Estimativa de direção de chegada de sinais utilizando análise de componentes independentes.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
Texto Completo: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/26479 |
Resumo: | Nesta dissertação é realizado o estudo de um algoritmo para estimar a direção de chegada (DoA) de sinais utilizando Análise de Componentes Independentes (ICA). A estimação da DoA é aplicada em vários problemas com fontes eletromagnéticas, como rede de sensores e processamento de arranjos de antenas inteligentes, sendo um tópico bastante investigado devido a possíveis aplicações em internet das coisas (IoT) e na quinta geração de telefonia celular (5G). Os métodos clássicos para obtenção da DoA como a Classificação de Múltiplos Sinais (MUSIC) e a Estimação de Parâmetros de Sinais via Técnicas de Invariância Rotacional (ESPRIT) apresentam algumas restrições de aplicação. A detecção de fontes sobrepostas (que tem a mesma DoA) é uma das limitações desses métodos, uma vez que os mesmos não conseguem estimar a presença de mais de uma fonte se elas irradiarem na mesma direção. Uma outra restrição é que esses métodos necessitam de mais sensores do que fontes eletromagnéticas para estimar com segurança a DoA. Na formulação clássica do ICA foi adicionado o termo relativo ao atraso de fase à matriz dos sinais originais. Parâmetro esse que posteriormente é usado para determinar a direção de chegada. Neste trabalho foram feitas simulações computacionais comparando o método ICA estudado com os métodos clássicos MUSIC e ESPRIT. Foi possível validar que o ICA consegue superar as restrições dos métodos clássicos com relação à estimação de fontes sobrepostas e trabalhar com um número menor de sensores, ou seja, mesmo número de sensores e fontes. Foram feitas medições com antenas para confirmar experimentalmente a eficácia da extensão do método ICA para detecção de fontes eletromagnéticas nessas situações. Embora a técnica apresente um erro superior com relação a algoritmos como o MUSIC, o algoritmo conseguiu detectar a DoA de todas as fontes em situações adversas, além de conseguir relacionar cada DoA à sua respectiva fonte eletromagnética. |
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Estimativa de direção de chegada de sinais utilizando análise de componentes independentes.Signal arrival direction estimation using analysis of independent components.Antenas inteligentesLocalização de fontesAnálise de componentes independentesDireção de chagadaSmart antennasFont locationAnalysis of independent componentsDirection of arrivalEngenharia ElétricaNesta dissertação é realizado o estudo de um algoritmo para estimar a direção de chegada (DoA) de sinais utilizando Análise de Componentes Independentes (ICA). A estimação da DoA é aplicada em vários problemas com fontes eletromagnéticas, como rede de sensores e processamento de arranjos de antenas inteligentes, sendo um tópico bastante investigado devido a possíveis aplicações em internet das coisas (IoT) e na quinta geração de telefonia celular (5G). Os métodos clássicos para obtenção da DoA como a Classificação de Múltiplos Sinais (MUSIC) e a Estimação de Parâmetros de Sinais via Técnicas de Invariância Rotacional (ESPRIT) apresentam algumas restrições de aplicação. A detecção de fontes sobrepostas (que tem a mesma DoA) é uma das limitações desses métodos, uma vez que os mesmos não conseguem estimar a presença de mais de uma fonte se elas irradiarem na mesma direção. Uma outra restrição é que esses métodos necessitam de mais sensores do que fontes eletromagnéticas para estimar com segurança a DoA. Na formulação clássica do ICA foi adicionado o termo relativo ao atraso de fase à matriz dos sinais originais. Parâmetro esse que posteriormente é usado para determinar a direção de chegada. Neste trabalho foram feitas simulações computacionais comparando o método ICA estudado com os métodos clássicos MUSIC e ESPRIT. Foi possível validar que o ICA consegue superar as restrições dos métodos clássicos com relação à estimação de fontes sobrepostas e trabalhar com um número menor de sensores, ou seja, mesmo número de sensores e fontes. Foram feitas medições com antenas para confirmar experimentalmente a eficácia da extensão do método ICA para detecção de fontes eletromagnéticas nessas situações. Embora a técnica apresente um erro superior com relação a algoritmos como o MUSIC, o algoritmo conseguiu detectar a DoA de todas as fontes em situações adversas, além de conseguir relacionar cada DoA à sua respectiva fonte eletromagnética.This work constitutes with the study of an algorithm to estimate the direction of arrival (DoA) of signals using Independent Component Analysis (ICA). The DoA estimation is applied in several problems with electromagnetic sources, such as sensor networks and processing of smart antennas, being a topic investigated due to applications in Internet of Things (IoT) and in the fifth generation of cellphones (5G). The classical methods used to obtain DoA, as the Multiple Signal Classification (MUSIC) and the Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques (ESPRIT) have some restrictions. The detection of overlapping sources (which has the same DoA) is one limitation of these methods, since they can not estimate the presence of more than one source if they radiate in the same direction. Another constraint is that these methods require more sensors than electromagnetic sources to safely estimate DoA. In the classical ICA formulation was added the term related to phase delay to the signal matrix. This parameter is subsequently used to determine the direction of arrival. In this work, simulations were performed comparing the ICA method studied with the classical methods MUSIC and ESPRIT. It was possible to validate that the ICA can overcome the restrictions of the classic methods in relation to the estimation of overlapping sources and to work with a smaller number of sensors, that is, the same number of sensors and sources. Measurements were made with antennas to experimentally confirm the effectiveness of the extension of the ICA method to detect electromagnetic sources in these situations. Although the technique presents a greater error compared to algorithms like MUSIC, the algorithm was able to detect the DoA of all the sources in adverse situations, besides being able to relate each DoA to its respective electromagnetic source.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIPÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICAUFCGFONTGALLAND, Glauco.FONTGALLAND, G.FONTGALLAND, GLAUCO.Glauco Fontgalland.http://lattes.cnpq.br/4256595317953538LEITE, Paulo Ixtânio Ferreira.FERREIRA, P. I. L.FERREIRA, PAULO IXTANIO LEITE.FERREIRA, PAULO IXTANIO L.http://lattes.cnpq.br/4475363178945626QUEIROZ, Wamberto José Lira de.QUEIROZ, Wamberto José Lira de.Queiroz, Wamberto J. L.WAMBERTO QUEIROZ.http://lattes.cnpq.br/7663004390139625CARVALHO, Joabson Nogueira de.CARVALHO, J. N.DE CARVALHO, JOABSON NOGUEIRA.NOGUEIRA DE CARVALHO, JOABSON.http://lattes.cnpq.br/3511078820928127CORREIA FILHO, Luis Alves.2018-12-102022-07-29T13:01:38Z2022-07-072022-07-29T13:01:38Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/26479CORREIA FILHO, Luiz Alves. Estimativa de direção de chegada de sinais utilizando análise de componentes independentes. 2018. 67 fl. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Campina Grande, Centro de Engenharia Elétrica E informática, Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2018.porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2023-09-06T14:37:24Zoai:localhost:riufcg/26479Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512023-09-06T14:37:24Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false |
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Nesta dissertação é realizado o estudo de um algoritmo para estimar a direção de chegada (DoA) de sinais utilizando Análise de Componentes Independentes (ICA). A estimação da DoA é aplicada em vários problemas com fontes eletromagnéticas, como rede de sensores e processamento de arranjos de antenas inteligentes, sendo um tópico bastante investigado devido a possíveis aplicações em internet das coisas (IoT) e na quinta geração de telefonia celular (5G). Os métodos clássicos para obtenção da DoA como a Classificação de Múltiplos Sinais (MUSIC) e a Estimação de Parâmetros de Sinais via Técnicas de Invariância Rotacional (ESPRIT) apresentam algumas restrições de aplicação. A detecção de fontes sobrepostas (que tem a mesma DoA) é uma das limitações desses métodos, uma vez que os mesmos não conseguem estimar a presença de mais de uma fonte se elas irradiarem na mesma direção. Uma outra restrição é que esses métodos necessitam de mais sensores do que fontes eletromagnéticas para estimar com segurança a DoA. Na formulação clássica do ICA foi adicionado o termo relativo ao atraso de fase à matriz dos sinais originais. Parâmetro esse que posteriormente é usado para determinar a direção de chegada. Neste trabalho foram feitas simulações computacionais comparando o método ICA estudado com os métodos clássicos MUSIC e ESPRIT. Foi possível validar que o ICA consegue superar as restrições dos métodos clássicos com relação à estimação de fontes sobrepostas e trabalhar com um número menor de sensores, ou seja, mesmo número de sensores e fontes. Foram feitas medições com antenas para confirmar experimentalmente a eficácia da extensão do método ICA para detecção de fontes eletromagnéticas nessas situações. Embora a técnica apresente um erro superior com relação a algoritmos como o MUSIC, o algoritmo conseguiu detectar a DoA de todas as fontes em situações adversas, além de conseguir relacionar cada DoA à sua respectiva fonte eletromagnética. |
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