| Sumario: | L'estructura multiresolutiva proposada per Moran [1] té com a objectiu obtenir l'equilibri entre el cost computacional de l'adquisició sèrie i l'eficiència de l'adquisició paral·lela en sistemes d'espectre eixamplat de seqüència directa. L'adquisició i el posterior tracking són dos processos clau en la desmodulació del senyal d'espectre eixamplat, puix que sense una correcta sincronització aquesta és inviable. L'estructura multiresolutiva mostrà en la seva primera proposta un bon comportament en un canal ionosfèric de 800km [2], però el problema al que s'enfronta ara és més complex. Un canal ionosfèric des de l'Antàrtida a Catalunya, d'una longitud de 12700km, amb unes condicions de canal més agreujades per la distància i la variabilitat horària de la ionosfera en el trajecte de les ones. És amb aquest objectiu que aquest treball de tesi presenta millores a aquest algorisme d'adquisició i de seguiment amb els ulls posats en el problema a resoldre. S'han dissenyat seqüències PN adaptades a les necessitats de l'estructura multiresolutiva usant estratègies evolutives [3,4] i algorismes genètics [5], demanant a les seqüències pseudoaleatòries l'acompliment de més requisits que els originals de les seqüències PN. D'altra banda, també s'ha dissenyat un sistema d'estimació de la qualitat de l'adquisició i de control basat en lògica difusa [6], que permeti donar garanties de la robustesa de l'adquisició i alhora, millorar les prestacions de l'estructura reduint-ne el cost computacional. Finalment, s'ha realitzat un refinament del funcionament de l'estructura multiresolutiva, ajustant-ne els paràmetres d'aprenentatge dels filtres adaptatius de la mateixa per al canal ionosfèric i afegint-li la prestació de funcionar com a detector RAKE, que millora la qualitat de les dades desmodulades. Aquests nous dissenys i millores han estat contrastats amb l'estructura multiresolutiva original [1] i amb d'altres algorismes d'adquisició adaptatius basats en filtres LMS [7,8] i s'ha demostrat que les aportacions realitzades en aquest treball permeten obtenir un millor rendiment en les condicions de transmissió abordades. [1] J. A. Morán. Sistema ràpid d'adquisició per transmissió DS-SS sobre canal ionosfèric. Tesi Doctoral, Enginyeria i Arquitectura La Salle. Universitat Ramon Llull, Barcelona (Espanya), 2001. [2] J.A. Morán, J.C. Socoró, X. Jové, J.L. Pijoan i F. Tarrés. Multiresolution Adaptive Structure for acquisition in DS-SS receivers. International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). Salt Lake City (EUA), 2001. [3] I. Rechenberg. Evolutionsstrategie: Optimierung technischer Systeme nach Prinzipiender biologischen Evolution. Frommann-Holzboog, Alemanya, 1973. [4] H.P. Schwefel. Evoluitonsstrategie und numerische Optimierung. Tesi Doctoral, Technische Universitat Berlin, Berlin (Alemanya), 1975. [5] D. E. Goldberg. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Addison-Wesley, 1989. [6] L.A. Zadeh. Fuzzy Sets. IEEE Trans. on Information and Control, 8:338–353, 1965. [7] M.G. El-Tarhuni. Application of Adaptive Filtering to Direct-Sequence Spread-Spectrum Code Synchronization. Tesi Doctoral, Carleton University, 1997. [8] M. Han, T. Yu, C. Kang i D. Hong. A New Adaptive Code-Acquisition Algorithm Using Parallel Subfilter Structure. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 55(6):1790–1796, Novembre 2006.
|
|---|
