Enhanced Adaptive Array Performance Via DOA Detection

In various communications-based adaptive array applications, the directions of arrival (DOAs) of the desired user signal are sparsely separated. As such, the desired beam-pattern has a sparse structure. We propose an NLMS-based adaptive algorithm which exploits this sparse DOA structure and provides significantly improved convergence speeds

Efficient and Robust Signal Detection Algorithms for the Communication Applications

Signal detection and estimation has been prevalent in signal processing and communications for many years. The relevant studies deal with the processing of information-bearing signals for the purpose of information extraction. Nevertheless, new robust and efficient signal detection and estimation techniques are still in demand since there emerge more and more practical applications which rely on them. In this dissertation work, we proposed several novel signal detection schemes for wireless communications applications, such as source localization algorithm, spectrum sensing method, and normality test. The associated theories and practice in robustness, computational complexity, and overall system performance evaluation are also provided

Widely Linear State Space Filtering of Improper Complex Signals

Complex signals are the backbone of many modern applications, such as power systems, communication systems, biomedical sciences and military technologies. However, standard complex valued signal processing approaches are suited to only a subset of complex signals known as proper, and are inadequate of the generality of complex signals, as they do not fully exploit the available information. This is mainly due to the inherent blindness of the algorithms to the complete second order statistics of the signals, or due to under-modelling of the underlying system. The aim of this thesis is to provide enhanced complex valued, state space based, signal processing solutions for the generality of complex signals and systems. This is achieved based on the recent advances in the so called augmented complex statistics and widely linear modelling, which have brought to light the limitations of conventional statistical complex signal processing approaches. Exploiting these developments, we propose a class of widely linear adaptive state space estimation techniques, which provide a unified framework and enhanced performance for the generality of complex signals, compared with conventional approaches. These include the linear and nonlinear Kalman and particle filters, whereby it is shown that catering for the complete second order information and system models leads to significant performance gains. The proposed techniques are also extended to the case of cooperative distributed estimation, where nodes in a network collaborate locally to estimate signals, under a framework that caters for general complex signals, as well as the cross-correlations between observation noises, unlike earlier solutions. The analysis of the algorithms are supported by numerous case studies, including frequency estimation in three phase power systems, DIFAR sonobuoy underwater target tracking, and real-world wind modeling and prediction.Open Acces

Modelling the nonstationarity of speech in the maximum negentropy beamformer

State-of-the-art automatic speech recognition (ASR) systems can achieve very low word error rates (WERs) of below 5% on data recorded with headsets. However, in many situations such as ASR at meetings or in the car, far field microphones on the table, walls or devices such as laptops are preferable to microphones that have to be worn close to the user\u27s mouths. Unfortunately, the distance between speakers and microphones introduces significant noise and reverberation, and as a consequence the WERs of current ASR systems on this data tend to be unacceptably high (30-50% upwards). The use of a microphone array, i.e. several microphones, can alleviate the problem somewhat by performing spatial filtering: beamforming techniques combine the sensors\u27 output in a way that focuses the processing on a particular direction. Assuming that the signal of interest comes from a different direction than the noise, this can improve the signal quality and reduce the WER by filtering out sounds coming from non-relevant directions. Historically, array processing techniques developed from research on non-speech data, e.g. in the fields of sonar and radar, and as a consequence most techniques were not created to specifically address beamforming in the context of ASR. While this generality can be seen as an advantage in theory, it also means that these methods ignore characteristics which could be used to improve the process in a way that benefits ASR. An example of beamforming adapted to speech processing is the recently proposed maximum negentropy beamformer (MNB), which exploits the statistical characteristics of speech as follows. "Clean" headset speech differs from noisy or reverberant speech in its statistical distribution, which is much less Gaussian in the clean case. Since negentropy is a measure of non-Gaussianity, choosing beamformer weights that maximise the negentropy of the output leads to speech that is closer to clean speech in its distribution, and this in turn has been shown to lead to improved WERs [Kumatani et al., 2009]. In this thesis several refinements of the MNB algorithm are proposed and evaluated. Firstly, a number of modifications to the original MNB configuration are proposed based on theoretical or practical concerns. These changes concern the probability density function (pdf) used to model speech, the estimation of the pdf parameters, and the method of calculating the negentropy. Secondly, a further step is taken to reflect the characteristics of speech by introducing time-varying pdf parameters. The original MNB uses fixed estimates per utterance, which do not account for the nonstationarity of speech. Several time-dependent variance estimates are therefore proposed, beginning with a simple moving average window and including the HMM-MNB, which derives the variance estimate from a set of auxiliary hidden Markov models. All beamformer algorithms presented in this thesis are evaluated through far-field ASR experiments on the Multi-Channel Wall Street Journal Audio-Visual Corpus, a database of utterances captured with real far-field sensors, in a realistic acoustic environment, and spoken by real speakers. While the proposed methods do not lead to an improvement in ASR performance, a more efficient MNB algorithm is developed, and it is shown that comparable results can be achieved with significantly less data than all frames of the utterance, a result which is of particular relevance for real-time implementations.Automatische Spracherkennungssysteme können heutzutage sehr niedrige Wortfehlerraten (WER) unter 5% erreichen, wenn die Sprachdaten mit einem Headset oder anderem Nahbesprechungsmikrofon aufgezeichnet wurden. Allerdings hat das Tragen eines mundnahen Mikrofons in vielen Situationen, wie z.B. der Spracherkennung im Auto oder während einer Besprechung, praktische Nachteile, und ein auf dem Tisch, an der Wand oder am Laptop befestigtes Mikrofon wäre in dem Fall vorteilhaft. Bei einer größeren Distanz zwischen Mikrofon und Sprecher werden andererseits aber verstärkt Hintergrundgeräusche und Hall aufgenommen, wodurch die Wortfehlerraten häufig in einen unakzeptablen Bereich von 30—50% und höher steigen. Ein Mikrofonarray, d.h. eine Gruppe von Mikrofonen, kann hierbei durch räumliches Filtern in gewissem Maße Abhilfe schaffen: sogenannte Beamforming-Methoden können die Daten der einzelnen Sensoren so kombinieren, dass der Fokus auf eine bestimmte Richtung gerichtet wird. Wenn nun ein Zielsignal aus einer anderen Richtung als die Störgeräusche kommt, kann dieser Prozess die Signalqualität erhöhen und WER-Werte reduzieren, indem die Geräusche aus den nicht-relevanten Richtungen herausgefiltert werden. Da Beamforming-Techniken sich aus der Forschung an nicht-sprachlichen Daten wie Sonar und Radar entwickelt haben, sind die wenigsten Methoden in diesem Bereich speziell auf das Problem der Spracherkennung ausgerichtet. Während eine Anwendungsunabhängigkeit von Vorteil sein kann, bedeutet sie aber auch, dass Eigenschaften der Spracherkennung ignoriert werden, die zur Verbesserung des Ergebnisses genutzt werden könnten. Ein Beispiel für einen Beamforming-Algorithmus, der speziell für die Verarbeitung von Sprache entwickelt wurde, ist der Maximum Negentropy Beamformer (MNB). Der MNB nutzt die Tatsache, dass "saubere" Sprache, die mit einem Nahbesprechungsmikrofon aufgenommen wurde, eine andere Wahrscheinlichkeitsverteilung aufweist als verrauschte oder verhallte Sprache: Die Verteilung sauberer Sprache unterscheidet sich von der Normalverteilung sehr viel stärker als die von fern aufgezeichneter Sprache. Der MNB wählt Beamforming-Gewichte, die den Negentropy-Wert maximieren, und da Negentropy misst, wie sehr sich eine Verteilung von der Normalverteilung unterscheidet, ähnelt die vom MNB produzierte Sprache statistisch gesehen sauberer Sprache, was zu verbesserten WER-Werten geführt hat [Kumatani et al., 2009]. Das Thema dieser Dissertation ist die Entwicklung und Evaluierung von verschiedenen Modifikationen des MNB. Erstens wird eine Anzahl von praktisch und theoretisch motivierten Veränderungen vorgeschlagen, die die Form der Wahrscheinlichkeitsverteilung zur Sprachmodellierung, die Schätzung der Parameter dieser Verteilung und die Berechnung der Negentropy-Werte betreffen. Zweitens wird ein weiterer Schritt zur Berücksichtigung der Eigenschaften von Sprache unternommen, indem die Zeitabhängigkeit der Verteilungsparameter eingeführt wird; im ursprünglichen MNB-Algorithmus sind diese für eine Äußerung konstant, was im Gegensatz zur nicht-konstanten Eigenschaft von Sprache steht. Mehrere zeitabhängige Varianz-Schätzungmethoden werden beschrieben und evaluiert, von einem einfachen gleitenden Durchschnittswert bis zum komplexeren HMM-MNB, der die Varianz aus Hidden-Markov-Modellen ableitet. Alle Beamforming-Algorithmen, die in dieser Arbeit vorgestellt werden, werden durch Spracherkennungsexperimente mit dem Multi-Channel Wall Street Journal Audio-Visual Corpus evaluiert. Dieser Korpus wurde nicht durch Simulation erstellt, sondern besteht aus Äußerungen von Personen, die mit echten Sensoren in einer realistischen akustischen Umgebung aufgenommen wurden. Die Ergebnisse zeigen, dass mit den bisher entwickelten Methoden keine Verbesserung der Wortfehlerrate erreicht werden kann. Allerdings wurde ein effizienterer MNB-Algorithmus entwickelt, der vergleichbare Erkennungsraten mit deutlich weniger Sprachdaten erreichen kann, was vor allem für eine Echtzeitimplementierung relevant ist

Abstracts on Radio Direction Finding (1899 - 1995)

The files on this record represent the various databases that originally composed the CD-ROM issue of "Abstracts on Radio Direction Finding" database, which is now part of the Dudley Knox Library's Abstracts and Selected Full Text Documents on Radio Direction Finding (1899 - 1995) Collection. (See Calhoun record https://calhoun.nps.edu/handle/10945/57364 for further information on this collection and the bibliography). Due to issues of technological obsolescence preventing current and future audiences from accessing the bibliography, DKL exported and converted into the three files on this record the various databases contained in the CD-ROM. The contents of these files are: 1) RDFA_CompleteBibliography_xls.zip [RDFA_CompleteBibliography.xls: Metadata for the complete bibliography, in Excel 97-2003 Workbook format; RDFA_Glossary.xls: Glossary of terms, in Excel 97-2003 Workbookformat; RDFA_Biographies.xls: Biographies of leading figures, in Excel 97-2003 Workbook format]; 2) RDFA_CompleteBibliography_csv.zip [RDFA_CompleteBibliography.TXT: Metadata for the complete bibliography, in CSV format; RDFA_Glossary.TXT: Glossary of terms, in CSV format; RDFA_Biographies.TXT: Biographies of leading figures, in CSV format]; 3) RDFA_CompleteBibliography.pdf: A human readable display of the bibliographic data, as a means of double-checking any possible deviations due to conversion