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
- Tez No: 761385
- Danışmanlar: PROF. DR. TEMEL ENGİN TUNCER, DR. EMRAH ONAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- 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
- 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
Yüksek Lisans
İngilizce
1996
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiY.DOÇ.DR. ORHAN ARIKAN
- Target localization methods for frequency-only MIMO radar
Sadece frekans bilgisi kullanan MIMO radar için hedef konumlama yöntemleri
YILMAZ KALKAN
Doktora
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BUYURMAN BAYKAL
- Blind estimation of Co-channel signal using direction of arrivals
Geliş açısı kullanılarak eşkanallı sinyallerin körleme kestirilmesi
HÜSEYİN ALTUN
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiDOÇ. DR. LALE AKARUN
DOÇ. DR. AYŞIN ERTÜZÜN
- 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
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENOL MUTLU
- İstanbul Atatürk Havalimanının yeterliliğinin irdelenmesi
Başlık çevirisi yok
SALİH GÜZEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUlaştırma Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNGÖR EVREN