Таблица | Карточка | RUSMARC | |
Разрешенные действия: –
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа: Анонимные пользователи Сеть: Интернет |
Аннотация
Данная работа посвящена обработке сигналов межмодовых волоконно-оптических интерферометров. Для повышения эффективности обработки сигналов межмодовых волоконно-оптических интерферометров было предложено использование метода MUSIC. Показано, что применение традиционных методов оценки количества сигнальных компонент приводит к некорректной работе метода MUSIC. Была исследована возможность использования машинного обучения для нахождения количества сигнальных компонент в методе MUSIC. Было показано влияние преобразований, производимых над собственными числами ковариационной матрицы, обрабатываемого сигнала на точность определение количества сигнальных компонент. В качестве оптимального, было выбрано логарифмирование собственных чисел ковариационной матрицы перед подачей их на вход нейронной сети. Экспериментально продемонстрировано преимущество метода MUSIC при обработке сигналов межмодового интерферометра перед преобразованием Фурье. Результаты могут быть востребованы, как для обработки сигналов других волоконно-оптических датчиков, так и многокомпонентых сигналов другой природы, например радиолокационных.
The given work is devoted to signal processing of multimode fiber-optic interferometers. To increase the efficiency of signal processing of multimode fiber- optic interferometers, it was proposed to use the MUSIC method. It is shown that the use of traditional methods for assessing the number of signal components leads to incorrect operation of the MUSIC method. The possibility of using machine learning to find the number of signal components in the MUSIC method was investigated. The influence of transformations performed on the eigenvalues of the covariance matrix of the processed signal on the accuracy of determining the number of signal components was shown. The logarithm of the eigenvalues of the covariance matrix before feeding them to the input of the neural network was chosen as the optimal one. The advantage of the MUSIC method in the processing of signals from a multimode interferometer over the Fourier transform has been experimentally demonstrated. The results can be in demand both for processing signals from other fiber-optic sensors and multicomponent signals of a different nature, for example, radar signals.
Права на использование объекта хранения
Место доступа | Группа пользователей | Действие | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все | |||||
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ | |||||
Интернет | Анонимные пользователи |
Статистика использования
Количество обращений: 13
За последние 30 дней: 0 Подробная статистика |