Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2016 / Made available in DSpace on 2016-09-20T05:04:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2016 / Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de um novo algoritmo adaptativo para conformação de feixe em arranjos de antenas com redução de posto. O novo algoritmo é baseado na estratégia de redução de posto proposta para o algoritmo JIO-CMV-SG (joint and iterative optimization - constrained minimum variance - stochastic gradient), que utiliza otimização conjunta e iterativa entre a matriz de redução de posto e os coeficientes do filtro de conformação de feixe. O algoritmo JIO-CMV-SG, conforme demonstrado neste trabalho, não é capaz de garantir, sob certas situações, ganho unitário na direção do SOI (signal-of-interest), como determinado pelo critério MVDR (minimum variance distortionless response). O algoritmo proposto foi formulado de modo que essa restrição seja sempre atendida, independente do cenário de operação considerado. Este trabalho apresenta também uma análise estocástica visando obter o modelo de primeira ordem do algoritmo proposto. Comparações entre o algoritmo proposto e os algoritmos JIO-CMV-SG e CLMS (constrained least-mean-square) em termos de complexidade computacional e de desempenho são também apresentadas. Resultados de simulações numéricas são mostrados a fim de comprovar a eficácia do algoritmo proposto.<br> / Abstract: This work presents a novel reduced-rank adaptive beamforming algorithm for antenna arrays. The new algorithm is based on the rank-reducing strategy proposed for the JIO-CMV-SG (joint and iterative optimization - constrained minimum variance - stochastic gradient) algorithm, which considers a joint-iterative optimization process to update both the rank-reducing matrix and the beamforming coefficients. The JIO-CMV-SG algorithm, as demonstrated in this document, is unable to ensure, under some circumstances, the unit gain constraint of the original MVDR (minimum variance distortionless response) criterion. The proposed algorithm was formulated in such a way that the unit gain constraint is always met, irrespective of the operating scenario. This dissertation also presents a first order stochastic model of the proposed algorithm as well as compares such an algorithm with the JIO-CMV-SG and the CLMS (constrained least-mean-square) in terms of computational burden and performance. The performance of these algorithms are assessed through numerical simulations, which confirm the effectiveness of the proposed algorithm.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/168220 |
| Date | January 2016 |
| Creators | Zilli, Guilherme Martignago |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Batista, Eduardo Luiz Ortiz, Seara, Rui |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 86 p.| il., grafs., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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