KFUPM ePrints

SPARSE DIRECTION-OF-ARRIVAL ESTIMATION WITH CONSTRAINED ANTENNA ARRAYS

l SPARSE DIRECTION-OF-ARRIVAL ESTIMATION WITH CONSTRAINED ANTENNA ARRAYS. PhD thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]PDF (PhD)
Restricted to Abstract Only until 02 September 2019.

5Mb

Arabic Abstract

تسمى مجموعة من عناصر الهوائي/المستشعر مرتبة في هندسة معينة صفيف الهوائي/المستشعر. أحد تطبيقات مصفوفات الهوائي هو تقدير اتجاه زاوية الوصول (DOA) للإشارات المنبعثة من بعض المصادر. يتضمن تقييم زاوية الوصول العديد من التطبيقات في توجية الحزمة لتحسين استقبال الإشارات وإزالة التداخل. بشكل عام ، تتعطل الإشارة المستقبلة من خلال عدة عوامل مختلفة أثناء انتشارها عبر قناة الاتصال. وتشمل هذه العيوب الضوضاء ، وتعدد مسارات انتشار الموجة ، وتداخل النطاق الضيق / النطاق العريض ، وما إلى ذلك. لذلك ، هناك حاجة إلى تقنية قوية لتقدير زاوية الوصول للإشارة المستقبلة. يعتبر تصنيف الإشارات المتعددة (MUSIC) وتقدير معلمة الإشارة عبر تقنيات الثبات الدوراني (ESPRIT) من بين تقنيات التقدير الرئيسية المستخدمة. كما تم اقتراح الاستشعار عن طريق الضغط (CS) لتقدير زاوية الوصول بسبب قدرتها على العمل مع انخفاض البيانات. بشكل عام ، عدد المصادر التي سيتم تقديرها قليل جدا. لذلك ، يمكن استغلال إعادة البناء المتفرقة للعمل مع مجموعات بيانات مخفضة وبالتالي وقت معالجة أقصر. تطبيق الأجهزة في تقنية تحديد زاوية الوصول في الأجهزة اللاسلكية المحمولة لديها اثنين من القيود الرئيسية. أولاً ، عدد محدود من الهوائيات والثاني ، تباعد محدود بين الهوائيات. يتطلب تقدير زاوية الوصول مع صفائف مقيدة معالجة إضافية و/أو تكوينات صفيف فعالة. عندما تكون عناصر الهوائي متقاربة جدا فانها تعاني من تأثير اقتران المتبادل. يتم فحص مشكلة تقدير زاوية الوصول مع عدد مقيَّد من العناصر ومصفوفات هوائيات التباعد بين العناصر المحدودة. الهدف الرئيسي هو تحقيق توازن مثالي بين التعقيد والدقة. وقد تم مناقشة وتقييم مقاييس الأداء المختلفة. يتم تقديم مقارنة بين خوارزميات تقدير زاوية الوصول الهامة بما في ذلك: تكوين الشعاع (beamforming) ، أدنى تباين استجابة التشوية (Capon)، تصنيف الإشارات المتعددة(MUSIC) ، وتحلل القيمة المفردة من المستوى الأول (l_1-SVD). كما تم بناء الاعدادات التجريبية باستخدام مصفوفات الcoprime المتحركة والاعتماد على الراديو المحدد بالبرمجيات (SDR) أثناء وجود مصادر مختلفة كتعدد الانتشار التي تؤثر على الإشارة في قناة الاتصال. تستخدم المجموعة المتحركة عنصر هوائي واحدًا يتحرك على طول محور الصفيف لتغطية جميع المواقع المحددة مسبقًا. يتم تقليل التعقيد من حيث عدد الهوائيات وأجهزة الاستقبال ويتم التخلص من تأثير الاقتران المتبادل. كما تم صُممت مجموعات من صفيف الهوائي بشكل نمطي وتم فحصها بشكل تجريبي لدراسة تأثير اتجاهية الهوائي على دقة تقدير زاوية الوصول. وعلاوة على ذلك، تم استخراج أنماط الإشعاع من هذه المصفوفات المُصنعة باستخدام هيكل محاكي الترددات العالية (HFSS) وتجربتها في إطار إعادة الإعمار المتناثر. استنادًا إلى المحاكاة والتقييم التجريبي ، تم تحديد العديد من المتطلبات التي تستدعي تكوين صفيف جديد. بناءً على مجموعة coprime المتحركة ، تم الحصول على عرض حزمة ضيق جدًا باستخدام خوارزمية Lasso مقارنة مع تلك القائمة على صفيف خطي منتظم باستخدام خوارزمية يعتبر تصنيف الإشارات المتعددة (MUSIC) حتى إذا تضاعف عدد العناصر. باستخدام منصة الراديو المحدد بالبرمجيات (SDR) وعند وجود مصدر واحد ، أثبتنا أن عرض الحزمة عند الزاوية المقدرة باستخدام خوارزمية Lasso أكثر وضوحًا من تلك التي تنتجها MUSIC و Capon. تظهر النتائج أيضا أن الحد الأقصى للأخطاء في بيئة خالية من الضوضاء لتقدير مصدر واحد بين المصادر الأربعة المفترضة باستخدام هوائيات متماثلة (isotropic) و هوائيات موجهة(directive) هي 〖0.5〗^o و 〖2.5〗^o، على التوالي باستخدام مصفوفة coprime المحاكاة مع عناصر التصحيح (patch) . بالنسبة لمصفوفات الهوائي التي تم تصميمها ، فإن مصفوفة coprime مع عناصر التصحيح (patch) تحقق أفضل أداء. لقد حصلت المجموعة الخطية المنتظمة المكونة من 4 عناصر مع العناصر أحادية القطب (monopole) على أكبر خطأ وهو تقريبا 〖15〗^o. تقترح هذه الأطروحة تشكيل صفيف هوائي متعدد المستويات (MLPA) لأخذ العينات المتناثر الذي يمكن أن يزيد من درجة الحرية او التغيير (DOFs). تستخدم الصفيف المقترح عدة مجموعات فرعية خطية موحدة حيث يكون عدد أجهزة الاستشعار في الطبقة الفرعية عبارة عن أعداد صحيحة أولية لايوجد بينها عوامل مشتركة. تمت صياغة التباعد بين عناصر المستشعرات كمضاعف لنصف طول الموجة حيث تتشارك المجموعات الفرعية العنصر الأول فقط. بالنسبة لعدد معين من أجهزة الاستشعار، فإن الصفيف المقترح يتطلب أبعاد ومساحة أصغر ويعطي مواقع فريدة مختلفة ومتوالية بدون انقطاع او ثغرات فيما بينها مقارنة بالمصفوفات المكونة من رقمين أوليين .(coprime) التكوين المقترح يحتوي على ثغرات محدودة في فوراق مواقع عناصر مصفوفة الهوائي .(difference coarray) تمت صياغة التعبيرات الرياضية لفوراق مواقع عناصر مصفوفة الهوائي والابعاد المطلوبة لتشكيل المصفوفة. يمكن إنشاء تكوينات MLPA مختلفة من أجل عدد ثابت من الهوائيات واستغلال المصفوفة التي تزيد من درجة التغيير .(DOFs)لقد وجدنا أن MLPAs يمكن تحقيق أعلى DOFs مقارنة مع صفائف coprime شريطة أن يكون عدد العناصر كبير بما فيه الكفاية. تحت حجم الفتحة المتساوية وقيم DOFs المقارنة مع صفائف متداخلةnested) (arrays، ينتج عن MLPA المقترح تأثيرات اقتران أقل. يتم زيادة عدد الفترات المتتالية عند اخذ الفوارق بين مواقع عناصر الهوائي بشكل أكبر عن طريق ضغط التباعد بين العناصر لواحدة من المجموعات الفرعية بشكل صحيح مع عدم تغيير عدد الهوائيات وبدون تغيير حجم المصفوفة. الصفيف الناتج يسمى صفيف هوائي متعدد المستويات المضغوط (MLPAC) الذي يمكن أن تكون الفوارق بين مواقع عناصره متوالية و خالية من أي ثغرات كما هو الحال في حالة المصفوفة المتداخلة nested) (arrays . يتم استخدام خوارزميات إعادة البناء المتناثر و تصنيف الإشارات المتعددة استنادًا إلى الفوارق بين مواقع عناصر الهوائي. يمكن لـصفيف الهوائي المتعدد المستويات المضغوط تقدير عدد أكبر من الزوايا باستخدام كلا الخوارزميتين. عندما تكون نسبة الإشارة إلى الضوضاء (SNR) تساوي 0 ديسيبل وعند استخدام عشرة عناصر من الهوائي، يكون جذر متوسط مربع الخطأ (RMSE) الناتج عن استخدام MLPAC ذو الثلاثة مستويات أكبر من ذلك الناتج عند استخدام صفيف متداخل بحوالي 〖0.05〗^o و 2^o الى 〖2.6〗^o باستخدام خورزميات الضغط (CS)و تصنيف الإشارات المتعددة (MUSIC)،على التوالي. وأخيرًا، تم اقتراح مصفوفة هوائي أخرى بإستخدام وحدتي الهوائي المتعدد المستويات بشكل متوازيين لتقدير زاويتين للوصول (2D-DOA). لقد أظهرنا أن مصفوفة الهوائي المقترحة يمكن أن تحقق نفس الأداء مثل الصفيف المتداخل2D-nested) (array ثنائي الأبعاد بزيادة النسبة SNR بمقدار 1 ديسيبل فقط. تؤكد نتائج المحاكاة والنتائج التجريبية الاستنتاجات المشتقة التي توصلنا لها وتظهر تفوق التكوينات المقترحة في تقدير زاوية الوصول خاصة بالنسبة بالنسبة للصفائف ذات الحجم المقيّد.

English Abstract

A set of antenna/sensor elements arranged in a certain geometry is called an antenna/sensor array. One application of antenna arrays is to estimate the direction of arrival (DOA) of signals emitted from certain sources. DOA estimation has many applications in beam steering to improve signal reception and interference suppression. Generally, the received signal is corrupted by different impairments as it propagates through the communication channel. These impairments include noise, multipath, narrowband/wideband interference, etc. Therefore, a robust technique is needed to estimate the DOA of the received signal. Multiple signal classification (MUSIC) and estimation of signal parameter via rotational invariance techniques (ESPRIT) are among the main used estimation techniques. Compressive sensing (CS) was also proposed for DOA estimation due to its ability to work with reduced data. In general, the number of sources to be estimated is small. Therefore, sparse reconstruction can be exploited to work with reduced data sets and hence shorter processing time. Hardware implementation of DOA techniques in handheld wireless devices has two main constraints. First, limited number of antennas and second, limited inter-element spacing. DOA estimation with constrained arrays calls for extra processing and/or efficient array configurations. Very close antenna elements suffer from mutual coupling effect. The problem of DOA estimation with constrained number of elements and limited inter-element spacing antenna arrays is examined. The main objective is to strike an optimal balance between complexity and accuracy. Different performance measures have been discussed and evaluated. A comparison between important DOA estimation algorithms is presented including: beamforming, Capon, MUSIC, and first-norm singular value decomposition (l_1-SVD). Experimental setups were also built using moving coprime arrays and based on software-defined radio (SDR) in realistic channel environments. The moving array uses only one antenna element which moves along the array axis to cover all pre-specified locations. The complexity in terms of the number of antennas and receivers is reduced and the mutual coupling effect is eliminated. Prototyped antenna arrays were also evaluated experimentally to study the effect of antenna directionality on the accuracy of DOA estimation. Moreover, the radiation patterns of the designed arrays were extracted using high frequency structure simulator (HFSS) and were augmented in the sparse reconstruction framework. Based on the simulation and experimental evaluation, several requirements have been identified which calls for novel array configurations. Based on the moving coprime array, very narrow beamwidth is realized using Lasso algorithm compared with that based on a uniform linear array using MUSIC algorithm even if the number of elements is doubled. With the SDR platform using one source, we have proved that the beamwidth at the estimated angle using Lasso algorithm is significantly sharper than those produced by MUSIC and Capon. The results also show that the maximum errors in noise free environment for estimating a source among the assumed four sources with isotopic and directive antennas are 〖0.5〗^o and 〖2.5〗^o, respectively using the simulated coprime array with patch elements. For the prototyped antenna arrays, the coprime array with patch elements realizes the best performance. The 4-element uniform linear array with monopole elements has got the largest error that is around 〖15〗^o. This dissertation proposes a multi-level prime array (MLPA) configuration for sparse sampling that can further increase the degrees-of-freedom (DOFs). The proposed array uses multiple uniform linear subarrays where the number of sensors in the subarrays are pairwise coprime integers. The inter-element spacing between the sensors is formulated as a scaled multiple of half-wavelength where the subarrays share only their first element. For a given number of sensors, the proposed array has smaller aperture and achieves more unique and consecutive lags compared with coprime arrays. The proposed configuration has limited holes in the difference coarray. The analytical expressions of both the difference coarray and the aperture size are derived. Different MLPA configurations can be constructed for fixed number of antennas and the one that maximizes the DOFs is exploited. We have found that MLPAs can achieve higher DOFs compared with coprime arrays provided that the number of elements is large enough. Under equal aperture size and comparable DOFs with that of nested arrays, the proposed MLPA results in less mutual coupling effects. The number of consecutive lags is further increased by properly compressing the inter-element spacing of one subarray under a fixed number of antennas and without changing the aperture size. The resultant array, MLPA with compressed subarray (MLPAC), can have a hole-free difference coarray as in nested array case. Sparse reconstruction and MUSIC algorithms are utilized based on the difference coarray. The MLPAC can estimate larger number of sources using both MUSIC and sparse reconstruction algorithms. At 0 dB signal-to-noise ratio (SNR) and ten antenna elements, the root mean square error (RMSE) based on an MLPAC with three subarrays is larger than that based on nested array by around 〖0.05〗^o and 2^o to 〖2.6〗^o using CS and MUSIC algorithms, respectively. Finally, modified configuration with two parallel MLPAs is extended for two dimensions (2D-DOA) estimation. We have shown that the proposed configuration can realize the same performance as the 2D-nested array by increasing the SNR by only 1 dB. Simulation and experimental results confirm the derived conclusions and demonstrate the superiority of the proposed configurations in DOA estimation especially for constrained aperture size.



Item Type:Thesis (PhD)
Subjects:Electrical
Divisions:College Of Engineering Sciences > Electrical Engineering Dept
Committee Advisor:Muqaibel, Ali
Committee Members:Zerguine​, Azzedine and Zummo, Salam and Sharawi, Mohammad and Al-Ghadban, Samir
ID Code:140800
Deposited By:ALAWSH SALEH AHMED (g200805760)
Deposited On:25 Sep 2018 13:22
Last Modified:25 Sep 2018 13:22

Repository Staff Only: item control page