@mastersthesis{elediasc12153,
            year = {2013},
          school = {University of Trento},
           title = {Stima DOA mediante approccio SVM: Analisi Array Conformi},
          author = {A. Gollo},
        abstract = {Negli ultimi anni, lo sviluppo dei sistemi di telecomunicazioni ha fatto s{\`i} che il numero di utenti che possono interagire contemporaneamente con la stessa stazione base sia elevato. E' quindi necessario sviluppare metodi efficienti che siano in grado di effettuare il tracking degli utenti desiderati. Ci{\`o} pu{\`o} essere effettuato mediante l'utilizzo di array di antenne in grado di posizionare il massimo del diagramma di radiazione nella direzione dell'utente desiderato e i minimi nelle direzioni degli interferenti. La stima delle direzioni d'arrivo (DOA) dei segnali incidenti sull'array gioca quindi un ruolo fondamentale.
In quest'ambito, risultati promettenti sono stati recentemente ottenuti mediante l'utilizzo di tecniche "Learning-by-Examples" (LBE), e in particolare di Support Vector Machines (SVM). Tale metodologia permette di ottenere stime real-time delle DOA a partire dalla conoscenza delle tensioni misurate sugli elementi dell'array (e quindi della corrispondente matrice di covarianza).
La geometria dell'array gioca un ruolo fondamentale nel problema di stima. Solitamente si considerano array con forme geometriche standard (lineari, planari, circolari). Tuttavia, l'uso di array conformi, cio{\`e} di array i cui elementi sono disposti su una superficie curva, {\`e} necessario in alcune moderne applicazioni di telecomunicazioni. Il progetto prevede l'analisi delle prestazioni dell'algoritmo di stima delle DOA basato su SVM nel caso di array conformi. A tal fine sar{\`o} necessario implementare un generatore di geometrie conformi da integrare nel software per il calcolo della matrice di covarianza.
},
             url = {http://www.eledia.org/students-reports/153/},
        keywords = {TPCW}
}