Multipath mitigation in time-delay estimation via tensorbased techniques for antenna array-based gnss receivers

Abstract

Clientes de Sistemas Globais de Navegação por Satélites, do inglês Global Navigation Satellite System (GNSS), dependem da estimação do atraso para estimar a posição do usuário. [1] Isto é feito fazendo a correlação do sinal recebido com sequências-réplicas para separar o sinal de cada satélite e estimar o atraso. Como componentes de multipercurso são cópias atrasadas do sinal original, estes alteram a função de correlação cruzada, assim gerando erros na estimação de atraso. Nesta dissertação estudamos um algoritmo estado-da-arte em mitigação de multipercursos para estimação de atraso baseado no autofiltro da decomposição em valores singular de alta ordem, do inglês Higher-Order Singular Value Decomposition (HOSVD), de posto unitário, [2] e propomos dois esquemas tensoriais para mitigação de multipercurso e estimação de atraso, para qual o esquema baseado em HOSVD é usado para comparação. O primeiro esquema tensorial é um método em três etapas que aplica estimação da direção de chegada, do inglês Direction of Arrival (DoA), e fatorização Khatri-Rao, do inglês Khatri-Rao factorization (KRF), para separar o código de cada componente incidente de forma fechada. O segundo esquema calcula uma matrix de covariância multimodo como aproximação do desdobramento Hermitian duplamente simétrico [3] com qual, alternando entre a solução do problema ortogonal de Procrustes, do inglês Orthogonal Procrustes Problem (OPP), [4] e fatorização Khatri-Rao de mínimos quadrados, do inglês Least Squares Khatri-Rao Factorization (LSKRF), [5] se estima iterativamente as matrizes-fator do canal, que são então usadas para separar o código de cada componente incidente. Ambos esquemas geram resultados melhores que o estado-da-arte baseado no autofiltro de alta ordem.