[论文解读] A Simple AoA Estimation Scheme

Ahmed Badawy, Tamer Khattab+3 more|arXiv (Cornell University)|Sep 19, 2014

Indoor and Outdoor Localization Technologies参考文献 17被引用 11

一句话总结

本文提出了一种低复杂度、硬件友好的波束赋形波束天线阵列与全向参考信号互相关结合的波达方向（AoA）估计算法。该方法在低信噪比（SNR）条件下（低至-25 dB）性能优于MUSIC算法，分辨率受限于波束宽度而非SNR，且无需事先了解信号结构或信号源数量。

ABSTRACT

We propose an intuitive, simple and hardware friendly, yet surprisingly novel and efficient, received signal's angle of arrival (AoA) estimation scheme. Our intuitive, two-phases cross-correlation based scheme relies on a switched beam antenna array, which is used to collect an omni-directional signal using few elements of the antenna array in the first phase. In the second phase, the scheme switches the main beam of the antenna array to scan the angular region of interest. The collected signal from each beam (direction or angle) is cross correlated with the omni-directional signal. The cross-correlation coefficient will be the highest at the correct AoA and relatively negligible elsewhere. The proposed scheme simplicity stems from its low computational complexity (only cross-correlation and comparison operations are required) and its independence of the transmitted signal structure (does not require information about the transmitted signal). The proposed scheme requires a receiver with switched beam antenna array, which can be attached to a single radio frequency chain through phase shifters, hence, its hardware friendliness. The high efficiency of our system can be observed by comparing its performance with the literature's best performing MUSIC algorithm. The comparison demonstrates that our scheme outperforms the MUSIC algorithm, specially at low SNR levels. Moreover, the number of sources that can be detected using our scheme is bound by the number of switched beams, rather than the number of antenna elements in the case of the MUSIC algorithm.

研究动机与目标

• 解决自适应阵列系统（AAS）在AoA估计中硬件与计算复杂度高的问题。
• 克服波束赋形系统（SBS）的局限性，如低SNR下性能差以及无法分辨距离较近的信号源。
• 开发一种在低SNR下保持高性能，同时相比传统AAS方法降低硬件复杂度的系统。
• 消除对信号源数量或信号相关性约束的先验知识需求，而这些是MUSIC等先进方法所必需的。
• 提供一种实用、硬件友好的解决方案，适用于单射频链路和最小基带处理的实时部署。

提出的方法

• 第一阶段使用波束赋形天线阵列（SBA）中的部分阵元（M₀）采集全向信号作为参考。
• 第二阶段将主波束定向扫描感兴趣的方位区域，从多个预设波束方向采集信号。
• 将每个波束接收的信号与全向参考信号进行互相关，计算互相关系数。
• 将互相关系数最大值对应的波束方向识别为波达方向（AoA），该峰值仅出现在真实波达方向。
• 利用互相关在正确AoA处达到峰值、在其他方向可忽略的特性，实现无需信号结构先验知识的鲁棒估计。
• 采用Dolph-Chebyshev激励进行波束成形，以实现窄主瓣波束宽度（HPBW），从而提升角分辨率，且该分辨率与SNR无关。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于简单互相关技术的方案是否能在低SNR条件下优于MUSIC算法进行AoA估计？
• RQ2 所提方案是否消除了对信号源数量或信号相关性特性的先验知识需求？
• RQ3 与MUSIC相比，所提系统分辨率在多大程度上取决于SNR而非波束宽度？
• RQ4 采集样本数量如何影响所提方案中的虚警拒绝概率（PFR）？
• RQ5 该系统是否能通过单射频链路和低计算复杂度实现高性能，从而适用于硬件受限环境？

主要发现

• 在SNR = -25 dB时，所提方案的虚警拒绝概率（PFR）为5 dB，显著优于MUSIC算法（SNR低于-20 dB时PFR = 3 dB，性能已失效）。
• 在SNR = 0 dB时，仅需100个样本即可实现性能提升，且1000个样本时性能进一步改善，表明随着积分时间增加，系统具有收敛性。
• 所提系统的分辨率始终受限于波束宽度（圆形阵列中为6° HPBW），而MUSIC的分辨率从0 dB时的8°下降至-15 dB时的20°，表明其分辨率随SNR下降而恶化。
• 系统可检测最多K个信号源，其中K为波束数量，可超过天线阵元数M，而MUSIC最多只能分辨M个信号源。
• 该方法无需事先知道信号源数量或信号相关性，且与发射信号结构无关，因此更具鲁棒性并适用于更广泛场景。
• 计算复杂度极低，仅限于互相关与比较操作，显著优于MUSIC算法所需的协方差矩阵特征分解等高复杂度运算。