Geri Dön

Noise enhanced detection

Gürültü ile geliştirilmiş sezim

PDF İndir

  1. Tez No: 246586
  2. Yazar: SUAT BAYRAM
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SİNAN GEZİCİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

Optimal olmayan bazı detektörlerin girdisine bağımsız gürültü eklenerek, detektörün performansı artırılabilir. Bu olay, doğrusal olmayan sistemlerde sinyal iletimi sırasında gürültü yararının gözlemlenmesi şeklinde de tanımlanabilen stokastik rezonans (SR) kavramı ile ilintilidir. Gürültü yararı, hata ihtimalinin azalması ya da belirli yanlış tespit seviyesi altında doğru tespit ihtimalinin artması gibi birçok farklı şekilde gözlemlenebilir. Bu tezin temel olarak yoğunlaştığı konu, gürültü yararının Bayesian, minimax ve Neyman-Pearson kriterlerinde çalışılması ve optimal gürültünün formunun ve etkilerinin incelenmesidir.Tezin ilk kısmında, ikili basit hipotez testleri için optimal gürültü formu ile ilgili literatürdeki önceki sonuçlar, çoklu bileşik hipotez testlerine genişletilmektedir. Buna ek olarak, iki kutuplu sinyallerin Gauss karışımı (Gaussian mixture) gürültüsü altında işaret detektörü ile tespit edilmesi problemi, Bayesian kriterine göre analiz edilmektedir. Bu analizde, işaret detektörü tarafından kullanılan gözlemleri kaydırmanın sonuçları araştırılmaktadır. İlk olarak, kaydırılmış gözlemler kullanan işaret detektörünün, orijinal işaret detektöründen daha düşük hata olasılığına sahip olması için bir yeterli koşul sunulmaktadır. Bunun yanında, orijinal detektörün geliştirilemediği iki yeterli koşul elde edilmektedir. Bu yeterli koşullar, sinyal ve Gauss karışımı gürültüsünün parametreleri cinsinden bulunmaktadır. Gauss karışımı gürültüsündeki Gaussbileşenlerinin standard sapmaları eşit olduğu zaman, hata ihtimali değistirilmiş detektör için monoton artan bir fonksiyondur. Bu durum, orijinal detektör için her zaman geçerli değildir. Buna ek olarak, Gauss karışımı gürültüsündeki Gauss bileşenlerin standard sapmaları sıfıra gittiği zaman, orijinal hata ihtimalinindeğistirilmiş detektörün hata ihtimaline oranının, yani gelişim oranının, en fazla ikiye eşit olduğu gösterilmektedir. Son olarak, sayısal örneklerle teorik sonuçlar desteklenmekte ve teorik sonuçların simetrik olmayan Gauss karışımı gürültüsüne nasıl genişletilebileceğiyle ilgili yorumlar yapılmaktadır.Tezin ikinci kısmında, çoklu (M'li) hipotez testlerinde, detektörlerin kullandığı gözlemlere bağımsız gürültü eklemenin, minimax kriteri altındaki etkileri analiz edilmektedir. Optimal gürültünün ihtimal yoğunluk fonksiyonunun en fazla M farklı değer icin sıfırdan farklı olabileceği ispatlanmaktadır. Buna ek olarak, polinom zamanda optimal gürültünün ihtimal yoğunluk fonksiyonunun yaklaşık olarak“convex relaxation”yöntemiyle elde edilebileceği gösterilmektedir. Ayrıca, detektör performansının gürültüyle hangi durumlarda geliştirilip geliştirilemiyeceğiyle ilgili yeterli koşullar sunulmaktadır. Son bölümde ise, sayısal bir örnek üzerine çalışılmaktadır.Son olarak, Neyman-Pearson kriteri altında, gözleme bağımsız gürültü eklemenin detektör performansı üzerindeki etkileri incelenmektedir. Bu bağlamda, optimal olmayan bir detektörün performansının geliştirilip geliştirilemiyeceği durumlarla ilgili yeterli koşullar çıkarılmaktadır. İlk olarak, Neyman-Pearson kriterine göre, optimal olmayan bir detektörün performansının hangi durumda gözleme bağımsız gürültü ekleme yoluyla geliştirilemiyeceğiyle ilgili yeterli koşul sunulmaktadır. Daha sonra, detektörün geliştirilebilmesiyle ilgili yeterli koşullar elde edilmektedir. Genel koşulların yanında, geliştirilebilirliliğin kolay test edilebilmesine imkan sağlayan çeşitli yeterli koşullar da önerilmektedir. Son olarak, sayısal örnekler sunulmakta ve önerilen koşulların pratik değerleri tartışılmaktadır.

Özet (Çeviri)

Performance of some suboptimal detectors can be improved by adding independent noise to their measurements. Improving the performance of a detector by adding a stochastic signal to the measurement can be considered in the framework of stochastic resonance (SR), which can be regarded as the observation of“noise benefits”related to signal transmission in nonlinear systems. Such noisebenefits can be in various forms, such as a decrease in probability of error, or an increase in probability of detection under a false-alarm rate constraint. The main focus of this thesis is to investigate noise benefits in the Bayesian, minimax and Neyman-Pearson frameworks, and characterize optimal additional noisecomponents, and quantify their effects.In the first part of the thesis, a Bayesian framework is considered, and the previous results on optimal additional noise components for simple binary hypothesis-testing problems are extended to M-ary composite hypothesis-testing problems. In addition, a practical detection problem is considered in the Bayesian framework. Namely, binary hypothesis-testing via a sign detector is studied for antipodal signals under symmetric Gaussian mixture noise, and the effects of shifting the measurements (observations) used by the sign detector are investigated. First, a sufficient condition is obtained to specify when the sign detector based on the modified measurements (called the“modified”sign detector) can have smaller probability of error than the original sign detector. Also, two sufficient conditions under which the original sign detector cannot be improved by measurement modification are derived in terms of desired signal and Gaussian mixture noise parameters. Then, for equal variances of the Gaussian components in the mixture noise, it is shown that the probability of error for the modified detector is a monotone increasing function of the variance parameter, which is not always true for the original detector. In addition, the maximum improvement, specified as the ratio between the probabilities of error for the original and the modified detectors, is specified as 2 for infinitesimally small variances of the Gaussian components in the mixture noise. Finally, numerical examples are presented to support the theoretical results, and some extensions to the case of asymmetric Gaussian mixture noise are explained.In the second part of the thesis, the effects of adding independent noise to measurements are studied for M-ary hypothesis-testing problems according to the minimax criterion. It is shown that the optimal additional noise can be represented by a randomization of at most M signal values. In addition, a convexrelaxation approach is proposed to obtain an accurate approximation to the noise probability distribution in polynomial time. Furthermore, sufficient conditions are presented to determine when additional noise can or cannot improve the performance of a given detector. Finally, a numerical example is presented.Finally, the effects of additional independent noise are investigated in the Neyman-Pearson framework, and various sufficient conditions on the improvability and the non-improvability of a suboptimal detector are derived. First, a sufficient condition under which the performance of a suboptimal detector cannot be enhanced by additional independent noise is obtained according to the Neyman-Pearson criterion. Then, sufficient conditions are obtained to specify when the detector performance can be improved. In addition to a generic condition, various explicit sufficient conditions are proposed for easy evaluation ofimprovability. Finally, a numerical example is presented and the practicality of the proposed conditions is discussed.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    335665

    Noise enhanced detection in restricted Neyman-Pearson framework

    Kısıtlandırılmış Neyman-Pearson çerçevesinde gürültü iyileştirmeli sezim

    ŞAN GÜLTEKİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. SİNAN GEZİCİ

  2. Tez No

    374368

    Noise benefits in joint detection and estimation systems

    Birlikte sezim ve kestirim sistemlerinde gürültünün faydaları

    ABDULLAH BAŞAR AKBAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SİNAN GEZİCİ

  3. Tez No

    150533

    CDMA sistemleri için bulanık mantığa dayalı RLS uyarlamalı alıcı yapısı

    A novel RLS adaptive fuzzy multiuser detector for CDMA systems

    İBRAHİM ŞİMŞEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDeniz Harp Okulu Komutanlığı

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. SARP ERTÜRK

  4. Tez No

    46563

    Güç sistemi gözetiminde yapay nöral devre ile stokastik işaret işleme

    Stochastic signal processing with neural network in power plant monitoring

    SERHAT ŞEKER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. ÖZER ÇİFTÇİOĞLU

  5. Tez No

    834354

    A statistical framework for degraded underwater video generation

    Bozulmuş sualtı video üretimi için istatistiksel bir yapı

    SERKAN ŞATAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

Geri Dön