Estimativa de direção de chegada de sinais utilizando análise de componentes independentes.

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: CORREIA FILHO, Luis Alves.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA; UFCG
• Palavras-chave em Português: Antenas inteligentes; Localização de fontes; Análise de componentes independentes; Direção de chagada; Smart antennas; Font location; Analysis of independent components; Direction of arrival; Engenharia Elétrica
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/26479

Nesta dissertação é realizado o estudo de um algoritmo para estimar a direção de chegada (DoA) de sinais utilizando Análise de Componentes Independentes (ICA). A estimação da DoA é aplicada em vários problemas com fontes eletromagnéticas, como rede de sensores e processamento de arranjos de antenas inteligentes, sendo um tópico bastante investigado devido a possíveis aplicações em internet das coisas (IoT) e na quinta geração de telefonia celular (5G). Os métodos clássicos para obtenção da DoA como a Classificação de Múltiplos Sinais (MUSIC) e a Estimação de Parâmetros de Sinais via Técnicas de Invariância Rotacional (ESPRIT) apresentam algumas restrições de aplicação. A detecção de fontes sobrepostas (que tem a mesma DoA) é uma das limitações desses métodos, uma vez que os mesmos não conseguem estimar a presença de mais de uma fonte se elas irradiarem na mesma direção. Uma outra restrição é que esses métodos necessitam de mais sensores do que fontes eletromagnéticas para estimar com segurança a DoA. Na formulação clássica do ICA foi adicionado o termo relativo ao atraso de fase à matriz dos sinais originais. Parâmetro esse que posteriormente é usado para determinar a direção de chegada. Neste trabalho foram feitas simulações computacionais comparando o método ICA estudado com os métodos clássicos MUSIC e ESPRIT. Foi possível validar que o ICA consegue superar as restrições dos métodos clássicos com relação à estimação de fontes sobrepostas e trabalhar com um número menor de sensores, ou seja, mesmo número de sensores e fontes. Foram feitas medições com antenas para confirmar experimentalmente a eficácia da extensão do método ICA para detecção de fontes eletromagnéticas nessas situações. Embora a técnica apresente um erro superior com relação a algoritmos como o MUSIC, o algoritmo conseguiu detectar a DoA de todas as fontes em situações adversas, além de conseguir relacionar cada DoA à sua respectiva fonte eletromagnética.