin chân thành căm cml 1ã nội, ngày 18 tháng 1Ó năm 2010 Nguyễn Mậu Khuê LKhai nigm bang hep va bang rong 1LƯớc lượng ĐOA cho tín hiệu băng rộng không tương quan. IL Use long ĐƠA cho tin hiệu băng rộng tương quan. Thuật toàn CBM (không gian cơn tin hiệu tương quan).2 Nguyên tý TODS (kiểm tra lính trục giao của không gian cơn hình ch IV.Thuật toán ESPRIT cho tín hiệu băng rộng.

Thuật toán IšSPRLT mở rộng,. 68 44 Ước lượng thẳng du. nọ nh nen neeiee ¬—-.Thuật toán CSM-ESPRIT,. nhọn non sao.

BỘ Kết luận chương TIT 2 72 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIÊN LUẬN V: TAL LIEU THAM KHẢO. Trong đó chỉ ra khái niệm tin hiệu được gọi là bằng hẹp, mmô hình tín hiệu, trinh bảy và mô phỏng các thuật toản MUSIC, I/SPRIT, Beamforming va Maximum Likelhood. Trang đó tập trung chính vào thuậi toán MUSIC, ESPRIT Chương HH. Uớc lượng hưởng xông tới cho tin hiệu băng hạp tương quan: Trong chương này, tôi tập trung vào kỹ thuật làm mịn không gian - Spatial Smoothing để pha vỡ sự tương quan giữa các tín hiệu.

Trong đó trinh bày về mô tỉnh toán học, phát triển mô phông việc ước lượng DOA của tín hiệu tương quan bang hẹp dùng thuật toàn Spatial Smoothing kết hợp với thuật toán độ phân giải cao MUSIC và RSPRTT. Kết quả ước lượng DÓA Hước và san khi áp đụng kỹ thuật làm xnin không gian được sơ sánh, phân tích và dảnh giá. Thuật toán ước lượng hướng sông tới cho tin hiệu bằng rộng. Chương này trình bảy khái riệm tín hiệu là bằng rộng trong hé théng da unten va ap dụng thuật toán MUSIC cho tín hiệu băng rộng không tương quan.

Phát triển thuật toán CSM (Coherent Signal- subspace Method), TOPS (Test of Orthogonality of Trojecteđ Subspaces) đề xử lý đôi với tín hiệu băng rộng tương quan. Tôi xin gủi lời cảm ơn sâu sic toi PGS. Vii Van Yêm đã dành nhiêu thời gian và kiến thức hướng dẫn tôi hoàn thành luận văn mày! Mong rhận được sự quan tâm của các bạn, các đồng nghiệp trong nước về vẫn để nảy để củng tiếp tục tháo luận, nghiên cứu mang tính thực tế cao hơn. Tôi xin chân thành căm cml 1ã nội, ngày 18 tháng 1Ó năm 2010 Nguyễn Mậu Khuê LKhai nigm bang hep va bang rong 1LƯớc lượng ĐOA cho tín hiệu băng rộng không tương quan.

IL Use long ĐƠA cho tin hiệu băng rộng tương quan. Thuật toàn CBM (không gian cơn tin hiệu tương quan).2 Nguyên tý TODS (kiểm tra lính trục giao của không gian cơn hình ch IV.Thuật toán ESPRIT cho tín hiệu băng rộng. Thuật toán IšSPRLT mở rộng,. 68 44 Ước lượng thẳng du.

nọ nh nen neeiee ¬—-.Thuật toán CSM-ESPRIT,. nhọn non sao. BỘ Kết luận chương TIT 2 72 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIÊN LUẬN V: TAL LIEU THAM KHẢO. TOM TAT LUAN VAN Trong thông tin đi động thể hệ tiếp thea dùng đàn anfen xử lý tín hiện thông minh sé xée dinh được hướng cửa nguồn tỉn hiệu, tập trung bức xạ theo hướng, mong muén va ty diéu chính với sự thay đổi của môi trường tin hiệu do vậy công suất phát chỉ phát tập trưng đến hướng cần thiết Với đặc điểm đỏ có thể giảm thiểu anh hưởng của nhiều dến tín hiệu hữu ích.

Ngoài ra ước lượng hướng DỌA cũng giúp các nhà vận hành khai thác xáo định vị trí anten phát khi biết được vị trí của các anten thu. Như vậy kỹ thuật ước lượng DOA giúp anten có thể đạt được tỉnh. “thông mình” nhờ quá trình xử lý số tín liệu các tín hiệu đến ăngten. Tuiận văn lập trung nghiên cứu phát triển bài toán ước lượng DOA trong hệ thẳng thông tin di động thế hệ tiếp theo.

Thuat toan phân loại tín hiệu đã đường MUSIC, thuật toán ESPRIT dược nghiên cứa cho bài toán ước lượng DOA và kỹ thuật làm mịn không, gian - Spatial Smoothing được sử dụng nhằm phá võ tương quan giữa các tín hiệu. Cáo kết quả ước lượng DOA của tín hiệu băng hẹp không lương quan và lượng quan dùng các thuật toán này dược mô phỏng đúng Matlab.Ngoài ra, luận vẫn cón phát triển bài toán ước lượng hướng sóng tới của tín hiệu băng rộng tương quan và không lương quan dùng thuật toán có độ phân giải cao ABSTRACT In next mobile communication systems, antenna array is used to determine the Direction Of Arrival (DOA) of signals of interest. The composition of designing smart anten na and signal processing, helps anten na to define directions of signal sources, to focus towards ihe desived antert na radiation and to adjust its self to the change of cnvironment so that it could control the radiation pattorn of anten na array aimes at the direction of signal of interest and it may reduce the impact of the phonomenon of multipath and interference. Ta addition, ostimaling of direction of signals of interest also helps us to locate the transmitting anten na when you know the position of receiving anten na.

Generally speaking, this technology can help smart antenna achieves “miclligent” because the elements of smart anton ita are nol intelligent, thanks to DOA estimation that could make the anten na array become “intelligent” by digital signal processing, It is a new technology that is being paid allention by researchers around the world because of its prominent characterislics, especially decrease the interference. This thesis concentrates on the development of algorithms for the estimation of direction of arrival of signals of interest. We foreus on MUSIC (Muluple Signal Classification) and USPRIT (Ustimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques) algorithms for DOA estimation and the Spatial Smoothing (celmique has been developed {0 “decorrelato” the signals af interost. These algorithms have been implemented using Matlab and the DOA estimation results of the coherent as well as incoherent, narrow-band signals based.

on these algorithms are presented. In addition, the thesis also develops high resolution algorithms for the estimation of wideband echerent and incoherent signals. wv ABSTRACT In next mobile communication systems, antenna array is used to determine the Direction Of Arrival (DOA) of signals of interest. The composition of designing smart anten na and signal processing, helps anten na to define directions of signal sources, to focus towards ihe desived antert na radiation and to adjust its self to the change of cnvironment so that it could control the radiation pattorn of anten na array aimes at the direction of signal of interest and it may reduce the impact of the phonomenon of multipath and interference.

Ta addition, ostimaling of direction of signals of interest also helps us to locate the transmitting anten na when you know the position of receiving anten na. Generally speaking, this technology can help smart antenna achieves “miclligent” because the elements of smart anton ita are nol intelligent, thanks to DOA estimation that could make the anten na array become “intelligent” by digital signal processing, It is a new technology that is being paid allention by researchers around the world because of its prominent characterislics, especially decrease the interference. This thesis concentrates on the development of algorithms for the estimation of direction of arrival of signals of interest. We foreus on MUSIC (Muluple Signal Classification) and USPRIT (Ustimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques) algorithms for DOA estimation and the Spatial Smoothing (celmique has been developed {0 “decorrelato” the signals af interost.

These algorithms have been implemented using Matlab and the DOA estimation results of the coherent as well as incoherent, narrow-band signals based. on these algorithms are presented. In addition, the thesis also develops high resolution algorithms for the estimation of wideband echerent and incoherent signals. wv MUC LUC LOI CAM DOAN DAT VANDE.

TOM TAT LUAN VĂN, MUC LUC. DANH MUC HiNH VE DANH MUC THUAT NGỮ VIẾT TAT BANG HIẸP KHÔNG TUI LAnten théng minh:.1 Giới thiệu - - - wll 1.