Optimal maneuvering of seismic sensors for localization of subsurface targets

We consider the problem of detecting and locating buried land mines and subsurface objects by using a maneuvering array that receives scattered seismic surface waves. We demonstrate an adaptive system that moves an array of receivers according to an optimal positioning algorithm based on the theory of optimal experiments. The goal is to minimize the number of distinct measurements (array movements) needed to localize mines. The adaptive localization algorithm has been tested using experimental data collected in a laboratory facility at Georgia Tech. The performance of algorithm is exhibited for cases with one or two targets and in the presence of common types of clutter like rocks found in the soil. It has also been tested for the case where the propagation properties of the medium vary spatially. In almost all test cases the mines were located exactly using three or four array movements. It is envisioned that future systems could incorporate this new method into a portable mobile mine-location system

Застосування зваженого методу найменших квадратів для оцінювання параметрів математичних моделей коливань ротора

Перманентне підвищення робочих параметрів роторних машин пов’язане із сучасними викликами щодо інтенсифікації робочих процесів у машинах і апаратах. При цьому актуальною постає проблема забезпечення вібраційної надійності роторних машин як одних з найбільш уживаних у сучасному високотехнологічному виробництві. При цьому коливання роторів є однією з основних проблем динаміки роторних машин. Застосування достовірних математичних моделей вільних і вимушених коливань дозволяє ефективно контролювати та прогнозувати вібраційні характеристики ротора. Основні завдання дослідження полягають у визначенні вхідних даних та параметрів математичної моделі, розроблені процедури оцінювання параметрів моделі з використанням зваженого методу найменших квадратів та аналізі результатів оцінювання порівняно з традиційним методом найменших квадратів

Enhancing the Instantaneous Dynamic Range of Electronic Warfare Receivers Using Statistical Signal Processing

Accurately processing multiple, time-coincident signals presents a challenge to Electronic Warfare (EW) receivers, especially if the signals are close in frequency and/or mismatched in amplitude. The metric that quantifies an EW receiver\u27s ability to measure time-coincident signals is the Instantaneous Dynamic Range (IDR), defined for a given frequency estimation accuracy, a given frequency separation and a given SNR as the maximum signal amplitude ratio that can be accommodated. Using a two sinusoid time-series model, this thesis analyzes IDR for ideal intercept and parametric digital EW receivers. In general, the number of signals contained in the EW receiver measurement interval is unknown. Thus, the non-parametric Discrete Fourier Transform (DFT) is employed in an EW intercept receiver with the associated amplitude dependent spectral leakage which limits IDR. A novel method to improve the DFT-based intercept receiver IDR by compensating for the high amplitude signal\u27s spectral leakage using computationally efficient 3 bin interpolation algorithms is proposed and analyzed. For a desired frequency estimation accuracy of 1.5 bins, the method achieves an IDR of 57 dB with little frequency separation dependence when the signals are separated by more than 2 bins with a low amplitude signal SNR of 10 dB. For situations where the number of signals contained in the measurement interval is known, the IDR of an Iterative Generalized Least Squares (IGLS) algorithm-based parametric receiver is analyzed. A real and complex signal IDR Cramer-Rao Bound (IDR-CRB) is derived for parametric receivers by extending results contained in Rife. For tight frequency estimate requirements (these requirements depend on the number of measurement samples), the IDR-CRB yields achievable bounds. For less stringent frequency estimate requirements, the IDR-CRB is unrealisti

Methodik zur Integration von Vorwissen in die Modellbildung

This book describes how prior knowledge about dynamical systems and functions can be integrated in mathematical modelling. The first part comprises the transformation of the known properties into a mathematical model and the second part explains four approaches for solving the resulting constrained optimization problems. Numerous examples, tables and compilations complete the book

Methodik zur Integration von Vorwissen in die Modellbildung

Das Buch zeigt, wie Vorwissen über Eigenschaften dynamischer Systeme und über Funktionen in die mathematische Modellbildung integriert werden kann. Hierzu wird im ersten Teil der Arbeit das verbale Vorwissen mathematisch formuliert. Der zweite Teil beschreibt vier Zugängen, um die entstehenden restringierten Probleme zu lösen. Zahlreiche Beispiele, Tabellen und Zusammenstellungen vervollständigen das Buch