eprintid: 19 rev_number: 20 eprint_status: archive userid: 4 dir: disk0/00/00/00/19 datestamp: 2013-06-12 14:17:47 lastmod: 2013-11-04 10:53:12 status_changed: 2013-06-12 14:17:47 type: thesis metadata_visibility: show creators_name: Gasperi, L. title: DOA Estimation through Bayesian Compressive Sensing applied to conformal arrays ispublished: pub subjects: TK full_text_status: public 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. Pur essendo molto diffuse, tali metodologie spesso richiedono un elevato carico computazionale e la conoscenza del numero di segnali incidenti. In questo ambito, il gruppo Eledia ha sviluppato un algoritmo basato sull'applicazione delle tecniche di Bayesian Compressive Sensing (BCS) al problema di stima della DoA tramite array lineari. Tale approccio è però limitativo, in quanto la geometria lineare permette la stima della DOA rispetto ad una sola coordinata angolare, mentre le applicazioni più comuni richiedono la stima sia di elevazione che di azimuth. Un altro requisito, dovuto a problemi di spazio e/o alla presenza di profili aerodinamici, è che la disposizione degli elementi dell'array sia conforme ad una superficie. Per soddisfare questi requisiti, internamente al gruppo Eledia è stata sviluppata una versione migliorata dell'algoritmo BCS per stima della DoA in grado di gestire array con geometria di tipo arbitrario (e.g. planari, conformi, ecc...) L'obbiettivo di questo progetto è quello analizzare le prestazioni della metodologia proposta nel caso in cui la geometria dell'array considerato sia si tipo planare. In particolare, l'analisi verrà effettuata utilizzando una geometria di tipo conforme, con elementi disposti su di una superficie conica. date: 2013 date_type: published institution: University of Trento department: ELEDIA Research Center@DISI thesis_type: masters referencetext: [1] M. Carlin, P. Rocca, G. Oliveri, F. Viani, and A. Massa, "Directions-of-Arrival Estimation through Bayesian Compressive Sensing strategies," IEEE Trans. Antennas Propag., in press. [2] M. Carlin, P. 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