Questa potrebbe essere una domanda terminologica ma non ne sono sicuro.
Fondamentalmente, qual è la differenza tra beamformer convenzionali e beamformer adattativi ? Pensavo che tutti i beamformer fossero intrinsecamente adattivi ad alcuni criteri, come la minimizzazione della distorsione o della varianza, o alcuni altri criteri di filtraggio spaziale ecc. Quindi qual è la differenza tra loro?
Risposte:
Un beamformer è fondamentalmente un filtro spaziale. Può essere passivo, proprio come un filtro temporale.
Invece di campioni separati dal tempo, sono separati dallo spazio. Un filtro temporale passivo può essere un passa-banda che è "mirato" o "orientato" ad una particolare frequenza. Per i filtri spaziali passivi (cioè i beamformer), il filtro può essere orientato verso un particolare angolo di arrivo, anziché la frequenza temporale.
I filtri adattativi / beamformer possono essere incredibili perché possono "indirizzare" un valore nullo verso una frequenza o un angolo in cui vi è un segnale di interferenza.
Proprio come un filtro adattativo temporale, un filtro adattativo spaziale (cioè beamformer) regola costantemente i pesi / coefficienti del filtro per ottimizzare alcuni criteri che di solito comportano "annullamento" o "rifiuto" di un interferente.
Ecco un diagramma di un CBF che si chiama Beamformer "K-Omega".
Ecco un diagramma per rafforzare l'idea che un beamformer passivo è possibile.
Mi rendo conto che questi sono un po 'casuali, ma spero che tu possa seguire la logica di cui sopra. Vedrò se riesco a trovare un diagramma migliore che mostri più chiaramente cosa sta succedendo. Per essere chiari, le finestre di cui sopra sono finestre di tipo Hamming / Hanning e questo processo sostanzialmente restituisce una matrice 2-d in cui la frequenza temporale si trova sull'asse x e una speciale variabile spaziale si trova sull'asse y. Questa speciale variabile semplifica la matematica ed è un processo in una fase per convertire la speciale variabile spaziale e la frequenza temporale in un angolo di arrivo.
Le linee verdi sotto sono linee di angoli costanti.
Tieni presente che tutto questo è per CBF (convenzionali beamformer) e quanto sopra copre tutte le frequenze spaziali e temporali (entro i limiti di Nyquist.
Alcune tecniche ABF comuni sono:
MPDR - Minimum Power Distortionless Rejection BF (Described by Van Trees)
DMR - Dominant Mode Rejection BF (Abraham and Owsley)
R-DMR - Robust Dominant Mode Rejection BF (Cox and Pitre)
EBAE - DMR BF with Eigenvector Beam Association and Excision (Kogon)
Invece di utilizzare una FFT spaziale come operazione di filtraggio spaziale, queste tecniche in genere comportano la costruzione di una matrice di autocorrelazione spaziale aggiornata del segnale in ingresso e quindi l'uso di quella matrice o autovettori di quella matrice per influenzare in modo adattativo il filtro spaziale.
Aggiornamento per @Mohammad: Di seguito è riportato l'elenco dei testi beamforming che ho ricevuto dal mio professore:
Van Veen, BD; Buckley, KM; , "Beamforming: un approccio versatile al filtraggio spaziale", ASSP Magazine, IEEE, vol.5, n. 2, pp.4-24, aprile 1988
Efficiente beamforming digitale nel dominio delle frequenze Brian Maranda, J. Acoust. Soc. Am. 86, 1813 (1989)
Elaborazione del segnale array di Don Johnson e Dan Dudgeon, Prentice Hall, 1993
Elaborazione ottimale dell'array di Harry L. Van Trees, Wiley, 2002.
Inoltre, dopo aver cercato in giro, questo sembra molto interessante. Sembra essere più interessato al lato pratico / attuativo che alla teoria. Non ce l'ho, ma probabilmente ne comprerò una copia: