Birleşik sezim ve kestirim sistemlerinin gürültü ile geliştirilmesi

Date
2014-04
Advisor
Supervisor
Co-Advisor
Co-Supervisor
Instructor
Source Title
22nd Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2014 - Proceedings
Print ISSN
Electronic ISSN
Publisher
IEEE
Volume
Issue
Pages
1059 - 1062
Language
Turkish
Type
Conference Paper
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Series
Abstract

Belirli koşullar altında, optimal olmayan bazı sezici ve kestiricilerin performansını girdilerine gürültü ekleyerek geliştirmek mümkündür. Bu çalışmada, birleşik bir sezim ve kestirim sisteminin gürültü eklenerek geliştirilmesi incelenmektedir. Sistem performansının maksimizasyonu bir optimizasyon problemi olarak tanımlanmaktadır. Optimal toplanır gürültü dağılımının istatiksel özellikleri belirlenmektedir. Sistem performansının gürültü ile iyileştirilemeyeceği bir koşul elde edilmektedir.Önerilen optimizasyon probleminin, bir doğrusal programlama (DP) problemi olarak yaklaşımı sunulmaktadır. Bir sayısal örnek üzerinde, kuramsal bulguları desteklemek amacıyla, gürültü eklenmiş sistem ile orijinal sistemin performansları karşılaştırılmaktadır.


Adding noise to inputs of some suboptimal detectors or estimators can improve their performance under certain conditions. In this study, a noise enhanced joint detection and estimation system is investigated. Maximization of the system performance is defined as an optimization problem. Statistical characterization of the optimal additive noise distribution is determined. A condition under which performance of the system cannot be improved is obtained. The proposed optimization problem is approximated as a linear programming (LP) problem. With an illustrative numerical example, a performance comparison between the noise enhanced system and the original system is performed to support the theoretical analysis. © 2014 IEEE.

Course
Other identifiers
Book Title
Keywords
Detection, Estimation, Linear programming, Noise enhanced detection and estimation, Error detection, Estimation, Linear programming, Numerical methods, Signal processing, Joint detection, Noise distribution, Noise enhancement, Noise-enhanced detection, Optimization problems, Original systems, Performance comparison, Statistical characterization, Optimization
Citation
Published Version (Please cite this version)