GOMES. P. R. B. Métodos tensoriais para estimação cega de assinaturas espaciais. 2014. 84 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2014. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2015-02-27T17:04:36Z No. of bitstreams: 1 2014_dis_prbgomes.pdf: 1369240 bytes, checksum: 55aa15f2d253641b00d7c0d51ab02b3b (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2015-03-04T16:40:05Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_dis_prbgomes.pdf: 1369240 bytes, checksum: 55aa15f2d253641b00d7c0d51ab02b3b (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-04T16:40:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_dis_prbgomes.pdf: 1369240 bytes, checksum: 55aa15f2d253641b00d7c0d51ab02b3b (MD5) Previous issue date: 2014-03-14 / In this dissertation the problem of spatial signature and direction of arrival estimation in Linear 2L-Shape and Planar arrays is investigated Methods based on tensor decompositions are proposed to treat the problem of estimating blind spatial signatures disregarding the use of training sequences and knowledge of the covariance structure of the sources By assuming that the power of the sources varies between successive time blocks decompositions for tensors of third and fourth orders obtained from spatial and spatio-temporal covariance of the received data in the array are proposed from which iterative algorithms are formulated to estimate spatial signatures of the sources Then greater spatial diversity is achieved by using the Spatial Smoothing in the 2L-Shape and Planar arrays In that case the estimation of the direction of arrival of the sources can not be obtained directly from the formulated algorithms The factorization of the Khatri-Rao product is then incorporated into these algorithms making it possible extracting estimates for the azimuth and elevation angles from matrices obtained using this method A distinguishing feature of the proposed tensor methods is their efficiency to treat the cases where the covariance matrix of the sources is non-diagonal and unknown which generally happens when working with sample data covariances computed from a reduced number of snapshots / Nesta dissertação o problema de estimação de assinaturas espaciais e consequentemente da direção de chegada dos sinais incidentes em arranjos Linear 2L-Shape e Planar é investigado Métodos baseados em decomposições tensoriais são propostos para tratar o problema de estimação cega de assinaturas espaciais desconsiderando a utilização de sequências de treinamento e o conhecimento da estrutura de covariância das fontes Ao assumir que a potência das fontes varia entre blocos de tempos sucessivos decomposições para tensores de terceira e quarta ordem obtidas a partir da covariância espacial e espaço-temporal dos dados recebidos no arranjo de sensores são propostas a partir das quais algoritmos iterativos são formulados para estimar a assinatura espacial das fontes em seguida uma maior diversidade espacial é alcançada utilizando a técnica Spatial Smoothing na recepção de sinais nos arranjos 2L-Shape e Planar Nesse caso as estimações da direção de chegada das fontes não podem ser obtidas diretamente a partir dos algoritmos formulados de forma que a fatoração do produto de Khatri-Rao é incorporada a estes algoritmos tornando possível a obtenção de estimações para os ângulos de azimute e elevação a partir das matrizes obtidas utilizando este método Uma característica marcante dos métodos tensoriais propostos está presente na eficiência obtida no tratamento de casos em que a matriz de covariância das fontes é não-diagonal e desconhecida o que geralmente ocorre quando se trabalha com covariâncias de amostras reais calculadas a partir de um número reduzido de snapshots