Multipath mitigation in time-delay estimation via tensorbased techniques for antenna array-based gnss receivers

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017.Clientes de Sistemas Globais de Navegação por Satélites, do inglês Global Navigation Satellite System (GNSS), dependem da estimação do atraso para estimar a posição do usuário. [1] Isto é feito fazendo a correlação do sinal recebido com sequências-réplicas para separar o sinal de cada satélite e estimar o atraso. Como componentes de multipercurso são cópias atrasadas do sinal original, estes alteram a função de correlação cruzada, assim gerando erros na estimação de atraso. Nesta dissertação estudamos um algoritmo estado-da-arte em mitigação de multipercursos para estimação de atraso baseado no autofiltro da decomposição em valores singular de alta ordem, do inglês Higher-Order Singular Value Decomposition (HOSVD), de posto unitário, [2] e propomos dois esquemas tensoriais para mitigação de multipercurso e estimação de atraso, para qual o esquema baseado em HOSVD é usado para comparação. O primeiro esquema tensorial é um método em três etapas que aplica estimação da direção de chegada, do inglês Direction of Arrival (DoA), e fatorização Khatri-Rao, do inglês Khatri-Rao factorization (KRF), para separar o código de cada componente incidente de forma fechada. O segundo esquema calcula uma matrix de covariância multimodo como aproximação do desdobramento Hermitian duplamente simétrico [3] com qual, alternando entre a solução do problema ortogonal de Procrustes, do inglês Orthogonal Procrustes Problem (OPP), [4] e fatorização Khatri-Rao de mínimos quadrados, do inglês Least Squares Khatri-Rao Factorization (LSKRF), [5] se estima iterativamente as matrizes-fator do canal, que são então usadas para separar o código de cada componente incidente. Ambos esquemas geram resultados melhores que o estado-da-arte baseado no autofiltro de alta ordem.Global Navigation Satellite System (GNSS) clients rely on time-delay estimation to estimate a user’s position. [1] This is done by correlating the incoming signal with replica sequences to separate each satellite and perform time-delay estimation. Since multipath components are delayed copies of the original signal, this affects the cross-correlation function, thus impacting time-delay estimation. 1 In this thesis, we study a state-of-the-art approach for multipath mitigation time-delay estimation algorithm based on the rank-one Higher-Order Singular Value Decomposition (HOSVD) eigenfilter, [2] and propose two tensorbased schemes for multipath mitigation and time-delay estimation, for which the HOSVD-based scheme is a basis of comparison. The first scheme is a three step tensor-based approach applying direction of arrival (DoA) estimation and Khatri-Rao factorization (KRF) to separate the code for each impinging component in a closed fashion. The second approach calculates a multimode covariance matrix as an approximation of the dualsymmetric Hermitian unfolding [3] with which, by alternating between a solution to the orthogonal Procrustes problem (OPP) [4] and least squares Khatri-Rao factorization, [5] iteratively estimates the channel factor matrices which are then used to separate the code of each impinging component. Both our schemes outperforms the HOSVD-based eigenfilter state-of-the-art solution

Time-delay estimation under non-clustered and clustered scenarios for GNSS signals

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2021.Aplicações que empregam sistemas globais de navegação por satélite, do inglês Global Navigation Satellite Systems (GNSS) para prover posicionamento acurado estão sujeitos a degradação drástica não só por intereferências eletromagnéticas, como também componentes de multipercurso causados por reflexões e refrações no ambiente. Aplicações de segurança crítica como veículos autonômos e aviação civil, e aplicações de risco crítico como gestão de pesca, pedágio automático, e agricultura de precisão dependem de posicionamento acurado sob cenários complicados. Tipicamente quanto mais agrupamento ocorre entre o componente de linha de visada, do inglês line-of-sight (LOS) e componentes de multipercurso ou não-linha de visada, do inglês non-line-of-sight (NLOS), menos acurada é a estimação da posição. Abordagens tensorials estado da arte para receptores GNSS baseado em arranjos de antenas utilizam processamento tensorial de sinais para separar o componente LOS dos componentes NLOS, assim mitigando os efeitos destes, utilizando decomposição em valores singulares multilinear, do inglês multilinear singular value decomposition (MLSVD) para gerar um autofiltro de order superior, do inglês higher-order eigenfilter (HOE) com pré-processamento por média frente-costas, do inglês forward-backward averaging (FBA), e suavização espacial expandida, do inglês expanded spatial smoothing (ESPS), estimação de direção de chegada, do inglês direction of arrival (DoA) e fatorização Khatri-Rao, do inglês Khatri-Rao factorization (KRF), estimação de Procrustes e fatorização Khatri-Rao (ProKRaft), e o sistema semi-algébrico de decomposição poliádica canônica por diagonalização matricial simultânea, do inglês semi-algebraic framework for approximate canonical polyadic decomposition via simultaneous matrix diagonalization (SECSI), respectivamente. Propomos duas abordagens de processamento para estimação de atraso, do inglês time-delay estimation (TDE). A primeira é a abordagem em lotes utilizando dados de vários períodos do sinal. Usando estimação em lotes propomos duas abordagens algébricas para TDE, em que diagonalizaçao é efetivada por decomposição generalizada em autovalores, do inglês generalized eigenvalue decomposition (GEVD), das primeiras duas fatias frontais do tensor núcleo do tensor de dados, estimado por MLSVD. Esta primeira abordagem, como os métodos citados, na quais simulações foram feitas com 1 componente LOS e 1 componente NLOS, assim os dados observados tem posto cheio em todos seus modos, não faz suposições sobre o posto do tensor de dados. A segunda abordagem supõe cenários nos quais mais de 1 componente NLOS está presente e são agregados (clustered em inglês), assim vários vetores de uma das matrizes-fator que formam o tensor de dados são altamente correlacionaiii dos, resultando num tensor de dados que é de posto deficiente em pelo menos um modo. Os esquemas algébricos baseados em tensores propostos utilizam a decomposição poliádica canônica por decomposição generalizada em autovalores, do inglês canonical polyadic decomposition via generalized eigenvalue decomposition (CPD-GEVD), e a decomposição em termos de posto-(Lr, Lr, 1) por decomposição generalizada em autovalores, do inglês decomposition in multilinear rank-(Lr, Lr, 1) terms via generalized eigenvalue decomposition ((Lr, Lr, 1)-GEVD) para melhorar a TDE do componente LOS sob cenários desafiadores. A segunda é a abordagem de processamento adaptativo de amostras individuais utilizando rastreamento de subespaço a cada período de código, epoch em inglês. Usando processamento adaptativo propomos duas abordagem, uma aplicando FBA expandido (EFBA) e ESPS ao dados e estimando um HOE, e outra usando usa estimação paramétrica para estimar a DoA. Estendendo o modelo para um arranjo retangular uniforme, do inglês uniform rectangular array (URA), o fluxo de dados são tensores de terceira ordem. Para este modelo propomos três abordagens para TDE baseado em HOE, CPD-GEVD, e ESPRIT tensorial, respectivamente e empregando uma estratégia de truncamento sequencial para reduzir a quantidade de operações necessárias para cada modo do tensorCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).Applications employing Global Navigation Satellite Systems (GNSS) to provide accurate positioning are subject to drastic degradation not only due to electromagnetic interference, but also due to multipath components caused by reflections and refractions in the environment. Safety-critical applications such as autonomous vehicles and civil aviation, and liability-critical applications such as fisheries management, automatic tolling, and precision agriculture depend on accurate positioning under such demanding scenarios. Typically, the more clustering occurs between the line-of-sight (LOS) component and multipath or non-line-of-sight (NLOS) components, the more inaccurate is the estimation of the positioning. State-of-the-art tensor based approaches for antenna array-based GNSS receivers apply tensor-based signal processing to separate the LOS components from NLOS components, thus mitigating the effects of the latter, using the multilinear singular value decomposition (MLSVD) to generate a higher-order eigenfilter (HOE) with forward-backward averaging (FBA) and expanded spatial smoothing (ESPS) preprocessing, direction of arrival (DoA) estimation and Khatri-Rao factorization (KRF), Procrustes estimation and Khatri-Rao factorization (ProKRaft), and the semi-algebraic framework for approximate canonical polyadic decomposition via simultaneous matrix diagonalization (SECSI), respectively. These approaches use filtering, parameter estimation and filtering, iterative algebraic factor matrix estimation and filtering, and algebraic factor matrix estimation, respectively. We propose two processing approaches to time-delay estimation (TDE). The first is batch processing taking data from several signal periods. Using batch processing we propose two algebraic approaches to TDE, in which diagonalization is achieved using the generalized eigenvalue decomposition (GEVD) of the first two frontal slices of the measurement tensor’s core tensor, estimated via MLSVD. The former approach, like the cited methods, in which simulations were performed with 1 LOS component and 1 NLOS component, and thus the measured data has full-rank tensor in all its modes, makes no assumption about the rank of the measurement tensor. The latter approach assumes scenarios in which more than 1 NLOS component is present and these are clustered, thus several vectors of one of the factor matrices which forms the tensor data are highly correlated, resulting in a rank-deficient measurement tensor in at least one mode. These proposed algebraic tensor-based schemes utilize the canonical polyadic decomposition via generalized eigenvalue decomposition (CPD-GEVD) and the decomposition in multilinear rank-(Lr, Lr, 1) terms via generalized eigenvalue decomposition ((Lr, Lr, 1)-GEVD) in order to improve the TDE of the LOS component in challenging scev narios. The second approach is adaptive processing of individual samples utilizing subspace tracking to iteratively estimate the subspace at each epoch. Using adaptive processing we propose two approaches, one applying FBA and ESPS to the data and estimating a higherorder eigenfilter, and the other using a parametric approach using DoA estimation. By extending the data model for an uniform rectangular array, we have a data stream of third-order tensors. For this model we propose three approaches to TDE based on HOE, CPD-GEVD, and standard tensor ESPRIT, respectively and employing a sequential truncation strategy to reduce the amount of operations necessary for each tensor mode

Functional architecture for autonomous driving : a proposition of techniques for object detection, localization and human-vehicle interaction

Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2022.Milhões de pessoas são vítimas de acidentes de trânsito no mundo a cada ano. A grande maioria desses acidentes é causada essencialmente por falhas humanas, as quais envolvem excesso de velocidade, utilização de celular enquanto dirige, consumo de bebidas alcoólicas, entre outros fatores. O uso de veículos autônomos, portanto, ao diminuir ou até mesmo eliminar a necessidade de intervenção humana, tem a possibilidade de tornar o trânsito mais seguro e, consequentemente, reduzir o número de acidentes e de vítimas. No entanto, ainda há muitos desafios a serem superados para que seja possível ter veículos autônomos circulando efetivamente nas vias urbanas. Nesse sentido, a presente tese de doutorado busca propor soluções que possam ser aplicadas no contexto de veículos autônomos. Três aspectos são abordados nesta pesquisa: fusão de dados de sensores para detecção de objetos, estimação de localização de veículos autônomos e concepção de novos modelos de negócio vinculados ao uso de veículos autônomos. Com relação à detecção de objetos, o principal foco de estudo neste trabalho está relacionado à detecção de veículos e pedestres. No primeiro caso, é proposta uma técnica de fusão de dados brutos de câmera e Light Detection And Ranging (LiDAR). No segundo caso, o intuito é buscar e analisar técnicas que possam detectar, de forma confiável, pedestres que estejam obstruídos por outros objetos, fato esse bastante comum quando se tem um veículo trafegando em um cenário urbano. Com relação à localização, a utilização de receptores de sinais de satélite baseados em arranjo de antenas e técnicas tensoriais mostra-se como uma alternativa promissora para mitigar os efeitos de multipercurso e, consequentemente, minimizar os erros de posicionamento do veículo. Com relação a novos modelos de negócio envolvendo veículos autônomos, é proposta uma arquitetura de um assistente virtual a ser implantado nos veículos com o intuito de facilitar a interação humano-máquina. Essa arquitetura também descreve as integrações entre o assistente virtual e serviços internos e externos ao veículo. Além disso, também é descrito um processo voltado para o desenvolvimento e evolução da base de conhecimento desse assistente.Millions of people are victims of traffic accidents in the world every year. The vast majority of these accidents are essentially caused by human errors, which involve speeding, cell phone use while driving, consumption of alcoholic beverages, among other factors. The use of autonomous vehicles, therefore, by reducing or even eliminating the need for human intervention, has the possibility of making traffic safer and, consequently, reducing the number of accidents and victims. However, there are still many challenges to be overcome in order to have autonomous vehicles operating effectively on urban roads. In this sense, the present doctoral thesis seeks to propose solutions that can be applied in the context of autonomous vehicles. Three aspects are addressed in this research: fusion of sensor data for object detection, positioning estimation and conception of new business models linked to the use of autonomous vehicles. Regarding to the object detection, the main focus is related to the detection of vehicles and pedestrians. In the first case, a technique for fusing raw data from camera and Light Detection And Ranging (LiDAR) is proposed. In the second case, the aim is to seek and analyze techniques that can reliably detect pedestrians who are obstructed by other objects, a fact that is quite common in an urban scenario. Regarding location, the use of satellite signal receivers based on antenna array and tensor techniques is shown to be a promising alternative to mitigate the effects of multipath and, consequently, minimize vehicle positioning errors. Regarding new business models involving autonomous vehicles, an architecture of a virtual assistant is proposed to be implemented in vehicles in order to facilitate human-machine interaction. This architecture also describes the integrations between the virtual assistant and services inside and outside the vehicle. In addition, a process aimed at developing and evolving the knowledge base of this assistant is also described

Low cost antenna array based drone tracking device for outdoor environment

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2019.Aplicações para técnicas de Direção de Chegada (DoA) têm crescido drasticamente em várias áreas, desde os tradicionais sistemas de comunicação sem fio e operações de resgate até os sistemas GNSS e rastreamento de drones. Particularmente, as forças policiais e as empresas de segurança têm voltado sua atenção para os dispositivos de rastreamento de drones, devido ao número de acidentes e incidentes envolvendo estes Veículos Aéreos não Tripulados (VANTs). Agora, novos sistemas e dispositivos que fornecem segurança a cidadãos e clientes cresceram e ganharam espaço no mercado. Para detectar a presença de drones e rastreá-los existe uma variedade de soluções altamente caras no mercado. Porém, a estimativa da localização de um alvo pode ser obtida usando hardware barato, comprado facimente no mercado, e com técnicas de Direção de Chegada. Data esta estimativa, algumas ações podem ser tomadas pelo responsável pela segurança no local. Trabalhos anteriores na estimativa de direção de chegada usando arranjo de antenas foram propostos, mas sem uma abordagem prática. Nesta dissertação, propõe-se um dispositivo de rastreamento de drones baseado em arranjo de antenas de baixo custo para ambientes externos. A solução proposta é dividida em partes de hardware e software. A parte de hardware do dispositivo proposto é baseada em componentes fáceis de serem encontrados no mercado, como um arranjo de antena omnidirecional, uma plataforma SDR (Rádio Definido por Software) de 4 canais com frequência de portadora variando de 70 MHz a 6 GHz, uma placa-mãe FPGA e um laptop. A parte do software inclui algoritmos para calibração, seleção de ordem de modelo (MOS) e estimativa de DoA, incluindo etapas específicas de pré-processamento para aumentar a precisão dos cálculos para os métodos de DoA. Avaliamos o desempenho de nossa solução de baixo custo, proposta para ambientes externos, e de acordo com as medições de campo, mostra-se que, quando o transmissor está na posição frontal, ou seja, com um DoA variando de -60° a 60°, o máximo e a média dos erros de DoA são 6° e 1,6°, respectivamente.Applications of Direction of Arrival (DoA) techniques have dramatically increased in various areas ranging from the traditional wireless communication systems and rescue operations to GNSS systems and drone tracking. Particularly, police forces and security companies have drawn their attention to drone tracking devices, due to the number of accidents and incidents involving Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). Now, new systems and devices that provide the safeness of citizens and clients, have grown and gained space on the market. In order to detect the presence of drones and to track them, there is a variety of highly expensive solutions in the market. In this way the estimation of a target’s location can be obtained using off-the-shelf hardware with Direction of Arrival techniques. Consequently some actions can be taken by the responsible for the security in that place. Previous works in DoA estimation using antenna arrays have been proposed but with no practical approach. In this dissertation, it is proposed a low cost antenna array based drone tracking device for outdoor environments. The proposed solution is divided into hardware and software parts. The hardware part of the proposed device is based on off-the-shelf components such as an omni-directional antenna array, a 4 channel Software Defined Radio (SDR) platform with carrier frequency ranging from 70 MHz to 6 GHz, a FPGA motherboard and a laptop. The software part includes algorithms for calibration, model order selection (MOS) and DoA estimation, including specific pre-processing steps to increase the DoA accuracy. The performance of our proposed low cost solution is evaluated in outdoor scenarios. According to our measurement campaigns, it is shown that, when the array is in the front fire position, i.e. with a DoA ranging from -60° to 60°, the maximum and the average DoA errors are 6° and 1,6°, respectively