“Data exchange” service offers individual users metadata transfer in several different formats. Citation formats are offered for transfers in texts as for the transfer into internet pages. Citation formats include permanent links that guarantee access to cited sources. For use are commonly structured metadata schemes : Dublin Core xml and ETUB-MS xml, local adaptation of international ETD-MS scheme intended for use in academic documents.
Autorstvo-Nekomercijalno-Bez prerade 3.0 Srbija (CC BY-NC-ND 3.0)
Academic metadata
Phd. theses
Tehnicko-tehnološke nauke
doktor nauka - elektrotehnika i računarstvo
Univerzitet Crne Gore
Elektrotehnički fakultet
Studijski program Elektronika
Other Theses Metadata
Parameters estimation based on the time-frequency domain decomposition with application to radar signals
[M. Daković]
PDF/A (114 pages)
Elektrotehnika/Digitalna obrada signala - Electrical engineering/Digital signal Processing
Datum odbrane: 31.10.2005.
Stanković, Ljubiša, 1960- (mentor)
Kovačević, Branko (član komisije)
Đurović, Igor, 1971- (član komisije)
Stanković, Srđan, 1964- (član komisije)
Thayaparan, Thayananthan (član komisije)
Vremensko-frekvencijska analiza signala je oblast u okviru obrade signala koja svakim danom nalazi sve više primjena, prvenstveno zahvaljujući razvoju teorijskih metoda analize i napredovanju mikroprocesorskih sistema koji danas mogu u realnom vremenu da obavljaju numerički veoma komplikovane zadatke.
Osnovni cilj istraživanja objedinjenih u ovoj tezi je primjena vremensko-frekvencijske analize signala u estimaciji parametara signala. Glavni rezultat istraživanja je metod dekompozicije složenih signala, čije su karakteristike detaljno analizirane. Metod je primjenjiv na analizu radarskih signala, pri čemu spektar mogućih primjena svakako nije ograničen isključivo na radarske signale.
Rezultati istraživanja su u tezi izloženi kroz četiri poglavlja i zaključak.
U uvodnom poglavlju teze date su osnovne definicije signala i Furijeove transformacije. U drugom poglavlju definisani su osnovni pojmovi vremensko-frekvencijske analize. Nakon toga navedeni su prikazi metoda vremensko-frekvencijske analize, sa posebnim naglaskom na spektrogram, Wignerovu distribuciju i S-metod.
Treće poglavlje se bavi metodima estimacije parametara signala. U okviru ovog poglavlja teorijski je izveden metod dekompozicije signala baziran na S-metodu, sopstvenim vrijednostima i sopstvenim vektorima na odgovarajući način formirane matrice. Pored toga definisan je i vremensko-frekvencijski zasnovan metod za detekciju determinističkog nestacionarnog signala u prisustvu jakog šuma.
U četvrtom poglavlju analiziraju se radarski signali. Izveden je model radarskog signala, analizirani signali dobijeni na osnovu modela kao i eksperimentalno dobijeni radarski signali. Osnovni rezultati prikazani u tezi sumirani su u zaključku.
Time-frequency signal analysis is an important part of signal analysis, with many novel applications mainly due to development of the theoretical methods and improvements in microprocessor technology. Modern microprocessors are able to solve very complex tasks in real-time.
Main research topic, presented in this thesis, is time-frequency signal analysis application to signaPs parameters estimation. The main result is method for multicomponent signal decomposition. The presented decomposition method is applicable, but not restricted, to the radar signals analysis.
Thesis is organized as follows:
Basic definitions, and Fourier transform are presented in Chapter 1. Chapter 2 presents basic definitions and methods in time-frequency signal analysis. Among many time-frequency analysis tools, Spectrogram, Wigner distribution and S-method are thoroughly explained.
Parameter estimation methods are presented in Chapter 3. Decomposition method based on the S-method and decomposition of an appropriately formed matrbc to the eigenvalues and eigenvectors is theoretically derived. Furthermore, time-frequency based method for nonstationary signal detection in presence of high noise is developed.
The model of radar signals is presented in Chapter 4. Methods described in the third chapter are applied to the simulated and experimental radar signals. Short description of the main results is given in the conclusion.
Digital signal Processing, time-frequency signal analysis,
signal decomposition, eigenvalues, eigenvectors
621.396.96:004.4(043.2)
Serbian
7998989
Tekst.
Vremensko-frekvencijska analiza signala je oblast u okviru obrade signala koja svakim danom nalazi sve više primjena, prvenstveno zahvaljujući razvoju teorijskih metoda analize i napredovanju mikroprocesorskih sistema koji danas mogu u realnom vremenu da obavljaju numerički veoma komplikovane zadatke.
Osnovni cilj istraživanja objedinjenih u ovoj tezi je primjena vremensko-frekvencijske analize signala u estimaciji parametara signala. Glavni rezultat istraživanja je metod dekompozicije složenih signala, čije su karakteristike detaljno analizirane. Metod je primjenjiv na analizu radarskih signala, pri čemu spektar mogućih primjena svakako nije ograničen isključivo na radarske signale.
Rezultati istraživanja su u tezi izloženi kroz četiri poglavlja i zaključak.
U uvodnom poglavlju teze date su osnovne definicije signala i Furijeove transformacije. U drugom poglavlju definisani su osnovni pojmovi vremensko-frekvencijske analize. Nakon toga navedeni su prikazi metoda vremensko-frekvencijske analize, sa posebnim naglaskom na spektrogram, Wignerovu distribuciju i S-metod.
Treće poglavlje se bavi metodima estimacije parametara signala. U okviru ovog poglavlja teorijski je izveden metod dekompozicije signala baziran na S-metodu, sopstvenim vrijednostima i sopstvenim vektorima na odgovarajući način formirane matrice. Pored toga definisan je i vremensko-frekvencijski zasnovan metod za detekciju determinističkog nestacionarnog signala u prisustvu jakog šuma.
U četvrtom poglavlju analiziraju se radarski signali. Izveden je model radarskog signala, analizirani signali dobijeni na osnovu modela kao i eksperimentalno dobijeni radarski signali. Osnovni rezultati prikazani u tezi sumirani su u zaključku.