A system for Direction-Of-Arrival estimation in ISM 2.4 GHz frequency band based on ESPAR antenna and SDR technology - Publication - MOST Wiedzy

Search

A system for Direction-Of-Arrival estimation in ISM 2.4 GHz frequency band based on ESPAR antenna and SDR technology

Abstract

Determination of the direction of the signal arrival (DOA) finds many applications in various areas of science and industry. Knowledge of DOA is used, among others to determine the position of a satellite with a low Earth orbit (LEO), localization of people and things as well as in research of wireless communication systems, for instance the determination of the number of signal sources in a various propagation environments. The interest of the scientific community and industry in DOA issues is gaining importance due to 5G technology, where the location of the signal source is crucial in areas such as the Internet of Things or Smart Cities.

The subject of the work is a system for determining the direction of signal arrival in the 2.4 GHz band using the electronically steerable parasitic array radiator (ESPAR) and software defined radio (SDR) technology. Three group of DOA algorithms were chosen which are based on conventional beamforming technology, subspace method and maximum likelihood. Simulations of selected algorithms were performed in order to compare the effectiveness of estimating the angle of impinging signal. The MUSIC algorithm (MUltiple SIgnal Classification) was used together with an ESPAR antenna. A demonstrator presenting the operation of the MUSIC algorithm was prepared, enabling the reading of antenna radiation characteristics from a text file, choosing number of snapshots and sweeping between various signal to noise ratio (SNR ) values. In the anechoic chamber measurements were made using the ESPAR antenna and software defined radio. The results of the simulation were compared with the results of measurements. A modification of the MUSIC method based on signal strength has been proposed. The results of the modified algorithm were compared with the PPCC algorithm (Power Pattern Cross Correlation), which is also based on signal strengths and is presented widely in the literature.

Acknowledgement: This paper is a result of the SCOTT project (www.scott-project.eu) which has received funding from the Electronic Component Systems for European Leadership Joint Undertaking under grant agreement No 737422. This Joint Undertaking receives support from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme and Austria, Spain, Finland, Ireland, Sweden, Germany, Poland, Portugal, Netherlands, Belgium, Norway.

The document reflects only the author’s view and the Commission is not responsible for any use that may be made of the information it contains.

Details

Category:
Thesis, nostrification
Type:
Thesis, nostrification
Publication year:
2018
Bibliography: test
  1. Źródłem sygnału jest antena referencyjna (rys 6.2) pracująca na paśmie ISM 2,4 GHz i podłączona do generatora sygnału. Generowany sygnał jest ciągły, postaci sinusoidy o mocy 10 dBm. Częstotliwość nośna sygnału ustawiona została na 2,484 GHz. Pomiar został wykonany kilkukrotnie, dla zmiennej liczby okresów sygnału (1 snapshot odpowiada 8 próbkom sygnału). Liczbę snapshotów ustawiono kolejno na 100, 50, 10, 5, 1. Rys. 6.2: Referencyjna antena nadawcza zamontowana do pomiarów DOA. open in new tab
  2. Odbiornik sygnału Antenę odbiorczą, ESPAR (rys. 6.3), zamontowano na stoliku obrotowym z ustawionym krokiem obrotu 1°. Ustawienie anteny na stoliku obrotowym umożliwiło symulację zmiany kąta położenia źródła sygnału. open in new tab
  3. Rys. 6.3: Odbiorcza antena ESPAR zamontowana do pomiarów DOA. Widok z dwóch stron (antena została zrealizowana w KIMIA)
  4. Wykaz literatury open in new tab
  5. B. Yang, F. He, J. Jin, H. Xiong, G. Xu, "DOA estimation for attitude determination on communication satellites", Chinese Journal of Aeronautics 27(3), pp.670-677, 2014 open in new tab
  6. G. Mathai, A. Jakobsson, F. Gustafsson, "Direction of arrival estimation of unknown numer of wideband signals in unattended ground sensor network", 16th International Conference on Information Fusion Istanbul, Turkey, July 9-12, 2013
  7. L. Zhao, J. Xu, J. Ding, A. Liu, L. Li, "Direction-of-arrival estimation of multipath signals using independent component analysis and compressive sensing", PLOS ONE- journal.pone.0181838, 2017 open in new tab
  8. E. Rastorgueva-Foi, M. Costa, M.Koivisto, K. Leppanen, M. Valkama. "User positioning in mmW 5G networks using beam-RSRP Measurements and Kalman filtering", 21st International Conference on Information Fusion, Mar. 2018 open in new tab
  9. Z. Chen, G. Gokeda, Y.Yu, Introduction to Direction-Of-Arrival Estimation, Artech House, 2010 open in new tab
  10. Sathish Chandran, Advances in direction-of-Arrival estimation, Artech House, London, 2005
  11. R. O. Schmidt, "Multiple Emitter Location and Signal Parameter Estimation", IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol. 34, no. 3, pp. 276-280, Mar. 1986 open in new tab
  12. H. Krim, M. Viberg, "Two decades of array signal processing research, the parametric approach", IEEE signal processing magazine 13(4), pp.67 -94, Aug. 1996 open in new tab
  13. Osman, L., I. Sfar, and A. Gharsallah, "Comparative study of high-resolution direction- of-arrival estimation algorithms for array antenna system," Vol. 2, No. 1, pp.72-77, 2012 open in new tab
  14. Zhang, Y., Z. Ye, X. Xu, and J. Cui, "Estimation of two-dimensional direction-of-arrival for uncorrelated and coherent signals with low complexity", IET Radar, Sonar & Navigation, Vol. 4, No. 4, pp.507, 2010 open in new tab
  15. W. Nie, K. Xu, D. Feng, C. Q. Wu, A. Hou, X. Yin, "A Fast Algorithm for 2D DOA Estimation Using an Omnidirectional Sensor Array", Sensors (Basel) 17(3), pp.515, 2017 open in new tab
  16. M. Sułkowska, K. Nyka, Ł. Kulas, "Localization in wireless sensor networks using switched parasitic antennas", 18 th International Conference on Microwae Radar and Wireless Communications (MIKON 2010), pp1-4, Jun. 2010
  17. C. Sun, N. C. Karmakar, "Direction of Arrival Estimation with Novel Single-Port Smart Antenna", EURASIP J.Adv. Sig. Proc., vol. 2004, pp.1364-1375 open in new tab
  18. Ł. Kulas, "Direction-Of-Arrival Estimation Using an ESPAR Antenna with Simplified Beam Steering", IEEE Antennas and Wireless Propagation letters, vol. 16, pp. 2513-2516, 2016 open in new tab
  19. C. Plapous, J. Cheng, E.Taillefer, A.Hirata, T. Ohira, "Reactance-Domain MUSIC algorithm for Electronically Steerable Parasitic Array Radiator", IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol. 53, no. 2, pp.678-684, Feb. 2005 open in new tab
  20. E. Taillefer, C. Plapous, J. Cheng, K. Iigusa, T. Ohira. "Reactance-Domain MUSIC for ESPAR Antennas (Experiment)", Wireless Communications and Networking, vol.1, pp.98-102, Apr. 2003 open in new tab
  21. Kim, Y.-S. and Y.-S. Kim, "Improved resolution capability via virtual expansion of array", Electronics Letters, Vol. 35, No. 19, pp.1596, 1999 open in new tab
  22. Park, G.-M. and S.-Y. Hong, "Resolution enhancement of coherence sources impinge on a uniform circular array with array expansion", Journal of Electromagnetic Waves and Applications, Vol. 21, No. 15, pp.2205-2214, Jan. 2007. open in new tab
  23. N. Tayem, M. Omer, A. A. Hussain, "Hardware Implementation of MUSIC and ESPRIT on NI-PXI Platform", IEEE Military Communications Conference, pp. 329-332, Oct.2014 open in new tab
  24. N. Tayem, "Real time implementation for DOA estimation methods on NI-PXI platform", Progress in electromagnetics research B, Vol. 59, pp.103-121, 2014 open in new tab
  25. Rys.1.1. Ilustracja szyku liniowego mającego zastosowanie w technice DOA, źródło: [5] open in new tab
  26. Rys.2.1 Konfiguracje centro-symetrycznych dwuwymiarowych szyków. Źródło [5]. open in new tab
  27. Rys.2.2 Schemat anteny ESPAR wraz z numeracją elementów pasywnych. Źródło [14]. open in new tab
  28. Rys.4.1: Podział algorytmów DOA według metody estymacji DOA open in new tab
  29. Rys.4.2: Estymacja kierunków nadejścia sygnałów dla algorytmu Conventional Beamformer Rys.4.3: Minimalna odległość kątowa między dwoma kierunkami nadejścia sygnałów dla algorytmu Conventional Beamformer open in new tab
  30. Rys.4.4: Wpływ parametru SNR na estymacje DOA konwencjonalną metodą formowania wiązki open in new tab
  31. Rys.4.5: Porównanie wpływu ilości elementów w szyku na dokładność algorytmu Conventional Beamformer Rys.4.6: Estymacja kierunków nadejścia sygnałów dla algorytmu MVDR open in new tab
  32. Rys.4.7: Minimalna odległość kątowa między dwoma kierunkami nadejścia sygnałów dla algorytmu MVDR open in new tab
  33. Rys.4.8: Wpływ parametru SNR na estymacje DOA metodą MVDR open in new tab
  34. Rys.4.9: Porównanie wpływu ilości elementów w szyku na dokładność algorytmu MVDR Rys.4.10.: Porównanie estymacji kierunków nadejścia sygnałów za pomocą algorytmu conventional beamformer oaz MVDR open in new tab
  35. Rys.4.11: Estymacja kierunków nadejścia sygnałów dla algorytmu MUSIC open in new tab
  36. Rys.4.12: Minimalna odległość kątowa między dwoma kierunkami nadejścia sygnałów dla algorytmu MUSIC open in new tab
  37. Rys.4.14: Porównanie wpływu ilości elementów w szyku na dokładność algorytmu MUSIC Rys.4.15. Porównanie estymacji kierunków nadejścia sygnałów za pomocą algorytmów Conventional Beamformer, MVDR oaz MUSIC open in new tab
  38. Rys.4.16: Estymacja kierunków nadejścia sygnałów dla algorytmu MUSIC z anteną ESPAR open in new tab
  39. Rys.4.18 Wpływ parametru SNR na estymacje DOA metodą MUSIC z anteną ESPAR open in new tab
  40. Rys. 4.19: Porównanie wpływu ilości elementów w szyku na dokładność algorytmu MUSIC z anteną ESPAR Rys.5.1a: Główne okno symulatora DOA open in new tab
  41. Rys.5.1b: Drugie okno aplikacji przedstawiające sygnał padający na antenę ESPAR oraz macierz kowariancji odebranych sygnałów
  42. Rys.5.1c: Trzecie okno aplikacji przedstawiające wyniki przeprowadzonych symulacji open in new tab
  43. Rys.5.2: Wykres błędu estymacji dla algorytmu MUSIC z analitycznym modelem anteny ESPAR Rys.5.3: Charakterystyki promieniowania anteny ESPAR uzyskane ze środowiska FEKO Rys.5.4: Wykres błędu estymacji dla algorytmu MUSIC z symulowanym modelem anteny ESPAR . open in new tab
  44. Rys.6.1: Moduł VST z podłączonym wyjściem do źródła sygnału i wejściem do anteny ESPAR Rys.6.2: Referencyjna antena nadawcza zamontowana do pomiarów DOA open in new tab
  45. Rys.6.3: Odbiorcza antena ESPAR zamontowana do pomiarów DOA. Widok z dwóch stron Rys.6.4: Układ pomiarowy zrealizowany w komorze bezechowej open in new tab
  46. Rys.6.5: Schemat pomiarowy DOA algorytmem MUSIC open in new tab
  47. Rys. 6.6: Okno ustawień aplikacji sterująco-pomiarowej wykorzystywanej w komorze bezechowej Politechniki Gdańskiej Rys.7.1: Pomierzone charakterystyki promieniowania anteny ESPAR open in new tab
  48. Rys.7.2: Wykres błędu estymacji dla algorytmu MUSIC z rzeczywistym modelem anteny ESPAR
  49. Rys.7.3: Porównanie średniego błędu estymacji w zależności od SNR dla anteny symulowanej i rzeczywistej
  50. Rys.7.4: Porównanie średniego błędu estymacji w zależności od ilości snapshotów dla anteny symulowanej i rzeczywistej
  51. Rys.7.5: Wykres błędu estymacji dla algorytmu Power-MUSIC z rzeczywistym modelem anteny ESPAR % ALGORYTM MVDR hdoa = phased.MVDREstimator('SensorArray',arrayULA,'OperatingFrequency',fc,'S canAngles', -90:90,'DOAOutputPort',true,'NumSignals',M);
  52. %doas -kierunek nadejścia sygnałów [y,doas] = step(hdoa,y); open in new tab
  53. %Wykres widma przestrzennego(spatial spectrum) figure(1); open in new tab
  54. title('Conventional Beamformer'); open in new tab
  55. xlabel('Angle [deg]');ylabel('Magnitude Spectrum [dB]'); open in new tab
  56. %DLA ESPAR SSe(1+jj)=exp(-j*pi/2*cos(theta(ii)/180*pi-((2*pi/M)*jj)));
  57. %DLA ULA %SSe(jj+1)=exp(-j*2*jj*pi*d*sin(theta(ii)/180*pi)/lambda); open in new tab
  58. end PP=SSe*NN*NN'*SSe';
  59. Z(ii)=PP; open in new tab
  60. Pmusic(ii)=abs(1/ PP); open in new tab
  61. end %Przedstawienie 'widma MUSIC' w skali decybelowej Pmusic=10*log10(Pmusic/max(Pmusic)); open in new tab
Verified by:

seen 15 times

Recommended for you

Meta Tags