Robust adaptive algorithms for underwater acoustic channel estimation and their performance analysis
Sualti akustik kanal kestiriminde sağlam adaptif algoritmalar ve performans analizi
- Tez No: 476641
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SÜLEYMAN SERDAR KOZAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 52
Özet
Son derece zorlu sualtı akustik kanalları için yeni bir adaptif sağlam kanal tahmincileri ailesini sunuyoruz. Sualtı ortamı oldukça hareketli olduğundan ve dürtüsel gürültüye maruz kaldığından, logaritmik bir maliyet fonksiyonunun küçültülmesine dayanan adaptif tekrarlamalı teknikler kullanırız ki, yakınsama oranı ile algoritmanın kararlı durum performansı arasında daha iyi bir denge oluşur. Dürtüsel gürültüye ilişkin istikrar sorunlarını hafifletirken geleneksel birinci ve ikinci dereceden doğrusal tahmin yöntemlerinin yakınsama performansını arttırmak için, logaritmik bir terim kullanarak maliyet fonksiyonundaki hatanın farklı normlarını özünde birleştirdik. Bu nedenle, olumsuz bir iletişim ortamında dürtüsel gürültüye karşı istikrarı olumlu bir şekilde artırırken, daha hızlı algoritmalara kıyaslanabilir yakınsama oranı elde ediyoruz. Ayrıca, dürtüsel gürültü varlığında önerilen yöntemlerin izlenmesi ve sabit durum performansları için kapsamlı bir analiz yapıyoruz. Analizlerimizde, sadece dürtüsel gürültüyü değil, aynı zamanda gerçek yaşam deneylerinde sıkça karşılaşılan frekans ve faz uzantılarını da dikkate alıyoruz. Doğru şekilde simüle edilmiş sualtı akustik kanalları üzerinde gerçekleştirilen oldukça gerçekçi deneyler yoluyla algoritmalarımızın performansını sergiliyoruz.
Özet (Çeviri)
We introduce a novel family of adaptive robust channel estimators for highly challenging underwater acoustic channels. Since the underwater environment is highly non-stationary and subjected to impulsive noise, we use adaptive iterating techniques based on minimization of a logarithmic cost function, which results in a better trade-off between the convergence rate and the steady state performance of the algorithm. To improve the convergence performance of the conventional first and second order linear estimation methods while mitigating the stability issues related to impulsive noise, we intrinsically combine different norms of the error in the cost function using a logarithmic term. Hence, we achieve a comparable convergence rate to the faster algorithms, while significantly enhancing the stability against impulsive noise in such an adverse communication medium. Furthermore, we provide a thorough analysis for the tracking and steady-state performances of our proposed methods in the presence of impulsive noise. In our analysis, we not only consider the impulsive noise but also take into account the frequency and phase offsets commonly experienced in real life experiments. We demonstrate the performance of our algorithms through highly realistic experiments performed on accurately simulated underwater acoustic channels.
Benzer Tezler
- Online nonlinear modeling for big data applications
Büyük veri uygulamaları için onlıne non lineer olmayan modelleme
FARHAN KHAN
Doktora
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. SÜLEYMAN SERDAR KOZAT
- Path following of autonomous underwater vehicles in the presence of unknown disturbances
Otonom sualtı araçlarının bilinmeyen bozuntuların varlığında yol takibi
MUHAMMET AKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ HACIZADE
- Sualtı çok sensörlü çoklu hedef takibi
Underwater multiple target tracking with multiple sensors
ERHAN ÖZER
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Teknik ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ KÖKSAL HOCAOĞLU
- Robuts adoptive filtering algorithms for impulsive noise environments
Patlamalı gürültülü ortamlar için dayanıklı süzgeçleme algoritmaları
GÜL AYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
1996
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiDOÇ.DR. A. ENİS ÇETİN
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK