| Resumo: | Este projeto visa apresentar um método de separação de vários
sinais gaussianos e não-gaussianos, misturados entre si, a partir da observação em
receptores com múltiplos sensores em um sistema MIMO (do inglês Multiple-Input,
Multiple-Output). A separação destes sinais é feita através de uma técnica de
iteração de dois métodos de estimação bastante conhecidos: o método de Análise
de Componentes Independentes (ICA, do inglês Independent Component Analysis),
usado para a separação de fontes não-gaussianas, e o método de Estimativa
do Parâmetro do Sinal por meio de Técnica de Invariância Rotacional (ESPRIT,
do inglês Estimation of Signal Parameter via Rotational Invariance Technique),
usada para a separação de fontes gaussianas. Resultados de simulações
computacionais mostram que o erro de estimação dessas fontes diminui
até alcançarem dois tipos de convergência, um de curto prazo, com redução
do erro em 42%, e outro de longo prazo, com redução em 17%. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT
This project intention is to show a separation method of Gaussian and
non-Gaussian Signal, mixed together, through the observation in receivers with
multiple sensors in a MIMO system. This signal separation is done by an iteration
technique of two well-known estimation methods: the Independent Component
Analysis method (ICA), used for non-Gaussian Signal separation, and the Estimation
of Signal Parameter via Rotational Invariance Technique method (ESPRIT), used for
Gaussian Signal separation. Computer simulations results indicate that this sources
estimation error will decreases and reach two kinds of convergence, one short-term,
reducing the error by 42%, and other long-term, reducing by 17%. |
