3 research outputs found

    Pattern Nulling of Linear Antenna Arrays Using Backtracking Search Optimization Algorithm

    Get PDF
    An evolutionary method based on backtracking search optimization algorithm (BSA) is proposed for linear antenna array pattern synthesis with prescribed nulls at interference directions. Pattern nulling is obtained by controlling only the amplitude, position, and phase of the antenna array elements. BSA is an innovative metaheuristic technique based on an iterative process. Various numerical examples of linear array patterns with the prescribed single, multiple, and wide nulls are given to illustrate the performance and flexibility of BSA. The results obtained by BSA are compared with the results of the following seventeen algorithms: particle swarm optimization (PSO), genetic algorithm (GA), modified touring ant colony algorithm (MTACO), quadratic programming method (QPM), bacterial foraging algorithm (BFA), bees algorithm (BA), clonal selection algorithm (CLONALG), plant growth simulation algorithm (PGSA), tabu search algorithm (TSA), memetic algorithm (MA), nondominated sorting GA-2 (NSGA-2), multiobjective differential evolution (MODE), decomposition with differential evolution (MOEA/D-DE), comprehensive learning PSO (CLPSO), harmony search algorithm (HSA), seeker optimization algorithm (SOA), and mean variance mapping optimization (MVMO). The simulation results show that the linear antenna array synthesis using BSA provides low side-lobe levels and deep null levels

    Technique de reconfiguration d'antennes par décomposition des diagrammes de rayonnement

    Get PDF
    RÉSUMÉ L'expansion des télécommunications entraîne une demande de plus en plus forte en débit et en qualité de service. Ceci implique une constante évolution des systèmes sans-fil utilisés. Le déploiement des systèmes à multiples antennes (MIMO) est une solution très intéressante pouvant augmenter la fiabilité du canal et la quantité d'information transmise. Cependant, de nouveaux problèmes tels que la corrélation des canaux apparaissent. Parallèlement à cette technologie, les antennes reconfigurables sont utilisées depuis bien longtemps dans divers domaines comme celui des radars. Leur capacité à s'adapter à leur environnent n'a pas échappé aux chercheurs. En combinant ce type d'antennes dans des systèmes MIMO, diverses études indiquent une possible diminution de la corrélation des canaux par modification du diagramme de rayonnement de l'antenne par exemple. Tout ceci est très intéressant, encore faut-il une méthode de reconfiguration capable de s'exécuter rapidement. Une technique assurant la meilleure configuration consiste à estimer le canal de transmission pour toutes les configurations possibles de l'antenne. Cependant, toutes ces estimations font perdre un temps précieux et affectent la capacité du canal. Une manière plus élaborée de configurer une antenne est de déterminer la position des sources par des méthodes comme MUSIC ou ESPRIT. Malheureusement, le nombre de sources pouvant être trouvées est limité et la complexité est assez importante. On se propose ici de mettre au point une technique dont le but principal est de reconfigurer une antenne en diminuant le plus possible le nombre d'estimations du canal. Les canaux non-estimés vont devoir être reconstruits par un certain calcul détaillé dans notre étude. Brièvement, ce calcul se base sur une décomposition mathématique du diagramme de rayonnement de l'antenne en fonction de coefficients dépendants uniquement de la configuration de l'antenne et de diagrammes de rayonnement particuliers de l'antenne (configurations fixées). Cette technique doit bien entendu être utilisable dans un système MIMO. Les antennes étudiées sont des réseaux d'antennes linéaires uniformes (ULA) et des antennes à perte formées à partir de méta-matériaux (CRLH).Cette étude va nous mener à observer le comportement de notre technique face à des erreurs d'estimation des canaux mesurés et des erreurs sur la reconstruction des canaux non-mesurés. Chacune de ces erreurs a ses propres caractéristiques mais au final elles dépendent toutes deux des configurations des canaux mesurés. On explique qu'un moyen simple pour parer à ces deux erreurs consiste à mesurer beaucoup de canaux ce qui va à l'encontre du but fixé par notre technique. ----------ABSTRACT The demand for faster data rates and better quality of services constantly increases with the expansion of wireless telecommunications. Employing Multiple Input Multiple Output (MIMO) systems is a very interesting solution to improve reliability of channel and enhance data transmission. Unfortunately, new problems such as channel correlation appear. Next to these systems, reconfigurable antennas have been used for a long time in different fields like radars. Their capability to adapt to their environment has generated significant interest in adding new degrees of freedom. By combining this kind of antenna with a MIMO system, different studies show some enhancements in adapting dynamically their radiation pattern for example. To dynamically adapt antenna, a fast and reliable reconfigurable method has to be used. In order to find the optimal antenna configuration we can proceed to a complete scanning of available configurations, which is time consuming and decreases the achievable data rate. We can also use direction of arrival estimation using the MUSIC algorithm. However, in a rich multipath environment, the direction of arrival is hard to estimate accurately with the MUSIC algorithm. Other algorithms, such as ESPRIT, could be used to estimate the channel parameters. However, they are computationally intensive, especially in a MIMO environment. Furthermore the number of direction of arrival which can be found is limited by the number of receiver. To save time we describe here a technique using estimations of the channel for a low number of configurations of the antenna
    corecore