MARC

 008260126s2024        us                              c    eng  d
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■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32309471
■035    ▼a(MiAaPQ)GeorgiaTech76899
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a620
■1001  ▼aDeLude,  Coleman  Buchanan.
■24510▼aSlepian  Array  Processing:  Concepts  and  Practical  Considerations
■260    ▼a[Sl]▼bGeorgia  Institute  of  Technology▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a203  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-05,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Romberg,  Justin.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Georgia  Institute  of  Technology,  2024.
■520    ▼aIn  recent  years,  there  has  been  substantial  focus  placed  on  how  to  integrate  multi-sensor  arrays  into  a  variety  of  applications.    The  motivation  for  this  is  simple,  acquiring  a  signal  with  multiple  sensors  induces  redundancy  that  can  be  leveraged  in  downstream  tasks.  How-ever,  particularly  in  radio  frequency  (RF)  applications,  there  is  also  a  demand  for  higher  bandwidths  and  larger  arrays.  This  has  the  capacity  to  greatly  complicate  several  key  problems  in  array  processing.    In  turn,  this  motivates  the  development  of  new  processing  techniques  that  can  be  applied  to  arrays  with  high  bandwidth  and  possibly  a  large  number  of  elements.    In  this  thesis,  we  aim  to  develop  new  techniques  of  broadband  source  localization,  beamforming,  and  RF  channel  emulation.The  thesis  begins  with  an  introduction  to  the  concept  of  broadband  source  localization.We  then  develop  an  iterative  algorithm  for  localizing  broadband  sources.    It  is  shown  that  this    algorithm    is    applicable    to    localization    in    time,    or    space    and    time.      The    latter    case  envelopes  the  array  processing  scenario,  where  we  wish  to  estimate  the  spectral  support  of  an  impinging  signal  as  well  as  where  is  it  coming  from.  A  key  part  of  the  technique  is  the  use  of  Slepian  spacesto  model  signals  as  a  union  of  subspaces.    Leveraging  this  model,we  show  that  our  technique  performs  far  better  than  standard  Fourier  based  methods.    The  advantage  is  even  greater  as  the  dynamic  range  between  sources  becomes  more  substantial.In  the  next  chapter  of  the  thesis  we  return  to  this  Slepian  space  model  and  show  how  it  can  be  used  to  perform  broadband  beamforming.    The  technique,  which  we  call  Slepian  beamforming,  is  an  entirely  new  paradigm  for  beamforming.  It  differs  drastically  from  traditional  approaches  by  not  requiring  any  notion  of  filtering  or  presteering.    Furthermore  it  is  shown  that  Slepian  beamforming  convincingly  outperforms  existing  techniques  of  con-ventional  and  adaptive  beamforming.      All  of  this  is  achieved  while  not  being  any  more  computationally  expensive  than  traditional  filter  based  methods.The  following  chapter  of  the  thesis  shows  how  the  Slepian  beamforming  technique  can  be  extended  to  operating  from  dimensionality  reducing  measurements.  In  this  scenario  we  form  measurements  by  linearly  combining  sensor  outputs  across  space,  or  space  and  time.This  collapses  the  dimension  of  the  array  output,  reducing  the  amount  of  data  that  must  beprocessed.  We  then  show  that  leveraging  our  Slepian  beamforming  model  we  can  compensate  for  quantization  errors  in  the  measurements.  The  impact  of  this  is  substantial,  and  wecan  achieve  exceptional  performance  with  very  low  precision  measurements.    For  example,  in  the  adaptive  beamforming  case  we  can  achieve  in  excess  of60dB  of  interference  cancellation  with  measurements  quantized  to1-bit.In  the  final  chapter  before  the  conclusion  we  address  the  problem  of  system  testing  and  validation  by  developing  an  efficient  computational  framework  for  RF  channel  emulation.It  leverages  a  novel  "direct  path"  model  that  can  account  for  all  physical  interactions  necessary  to  properly  emulate  a  RF  channel.    The  proposed  computational  model  is  shown  to  efficiently  scale  to  multi-object  scenarios,  and  can  be  easily  distributed.    Obtaining  these  favorable  properties  required  the  development  of  several  innovative  modeling  techniques,which  allows  us  to  carefully  factor  computations.    Additionally,  the  model  is  shown  to  be  no  less  accurate  than  more  conventional  RF  emulation  models.
■590    ▼aSchool  code:  0078.
■650  4▼aReceivers  &  amplifiers
■650  4▼aBandwidths
■650  4▼aElectrical  engineering
■690    ▼a0544
■71020▼aGeorgia  Institute  of  Technology.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-05B.
■790    ▼a0078
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17360402▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

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