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DICIEMBRE 2020
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En la Figura 4 se puede observar un resumen de las diferentes familias de algoritmos
implementables. El estudio llevado a cabo recaba los resultados de diversas investigaciones
y permite clasificar las familias de algoritmos según su desempeño y coste
computacional.
Tras este análisis, se puede concluir que el algoritmo MUSIC y otros basados en este
se presentan como los más eficaces en entornos de procesamiento limitado. A pesar
de ello, en ciertas condiciones, podría ser necesario recurrir a procedimientos basados
en conformación de ondas.
Por otro lado, frente a entornos más capaces, algoritmos que cuentan con aprendizaje
automático muestran los mejores resultados.
Figura 4. Resumen de algoritmos para estimación de AoA
3.4. Pruebas con radiogoniómetro SDR
Para demostrar el rendimiento de receptores SDR para la estimación de AoA se llevaron
a cabo varias pruebas. Una de ellas muestra de manera fiel el comportamiento de un
sistema de DF basado en SDR.
3.4.1. Hipótesis
El objetivo es demostrar que existe una correlación entre la estimación de AoA y la
orientación real de la emisora con respecto al norte del array. Adicionalmente se presentaron
las siguientes condiciones:
— La señal de RF recibida debe tener un SNR (del inglés “Signal to Noise Ratio”
SNR) superior a 20 dB.
— El entorno ha de ser carente de reflexión cercana al receptor.
— La estimación debe obtenerse con un sistema de DF basado en SDR.
— Debe existir una fuerte correlación entre el valor real y el valor estimado de AoA
(coeficiente de correlación r2>0,9 para una regresión lineal).