Στοιχειοκεραίες προσαρμογής δέσμης και ανίχνευσης των γωνιών άφιξης με νευρωνικό δίκτυο
Creators: name: Ιωαννίδης, Δημήτριος Κωνσταντίνου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2007
Subjects: Κυψελωτά συστήματα επικοινωνιών
Προσωπικά συστήματα επικοινωνιών
Εξυπνες ή προσαρμοζόμενες κεραίες
Νευρωνικά δίκτυα
Διεύθυνση άφιξης προσπιπτόντων σημάτων
Προσαρμογή διαγράμματος ακτινοβολίας της διάταξης
Smart or Adaptive Antennas
Neural Network Techniques
Direction of Arrival (DoA)
Beamforming
Modern wireless Communication Systemns (CCS, PCS)
Signal to Interference Ratio (SIR)

description: Τα νέα ασύρματα δίκτυα επικοινωνιών (Κυψελωτά Συστήματα Επικοινωνιών_Cellular Communications Systems, Προσωπικά Συστήματα Επικοινωνιών_Personal Communications Systems-PCSs) καλούνται να προσφέρουν υπηρεσίες υψηλής ποιότητας σε ένα ραγδαία αυξανόμενο πλήθος χρηστών και σε ένα επίσης ταχύτατα αυξανόμενο πλήθος περιοχών κάλυψης. Η αναζήτηση νέων μεθοδολογιών οι οποίες θα προσφέρουν στα δίκτυα ισχυρά εργαλεία ώστε να ανταποκριθούν στις υψηλές αυτές απαιτήσεις αποτελούν αντικείμενο εκτεταμένης σύγχρονης έρευνας.Το επιστημονικό πεδίο των μεθόδων, των αλγορίθμων και των διατάξεων στις οποίες τα πλεονεκτήματα της τεχνικής επεξεργασίας σήματος συνδέονται με τις αρχές λειτουργίας των συστοιχιών των κεραιών, προσφέρει πολλά υποσχόμενες καινοτομίες. Τέτοιου είδους συστήματα αποτελούν οι έξυπνες ή προσαρμοζόμενες κεραίες(Smart or Adaptive antennas). Με το γενικό όρο έξυπνες κεραίες περιγράφονται σύνθετες τηλεπικοινωνιακές διατάξεις στις οποίες χρησιμοποιούνται στοιχειοκεραίες σε συνδυασμό με σύστημα επεξεργασίας σημάτων ως προς το χώρο και το χρόνο. Βασικές λειτουργίες του συστήματος είναι ο προσδιορισμός της διεύθυνσης άφιξης των προσπιπτόντων κυμάτων(Direction of Arrival Estimation_DoA) και η προσαρμογή του διαγράμματος ακτινοβολίας της διάταξης(Adaptive Beamforming) στις απαιτήσεις του δικτύου. Στην παρούσα εργασία μελετώνται και οι δύο βασικές λειτουργίες των συστημάτων προσαρμοζόμενων κεραιών με μεθοδολογίες Νευρωνικών Δικτύων(ΝΝ). Το κύριο πλεονέκτημα της χρήσης νευρωνικών δικτύων στα συστήματα αυτά είναι ότι τους προσφέρουν τη δυνατότητα να αποκρίνονται σε χρονικό διάστημα της τάξης μερικών εκατοντάδων nanosecond και δίδοντάς τους κατ’ αυτόν τον τρόπο την ευχέρεια να παρακολουθούν με ακρίβεια έναν κινούμενο χρήστη.Στο πρώτο μέρος της εργασίας έγινε μελέτη της εφαρμογής αλγορίθμων Νευρωνικών Δικτύων (Neural Networks_NN) στον προσδιορισμό της διεύθυνσης άφιξης των προσπιπτόντων σημάτων(DoA) με προσαρμόσιμες κεραίες(Adaptive Αntennas). Για την ανάπτυξη των NN εφαρμόστηκε η αρχιτεκτονική Radial Basis και χρησιμοποιήθηκαν δύο hidden layers μεταξύ του επιπέδου ομαδοποίησης και του επιπέδου εξόδου. H ομαδοποίηση έγινε με τον αλγόριθμο K-means. Τα διανύσματα εισόδου του δικτύου προσδιορίστηκαν από τον πίνακα συσχέτισης των σημάτων που εμφανίζονται στην είσοδο της κεραίας και υπολογίστηκαν με κώδικα προσομοίωσης που αναπτύχθηκε για όλες τις στοιχειοκεραίες που μελετήθηκαν. Η ακρίβεια των αποτελεσμάτων που παρέχει το δίκτυο μελετήθηκε σαν συνάρτηση του πλήθους των σημάτων, του πλήθους και της απόστασης των στοιχείων της κεραίας καθώς και της σχετικής ισχύος του αφικνούμενων σημάτων, για περιοχή κάλυψης με άνοιγμα 120ο. Η στατιστική επεξεργασία σε μεγάλο δείγμα αποτελεσμάτων, έδειξε βέλτιστα αποτελέσματα για απόσταση των στοιχείων 0.5λ και πλήθος στοιχείων της τάξεως Ν=5. Η ακρίβεια προσδιορισμού της DoA μειώνεται με την αύξηση του πλήθους των στοιχείων και της απόστασής τους καθώς και με την αύξηση του πλήθους των σημάτων. Για ένα προσπίπτον σήμα τα αποτελέσματα έδειξαν μέση τιμή απόκλισης ίση με 0.05ο και αντίστοιχη τυπική απόκλιση (standard deviation) ίση με 0.3ο. Οι τιμές των μεγεθών αυξάνουν σταδιακά φθάνοντας, για 5 σήματα, στις τιμές 0.42ο(μέση τιμή ) και 9ο(standard deviation). Όταν τα σήματα είναι διαφορετικού πλάτους ανιχνεύεται το ισχυρότερο με ακρίβεια εντός των παραπάνω ορίων. Σε όλες τις περιπτώσεις οι μεγαλύτερες αποκλίσεις που παρατηρούνται, εμφανίζονται στα άκρα της περιοχής κάλυψης.Στο δεύτερο μέρος της εργασίας έγινε μελέτη της εφαρμογής των αλγορίθμων ΝΝ στη σχηματοποίηση του διαγράμματος ακτινοβολίας της προσαρμοζόμενης κεραίας με στόχο τη μεγιστοποίηση της δέσμης προς τη διεύθυνση του σήματος που πρόκειται να εξυπηρετηθεί και ελαχιστοποίησή της προς τη διεύθυνση των σημάτων παρεμβολής. Χρησιμοποιήθηκαν RBF-NN, τα διανύσματα εισόδου υπολογίστηκαν από τον πίνακα συσχέτισης των σημάτων στις εισόδους των στοιχείων της κεραίας και τα διανύσματα εξόδου ήταν τα optimum βάρη τροφοδοσίας υπολογισμένα με τη μέθοδο Weiner. Σε όλες τις περιπτώσεις που μελετήθηκαν το κύριο σήμα αναδεικνύεται με λόγο σήματος προς παρεμβολή(Signal to Interference Ratio_SIR) ικανοποιητικά υψηλό. Ο SIR μικραίνει όταν τα σήματα παρεμβολής πλησιάζουν αζιμουθιακά το κύριο σήμα αλλά παραμένει υψηλότερος από 10dB.
description: The modern wireless communication systems (CCS, PCS) are demanded to offer high quality services to a rapidly increasing number of users and coverage areas. The investigation of the new techniques that will offer to wireless networks powerful tools with intense to come up to these requirements, constitutes the object of extensive research. The techniques, the algorithms and the networks that combine the advantages of the signal processing methods with the antenna arrays' operational properties, promise innovative solutions for wireless networks with large capacity and high quality of services. The smart or adaptive antennas belong in this category of systems. Smart antennas are complex telecommunication arrangements in which the operation of the array elements is combined with networks of time and space signal processing. Basic tasks of the entire system are the direction of arrival estimation (DoA)of the incoming signals and the adaptive beamforming under the requirements of the wireless network. In this work both basic operations of an adaptive array system are studied with Neural Network(NN) methodologies. The main advantage of using NNs in these systems is that they enforce them to response in a few hundreds of nanoseconds and make them able to track a mobile user in real time. In the first part of the work the DoA problem is approached with adaptive arrays which cooperate with Neural Networks. The NN synthesis was based on a Radial Basis Function architecture and two hidden layers were added between the prototype and the output layer. The K-means clustering procedure was used for the prototype layer and the input vectors of the NN were yielded from the correlation matrix of the input signals. The signals were derived via a simulation code developed for all the antennas that were studied. The accuracy of the results produced by the NN was investigated as a function of the number of signals, the number and the spacing of the array elements as well as the relative power level of the incoming signals, for a coverage annular sector of 120o. The statistical process of a large number of results showed optimum performance for array inter-element distance 0.5λ and number of elements equal to 5. The accuracy of DoA reduces by the increase of the number of elements and the inter-element spacing as well as by the increase of the number of signals. For one incoming signal the results show mean value of the deviation, between the real and the direction calculated by the NN, equal to 0.05o and respective standard deviation equal to 0.3o. These values increase by the number of signals and for five signals are 0.42o(mean value) and 9o(standard deviation). In the case of signals of unequal power level, only the stronger one is tracked, with accuracy inside the above mentioned limits. In all cases the larger deviations were observed near the boundaries of the coverage sector.In the second part of the work a NN based procedure for the beamforming with adaptive antennas was studied. The beam forming is the procedure by which the antenna exhibits maximum gain in the direction of the desired signal and rejects the interferers by minimizing the radiated power at their directions. It is accomplished by proper selection of the input excitation weights of the antenna elements. The procedure was modeled via a RBF-NN. The training was made by pairs of input-output vectors. The input vectors were calculated via the correlation matrix of the antenna output signals and the output vector contained the optimum feeding weights of the antenna, yielded via the Weiner method. In all cases the signal of interest is extracted with high Signal to Interference Ratio(SIR). The SIR reduces as the interfering signals approach azimuthally the main signal, although remaining larger than 10dB.