Анализ быстродействия беспоискового цифрового метода корреляционно-интерферометрического пеленгования с реконструированием пространственного аналитического сигнала

В роботі виконано аналіз швидкодії безпошукового цифрового методу кореляційно-інтерферометричного пеленгування з реконструюванням просторового аналітичного сигналу. Виконано оцінку загальних часових витрат, швидкодії та відносної часової ефективності методу. Визначено, що досліджений безпошуковий метод пеленгування забезпечує просторову селекцію та одночасне пеленгування радіовипромінювань, що потрапляють в смугу частот одночасного аналізу з шириною до ста десяти мегагерц в реальному масштабі часу з використанням тільки одного сигнального процесора.Introduction. Nowadays radio control of radio electronic devices must be carried out in the conditions of sticky electromagnetic wicket, large prior uncertainty in relation to the parameters of radiations, and also in the conditions of the real time realization. The use and researches of direct digital methods of correlation-interferometric direction-finding is perspective direction in radio control realization for the indicated terms. Fundamentals of researches. In this paper, the direct digital method fast-acting analysis of the correlation-interferometric radio direction-finding with reconstructing of spatial analytical signal is executed. The estimation of time charges, fast-acting and relative time efficiency of method is executed. Conclusions. It is certain that analyzed direct method of direction-finding provides a spatial selection and simultaneous direction-finding of radiations which get in the pass frequencies band of simultaneous analysis with a width to one hundred ten megahertz real-time with the use of only one signal processor.В работе выполнен анализ быстродействия беспоискового цифрового метода корреляционно-интерферометрического пеленгования с реконструированием пространственного аналитического сигнала. Выполнена оценка общих временных затрат, быстродействия и относительной временной эффективности метода. Определено, что исследованный беспоисковый метод пеленгования обеспечивает пространственную селекцию и одновременное пеленгование радиоизлучений, которые попадают в полосу частот одновременного анализа с шириной до ста десяти мегагерц в реальном масштабе времени с использованием только одного сигнального процессора

Compressive Time Delay Estimation Using Interpolation

Time delay estimation has long been an active area of research. In this work, we show that compressive sensing with interpolation may be used to achieve good estimation precision while lowering the sampling frequency. We propose an Interpolating Band-Excluded Orthogonal Matching Pursuit algorithm that uses one of two interpolation functions to estimate the time delay parameter. The numerical results show that interpolation improves estimation precision and that compressive sensing provides an elegant tradeoff that may lower the required sampling frequency while still attaining a desired estimation performance.Comment: 5 pages, 2 figures, technical report supporting 1 page submission for GlobalSIP 201

Measurement of optical to electrical and electrical to optical delays with ps-level uncertainty

We present a new measurement principle to determine the absolute time delay of a waveform from an optical reference plane to an electrical reference plane and vice versa. We demonstrate a method based on this principle with 2 ps uncertainty. This method can be used to perform accurate time delay determinations of optical transceivers used in fibre-optic time-dissemination equipment. As a result the time scales in optical and electrical domain can be related to each other with the same uncertainty. We expect this method to break new grounds in high-accuracy time transfer and absolute calibration of time-transfer equipment

Compressive Parameter Estimation for Sparse Translation-Invariant Signals Using Polar Interpolation

We propose new compressive parameter estimation algorithms that make use of polar interpolation to improve the estimator precision. Our work extends previous approaches involving polar interpolation for compressive parameter estimation in two aspects: (i) we extend the formulation from real non-negative amplitude parameters to arbitrary complex ones, and (ii) we allow for mismatch between the manifold described by the parameters and its polar approximation. To quantify the improvements afforded by the proposed extensions, we evaluate six algorithms for estimation of parameters in sparse translation-invariant signals, exemplified with the time delay estimation problem. The evaluation is based on three performance metrics: estimator precision, sampling rate and computational complexity. We use compressive sensing with all the algorithms to lower the necessary sampling rate and show that it is still possible to attain good estimation precision and keep the computational complexity low. Our numerical experiments show that the proposed algorithms outperform existing approaches that either leverage polynomial interpolation or are based on a conversion to a frequency-estimation problem followed by a super-resolution algorithm. The algorithms studied here provide various tradeoffs between computational complexity, estimation precision, and necessary sampling rate. The work shows that compressive sensing for the class of sparse translation-invariant signals allows for a decrease in sampling rate and that the use of polar interpolation increases the estimation precision.Comment: 13 pages, 5 figures, to appear in IEEE Transactions on Signal Processing; minor edits and correction

Беспоисковый цифровой метод спектрального дисперсионно-корреляционного радиопеленгования для большой антенной базы

В роботі виконано розробку безпошукового цифрового методу спектрального дисперсійно-кореляційного радіопеленгування для великої антенної бази. Особливістю розробленого методу є поєднання подвійного кореляційного та дисперсійно-кореляційного оброблення спектрів сигналів. Це забезпечує можливість використання великої антенної бази та визначення пеленга одноканальним способом з мінімальними апаратурними витратами, але за час одного циклу кореляційного аналізу, тобто в реальному масштабі часу. Розроблений метод забезпечує можливість суттєвого зменшення дисперсії похибки пеленгування порівняно з відомими при високій швидкодії.Searchless digital method of spectral dispersion-correlation radio direction finding for big antenna base is performed in this paper. Combination of double correlation and dispersion-correlation signal spectrum processing is the proposed method feature. It provides possibility of the large antenna base using and bearing determination by one channel method with minimum apparatuses charges, but in one cycle of correlation analysis so in realtime. The proposed method provides reduction of direction-finding dispersion error compared to known methods with high operating speed.В работе выполнена разработка беспоискового цифрового метода спектрального дисперсионно-корреляционного радиопеленгования для большой антенной базы. Особенностью разработанного метода является сочетание двойной корреляционной и дисперсионно-корреляционной обработки спектров сигналов. Это обеспечивает возможность использования большой антенной базы и определения пеленга одноканальным способом с минимальными аппаратурными затратами, но за время одного цикла корреляционного анализа в реальном масштабе времени. Разработанный метод обеспечивает возможность существенного уменьшения дисперсии погрешности пеленгования сравнительно с известными при высоком быстродействии

Distributed localization of a RF target in NLOS environments

We propose a novel distributed expectation maximization (EM) method for non-cooperative RF device localization using a wireless sensor network. We consider the scenario where few or no sensors receive line-of-sight signals from the target. In the case of non-line-of-sight signals, the signal path consists of a single reflection between the transmitter and receiver. Each sensor is able to measure the time difference of arrival of the target's signal with respect to a reference sensor, as well as the angle of arrival of the target's signal. We derive a distributed EM algorithm where each node makes use of its local information to compute summary statistics, and then shares these statistics with its neighbors to improve its estimate of the target localization. Since all the measurements need not be centralized at a single location, the spectrum usage can be significantly reduced. The distributed algorithm also allows for increased robustness of the sensor network in the case of node failures. We show that our distributed algorithm converges, and simulation results suggest that our method achieves an accuracy close to the centralized EM algorithm. We apply the distributed EM algorithm to a set of experimental measurements with a network of four nodes, which confirm that the algorithm is able to localize a RF target in a realistic non-line-of-sight scenario.Comment: 30 pages, 11 figure