Aprimorando o desempenho computacional do MUSIC para localização em ambientes internos em tempo real

Abstract

A técnica de estimação de direção de chegada MUSIC oferece alta precisão e versatilidade, porém tem alto custo computacional. Este trabalho propõe implementar aprimoramentos para o método a fim de tornar viável sua utilização em tempo real para a localização de pessoas e ativos em ambientes internos. Também propõe comparar o tempo de execução dos aprimoramentos com outra técnica mais rápida: o ESPRIT. Foram implementados cinco diferentes aprimoramentos para a técnica MUSIC e testados em 10 mil amostras coletadas em um ambiente de escritório. Os algoritmos implementados reduziram o tempo de execução em até 220 vezes em comparação com o MUSIC de busca exaustiva. Ainda, descobriu-se uma possível maneira de identificar e descartar amostras deterioradas utilizando os algoritmos de aprimoramento do MUSIC. Por fim, apesar do algoritmo ESPRIT ainda ser 24 vezes mais rápido que o melhor MUSIC implementado neste trabalho, foi possível utilizar o MUSIC em um aplicativo de estimação de direção em tempo real.

MUSIC is a direction of arrival estimation technique which offers high precision and versatility, although it has high computational cost. This work proposes to implement performance improvements to MUSIC algorithm, to locate assets indoor in real time. It also proposes to compare the runtime of the implemented improvements with another faster direction of arrival technique: ESPRIT. Five different MUSIC improvements were implemented and tested with 10 thousand samples colected in an office environment. The improvements reduced runtime up to 220 times comparing to plain MUSIC. Also, a possible way of identifying and disposing of deteriorated samples was discovered, utilizing one of the MUSIC improvements. Finally, although ESPRIT algorithm is 24 times faster than the best MUSIC implemented in this work, MUSIC technique was able to be used in a real time direction of arrival estimation application.