oaioai:repositorio.unb.br:10482/22025

Avaliação da performance da transformada da incerteza em filtros adaptativos de mínima variância e radioaltímetros

Abstract

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, 2015.Nas últimas décadas técnicas em arranjos de antenas, filtragem adaptativa e processamento de sinais têm recebido grande atenção, por sua versatilidade, possibilidade de aplicação em sistemas embarcados, RADARes, SONARes e afins. Várias técnicas de filtragem adaptativa e beamforming têm sido desenvolvidas desde a década de 1960. Desde então, a complexidade de diversos sistemas e modelos estocásticos vem crescendo de uma forma exponencial, para isto é necessário a adoção de novas técnicas de simulação como a Transformada da Incerteza, de modo que as tradicionais técnicas de simulação como a de Monte Carlo sejam auxiliadas ou substituídas, a fim de obter celeridade no lançamentos de novos produtos e tecnologias no mercado. A filtragem de posto reduzido possibilita a maximização e a otimização da performance da adaptação de filtros adaptativos, além de reduzir a redundância dos sinais recebidos, por meio da redução da dimensão do sinal recebido do arranjo de antenas, com isto, facilita-se o armazenamento de sinais recebidos para pós-processamento e afins. Este trabalho tem como foco a verificação e estudo da performance da Transformada da Incerteza para a simulação de filtros de posto reduzido e radioaltímetros.In the last decades, antenna arrays techniques, adaptive filtering and signal processing have been in great focus due to its versatility, embedded systems applications, RADARs, SONARs, etc. Various adaptive filtering and beamforming techniques have been developed since the 1960's, and along with those, the performance assessment complexity of stochastic systems simulations has been increasing in a exponential rate. It is mandatory to adopt and develop new simulational techniques, like the Unscented Transform, in order to aid or replace the traditional Monte Carlo simulation, in order to give celerity to the development time of new products and technologies for the market. The reduced rank filtering allows a faster adaptation time for adaptive filters and the elimination of redundant information of an antenna array, optimizing the raw storage for post processing and treatment. The focus of this work is to evaluate the Unscented Transform performance assessment over reduced rank filters and radioaltimeters

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oaioai:repositorio.unb.br:10482/22025Last time updated on 4/19/2017

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