Browsing by Subject "Low SNR"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    Çokyollu kanal parametre kestirimi için yeni bir dizilim sinyal işleme tekniği
    (IEEE, 2007-06) Güldoǧan, Mehmet Burak; Arıkan, Orhan
    Bu bildiride, çarpraz belirsizlik işlevinin kullanıldığı yeni bir dizilim sinyal işleme tekniği önerilmektedir. Geliştirilen teknik bir algılayıcı dizilimine gelen sinyallerden herbirinin geliş yönünü (GY), zaman gecikmesini Doppler kaymasını ve genliğini dürümlü bir sekilde kestirir. Önerilen Çarpraz Belirsizlik İşlevi - Yön Bulma (ÇBI-YB) tekniği ile Çoklu Sinyal Sınıflandırması (MUSIC) algoritmasının performansları sentetik sinyaller kullanılarak kök Ortalama Karesel Hata (kOKH) cinsinden değişik işaret Gürültü Oranı (İGO) değerleri için karşılaştırılmıştır. Önerilen tekniğin başarımı kayıt edilmiş çokyollu yüksek-enlem iyonosfer verileri üzerinde irdelenmiştir. Elde edilen sonuçlar, düşük İGO değerlerinde dahi çokyollu sinyal kaynaklarını ayırmada önerilen ÇBİ-YB tekniğinin ciddi başarım artışı sağladığını göstermektedir.
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    A complexity-reduced ML parametric signal reconstruction method
    (2011) Deprem, Z.; Leblebicioglu, K.; Arkan O.; Çetin, A.E.
    The problem of component estimation from a multicomponent signal in additive white Gaussian noise is considered. A parametric ML approach, where all components are represented as a multiplication of a polynomial amplitude and polynomial phase term, is used. The formulated optimization problem is solved via nonlinear iterative techniques and the amplitude and phase parameters for all components are reconstructed. The initial amplitude and the phase parameters are obtained via time-frequency techniques. An alternative method, which iterates amplitude and phase parameters separately, is proposed. The proposed method reduces the computational complexity and convergence time significantly. Furthermore, by using the proposed method together with Expectation Maximization (EM) approach, better reconstruction error level is obtained at low SNR. Though the proposed method reduces the computations significantly, it does not guarantee global optimum. As is known, these types of non-linear optimization algorithms converge to local minimum and do not guarantee global optimum. The global optimum is initialization dependent. © 2011 Z. Deprem et al.