@mastersthesis{elediasc12124,
           title = {Sintesi di Array Sparsi Planari mediante BCS},
          author = {M. Rauzi},
          school = {University of Trento},
            year = {2011},
        keywords = {DCM},
             url = {http://www.eledia.org/students-reports/124/},
        abstract = {Applicazioni quali i sistemi per comunicazioni satellitari, per l'imaging biomedicale, per il telerilevamento e la diagnostica elettromagnetica, per il radar e sonar tracking richiedono la realizzazione di array di grandi dimensioni in grado di garantire elevata direttivit{\`a}. L'utilizzo di allineamenti equispaziati in tali applicazioni permetterebbe di raggiungere le prestazioni desiderate, ma con un peso, costo, ingombro e complessit{\`a} eccessivi. Le tecniche di thinning (assottigliamento) si pongono l'obiettivo di ridurre il numero di elementi radianti in un'antenna ad array, al fine di permettere la realizzazione di array ad elevata direttivit{\`a} con costi e peso ridotti.
In questo ambito, la teoria del Compressive Sampling, recentemente introdotta nell'ambito del signal processing, pu{\`o} rappresentare una metodologia innovativa per la progettazione di sparse arrays. Obiettivo delle tecniche di Compressive Sampling, infatti, {\`e} la ricostruzione di segnali incogniti a partire da un numero ridotto di campioni rappresentativi. Una possibile metodologia di progettazione di array lineari che utilizzi tali tecniche si pu{\`o} basare perci{\`o} sul seguente approccio:
- scelta del pattern desiderato per l'array (e conseguente scelta dell'eccitazione dell'apertura corrispondente)
- selezione ottimale dei punti di campionamento (spaziale) dell'apertura, mediante Bayesian Compressive Sampling
- calcolo dei coefficienti di eccitazione per ogni punto di campionamento (elemento radiante) mediante Bayesian Compressive Sampling
I vantaggi di tale approccio sarebbero legati alla possibilit{\`a} di ottenere sottocampionamenti molto significativi dell'apertura (spaziatura molto al di sopra del criterio di Nyquist, cio{\`e} Lambda/2) pur ottenendo prestazioni estremamente elevate e senza necessit? di alcuna ottimizzazione.
Obiettivo dell'attivit{\`a} {\`e} perci{\`o} investigare l'applicazione delle tecniche di compressive sampling alla realizzazione di array sparsi planari con prescritte caratteristiche di radiazione e con numero minimo di elementi radianti.
}
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