I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   12 ,   No .   1 Octo b er   201 8 ,   p p .   30 ~ 37   I SS N:  2 5 0 2 - 4 7 5 2 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ee cs.v 1 2 .i 1 . p p 30 - 37          30       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / ijeec s   Direct io n  of Ar ri v a l Using  Unif o r m   Circula r  Array     B a sed o n 2 - D MU SIC Alg o rith m       M o ha m m e d A m ine  I hedra n e 1 ,   Sedd i k   B ri 2   1 M a teria ls  a n d   In str u m e n tatio n s g ro u p ,   Hig h   S c h o o o f   T e c h n o lo g y   ES T M ,   M o u lay   Is m a il   Un iv e rsit y ,   M e k n e s,  M o ro c c o   2 S p e c tro m e tr y   L a b o ra to ry   o f   M a t e rials an d   A rc h a e o m a teria ls,   F a c u lt y   o f   S c i e n c e ,   M o u lay   Is m a il   Un iv e rsit y ,   M e k n e s,  M o ro c c o       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J a n   1 2 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   A p r   21 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   Ma y   2 7 ,   2 0 1 8       T h is  stu d y   p re se n ts  th e   c o n c e p ti o n ,   sim u latio n ,   re a li sa ti o n   a n d   c h a ra c terisa ti o n   o f   a   p a tch   a n ten n a   f o W i - F i.   T h e   a n ten n a   is  d e sig n e d   a th e   f re q u e n c y   o f   2 . 4 5   G Hz th e   d iele c tri c   su b stra te  u se d   is  F R4 _ e p o x y   w h ich   h a a   d iele c tri c   p e r m it ti v it y   o f   4 . 4 . t h is  p a tch   a n ten n a   is  u se d   to   e stim a te   th e   d irec ti o n   o f   a rriv a (DO A u sin g   2 - M u lt i p le  S ig n a C las sif ic a ti o n   ( 2 - M USIC)  th e   c a se   o f   th e   p r o p o se d   u n if o rm   c ircu lar  a rra y (UCA ).     T h e   c o m p a riso n   b e tw e e n   Un if o r m   c ircu lar  a rra y a n d   Un if o r m   L i n e a a rra y s   (ULA d e m o n stra te  th a th e   p ro p o se d   stru c tu re   g iv e   b e tt e a n g les   re so lu ti o n s   c o m p a re d   to   ULA s .   K ey w o r d s :   Dir ec tio n   o f   ar r iv al   Mu ltip le  s i g n al  clas s i f icatio n   Un i f o r m   cir cu lar   ar r ay   Un i f o r m   li n ea r   ar r a y   Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Mo h a m m ed   Am in I h ed r an e ,   Dep ar t m en t o f   Ma ter i als a n d   I n s tr u m e n tat io n s   g r o u p ,   Hig h   Sc h o o l o f   T ec h n o lo g y   E ST M,   Mo u lay   I s m ail  U n i v er s i t y ,   Me k n e s ,   Mo r o cc o .   E m ail:  a m i n e. ih ed r an e @ g m ail . co m       1.   I NT RO D UCT I O N   S m ar a n te n n tech n o lo g y   i n cl u d es  A O esti m atio n   a n d   B ea m   f o r m i n g .   T h er ar lo o f   An g le   o f   A r r iv al   ( A O A )   e s ti m atio n   a lg o r ith m s ,   w h ich   ar d iv id ed   in   to   t w o   d if f er en t t y p e s m a x i m u m   li k eli h o o d   DO A   es ti m atio n   alg o r it h m   a n d   s u b s p ac b ased   DO A   e s ti m atio n   al g o r ith m .   T h m a x i m u m   li k eli h o o d   DO A   esti m atio n   al g o r ith m   is   s u ch   as  M L   esti m at io n   alg o r ith m   [ 1 ] .   T h r e p r esen tativ s u b s p ac b ased   DO A   es ti m atio n   al g o r ith m s   a r MU SIC   al g o r ith m   [ 2 ] ,   E S P R I T   alg o r ith m   [ 3 ] ,   an d   W S al g o r ith m   [ 4 ] .   T h er ar v ar io u s   m et h o d s   to   esti m ate  th a n g le  o f   ar r iv al  ( DO A )   o f   r ad io   s ig n a ls   o n   t h an ten n ar r a y .     DO A   esti m atio n   tec h n iq u e s   ca n   b b r o a d ly   d iv id ed   in to   th r ee   d if f er e n ca teg o r ies  n a m el y ;   co n v e n tio n al  m et h o d s   s u b s p ac b ased   m et h o d s   an d   m a x i m u m   l ik el ih o o d   m et h o d s .   C o n v o lu tio n   m et h o d s   ar b ased   o n   th co n ce p ts   o f   b ea m   f o r m in g   an d   n u ll  s teer i n g ,   b u it  r eq u i r es  lar g n u m b e r   o f   elem e n t s   to   p r o v id h ig h   r eso l u tio n .   E x a m p les  o f   t h is   m eth o d   ar d ela y   an d   s u m   an d   C ap o n s   m i n i m u m   v ar ia n ce   m et h o d   [ 5 ] .   On m aj o r   lim ita tio n   o f   th is   m eth o d   is   p o o r   r e s o lu tio n   th at  i s   its   ab ilit y   to   s ep ar ate  clo s ely   s p ac ed   s ig n als.   Un l ik e   co n v e n tio n al   m eth o d s ,   s u b s p ac m e th o d s   ex p lo it   th e   in f o r m a tio n   o f   th e   r ec eiv ed   d ata  r esu lt in g   in   h i g h   r eso l u ti o n .   T w o   m ain   s u b s p ac b ased   alg o r it h m s   ar e   Mu l tip le  S ig n al  C la s s i f icat io n   an d   E s ti m atio n   o f   Si g n al  P ar am eter s   v ia  R o tatio n al  I n v ar ian ce   T ec h n i q u es [ 6 ] .   T h DOA   alg o r it h m s   ar class i f ied   as  q u ad r atic  ( n o n -   s u b s p ac e)   ty p an d   s u b s p ac t y p e.   T h B ar tlett  an d   C ap o n   ( Min i m u m   Var ia n ce   Di s to r tio n   less   R esp o n s e)   ar q u ad r atic  t y p a lg o r ith m s .   B o th   m et h o d s   ar h ig h l y   d ep en d en o n   p h y s ical  s ize  o f   ar r a y   a p er tu r e,   w h ic h   r es u lt s   i n   p o o r   r eso lu tio n   an d   ac cu r ac y .   S u b s p ac b ased   DOA   e s ti m atio n   m et h o d   is   b as ed   o n   th E ig e n   d ec o m p o s itio n .   T h s u b s p ac e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Dir ec tio n   o f A r r iva l U s in g   Un ifo r C i r cu la r   A r r a y…   ( Mo h a mme d   A min I h ed r a n e )   31   b ased   DOA  esti m atio n   al g o r ith m s   MU SIC  a n d   E SP R I T   p r o v id h i g h   r eso l u tio n th e y   ar e   m o r ac cu r ate   an d   n o t li m ited   to   p h y s ical  s iz o f   ar r ay   ap er tu r [ 7 - 8 ] .     T h ese  alg o r ith m s   g i v i n f o r m atio n   ab o u n u m b er   o f   in cid e n s i g n al s   an d   DO A   o f   ea ch   s ig n al.   Ma x i m u m   li k eli h o o d   m eth o d   is   o n o f   th f ir s tec h n iq u e s   t o   b in v esti g ated   f o r   DO A   est i m atio n   b u h a s   th d r a w b ac k   o f   i n t e n s i v co m p u tat io n al  co m p le x it y   [ 9 ] .   Dep lo y ed   at  th b ase  s tatio n   o f   th ex is tin g   w ir ele s s   i n f r a s tr u ct u r e,   s m ar an ten n a s   ar ca p ab le  o f   b r in g in g   o u ts ta n d i n g   ca p ac it y   i m p r o v e m e n ( v er y   i m p o r tan i n   u r b a n   an d   d en s el y   p o p u lated   ar ea s )   to   th f r eq u en c y - r e s o u r ce - li m ited   r ad io - co m m u n icatio n   s y s te m   b y   a n   ef f icie n f r eq u e n c y   r eu s s c h e m e.   T h is   u n iq u f ea tu r h a s   b ee n   m ad f ea s i b le  th r o u g h   th e   i m p r ess i v ad v a n ce s   in   th f ie ld   o f   d ig ital  s i g n al  p r o ce s s in g ,   w h ic h   en ab le  s m ar an te n n as  to   d y n a m icall y   tu n e   o u i n ter f er en ce   w h ile  f o cu s i n g   o n   t h i n te n d ed   u s er .   DO A   esti m atio n   tec h n o lo g y   i s   f o cu s ed   o n   h i g h   r eso lu tio n   es ti m atio n   al g o r ith m .   I n   m u lt ip le  DO A   esti m ati o n   alg o r ith m s ,   p r o m is in g   m eth o d   f o r   s m ar t   an ten n ar r a y   i s   MU SIC a l g o r ith m   [ 1 0 ] .     I h as   b ee n   p r o v e n   b o th   t h eo r etica ll y   a n d   e x p er i m e n tall y   t h at  s m ar t   an te n n as  ca n   p r o v i d th e   b en ef it s   s ta ted   ab o v e,   b u p o s s ib l y   th m o s c h alle n g in g   p r o b lem   r elate d   to   ad ap tiv an ten n a s   is   t h eir   p r ac tical  im p le m e n tatio n   [ 6 ] .   Dig ital  s ig n al  p r o ce s s i n g   ( DS P )   alg o r ith m s   r elate d   s m ar a n ten n a s   co m at  h ig h   co m p u tatio n al  ex p e n s m ak in g       t h eir   r ea l ti m i m p le m en tatio n   d i f f icu lt.  Un til n o w ,   t h in v es tig a tio n   o f   s m ar a n te n n as  s u itab le  f o r   w ir ele s s   co m m u n ica tio n   s y s te m s   h as   i n v o l v ed   p r i m ar il y   u n i f o r m   l in ea r   ar r ay s   ( UL A ) .   D if f er en alg o r it h m s   h av b ee n   p r o p o s ed   f o r   th esti m atio n   o f   t h d ir ec tio n   o f   ar r iv al s   ( DOAs)   o f   s i g n als  ar r iv in g   t o   th ar r ay   a n d   s e v er al  ad ap tiv tec h n iq u es  h av b ee n   ex a m i n ed   f o r   th e   s h ap i n g   o f   th e   r ad iatio n   p atter n   u n d er   d if f er en t   co n s tr ai n ts   i m p o s ed   b y   th e   w ir eles s     en v ir o n m e n t   [ 1 1 ] ,   [ 1 2 ] .   A lb ag o r y   e al.   p r o p o s ed   an   ar r a y   s t r u ctu r f o r   f ast   an d   co m p u ta ti o n all y   ef f icie n t   2D - DO A   est i m a tio n   u s i n g   t h MU SIC  alg o r it h m .   T h is   te ch n iq u s ep ar ates  t h n o is an d   th s i g n al   s u b s p ac b ased   o n   ei g e n v al u d ec o m p o s itio n   o f   th s p at i al  co v ar ian ce   m atr i x ,   th e   co n v en t io n al  s ig n al   p r o ce s s in g   al g o r ith m s   [ 1 3 ] .   T h is   p ap er   is   o r g an ized   as  f o llo w T h d ef i n itio n   an d   t h p r o p o s ed   Mu s ic  al g o r ith m   ar e   p r esen ted   in   s ec tio n   2   an d   3   T h en   r ea lized   p atch   an ten n g eo m etr y   is   d esi g n ed   in   s ec tio n   4 .   T h eir   s i m u lat io n   r es u lt s   a n d   t h c o m p ar is o n   b et w ee n   t h MU SIC  m et h o d   an d   t h e x p er i m en ted   o n es   ar co m p ar ed   in   s ec tio n   5 ,   f o llo wed   b y   th co n clu s io n .       2 .         M O DE L   O F   SI G NAL S   AND  2 D - M USI AL G O R I T H M   MU SIC  m ea n s   M u ltip le  Si g n al  C las s i f icatio n   [ 1 4 ] ,   is   h ig h   r eso lu tio n   DO A   esti m atio n   alg o r ith m .   I g iv e s   t h es ti m a t o f   DO A   o f   s i g n als a s   w ell   as   th es ti m ate  o f   th n u m b er   o f   s ig n al s   [ 1 5 ] .   I n   th is   a lg o r it h m ,   t h es ti m atio n   o f   DO A   ca n   b ca r r ied   o u b y   u s in g   o n o f   th s u b s p ac es  eith er   n o is o r   s ig n al.   T h ca p ac it y   o f   D O A   esti m atio n   u s in g   U C A - MU SI C   s h o w s   i n   Fig u r 1   is   b o u n d e d   b y   t h n u m b er   o f   an ten n ele m en t s .   T h ese  tech n iq u es  n ee d   to   esti m ate  th e   DOAs  o f   all  tar g et  s ig n al s   an d   in ter f er e n ce ,   w h ic h   d ec r ea s es  t h ac cu r ac y   o f   t h DO A   es ti m atio n   [ 1 6 - 1 7 ] .   W ass u m t h at  t h er ar u n i f o r m   cir cu lar   ar r a y ,   n ar r o w   b an d   f ar   f ield   s i g n a ls   f r o m   d i f f er e n in cid e n d ir ec tio n .   T h r ad iu s   o f   t h cir cu lar   ar r ay   i s   d en o ted   as r   an d   w a v e len g th   o f   n ar r o w   b a n d   is   d en o t ed   a λ .           Fig u r 1 .   Un i f o r m   C ir c u lar   A r r ay   ( U C A )   w it h   ele m en t s       C h o o s a   s i g n al  s o u r ce   ( t)   i m p in g es   o n   th e   ar r a y   w it h   a n   an g le   θ.   I f   t h r ec ei v ed   s i g n al   at  t h e   f ir s t e le m e n t is  x 1 ( t)   s ( t) ,   th en   th d ela y   a t e le m e n t i  i s :                   (       )                                                                                                                                        ( 1 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  12 ,   No .   1 Octo b er   2 0 1 8     30     37   32   I f   th er ar s o u r ce s   t h s i g n als r ec eiv ed   at  th ar r a y   t h r ec eiv ed   s i g n al  v ec to r   is   g iv e n   b y :            (   )     (   )                                                                                                                                                          ( 2 )                  W h er A =[ a   (           ) , …, a   (           ) ]   is   ( M)   m atr ix   o f   th s teer i n g   v ec t o r s   an d   S=[ S1 ( t) , …, SM( t) ] T   is   s ig n al  s o u r ce   v ec to r   o f   o r d er     ( N) .                 d en o te  tr an s p o s o f   a   m atr i x   an d   N( t)   is   N ( t )   =   [ n 1 ( t) ,   n 2 ( t) ,   . . . ,   n N( t) ] T   is   th tth   s n a p s h o o f   eit h er   ze r o   m ea n   s tati o n ar y   co m p lex   ad d iti v w h ite  g au s s ia n   n o i s e   ( A W GN) .   T h co r r elatio n   m a t r ix   o f   r ec eiv ed   v ec to r   ca n   b w r itte n   as:                                                                                                                                     ( 3 )     W h er e           is   th v ar ian ce   o f   w h it Gau s s ia n   n o is v ec to r   ( W ) ,   is   co v ar ian ce   m a tr ix   o f   s i g n al  v ec to r   ( S)   w h ic h   is   f u ll r a n k   m atr i x   o f   o r d er   ( M)   g iv en   b y                         [     |     |                 |     |                           |     |     ]                                                                                                                                                           ( 4 )     W h er th s tati s tical  e x p ec tati o n   is   d en o ted   b y   E   [   ] ,   R s   is   s ig n al  co v ar ia n ce   m a tr ix   o f   o r d er   ( N)   w it h   r an k   g iv e n   b y :            [             |     |                     |     |                                     |     |                       ]                                                                                                                         ( 5 )           ,   h as  ( N - M)   E ig e n v ec to r s   c o r r esp o n d in g   to   ze r o   eig en   v alu e s .   W k n o w   t h at  s teer in g   v ec to r     (           )   w h ich   is   i n   th s i g n a s u b s p ac is   o r th o g o n al  to   n o is s u b s p ac let      b s u ch   an   eig en v ec to r .                                                                                                                                               ( 6 )     Sin ce   i s   p o s itiv d ef in i te  m atr i x :             (           )                                                                                                                                                          ( 7 )     T h is   i m p lie s   t h at  s ig n al  s teer in g   v ec to r s   ar o r t h o g o n al   to   eig e n v ec to r   co r r esp o n d in g   t o   n o is e   s u b s p ac [ 9 - 1 1 ] .   So   th MU SI C   alg o r it h m   s ea r ch e s   th r o u g h   all  an g les a n d   p lo ts   th s p atial  s p ec tr u m :                 (       )     (     (       )             (       ) )                                                                                                                                                                                                ( 8 )       3 .        P RO P O SE M E T H O D   I n   th p r o p o s ed   alg o r ith m ,   w w il l r ec o n s tr u ct  th s ig n al  m at r ix ,       H= E   X *                     ( 9 )     W h er *   r ep r esen ts   co m p le x   co n j u g ate,   E   is   an   o r d er   in v er s id en tit y   m atr ix   w h ic h   is   ca lled   tr an s itio n   m atr i x .   T h co v ar ian ce   m atr i x   o f   th d ata  is :                                   W in tr o d u ce   n e w   ar r a y   co v ar ian ce   m atr i x ,   w h ich   i s   th s u m   o f   R an d   R x     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Dir ec tio n   o f A r r iva l U s in g   Un ifo r C i r cu la r   A r r a y…   ( Mo h a mme d   A min I h ed r a n e )   33                                                                    A cc o r d in g   to   th e   p r o p o s ed     m atr i x   th eo r y ,   if   q   i s   an   e ig e n v ec to r   co r r esp o n d in g   to   ze r o   eig en   v alu e   o f   m a tr ix   A R S A ,   t h en   q   m u s t   also   b a n   e ig e n v ec to r   co r r esp o n d   to   th ze r o   ei g en   v a lu o f   m atr ix   [ AR S A ] * E .   W o b s er v th at  m atr i x   R x ,   R Y   an d   R   h a v t h s a m n o i s s u b s p ac e.   B y   p er f o r m i n g   ei g en   v alu e   d ec o m p o s itio n   w it h   R ,   w g et  its   e ig e n   v al u es  a n d   it s   eig e n   v ec to r s .   So   to   t h es ti m ated   n u m b er   o f   s ig n al  s o u r ce s ,   th n o is s u b s p ac am o n g   th ei g en   v ec to r s   ca n   b p r o v ed .   W ith   th n e n o is s u b s p ac e,   w ca n   co n s tr u ct  MU SI C   s p ati al  s p ec tr u m .       4 .        ANTE NNA  DE SI G N   A   s m ar t a n ten n s y s te m   is   s y s te m   aid ed   b y   s o m e   s m ar t a l g o r ith m   d esi g n ed   to   ad ap t to   d if f er en t   s ig n al  e n v ir o n m en t s .   S m ar an ten n i s   a n   a n ten n s y s te m   t h at  ca n   m o d i f y   it s   b ea m   p atter n   o r   o th er   p ar am eter s ,   b y   m ea n s   o f   i n ter n al  f ee d b ac k   co n tr o w h ile  t h an ten n s y s te m   is   o p er atin g .   T h b asic  id ea   b eh in d   s   m ar an te n n a s   is   t h at  m u ltip le  an te n n as  p r o ce s s ed   s i m u ltan eo u s l y   allo w   s tat i o r   d y n a m ical  s p atial  p r o ce s s in g   w it h   f i x ed   an ten n to p o lo g y   [ 1 9 ] - [ 2 0 ] .   T h p atter n   o f   t h an te n n in   it s   to talit y   i s   n o d ep en d in g   p ar tl y   o n   its   g eo m etr y   b u e v en   m o r o n   t h p r o ce s s in g   o f   th s ig n al s   o f   th an te n n as   in d iv id u all y .   Se v er al  a lg o r it h m s   h a v e   b ee n   d e v elo p ed   b ased   o n   d i f f er e n cr iter ia   to   co m p u te  t h e   co m p le x   w ei g h ts   [ 2 1 - 2 2 ] .     Fo r   b etter   i m p ed an ce   m atc h in g ,   s i m p le  r e ctan g u lar   s e q u en ce   i s   p r o p o s ed   o n   th r e alize d   pa tch   an te n n p r esen ted   in   Fi g u r 2 .   T h p ar asit ic  elem e n is   in tr o d u ce d   in   o r d er   to   in cr e ase  th ef f ec ti v e   s u r f ac ar ea   o f   th p r o p o s ed   a n ten n a.   I n   t h is   d esi g n ,   th F R 4   ep o x y   s u b s tr ate  is   u s ed .   T h s u b s tr ate  h ei g h is   1 . 6   m m ,   t h d ielec tr ic  co n s t an i s   4 . 4   an d   th e   lo s s   tan g e n t   is   0 . 0 2 .   T h p atch   an te n n a   is   f ed   b y   a n   a x ial   m icr o s tr ip   lin e.               (       )     (   (       )               (       ) )                                                                                                                                                                                         ( 1 2 )               Fig u r e   2 .   P r o p o s ed   p atch   an te n n a       T h d im e n s io n s   f o r   th p r o p o s ed   p atch - H   an te n n r eso n ate  i n   f r eq u en c y   f 0   2 . 4 5 GHz ,   ar g i v e n   in   t h T ab le  1 .   I n   th i s   d esig n ,   t h F R 4   ep o x y   s u b s tr ate  i s   u s e d .   T h h eig h h   o f   t h s u b s tr at is   1 . 6   m m ,   t h e   d ielec tr i co n s ta n εr   is   4 . 4   a n d   th lo s s   ta n g en is   0 . 0 2 .   T h p atch   a n te n n a   is   f ed   b y   a n   ax ial  m icr o s tr ip   lin e.   Fig u r e   3   p r esen a n   an ten n r eso n ate  f r eq u en c y   at  2 . 4 5 GH f o r   th e x p er i m e n tal  a n d   s i m u lated   f o r   p r o p o s ed   p atch   w it h   r etu r n   lo s s   b et w ee n   - 4 0 d B   an d   - 36d B .   So   w ca n   s a y   th a p r o p o s ed   an ten n a   ex p lo it  w ell  W i - Fi.  T h p ar a s itic  ele m e n i s   i n tr o d u ce d   to   in cr ea s th e f f ec ti v ar ea   o f   t h p r o p o s ed   an ten n a.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  12 ,   No .   1 Octo b er   2 0 1 8     30     37   34   T ab le   1 .   P r o p er ties   o f   p r o p o s ed   an ten n a   P a r a me t e r s   v a l u e s   Wg   46   Lg   51   L   34   W   20   Er e f f   5 . 9 2   ∆L   0 . 4 7 2 2     Fig u r 3.   E x p er i m en tal  r etu r n s   lo s s   o f   p r o p o s ed   p atch       5 .        RE SUL T S AN ANA L YSI S   5 . 1 .     Si m ula t ed  re s u lt s   f o t he  pro po s ed  a nte nn a   g eo m et r y     Fig u r e   4   p r esen th p r o p o s ed   s tr u ct u r f o r   th u n i f o r m   cir c u lar   ar r a y   s t u d ied   in   th is   w o r k   u s i n g   HFSS .   T h s o f t w ar e n ab les  t o   co m p u te  a n te n n ar r a y   r ad i atio n   p atter n s   a n d   an te n n p ar a m eter s .   HF SS   m o d el s   th ar r a y   r ad iatio n   p atter n   b y   ap p l y i n g   an   ar r a y   f a cto r ”  to   th s in g le  ele m e n t s   p atter n   [ 2 0 ] .   T h e   r ad iu s   o f   cir c u lar   ar r a y   i s   ch o s en   to   g e an   in ter - ele m e n d is tan ce   o f   0 . 5 λ .   Fig u r es   5 - 6   s h o w s   th at   af te r   d eter m in ed   a n g les  b y   u s i n g   2 MU SIC   m e th o d ,   p r o p o s ed   g eo m e tr y   d ir ec t s   t h m ai n   b e a m   to w ar d s   th e   u s er   an d   at  t h s a m ti m f o r m s   n u lls   i n   th d ir ec tio n s   o f   i n ter f er er s   i n   th ca s o f   t w o   an d   tr ee   s ig n als .   Fro m   Fi g u r e   6   w o b s er v t h at  2 MU SIC  m e th o d   u s i n g   t h p r o p o s ed   g eo m etr y   ca n   b ap p lied   f o r   co r r elate d   s o u r ce s   to   eli m in at m u ltip at h   ( w h e n   t h a n te n n r ec eiv es  t h d es ir ed   s ig n al  an d   its   v ar io u s   m u ltip ath   co m p o n en ts ) .           Fig u r 4.   ( 4 +1 )   p r o p o s ed   p atch   an te n n s tr u c tu r e       5 . 2 .     Co m pa ra t iv re s ults bet w ee n pro po s ed  UCA  a nd   UL g eo m et ry   Usi ng   M USI Alg o rit h m s   I n   o r d er   to   d e m o n s tr ate  t h d ir ec tio n   o f   ar r i v al  o f   t h s p ec tr al  tech n iq u e   u s i n g   t h r e s u lt s   o f   p r o p o s ed   ex p er i m en ta p atch   an te n n i n d icate   ab o v e.   W h av b ee n   co m p ar ed   th r esu lt s   w it h   a n   ex p er i m e n ted   o n e s   [ 2 3 - 2 5 ]   f o r   d if f er e n ca s es   to u n i f o r m   cir cle   ar r a y   ( U C A )   w i th   f iv e   an ten n a s ,   r ad iu s   r =1 2 4   m m .   T h r ad iatio n   s o u r ce   is   p u ls e   s i g n a an d   t h d i s tan ce   b et w ee n   t h r ad iati n g   an ten n a n d   t h e   d ir ec tio n   f i n d er   r ec eiv in g   an te n n ap p r o x i m atel y   i s   8   m .   T h ca r r ier   f r eq u en c y   i s   6   GHz   an d   th SN R   i s   2 0   d B   ac co r d in g   to   [ 2 3 ]   s h o w s   i n   F ig u r e   7 .   4 x 4   p la n ar   a n ten n a   ar r a y   w it h 0 . 5 λ   ele m e n t   s p ac in g   f o r   [ 2 5 ]   - 4 0 - 3 0 - 2 0 - 1 0 0 2 2 . 5 3 S 1 1   (d B )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Dir ec tio n   o f A r r iva l U s in g   Un ifo r C i r cu la r   A r r a y…   ( Mo h a mme d   A min I h ed r a n e )   35   illu s tr ate  in   F i g u r e   8   an d   UC A   w it h   8   an ten n ele m en t,  2   s o u r ce   an d   n o is 1 2   d B ,   w i th   B P SK,  2 A SK   m o d u latio n   m o d e,   th s ea r c h   s tep   o f   MU SIC is   0 . 1 ° an d   t h n o is i n ten s it y   is   - 1 2   d B   ac co r d in g   to   [ 2 5 ] .         Fig u r e   7 .   Un i f o r m   C ir c u lar   A r r ay   ( U C A )   w it h   5   ele m e n ts           Fig u r e   8 .   ( 4 x 4 )   p lan er   an ten n a   w it h   0 . 5   λ       T o   co m p ar th p r o p o s ed   alg o r ith m   MU SI C   w ith   a n   ex p er i m e n ted   o n e   [ 2 3 ] ,   a   f ir s s i m u latio n   u n d er   th s a m co n d itio n   w a s   m ad   as  s h o w s   i n   F i g u e   9   w e m p lo y ed   t w o   u n eq u a l   p o w er   s i g n als   ar r iv in g   at  az i m u t h   an d   ele v a tio n   ( 1 3 3 . 6 °,1 3 7 . 8 °)  an d   ( 7 8 . 6 °,  8 2 . 4 °),   r esp ec tiv ely .   On s ig n al  p o w er   i s   7 d B m   a n d   t h o th er   o n i s   5 d B m .   No w   w d ep ict  t h s p ec tr u m   o f   th e   MU SI C   a n d   t h e   th i s   w o r k   w it h   r ec eiv in g   d ata,   w n o te  th m e th o d   in   th i s   w o r k   ca n   r eso lv clea r l y   th az i m u th   ele v atio n   ( 1 3 2 . 4 °,   1 3 6 . 2 °)   an d   ( 7 8 °,  8 4 °)  an d   th p ea k s   ar s h ar p ,   w h ile  t h M u s ic   [ 2 3 ]   w h o s e s ti m atio n s   ( 1 3 0 °,  1 3 8 . 5 °)  an d           ( 7 9 °,  8 2 . 5 °)  ar e   f ar   f r o m ( 1 3 3 . 6 °,1 3 7 . 8 °)  an d   ( 7 8 . 6 °,  8 2 . 4 °)  ,   th p ea k s   ar les s   s h ar p .           Fig u r e   9 .   Si m u latio n   f o r   az i m u th   a n d   elev at io n   ( 1 3 3 . 6 ,   1 3 7 . 8 )   an d   ( 7 8 . 6 ,   8 2 . 4 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  12 ,   No .   1 Octo b er   2 0 1 8     30     37   36   A   s ec o n d   s i m u latio n   w as  m ad b y   c h an g i n g     th az i m u th   an d   ele v atio n ,   ( 1 2 8 . 4 ° , 1 1 6 °)  an d   ( 7 8 °,8 4 °),   r esp ec tiv ely   an d   k ee p in g     s i g n als   p o w er   i n   7 d B m   a n d   5 d B m .   I i s   o b s er v ed   f r o m   F ig u r e   1 0   ea ch   al g o r ith m   co u ld   s ep ar ate  th t w o   s i g n al s ,   w h ile   co m p ar in g   w it h   t h p ea k   o f   t h MU SI C     alg o r ith m   [ 2 4 ] ,   an d   t h p r o p o s ed   alg o r it h m s   i s   m u c h   s h ar p er .   Fu r t h er m o r e,   t h DO est i m atio n s   o f   t h e   n e w   m et h o d   ar ( 1 2 8 . 4 °,1 1 5 . 3 °)  an d   ( 7 8 °,8 4 °),   w h ich   is   m o r e   ac cu r ac y   t h an   MU SI C   m et h o d   w h o s esti m atio n s   ar e( 1 2 9 . 5 °,1 1 7 °)  a n d   ( 7 8 . 5 °,8 2 . 5 °).   Fig u r e   1 1   s h o w s   th a an g les  h av t h s a m v al u e s   b u th e   d ev elo p ed   m et h o d   p r esen g o o d   Ma g n itu d f o r   an g le s   ( 9 9 . 4 8   5 0 . 1 3 ) ( 6 4 . 8 8   1 5 . 1 )   th m ag n i tu d is   4 0 . 1 5   d B ,   3 8 . 8 4 d B   r esp ec tiv el y .   R es u lts   i n d icate   t h at  t h is   w o r k   g iv e s   h i g h er   v al u o f   p ea k s   an d   esti m ates  s u cc e s s f u ll y   t h e   an g le s   w it h   a n   ef f icien m ag n it u d e:  +0 . 2 4   f o r   an g les   ( 9 9 . 4 8 5 0 . 1 3 )   an d   +0 . 0 2   f o r   an g les  ( 6 4 . 8 8   1 5 . 1 )   co m p ar ed   to   th p r o p o s ed   o n [ 2 5 ] .           Fig u r e   1 0 .   Si m u latio n   f o r   az im u th   a n d   elev atio n   ( 1 2 8 . 4 ,   1 1 6 )   an d   ( 7 8 ,   8 4 )           Fig u r e   11.   Si m u latio n   f o r   az im u th   a n d   elev atio n   ( 9 9 . 4 8 ,   5 0 . 1 3 )   an d   ( 6 4 . 8 8 ,   1 5 . 1 )       W co n clu d t h at  t h p r o p o s ed   UC A   g eo m etr y   ca n   o b tain   d ir ec tl y   t h m ai n   b ea m   to w a r d s   th e   u s er   an d   at  t h s a m ti m f o r m s   n u lls   i n   th d ir ec tio n s   o f   i n ter f er er s   i n   t h ca s o f   t w o   an d   tr ee   s ig n als   an d   w ca n   o b s er v t h at   2 MU SI C   m et h o d   u s i n g   t h e   r ec o n f i g u r ab le  g eo m etr y   ca n   b ap p lied   f o r   co r r elate d   s o u r ce s   to   eli m i n a te  m u ltip at h   ( w h e n   t h r ec o n f i g u r ab le  r ec eiv e s   t h d esire d   s ig n al  a n d   its   v ar io u s   m u ltip at h   co m p o n e n ts ) .       6 .        CO NCLU SI O N   T h is   ar ticle  p r esen ts   t h r esu lts   o f   d ir ec tio n   o f   ar r iv al  esti m atio n   u s i n g   2 - MU SI C .   T h p r o p o s ed   alg o r ith m   tak e s   f u ll  ad v an ta g o f   p r o p o s ed   g eo m e tr ical  n o r m   o f   U C A .   W r ec o m m en d   M USI C   b ased   o n   UC f o r   esti m atio n   o f   DO A   s y s te m   f o r   th e   f o llo win g   r ea s o n s :   i t is   ea s ier   to   ar r a n g e   th e   cir cu lar   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Dir ec tio n   o f A r r iva l U s in g   Un ifo r C i r cu la r   A r r a y…   ( Mo h a mme d   A min I h ed r a n e )   37   ar r ay   o n   a n   air cr af o r   s atelli te,   th s i g n a ls   w it h   t h s a m f r eq u en c y   ar i n d ep en d en f o r   ae r ial  r ef lecto r s   ar o u n d   t h a n te n n a,   an d   t h i s   av o id s   th e   d ef ec t   o f   MU SI C   b ased   o n   U C A ,   t h e   h i g h   SNR   o f   a ir b o r n an ten n a s   ca n   h ei g h te n   t h s p ec tr u m   p ea k ,   i n cr ea s p r o b ab ilit y   o f   s ig n al  a n d   th s u p er io r ity   o f   t h e   p r o p o s ed   alg o r ith m   co m p ar ed   to   th ex p er i m e n ted   o n es  w i th   m ar g i n   er r o r   0 . 0 0 8 6 %.       RE F E R E NC E S   [1 ]   L G o d a ra .   A p p li c a ti o n   o f   A n ten n a   A rra y to   M o b i le  Co m m u n ica ti o n P a rt  II Be a m - f o r m in g   a n d   Dire c ti o n   o f   A rriv a Co n sid e ra ti o n .   I n P ro c e e d in g s o f   th e   IEE E. 1 9 9 7 ,   p p .   1 1 9 5 - 2 4 5 .     [2 ]   A S h a u e r m a n   a n d   A A   S h a u e rm a n .   S p e c tral - Ba se d   A lg o rit h m o Dire c ti o n - of - A rri v a Esti m a t io n   f o A d a p ti v e   Dig it a A n ten n a   A rra y s.  In P r o c e e d in g o f   th e   9 th   i n tern a ti o n a c o n f e re n c e   a n d   se m in a o n   M icro /Na n o tec h n o lo g ies   a n d   El e c tro n   De v ice s,  No v o sib irsk ,   Ru ss i a .   2 0 1 0 , p p .   2 5 1 - 5 5 ,     [3 ]   L iao   a n d   S Ch a n .   DO Esti m a ti o n   o f   Co h e re n S ig n a ls  f o Un if o rm   L in e a r   A rra y w it h   M u tu a Co u p li n g .   In P r o c e e d in g o f   th e   I EE I n ter n a ti o n a S y m p o siu m   o n   Circu it a n d   S y ste m s,  Rio   d e   Ja n e ir o ,   Bra z il ,   p p .   3 7 7 - 8 0 ,   2 0 1 1 .   [4 ]   M   Ja lali,   M N   M o g h a d d a si  a n d   A   Ha b ib z a d e h .   Co m p a rin g   a c c u ra c y   f o M L ,   M USIC,   ROO T - M USIC  a n d   sp a ti a l ly   s m o o th e d   a lg o rit h m f o r   2   u se rs.  In P r o c e e d in g o f   th e   IEE c o n f e re n c e   M e d it e rra n e a n   o n   M icro w a v e   S y m p o siu m   (M M S ),   T a n g iers ,   M o ro c c o ,   p p .   1 - 5 ,   2 0 0 9   [5 ]   M . A . Ih e d ra n e , S . Bri.   Dire c ti o n   o a rr iva i n   two   d i me n sio n wit h   m a trix  p e n c il   me th o d .   A d v a n c e s in   In telli g e n S y ste m s a n d   C o m p u ti n g . 6 4 0 . p p . 2 1 9 - 2 2 8 .   [6 ]   J.  Ca p o n ,   R.   J.  G re e n f ield   a n d   R.   J.  Ko lk e r,   M u lt i d im e n sio n a l   m a x i m u m   li k e li h o o d   p r o c e ss in g   o f   a larg e   a p e rtu re   se ism ic arr a y , P ro c e e d in g s o f   th e   IEE E,   1 9 6 7 , 5 5 ( 2 ), p p 1 9 2 - 2 1 1 .   [7 ]   A .   P a u lraj,   R.   R o y   a n d   T .   Ka il a th ,   A   su b sp a c e   ro tatio n   a p p ro a c h   t o   sig n a p a ra m e ter  e sti m a ti o n , P r o c e e d in g s o f   th e   IEE E,   1 9 8 6 ,   Vo l7 4 (7 ),   p p 1 0 4 4 - 1 0 4 5 .   [8 ]   L G o d a ra .   A p p li c a ti o n   o f   A n ten n a   A rra y to   M o b il e   C o m m u n ica ti o n s P a rt   II:   Be a m - f o r m in g   a n d   Dire c ti o n   o A rriv a Co n sid e ra ti o n ,   IEE P r o c .   1 9 9 7 ,   p p . 1 1 9 5 - 1 2 4 5 .   [9 ]   C.   P .   M a th e w s,  M .   D.  Z o lt o w sk i, Ei g e n   stru c t u re   tec h n i q u e f o r   2 - a n g le  e stim a ti o n   w it h   u n if o rm   c ircu lar   a rra y s,” IE E T ra n s o n   S P ,   v o l4 2 ,   1 9 9 4 ,   p p .   2 3 9 5 - 2 4 0 7 .   [1 0 ]   Z.   A h m a d ,   I. A li .   T h re e   De c a d e o f   De v e lo p m e n in   DO A   Esti m a t io n   T e c h n o l o g y .   In d o . J.E lel. E n g i . Co m p . S c ie  (IJEECS ). V o l 1 2   (8 ), 2 0 1 4 . p p   6 2 9 7 - 6 3 1 2 .   [1 1 ]   M .   A .   Ih e d ra n e   a n d   S . Bri,   2 - D   DO A   e sti m a ti o n   u sin g   M USIC   a lg o rit h m   w it h   u n if o rm   c ircu lar  a rra y , In ter.   Co ll o . In f o   . S c ie &   T e c h   (CiS t).   2 0 1 6 , p p . 8 5 0 -   8 5 3 , .   [1 2 ]   El . A .   B.   Ya g o u p ,   Z. L iu   a n d   Y.  X u ,   DO A   Esti m a ti o n   b y   F o u rth - Ord e Cu m u lan ts  w it h o u S o u rc e   En u m e ra ti o n   a n d   Ei g e n   d e c o m p o siti o n . In d o . J. El e l. En g i. C o m p . S c ie   (IJEECS ).   2 0 1 4 ,   1 2 ( 6 ),   p p . 4 2 3 7 - 4 2 4 2 .   [1 3 ]   S .   S .   Ba lab a d ra p a tr u n i ,   P e rf o rm a n c e   Ev a lu a ti o n   o f   Dire c ti o n   o f   A rri v a Esti m a ti o n   Us in g   M a tl a b ,   S ig n a &   Im a g e   P ro c e ss in g .   In t.   J; v o 3 ,   p p . 5 7 - 7 2 ,   2 0 1 2 .   [1 4 ]   R.   O.  S c h im d .   M u lt i p le  e m it ter  lo c a ti o n   a n d   sig n a p a ra m e ter  e sti m a ti o n ,   IEE T ra n s .   A n ten n a   P r o p a g a ,   Vo l .   3 4 ,   p p .   2 7 6 2 8 0 ,   1 9 8 6 .   [1 5 ]     P a n a y io ti L o a n n id e s,  a n d   C o n st a n ti n e   A .   Ba lan is,   Un if o rm   c ircu la  a rra y f o s m a rt  a n ten n a s,”  IEE A n ten n a a n d   P r o p a g a ti o n   M a g a z in e ,   v o l. 4 7 ,   n o . 4 ,   p p .   1 9 2 -   2 0 6 ,   2 0 0 5 .     [1 6 ]     M a ti   W a x ,   a n d   Ja c o b   S h e in v a ld ,   Dire c t io n   f in d i n g   o f   c o h e re n sig n a ls  v ia  sp a ti a s m o o th in g   f o u n if o r m   c ircu lar arra y s,” IE EE   T ra n s.  A n t e n n a s an d   P ro p a g a ti o n ,   v o l. 4 2 ,   n o . 5 ,   p p . 6 1 3 - 6 2 0 ,   1 9 9 4 .   [1 7 ]     M . A .   Ih e d ra n e ,   S .   Bri  Dire c ti o n   o f   A rri v a Esti m a ti o n   u sin g   M USIC,   ES P RIT   a n d   M a x i m u m - L ik e li h o o d   A l g o rit h m s f o A n ten n a   A rra y s” ,   W a l. J .   S c . T e c   (W JST ),   V o l. 1 3 ,   p p .   4 9 1 - 5 0 2 ,   2 0 1 5 .   [1 8 ]   T .   A I - M a z n a e e   a n d   H.  E.   A b d - EI - Ra o u f .   (2 0 0 9 ).   De sig n   o f   re c o n f ig u ra b le  p a tch   a n te n n a   w it h   a   sw it c h a b le  V   slo t.   P r o g re ss in g   In   El e c tro m a g n e ti c s Re se a rc h   C,   6 , 1 4 5 - 1 5 8 .   [1 9 ]   C. W   Ju n g ,   K im ,   K.  Yo n g in . (2 0 0 8 ).   Re c o n f ig u ra b le  a n ten n a   fo c o n c u rre n o p e ra ti o n   o v e c e ll u lar  a n d   c o n n e c ti v it y   b a n d .   E lec tro n ic L e tt e rs,4 4 (5 ) , 3 3 4 - 3 3 5 ,     [2 0 ]   T e g u h   F irm a n s y a h   ET   a ll .   Ba n d w id th   a n d   G a in   E n h a n c e m e n o M IM A n ten n a   b y   Us in g   Rin g   a n d   Circu lar   P a ra siti c   w it h   A ir - G a p   M icro strip   S tru c t u re .   T EL KO M NIK A   ( Tele c o m m u n ica ti o n ,   C o m p u ti n g ,   El e c tro n ics   a n d   Co n tr o l),   2 0 1 7 , 1 5 (3 ),   p p .   1 1 5 5 - 1 1 6 3   [2 1 ]     Y.  K.  Be k a li   a n d   M .   Essa a id i. (2 0 1 3 )Co m p a c re c o n f ig u ra b le  d u a f re q u e n c y   m icro strip   p a tch   a n t e n n a   f o 3 G   a n d   4 G   m o b il e   c o m m u n ica ti o n   te c h n o l o g ies ,   M icro w a v e   a n d   Op ti c a T e c h n o lo g y   L e tt e rs,  5 5 (7 ). 1 6 2 2 - 1 6 2 6 .   [2 2 ]   M . A .   Ih e d ra n e ,   S . Bri  a n d   El . F . A d ib a .   Hig h   Re so lu ti o n   M e t h o d   Us in g   P a tch   Circu lar   A rra y ,   In tern a ti o n a l   Jo u rn a o f   El e c tri c a a n d   C o m p u ter E n g in e e rin g   (IJECE). V o l. 7 . n o 4 . 2 0 1 7   [2 3 ]     W .   J.  S I ,   X.Y.  L A a n d   Y.  ZOU.  No v e h ig h - re so lu ti o n   DO A   e stim a ti o n   u si n g   su b s p a c e   p ro jec ti o n   m e th o d ,   J .   Ch i.   Un i.   P o s.  T e l, Vo l. 1 9 ,   p p . 1 1 0 - 1 6 ,   2 0 1 2   [2 4 ]   T .   V a ru m ,   J.  N.  M a to a n d   P .   P i n h o . Dire c ti o n   o f   A rri v a Esti m a ti o n   A n a l y sis  Us in g   a   2 A n ten n a   A rra y ,   P ro c e .   T e c h n ,   V o 1 7 ,   p p . 6 6 7 - 6 2 4 , 2 0 1 3 .   [2 5 ]   B. S u n .   M USIC  Ba se d   o n   Un if o r m   Cir c u lar A rr a y   a n d   Its  Dire c ti o n   F in d i n g   Eff icie n c y ,   In te.  J.  S ig n .   P ro c e .   S y st,   V o l   1 ,   p p . 2 7 3 - 2 7 7 ,   2 0 1 3 .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.