Banca de DEFESA: Larissa Aidê Araújo Rocha

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : Larissa Aidê Araújo Rocha
DATA : 29/05/2024
HORA: 09:00
LOCAL: VIDEOCONFERÊNCIA
TÍTULO:

METHODS FOR ESTIMATING USER POSITION IN THE NEAR-FIELD REGIME

PALAVRAS-CHAVES:

Near-Field, DOA, localização do usuário, submatriz, ELAA, posicionamento 3D, URA, HOSVD

PÁGINAS: 120
RESUMO:

A estimativa de parâmetros usando métodos de processamento de sinais é um tópico significativo em vários domínios, como radar, análise sísmica, sonar, vigilância eletrônica e muito mais. Essa pesquisa concentrou-se em duas áreas principais no processamento de sinais: processamento de conjuntos de antenas e processamento de usuário estimativa de posição. No contexto do processamento de arranjos de antenas, a localização do usuário envolve estimar o parâmetros de posição de fontes, muitas vezes empregando métodos de subespaço, como Classificação de Sinais Múltiplos (MÚSICA) e estimativa de parâmetros de sinal por meio de técnicas de invariância rotacional (ESPRIT), entre outros. Em cenários de campo distante, uma fonte é caracterizada apenas pela sua direção de chegada (DOA). No entanto, esta suposição não é mais válida em situações de campo próximo onde as fontes estão próximas do conjunto de sensores. Nesses cenários, a frente de onda do sinal torna-se esférico, necessitando da consideração de dois parâmetros para localização precisa da fonte: a direção de chegada e a distância entre a fonte e o conjunto de sensores. A estimativa da posição do usuário em campo próximo é crucial devido a vários fatores, especialmente quando considerando redes avançadas como a sexta geração (6G), onde melhorias adicionais são esperado em localização e rastreamento. Estas melhorias resultarão da utilização conjunta de altas frequências e grandes matrizes. Com o aumento significativo do número de antenas e frequência portadora em futuros sistemas 6G, a região de campo próximo de conjuntos de antenas extremamente grandes (ELAAs) expandir-se-ão em ordens de grandeza. Como resultado, as comunicações de campo próximo desempenham um papel crítico nas futuras redes móveis 6G, onde o modelo de propagação deve levar em conta para diferenças em relação aos sistemas existentes de quinta geração (5G) de campo distante. A densidade espacial e a capacidade de interações eletromagnéticas entre elementos vizinhos em ELAAs introduz considerações exclusivas para estimativa de posição de campo próximo. Compreender e abordar estes complexidades serão o foco principal desta pesquisa. Esta dissertação investiga dois aspectos interconectados da localização de fontes: localização bidimensional localização da fonte (2D) no campo próximo e localização da fonte tridimensional (3D) no campo próximo. 

perto do campo. Em nossa abordagem de localização de fonte 2D, especificamente para coordenadas [x,y], propomos um método inovador que combina a estimativa adaptativa de subespaço com a arquitetura de submatriz para localizar usuários com precisão em cenários de campo próximo. Ao incluir as técnicas de submatriz adaptadas para ELAAs, exploramos a invariância rotacional em cada submatriz para implementar o PAST Algoritmo (rastreamento de subespaço de aproximação de projeção). Esta abordagem é computacionalmente eficiente devido à sua fórmula de atualização recursiva, que nega a necessidade de cálculo computacional tarefas intensivas como inversões de matrizes ou decomposições de autovalores. Em termos de precisão, nosso método supera as abordagens existentes, conforme demonstrado em gráficos de erro quadrático médio (RMSE) e gráficos de avaliações de função distribuída cumulativa (CDF). Além disso, o a precisão do algoritmo PAST a uma distância de 3,5 metros é de 0,0250 metros no percentil 10, superando outros métodos de localização de fonte. Da mesma forma, a 25 metros, o PAST atinge uma precisão de 0,3983 (percentil 10). Esses resultados destacam a precisão e a confiabilidade do PAST para localização precisa da fonte em cenários de campo próximo, tornando-o uma escolha robusta para tais formulários. Para localização de fontes 3D, especificamente para coordenadas [x, y, z], introduzimos um novo método de estimativa de posição tridimensional (3D-P) projetado para sistemas sem fio que empregam Uniform Rectangular Arrays (URAs). Esta abordagem particiona virtualmente o array em submatrizes, cada um tem a tarefa de estimar independentemente os ângulos de azimute e elevação. Para lidar com os dados multidimensionais de forma eficaz, empregamos a decomposição de valores singulares de ordem superior (HOSVD), reduzindo o tamanho do tensor para uma representação mais concisa da estrutura de dados, particularmente benéfico em aplicações URA. Além disso, utilizamos a aproximação da série de Taylor para resolver problemas não lineares. problemas de mínimos quadrados, contribuindo para estimativas de posição precisas, mesmo em cenários complexos com 8 dispersões. Nossa abordagem mostra a eficácia do algoritmo na mitigação de multipercursos interferência, com a potência do ruído exercendo influência mínima. Os resultados indicam que o submetro a precisão é alcançável em SNRs de 30 e 40 dB para os espalhamentos 2 e 8 em todos os percentis, enfatizando a robustez da técnica em condições favoráveis.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - FELIX DIETER ANTREICH - ITA
Interno - 1721829 - ADONIRAN JUDSON DE BARROS BRAGA
Presidente - 3157968 - DANIEL COSTA ARAUJO
Interno - 1771918 - UGO SILVA DIAS