Geri Dön

Direction of arrival estimation by using alternating direction method of multipliers in distributed sensor array networks

Çarpanların alternatif yön yöntemi kullanılarak dağıtık sensor dizisi ağlarında işaret geliş açısı kestirimi

  1. Tez No: 761385
  2. Yazar: EKİN NURBAŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. TEMEL ENGİN TUNCER, DR. EMRAH ONAT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 91

Özet

Son yıllarda, mikroişlemci ve kablosuz iletişim teknolojilerindeki gelişmeler, dizi sinyal işleme de dahil olmak üzere çeşitli dağıtılmış sensör ağı uygulamalarına oldukça fayda sağlamıştır. Araştırmacılar geçmişten günümğüze çeşitli uygulamalar için İşaret Geliş Açısı Tahmini gibi dizi sinyal işleme algoritmalarının dağıtılmış uygulamalarını araştırmakta olup bu kapsamda çeşitli çalışmalar ve algoritmalar yer sunmuşlardır. Bu algoritmaların performansı ve pratik uygulamaları, diziler arası faz ve frekans eşleştirme ve dizi geometrisi bağımlılıkları gibi çeşitli faktörlerden etkilenmektedir. Bu çalışmada ise, Seyrek Bayes Öğrenmesi (SBL) çerçevesindeki Çarpanların Alternatif Yönü Yöntemini (ADMM) kullanılarak, dağıtılmış sensör dizisi ağlarında İşaret Geliş Açısı tahmini için yeni bir yöntem sunulmuştur.Yeni yöntemimiz CDoAE, daha önceki dağıtılmış DoA tahmin tekniklerine göre bir takım avantajlara sahiptir. Yönrem, belirli bir dizi geometrisi veya diziler arası frekans ve faz eşleştirmesi gerektirmeksizin çalışabilemkte olup, dağıtık bir amaç fonksiyonunu en aza indirmek ve yerel dizilerdeki SBL parametre setini güncellemek için dağıtılmış ADMM'yi kullanmaktadır. Çalışamda, önerilen dağıtılmış DOA tahmin yönteminin yerel dizilerin performansının büyük ölçüde artırılabileceği gösterilmiş olup, sınırlı bant genişliği ve enerjiye sahip ağlar için de yerel dizilerden ana diziye gönderilen parametre miktarını azaltan CDoAE-TVR yöntemi sunulmuştur. Evreuyumlu kaynaklara sahip senaryolar da dahil olmak üzere çeşitli simülasyonlar yapılmıştır. Önerilen yöntemin yerel dizilerin performansını ve etkinliğini geliştirdiği gösterilmiş olup, benzer yöntemlere de üstünlük kurduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

In recent years, developments in microprocessor and wireless communication technologies have benefited a variety of distributed sensor network applications, including array signal processing. Researchers have been investigating distributed implementations of array signal processing algorithms, such as Direction of Arrival Estimation, for a variety of applications. Performance and practical implementations of those algorithms are affected by a variety of factors, such as inter-array phase and frequency matching and array geometry dependencies. Using the Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) in the Sparse Bayesian Learning (SBL) framework, we provide a new method for Direction of Arrival (DoA) estimation in distributed sensor array networks. Our new method, Collaborative Direction of Arrival Estimation (CDoAE), has a number of advantages over earlier distributed DoA estimate techniques. It does not necessitate any particular array geometry or inter-array frequency and phase matching. To minimize a shared objective function, CDoAE employs the distributed ADMM to update the parameter set extracted by the SBL frameworks in the local arrays. The master-node performs this update procedure, and the result is sent to the slave nodes. It is demonstrated that the performance of local arrays can be greatly enhanced using this distributed DOA estimation method. Furthermore, we provide a method, CDoAE-TVR, for reducing the amount of parameters broadcast from the local arrays to the master array, which is crucial for networks with restricted bandwidth and energy. Several simulations, including scenarios with coherent sources, have been done. It is demonstrated that the widespread use of ADMM improves the effectiveness of the SBL output. In addition, the suggested CDoAE-TVR technique minimizes the transmitted parameters at the cost of a minor reduction in DoA estimation performance.

Benzer Tezler

  1. Wide-band maximum likelikood direction finding by using the tree-structured EM algorithm

    Geniş bantlı işaretlerin yayılım yönlerinin beklenti enbüyükleme (BE) yöntemi ile en olası kestirimi

    NAİL ÇADALLI

  2. Target localization methods for frequency-only MIMO radar

    Sadece frekans bilgisi kullanan MIMO radar için hedef konumlama yöntemleri

    YILMAZ KALKAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BUYURMAN BAYKAL

  3. Blind estimation of Co-channel signal using direction of arrivals

    Geliş açısı kullanılarak eşkanallı sinyallerin körleme kestirilmesi

    HÜSEYİN ALTUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1997

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    DOÇ. DR. LALE AKARUN

    DOÇ. DR. AYŞIN ERTÜZÜN

  4. Sound source localization using MEMS digital microphone arrays

    Sayısal MEMS (Mikro elektro-mekanik sistemler)mi̇krofon dizileri kullanarak ses kaynağı konumlandırma

    MUSTAFA AŞIROĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞENOL MUTLU

  5. İstanbul Atatürk Havalimanının yeterliliğinin irdelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    SALİH GÜZEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Ulaştırma Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNGÖR EVREN