Conformação de feixe em arranjos de antenas por meio de filtros adaptativos proporcionais linearmente restritos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Vieitos, Mariana dos Santos
Data de Publicação: 2023
Outros Autores: mariana_vieitoss@hotmail.com
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ
Texto Completo: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/19759
Resumo: A minimum-disturbance description of adaptive beamforming algorithms opens up the derivation of novel methods for linearly constrained settings. Under this context, this paper proposes two algorithms, the IPCNLMS and the IPCNLMS-ℓ0, and discusses their application in adaptive beamforming applied to three different types of sensor arrays: SHA – Standard Hexagonal Array, URA – Uniform Rectangular Array, and ULA - Uniform Linear Array. These algorithms combine both proportionate and norm constraint strategies that are inserted in the traditional CNLMS algorithm in a smooth and rigorous way. The idea of jointly implementing CNLMS and IPNLMS algorithms is used to achieve faster convergence and the ability to attenuate interfering signals from multiple directions while using adaptive beamforming. The IPCNLMS updates each filter coefficient independently by adjusting the adaptation step size proportionally to the magnitude of the estimated filter coefficient. It is based on the ℓ1-norm penalty to exploit the convergence speed and sparsity of the system. To take this idea further, the ℓ0-norm penalty is also considered in the IPCNLMS-ℓ0 proposition. Simulations demonstrate that the proposed algorithms present faster convergence, under equivalent conditions of asymptotic performance.
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Under this context, this paper proposes two algorithms, the IPCNLMS and the IPCNLMS-ℓ0, and discusses their application in adaptive beamforming applied to three different types of sensor arrays: SHA – Standard Hexagonal Array, URA – Uniform Rectangular Array, and ULA - Uniform Linear Array. These algorithms combine both proportionate and norm constraint strategies that are inserted in the traditional CNLMS algorithm in a smooth and rigorous way. The idea of jointly implementing CNLMS and IPNLMS algorithms is used to achieve faster convergence and the ability to attenuate interfering signals from multiple directions while using adaptive beamforming. The IPCNLMS updates each filter coefficient independently by adjusting the adaptation step size proportionally to the magnitude of the estimated filter coefficient. It is based on the ℓ1-norm penalty to exploit the convergence speed and sparsity of the system. To take this idea further, the ℓ0-norm penalty is also considered in the IPCNLMS-ℓ0 proposition. Simulations demonstrate that the proposed algorithms present faster convergence, under equivalent conditions of asymptotic performance.A alternativa do princípio da distorção mínima (minimum-disturbance description em inglês) aplicado aos algoritmos de conformação de feixe adaptativos abre caminho para a derivação de novos métodos para configurações com restrições lineares. Nesse contexto, este trabalho propõe dois algoritmos, o IPCNLMS e o IPCNLMS-ℓ0, e discute sua aplicação na formação de feixes adaptativos aplicados a três diferentes tipos de arranjos de sensores: SHA - Standard Hexagonal Array, URA - Uniform Rectangular Array e ULA - Uniform Linear Array. Esses algoritmos combinam estratégias de proporção e de restrição de norma inseridas no algoritmo CNLMS tradicional de maneira suave e rigorosa. A ideia de implementar conjuntamente os algoritmos CNLMS e IPNLMS é utilizada para obter uma convergência mais rápida e a capacidade de atenuar sinais interferentes provenientes de múltiplas direções ao utilizar a formação de feixe adaptativa. O IPCNLMS atualiza cada coeficiente do filtro independentemente, ajustando o tamanho do passo de convergência de forma proporcional à magnitude do coeficiente do filtro estimado. Ele é baseado na penalidade da norma ℓ1 para explorar a velocidade de convergência e a esparsidade do sistema. Para levar essa ideia adiante, a penalidade da norma ℓ0 também é considerada na proposição do IPCNLMS-ℓ0. As simulações demonstram que os algoritmos propostos apresentam convergência mais rápida, sob condições equivalentes de desempenho assintótico.Submitted by Julia CTC/B (julia.vieira@uerj.br) on 2023-06-14T14:14:30Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Mariana dos Santos Vieitos - 2023 - Completo.pdf: 2279496 bytes, checksum: d6615323b236ba1e23a512d6a82e02ff (MD5)Made available in DSpace on 2023-06-14T14:14:30Z (GMT). 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