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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: TÉCNICAS DE ESTIMAÇÃO DE DIREÇÃO DE ALTA-RESOLUÇÃO EXPLORANDO CONHECIMENTO A PRIORI Autor: SILVIO FERNANDO BERNARDES PINTO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
RODRIGO CAIADO DE LAMARE - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 34917
Catalogação: 27/08/2018 Liberação: 27/08/2018 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34917@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34917@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.34917
Resumo:
Título: TÉCNICAS DE ESTIMAÇÃO DE DIREÇÃO DE ALTA-RESOLUÇÃO EXPLORANDO CONHECIMENTO A PRIORI Autor: SILVIO FERNANDO BERNARDES PINTO
Nº do Conteudo: 34917
Catalogação: 27/08/2018 Liberação: 27/08/2018 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34917@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34917@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.34917
Resumo:
A maioria dos métodos e algoritmos para estimação de direção é pouco precisa em cenários formados por fontes próximas, pequenos lotes de amostras e sinais correlatados. Nos últimos anos, alguns métodos para superar tais óbices utilizaram conhecimento prévio de direções de sinais oriundos de usuários estáticos. Porém, este conceito está limitado a direções de chegada conhecidas. Esta tese apresenta várias contribuições para superar os problemas mencionados anteriormente. Introduz-se um novo conceito de
conhecimento a priori aplicado à estimação de direção, substituindo-se as tradicionais direções de chegada disponíveis por estimativas preliminares obtidas on-line. Tal ideia é incorporada aos algoritmos propostos e suas extensões. Também é introduzido um conceito para a estimação da matriz de covariância de dados reduzindo-se iterativamente os seus subprodutos que ocorrem na região finita de amostras. Esta abordagem é complementada por uma análise da matriz de covariância modificada, que mostra que, após a primeira iteração, o Mean Squared Error (MSE) da matriz de covariância de dados livre desses subprodutos é menor ou igual ao MSE da matriz de covariância de dados original. Combinando-se os dois conceitos anteriormente descritos, obtém-se um novo método denominado Multi-Step Knowledge-Aided Iterative (MS-KAI) que eleva a precisão de algoritmos existentes. Inicialmente, o método MS-KAI é usado com Uniform linear Arrays (ULAs) e é combinado com o algoritmo Estimation of Signal Parameters
via Rotational Invariance Techniques, resultando no algoritmo proposto MS-KAI-ESPRIT. O método é então ampliado para uso com um número arbitrário de iterações e combinado com o algoritmo Gradiente Conjugado, resultando no algoritmo MS-KAI-CG. Finalmente, ele é usado com arranjos aninhados e combinado com o algoritmo Multiple Signal Classification, resultando no algoritmo proposto MS-KAI-MUSIC. Simulações mostram que o método MS-KAI eleva a precisão de algoritmos baseados em subespaços, empregando modelos de sinais baseados em ULAs e non-ULAs.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |