Orientadores: João Marcos Travassos Romano, Cynthia Cristina Martins Junqueira

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação

Resumo: O Processamento Largamente Linear, desenvolvido durante a década de 1990, tem levado a uma melhoria no desempenho de algoritmos adaptativos para determinadas situações que empregam sinais impróprios. Quando aplicado a arranjos de antenas, esse tipo de processamento apresenta a potencialidade...

Resumo: O Processamento Largamente Linear, desenvolvido durante a década de 1990, tem levado a uma melhoria no desempenho de algoritmos adaptativos para determinadas situações que empregam sinais impróprios. Quando aplicado a arranjos de antenas, esse tipo de processamento apresenta a potencialidade ser mais robusto e eficiente que as técnicas clássicas de filtragem. Dessa forma, este trabalho busca estender uma série de algoritmos adaptativos clássicos de conformação de feixe para a forma largamente linear, verificando através de simulações os eventuais ganhos em desempenho obtidos na tarefa de mitigação de interferentes através de arranjos de antenas. São avaliados algoritmos treinados, com restrições e cegos, cobrindo um leque relativamente amplo de cenários de utilização. Visando o uso de arranjos de antenas em cenários em que os sinais incidentes possuam modulação real, são propostas otimizações para os algoritmos largamente lineares que levam a uma redução da complexidade computacional, mantendo o desempenho do algoritmo original. Essas otimizações são aplicadas para algoritmos treinados, com restrições e cegos, sendo seus desempenhos comparados através de simulações com os desempenhos obtidos através dos algoritmos largamente lineares originais e dos algoritmos estritamente lineares. Por fim, uma plataforma para testes de arranjos de antenas é implementada em hardware provido de dispositivo de lógica programável (FPGA), permitindo que sejam realizados ensaios práticos envolvendo caracterização de antenas, conformação de feixe não adaptativa e mitigação de interferentes através de algoritmos adaptativos

Abstract: Widely Linear Processing, developed during the 1990s, has led to an improved performance of adaptive algorithms under certain situations that involve improper signals. When applied to antenna arrays, this type of processing shows to be potentially more robust and efficient than the...

Abstract: Widely Linear Processing, developed during the 1990s, has led to an improved performance of adaptive algorithms under certain situations that involve improper signals. When applied to antenna arrays, this type of processing shows to be potentially more robust and efficient than the classical filtering techniques. The objective of this work is to extend several classic adaptive beamforming algorithms to the widely linear form, verifying by means of simulations the potential gains in performance when applied to the task of mitigating interference in antenna arrays. Trained, restricted and blind algorithms are considered, covering a relatively broad range of feasible scenarios. Addressing the use of antenna arrays in scenarios in which the incident signals involved have real modulation, optimizations for the widely linear algorithms are proposed, thereby promoting reductions in the computational complexity, while maintaining the original algorithm performance. These optimizations are applied to trained, restricted and blind algorithms, and their performance is compared through simulations with the performances obtained using the original algorithms in their largely linear and strictly linear versions. Finally, an antenna array test platform is implemented in the hardware, allowing practical tests to be carried out. A set of measures taken with the antenna array test platform is exhibited, which include characterization of antennas, non-adaptive beamforming and interference mitigation using adaptive algorithms