The electronically steerable parasitic array radiator antenna for wireless communications : signal processing and emerging techniques

Smart antenna technology is expected to play an important role in future wireless communication networks in order to use the spectrum efficiently, improve the quality of service, reduce the costs of establishing new wireless paradigms and reduce the energy consumption in wireless networks. Generally, smart antennas exploit multiple widely spaced active elements, which are connected to separate radio frequency (RF) chains. Therefore, they are only applicable to base stations (BSs) and access points, by contrast with modern compact wireless terminals with constraints on size, power and complexity. This dissertation considers an alternative smart antenna system the electronically steerable parasitic array radiator (ESPAR) which uses only a single RF chain, coupled with multiple parasitic elements. The ESPAR antenna is of significant interest because of its flexibility in beamforming by tuning a number of easy-to-implement reactance loads connected to parasitic elements; however, parasitic elements require no expensive RF circuits. This work concentrates on the study of the ESPAR antenna for compact transceivers in order to achieve some emerging techniques in wireless communications. The work begins by presenting the work principle and modeling of the ESPAR antenna and describes the reactance-domain signal processing that is suited to the single active antenna array, which are fundamental factors throughout this thesis. The major contribution in this chapter is the adaptive beamforming method based on the ESPAR antenna. In order to achieve fast convergent beamforming for the ESPAR antenna, a modified minimum variance distortionless response (MVDR) beamfomer is proposed. With reactance-domain signal processing, the ESPAR array obtains a correlation matrix of receive signals as the input to the MVDR optimization problem. To design a set of feasible reactance loads for a desired beampattern, the MVDR optimization problem is reformulated as a convex optimization problem constraining an optimized weight vector close to a feasible solution. Finally, the necessary reactance loads are optimized by iterating the convex problem and a simple projector. In addition, the generic algorithm-based beamforming method has also studied for the ESPAR antenna. Blind interference alignment (BIA) is a promising technique for providing an optimal degree of freedom in a multi-user, multiple-inputsingle-output broadcast channel, without the requirements of channel state information at the transmitters. Its key is antenna mode switching at the receive antenna. The ESPAR antenna is able to provide a practical solution to beampattern switching (one kind of antenna mode switching) for the implementation of BIA. In this chapter, three beamforming methods are proposed for providing the required number of beampatterns that are exploited across one super symbol for creating the channel fluctuation patterns seen by receivers. These manually created channel fluctuation patterns are jointly combined with the designed spacetime precoding in order to align the inter-user interference. Furthermore, the directional beampatterns designed in the ESPAR antenna are demonstrated to improve the performance of BIA by alleviating the noise amplification. The ESPAR antenna is studied as the solution to interference mitigation in small cell networks. Specifically, ESPARs analog beamforming presented in the previous chapter is exploited to suppress inter-cell interference for the system scenario, scheduling only one user to be served by each small BS at a single time. In addition, the ESPAR-based BIA is employed to mitigate both inter-cell and intracell interference for the system scenario, scheduling a small number of users to be simultaneously served by each small BS for a single time. In the cognitive radio (CR) paradigm, the ESPAR antenna is employed for spatial spectrum sensing in order to utilize the new angle dimension in the spectrum space besides the conventional frequency, time and space dimensions. The twostage spatial spectrum sensing method is proposed based on the ESPAR antenna being targeted at identifying white spectrum space, including the new angle dimension. At the first stage, the occupancy of a specific frequency band is detected by conventional spectrum-sensing methods, including energy detector and eigenvalue-based methods implemented with the switched-beam ESPAR antenna. With the presence of primary users, their directions are estimated at the second stage, by high-resolution angle-of-arrival (AoA) estimation algorithms. Specifically, the compressive sensing technology has been studied for AoA detection with the ESPAR antenna, which is demonstrated to provide high-resolution estimation results and even to outperform the reactance-domain multiple signal classification

Speech enhancement algorithms for audiological applications

Texto en inglés y resumen en inglés y españolPremio Extraordinario de Doctorado de la UAH en el año académico 2013-2014La mejora de la calidad de la voz es un problema que, aunque ha sido abordado durante muchos años, aún sigue abierto. El creciente auge de aplicaciones tales como los sistemas manos libres o de reconocimiento de voz automático y las cada vez mayores exigencias de las personas con pérdidas auditivas han dado un impulso definitivo a este área de investigación. Esta tesis doctoral se centra en la mejora de la calidad de la voz en aplicaciones audiológicas. La mayoría del trabajo de investigación desarrollado en esta tesis está dirigido a la mejora de la inteligibilidad de la voz en audífonos digitales, teniendo en cuenta las limitaciones de este tipo de dispositivos. La combinación de técnicas de separación de fuentes y filtrado espacial con técnicas de aprendizaje automático y computación evolutiva ha originado novedosos e interesantes algoritmos que son incluidos en esta tesis. La tesis esta dividida en dos grandes bloques. El primer bloque contiene un estudio preliminar del problema y una exhaustiva revisión del estudio del arte sobre algoritmos de mejora de la calidad de la voz, que sirve para definir los objetivos de esta tesis. El segundo bloque contiene la descripción del trabajo de investigación realizado para cumplir los objetivos de la tesis, así como los experimentos y resultados obtenidos. En primer lugar, el problema de mejora de la calidad de la voz es descrito formalmente en el dominio tiempo-frecuencia. Los principales requerimientos y restricciones de los audífonos digitales son definidas. Tras describir el problema, una amplia revisión del estudio del arte ha sido elaborada. La revisión incluye algoritmos de mejora de la calidad de la voz mono-canal y multi-canal, considerando técnicas de reducción de ruido y técnicas de separación de fuentes. Además, la aplicación de estos algoritmos en audífonos digitales es evaluada. El primer problema abordado en la tesis es la separación de fuentes sonoras en mezclas infra-determinadas en el dominio tiempo-frecuencia, sin considerar ningún tipo de restricción computacional. El rendimiento del famoso algoritmo DUET, que consigue separar fuentes de voz con solo dos mezclas, ha sido evaluado en diversos escenarios, incluyendo mezclas lineales y binaurales no reverberantes, mezclas reverberantes, y mezclas de voz con otro tipo de fuentes tales como ruido y música. El estudio revela la falta de robustez del algoritmo DUET, cuyo rendimiento se ve seriamente disminuido en mezclas reverberantes, mezclas binaurales, y mezclas de voz con música y ruido. Con el objetivo de mejorar el rendimiento en estos casos, se presenta un novedoso algoritmo de separación de fuentes que combina la técnica de clustering mean shift con la base del algoritmo DUET. La etapa de clustering del algoritmo DUET, que esta basada en un histograma ponderado, es reemplazada por una modificación del algoritmo mean shift, introduciendo el uso de un kernel Gaussiano ponderado. El análisis de los resultados obtenidos muestran una clara mejora obtenida por el algoritmo propuesto en relación con el algoritmo DUET original y una modificación que usa k-means. Además, el algoritmo propuesto ha sido extendido para usar un array de micrófonos de cualquier tamaño y geometría. A continuación se ha abordado el problema de la enumeración de fuentes de voz, que esta relacionado con el problema de separación de fuentes. Se ha propuesto un novedoso algoritmo basado en un criterio de teoría de la información y en la estimación de los retardos relativos causados por las fuentes entre un par de micrófonos. El algoritmo ha obtenido excelente resultados y muestra robustez en la enumeración de mezclas no reverberantes de hasta 5 fuentes de voz. Además se demuestra la potencia del algoritmo para la enumeración de fuentes en mezclas reverberantes. El resto de la tesis esta centrada en audífonos digitales. El primer problema tratado es el de la mejora de la inteligibilidad de la voz en audífonos monoaurales. En primer lugar, se realiza un estudio de los recursos computacionales disponibles en audífonos digitales de ultima generación. Los resultados de este estudio se han utilizado para limitar el coste computacional de los algoritmos de mejora de la calidad de la voz para audífonos propuestos en esta tesis. Para resolver este primer problema se propone un algoritmo mono-canal de mejora de la calidad de la voz de bajo coste computacional. El objetivo es la estimación de una mascara tiempo-frecuencia continua para obtener el mayor parámetro PESQ de salida. El algoritmo combina una versión generalizada del estimador de mínimos cuadrados con un algoritmo de selección de características a medida, utilizando un novedoso conjunto de características. El algoritmo ha obtenido resultados excelentes incluso con baja relación señal a ruido. El siguiente problema abordado es el diseño de algoritmos de mejora de la calidad de la voz para audífonos binaurales comunicados de forma inalámbrica. Estos sistemas tienen un problema adicional, y es que la conexión inalámbrica aumenta el consumo de potencia. El objetivo en esta tesis es diseñar algoritmos de mejora de la calidad de la voz de bajo coste computacional que incrementen la eficiencia energética en audífonos binaurales comunicados de forma inalámbrica. Se han propuesto dos soluciones. La primera es un algoritmo de extremado bajo coste computacional que maximiza el parámetro WDO y esta basado en la estimación de una mascara binaria mediante un discriminante cuadrático que utiliza los valores ILD e ITD de cada punto tiempo-frecuencia para clasificarlo entre voz o ruido. El segundo algoritmo propuesto, también de bajo coste, utiliza además la información de puntos tiempo-frecuencia vecinos para estimar la IBM mediante una versión generalizada del LS-LDA. Además, se propone utilizar un MSE ponderado para estimar la IBM y maximizar el parámetro WDO al mismo tiempo. En ambos algoritmos se propone un esquema de transmisión eficiente energéticamente, que se basa en cuantificar los valores de amplitud y fase de cada banda de frecuencia con un numero distinto de bits. La distribución de bits entre frecuencias se optimiza mediante técnicas de computación evolutivas. El ultimo trabajo incluido en esta tesis trata del diseño de filtros espaciales para audífonos personalizados a una persona determinada. Los coeficientes del filtro pueden adaptarse a una persona siempre que se conozca su HRTF. Desafortunadamente, esta información no esta disponible cuando un paciente visita el audiólogo, lo que causa perdidas de ganancia y distorsiones. Con este problema en mente, se han propuesto tres métodos para diseñar filtros espaciales que maximicen la ganancia y minimicen las distorsiones medias para un conjunto de HRTFs de diseño

Joint Beamforming and Power Control in Coordinated Multicell: Max-Min Duality, Effective Network and Large System Transition

This paper studies joint beamforming and power control in a coordinated multicell downlink system that serves multiple users per cell to maximize the minimum weighted signal-to-interference-plus-noise ratio. The optimal solution and distributed algorithm with geometrically fast convergence rate are derived by employing the nonlinear Perron-Frobenius theory and the multicell network duality. The iterative algorithm, though operating in a distributed manner, still requires instantaneous power update within the coordinated cluster through the backhaul. The backhaul information exchange and message passing may become prohibitive with increasing number of transmit antennas and increasing number of users. In order to derive asymptotically optimal solution, random matrix theory is leveraged to design a distributed algorithm that only requires statistical information. The advantage of our approach is that there is no instantaneous power update through backhaul. Moreover, by using nonlinear Perron-Frobenius theory and random matrix theory, an effective primal network and an effective dual network are proposed to characterize and interpret the asymptotic solution.Comment: Some typos in the version publised in the IEEE Transactions on Wireless Communications are correcte

Unit Circle Roots Based Sensor Array Signal Processing

As technology continues to rapidly evolve, the presence of sensor arrays and the algorithms processing the data they generate take an ever-increasing role in modern human life. From remote sensing to wireless communications, the importance of sensor signal processing cannot be understated. Capon\u27s pioneering work on minimum variance distortionless response (MVDR) beamforming forms the basis of many modern sensor array signal processing (SASP) algorithms. In 2004, Steinhardt and Guerci proved that the roots of the polynomial corresponding to the optimal MVDR beamformer must lie on the unit circle, but this result was limited to only the MVDR. This dissertation contains a new proof of the unit circle roots property which generalizes to other SASP algorithms. Motivated by this result, a unit circle roots constrained (UCRC) framework for SASP is established and includes MVDR as well as single-input single-output (SISO) and distributed multiple-input multiple-output (MIMO) radar moving target detection. Through extensive simulation examples, it will be shown that the UCRC-based SASP algorithms achieve higher output gains and detection probabilities than their non-UCRC counterparts. Additional robustness to signal contamination and limited secondary data will be shown for the UCRC-based beamforming and target detection applications, respectively

Speech enhancement algorithms for audiological applications

Texto en inglés y resumen en inglés y españolPremio Extraordinario de Doctorado de la UAH en el año académico 2013-2014La mejora de la calidad de la voz es un problema que, aunque ha sido abordado durante muchos años, aún sigue abierto. El creciente auge de aplicaciones tales como los sistemas manos libres o de reconocimiento de voz automático y las cada vez mayores exigencias de las personas con pérdidas auditivas han dado un impulso definitivo a este área de investigación. Esta tesis doctoral se centra en la mejora de la calidad de la voz en aplicaciones audiológicas. La mayoría del trabajo de investigación desarrollado en esta tesis está dirigido a la mejora de la inteligibilidad de la voz en audífonos digitales, teniendo en cuenta las limitaciones de este tipo de dispositivos. La combinación de técnicas de separación de fuentes y filtrado espacial con técnicas de aprendizaje automático y computación evolutiva ha originado novedosos e interesantes algoritmos que son incluidos en esta tesis. La tesis esta dividida en dos grandes bloques. El primer bloque contiene un estudio preliminar del problema y una exhaustiva revisión del estudio del arte sobre algoritmos de mejora de la calidad de la voz, que sirve para definir los objetivos de esta tesis. El segundo bloque contiene la descripción del trabajo de investigación realizado para cumplir los objetivos de la tesis, así como los experimentos y resultados obtenidos. En primer lugar, el problema de mejora de la calidad de la voz es descrito formalmente en el dominio tiempo-frecuencia. Los principales requerimientos y restricciones de los audífonos digitales son definidas. Tras describir el problema, una amplia revisión del estudio del arte ha sido elaborada. La revisión incluye algoritmos de mejora de la calidad de la voz mono-canal y multi-canal, considerando técnicas de reducción de ruido y técnicas de separación de fuentes. Además, la aplicación de estos algoritmos en audífonos digitales es evaluada. El primer problema abordado en la tesis es la separación de fuentes sonoras en mezclas infra-determinadas en el dominio tiempo-frecuencia, sin considerar ningún tipo de restricción computacional. El rendimiento del famoso algoritmo DUET, que consigue separar fuentes de voz con solo dos mezclas, ha sido evaluado en diversos escenarios, incluyendo mezclas lineales y binaurales no reverberantes, mezclas reverberantes, y mezclas de voz con otro tipo de fuentes tales como ruido y música. El estudio revela la falta de robustez del algoritmo DUET, cuyo rendimiento se ve seriamente disminuido en mezclas reverberantes, mezclas binaurales, y mezclas de voz con música y ruido. Con el objetivo de mejorar el rendimiento en estos casos, se presenta un novedoso algoritmo de separación de fuentes que combina la técnica de clustering mean shift con la base del algoritmo DUET. La etapa de clustering del algoritmo DUET, que esta basada en un histograma ponderado, es reemplazada por una modificación del algoritmo mean shift, introduciendo el uso de un kernel Gaussiano ponderado. El análisis de los resultados obtenidos muestran una clara mejora obtenida por el algoritmo propuesto en relación con el algoritmo DUET original y una modificación que usa k-means. Además, el algoritmo propuesto ha sido extendido para usar un array de micrófonos de cualquier tamaño y geometría. A continuación se ha abordado el problema de la enumeración de fuentes de voz, que esta relacionado con el problema de separación de fuentes. Se ha propuesto un novedoso algoritmo basado en un criterio de teoría de la información y en la estimación de los retardos relativos causados por las fuentes entre un par de micrófonos. El algoritmo ha obtenido excelente resultados y muestra robustez en la enumeración de mezclas no reverberantes de hasta 5 fuentes de voz. Además se demuestra la potencia del algoritmo para la enumeración de fuentes en mezclas reverberantes. El resto de la tesis esta centrada en audífonos digitales. El primer problema tratado es el de la mejora de la inteligibilidad de la voz en audífonos monoaurales. En primer lugar, se realiza un estudio de los recursos computacionales disponibles en audífonos digitales de ultima generación. Los resultados de este estudio se han utilizado para limitar el coste computacional de los algoritmos de mejora de la calidad de la voz para audífonos propuestos en esta tesis. Para resolver este primer problema se propone un algoritmo mono-canal de mejora de la calidad de la voz de bajo coste computacional. El objetivo es la estimación de una mascara tiempo-frecuencia continua para obtener el mayor parámetro PESQ de salida. El algoritmo combina una versión generalizada del estimador de mínimos cuadrados con un algoritmo de selección de características a medida, utilizando un novedoso conjunto de características. El algoritmo ha obtenido resultados excelentes incluso con baja relación señal a ruido. El siguiente problema abordado es el diseño de algoritmos de mejora de la calidad de la voz para audífonos binaurales comunicados de forma inalámbrica. Estos sistemas tienen un problema adicional, y es que la conexión inalámbrica aumenta el consumo de potencia. El objetivo en esta tesis es diseñar algoritmos de mejora de la calidad de la voz de bajo coste computacional que incrementen la eficiencia energética en audífonos binaurales comunicados de forma inalámbrica. Se han propuesto dos soluciones. La primera es un algoritmo de extremado bajo coste computacional que maximiza el parámetro WDO y esta basado en la estimación de una mascara binaria mediante un discriminante cuadrático que utiliza los valores ILD e ITD de cada punto tiempo-frecuencia para clasificarlo entre voz o ruido. El segundo algoritmo propuesto, también de bajo coste, utiliza además la información de puntos tiempo-frecuencia vecinos para estimar la IBM mediante una versión generalizada del LS-LDA. Además, se propone utilizar un MSE ponderado para estimar la IBM y maximizar el parámetro WDO al mismo tiempo. En ambos algoritmos se propone un esquema de transmisión eficiente energéticamente, que se basa en cuantificar los valores de amplitud y fase de cada banda de frecuencia con un numero distinto de bits. La distribución de bits entre frecuencias se optimiza mediante técnicas de computación evolutivas. El ultimo trabajo incluido en esta tesis trata del diseño de filtros espaciales para audífonos personalizados a una persona determinada. Los coeficientes del filtro pueden adaptarse a una persona siempre que se conozca su HRTF. Desafortunadamente, esta información no esta disponible cuando un paciente visita el audiólogo, lo que causa perdidas de ganancia y distorsiones. Con este problema en mente, se han propuesto tres métodos para diseñar filtros espaciales que maximicen la ganancia y minimicen las distorsiones medias para un conjunto de HRTFs de diseño

High resolution source localization in near field sensor arrays by MVDR technique

Research over the last decade has led to technological advances in high frequency active and passive detection technology and signal processing. An emerging application area is the standoff detection of concealed objects such as weapons and explosives using penetrating electromagnetic radiation such as terahertz waves (THz). Here sensor arrays are employed in the near field to image the concealed objects. A new approach is investigated to improve upon methods such as Fourier inversion and sum and delay beamforming. A method based on the Minimum Variance Distortionless Response (MVDR) filter technique is developed to localize source points in the electric field coming from a subject. To pinpoint near field sources with precision, this MVDR routine calculates filter responses along a plane that has direction of arrival angle and range axes. To understand its limitations, this new method is tested for angular resolution in various directions of arrival, ranges, and SNR levels. The results show that this technique has potential to accurately detect closely spaced point sources when only a few sensors are used to collect measurements