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適用於L形陣列天線系統之改良式多重訊號分類入射角度掃描技術

為了解決FOV 計算器的問題，作者張冠英 這樣論述：

本論文提出一適用於L形陣列天線系統之改良式多重訊號分類入射角度掃描技術，主要應用於建立周遭環境的障礙地圖，以輔助盲人行走。我們以傳統的多重訊號分類演算法(Multiple Signal Classification Algorithm)為基礎，將其延伸至二維的角度估測，並進行演算法的改良以降低硬體實現的複雜度。傳統多重訊號分類入射角度掃描技術中包含了自相關矩陣、特徵值分解以及頻譜掃描等大量的運算，故其運算複雜度極高。這對於角度估測演算法的實現造成很大的障礙。為了提高演算法實現的可能性，勢必需要降低運算複雜度。本論文提出以正交投影矩陣(Orthogonal Projection Matrix)

取代特徵值分解(Eigenvalue Decomposition)的方法，並利用QR分解來實現正交投影矩陣內的反矩陣運算。另外，在二維的入射角估測中，傳統使用矩形天線陣列的作法，雖然可以獲得較高的估測精準度，但不論是在天線系統或是base band的訊號處理複雜度都很高，因此我們採用較低複雜度的L形陣列天線系統來進行估測，並將仰角與方位角合併在一起同時進行頻譜的掃描。如此可以解決分成兩次估測所衍生的角度匹配問題，角度估測上的精準度也可以獲得提升。從模擬結果可以得知，我們所提出的低複雜度多重訊號分類入射角度掃描技術用於L形天線陣列和矩形天線陣列時，當訊號雜訊比大於15dB，兩者的估測精確度相當。

在對應的硬體實現上，我們規劃了縝密的時序安排與管線化架構，以提升運算的速率。為了降低硬體運算複雜度，採用座標旋轉數位計算器(Coordinate Rotate Digital Computer，CORDIC)來實現QR分解內所需的三角函數運算。整體電路架構針對60度×60度的FOV，2度的掃描解析度，每次的估測掃描必須進行31×31次的估測。以系統目標的204.8MHz工作頻率，每次掃描需要花費2079 clock cycles。加上auto-correlation矩陣計算資料蒐集所需的512 clock cycles，可以在一個chirp period (40us)的時間內完成估測掃描，相當

於50kHz的掃描速率。