Orientador: Amauri Lopes / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-22T21:47:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Colares_RicardoFialho_M.pdf: 6743255 bytes, checksum: 80941de30b4a94d8e4a67978ab3eff8f (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: : Este trabalho aborda a aplicação da predição linear na análise de sinais discretos. Examinaremos a sua utilização no problema de estimação de freqüências de um sinal sujeito à ruído. O critério baseado nos mínimos-quadrados será utilizado para a obtenção do preditor ótimo nas formas forward, backward e forward-backward. A ferramenta de decomposição em valores singulares (DVS) será utilizada para a obtenção da solução de norma-mínima para esses preditores. Tal solução particular será detalhadamente estudada para investigar o comportamento dos zeros do polinômio associado ao filtro de erro de predição. A análise desenvolvida trouxe contribuições ao conhecimento dos métodos baseados na norma-mínima, as quais propiciaram a elaboração de uma proposta de um novo método para detecção de freqüências baseado no método FBLP Modificado. Os resultados de simulações obtidos para o método proposto mostram uma SNR de limiar inferior àquela obtida para o método FBLP Modificado. Os resultados também indicam que o novo método é capaz de estimar freqüências em SNR's inferiores àquelas obtidas mesmo para o método da Máxima Verossimilhança / Abstract: This work is concerned with the application of the linear prediction on the discrete signals analysis, aiming the frequency estimation at low signal to noise ratios. The linear prediction is optimized using least squares criterion and each of the following forms: forward, backward, forward-backward. For each one of this cases, a minimum norm solution is obtained through singular value decomposition and a polynomial is formed using the optimized coefficients. The study of the behavior of their zeroes led to new insight into the minimum norm based frequency detection methods, allowing the proposal of a new method, based on the Modified FBLP. The simulation results have shown that this new method is able to detect frequencies at lower signal to noise ratios, even when compared with the Maximum Likelihood method / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador : Amauri Lopes / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T22:14:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Alves_CarlosAntonio_D.pdf: 2279301 bytes, checksum: 64c39ed5268190d16fc354802241711d (MD5) Previous issue date: 2004 / Doutorado

Orientador: Amauri Lopes / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica, Departamento de Comunicações / Made available in DSpace on 2018-07-20T04:49:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lemos_RodrigoPinto_M.pdf: 4789381 bytes, checksum: 77ad429b8da1357b123ef0b27aefbf47 (MD5) Previous issue date: 1995 / Resumo: Este trabalho estuda a aplicação de predição linear forward-backward para a detecção de freqüências em meio ruidoso. Aqui é detalhada a estrutura de subespaços de sinal e de ruído, associada aos dados, através da decomposição em valores singulares, buscando compreender a extensão da atuação ruidosa, de forma a reduzi-Ia à mínima possível. Estudamos comparativamente a resposta de amplitude e a derivada da resposta de fase do filtro de erro de predição como meios de estimar as freqüências do sinal. Mostramos que a derivada da fase fornece uma alternativa competitiva com as técnicas conhecidas. Analisamos ainda a solução da equação normal de predição linear pelos critérios de mínimos quadrados e de mínimos quadrados totais. Este último permitiu desenvolver um novo -método de detecção, utilizando a predição linear forward-backward'- Estabelecemos comparações e terminamos com a apresentação de resultados de simulações minuciosas que mostraram o excelente desempenho do novo método e trouxeram à luz detalhes ainda não explorados do desempenho do método FBLP Modificado, proposto por Tufts e Kumaresan / Mestrado / Eletronica e Comunicações / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Amauri Lopes / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-22T14:15:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lemos_RodrigoPinto_D.pdf: 3234162 bytes, checksum: 87db9ab9412fc44c6cf428da396f452b (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: Este trabalho revisa a aplicação de predição linear para a estimação de freqüências em meio ruidoso, estabelecendo uma formulação unificada. Utiliza-se a decomposição em valores singulares para detalhar os subespaços de sinal e de ruído, associados aos dados, buscando compreender a extensão da atuação ruidosa, de forma a reduzí-la à mínima possível. Propõe-se um novo método que otimiza a predição linear no sentido dos mínimos quadrados totais, e para ele se desenvolve uma solução pelo subespaço de sinal. Este método é competitivo com o método Componentes Principais, embora seus desempenhos sejam inferiores ao obtido por Máxima Verossimilhança. Descrevem-se quatro métodos recentes que otimizam a predição linear no sentido dos mínimos quadrados totais e que, considerando a estrutura inserida na matriz de dados pelo filtro de predição, alcançam o desempenho da Máxima Verossimilhança. Demonstra-se analiticamente a equivalência entre esses métodos e se comparam seus desempenhos. Propõe-se um novo método que generaliza os anteriores para o caso de elementos fixos, e mais três métodos para a otimização no sentido dos mínimos quadrados convencional. Demonstra-se a equivalência entre estes últimos e verifica-se que seu desempenho supera o do Componentes Principais / Abstract: This work establishes an unifying framework to the use of linear prediction for estimating the unknown frequencies of signals corrupted by additive noise. The noise and signal subspaces associated to the data are detailed using the singular value decomposition. The noise effects are studied in order to achieve its maximum reduction. A new method is proposed that optimizes linear prediciton in total least squares sense and a signal subspace approach to it is developed. This method is shown to be competitive to Pricipal Components, although both methods still perform a little worser than Maximum Likelihood. In order to make linear prediction perform like Maximum Likelihood, four recent linear prediction methods take into account the structure imposed by the linear prediction filter on the data matrix. These methods are shown to minimize the same objective function and yield equivalent solutions. A new method is proposed that generalizes these methods to the fixed elements case. Another three methods are also proposed that take into account the data matrix structure but using a least squares optimization approach. These methods are shown to be equivalent and to perform better than Principal Components method / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Amauri Lopes / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-09T06:28:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Krummenauer_Rafael_M.pdf: 1711180 bytes, checksum: e9aa73aac9d705c24c2bec02b202f76e (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: Esta dissertação trata do problema de estimação de direção de chegada (DOA) de ondas planas usando um arranjo linear uniforme de sensores. Estamos interessados em situações nas quais a relação sinal-ruido 'e baixa e o espaçamento angular entre as fontes de sinal 'e pequeno. Baseamos nossa proposta nos m'etodos MODE, MODEX e MODEX Modificado, que sao metodos eficientes existentes na literatura. Inspirados em conceitos de filtragem linear e no criterio da maxima verossimilhança, propomos um procedimento que ameniza o efeito do ruido no resultado da estimação. Este procedimento consiste em filtrar os dados recebidos e modificar adequadamente a função de verossimilhan¸ca utilizada no processo de obtenção das estimativas. Simulações numericas mostram que o desempenho do metodo proposto 'e melhor que aqueles correspondentes aos m'etodos MODE, MODEX e MODEX Modificado, alcançando menores valores de erro quadratico medio e de polarização / Abstract: This work deals with the problem of estimating the direction of arrival (DOA) of plane waves using a uniform linear array of sensors. We are concerned with situations where the signal-to-noise ratio is low and the signal sources are spatially close. Our proposal is based on MODE, MODEX and Modified MODEX, that are efficient methods proposed in the literature. Inspired in concepts of linear filtering and in the maximum likelihood criterion, we propose a procedure that reduces the effect of noise in the estimation result. This procedure consists on filtering the received data and on modifying the likelihood function used to obtain the estimates. Numerical simulations show that the performance of the proposed method is better than those of MODE, MODEX and Modified MODEX methods, achieving lower mean square error and lower bias / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Amauri Lopes / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-09T08:58:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_FrancisleiJoseda_M.pdf: 1914501 bytes, checksum: f819de68e8cb02f4b9bc4a46d9787202 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: Este trabalho aborda o problema de estimação da direção de chegada (DOA) de ondas planas usando arranjo de sensores. Existem diversos estimadores para DOA relatados na literatura. Dentre os estimadores de alta resolução, se destacam os métodos MODE e MODEX, que possuem como base o estimador de máxima verossimilhança (MLE). Este trabalho apresenta o desenvolvimento dos métodos MODE, MODEX e de uma versão melhorada do MODEX, o método MODEX Modi?ed. Estes dois últimos estimadores produzem várias estimativas candidatas e usam o critério de máxima verossimilhança para selecionar aquelas que representam as melhores estimativas para os ângulos de chegada. Entretanto, para uma relação sinalruído baixa, estes métodos sofrem uma forte degradação na escolha das candidatas. Na busca de reduzir esta degradação, é apresentada uma proposta de ?ltragem nos sinais captados pelos sensores, com o objetivo de melhorar a relação sinalruído. São propostos dois projetos de ?ltro FIR: um por alocação de pólos e zeros, e outro por amostragem em freqüência. Os resultados obtidos mostram que esta proposta de ?ltragem é válida e que se consegue reduzir signi?cativamente a SNR do limiar de desempenho apresentado pelos métodos MODEX e MODEX Modi?ed. / Abstract: This work deals with the estimation of the direction of arrival (DOA) of plane waves using array of sensors. There are various estimators for DOA reported in literature. The MODE and MODEX methods, based on the maximum likelihood criterion, are the best high resolution DOA estimators. This work presents the development of these methods as well as of an improved version of the MODEX, named MODEX Modi?ed. MODEX and MODEX Modi?ed produce some estimates that are candidates for the DOA estimation and use the maximum likelihood criterion to select the best ones. However, for low signaltonoise ratio, the selection process suffers a strong performance degradation. In order to reduce this degradation, this work proposes to ?lter the received signals aiming to improve the signaltonoise ratio. Two FIR ?lters are considered: one composed by poles and zeros and another obtained by sampling in the frequency domain. Simulation results show that this proposal improves signi?cantly the performance of both MODEX and MODEX Modi?ed. / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Amauri Lopes / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-14T21:35:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gomes_MarcoAurelioCazarotto_M.pdf: 1012758 bytes, checksum: 0c2ca6c09e4123b277735dca0f50a107 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Abordamos o problema de estimação de direção de chegada (DOA) de ondas planas usando um arranjo de sensores. Na literatura encontramos diversos estimadores para DOA, porém estamos considerando apenas os estimadores de Máxima Verossimilhança (ML) que geram candidatas à estimativa DOA e selecionam as melhores através do critério ML. Também estamos interessados em situações em que o espaçamento angular entre as fontes de sinal é pequeno e a relação sinal-ruído é baixa. Nesse caso temos uma degradação de desempenho associada ao efeito de limiar. Mostramos que este problema pode ser amenizado reduzindo o ruído presente na matriz de covariância dos dados recebidos (snapshots) utilizada para a seleção das candidatas. Propomos então modificar o processo de seleção de candidatas, utilizando uma nova matriz de covariância dos snapshots, calculada após uma filtragem ótima dos dados através de um filtro FIR multibanda. Propomos também modificar a função custo ML para adequá-la às dimensões da matriz de covariância filtrada e para isso apresentamos 3 opções de modificação. As simulações mostram que nossa proposta tem melhor desempenho que os métodos conhecidos, reduzindo significativamente a relação sinal-ruído de limiar. / Abstract: We approached the estimation of direction of arrival (DOA) of plane waves using an array of sensors. In the literature there are several DOA estimators, but we considered only the maximum likelihood (ML) estimators that generate candidates for DOA estimation and select the best one through an ML criterion. We also considered situations where the signal sources are spatially closely spaced and the signal-to-noise ratio is low. In these cases a performance degradation associated with the threshold effect occur. We demonstrated that we can improve the estimation performance by reducing the noise in the received data covariance matrix used to select the candidates. Then we proposed to modify the selection process using a new data covariance matrix, computed after an optimum multiband FIR filtering of the received data. We also proposed to modify the ML cost function to adapt it to the dimensions of the new covariance matrix and we considered 3 alternatives of modification. Some simulations showed that our proposal has better performance than known DOA methods, significantly reducing the threshold SNR. / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica