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Um estudo da aplicação de algoritmos bio-inspirados ao problema de estimação de direção de chegada

A solução clássica para o problema de estimação dos ângulos de chegada (DOA) de sinais incidindo em um arranjo de sensores é a aplicação do método de máxima verossimilhança. Este método leva ao problema de otimização de uma função custo não-linear, não-quadrática, multimodal e variante com a relação...

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Published in:Controle & automação : revista da Sociedade Brasileira de Automática 2009-12, Vol.20 (4), p.609-624
Main Authors: Boccato, Levy, Attux, Romis Ribeiro de Faissol, Krummenauer, Rafael, Lopes, Amauri
Format: Article
Language:English
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Summary:A solução clássica para o problema de estimação dos ângulos de chegada (DOA) de sinais incidindo em um arranjo de sensores é a aplicação do método de máxima verossimilhança. Este método leva ao problema de otimização de uma função custo não-linear, não-quadrática, multimodal e variante com a relação sinal-ruído (SNR). Os métodos propostos para tal tarefa, presentes na literatura, falham em uma ampla gama de valores de SNR. Este trabalho apresenta os resultados de um estudo sobre a aplicação de ferramentas pertencentes à computação natural ao problema de estimação DOA. Simulações demonstram que quatro dos algoritmos analisados alcançam o ótimo global para uma ampla faixa de valores de SNR, com esforços computacionais inferiores àquele exigido por uma busca exaustiva. The classical solution to the problem of estimating the direction of arrival (DOA) of plane waves impinging on a sensor array is based on the application of the maximum likelihood method. This approach leads to the problem of optimizing a cost function which is non-linear, non-quadratic, multimodal and variant with respect to the signal-noise ratio (SNR). The methods proposed in the literature to solve this problem fail for a wide set of SNR values. This work presents the results obtained from a study on the application of natural computing algorithms to the DOA estimation problem. Computational simulations show that four of the analyzed algorithms find the global optimum for a broad range of SNR values with computational efforts lower than that associated with an exaustive search.
ISSN:0103-1759
0103-1759
DOI:10.1590/S0103-17592009000400012