Range recursive space-time adaptive processing (STAP) for MIMO airborne RADAR

International audienceThis paper presents a range recursive algorithm for the space time adaptive processing (STAP) of multi input multi output (MIMO) airborne radar signals involved in clutter rejection for the detection of slowly moving ground targets. The MIMO aspect comes from the fact that the transmitter consists of an array of spaced elements sending non coher-ent waveforms and that the receiver is a conventional array used for spatial clutter rejection. The transposition of the STAP algorithms from the single input multi output (SIMO) systems to the MIMO ones has been claimed to theoretically improve performance in clutter resolution and rejection. However, even if this transposition is conceptually easy, in practice, the convergence and the complexity of the MIMO-STAP algorithms are higher than for SIMO models. After reconsidering the advantages and drawbacks of the ex-tended MIMO-STAP, namely the the sample matrix inversion (SMI) and eigencanceller (EC), algorithms, we propose the fast approximated power iteration (FAPI) range recursive algorithm as an alternative to resolve the convergence and complexity problem

Egalisation de canaux de transmission à l'aide de filtres de Kalman fonctionnant en parallèle

- L'égalisation de canaux de transmission numérique par filtrage de Kalman a déjà été proposée dans la littérature comme alternative à des techniques plus classiques. Cependant, cette solution n'est valable que dans le cas où les signaux sont gaussiens ce qui n'est pas toujours le cas. Partant d'une approximation d'une fonction de densité de probabilité conditionnelle de données à l'aide d'une somme pondérée de fonctions de densité de probabilités gaussiennes, nous proposons ici une nouvelle structure d'égaliseur constituée d'un réseau de filtres de Kalman opérant en parallèle. Nous montrons l'amélioration des performances apportées par cette nouvelle structure dans le cas de canaux de transmission linéaires sévères. Nous analysons le lien entre ce nouvel égaliseur et les égaliseurs bayésiens réalisés à l'aide de réseaux de fonctions de base radiales et récemment présentés dans la littérature

Optimisation des facteurs de pondération du détecteur à annulation parallèle d'interférence dans les systèmes DS-CDMA

National audienceRésumé en Français : Nous nous intéressons dans ce travail aux détecteurs à annulation parallèle partielle d'interférence (APPI) dans les systèmes DSCDMA (pour Direct Sequence - Code Division Multiple Access). Nous proposons une expression analytique du rapport signal à interférence plus bruit (RSIB) à la sortie du premier étage de l'APPI dans le cas synchrone. Ensuite, nous proposons une optimisation des facteurs de pondération correspondants par maximisation du RSIB. Nous montrons, par simulations, que les facteurs optimaux obtenus permettent d'avoir des résultats comparables à la méthode adaptative proposée dans [1] en terme de taux d'erreur binaire (TEB), tout en gagnant en terme de complexité de calcul. Nous déduisons ensuite une extension au cas asynchrone des expressions du RSIB ainsi que des facteurs de pondération optimaux. Abstract – In this work we address parallel partial interference cancellation (PPIC) in DS-CDMA systems (Direct Sequence - Code Division Multiple Access). We propose an analical expression of the signal to interference plus noise ratio (SINR) of a one-stage PPIC detector in synchronous case. Furthermore, we propose a new approach for the optimization of the weighting factors which is based on the maximization of the SINR. Simulation results show that the proposed method is comparable to the adaptive approach [1] in terms of bit error rate (BER), with advantageous computation complexity. We further propose an expression of the SINR as well as the optimal factors for the asynchronous case

Algorithme adaptatif à haute résolution et faible complexité pour la poursuite des directions d'arrivée de sources mobiles

Dans le cadre de poursuite à haute résolution (HR) des directions d'arrivée (DDA) des sources mobiles, nous utilisons la méthode PASTd qui récupère par une technique de déflation le sous-espace signal à partir des sorties de l'antenne. Nous montrons que cette méthode simple résoud bien le problème d'association entre les DDA estimées et réelles par l'incorporation d'une procédure de prédiction par le filtre de Kalman. Associée à la procédure de décomposition DEESE, les performances de la méthode proposée restent très bonnes même quand il s'agit de sources corrélées

Performance analysis of MUSIC for spatially distributed sources

In this paper, the direction of arrival (DOA) localization of spatially distributed sources impinging on a sensor array is considered. The performance of the well known MUSIC estimator is studied in presence of model errors due to angular dispersion of sources. Taking into account the coherently distributed source model proposed in [1], we establish closed-form expressions of the DOA estimation error and mean square error (MSE) due to both the model errors and the effects of a finite number of snapshots. The analytical results are validated by numerical simulations and allow to analyze the performance of MUSIC for coherently distributed sources

Borne de Cramér-Rao pour la conception de réseaux de capteurs en présence des sources dispersées

National audienceIn array signal processing the signals impinging on the array are often assumed to come from point sources. However, in some applications, for example, in aero-acoustic imaging [1], the angular dispersion is no longer negligible and a model for distributed sources could be more appropriate. In this paper, focusing on the distributed source model, we derive an approximated expression of the Cramér-Rao bound in the case of one distributed source. In addition, we find that the component of the inter-correlation of the direction of arrival and the angular dispersion parameter of the source can be canceled by some particular geometries of the antenna array. The simulation results validate the theoretical results.Le modèle de source ponctuelle est couramment utilisé pour le traitement d'antenne, néanmoins, certaines applications physiques comme, par exemple, l'imagerie aéro-acoustique [1], n'obéissent pas à cette hypothèse, car la dispersion angulaire de la source n'est pas négligeable. Dans cet article, nous proposons une expression approchée de la borne de Cramér-Rao (BCR) dans le cas d'une source dispersée. En outre, nous montrons que la composante d'inter-corrélation de la direction d'arrivée (DDA) et du paramètre de dispersion angulaire de la source peut être réduite, voire annulée par des géométries particulières du réseau de capteurs. Les résultats de simulations numériques sont en adéquation avec les résultats théoriques

Localisation des sources distribuées en champ proche

National audienceLa plupart des algorithmes du traitement d'antennes ont été développés avec l'hypothèse de sources ponctuelles situées en champ lointain. Certaines applications physiques n'obéissent pas à cet hypothèse, ainsi l'extension angulaire en champ proche doit être prise en compte dans le modèle. Dans ce papier, on propose un modèle généralisé pour la caractérisation des sources ayant une extension angulaire dans un champ proche. Nous proposons ensuite un algorithme d'estimation conjointe de la direction d'arrivée nominale, de la dispersion angulaire autour de cette direction et de la distance séparant la source de l'antenne. La méthode est basée sur une généralisation de l'estimateur MUSIC sur le principe de la minimisation d'un produit scalaire entre un vecteur fonction du vecteur directeur et le vecteur propre bruit de la matrice de corrélation. Nous comparons notre méthode avec un estimateur MUSIC conventionnel (source ponctuelle en champ proche). Les résultats montrent que le nouvel estimateur est plus performant en réduisant l'erreur quadratique moyenne des estimés pour les sources distribuées en champ proche. L'estimateur proposé est comparé avec la borne de Cramer-Rao (BCR)

Localization of Spatially Distributed Near-Field Sources with Unknown Angular Spread Shape

International audienceIn this paper, we propose to localize and characterize coherently distributed (CD) sources in near-field. Indeed, it appears that in some applications, the more the sources are close to the array of sensors, the more they can seem scattered. It thus appears of the biggest importance to take into account the angular distribution of the sources in the joint direction of arrival (DOA) and range estimation methods. The methods of the literature which consider the problem of distributed sources do not handle with the case of near field sources and require that the shape of the dispersion is known. The main contribution of the proposed method is to estimate the shape of the angular distribution using an additional shape parameter to address the case of unknown distributions. We propose to jointly estimate the DOA, the range, the spread angle and the shape of the spread distribution. Accurate estimation is then achieved even when the shape of the angular spread distribution is unknown or imperfectly known. Moreover, the proposed estimator improves angular resolution of the sources

Fast sequential source localization using the projected companion matrix approach

International audienceThe sequential forms of the spectral MUSIC algorithm, such as the Sequential MUSIC (S-MUSIC) and the Recursively Applied and Projected MUSIC (RAP-MUSIC) algorithms, use the previously estimated DOA (Direction Of Arrival) to form an intermediate array gain matrix and project both the array manifold and the signal subspace estimate into its orthogonal complement. By doing this, these methods avoid the delicate search of multiple maxima and yield a more accurate DOA estimation in difficult scenarios. However, these high-resolution algorithms adapted to a general array geometry suffer from a high computational cost. On the other hand, for linear equispaced sensor array, the root- MUSIC algorithm is a fast and accurate high-resolution scheme which also avoids the delicate search of multiple maxima but a sequential scheme based on the root-MUSIC algorithm does not exist. This paper fills this need. Thus, we present a new sequential high-resolution estimation method, called the Projected Companion Matrix MUSIC (PCM-MUSIC) method, in the context of source localisation in the case of linear equispaced sensor array. Remark that the proposed algorithm can be used without modification in the context of spectral analysis