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Previous issue date: 2015-07-06 / Outro / The continuous technological advances in the areas of electronics and programming made the signal processing techniques much easier to implement, allowing them to be incorporated in the communication systems, improving their performance. This work approaches the problem of estimating direction of arrival or angle of incidence (DOA) of electromagnetic wave fronts of a linear antenna array, and of beamforming of the array. Among the various techniques that exist in the literature, the Least Mean Squared algorithm (LMS) is a deterministic method that stands out for its simplicity, ease of implementation and the tendency to find local minima. On the other hand, the Genetic Algorithm (GA) is a heuristic method that ensures more comprehensive exploration possibilities avoiding the tendency of sticking to local minima, but offering greater difficulty of implementation, and higher computational complexity. The recently proposed Compact Genetic Algorithm (cGA) is a tool that shares all the virtues of GA, but without requiring the large computational cost that a GA entails. Since this method has not yet been used for controlling antenna arrays, this paper proposes to use it as the estimation of DOA and beamforming, in addition to enhance it with a number of modifications to make it more robust and more complete, though making it computationally heavier. This work presents simulations where the proposed adaptive receiver is evaluated under different scenarios of signal to noise ratio (SNR), number of interfering sources and convergence velocity. Moreover, moving users tracking situations are simulated, where the receiver's ability to adapt its radiation pattern is tested. All tests were done in the code division multiple access (CDMA) environment, where the only information available to the receiver are the sources spreading codes. To verify the operation of the cGA, its performance was compared with that of the LMS algorithm simulation under the same simulation conditions.
The development of this thesis allowed to publish the articles named Adaptive Beamforming for Moving Targets Using Genetic Algorithms and a CDMA Reference Signal in the IEEE Colombian Conference on Communications and Computing COLCOM 2015, and Adaptive Beamforming for Moving Targets Using Genetic Algorithms in the IEEE Workshop on Engineering Applications WEA 2015 – International Congress on Engineering. The last one was accepted as an extended version to be publish in the magazine INGENIERÍA that belongs to the Distrital Francisco José de Caldas University in Bogotá, Colombia. / Os contínuos avanços tecnológicos nas áreas da eletrônica e da programação tornaram as técnicas de processamento de sinais muito mais fáceis de implementar, permitindo a incorporação delas nos sistemas de comunicação, melhorando a performance destes. Neste trabalho desenvolve-se o problema de estimação da direção de chegada ou ângulo de incidência (DOA) de frentes de ondas eletromagnéticas sobre um arranjo linear de antenas, além da conformação de feixe (beamforming) do arranjo. Dentre as diversas técnicas existentes na literatura, o algoritmo de Mínima Média Quadrática (LMS, do inglês Least Mean Squared) é um método determinístico que se destaca por sua simplicidade, facilidade de implementação e a tendência de encontrar mínimos locais como resposta. Por outro lado, o Algoritmo Genético (AG) é um método heurístico que garante uma exploração mais completa de possibilidades evitando a tendência de cair em mínimos locais, mas oferecendo uma maior dificuldade de implementação, além de maior complexidade computacional. Recentemente, foi proposto o Algoritmo Genético Compacto (AGC), que é uma ferramenta que compartilha todas as virtudes dos Algoritmos Genéticos, porém sem exigir o grande custo computacional que um AG implica. Como este método ainda não foi utilizado para o controle de arranjos de antenas, este trabalho propõe utilizá-lo na estimação da DOA e beamforming, além de agregar-lhe uma série de modificações a fim de torná-lo mais robusto e mais completo, apesar de computacionalmente mais pesado. Neste trabalho exibe-se simulações em que o receptor adaptativo proposto é avaliado sob diferentes situações de relação sinal ruído (SNR), quantidade de fontes interferentes e velocidade de convergência. Além disso, simulam-se situações de rastreamento de usuários em movimento, onde é posta à prova a capacidade do receptor adaptar seu diagrama de radiação. Todos os testes foram feitos no ambiente de multiplicidade de acesso via divisão por códigos (CDMA), onde a única informação disponível no receptor são os códigos de espalhamento das fontes. Para conferir o funcionamento do AGC, comparou-se seu desempenho com aquele do algoritmo LMS sob as mesmas condições de simulação.
O desenvolvimento desta tese permitiu a publicação dos artigos Adaptive Beamforming for Moving Targets Using Genetic Algorithms and a CDMA Reference Signal no IEEE Colombian Conference on Communications and Computing COLCOM 2015 e Adaptive Beamforming for Moving Targets Using Genetic Algorithms no IEEE Workshop on Engineering Applications WEA 2015 – International Congress on Engineering, este ultimo foi aceito para ser publicado como uma versão estendida na revista INGENIERÍA da universidade Distrital Francisco José de Caldas de Bogotá, Colômbia.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/6027 |
| Date | 06 July 2015 |
| Creators | Beltrán, Diego Fernando Burgos |
| Contributors | Lemos, Rodrigo Pinto, Lemos, Rodrigo Pinto, Menezes, Leonardo Rodrigues Araújo Xavier de, Vieira, Flávio Henrique Teles, Brito, Leonardo da Cunha |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC), UFG, Brasil, Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -5088589215393046129, 600, 600, 600, 600, -7705723421721944646, -1431013593610671097, 2442915598251853972 |
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