Sparse sensor arrays for active sensing - Array configurations and signal processing
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
School of Electrical Engineering |
Doctoral thesis (article-based)
| Defence date: 2021-09-10
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
2021
Major/Subject
Mcode
Degree programme
Language
en
Pages
142 + app. 116
Series
Aalto University publication series DOCTORAL DISSERTATIONS, 108/2021
Abstract
Multisensor systems are a key enabling technology in, e.g., radar, sonar, medical ultrasound, and wireless communications. Using multiple sensors provides spatial selectivity, improves the signal-to-noise ratio, and enables rejecting unwanted interference. Conventional multisensor systems employ a simple array of uniformly spaced sensors with a linear or rectangular geometry. However, a uniform array spanning a large electrical aperture may become prohibitively expensive, as many sensors and costly RF-IF front ends are needed. In contrast, sparse sensor arrays require drastically fewer resources to achieve comparable performance in terms of spatial resolution and the number of identifiable scatterers or sources. This is facilitated by the co-array: a virtual array structure consisting of the pairwise differences or sums of physical sensor positions. Most recent works on co-array-based sparse array design focus exclusively on passive sensing. Active sensing, where sensors transmit signals and observe their backscattered component, have been investigated less, despite their importance in ubiquitous applications such as radar and ultrasound imaging. The sum co-array naturally arises from the active sensing signal model, whereas the difference co-array is often more relevant in passive sensing. This dissertation proposes novel sparse array designs and signal processing methods for active sensing and imaging. We introduce linear and planar sparse array configurations that achieve a large contiguous sum co-array for diverse aspect ratios using significantly fewer sensors than conventional arrays. These low-cost arrays resolve vastly more scatterers than sensors in both azimuth and elevation, and synthesize beampatterns that are normally achieved by uniform arrays only. Several of the proposed configurations are symmetric, which implies that their sum and difference co-arrays are equivalent, and that they are suitable for both active and passive sensing. We also develop methods for coherent linear imaging, where image quality is improved by summing multiple component images, possibly corresponding to separate transmissions and receptions. We formulate a new optimization problem for achieving any feasible transmit-receive beampattern to a desired accuracy using as few component images as possible. We derive algorithms and closed-form expressions approximately solving this problem, and establish bounds on the number of component images of the optimal solution. We consider fully digital, hybrid, and fully analog beamforming architectures, as well as various waveform diversity cases, including phased array and orthogonal MIMO. Hybrid and analog beamforming further reduce the number of RF-IF front ends and related hardware costs, whereas waveform diversity governs the number of component images acquired per transmission. Numerical experiments verify the analytical results and characterize the trade-offs between the various system parameters. The contributions are of practical value in the design of sensor arrays for active sensing.Monianturijärjestelmät ovat avainasemassa monessa sovelluksessa, kuten tutkassa, kaikuluotauksessa, lääketieteellisessä ultraäänessä ja langattomassa viestinnässä. Usean anturin käyttäminen tarjoaa erinäisiä hyötyjä, kuten suunnatun lähetyksen ja vastaanoton, paremman signaali-kohinasuhteen ja mahdollisuuden torjua häiriöitä. Perinteisissä monianturijärjestelmissä anturit on sijoitettu tasavälein janalle tai suorakulmion muotoon. Tällainen anturiryhmä voi kuitenkin tulla kalliiksi, kun sen koko ja antureiden lukumäärä kasvaa suureksi. Sitä vastoin harvat anturiryhmät, joiden anturit on sijoitettu epäjaksollisesti, vaativat huomattavasti vähemmän resursseja vertailukelpoisen suorituskyvyn saavuttamiseksi esimerkiksi sirottajien tai signaalilähteiden paikantamisessa. Tämän mahdollistaa virtuaalinen anturiryhmä, joka tyypillisesti koostuu fyysisten antureiden sijaintien parittaisista erotuksista tai summista, eli niin sanotusta erotus- tai summajoukosta. Virtuaaliseen anturiryhmään perustuvassa harvojen anturiryhmien suunnittelussa on ennen keskitytty lähes yksinomaan passiiviseen aistimiseen. Aktiivista aistimista, jossa anturit sekä lähettävät että vastaanottavat, on tutkittu huomattavasti vähemmän. Aktiivisella aistimisella on kuitenkin tärkeitä ja laajalle levinneitä sovelluksia esimerkiksi tutka- ja ultraäänikuvantamisessa. Summajoukko ilmenee luonnollisesti aktiivisen aistimisen signaalimallissa, kun taas erotusjokko on tärkeämmässä asemassa passiivisessa aistimisessa. Tässä väitöskirjassa ehdotetaan uusia harvoja anturigeometrioita ja signaalinkäsittelymenetelmiä aktiiviseen aistimiseen ja kuvantamiseen. Työssä kehitetään sekä lineaarisia että tasomaisia geometrioita, jotka saavuttavat suuren yhtenäisen summajoukon edullisesti käyttämällä merkittävästi vähemmän antureita kuin perinteiset geometriat. Nämä harvat anturigeometriat pystyvät sekä havaitsemaan huomattavasti antureiden lukumäärää enemmän siroittajia, että tuottamaan säteilykuvioita, jotka ovat perinteisesti vain tasavälisen geometrian saavutettavissa. Useat ehdotetuista anturigeometrioista ovat symmetrisiä, mistä seuraa, että niiden summa- ja erotusjoukot ovat samat ja että ne soveltuvat sekä aktiiviseen että passiiviseen aistimiseen. Väitöskirjassa kehitetään myös menetelmiä lineaariseen kuvantamiseen, jossa kuvanlaatua parannetaan yhdistämällä useita komponenttikuvia, jotka mahdollisesti vastaavat erillisiä lähetyksiä ja vastaanottoja. Työssä muotoillaan myös optimointitehtävä, jonka ratkaisulla saavutetaan haluttu säteilykuvio ennalta määrättyyn tarkkuuteen käyttämällä mahdollisimman vähän komponenttikuvia. Ongelman ratkaisemiseksi johdetaan algoritmeja ja määritellään rajoja optimaaliselle komponenttikuvien määrälle tyypillisimmät monianturijärjestelmäarkkitehtuurit huomioon ottaen. Numeeriset simulaatiot vahvistavat johdetut teoreettiset tulokset ja havainnollistavat kompromisseja eri järjestelmäparametrien välillä. Kontribuutioilla on käytännön arvoa anturiryhmien suunnittelussa aktiivista aistimista varten.Description
Defense is held on 10.9.2021 12:00 – 16:00
(Zoom), https://aalto.zoom.us/j/64487619909
Supervising professor
Koivunen, Visa, Prof., Aalto University, Department of Signal Processing and Acoustics, FinlandKeywords
sparse sensor arrays, active sensing, sum co-array, harvat anturiryhmät, aktiivinen aistiminen, virtuaaliryhmä, summajoukko
Other note
Parts
-
[Publication 1]: Robin Rajamäki and Visa Koivunen. Sparse linear nested array for active sensing. In proceedings of the 25th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), pp. 1976–1980, Kos, Greece, 28 August–2 September 2017.
Full text in Acris/Aaltodoc: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201802091363DOI: 10.23919/EUSIPCO.2017.8081555 View at publisher
-
[Publication 2]: Robin Rajamäki and Visa Koivunen. Sparse array imaging using low-rank matrix recovery. In proceedings of the IEEE 7th International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP), pp. 1–5, Curaçao, 10–13 December 2017.
DOI: 10.1109/CAMSAP.2017.8313102 View at publisher
-
[Publication 3]: Robin Rajamäki and Visa Koivunen. Symmetric Sparse Linear Array for Active Imaging. In proceedings of the IEEE 10th Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop (SAM), pp. 46–50, Sheffield, UK, 8–11 July 2018.
DOI: 10.1109/SAM.2018.8448767 View at publisher
-
[Publication 4]: Robin Rajamäki and Visa Koivunen. Sparse Active Rectangular Array With Few Closely Spaced Elements. IEEE Signal Processing Letters, Volume 25, issue 12, pp. 1820–1824, December 2018.
Full text in Acris/Aaltodoc: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201811095678DOI: 10.1109/LSP.2018.2876066 View at publisher
-
[Publication 5]: Jukka Kohonen, Visa Koivunen, and Robin Rajamäki. Planar Additive Bases for Rectangles. Journal of Integer Sequences, Volume 21, Article 18.9.8, pp. 1–25, December 2018.
Full text in Acris/Aaltodoc: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201901141084
-
[Publication 6]: Robin Rajamäki, Sundeep Prabhakar Chepuri, and Visa Koivunen. Analog Beamforming for Active Imaging Using Sparse Arrays. In proceedings of the 53nd Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers, pp. 1202–1206. Pacific Grove, CA, USA, 3–6 November 2019.
Full text in Acris/Aaltodoc: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-202004282934DOI: 10.1109/IEEECONF44664.2019.9048867 View at publisher
-
[Publication 7]: Robin Rajamäki and Visa Koivunen. Sparse Low-Redundancy Linear Array with Uniform Sum Co-array. In proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 4592–4596, Barcelona, Spain, 4–8 May 2020.
Full text in Acris/Aaltodoc: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-202009045302DOI: 10.1109/ICASSP40776.2020.9054431 View at publisher
-
[Publication 8]: Robin Rajamäki, Sundeep Prabhakar Chepuri, and Visa Koivunen. Hybrid Beamforming for Active Sensing using Sparse Arrays. IEEE Transactions on Signal Processing, Volume 68, pp. 6402–6417, October 2020.
Full text in Acris/Aaltodoc: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-202101251515DOI: 10.1109/TSP.2020.3032657 View at publisher
-
[Publication 9]: Robin Rajamäki and Visa Koivunen. Sparse Symmetric Linear Arrays with Low Redundancy and a Contiguous Sum Co-Array. IEEE Transactions on Signal Processing, Volume 69, pp. 1697–1712, February 2021.
Full text in Acris/Aaltodoc: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-202103312683DOI: 10.1109/TSP.2021.3057982 View at publisher