Rendimiento de algoritmos de beamforming en antenas adaptativas

Abstract

El presente trabajo tiene como objetivo el análisis del rendimiento de algoritmos para generación de beamforming o formación de haces de arreglos de antenas adaptativas, mediante el cálculo y verificación del funcionamiento de los mismos. Las antenas adaptativas, mediante el cálculo y verificación del funcionamiento de los mismos. Analizaremos el principio de funcionamiento de las mismas centrándonos en las técnicas de desarrollo e implementación de las antenas de haz adaptativo. Para un arreglo de antenas de haz adaptativo, la salida de cada elemento del arreglo se pondera con un factor de peso cuyo valor se asigna dinámicamente, y así se conforma el diagrama de radiación para maximizar algún parámetro de la señal. Para concretar el objetivo propuesto se revisaron alternativas algorítmicas propuestas hasta el momento para los sistemas de formación de haces. Una vez realizada la simulación con un caso hipotético se compararon los resultados, obteniéndose los mejores rendimientos de los algoritmos utilizados para la técnica de formación de haces de un arreglo ponderado distintas magnitudes como ser cantidad de elementos del arreglo y distancias entre ellos. De la simulación de los diversos algoritmos utilizando software especifico, se concluye, que el algoritmo basado en redes neuronales presento resultados óptimos para la técnica de conformación de haz adaptativo, como así también el SMI.The objective of this work is to analyze the performance of algorithms for the generation of beamforming of adaptive antenna arrays, by calculating and verifying their operation. Adaptive antennas present a technology that improves the data transmission rate in telecommunications, as well as the coverage and power transmitted to the user. We will analyze their operating principle, focusing on the development and implementation techniques of adaptive beam antennas. For an adaptive-beam antenna array, the output of each array element is weighted with a weighting factor whose value is dynamically assigned, thus shaping the radiation pattern to maximize some signal parameter. To achieve the proposed objective, algorithmic alternatives proposed so far for beamforming systems were reviewed. Once the simulation was carried out with a hypothetical case, the results were compared, obtaining the best performance of the algorithms used for the beamforming technique of an array, weighting different magnitudes such as the number of elements of the array and the distances between them. From the simulation of the various algorithms using specific software, it is concluded that the algorithm based on neural networks presented optimal results for the adaptive beamforming technique, as well as the SMI.