DOA Estimation through Bayesian Compressive Sensing applied to L-Shaped Planar Arrays

Gutierrez, D. (2015) DOA Estimation through Bayesian Compressive Sensing applied to L-Shaped Planar Arrays. 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. 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 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. Per ovviare a questo problema, tale metodologia è stata quindi estesa a geometrie ti tipo planare, che permettono di ottenere stime sia di elevazione (angolo theta) che di azimuth (angolo phi) dei segnali incidenti. Scopo del presente progetto è quello si analizzare le prestazioni di una configurazione di tipo ad L, con elementi disposti sul piano x-y.

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