High-resolution Direction of Arrival Estimation Method Based on Sparse Arrays with Minimum Number of Elements, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2021, nr 1

Regular fully filled antenna arrays have been widely used in direction of arrival (DOA) estimation. However, practical implementation of these arrays is rather complex and their resolutions are limited to the beamwidth of the array pattern. Therefore, higher resolution and simpler methods are desirable. In this paper, the compressed sensing method is first applied to an initial fully filled array to randomly select the most prominent and effective elements which are used to form the sparse array. To keep the dimension of the sparse array equal to that of the fully filled array, the first and the last elements were excluded from the sparseness process. In addition, some constraints on the sparse spectrum are applied to increase estimation accuracy. The optimization problem is then solved iteratively using the iterative reweighted l1 norm. Finally, a simple searching algorithm is used to detect peaks in the spectrum solution that correspond to the directions of the arriving signals. Compared with the existing scanned beam methods, such as the minimum variance distortionless response (MVDR) technique, and with subspace approaches, such as multiple signal classification (MUSIC) and ESPIRT algorithms, the proposed sparse array method offers better performance even with a lower number of array elements and in severely noisy environments. Effectiveness of the proposed sparse array method is verified via computer simulations

Estimación de dirección de llegada basada en los métodos de optimización metaheurística mediante un único muestreo

A lo largo de las últimas décadas, se han desarrollado importantes mejoras tecnológicas con aplicación en el campo del Radar y la Guerra Electrónica. Uno de los desafíos a los que la comunidad científica ha dedicado un gran esfuerzo es el de la estimación de dirección de llegada de un conjunto de ondas planas incidentes sobre un array mediante un número cada vez menor de muestreos temporales o snapshots. El caso extremo en el que solamente se dispone de un único muestreo de las señales incidentes, comúnmente conocido como Single Snapshot sigue siendo un problema que no se ha dado por resuelto. La presente tesis aborda precisamente ese problema y propone un método para darle solución haciendo uso de una potente herramienta de aplicación en multitud de campos: los métodos de optimización metaheurística. El método propuesto se basa en la construcción y posterior minimización de una función cuyas variables independientes son las direcciones de llegada de las señales incidentes que se desea estimar, y cuya variable dependiente es un número real. Esta función, en cuya construcción se hace uso de las tensiones complejas leídas en los bornes de las antenas que forman el array, tiene la peculiaridad de que, en ausencia de ruido, alcanza su mínimo absoluto cuando los valores de las variables independientes corresponden exactamente con valores de las direcciones de llegada de las señales incidentes. Además, en tal caso, dicho mínimo absoluto vale cero. El potencial de esta función queda patente a lo largo de la tesis, observándose que, mediante su uso, se es capaz de estimar de forma correcta no solo la dirección de llegada de un conjunto de señales, sino la dirección de llegada bidimensional al mismo tiempo que la frecuencia, tanto en entornos sin ruido como en entornos ruidosos y tanto en arrays uniformes como no uniformes. Se presenta también una modificación de la función basada en el uso de simulaciones electromagnéticas que permiten su adaptación a situaciones en las que los acoplos entre los elementos del array o su directividad deban ser tenidos en cuenta. Está modificación es plenamente coherente con la construcción original de la función y permite su extrapolación inmediata a la estimación de dos direcciones de llegada y la frecuencia. La minimización de esta función, que al igual que su construcción es uno de los puntos claves del método propuesto, se lleva a cabo mediante el uso de métodos de optimización metaheurística. Se incluye, por tanto, un estudio de la aplicación de cinco métodos metaheurísticos distintos, todos ellos basados en fenómenos presentes en la naturaleza, y se analiza su rendimiento desde distintas perspectivas. Entre estos métodos de optimización metaheurística se encuentran algunos de los conocidos como evolutivos y otros basados en inteligencia de enjambres o Swarm Intelligence. Para la evaluación del rendimiento del método propuesto se ha obtenido la Cota de Cramér-Rao para el caso de la estimación de dos direcciones de llegada y la frecuencia mediante un único muestreo y se ha presentado también una modificación de dicha Cota para la comparación del rendimiento del método en el caso de utilizar la modificación para entornos acoplados. En ambos casos, la estimación de los parámetros es eficiente desde el punto de vista estadístico

Estimación de dirección de llegada basada en los métodos de optimización metaheurística mediante un único muestreo

A lo largo de las últimas décadas, se han desarrollado importantes mejoras tecnológicas con aplicación en el campo del Radar y la Guerra Electrónica. Uno de los desafíos a los que la comunidad científica ha dedicado un gran esfuerzo es el de la estimación de dirección de llegada de un conjunto de ondas planas incidentes sobre un array mediante un número cada vez menor de muestreos temporales o snapshots. El caso extremo en el que solamente se dispone de un único muestreo de las señales incidentes, comúnmente conocido como Single Snapshot sigue siendo un problema que no se ha dado por resuelto. La presente tesis aborda precisamente ese problema y propone un método para darle solución haciendo uso de una potente herramienta de aplicación en multitud de campos: los métodos de optimización metaheurística. El método propuesto se basa en la construcción y posterior minimización de una función cuyas variables independientes son las direcciones de llegada de las señales incidentes que se desea estimar, y cuya variable dependiente es un número real. Esta función, en cuya construcción se hace uso de las tensiones complejas leídas en los bornes de las antenas que forman el array, tiene la peculiaridad de que, en ausencia de ruido, alcanza su mínimo absoluto cuando los valores de las variables independientes corresponden exactamente con valores de las direcciones de llegada de las señales incidentes. Además, en tal caso, dicho mínimo absoluto vale cero. El potencial de esta función queda patente a lo largo de la tesis, observándose que, mediante su uso, se es capaz de estimar de forma correcta no solo la dirección de llegada de un conjunto de señales, sino la dirección de llegada bidimensional al mismo tiempo que la frecuencia, tanto en entornos sin ruido como en entornos ruidosos y tanto en arrays uniformes como no uniformes. Se presenta también una modificación de la función basada en el uso de simulaciones electromagnéticas que permiten su adaptación a situaciones en las que los acoplos entre los elementos del array o su directividad deban ser tenidos en cuenta. Está modificación es plenamente coherente con la construcción original de la función y permite su extrapolación inmediata a la estimación de dos direcciones de llegada y la frecuencia. La minimización de esta función, que al igual que su construcción es uno de los puntos claves del método propuesto, se lleva a cabo mediante el uso de métodos de optimización metaheurística. Se incluye, por tanto, un estudio de la aplicación de cinco métodos metaheurísticos distintos, todos ellos basados en fenómenos presentes en la naturaleza, y se analiza su rendimiento desde distintas perspectivas. Entre estos métodos de optimización metaheurística se encuentran algunos de los conocidos como evolutivos y otros basados en inteligencia de enjambres o Swarm Intelligence. Para la evaluación del rendimiento del método propuesto se ha obtenido la Cota de Cramér-Rao para el caso de la estimación de dos direcciones de llegada y la frecuencia mediante un único muestreo y se ha presentado también una modificación de dicha Cota para la comparación del rendimiento del método en el caso de utilizar la modificación para entornos acoplados. En ambos casos, la estimación de los parámetros es eficiente desde el punto de vista estadístico

A Novel Modification of PSO Algorithm for SML Estimation of DOA

This paper addresses the issue of reducing the computational complexity of Stochastic Maximum Likelihood (SML) estimation of Direction-of-Arrival (DOA). The SML algorithm is well-known for its high accuracy of DOA estimation in sensor array signal processing. However, its computational complexity is very high because the estimation of SML criteria is a multi-dimensional non-linear optimization problem. As a result, it is hard to apply the SML algorithm to real systems. The Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is considered as a rather efficient method for multi-dimensional non-linear optimization problems in DOA estimation. However, the conventional PSO algorithm suffers two defects, namely, too many particles and too many iteration times. Therefore, the computational complexity of SML estimation using conventional PSO algorithm is still a little high. To overcome these two defects and to reduce computational complexity further, this paper proposes a novel modification of the conventional PSO algorithm for SML estimation and we call it Joint-PSO algorithm. The core idea of the modification lies in that it uses the solution of Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques (ESPRIT) and stochastic Cramer-Rao bound (CRB) to determine a novel initialization space. Since this initialization space is already close to the solution of SML, fewer particles and fewer iteration times are needed. As a result, the computational complexity can be greatly reduced. In simulation, we compare the proposed algorithm with the conventional PSO algorithm, the classic Altering Minimization (AM) algorithm and Genetic algorithm (GA). Simulation results show that our proposed algorithm is one of the most efficient solving algorithms and it shows great potential for the application of SML in real systems

SPICA:revealing the hearts of galaxies and forming planetary systems : approach and US contributions

How did the diversity of galaxies we see in the modern Universe come to be? When and where did stars within them forge the heavy elements that give rise to the complex chemistry of life? How do planetary systems, the Universe's home for life, emerge from interstellar material? Answering these questions requires techniques that penetrate dust to reveal the detailed contents and processes in obscured regions. The ESA-JAXA Space Infrared Telescope for Cosmology and Astrophysics (SPICA) mission is designed for this, with a focus on sensitive spectroscopy in the 12 to 230 micron range. SPICA offers massive sensitivity improvements with its 2.5-meter primary mirror actively cooled to below 8 K. SPICA one of 3 candidates for the ESA's Cosmic Visions M5 mission, and JAXA has is committed to their portion of the collaboration. ESA will provide the silicon-carbide telescope, science instrument assembly, satellite integration and testing, and the spacecraft bus. JAXA will provide the passive and active cooling system (supporting the

The Apertif Surveys:The First Six Months

Apertif is a new phased-array feed for the Westerbork Synthesis Radio Telescope (WSRT), greatly increasing its field of view and turning it into a natural survey instrument. In July 2019, the Apertif legacy surveys commenced; these are a time-domain survey and a two-tiered imaging survey, with a shallow and medium-deep component. The time-domain survey searches for new (millisecond) pulsars and fast radio bursts (FRBs). The imaging surveys provide neutral hydrogen (HI), radio continuum and polarization data products. With a bandwidth of 300 MHz, Apertif can detect HI out to a redshift of 0.26. The key science goals to be accomplished by Apertif include localization of FRBs (including real-time public alerts), the role of environment and interaction on galaxy properties and gas removal, finding the smallest galaxies, connecting cold gas to AGN, understanding the faint radio population, and studying magnetic fields in galaxies. After a proprietary period, survey data products will be publicly available through the Apertif Long Term Archive (ALTA, https://alta.astron.nl). I will review the progress of the surveys and present the first results from the Apertif surveys, including highlighting the currently available public data