BİLGİSAYAR SİMÜLASYON ÖRNEKLERİ – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Basitleştirilmiş Dizi Yapılandırma Tabanlı GSC-SSF Yöntemi
Döngüsel-durağan sinyallerin iki boyutlu (2-D) varış yönünü (DOA) tahmin etmek için yeni bir basitleştirilmiş dizi konfigürasyonu tabanlı yöntem sunulmaktadır. Sensör çıkışlarının döngüsel korelasyon fonksiyonlarından oluşturulan sözde veri Matrislerinin öz ayrıştırılmasıyla önerilen yöntem sadece geniş bant değil aynı zamanda dar bant sinyallere de uygulanabilir. Ayrıca, 2-D DOA’lar, 2-D arama veya parametre eşleştirme prosedürleri olmadan tahmin edilebilir. Bilgisayar simülasyonları, yöntemimizin yeteneklerini gösterir.
Son yıllarda, döngüsel yaklaşım kaynak konumu problemlerine yaygın olarak uygulanmaktadır. Çoğu iletişim sinyali tarafından sergilenen ikinci derece döngüsel durağanlık özelliklerinden yararlanarak, döngüsel yöntemler diğer ortak bant parazitlerinin ve arka plan gürültülerinin etkisini sıfırlayabilir veya büyük ölçüde azaltabilir. Dolayısıyla geleneksel yöntemlerle karşılaştırıldığında daha iyi performanslar elde edilebilir.
Ayrıca, sensör çıkışlarının döngüsel korelasyon fonksiyonlarını manipüle ederek, sinyalin zamansal gecikmesi, sinyalin bant genişliğinden bağımsız olarak karşılık gelen döngüsel korelasyon fonksiyonunun bir faz kaymasına dönüştürülebilir. Bu özelliği kullanarak, geniş bant sinyal varış yönü (DOA) tahmini için birkaç döngüsel yöntem önerildi.
Ancak bu yöntemler yalnızca bir düzlemde bulunan kaynakların yönlerini çözebilir. Geniş bant sinyalleri için iki boyutlu (2-D) DOA tahmini sorununa gelince, çok az iş bulunabilir. Referans ikili paralel doğrusal diziyi kullanan bir 2-D genelleştirilmiş spektral korelasyon sinyali alt uzay uydurma (GSC-SSF) yöntemini sunar.
Bu yöntem, sözde bir DOA matrisi oluşturarak ve öz ayrıştırarak, 2 boyutlu arama ve parametre eşleştirme prosedürlerini önler. Oysa GSC-SSF yöntemi tarafından kullanılan iki özdeş alt dizi konfigürasyonu, donanım ve hesaplama açısından maliyetlidir.
Buna göre, Ref. ile aynı performansın elde edilebileceği, ancak çok daha az sensörle elde edilebileceği basitleştirilmiş bir dizi konfigürasyonu sunar. Yöntem, 2-D DOA tahminini elde etmek için döngüsel otomatik korelasyon fonksiyonunu kullanır. Ancak, bazı gerçek ortamlarda elde edilen sınırlı gözlemler nedeniyle, farklı sensör çıktılarının döngüsel çapraz korelasyonlarının, gürültü bastırmada aynı sensör çıktılarının döngüsel otomatik korelasyonlarından daha iyi performans gösterdiğini fark ettik.
Bu nedenle, önceki çalışmamızda, geniş bantlı döngüsel durağan sinyaller için komşu sensör çıkışlarına dayalı yöntemin döngüsel çapraz korelasyon fonksiyonu önerilmiştir.
Bu yazıda, genelleştirilmiş basitleştirilmiş dizi konfigürasyonu tabanlı GSC-SSF yöntemi önerilmiştir. GSC-SSF yöntemi ile kullanılan ikili paralel dizi ile karşılaştırıldığında, önerilen basitleştirilmiş dizilim daha az sensör gerektirir ve buna bağlı olarak pratik uygulamalarda karşılaşılabilecek paralellik ve tutarlılıktaki sensör eşleştirme sorunlarını azaltır.
Önerilen yöntem, sensör çıktılarının döngüsel korelasyon fonksiyonlarından uygun şekilde yararlanarak, DOA matrisinin oluşturulduğu temel olarak iki döner değişmez “sözde veri” matrisi oluşturur. Daha sonra, DOA matrisinin öz ayrıştırılmasıyla DOA’lar tahmin edilebilir. Ayrıca, bu makale, her iki yöntemin de önerilen genelleştirilmiş yöntemin sadece özel durumları olduğunu göstermektedir.
Döngüsel durağanlık kavramlarının temel bir incelemesini sunar. Bölüm III’te önce basitleştirilmiş dizi konfigürasyonu tanıtılır ve ardından döngüsel korelasyon fonksiyonuna dayalı uygun bir matematiksel model oluşturulur. Bölüm IV ve V’de, 2 boyutlu DOA’yı belirli adımlarla tahmin etmek için yeni bir yöntem öneriyoruz ve sensör sayısının düştüğü durumları tartışıyoruz. Son olarak, önerilen yöntemin performanslarını değerlendirmeyi amaçlayan birkaç bilgisayar simülasyonu gerçekleştirildi ve ardından makale sonuçlandırıldı.
Simülasyon Programları
Elektronik Simülasyon Programları
3D simülasyon programları
En iyi simülasyon programları
Eğitimde simülasyon örnekleri
Simülasyon Nedir
Simülasyon nasıl Yapılır
Simülasyon Testi Nedir
BİLGİSAYAR SİMÜLASYON ÖRNEKLERİ
DOA tahmin yeteneğini test etmek için bilgisayar simülasyonları önerilen yöntem gerçekleştirilmiştir. Burada kullanılanlar, alınan sinyallerin eşlenik döngüselliğine dayanmaktadır.
M – elemanlı bir alt diziden ve gösterildiği gibi 4 kılavuz sensörden oluşan önerilen basitleştirilmiş diziyi düşünün. Karmaşık ilave beyaz Gauss gürültüsünün (AWGN) döngüsel otomatik korelasyon matrisi, döngü frekansı 0 için σ 2 I’e ve diğerleri için sıfıra eşittir. Aksi belirtilmedikçe, DOA tahminlerinin istatistikleri 400 bağımsız denemeye dayalı olarak hesaplanmıştır.
İlk simülasyonda önerilen yöntemin doğruluğu test edilmiştir. (65o,80o)’den bir geniş bant SOI’nin geldiğini ve hiçbir girişimin olmadığını varsayın. SOI, baud hızı fb =1 Mb/s ve taşıyıcı frekansı f0 = 3 MHz olan bir BPSK sinyalidir. BPSK sinyali 2 f0 + kfb için ikinci mertebeden eşlenik siklodurağanlık gösterdiğinden, çevrim frekansı 2 f0 olarak ayarlanır.
Örnek numarası 4096 ve sahte anlık görüntüler 400’dür. Şekil 3 ve Şekil 4, sinyal-gürültü oranının (SNR) önerilen yöntemin 2 boyutlu DOA tahmin sonuçlarını l = 0 ve l = ile nasıl etkilediğini göstermektedir. 1 sırasıyla. Yöntemin performansı, ortalama karekök hatası (RMSE) ile ölçülür.
Simülasyon sonuçlarından da anlaşılacağı gibi l = 1 ile önerilen yöntem, l = 0 olan yönteme göre daha doğru tahminler sağlamaktadır. Ayrıca, M alt dizi sayısı 7’den 10’a yükselirken, iki yöntemin her ikisi de αk tahmin performanslarını geliştirir, ancak βk tahmin yeteneği hakkında neredeyse hiçbir şeye yardımcı olmaz.
Üçüncü simülasyonda, önerilen yöntemin sinyal seçiciliği doğrulanmıştır. İki sinyalin sensör dizisine çarptığını varsayın. Biri (65o,80o)’den gelen bir SOI, diğeri (80o,120o)’dan gelen bir girişim. Her ikisi de aynı taşıyıcı frekansına sahiptir f0 . Yalnızca SOI, α = 2 f0’da eşlenik siklodurağanlık sergiler. M, 10’a ayarlanmıştır ve SNR= – 5 dB.
Örnek numarası 4096 ve sahte anlık görüntüler 400’dür. Şekil 7, 200 bağımsız denemede l = 1 ile önerilen yöntemin ortak DOA tahmin sonuçlarını göstermektedir. Şekil 6’dan görülebileceği gibi, önerilen yöntem yalnızca SOI’nin 2-D DOA’sını tahmin eder ve girişimi bastırır. Bu simülasyon, önerilen yöntemin iyi bir sinyal seçiciliği sağladığını göstermektedir.
SONUÇLAR
Bu yazıda, 2-D DOA tahmin yöntemini temel alan genelleştirilmiş basitleştirilmiş bir dizi konfigürasyonu sunduk. Bu yöntem, zamansal ve uzamsal özellikleri etkin bir şekilde birleştirir, bu da yöntemin hem dar bant hem de geniş bant sinyallere uygulanabilirliğini sağlar. Teorik analiz ve simülasyon sonuçları, önerilen yöntemin daha iyi sinyal seçiciliğine ve gürültü bastırmada daha iyi performansa sahip olduğunu kanıtlamıştır. Ayrıca, önerilen yöntem herhangi bir 2 boyutlu arama gerektirmez ve 2 boyutlu parametreler otomatik olarak eşleştirilebilir, bu da büyük hesaplama probleminin üstesinden gelinebileceği anlamına gelir.
3D simülasyon programları Eğitimde simülasyon örnekleri Elektronik Simülasyon Programları En iyi simülasyon programları Simülasyon nasıl yapılır Simülasyon Nedir Simülasyon Programları Simülasyon Testi Nedir