PROCEDIMIENTO Y SISTEMA PARA ESTIMAR DIRECCIONES DE LLEGADA EN ESCENARIOS DE BAJA POTENCIA O DIMENSIÓN DE MUESTRA REDUCIDA.

Procedimiento y sistema para estimar direcciones de llegada en escenarios de baja potencia o dimensión de muestra reducida Campo de la invención La presente invención se refiere a un procedimiento y un sistema para determinar la dirección de llegada de una o múltiples formas de onda de radio o acústicas y, más particularmente, a un procedimiento y sistema de este tipo especialmente ventajoso en situaciones en las cuales el número de observaciones disponibles es reducido, o las observaciones disponibles son recibidas con baja potencia. Estado de la técnica En múltiples aplicaciones, hay un interés especial en determinar la dirección de llegada (DoA) o también, ángulo de llegada, de una o múltiples formas de onda de radio o acústicas como se ven desde un receptor particular. La estimación de los ángulos incidentes se hace factible cuando se emplea una matriz de múltiples elementos de sensores o antenas distribuidos espacialmente en una región particular. Cada uno de los sensores está equipado con un extremo delantero de radiofrecuencia/acústico y su tecnología de procesamiento de señal correspondiente. Las formas de onda o señales recibidas por cada uno de los elementos de matriz son procesados juntos por una unidad central de procesamiento que determina la dirección de llegada de las diferentes fuentes en el escenario. Las fuentes podrían ser ellas mismas trasmisores, o podrían ser reflectores de las formas de onda acústicas o de radio generadas por otras fuentes. Por ejemplo, en las aplicaciones de radar es útil estimar la posición exacta de diferentes blancos como se ve a partir de un punto de referencia dado. Esto se puede realizar enviando una forma de onda particular de radiofrecuencia y estimar el retardo y la dirección de llegada desde la cual la señal es recibida después de rebotar en diferentes objetos en el escenario. El uso de una matriz de antenas permite la estimación de la posición exacta del blanco sin recurrir a técnicas de triangulación. Por otra parte, en algunas otras aplicaciones tales como las comunicaciones móviles, hay un interés por estimar la posición de una fuente de señales, tales como una estación móvil. De nuevo, esto se puede realizar eficazmente usando una matriz de antenas como receptor. La dirección de llegada de las diferentes estaciones móviles que se transmiten simultáneamente hacia una estación base se puede estimar usando las técnicas descritas en el presente documento. Hay una gran cantidad de procedimientos para determinar la dirección de llegada (DoAs) de las distintas fuentes, a partir de las cuales las contribuciones más importantes son: el estimador Capon [J. Capon, High resolution frequency-wavenumber spectrum analysis", Proceedings of the IEEE, vol. 57, pp. 1408-1418, agosto. 1969], el procedimiento de máxima probabilidad (ML) [P. Stoica y A. Nehorai, "Performance study of conditional and unconditional direction-of-arrival estimation", IEEE Transactions on ASSP, vol. 38, pp. 1783--1795, oct.ubre 1990], y la técnica de super-resolución conocida como MUSIC ("Clasificación de señal múltiple") [R. Schmidt, "Multiple emitter localization and signal parameter estimation", Proceedings of the RADC, Spectral Estimation Workshop, Rome (NY), pp. 243-258, 1979. Reimpreso en "Modern Spectral Analysis II", S.B. Kesler (ed.), IEEE Press, Nueva YorK, 1986] Si el número de muestras es suficientemente elevado, el procedimiento ML da el mejor rendimiento, aunque esto es a expensas de una complejidad de cálculo mucho más elevada (la solución ML se calcula optimizando una función de coste en múltiples variables y la solución se obtiene a partir de una búsqueda multidimensional). Tanto los estimadores Capon como espectral MUSIC son mucho más diferentes en términos de carga computacional, porque la solución se obtiene a partir de una búsqueda unidimensional. La diferencia entre estos dos procedimientos es el hecho de que el procedimiento MUSIC, contrariamente a la solución Capon utiliza la eigen-estructura de la matriz de correlación espacial de las observaciones. En la práctica, se ha mostrado tanto teórica como prácticamente, que las técnicas de estimación de DoA basadas en los procedimientos de eigen-estructura son superiores a otra búsqueda tradicional unidimensional basada en procedimientos como el estimador Capon. En el documento An Improved MUSIC TOA Estimator for RFID Positioning", J.S. Wang et al. se describe un algoritmo de estimación de tiempo de llegada MUSIC de dimensión reducida. Asimismo, V. GirKo presenta la teoría de estimación G [V. GirKo, "An Introduction to Statistical Analysis of Random Arrays", Países Bajos: VSP, 1998]. Esta teoría proporciona un enfoque sistemático para derivar estimadores con excelentes propiedades en el régimen de dimensión de muestra reducida. El principal inconveniente de los procedimientos basados en el subespacio, tal como MUSIC, es el hecho de que su capacidad para detectar blancos escasamente separados cae drásticamente cuando bien el número de muestras disponibles o la potencia de la forma de onda caen por debajo de un cierto umbral. Se han propuesto varios procedimientos para superar el mal rendimiento del procedimiento MUSIC en la región de baja potencia y/o de dimensión reducida, aunque la mayoría de estos procedimientos se puede aplicar solamente a algunas geometrías de matriz particular. Por ejemplo, el procedimiento MUSIC de raíz polinomial o el enfoque de estado-espacio se 2   puede utilizar solamente en arquitecturas de matriz lineal uniforme (es decir, en matrices donde todos los sensores/antenas están equidistantes y situados a lo largo de una línea recta). Asimismo, se ha expuesto varias veces en la bibliografía que una versión ponderada del procedimiento MUSIC podría mantener la mejora del rendimiento más allá del umbral de deterioro de rendimiento. Sin embargo, hasta la fecha, no hay ninguna indicación clara de cómo elegir estas ponderaciones con el fin de optimizar el rendimiento del procedimiento en el régimen de baja potencia y/o de dimensión de muestra reducida sin perder las buenas propiedades del algoritmo MUSIC en más escenarios genéricos. Sumario de la invención Un objetivo primario de la presente invención es proporcionar un procedimiento y sistema para solucionar el efecto de deterioro de rendimiento MUSIC, que permite la detección apropiada de direcciones de llegada, en lo sucesivo denominada DoAs, de blancos situados muy próximos en situaciones donde el número de muestras disponibles es reducido, o cuando la potencia de las formas de onda recibidas no es suficientemente elevada para garantizar la detección de su DoA por procedimientos de exploración unidimensionales. Como se usan las enseñanzas de la teoría de estimación G, nuestro procedimiento se denominará en lo sucesivo procedimiento GMUSIC. Nuestro procedimiento se puede complementar, además, con algunas mejoras de la técnica tradicional MUSIC, tales como establecimiento de raíces de polinomio, proyección de espacio de haz, estimación secuencial o suavización espacial. El objeto de la presente invención es un nuevo procedimiento y sistema para estimación de DoA para receptores de matrices multisensores o multiantenas. La principal particularidad de la invención propuesta es el hecho de que soluciona el efecto umbral de los procedimientos tradicionales de eigen-estructura, permitiendo la correcta detección de DoA múltiple en situaciones donde bien el número de muestras disponibles o la potencia de las formas de onda recibidas no son suficientemente elevados para garantizar la detección de DoA por medios convencionales basados en la exploración unidimensional del ángulo de llegada. El procedimiento propuesto de identificación DoA comprende la selección de los picos más bajos o más altos de una función de coste que depende del ángulo de exploración. Esta función se construye a partir de los valores eigen y eigenvectores de la matriz de covarianza estimada de la observación. Otra ventaja de nuestro procedimiento, cuando se compara con las mejoras bien conocidas del algoritmo MUSIC, es que es válido para cualquier tipo de matriz de elementos receptores, tales como matriz lineal, matriz no lineal, matriz uniforme, matriz circular, matriz triangular, etc. El procedimiento propuesto para determinar la dirección de llegada de al menos una forma de onda de radio, comprende las etapas de: recibir al menos una forma de onda por M elementos de recepción; obtener una señal detectada en la salida de cada uno de los M elementos de recepción; procesar dichas M señales detectadas para obtener M señales procesadas; muestrear a N periodos de tiempo dichas N señales procesadas; a partir de las muestras obtenidas en la etapa anterior, crear N vectores de columna y(1), ..., y(N), donde y(n) representa, para un instante de muestreo n, un vector de columna... [Seguir leyendo]

1.- Procedimiento para determinar la dirección de llegada de al menos una forma de onda (wa) de radio, que comprende las etapas de: - recibir al menos una forma de onda (wa) por M elementos de recepción (1, 2, 3, 4, ...) siendo M un número natural y M > 1, y obtener una señal detectada (d1, d2, d3, d4...) en la salida de cada uno de los M elementos de recepción (1, 2, 3, 4...); - procesar dichas M señales detectadas (d1, d2, d3, d4...) en M extremos delanteros (30, 31, 32, 33...) para obtener M señales procesadas (f1, f2, f3, f4...); - muestrear a N instantes dichas N señales procesadas f1, f2, f3, f4...) en una unidad de procesamiento de señales (40), siendo N un número natural, para obtener valores de muestra correspondientes; - a partir de las muestras obtenidas en la etapa anterior, crear N vectores de columna y(1), ..., y(N), en los que y(n) representa, para un instante de muestreo n, un vector de columna con M filas, conteniendo cada una de las M filas el valor de muestra asociado al elemento de recepción correspondiente (1, 2, 3, 4...) a ese instante de muestreo n; - a partir de la colección de N vectores de columna y(1), ..., y(N), calcular una matriz de correlación espacial de muestra , - obtener todos los eignevectores êk donde K=1...M, y todos lo valores eigen de la matriz de correlación espacial de muestra ; caracterizándose el procedimiento porque comprende, además, las etapas de: - a partir de todos los eigenvectores êk y todos los valores eigen obtenidos en la etapa anterior, obtener un conjunto de parámetros dependientes de señal µK, donde K=1...M; - a partir de los valores eigen y los parámetros dependientes de señal µK previamente obtenidos, construir un conjunto de ponderaciones; - encontrar K soluciones a partir de una función de coste que comprende dicho conjunto de ponderaciones, en el cual dichas soluciones son bien mínimos locales o máximos locales de dicha función de coste, determinándose de este modo dichos K mínimos locales o máximos locales producidos en direcciones de llegada respectivas de dicha al menos una forma de onda de radio (wa). 2.- Procedimiento según la reivindicación 1, en el cual la etapa de recepción de al menos una forma de onda (wa) se realiza por una matriz de M elementos de sensores o antenas (1, 2, 3, 4), y en el cual hay K fuentes, emitiendo cada una de ellas una forma de onda. 3.- Procedimiento según la reivindicación 1, que comprende, además, las etapas de: - adquirir y almacenar, en la unidad de procesamiento de señales (40), los valores de un vector de columna a(), teniendo dicho vector de columna a() M filas que corresponden a M elementos de recepción respectivos,, comprendiendo cada una de las M filas una función de depende de la dirección de llegada que se ha de explorar; y - calibrar la matriz de M elementos de recepción como sigue: - exponer una colección de señales de referencia a la matriz de M elementos de recepción simulando dichas señales de referencia formas de onda procedentes de la dirección ; - medir, en la unidad de procesamiento de señales (40), la respuesta de las señales de referencia obtenidas en cada uno de los M elementos de recepción, obteniendo de este modo a(). 4.- Procedimiento según la reivindicación 1, que comprende, además, la etapa de calibración de la matriz de M elementos de recepción (1, 2, 3, 4...) como sigue: - exponer una colección de señales de referencia a la matriz de M elementos de recepción (1, 2, 3, 4...); - medir, en la unidad de procesamiento de señales (40), la respuesta de las señales de referencia recibidas obtenidas en la salida de los M extremos delanteros (30, 31, 32, 33...); 11 - modificar la respuesta de los M extremos delanteros (30, 31, 32, 33,...), de tal manera que las señales medidas en la salida de los M extremos delanteros (30, 31, 32, 33) están tan próximas como es posible de las señales de referencia insertadas en la primera etapa. 5.- Procedimiento según cualquier reivindicación anterior, en el cual la etapa de obtención de un conjunto de parámetros dependientes de señal µK se realiza obteniendo todas las distintas soluciones µ1...µM respecto de la siguiente ecuación en µ: 6.- Procedimiento según la reivindicación 5, en el cual si N