2 research outputs found
Gradient-free training of autoencoders for non-differentiable communication channels
Training of autoencoders using the back-propagation algorithm is challenging
for non-differential channel models or in an experimental environment where
gradients cannot be computed. In this paper, we study a gradient-free training
method based on the cubature Kalman filter. To numerically validate the method,
the autoencoder is employed to perform geometric constellation shaping on
differentiable communication channels, showing the same performance as the
back-propagation algorithm. Further investigation is done on a
non-differentiable communication channel that includes: laser phase noise,
additive white Gaussian noise and blind phase search-based phase noise
compensation. Our results indicate that the autoencoder can be successfully
optimized using the proposed training method to achieve better robustness to
residual phase noise with respect to standard constellation schemes such as
Quadrature Amplitude Modulation and Iterative Polar Modulation for the
considered conditions
Biofuels and noise in tractor engines
Transport is included among the most important noise sources due to
continuous increasing number of vehicles. In order to comply with the
European regulations related to both the presence of renewable origin basedfuels
and pollution (air and noise) reduction, biodiesel emerges as an excellent
alternative. Provided that biodiesel properties are closely correlated with the
chemical composition of the raw material used to produce it, this PhD thesis
aims to study the effect of the chemical composition on air and noise emissions
to find out the “ideal” raw material to produce biodiesel. Moreover, to study the
effect of biodiesel on noise emission different models of sound prediction were
developed. Finally, the influence of biodiesel chemical composition on sound
quality has been assessed. The thesis comprises five chapters. First chapter
presents an introduction to the PhD thesis, where the study purpose and
objectives are stated and justified. Second chapter focuses on the effect of
biodiesel chemical properties on combustion and air and noise emissions. In
chapter 3, to predict noise emissions and their relation with the percentage of
biodiesel blended with diesel fuel, two ANN-based models considering
saturated and monounsaturated fatty acid methyl esters are presented. In
addition, several response surface models have been developed to show the
relationship between biodiesel chemical properties and noise emission by
means of simple models, as well as the trend of the exhaust emissions and noise
radiated for different engine operating conditions. Chapter 4 is composed of
three evaluations of substitution monopole models for engine noise sound
synthesis: the first work is based on Airborne Source Quantification (ASQ)
technique, improved by means of regularization strategies. In the second
evaluation, a novel model based on Product Unit Neural Networks (PUNN) is
proposed and compared to ASQ technique. In the third evaluation, to improve
the results achieved with the PUNN-based model, an ensemble of evolutionary
Product Unit (PU) and Radial Basis Function (RBF) Neural Networks is
suggested. In the fifth chapter, the effect of biodiesel properties on the tractor
cabin mock up comfort from the driver’s point of view has been studied.
Moreover, several response surface models have been developed to correlate
different sound quality metrics with biodiesel chemical properties. Finally, a
conclusions section, the proposal of future research lines and the compendium
of references used in this PhD thesis are provided.Una de las principales fuentes de ruido la proporciona el transporte,
debido al constante crecimiento del número de vehículos. Para cumplir con los
objetivos establecidos por la UE relativos tanto al incremento del uso de
energías renovables como a la reducción de emisiones contaminantes (gaseosa
y acústica), el biodiésel surge como una excelente alternativa. Puesto que las
propiedades del biodiésel están correlacionadas con la composición química de
los aceites vegetales empleados, en esta tesis doctoral se ha estudiado el efecto
de aquélla sobre las emisiones, con el objeto de encontrar la composición ideal
para producir biodiésel. Además, se han desarrollado distintos modelos de
predicción de ruido para comprobar el efecto del incremento del porcentaje de
biodiésel en mezclas con gasóleo sobre el ruido emitido. La influencia de la
composición química sobre la calidad del sonido también se ha analizado. De
este modo, la tesis se compone de cinco capítulos. El primer capítulo presenta
una introducción de la tesis doctoral, donde se muestran, justificadamente, los
objetivos a alcanzar. El segundo capítulo estudia el efecto de la composición
química del biodiésel sobre las emisiones contaminantes y el ruido emitido. En
el capítulo tres, se desarrollan dos modelos de predicción de ruido basados en
redes neuronales considerando biodiésel o ésteres metílicos de ácidos grasos de
dos tipos, con alto grado de saturación y monoinsaturados. Además, se
proponen varios modelos de predicción de ruido basados en propiedades y
emisiones contaminantes del biodiésel. El capítulo cuatro se compone de la
evaluación de modelos de fuentes de ruido en vehículos mediante distintas
técnicas: primero por el método de cuantificación de fuentes aéreas (Airborne
Source Quantification (ASQ)) con estrategias de regularización. La segunda
técnica propuesta se basa en el empleo de redes neuronales para altas
frecuencias y ASQ para bajas y medias frecuencias, siguiendo el
comportamiento del sistema. Finalmente, en la tercera evaluación, se propone
una mejora del método previo mediante la fusión de dos métodos de redes
neuronales artificiales basados en Unidades Producto Evolutivas y Funciones
de Base Radial. En el capítulo cinco, se estudia el efecto de las propiedades del
biodiésel en el confort de la cabina de un tractor, desde el punto de vista del
conductor. Este estudio se acompaña del desarrollo de modelos de predicción de
parámetros de calidad del sonido, sonoridad (loudness) y aspereza (roughness),
basados en propiedades del biodiésel. Finalmente, se ha incluido una sección de
conclusiones generales, futuras líneas de investigación y un compendio de las
referencias empleadas en esta tesis doctoral