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datestamp: 2013-06-18 08:17:42
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type: thesis
metadata_visibility: show
creators_name: Gattei, E.
title: Optimization of Side-Band Power of TMAs via Pulse Shaping
ispublished: pub
subjects: TK
full_text_status: public
keywords: Array Synthesis, Compressive Sensing, SDTS
abstract: Le applicazioni di tipo monopulse radar richiedono la realizzazione di antenne in grado di generare due diversi pattern, un pattern somma ed un pattern differenza. Per raggiungere questo obbiettivo, al giorno d'oggi vengono utilizzati per lo più array di antenne, dove ciascun pattern viene generato mediante reti di alimentazione separate e indipendenti. Tale soluzione, nonostante permetta l'ottenimento di prestazioni eccellenti, risulta molto costosa, in quanto richiede di raddoppiare la complessità della rete di alimentazione.
Per ridurre questo svantaggio, un approccio molto diffuso consiste nel ridurre il più possibile il numero di elementi dell'array, riducendo di conseguenza anche la complessità della rete di alimentazione. Cio' e' possibile tramite l'utilizzo di array con geometria di tipo sparso, ovvero con elementi non equispaziati: in questo tipo array la posizione degli elementi viene sfruttata come ulteriore grado di libertà in fase di design, permettendo di soddisfare i requisiti di progetto (e.g. sul pattern radiato) utilizzando meno elementi rispetto al caso uniforme.
L'utilizzo di due reti di alimentazione ci permette quindi di modificare il pattern di radiazione dell'array modificando le eccitazioni applicate a ciascun elemento: la stessa cosa non si può però fare con le posizioni degli elementi (che sono utilizzate come parametro per la sintesi). Risulta quindi di fondamentale importanza la possibilità di definire un set di posizioni che sia ottimale per entrambi i pattern che andiamo a sintetizzare.
In questo ambito, la teoria del Compressive Sampling, recentemente introdotta nell'ambito del signal processing, può rappresentare una metodologia innovativa per la progettazione di array sparsi riconfigurabili. 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 riconfigurabili che utilizzi tali tecniche si può basare perciò sul seguente approccio:
- scelta del pattern desiderato per i due array (e conseguente scelta dell'eccitazione dell'apertura corrispondente a pattern somma e a pattern differenza)
- selezione ottimale dei punti di campionamento (spaziale) dell'apertura, mediante Multi-Task Bayesian Compressive Sampling ed imponendo il vincolo che per i due array tali punti devono essere gli stessi
- calcolo dei coefficienti di eccitazione per ogni punto di campionamento (elemento radiante) dei due array mediante Multi-Task Bayesian Compressive Sampling (MT-BCS) 
I vantaggi di tale approccio sarebbero legati alla possibilità di ottenere sottocampionamenti molto significativi dell'apertura (spaziatura molto al di sopra del criterio di Nyquist, cioè Lambda/2) pur ottenendo prestazioni estremamente elevate e senza necessità di alcuna ottimizzazione.

Obbiettivo dell'attività e' quindi quello di sviluppare e analizzare una tecnica basata su MT-BCS che permetta la sintesi di due array LINEARI sparsi:
-ciascuno con un diverso pattern (somma e differenza)
-con posizioni degli elementi uguali e ottimali per entrambi gli array.

date: 2012
date_type: published
institution: University of Trento
department: ELEDIA Research Center@DISI
thesis_type: masters
referencetext: [1]	G. Oliveri and A. Massa, "Bayesian compressive sampling for pattern synthesis with maximally sparse non-uniform linear arrays," IEEE Trans. Antennas Propag., vol. 59, no. 2, pp. 467-481, Feb. 2011. 
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[8]	L. Poli, G. Oliveri, and A. Massa, "Microwave imaging within the first-order Born approximation by means of the contrast-field Bayesian compressive sensing," IEEE Trans. Antennas Propag., vol. 60, no. 6, pp. 2865-2879, Jun. 2012.
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[36]	L. Poli, P. Rocca, G. Oliveri, and A. Massa, "Adaptive nulling in time-modulated linear arrays with minimum power losses," IET Microwaves, Antennas & Propagation, vol. 5, no. 2, pp. 157-166, 2011.
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[46]	L. Manica, P. Rocca, A. Martini, and A. Massa, "An innovative approach based on a tree-searching algorithm for the optimal matching of independently optimum sum and difference excitations," IEEE Trans. Antennas Propag., vol. 56, no. 1, pp. 58-66, Jan. 2008.
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[60]	M. Carlin, N. Anselmi, L. Manica, P. Rocca, and A. Massa, "Exploiting interval arithmetic for predicting real arrays performances - The linear case," IEEE International Symposium on Antennas Propag. (APS/URSI 2013), Orlando, Florida, USA, Jul. 7-12, 2013 (accepted).
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[68]	P. Rocca, R. L. Haupt, and A. Massa, "Interference suppression in uniform linear array through a dynamic thinning strategy," IEEE Trans. Antennas Propag., vol. 59, no. 12, pp. 4525-4533, Dec. 2011.
[69]	G. Oliveri and A. Massa, "Fully-interleaved linear arrays with predictable sidelobes based on almost difference sets," IET Radar, Sonar & Navigation, vol. 4, no. 5, pp. 649-661, 2010.
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[71]	G. Oliveri, L. Manica, and A. Massa, "On the impact of mutual coupling effects on the PSL performances of ADS thinned arrays," Progress in Electromagnetic Research, PIER B, vol. 17, pp. 293-308, 2009.
[72]	G. Oliveri, M. Donelli, and A. Massa, "Linear array thinning exploiting almost difference sets," IEEE Trans. Antennas Propag., vol. 57, no. 12, pp. 3800-3812, Dec. 2009.
[73]	G. Oliveri, F. Caramanica, M. D. Migliore, and A. Massa, "Synthesis of non-uniform MIMO arrays through combinatorial sets," IEEE Antennas Wireless Propag. Lett., vol. 11, pp. 728-731, 2012.

citation:   Gattei, E.  (2012) Optimization of Side-Band Power of TMAs via Pulse Shaping.  Masters thesis, University of Trento.   
document_url: http://www.eledia.org/students-reports/243/7/Abstract.A430.pdf