Published June 29, 2022 | Version v1
Publication Open

Direction of Arrival Estimation for Coherent Signals' Method Based on LSTM Neural Network

Creators

  • 1. Hanoi University of Science and Technology
  • 2. Vietnam Maritime University

Description

Radio direction finding system is a system that determines the direction or coordinates of radio signal sources. The main function of this system is to determine the direction of arrival (DOA) of an incident radio wave. DOA information plays an important role in array signal processing and has many applications in communications, radar, seismic survey, etc. In this study, we propose a method to estimate the DOA by using the simulated signal dataset obtained at the linear antenna array (ULA) and the suitable Long Short-Term Memory (LSTM) network model. The performance of the method is evaluated based on the root mean square error (RMSE) parameter and then is compared with 2 other algorithms, multiple signal classification (MUSIC) and deep neural network (DNN) in different cases such as deviation of incoming signals, variation of signal-to-noise ratio (SNR), and coherent incoming signals. The obtained results have shown that the proposed method has significantly improved accuracy compared to other methods.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

نظام تحديد اتجاه الراديو هو نظام يحدد اتجاه أو إحداثيات مصادر الإشارات الراديوية. تتمثل الوظيفة الرئيسية لهذا النظام في تحديد اتجاه الوصول (DOA) لموجة لاسلكية ساقطة. تلعب معلومات تفويض السلطة دورًا مهمًا في معالجة إشارات الصفيف ولديها العديد من التطبيقات في الاتصالات والرادار والمسح الزلزالي وما إلى ذلك. في هذه الدراسة، نقترح طريقة لتقدير تاريخ الوصول باستخدام مجموعة بيانات الإشارة المحاكاة التي تم الحصول عليها من مصفوفة الهوائي الخطية (ULA) ونموذج شبكة الذاكرة طويلة الأجل (LSTM) المناسب. يتم تقييم أداء الطريقة بناءً على معامل الخطأ التربيعي لمتوسط الجذر (RMSE) ثم تتم مقارنته بخوارزميتين أخريين، وتصنيف الإشارات المتعددة (الموسيقى) والشبكة العصبية العميقة (DNN) في حالات مختلفة مثل انحراف الإشارات الواردة، وتباين نسبة الإشارة إلى الضوضاء (SNR)، والإشارات الواردة المتماسكة. أظهرت النتائج التي تم الحصول عليها أن الطريقة المقترحة قد حسنت الدقة بشكل كبير مقارنة بالطرق الأخرى.

Translated Description (French)

Le système de radiogoniométrie est un système qui détermine la direction ou les coordonnées des sources de signaux radio. La fonction principale de ce système est de déterminer la direction d'arrivée (DOA) d'une onde radio incidente. Les informations DOA jouent un rôle important dans le traitement du signal du réseau et ont de nombreuses applications dans les communications, les radars, les levés sismiques, etc. Dans cette étude, nous proposons une méthode pour estimer le DOA en utilisant l'ensemble de données de signal simulé obtenu au niveau du réseau d'antennes linéaires (ULA) et le modèle de réseau à mémoire à long terme (LSTM) approprié. La performance du procédé est évaluée sur la base du paramètre d'erreur quadratique moyenne (RMSE), puis est comparée à 2 autres algorithmes, la classification de signaux multiples (MUSIC) et le réseau neuronal profond (DNN) dans différents cas tels que la déviation des signaux entrants, la variation du rapport signal sur bruit (SNR) et les signaux entrants cohérents. Les résultats obtenus ont montré que la méthode proposée a considérablement amélioré la précision par rapport à d'autres méthodes.

Translated Description (Spanish)

El sistema de búsqueda de dirección de radio es un sistema que determina la dirección o las coordenadas de las fuentes de señales de radio. La función principal de este sistema es determinar la dirección de llegada (DOA) de una onda de radio incidente. La información DOA juega un papel importante en el procesamiento de señales de matrices y tiene muchas aplicaciones en comunicaciones, radar, levantamiento sísmico, etc. En este estudio, proponemos un método para estimar el DOA utilizando el conjunto de datos de señal simulada obtenido en el conjunto de antenas lineales (ULA) y el modelo de red adecuado de memoria a largo plazo (LSTM). El rendimiento del método se evalúa en función del parámetro de error cuadrático medio (RMSE) y luego se compara con otros 2 algoritmos, la clasificación de señales múltiples (MÚSICA) y la red neuronal profunda (DNN) en diferentes casos, como la desviación de las señales entrantes, la variación de la relación señal-ruido (SNR) y las señales entrantes coherentes. Los resultados obtenidos han demostrado que el método propuesto ha mejorado significativamente la precisión en comparación con otros métodos.

Files

4032419.pdf.pdf

Files (15.9 kB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:68d94e0d59c4f2d7b8a7dbb96d35353c
15.9 kB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
اتجاه تقدير الوصول لطريقة الإشارات المتماسكة بناءً على الشبكة العصبية LSTM
Translated title (French)
Estimation de la direction d'arrivée pour la méthode des signaux cohérents basée sur le réseau neuronal LSTM
Translated title (Spanish)
Dirección de la estimación de llegada para el método de señales coherentes basado en la red neuronal LSTM

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4293060043
DOI
10.1155/2022/4032419

Is supplement to
https://openalex.org/W4376608380 (Other)
https://openalex.org/W3041376971 (Other)
https://openalex.org/W2517787832 (Other)
https://openalex.org/W2369849964 (Other)
https://openalex.org/W2279015148 (Other)
https://openalex.org/W2130116177 (Other)
https://openalex.org/W2110798624 (Other)
https://openalex.org/W2092380664 (Other)
https://openalex.org/W1859553846 (Other)
https://openalex.org/W1502194460 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Vietnam

References

  • https://openalex.org/W1506558619
  • https://openalex.org/W1777063894
  • https://openalex.org/W2048138820
  • https://openalex.org/W2064675550
  • https://openalex.org/W2098650386
  • https://openalex.org/W2104266700
  • https://openalex.org/W2113638573
  • https://openalex.org/W2130058948
  • https://openalex.org/W2160964786
  • https://openalex.org/W2162651021
  • https://openalex.org/W2521630360
  • https://openalex.org/W2890996850
  • https://openalex.org/W2897361856
  • https://openalex.org/W2903096411
  • https://openalex.org/W2943859996
  • https://openalex.org/W2964121744
  • https://openalex.org/W2978977033
  • https://openalex.org/W2996384316
  • https://openalex.org/W2997844335
  • https://openalex.org/W2999683817
  • https://openalex.org/W3005894484
  • https://openalex.org/W3007990324
  • https://openalex.org/W3022782382
  • https://openalex.org/W3046051215
  • https://openalex.org/W3118567358
  • https://openalex.org/W3119052188
  • https://openalex.org/W3121104302
  • https://openalex.org/W3162345703
  • https://openalex.org/W4244473079