Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
4 Kết luận chương 3

4 Kết luận chương 3

Tải bản đầy đủ - 0trang

KẾT LUẬN



Đồ án đã tìm hiểu về bài tốn DOA và ứng dụng thuật toán MUSIC trong bài

toán này. Quá trình mơ phỏng sự ảnh hưởng của các yếu tố cấu trúc hệ anten và

nhiễu lên kết quả của thuật toán MUSIC đã được thực hiện cho hệ anten ULA và

UCA. Từ kết quả mô phỏng, đồ án đưa ra một số kết luận sau:

-



Để thuật tốn MUSIC có thể phân biệt được phổ tín hiệu thì cần phải có

những yêu cầu sau:



+



Số phần tử anten trên mảng Ne phải lớn hơn số nguồn tín hiệu D



+



Tỉ số tín hiệu trên tạp âm (SNR) phải đủ lớn, với mỗi tham số riêng biệt thì



sẽ u cầu một tỉ số tín hiệu trên tạp âm (SNR) tối thiểu khác nhau. Nếu Ne>>D

thì yêu cầu tối thiểu SNR càng nhỏ. Khi các tham số còn lại cố định thì SNR

càng lớn cho ra kết quả thuật tốn MUSIC mơ phỏng các góc tới càng chính xác.

-



Khi số lượng anten trong mảng Ne càng lớn thì khả năng phân biệt các phổ

tín hiệu càng rõ, nhưng khi Ne >> D thì ưu điểm này lại không thể hiện rõ

nữa



-



Hệ thống anten phân bố thẳng ULA chỉ phân biệt được các phổ tín hiệu nằm



trong dải Khi có phổ tín hiệu tới vượt q thì thuật tốn sẽ thể hiện ở góc bù của tín

hiệu gây ra hiện tượng chồng tín hiệu.

-



Hệ thống anten phân bố tròn UCA có thể phân biệt được góc tới nằm trong



dải từ vì hệ thống UCA là hệ thống góc tới tuần hồn cả chu kì. Đây là ưu điểm của

hệ thống UCA so với ULA khi không tính đến ảnh hưởng của ghép tương hỗ

Do giới hạn về thời gian nên trong đồ án chỉ xét đến trường hợp các tín hiệu

đến khơng tương quan nhau. Hướng mở rộng tiếp theo của đề tài là xét đến trường

hợp tín hiệu từ các nguồn sóng đến là tương quan nhau, và tương lai có thể chế tạo

thiết bị có ứng dụng thuật tốn MUSIC trong thực tế.



57



TÀI LIỆU THAM KHẢO



[1]. GS.TSKH Phan Anh, Lý thuyết và kỹ thuật anten, NXB khoa học kỹ thuật,

2007

[2]. GS.TSKH Phan Anh, Vũ Văn Yêm, Lâm Hồng Bạch, Ứng dụng thuật toán

MUSIC trong việc xác định vị trí tàu thuyền đánh cá loại vừa và nhỏ hoạt động ở

vùng ven biển, Đề tài QC.06.19 Đại học Quốc gia Hà Nội

[3]. https://kysudien.wordpress.com/, truy cấp cuối cùng ngày 23/5/2017

[4]. Zhongfu Ye, and Chao Liu, On the resiliency again of MUSIC direction finding

agsinst antenna sensor coupling, IEEE Trans. On Antennas and propagation, Vol.56

No2, February 2008



58



PHỤ LỤC



Phụ lục 1: Code của hệ thống mô phỏng hệ thống ULA bằng phần mềm Matlab.

clear all

close all

clc

%tham số hệ anten ULA

%bước sóng tín hiệu

lamda = 0.5;

%khoảng cách giữa cặp anten liên tiếp so với bước sóng

d=0.5*lamda;

%số phần tử anten

Ne=10;

%Tham số nguồn tín hiệu đến

%số nguồn tín hiệu

D=8;

%góc tới của các nguồn tín hiệu

angles=[10 40 40.1 100 110 120 150 200]*(pi/180);

%SNR của nguồn tín hiệu dB

SNRs=[30 30 30 30 30 30 30 30 ];

%tham số chung

%hệ số sóng



59



k=2*pi/lamda;

%số mẫu tín hiệu thu

Nb=1000;

%tạo lập ma trận thu [U] kích thước [Nb Ne]

%tạo ma trận tín hiệu đầu vào [S]

for i=1:D

S(i,:)=(20^(SNRs(i)/10))*exp(j*2*pi*rand(1,Nb));

End

%tạo ma trận mảng [A]

for i=1:D

for l=1:Ne

A(i,l)=exp(j*k*(l-1)*d*cos(angles(i)));

end

end

%tạo ma trận nhiễu N

N=rand(Nb,Ne)+j*rand(Nb,Ne);

%tạo ma trận tín hiệu thu

U=S.'*A+N;

%thuật tốn MUSIC

%tín hiệu tương quan thu

Ruu=U'*U/Nb;

%giá trị riêng, Vector riêng

[eigVector,eigValue]=eig(Ruu);



60



%số nguồn tín hiệu

eigValueMax=max(max(eigValue));

signals=length(find(diag(eigValue)>eigValueMax/1000000000));

disp(signals)

%vector riêng của nhiễu

eigVectorNoise=eigVector(:,1:Ne-signals);

%phổ khơng gian tín hiệu

i=0;

for theta=0:.1:180

i=i+1;

for l=1:Ne

A0(1,l)=exp(j*k*((l-1)*d*cos(theta*(pi/180))));

end

P(i)=10*log((A0*A0')/

(A0*eigVectorNoise*eigVectorNoise'*A0'));

End

%biểu diễn

theta=0:.1:180;

plot(theta,P);

grid;

xlabel('MUSIC DOA - degree');

ylabel('relative space spectrum-dB');



Phụ lục 2: Code của hệ thống mô phỏng hệ thống UCA bằng phần mềm Matlab.



61



clear all

close all

clc

%tham số hệ anten UCA

%bước sóng tín hiệu

lamda = 0.5;

%số phần tử anten

Ne=15;

%khoảng cách giữa 2 anten liên tiếp

d=0.5*lamda;

%bán kính hệ anten

R=(Ne*d)/(2*pi);

%tham số nguồn tín hiệu đến

D=8;

%góc tới của các nguồn tín hiệu

angles=[50 80 100 110 160 200 250 300]*(pi/180);

%SNR của nguồn tín hiệu

SNRs=[38 38 38 38 38 38 38 38];

%Tham số chung

%hệ số truyền sóng

k=2*pi/lamda;

%số mẫu tín hiệu thu

Nb=1000;



62



%tạo lập ma trận thu

%tạo ma trận tín hiệu [S]

for i=1:D

S(i,:)=(20^(SNRs(i)/10))*exp(j*2*pi*rand(1,Nb));

End

%tạo ma trận mảng [A]

for i=1:D

for l=1:Ne

A(i,l)=exp(j*k*R*cos(angles(i)-2*pi*((l-1)/Ne)));

end

end

%tạo ma trận nhiễu [N]

N=rand(Nb,Ne)+j*rand(Nb,Ne);

%tạo ma trận nhiễu [N]

U=S.'*A+N;

%thuật tốn MUSIC

%tín hiệu tương quan thu

Ruu=U'*U/Nb;

%giá trị riêng, vector riêng

[eigVector,eigValue]=eig(Ruu);

%số nguồn tín hiệu

eigValueMax=max(max(eigValue));

signals=length(find(diag(eigValue)>eigValueMax/1000000000));



63



disp(signals)

%vector riêng của nhiễu

eigVectorNoise=eigVector(:,1:Ne-signals);

%phổ khơng gian tín hiệu

i=0;

for theta=0:.1:360

i=i+1;

for l=1:Ne

A0(1,l)=exp(j*k*R*cos(theta*pi/180-2*pi*((l-1)/Ne)));

end

P(i)=10*log((A0*A0')/

(A0*eigVectorNoise*eigVectorNoise'*A0'));

End

%biểu diễn

theta=0:.1:360;

plot(theta,P);

grid;

xlabel('MUSIC DOA - degree');

ylabel('relative space spectrum-dB');



64



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

4 Kết luận chương 3

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×