Dimension reduced robust beamforming for towed arrays
Çekili dizinler için düşük boyuta indirgenmiş gürbüz ışın demetleme
- Tez No: 416708
- Danışmanlar: PROF. DR. ÇAĞATAY CANDAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Uyarlamalı ışın demetleme yöntemleri, dizin çıktısında daha yüksek sinyal parazit artı gürültü oranı elde etmek için kullanılırlar. Fakat bu yöntemler yönlendirme vektörü ve kovaryans matrisi hatalarına çok hassastırlar. Bu sorunu çözmek için genellikle gürbüz yöntemler kullanılmaktadır. Ancak, gürbüz yöntemlerin gerçekleştirilmesi, yüksek sayıda sensöre sahip olan dizinler için hesaplama yükü açısından pahalıdır. Düşük boyuta indirgenmiş yöntemler ise, uyarlamalı ışın demetleme yöntemlerinde kontrollü bir biçimde performanstan feragat ederek işlem yükünü düşürmeyi amaçlar. Bu tez kapsamında, boyut indirgeme yöntemi, gürbüz ışın demetleme tekniği ile birleştirilerek, hızlı bir şekilde yakınsayan, yönlendirme vektörü uyumsuzluğuna ve düşük sayıdaki eğitim verisinden kaynaklanan hatalara karşı gürbüz, düşük işlem yükü getiren bir ışın demetleme yöntemi elde etmek amaçlanmaktadır. Boyut indirgenmiş ışın demetleme yönteminin performansını arttırmak için bilinen parazitleri (örneğin çekili dizinler için ana gemi gürültüsünü) bastıran bir boyut indirgeme matrisi tasarlanmıştır. Geliştirilen yöntemin performansı benzetim verileri (farklı yönlendirme vektörü hataları için) ve deniz testlerinde çekili dizinle elde edilen gerçek veriler kullanılarak test edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Adaptive beamforming methods are used to obtain higher signal to interference plus noise ratio at the array output. However, these methods are very sensitive to steering vector and covariance matrix estimation errors. To overcome this issue, robust methods are usually employed. On the other hand, implementation of these robust methods can be computationally expensive for arrays with large number of sensors. Reduced dimension techniques aim to lower the computational load of adaptive beamforming algorithms with a minor loss of performance. In this thesis, the reduced dimension method is combined with the robust adaptive beamforming technique in order to obtain a rapidly converging, low complexity beamformer which is robust against the steering vector mismatches and small number of training snapshots. Moreover, a dimension reduction matrix that suppresses the known interferences such as the main-ship noise for towed arrays is designed to enhance the performance of the reduced dimension beamformer. The performance of the developed technique is illustrated by using both the simulated data (generated for different types of steering vector mismatches) and the field data obtained by a towed array in actual sea trials.
Benzer Tezler
- Sensing, beamforming and self-interference mitigation methods for full-duplex communications
Tam çift yönlü haberleşmeler için algılama, hüzme şekillendirme ve öz girişim azaltma yöntemleri
ANIL KURT
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN MUZAFFER GÜVENSEN
- Reduced-order modelling of shallow water equations
Sığ sularda dalga denklemleri için model indirgeme yöntemleri
SÜLEYMAN YILDIZ
Doktora
İngilizce
2021
Jeofizik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT KARASÖZEN
- Integrated CFD-based reduced-order modeling for ice accretion and aerodynamic performance predictions
Bütünleşik CFD tabanli indirgenmiş dereceli model ile buz birikimi ve aerodinamik performans tahmini
ÖMER AKBAL
Doktora
İngilizce
2026
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN ORHAN KAYA
- Yüksek boyutlu kanser sınıflama probleminde bilgi karmaşıklığı kriteri ile aykırı gözlem tespiti ve boyut indirgeme
Dimension reduction and detection of outliers in cancer classification using information complexity for undersized samples
ESRA PAMUKÇU
Doktora
Türkçe
2015
BiyoistatistikFırat Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SİNAN ÇALIK
PROF. DR. HAMPARSUM BOZDOĞAN
- Hikaye teorisine dayalı geliştirilen semptom yönetim programının postmenopozal kadınlarda vazomotor belirtiler ve uyku kalitesine etkisi
The effect of symptom management program developed based on story theory on vasomotor symptoms and sleep quality in postmenoposal women
EMEL GÜVEN