Đặt vấn đề Tổng quan về hệ tìm phương xử lý mảng Hệ tìm phương, hay còn gọi là tìm hướng sóng đến (DOA), luôn đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng: thông tin, định vị, giám sát, dẫn đường, tìm kiếm cứu nạn,. Ngày nay, với sự phát triển vượt bậc của xử lý tín hiệu, các hệ tìm phương xử lý mảng cho phép cùng lúc ước lượng nhiều tham số (hướng sóng đến, tần số, thời gian truyền,.) của nhiều tín hiệu (cùng kênh hoặc khác kênh) trong khi hệ tìm phương truyền thống không thể. Cấu trúc của một hệ tìm phương xử lý mảng gồm hai phần cơ bản, cũng là hai phần quyết định đến hiệu năng của hệ thống, là: mảng anten và thuật toán ước lượng tham số. Mảng anten có thể có cấu trúc 1-D, 2-D, hoặc 3-D; nhưng, phổ biến là mảng 1-D và 2-D.
Cụ thể: - Mảng 1-D gồm: mảng thẳng cách đều ULA [25] và không cách đều NLA [6]. - Mảng 2-D gồm: mảng tròn cách đều UCA [25], mảng chữ nhật cách đều URA [33], mảng chữ thập đối xứng và bất đối xứng [70], và nhiều cấu trúc mảng phẳng khác được tìm thấy trong [5]. 1 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Các thuật toán ước lượng tham số, về cơ bản có thể chia thành một số nhóm sau: - Các thuật toán tạo chùm truyền thống (Barlett, Capon) [25]. - Các thuật toán cấu trúc riêng dựa trên ma trận hiệp phương sai không gian (MUSIC [52], ESPRIT [54]).
- Các thuật toán giống nhất cực đại (DML, SML, WSF) [25]. - Thuật toán Matrix Pencil [32] tương tự như thuật toán ESPRIT nhưng việc tính toán dựa trực tiếp trên các mẫu thu thập chứ không dựa trên ma trận hiệp phương sai không gian như ESPRIT. - Các thuật toán khác: thông thường là các biến thể của các thuật toán đã nêu ở trên như: Root-MUSIC [4]; Cyclic-MUSIC [58], TST-MUSIC [31], Multiple Frequency-MUSIC [1], FO-MUSIC [67], Unitary-ESPRIT [40],. Bên cạnh đó, trong những năm gần đây thuật toán nén mẫu (CS) cũng được sử dụng trong ước lượng DOA [66].
Hệ thống tìm phương xử lý mảng được phát triển chủ yếu theo các hướng sau: - Tăng độ chính xác. - Tăng độ phân giải. - Giảm độ phức tạp tính toán. - Ước lượng DOA với chỉ một mẫu thu thập.
- Ước lượng DOA của các nguồn tín hiệu tương quan. - Tăng số nguồn tín hiệu ước lượng trong khi không mở rộng góc mở của mảng anten. - Khắc phục vấn đề lặp lại phổ không gian. - Đảm bảo tính vô hướng của mảng.
2 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Khi phát triển hệ tìm phương xử lý mảng bằng cách kết hợp cấu trúc hình học của mảng với thuật toán ước lượng thường chỉ được lợi về một số mặt. Ví dụ: - Các thuật toán có độ phức tạp tính toán cao thường cho độ chính xác cao, độ phân giải cao, và hoạt động tốt ngay cả khi môi trường các nguồn tín hiệu tương quan hoặc số mẫu thu thập bằng một (DML, SML, WSF) [25]. - Với các thuật toán có độ phức tạp vừa phải (MUSIC, ESPRIT) cho độ phân giải cao (nhỏ hơn giới hạn phân giải Rayleigh [60]) nhưng không làm việc được trong môi trường các nguồn tín hiệu tương quan hoặc số mẫu thu thập bằng một [35]. - Đối với vấn đề nâng cao hiệu năng ước lượng trong môi trường các nguồn tín hiệu tương quan: có thể sử dụng một số kỹ thuật tiền xử lý như FBA, FBSS,.kết hợp với các thuật toán MUSIC và ESPRIT nhưng lại tăng độ phức tạp tính toán, giảm hiệu suất góc mở, đồng thời chỉ áp dụng được với một số cấu trúc mảng đặc biệt như ULA [22][42] (trong khi đó, mảng ULA lại là mảng tồn tại vấn đề lặp lại phổ, không đảm bảo tính vô hướng của mảng cũng như kích thước mảng khá lớn); thuật toán Matrix Pencil cũng là một ứng viên với khả năng giảm độ phức tạp tính toán do không cần thực hiện quá trình tiền xử lý cũng như việc ước lượng dựa trực tiếp trên các mẫu tín hiệu chứ không dựa trên ma trận hiệp phương sai không gian nhưng hiệu suất góc mở vẫn bị hạn chế [36]; và trong những năm gần đây, thuật toán nén mẫu CS được sử dụng với nhiều ưu việt nhưng hệ thống cũng phải thỏa mãn một số điều kiện nhất định để giải bài toán nghiệm thưa [7][29][60][53].
- Để có thể tăng hiệu suất góc mở của mảng, đặc biệt với trường hợp số DOA nhiều hơn số phần tử anten, phương pháp chuyển từ thống kê bậc thấp lên thống kê bậc cao được áp dụng [47][67][72]. Tuy nhiên, phạm vi áp dụng đối với phương pháp này chỉ với tín hiệu non-Gauss và cấu hình ULA, UCA, đồng thời nhược điểm lớn nhất của phương pháp đó là độ phức tạp tính toán lớn, tính không ổn định cao [18]. Phương pháp cải tiến thống kê bậc hai như trong [65] cũng là một ứng viên nhưng lại chỉ áp 3 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com dụng cho mảng ULA. Ngoài ra một hướng giải quyết khác đó là cải tiến cấu trúc mảng anten thay cho cải tiến thuật toán ước lượng, cụ thể là sử dụng anten không tâm pha (AWPC) kết hợp với thuật toán MUSIC [51] sẽ được phân tích chi tiết ở phần sau.
- Để giảm thời gian tính toán cũng như trong một số ứng dụng chỉ thu thập được một số ít dữ liệu, một số phương pháp sử dụng việc ước lượng chỉ dựa trên một lần thu thập mẫu tín hiệu, các phương pháp này bao gồm: DML, SML, và WSF [46]; Matrix Pencil [32]; CS [60][66]. Ba phương pháp đầu có độ phức tạp tính toán rất cao, phương pháp tiếp theo bị hạn chế về hiệu suất góc mở, và phương pháp cuối cùng chỉ thực hiện được sau khi qua một số phép biến đổi. Mặc dù vậy, hầu hết các phương pháp đều có sai số ước lượng nhỏ hơn nếu số mẫu thu thập được sử dụng nhiều hơn. Đứng trước ưu, nhược điểm của hệ tìm phương xử lý mảng, với mục đích ứng dụng cho các hệ tìm phương thụ động, cố định (trạm cơ sở của hệ tìm kiếm cứu nạn, giám sát các nguồn phát,.), luận án được giới hạn trong phạm vi sau: - Nguồn tín hiệu băng hẹp cố định.
- Chỉ ước lượng góc phương vị. - Thuật toán ước lượng có độ phức tạp tính toán vừa phải. Hệ tìm phương sử dụng anten AWPC: Ưu, nhược điểm Hệ thống tìm phương sử dụng anten không tâm pha (AWPC) là một trong những phương pháp giải quyết bài toán nâng cao hiệu suất góc mở của mảng. AWPC thuộc loại mảng anten với các phần tử được tiếp điện không đồng đều tạo ra giản đồ pha không phải là hằng số.
Anten này được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 1986 bởi tác giả Phan Anh cho ứng dụng tìm phương một nguồn tín hiệu bằng cách so sánh pha của AWPC với một anten chuẩn [50]; và năm 2005, 2012 bởi tác giả Trần Cao Quyền cho ứng dụng tìm phương nhiều nguồn tín hiệu bằng cách quay anten AWPC kết hợp với thuật toán MUSIC [51][3] (gọi tắt là AWPC-MUSIC). Ưu điểm của phương pháp sử dụng AWPC-MUSIC so với 4 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com các phương pháp dựa trên việc cải tiến thuật toán ước lượng (FO-MUSIC,.), đó là: - Vẫn duy trì tính ổn định, độ phân giải cao, và độ phức tạp tính toán vừa phải (thuật toán ước lượng vẫn sử dụng MUSIC thống kê bậc 2). - DOA ước lượng chỉ phụ thuộc vào số lần quay giản đồ bức xạ của anten (không phụ thuộc vào số phần tử anten vật lý như trong các phương pháp cải tiến thuật toán đã nêu ở trên). Mặc dù vậy, hai vấn đề lớn còn tồn tại trong hệ thống AWPC-MUSIC đó là: - Phổ không gian xuất hiện các đỉnh phổ không mong muốn (hiện tượng lặp lại phổ), hay nói cách khác tính duy nhất của vector đáp ứng mảng không được đảm bảo.
- Hiệu năng của hệ thống bị suy giảm mạnh trong môi trường các nguồn tín hiệu tương quan. Mục đích nghiên cứu Các kết quả nghiên cứu của luận án nhằm mục đích cải tiến hệ tìm phương sử dụng AWPC trên quan điểm khắc phục hai nhược điểm chính của hệ AWPC- MUSIC, gồm: vấn đề lặp lại phổ và nâng cao hiệu năng của hệ thống trong môi trường các nguồn tín hiệu tương quan. Từ đây, mục tiêu của luận án gồm: - Đề xuất phương pháp đánh giá mức độ lặp lại phổ của hệ thống AWPC- MUSIC. - Đề xuất giải pháp khắc phục vấn đề lặp lại phổ.
- Đề xuất giải pháp khắc phục hiện tượng suy giảm hiệu năng của hệ thống trong môi trường các nguồn tín hiệu tương quan. - So sánh hệ thống đề xuất với hệ thống tiêu biểu. 5 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Phương pháp nghiên cứu Hướng tiếp cận Thứ nhất, vấn đề lặp lại phổ đối với một hệ thống tìm phương chủ yếu do cấu trúc hình học của mảng anten. Vì vậy việc đánh giá cũng như khắc phục hiện tượng lặp lại phổ sẽ tập trung vào việc khảo sát tính độc lập của các vector đáp ứng mảng ứng với mỗi cấu hình anten.
Bên cạnh đó, đối với AWPC, vector đáp ứng mảng không chỉ phụ thuộc vào vị trí của mỗi phần tử anten trong mảng mà còn phụ thuộc vào góc quay anten. Đường bao thấp Cramer Rao (CRLB) được nghiên cứu để áp dụng cho việc tính góc quay tối ưu này. Thứ hai, đối với việc nâng cao hiệu năng của hệ tìm phương trong môi trường các nguồn tín hiệu tương quan: hướng tiếp cận nhằm vào các thuật toán có độ phức tạp vừa phải nhưng việc giải bài toán chủ yếu dựa trực tiếp trên các mẫu thu thập chứ không dựa trên ma trận hiệp phương sai không gian của các mẫu thu thập; đồng thời có thể áp dụng thuật toán cho cấu hình mảng anten tùy ý. Phương pháp Trong luận án, để đạt được mục đích nghiên cứu, nghiên cứu sinh đã tìm hiểu các phương pháp nghiên cứu được triển khai trên các tài liệu, bài báo, tạp chí quốc tế,.
có uy tín, thực hiện việc tính toán mô hình dữ liệu, phân tích số học để đưa ra các đề xuất hợp lý, và sau đó kiểm nghiệm lại kết quả bằng hình thức mô phỏng trên Matlab. Cụ thể, các phương pháp nghiên cứu sau đã được sử dụng trong luận án: - Sử dụng CRLB cho: xác định góc quay anten AWPC, đánh giá tính vô hướng cho cấu trúc AWPC bất đối xứng đề xuất (Asym-AWPC), xác định ngưỡng phân giải SRL cho Asym-AWPC. - Sử dụng công thức đề xuất ACF và AFL để phân tích số học mức độ lặp lại phổ của các cấu trúc anten Sym-AWPC, SymII-AWPC-UCA, và 6 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Asym-AWPC.