Signalraumdetektion und ihre Anwendungen

Als Klassifizierung oder Klassifikation bezeichnet man einen Vorgang oder eine Methode zur Einteilung von Objekten in so genannte Klassen. Dabei kann eine Klasse aus keinem, einem oder mehreren Elementen (den Objekten) bestehen. Objekte können beliebige Gegenstände oder Sachverhalte sein, die sich nach irgendeiner Art unterscheiden lassen, z.B. von biologischen oder physikalischen Werten. Im Rahmen dieser Arbeit wird die Signalraumdetektion als spezieller Klassifizierer untersucht, an verschiedene Anwendungsfelder angepasst und erweitert. Dies sind insbesondere: - Die Erweiterung des Detektionskonzeptes um eine geeignete adaptive Signalvorverarbeitung. - Die Erweiterung des Detektionskonzeptes um eine geeignete Strategie zur Signalraumtransformation zur Verringerung der Schaltungskomplexität. - Die Erweiterung des Signalraumdetektors um ein Adaptionskonzept für a priori bekannte Kanäle. - Die Erweiterung des Signalraumdetektors um ein Adaptionskonzept für a priori unbekannte Kanäle. -Die Erweiterung des Signalraumdetektors zu einem Multi-Symbol-Detektor. Durch diese Erweiterungen wird die Signalraumtransformation einsetzbar in einer Vielzahl von neuen Anwendungsfällen. Dies wird an praktischen Beispielen bewiesen. Durch die adaptive Verarbeitung der zu klassifizierenden Daten ist es möglich, wechselnden Rahmenbedingungen Rechnung zu tragen. Dies kann z.B. wirtschaftliche Vorteile bieten. Die dargelegten Modifikationen des Signalraumdetektors weisen mithin eine Reihe von Leistungsmerkmalen auf, die über die gewünschte Grundfunktionalität ”Klassifizierung mit niedriger Fehlerrate“ hinaus geht. Insbesondere wurden Vorteile gewonnen gegenüber konventionellen Klassifizierern bei der Extraktion von sinnvoll verwertbarer Zuverlässigkeitsinformation, der Geschwindigkeit des Verfahrens sowie der algorithmischen Komplexität des Klassifizierers und bei den damit verbundenen Kosten. Diese Vorteile lassen sich, wie folgt, zusammenfassen: Der zu Grunde liegende Algorithmus weist eine geringe Komplexität auf, die sich in einem geringen Leistungsbedarf der eingesetzten Elektronik niederschlägt, falls der Algorithmus als Hardwareschaltung implementiert wird. Während der Klassifizierung können so genannte Zuverlässigkeitsinformationen extrahiert werden, die Rückschlüsse auf die Zuverlässigkeit der vom Detektor getroffenen Entscheidung ermöglichen. Die SSD lässt sich mit geringem Zusatzaufwand so modifizieren, dass in einem Takt mehrere Symbole gleichzeitig klassifiziert werden. Daher ist die SSD geeignet, hohe Durchsatzraten zu gewährleisten. Das Konzept der SSD kann um lernfähige Komponenten erweitert werden, so dass sich der Klassifizierer an wechselnde Rahmenbedingungen und Umwelteinflüsse automatisch anpasst. Somit ist die Signalraumdetektion ein leistungsfähiges Werkzeug, um den vielfältigen Aufgaben im Bereich der Klassifizierung Rechnung zu tragen

Inversion of Scholte wave dispersion and waveform modeling for shallow structure of the Ninetyeast Ridge

The construction of S-wave velocity models of marine sediments down to hundreds of meters below the seafloor is important in a number of disciplines. One of the most significant trends in marine geophysics is to use interface waves to estimate shallow shear velocities which play an important role in determining the shallow crustal structure. In marine settings, the waves trapped near the fluid-solid interface are called Scholte waves, and this is the subject of the study. In 1998, there were experiments on the Ninetyeast Ridge (Central Indian Ocean) to study the shallow seismic structure at the drilled site. The data were acquired by both ocean bottom seismometer and ocean bottom hydrophone. A new type of seafloor implosion sources has been used in this experiment, which successfully excited fast and high frequency (> 500 Hz) body waves and slow, intermediate frequency (< 20 Hz) Scholte waves. The fundamental and first higher mode Scholte waves have both been excited by the implosion source. Here, the Scholte waves are investigated with a full waveform modeling and a group velocity inversion approach. Shear wave velocities for the uppermost layers of the region are inferred and results from the different methods are compared. We find that the full waveform modeling is important to understand the intrinsic attenuation of the Scholte waves between 1 and 20 Hz. The modeling shows that the S-wave velocity varies from 195 to 350 m/s in the first 16 m of the uppermost layer. Depths levels of high S-wave impedance contrasts compare well to the layer depth derived from a P-wave analysis as well as from drilling data. As expected, the P- to S-wave velocity ratio is very high in the uppermost 16 m of the seafloor and the Poisson ratio is nearly 0.5. Depth levels of high S-wave impedance contrasts are comparable to the layer depth derived from drilling data

10041 Abstracts Collection -- Perspectives Workshop: Digital Social Networks

From 24.01.2010 to 29.01.2010, the Dagstuhl Seminar 10041 ``Perspectives Workshop: Digital Social Networks\u27\u27 was held in Schloss Dagstuhl ~--~ Leibniz Center for Informatics. During the seminar, several participants presented their current research, and ongoing work and open problems were discussed. Abstracts of the presentations given during the seminar as well as abstracts of seminar results and ideas are put together in this paper. The first section describes the seminar topics and goals in general. Links to extended abstracts or full papers are provided, if available

Adaptive Methods to Improve Self-Localization in Robot Soccer

This paper shows adaptive strategies to improve the reliability and performance of self-localization in robot soccer with legged robots. Adaptiveness is the common feature of the presented algorithms and has proved essential to enhance the quality of localization by a new classi cation technique, essential to increase the con dence level of internal information about the environment by extracting reliability information and by communicating them via parameterizable acoustic communication, and essential to circumvent manual implementations of walking patterns by evolving them automatically

Using Artificial Neural Networks to Construct a Meta-Model for the Evolution of Gait Patterns

In this paper we suggest a novel method to approximate the fitness function of a genetic programming approach in order to develop fast and stable gait patterns for a quadruped robot. Therefore, gait patterns are classified by so called Signal Space Detectors. We show how a Signal Space Detector can extract information about the reliability of a classification. Finally, we demonstrate how this information can be used to replace conventional time-consuming fitness modules like real-world tournaments or offline simulations

Learning Fast Walking Patterns with Reliable Odometry Information for Four-Legged Robots

In this paper we describe a way to control and learn walking patters for a four-legged robot which result in very fast and stable omnidirectional walks with accurate odometry information. The fastest forward walk which was learned on a Sony Aibo ERS 7 with this approach reaches more than 50 cm/s. This is more than 25 % faster than the fastest published walk found by any RoboCup team so far. The fast and manoeuvrable walk contributed a lot to the good overall performance of our team and helped to win all attended RoboCup competitions in 2005. I

Robust color classification for robot soccer

Abstract. This paper presents an adaptive approach to improve the reliability and performance of color classification. Therefore, we transform the camera-data from YUV into a novel chrominance space. Thereby, an optimized transformation function is given by an evolutionary algorithm. The novel idea is, not to adapt the thresholds that define a specific color region, but to evolve an optimal chrominance space transformation. In the novel chrominance space, the color regions are located in easy-toseparate subspaces which reduces the algorithmic complexity of color segmentation and improves classification accuracy significantly.