Joint direction of arrival estimation and source enumeration using transformer for sparse linear arrays with robustness to sensor malfunctions
Seyrek doğrusal diziler için sensör bozulmalarına dayanıklı dönüştürücü tabanlı ortak geliş açısı ve kaynak sayısı kestirimi
- Tez No: 899127
- Danışmanlar: PROF. DR. TOLGA ÇİLOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 210
Özet
Geliş açısı ve kaynak sayısı kestirimi modern dizi işleme içerisinde çeşitli sayıda uygulamaları bulunan önemli işlemlerdir. Diğer dizi çeşitlerine göre avantajları sebebiyle seyrek doğrusal diziler son yıllarda bu işlemleri uygulamak için büyük ilgi görmektedir. Fakat bu diziler“coarray”konfigürasyonları sebebiyle sensör bozulmalarına karşı daha hassastırlar. Bu dizilerde sensör bozulmaları eğer düzeltilmezse bahsi geçen işlemlerde performans düşmelerine sebep olabilmektedir. Bozulmaları sensörleri tamir ederek veya değiştirerek düzeltmek uygulamada zorlayıcıdır. Bu yüzden sensör bozulmalarına karşı dayanıklı kestirim yöntemlerine ihtiyaç oluşmuştur. Sensör bozulmaları sebebiyle ortaya çıkan sensör sayısı/konfigürasyonu farklılıklarının üstesinden gelmek için dönüştürücü tabanlı bir geliş açısı ve kaynak sayısı kestirimi yöntemi önerilmiştir. Mevcut veri güdümlü çözümler girdi formülasyonları ve yapısal tasarımları sebebiyle bu tarz farklılıklar için genellenebilir performans gösterememektedir. Önerilen yöntem, sensörlerin konumsal düzenlerini ve ölçümler ile kaynak açısı arasındaki doğrusal olmayan ilişkiyi öğrenmek için“coarray”tabanlı girdi formülasyonundan ve konumsal kodlama ve dikkat bloklarından faydalanmaktadır. Deneysel sonuçlar, özellikle düşük SNR seviyeleri ve ölçüm sayıları için sağlam dizide gerçekleştirilen geliş açısı kestiriminde hata azaltımına ulaşıldığını göstermektedir. Yüksek SNR ve ölçüm sayısı rejimi için en gelişkin yöntemlerle benzer performans gösterilmektedir. Sensör bozulmalarının ortaya çıkması, makul işlem süresine sahip diğer yöntemlere kıyasla önerilen yöntemin performansında daha az bozulmaya neden olmuştur. Sensör arızalarına karşı dayanıklılık, özellikle düşük SNR ve ölçüm sayısı seviyelerinde kaynak sayısı kestirimindeki performans iyileştirmesi ile desteklenmektedir.
Özet (Çeviri)
Direction of arrival (DOA) estimation and source enumeration are crucial tasks in modern array processing with a wide range of applications. For applying these tasks, sparse linear arrays have been of great interest in the recent years due to their advantages over other array types. However, these arrays are more vulnerable to sensor malfunctions because of their coarray configuration. Sensor malfunctions in these arrays may cause performance degradation in the mentioned tasks if the failures are not handled. Handling the failures by repairing/replacing the sensors is challenging in practice. Therefore, there arises a need of an estimation method that is robust to sensor malfunctions. A transformer-based DOA estimation and source enumeration method is proposed to handle the sensor number/configuration variations occurring due to sensor malfunctions. Existing data-driven solutions cannot generalize to such variations due their input formulation and structural design. The proposed method exploits coarray-based input formulation and positional encoding and attention blocks for learning spatial arrangement of the sensors along with the nonlinear relationship between the measurements and source direction. Experimental results demonstrate that it achieves error reduction in DOA estimation performed for intact array especially for low SNR levels and snapshot numbers. It shows comparable performance to the state-of-the-art methods for high SNR and snapshot regime. Introduction of sensor malfunctions causes less degradation in the performance of the proposed method compared to others which have reasonable processing time. The robustness to sensor malfunctions is complemented by performance improvement in source enumeration particularly for low SNR and snapshot regions.
Benzer Tezler
- Online calibration of sensor arrays using higher order statistics
Yüksek dereceli istatistik kullanarak algılayıcı dizilerinin çevrimiçi kalibrasyonu
METİN AKTAŞ
Doktora
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. T. ENGİN TUNCER
- Smart antenna systems for non-coherent source groups containing coherent signals
Uyumlu sinyaller içeren bilinmeyen uyumlu olmayan kaynak grupları için akıllı anten sistemleri
AHMAD AMİNU
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYaşar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA SEÇMEN
- Direction finding in the presence of array imperfections, model mismatches and multipath
Dizilim kusurları, model uyuşmazlıkları ve çok-yollu yansımaların olduğu durumda yön bulma
AHMET MUSAB ELBİR
Doktora
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEMEL ENGİN TUNCER
- Joint estimation of direction of arrival with unknown mutual coupling in massive Mimo networks and lte radio resource block allocation optimization in maritime channels
Masif Mimo ağlarında bilinmeyen karşılıklı etkileşimle ortak varışyönü tahmini ve deniz kanallarıda lte radyo kaynak bloğu
AMIT KACHROO
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Şehir ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET KEMAL ÖZDEMİR
- Bağımsızlık sonrası dış politika bağlamında Gürcistan ve Gürcistan-Türkiye ilişkilerinin boyutları
Dimensions of Georgia and Georgia-Turkey relations in the context of foreign policy in after independence
NESLİHAN ŞİMŞEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Siyasal BilimlerTurgut Özal ÜniversitesiSiyaset Bilimi ve Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FARKHAD ALIMUKHAMEDOV