Un nuovo approccio alla stima della direzione di arrivo

I moderni sistemi radar non sono in grado di rivelare soltanto la presenza di oggetti metallici, ma consentono di eseguire il tracking del bersaglio al variare del tempo effettuando una stima della direzione d’arrivo del segnale.
Array di antenne che fanno uso di questo principio vengono denominate smart antennas, e trovano spazio negli ambienti più variegati, dalle comunicazioni satellitari alla telefonia di ultima generazione, dalle local area networks ad applicazioni militari.
Quest’ultima applicazione è particolarmente interessante in quanto un sistema in grado di stimare la direzione di arrivo di un jammer a banda stretta, ha la possibilità di modellare il pattern in modo tale da non subire gli effetti del disturbo.
La varietà delle applicazioni ha spinto negli anni la ricerca ad interessarsi del problema e sviluppare algoritmi in grado di effettuare operazioni di questo tipo nel modo più rapido ed accurato possibile.
Il problema di stima può essere risolto con metodi spettrali o parametrici. I metodi spettrali intendono estrarre l’informazione dalle caratteristiche spettrali delle tensioni misurate dagli elementi dell’array, calcolandone sostanzialmente la matrice di correlazione ed i relativi autovettori. I metodi parametrici sfruttano le caratteristiche statistiche e deterministiche del segnale (ad esempio la modulazione) per ricavarne la direzione d’arrivo.
Nel lavoro di tesi verrà svolta un’analisi dal punto di vista elettromagnetico dando enfasi alle problematiche dovute alla presenza di ostacoli e al mutuo accoppiamento tra gli elementi. Sarà realizzato un modello, e poi fornita una soluzione al problema, in grado di determinare le posizioni degli elementi dell’array tali da ottimizzare la dinamica dei valori singolari dell’operatore che lega le tensioni misurate allo spettro d’onde piane del campo incidente. Verrà poi mostrato un algoritmo, basato sull’ottimizzazione globale multistart, in grado di effettuare la stima della direzione d’arrivo tenendo conto delle problematiche citate pocansi.
L’ottimizzazione globale per la stima della direzione d’arrivo sembrerebbe particolarmente onerosa in termini di risorse e tempi di calcolo richiesti, tanto da essere proibitiva in applicazioni di tipo real-time.
I recenti sviluppi nell’ambito del GPU computing e la disponibilità di ambienti di programmazione ben supportati come CUDA di NVIDIA offrono la possibilità di sfruttare le potenzialità del calcolo parallelo su piattaforme di tipo general purpose.
A tal proposito è stato deciso di implementare l’algoritmo di ottimizzazione globale su scheda grafica, in modo da poter risolvere il problema della stima in tempi notevolmente ridotti rispetto alla corrispondente versione sequenziale.
L’ultima fase del lavoro consisterà nella validazione numerica degli algoritmi realizzati, mediante simulazione dei casi pratici più comuni.