Stima DOA Mediante Approccio SVM: Analisi Segnali CDMA

Steccanella, A. (2010) Stima DOA Mediante Approccio SVM: Analisi Segnali CDMA. Masters thesis, University of Trento.

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Abstract

La stima della direzione di arrivo (DOA) di segnali incidenti sull'antenna riveste grande importanza nell'ambito delle smart antennas. La conoscenza di tale informazione infatti permette la riconfigurazione della smart antenna in modo che il massimo del diagramma di radiazione sia rivolto vero il segnale desiderato, mentre i nulli siano posizionati in direzione dei segnali interferenti. In letteratura esistono molti algoritmi (es. Music, Esprit) in grado di stimare le DOAs. La maggior parte di questi algoritmi si basa sulla decomposizione in autovalori e autovettori della matrice di covarianza stimata sulla base delle tensioni misurate sugli elementi dell'array. Tuttavia tali metodi spesso richiedono un elevato carico computazionale, la conoscenza del numero di segnali incidenti, e il numero di DOA che è possibile stimare è limitato (ad. esempio non può superare il numero di elementi dell'array). In questo ambito il gruppo Eledia ha sviluppato un algoritmo alternativo basato su un approccio learning-by-example, in particolare su un classificatore Support Vector Machine (SVM), e su un approccio multirisoluzione (IMSA). Il classificatore SVM, se opportunamente allenato, è in grado di stimare in tempo reale un numero elevato di DOAs a partire dalla matrice di covarianza, mentre l'approccio IMSA permetti di aumentare l'accuratezza della stima senza incrementare il carico computazionale. In generale, si ipotizza che i segnali in arrivo siano di tipo BPSK, cioè che le loro ampiezze possano assumere solo valori {-1,+1}. I nuovi standard di comunicazioni prevedono invece la trasmissione di segnali CDMA. Interessante sarebbe quindi valutare le prestazione dell'algoritmo di stima sviluppato nel caso di segnali incidenti di tipo CDMA.

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