12 research outputs found
Performance Analysis for Direction of Arrival Estimating Algorithms
Smart antennas have emerged as one of the most promising directions in supporting maximum communication link throughput. In this paper, we have investigated the impact of smart antennas on a complex mobile network such as a railroad wireless communications system. The objective is to analyze the selection of a Direction-Of-Arrival (DOA) estimation algorithm which provides the maximum efficiency when deployed in our railroad testbeds for wireless vehicular communication. Our findings are discussed to provide an indepth understanding of how different algorithms should be selected to support efficient network operations
Direction finding and mutual coupling estimation for uniform rectangular arrays
A novel two-dimensional (2-D) direct-of-arrival (DOA) and mutual coupling coefficients estimation algorithm for uniform rectangular arrays (URAs) is proposed. A general mutual coupling model is first built based on banded symmetric Toeplitz matrices, and then it is proved that the steering vector of a URA in the presence of mutual coupling has a similar form to that of a uniform linear array (ULA). The 2-D DOA estimation problem can be solved using the rank-reduction method. With the obtained DOA information, we can further estimate the mutual coupling coefficients. A better performance is achieved by our proposed algorithm than those auxiliary sensor-based ones, as verified by simulation results
Efficient Two-Dimensional Direction-of-Arrival Estimation for a Mixture of Circular and Noncircular Sources
In this paper, the two-dimensional (2-D) direction-of-arrival (DOA) estimation problem for a mixture of circular and noncircular sources is considered. In particular, we focus on a 2-D array structure consisting of two parallel uniform linear arrays and build a general array model with mixed circular and noncircular sources. The received array data and its conjugate counterparts are combined together to form a new data vector, based on which a series of 2-D DOA estimators is derived. Compared with existing methods, the proposed one has three main advantages. First, it can give a more accurate estimation in situations, where the number of sources is within the traditional limit of high-resolution methods. Second, it can still work effectively when the number of mixed signals is larger than that of the array elements. Finally, the paired 2-D DOAs of the proposed method can be obtained automatically without the complicated 2-D spectrum peak search and, therefore, has a much lower computational complexity
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Wireless capsule gastrointestinal endoscopy: direction of arrival estimation based localization survey
One of the significant challenges in Capsule Endoscopy (CE) is to precisely determine the pathologies location. The localization process is primarily estimated using the received signal strength from sensors in the capsule system through its movement in the gastrointestinal (GI) tract. Consequently, the wireless capsule endoscope (WCE) system requires improvement to handle the lack of the capsule instantaneous localization information and to solve the relatively low transmission data rate challenges. Furthermore, the association between the capsule’s transmitter position, capsule location, signal reduction and the capsule direction should be assessed. These measurements deliver significant information for the instantaneous capsule localization systems based on TOA (time of arrival) approach, PDOA (phase difference of arrival), RSS (received signal strength), electromagnetic, DOA (direction of arrival) and video tracking approaches are developed to locate the WCE precisely. The current article introduces the acquisition concept of the GI medical images using the endoscopy with a comprehensive description of the endoscopy system components. Capsule localization and tracking are considered to be the most important features of the WCE system, thus the current article emphasizes the most common localization systems generally, highlighting the DOA-based localization systems and discusses the required significant research challenges to be addressed
Contributions à l'amélioration de l'algorithme HR linéaire SWEDE
Cet article propose deux modifications de l'algorithme haute résolution linéaire SWEDE pour la mesure de retard de propagation. La première modification consiste à améliorer le procédé initial de blanchiment du bruit de [1]. La seconde introduit l'algorithme ESPRIT dans le formalisme de SWEDE, réduisant ainsi le temps de calcul. Les résultats de simulation concernent la mesure d'épaisseur de matériaux de génie civil à l'aide d'un radar en ondes centimétriques. Ils montrent que la résolution temporelle et la précision de mesure de ces deux algorithmes sont améliorées
Estimación de dirección de llegada basada en los métodos de optimización metaheurÃstica 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 desafÃos a los que la comunidad cientÃfica 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 metaheurÃstica. 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 leÃdas en los bornes de las antenas que forman el array, tiene la peculiaridad de que, en ausencia de ruido, alcanza su mÃnimo 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 mÃnimo 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 metaheurÃstica. Se incluye, por tanto, un estudio de la aplicación de cinco métodos metaheurÃsticos distintos, todos ellos basados en fenómenos presentes en la naturaleza, y se analiza su rendimiento desde distintas perspectivas. Entre estos métodos de optimización metaheurÃstica 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 estadÃstico