Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Wykrywanie zdarzeń awaryjnych w silnikach indukcyjnych na podstawie analizy danych z rejestratorów zakłóceń

Sajewicz Dariusz, Łaguna Wojciech, Chmielak Waldemar

Przegląd Elektrotechniczny

|

2023

|

R. 99, nr 1

207--210

PL

Celem artykułu jest wykazanie skuteczności nowo opracowanych metod detekcji uszkodzeń opartych na analizie danych z rejestratorów zakłóceń. W trakcie prac badawczych wyekstrahowano najbardziej istotne cechy sygnałów prądów w dziedzinie częstotliwości. Pozyskane cechy stanowiły podstawę budowy probabilistycznego klasyfikatora zdarzeń awaryjnych. Detekcja uszkodzeń dotyczy wykrywania: pękniętych prętów wirnika i stopnia jego degradacji oraz awarii łożysk na wale silnika. Przeprowadzone badania potwierdzają wysoką skuteczność wykrywania uszkodzeń we wszystkich rozpatrywanych obszarach.

EN

The aim of this paper is to demonstrate the effectiveness of developed fault detection methods based on the analysis of data from fault recorders. During the research work, the most significant features of current signals in the frequency domain were extracted. The extracted features provided the base for building a probabilistic classifier of fault incidents. The fault detection concerned the detection of cracked rotor cages and the degree of its degradation as well as the failure of bearings on the motor shaft. The conducted research confirms the high efficiency of detection faults in all areas concerned.

2

Automatic detection of Alzheimer's disease based on artificial intelligence

Benba Achraf, Abdelilah Kerchaoui

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

|

2023

|

T. 13, nr 1

18--21

EN

Alzheimer's disease is a neurodegenerative disease that progressively destroys neurons through the formation of platelets that prevent communication between neurons. The study carried out in this project aims to find a precise and relevant diagnostic solution based on artificial intelligence and which helps in the early detection of Alzheimer's disease in order to stop its progression. The study went through a process of processing MRI images followed by training of three deep learning algorithms (VGG-19, Xception and DenseNet121) and finally by a step of testing and predicting the results. The results of the accuracy metric obtained for the three algorithms were respectively 98%, 95%, 91%.

PL

Choroba Alzheimera jest chorobą neurodegeneracyjną, która stopniowo niszczy neurony poprzez tworzenie płytek krwi, które uniemożliwiają komunikację między neuronami. Badania prowadzone w ramach tego projektu mają na celu znalezienie precyzyjnego i trafnego rozwiązania diagnostycznego opartego na sztucznej inteligencji, które pomoże we wczesnym wykryciu choroby Alzheimera w celu zatrzymania jej postępu. Badanie przeszło przez proces przetwarzania obrazów MRI, po którym następowało szkolenie trzech algorytmów głębokiego uczenia (VGG-19, Xception i DenseNet121), a na koniec etap testowania i przewidywania wyników. Wyniki metryki dokładności otrzymane dla trzech algorytmów wyniosły odpowiednio 98%, 95%, 91%.

3

Efficient Covid-19 disease diagnosis based on cough signal processing and supervised machine learning

Bensid Khaled, Lati Abdelhai, Benlamoudi Azeddine, Ghouar Brahim Elkhalil, Senoussi Mohammed Larbi

Diagnostyka

|

2023

|

Vol. 24, No. 1

art. no. 2023103

EN

The spread of the coronavirus has claimed the lives of millions worldwide, which led to the emergence of an economic and health crisis at the global level, which prompted many researchers to submit proposals for early diagnosis of the coronavirus to limit its spread. In this work, we propose an automated system to detect COVID-19 based on the cough as one of the most important infection indicators. Several studies have shown that coughing accounts for 65% of the total symptoms of infection. The proposed system is mainly based on three main steps: first, cough signal detection and segmentation; second, cough signal extraction; and third, three techniques of supervised machine learning-based classification: Support Vector Machine (SVM), KNearest Neighbours (KNN), and Decision Tree (DT). Our proposed system showed high performance through good accuracy values, where the best accuracy for classifying female coughs was 99.6% using KNN and 88% for males using SVM.

4

End-to end decision support system for sleep apnea detection and Apnea-Hypopnea Index calculation using hybrid feature vector and Machine learning

Arslan Recep Sinan, Ulutas Hasan, Köksal Ahmet Sertol, Bakir Mehmet, Çiftçi Bülent

Biocybernetics and Biomedical Engineering

|

2023

|

Vol. 43, no. 4

684--699

EN

Sleep apnea is a disease that occurs due to the decrease in oxygen saturation in the blood and directly affects people’s lives. Detection of sleep apnea is crucial for assessing sleep quality. It is also an important parameter in the diagnosis of various other diseases (diabetes, chronic kidney disease, depression, and cardiological diseases). Recent studies show that detection of sleep apnea can be done via signal processing, especially EEG and ECG signals. However, the detection accuracy needs to be improved. In this paper, a ML model is used for the detection of sleep apnea using 19 static sensor data and 2 dynamic data (Sleep score and Arousal). The sensor data is recorded as a discrete signal and the sleep process is divided into 4.8 M segments. In this work, 19 different sensor data sets were recorded with polysomnography (PSG). These data sets have been used to perform sleep scoring. Then, arousal status marking is done. Model training was carried out with the feature vector consisting of 21 data obtained. Tests were performed with eight different machine learning techniques on a unique dataset consisting of 113 patients. After all, it was automatically determined whether people were diseased (a kind of apnea) or healthy. The proposed model had an average accuracy of 97.27%, while the recall, precision, and f-score values were 99.18%, 95.32%, and 97.20%, respectively. After all, the model that less feature engineering, less complex classification model, higher dataset usage, and higher classification performance has been revealed.

5

An EEG mobile device as a game controller

Dawid Aleksander, Buchwald Paweł

TASK Quarterly : scientific bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk

|

2021

|

Vol. 25, No 4

397--407

EN

In this work the real-time control of computer games was explored by a single elec-trode mobile electroencephalography (EEG) device with a Bluetooth interface. The amplitudevariation in the two frequency bands of 4-12 Hz and 60-200 Hz was selected as the real-timecontrol parameter. The frequency-domain of a raw EEG signal was calculated using the discreteFourier transform. The time-dependent signal samples equal to 512, 1024, and 2048 time pointsin size were used in our research. The well-known classic Pong game was used to try out ourcontroller. The developed software handles communication with the device and real-time gamerendering. The .NET Framework with the C# programming language was used as a develop-ment tool. 50 gameplay trials were made for each controller setup. The obtained results arepromising for the possible use of the device in real-time communication with computer devicesfor people with hand disabilities.

6

A new measurement system to determine stiffness distribution in machine tool workspace

Pawełko Piotr, Jastrzębski Daniel, Parus Arkadiusz, Jastrzębska Joanna

Archives of Civil and Mechanical Engineering

|

2021

|

Vol. 21, no. 2

157--168

EN

This paper presents an innovative system determining machine tool quasi-static stiffness in machining space, so-called Stiffness Workspace System (SWS). The system allows for the assessment of the accuracy of a machine which has become a vital aspect over past years for machine tool manufacturers and users. Since machine tools static stiffness is one of the main criteria using to evaluate the machines' quality, it is crucial to highlight the relevance of experimental and analytical stiffness determination methods. Therefore, the proposed method is applied to estimate the spatial variation of static stiffness in the machine tool workspace. This paper describes the SWS system-its design, working principle, mounting conditions and signal processing. The major advantage of the system is the capability to apply forces of controlled magnitude and orientation as well as simultaneously measure the resulting displacements. The obtained results give possibility to estimate and evaluate static stiffness coefficients depending on the position and direction under loaded conditions. The results confirm the validity of the analyses of spatial stiffness distribution in the machine workspace.

7

Automated detection of Parkinson's disease using minimum average maximum tree and singular value decomposition method with vowels

Tuncer Turker, Dogan Sengul, Acharya Udyavara Rajendra

Biocybernetics and Biomedical Engineering

|

2020

|

Vol. 40, no. 1

211--220

EN

In this study, a novel method to automatically detect Parkinson's disease (PD) using vowels is proposed. A combination of minimum average maximum (MAMa) tree and singular value decomposition (SVD) are used to extract the salient features from the voice signals. A novel feature signal is constructed from 3 levels of MAMa tree in the preprocessing phase. The SVD operator is applied to the constructed signal for feature extraction. Then 50 most distinctive features are selected using relief feature selection technique. Finally, k nearest neighborhood (KNN) with 10-fold cross validation is used for the classification. We have achieved the highest classification accuracy rate of 92.46% using vowels with KNN classifier. The dataset used consists of 3 vowels for each person. To obtain individual results, post processing step is performed and best result of 96.83% is obtained with KNN classifier. The proposed method is ready to be tested with huge database and can aid the neurologists in the diagnosis of PD using vowels.

8

A new numerical approach for DNA representation using modified Gabor wavelet transform for the identification of protein coding regions

Raman Kumar M., Vaegae Naveen Kumar

Biocybernetics and Biomedical Engineering

|

2020

|

Vol. 40, no. 2

836--848

EN

The fundamental step in genomic signal processing applications is to assign mathematical descriptor to nucleotides {A, T, G, C} of DNA molecule for discrete representation. The discrete representation should replicate biological information of gene when analyzed with digital signal processing tools. In this aspect, a novel binary representation of DNA sequence by combining structural and chemical information of original DNA sequence has been proposed for the identification of protein coding regions of eukaryotes. The identification model comprises two stages, mainly, numerical encoding in first stage, and analysis of biological behavior through digital signal processing algorithms in second stage. In the first stage, a new numerical encoding method based on Walsh codes of order-4 is proposed to obtain 1-D binary discrete sequence. In the second stage, the modified Gabor wavelet transform (MGWT) is employed on the discretized DNA sequence for spectrum analysis. The optimal gene numerical encoding and multiresolution approach of MGWT has readily identified the structures of coding regions of unknown gene sequences. The proposed model is validated by analyzing prediction efficiency in terms of statistical metrics such as sensitivity, specificity, accuracy on both sequence and data base level. Furthermore, the results are compared by plotting receiver operating curves (ROC) for all classification thresholds for the state-of-art encoding methods. Area under curve (AUC) value of 0.86 at sequence level and 0.84 at database level is achieved. Performance metrics indicate that the proposed encoding method exhibits relatively better performance than other numerical encoding methods.

9

A comparative analysis of signal processing and classification methods for different applications based on EEG signals

Khosla Ashima, Khandnor Padmavati, Chand Trilok

Biocybernetics and Biomedical Engineering

|

2020

|

Vol. 40, no. 2

649--690

EN

Electroencephalogram (EEG) measures the neuronal activities in the form of electric currents that are generated due to the synchronized activity by a group of specialized pyramidal cells inside the brain. The study presents a brief comparison of various functional neuroimaging techniques, revealing the excellent neuroimaging capabilities of EEG signals such as high temporal resolution, inexpensiveness, portability, and non-invasiveness as compared to the other techniques such as positron emission tomography, magnetoencephalogram, func-tional magnetic resonance imaging, and transcranial magnetic stimulation. Different types of frequency bands associated with the brain signals are also being summarized. The main purpose of this literature survey is to cover the maximum possible applications of EEG signals based on computer-aided technologies, ranging from the diagnosis of various neurological disorders such as epilepsy, major depressive disorder, alcohol use disorder, and dementia to the monitoring of other applications such as motor imagery, identity authentication, emotion recognition, sleep stage classification, eye state detection, and drowsiness monitoring. After reviewing them, the comparative analysis of the publicly available EEG datasets and other local data acquisition methods, preprocessing techniques, feature extraction methods, and the result analysis through the classification models and statistical tests has been presented. Then the research gaps and future directions in the present studies have been summarized with the aim to inspire the readers to explore more opportunities on the current topic. Finally, the survey has been completed with the brief description about the studies exploring the fusion of brain signals from multiple modalities.

10

The enhanced method of a spectrum’s window estimation

Kulyk Yaroslav, Knysh Bohdan, Ivanov Yuryy, Poplavskyy Anatolii, Kotyra Andrzej, Denissova Nataliya, Ziyatbekova Gulzat

Przegląd Elektrotechniczny

|

2019

|

R. 95, nr 4

151--157

EN

In this paper is proposed the advanced method of the spectrum’s window estimation, which, in opposition to currently existing methods, uses the mean multiwindow estimation of the logarithm’ signal spectrum, which cause the more strict signal’s spectrum estimation and increasing the efficiency of the trash-hold methods of the signals estimation. Analyzing its efficiency is provided by the means of the numerical experiments and by the implementation of modeling the nets can program.

PL

W artykule przedstawiono zaawansowaną metodę estymacji okna widmowego, która wykorzystuje średnią wielookienkową estymację widma sygnału logarytmicznego. Analizowanie efektywności metody odbywa się za pomocą eksperymentów numerycznych oraz poprzez wdrożenie modelowania sieci z możliwością programowania.

11

Use of incremental decomposition and spectrogram in vibroacoustic signal analysis in knee joint disease examination

Dołęgowski M., Szmajda M., Bączkowicz D.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2018

|

R. 94, nr 7

162--166

EN

This paper presents two methods that enable indication of chosen dysfunction of knee joint: different stages of chondromalacia and osteoarthritis. The incremental decomposition of voltage in time and spectrogram were used. Both methods enable detection and identification of particular stages of knee joint dysfunction.

PL

W artykule zaprezentowano dwie metody umożliwiające wykrywanie wybranych dysfunkcji stawu kolanowego: różnych stadiów chondromalacji oraz choroby zwyrodniowej. Zastosowano metody badania rozkładów przyrostów przebiegów oraz spektrogram. Obydwie metody umożliwiają detekcję oraz identyfikację poszczególnych schorzeń.

12

Przetwarzanie i analiza sygnału elektrycznego z mięśni przy użyciu komputerowego stanowiska pomiarowego

Krawiecki Z., Hulewicz A., Cichocki-Kaiser M.

Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering

|

2016

|

No. 88

35--45

PL

Autorzy artykułu opisują przetwarzanie i analizę zmierzonego sygnału elektrycznego z mięśni w odniesieniu do budowy funkcjonalnej komputerowego stanowiska pomiarowego. Komputerowe stanowisko pomiarowe zostało wykonane z części sprzętowej i programowej jako wirtualny przyrząd pomiarowy. Część sprzętowa realizuje zadania przetwarzania sygnału takie jak: kondycjonowanie, filtrowanie, konwersja na postać cyfrową i wizualizacja danych. Część programowa to: formatowanie danych, analiza sygnału, filtracja cyfrowa, przygotowanie wyników pomiarów do wizualizacji i archiwizacji oraz sterowanie aparaturą. W pracy szczególną uwagę zwrócono na blok analizy sygnału elektromiograficznego i realizowane funkcje związane z usuwaniem artefaktów, wyznaczaniem wartości bezwzględnej oraz wartości średniej i skutecznej napięcia sygnału.

EN

The authors of the article describe the processing and the analysis of the measured electrical signal from the muscles in relation to the functional construction of the computer measurement system. The computer measurement system was made of hardware and software as a virtual instrument. The hardware performs signal processing tasks such as: conditioning, filtering, conversion to digital form and data visualization. The software includes: formatting data, the signal analysis, digital filtration, preparing the measurement results to visualization and archiving and controlling the equipment. In this article, the particular attention has been paid to the block of the electromyographic signal analysis and the implemented functions related to the removal of the artifacts, the determination of absolute value and the effective value of the voltage signal.

13

Early stage of chronic kidney disease by using statistical evaluation of the previous measurement results

Akben S. B.

Biocybernetics and Biomedical Engineering

|

2016

|

Vol. 36, no. 4

626--631

EN

Chronic kidney disease (CKD) that causes the progressive losses in kidney functions is one of the major public health problems. Expert medical doctors can diagnose the CKD through symptoms, blood and urine tests in its early stages. However, the diagnosis of CKD might be difficult for expert medical doctors in case of the questionable measurement result. Therefore a new mathematical method that would be helpful to the expert medical doctors is required. It can be said that there is no studies related with automatic diagnosis of CKD in the literature. This study aims to remedy this shortcoming in the literature. In this study, for each of test and symptom values, averages of measurement results were calculated separately for healthy subjects and patients. Then the measured values were marked as ‘‘0’’ or ‘‘1’’ (healthy or patient) according to closeness to average values. Finally, the classification was performed by averaging the values marked for each subject. The success rate of the proposed method is between 96% and 98% according to the age ranges. In conclusion section of the study, how to implement the proposed method in real life is offered.

14

Problematyka przetwarzania parametrów uzyskanych z pokładowych rejestratorów eksploatacyjnych lotu

Bartosiewicz J., Stelmach A.

Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Transport

|

2014

|

z. 103

5--13

PL

Artykuł przedstawia zagadnienia związane z pozyskiwaniem parametrów lotu oraz przygotowaniem ich do późniejszego wykorzystania w modelowaniu i komputerowej identyfikacji. Przedstawiono zarys historyczny oraz zastosowanie pokładowych rejestratorów, ich budowę a także sklasyfikowano typy danych oraz rodzaje parametrów lotu. Wskazano na problemy, jakie mogą zaistnieć w procesie powstawania i przesyłania sygnału oraz w jaki sposób dokonuje się wstepnego przetwarzania zapisanych danych.

EN

The article presents the issues related to grathering flight data inside Flight Data Recorder and preparing them for further processing. transmitted signals, coming from numerous sensors and detectors on board can be deformed or disturbed. It is important to recognize invalid signals and transform them into real, adequate shape. the article contains construction of Flight Date Recorder, history of development and data types description as well.

15

Advanced Processing Techniques and Classification of Full-waveform Airborne Laser Scanning Data

Słota M.

Geomatics and Environmental Engineering

|

2014

|

Vol. 8, no. 2

85--95

EN

This article presents an overview of advanced processing techniques of full-waveform airborne laser scanning data. The well known processing methods, such as signal decomposition or correlation techniques, could not be sufficient for the processing of strongly deformed or complex reflected echo data. The first part of this paper describes the advanced processing techniques. The radiometric calibration procedure and advanced waveform decomposition methods, as well as algorithms for the detection of weak and overlapping echoes are presented. The second part focuses on the possibility of point cloud classification improvement based on full-waveform data. The usefulness of particular full-waveform parameters in the classification process is described.

PL

W artykule zamieszczono przegląd zaawansowanych technik przetwarzania pełnych profili energii zarejestrowanych przez systemy lidarowe. Popularne metody przetwarzania danych, takie jak dekompozycja sygnału czy metody korelacyjne, mogą się nie sprawdzić w sytuacjach, gdy odbity sygnał laserowy jest silnie zdeformowany lub gdy odległość pomiędzy dwoma echami jest mniejsza niż długość emitowanego impulsu. W pierwszej części publikacji opisano zaawansowane techniki przetwarzania zarejestrowanej, odbitej energii laserowej. Scharakteryzowano metodę kalibracji radiometrycznej sygnału, opisano zaawansowane techniki dekompozycji falek oraz metody detekcji słabych i nachodzących na siebie odbić. Część druga poświęcona została klasyfikacji chmury punktów ze szczególnym uwzględnieniem dodatkowych parametrów, wyznaczanych na podstawie profili energii. Opisana została przydatność poszczególnych parametrów w klasyfikacji.

16

Signal segmentation for operational regimes detection of heavy duty mining mobile machines - a statistical approach

Wyłomańska A., Zimroz R.

Diagnostyka

|

2014

|

Vol. 15, No. 2

33--42

EN

In the paper an automatic procedure for diagnostic signals segmentation is proposed. The purpose of the procedures is to detect/identify part of the signal, that is related to stationary operation regime of machine. Detection and parameterization of such events might help to improve efficiency of machine usage, for example to minimize number of segments and their duration for machine operation under idle mode or overload mode. It is proposed to use a procedures that are based on statistical analysis to estimate the critical point of the division in a structural change in a time series. Two measures have been proposed for critical points detection: the first one is based on testing of empirical moment of order two for time subseries with length k, second one is related to analysis of second order moment moving along the signal. These techniques have been validated using simulations and then applied to real data acquired from on board monitoring system developed for mobile mining machines (loaders are considered here). Results of application are discussed in the paper.

PL

W artykule przedstawiono procedury segmentacji sygnałów drganiowych. Cel opracowanych procedur jest związany z detekcją/identyfikacją fragmentów sygnału (segmentów) które związane są z różnymi trybami pracy maszyny jak na przykład bieg jałowy czy przeciążenie. Detekcja i parametryzacja tych segmentów pozwoli poprawić efektywność pracy tj. minimalizować czas pracy na biegu jałowym czy zapobiegać przyspieszonym procesom degradacji wynikającym z nieprawidłowego użytkowania maszyny. Zaproponowano dwie procedury bazujące na statystykach, które estymują punkt dzielący szereg czasowy na podprocesy o znaczących różnicach statystycznych. Pierwsza ze statystyk bazuje na badaniu zachowania empirycznego momentu rzędu 2 danej próby w oknie o długości k, druga jest analizą kroczącego drugiego momentu z próby. W pracy przedstawiono wyniki walidacji metody na sygnałach symulacyjnych oraz wyniki zastosowania procedur do sygnałów zarejestrowanych na górniczych maszynach samojezdnych pracujących w kopalni podziemnej.

17

Frequency Estimation Algorithms by Fusion Spectra of Multi-section Sinusoids

Xiao W., Tu Y., Liu L., Shen Y., Zhang L.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2013

|

R. 89, nr 3b

246--253

EN

For achieving a more precise frequency estimation of a short sinusoid at low SNR, a algorithm based on fusion spectra of Multi-section Sinusoids(M-sinusoids) was proposed. In order to solve the discontinuous phases problem of M-sinusoids, the Optimization Weighted-Accumulation (OW-A) spectrum was gained through weighted-accumulation spectra of M-sinusoids by the designed weighted factor. The correlation spectrum, which could inherit the narrow and high main-lobe of the OW-A spectrum, and the good noise immunity of the accumulation spectrum of M-sinusoids, was constructed by correlation OW-A spectrum and the accumulation spectrum. Therefore, higher precision frequency estimation could be obtained through spectral peak searching of the correlation spectrum. Moreover, in order to meet the high real-time demand in some fields, a fast algorithm of the proposed algorithm was put forward. This fast algorithm could reduce most computational cost of the proposed algorithm by the following techniques: design a fast DTFT algorithm, reduction dimensions of the weighted fusion spectrum matrix, 1/3 main-lodes correlation of the OW-A spectrum and the accumulation spectrum. Simulations demonstrate the superior performance of the proposed algorithms; the fast algorithm could reduce most calculation of the proposed algorithm with lowering a little frequency estimation precision, and it works better in very low SNR (SNR≤-13dB).

PL

W artykule zaproponowano algorytm estymacji częstotliwości krótkich fal sinusoidalnych o niskim zaszumieniu (SNR). Rozwiązanie bazuje na widmie fuzji M-częstotliowości sinusoid (M-sinusoids). W celu rozwiązania problemu nieciągłości faz M-sinusoid zastosowano współczynniki wagowe zawartości częstotliwości, co pozwoliło na ich optymalizację (ang. Optimization Weighted-Accumulation). Zastosowanie algorytmu pozwala na zwiększenie precyzji estymacji przy jednoczesnym zwiększeniu szybkości wykonania. Wyniki badań symulacyjnych potwierdzają skuteczność działania.

18

Akustyczny system rozpoznawania środowiska

Kornatowski E.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2013

|

R. 89, nr 5

257-259

PL

W artykule zaprezentowano system lokalizacji źródła dźwięku zbudowany z wykorzystaniem planarnej cztero – mikrofonowej matrycy mikrofonów. Rozwiązanie to może znaleźć zastosowanie w robotyce, w konstruowaniu samobieżnych robotów, jako jeden z elementów rozpoznawania otoczenia. Wyniki badań eksperymentalnych są niezwykle zachęcające. Błędy w lokalizacji źródła dźwięku wskazują na to, że proponowany system umożliwia lokalizację z precyzję niewiele gorszą niż ludzki słuch. Człowiek bowiem jest w stanie określić kąt azymutu akustycznego źródła z dokładnością ok. +/-6°.

EN

The paper offers a system for determination of sound source direction with a use of planar four - microphone matrix. This solution may be useful in design of robots, e.g. as one of the components for a recognition of surroundings. Obtained results of simulation tests are very encouraging. The errors shown in the paper prove that the system is able to localize the sound source direction as well as human ear. Based on sense of hearing, a human being is able to determine the azimuth within accuracy ca. +/-6°.

19

Transmisja i przetwarzanie sygnałów optycznych o wysokich przepływnościach wykorzystująca półprzewodnikowe wzmacniacze optyczne

Turkiewicz J. P.

Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika

|

2013

|

z. 192

3--142

PL

W niniejszej pracy przedstawiono badania nad możliwością poszerzenia wykorzystania półprzewodnikowych wzmacniaczy optycznych SOA w systemach optotelekomunikacyjnych. Badania objęły zastosowania wzmacniaczy SOA zarówno do transmisji sygnałów, jak i całkowicie optycznego przetwarzania sygnałów. W ramach pracy naukowo-badawczej przebadano możliwość realizacji systemów DWDM o uproszczonej budowie i dużej pojemności transmisyjnej, wykorzystujących wzmacniacze SOA. Przebadano najważniejsze ograniczenia transmisji w oknie telekomunikacyjnym 1310 nm i określono zależności między pojemnością a zasięgiem dla badanej klasy systemów transmisyjnych. Zrealizowano i przebadano eksperymentalny system transmisyjny DWDM 8x40 Gbit/s i 8x54 Gbit/s wykorzystując SOA na pasmo 1310 nm. Przedstawiony system transmisyjny może być wykorzystany zarówno do połączeń 400 G i 1000 G Ethernet, jak i dla potrzeb centrów gromadzenia oraz przetwarzania informacji. W dalszej części pracy zaproponowano i przebadano innowacyjną metodę konwencji formatu modulacji OOK-QAM. Przedstawiono zasadę działania konwertera formatu modulacji OOK-QAM. Przedstawiono zasadę działania konwertera formatu modulacji OOK-QAM wykorzystującego konwertery długości fali. Następnie zweryfikowano możliwość generacji sygnałów 16-QAM w konwerterze wykorzystującym dwie równolegle połączone struktury SOA-MZI. Określono wrażliwość generowania sygnałów 160 Gbit/s 16-QAM na typowe zniekształcenia w transmisji światłowodowej oraz możliwość ich wykorzystania w systemach transmisyjnych o bardzo wysokiej pojemności. Przeprowadzone badania potwierdziły poprawną generację sygnału 16-QAM w proponowanym układzie konwertera formatu modulacji. Zaproponowany konwerter formatu modulacji może być wykorzystany do realizacji całkowicie optycznego styku sieci OOK i QAM oraz do generacji sygnałów o bardzo wysokich przepływnościach.

EN

The present work is dedicated to research on further expansion of semiconductor optical amplifier SOA applications in opto-telecommunication systems. The research covers transmission and all-optical signal processing applications. The feasibility to realize low-complexity high capacity DWDM transmission utilizing semiconductor optical amplifiers in the 1310 nm window is verified. Major transmission limitation in the 1310 nm window are identified, along with a presentation of countermeasures. The trade of between transmission capacity and distance is investigated. The 8x40 Gbit/s and 8x54 Gbit/s DWDM transmission system in the 1310 nm window utilizing semiconductor optical amplifiers was built and tested. The demonstrated system can be utilized in ultra-high speed 400 G and 1000 G Ethernet, as well as inter and intra center transmission. Next, a novel all-optical OOK-QAM modulation format conversion method has been presented. The principle of operation of the OOK-QAM modulation format converter based on the wavelength conversion is explained. Further feasibility of the 16-QAM signal generation in the proposed modulation format converter utilizing two parallel SOA-MZI is investigated including studies on the generated 160Gbit/s 16-QAM signal resilience to the typical fibre transmission impairments. The conducted wok has shown proper operation of the investigated OOK-QAM modulation format converter. The proposed converter can be applied at the OOK and QAM networks interface and to generate ultra-high bit rate signals.

20

Sparsity-based methods for processing of radar signals

Misiurewicz J.

Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika

|

2013

|

z. 186

5--136

EN

This work summarizes the author's research on radar applications of methods resulting from the assumption of signal sparsity. The term sparsity means that a signal under investigation may be modeled with a small number of components taken from a large dictionary. This property makes it possible to employ a new class of mathematical methods, recently made known as Compressive Sensing framework, for recovering the signal from the measured samples. The main feature of sparsity-based methods is that they can recover a signal uniquely from much fewer samples than methods derived from the classical sampling theory. However, this is possible only if me sparse model is adequate and if the model dictionary and measurement process conform to the specific requirements of the mathematical framework. In the present work, the author demonstrates how the mathematical theory of sparse representation and recovery may be applied to practical problems arising in radar signal processing. An overall purpose of radar signal processing is to acquire the knowledge of the radar scene from the received echo of a radio frequency signal which illuminates the investigated area. This is a problem generally belonging to the class of inverse problems, which may be ill-conditioned and ambiguous. The assumption of the sparse model of the received signal is an innovative idea that opens new possibilities of resolving ambiguities. The aim of this work was to demonstrate by means of practical examples that sparse reconstruction methods are capable of solving a series of important problems in different areas of radar signal processing. Also, more detailed research was done on these cases, including the study on sampling requirements as well as simulations of the algorithms used. The ideas and methods were verified with the use of live recorded signals wherever possible. In the examples presented in this work, sparsity of the signal model is the key assumption to enable the solution of relevant inverse problems. The application areas described here are closely related to the author's experience with existing radar systems, including those currently under research or development at the Warsaw University of Technology. They cover a wide range of radar types and processing modes, including active and passive radars as well as surveillance and imaging ones. The author proposed applications of sparsity-based methods for active radars with a noise waveform, for classical MTI radars, and for imaging radars, using either die synthetic aperture (SAR) technique with noise illumination, or the inverse synthetic aperture (ISAR) technique with passive illumination from a GSM transmitter. The ideas and methods were verified with the use of live recorded signals wherever possible. In the examples presented in this work, sparsity of the signal model is the key assumption to enable the solution of relevant inverse problems. The application areas described here are closely related to the author's experience with existing radar systems, including those currently under research or development at the Warsaw University of Technology. They cover a wide range of radar types and processing modes, including active and passive radars as well as surveillance and imaging ones. The author proposed applications of sparsity-based methods for active radars with a noise waveform, for classical MTI radars, and for imaging radars, using either die synthetic aperture (SAR) technique with noise illumination, or the inverse synthetic aperture (ISAR) technique with passive illumination from a GSM transmitter. The ideas and methods were verified with the use of live recorded signals wherever possible. In the examples presented in this work, sparsity of the signal model is the key assumption to enable the solution of relevant inverse problems. The application areas described here are closely related to the author's experience with existing radar systems, including those currently under research or development at the Warsaw University of Technology. They cover a wide range of radar types and processing modes, including active and passive radars as well as surveillance and imaging ones. The author proposed applications of sparsity-based methods for active radars with a noise waveform, for classical MTI radars, and for imaging radars, using either die synthetic aperture (SAR) technique with noise illumination, or the inverse synthetic aperture (ISAR) technique with passive illumination from a GSM transmitter. The ideas and methods were verified with the use of live recorded signals wherever possible. In the examples presented in this work, sparsity of the signal model is the key assumption to enable the solution of relevant inverse problems. The application areas described here are closely related to the author's experience with existing radar systems, including those currently under research or development at the Warsaw University of Technology. They cover a wide range of radar types and processing modes, including active and passive radars as well as surveillance and imaging ones. The author proposed applications of sparsity-based methods for active radars with a noise waveform, for classical MTI radars, and for imaging radars, using either die synthetic aperture (SAR) technique with noise illumination, or the inverse synthetic aperture (ISAR) technique with passive illumination from a GSM transmitter. The ideas and methods were verified with the use of live recorded signals wherever possible. In the examples presented in this work, sparsity of the signal model is the key assumption to enable the solution of relevant inverse problems. The application areas described here are closely related to the author's experience with existing radar systems, including those currently under research or development at the Warsaw University of Technology. They cover a wide range of radar types and processing modes, including active and passive radars as well as surveillance and imaging ones. The author proposed applications of sparsity-based methods for active radars with a noise waveform, for classical MTI radars, and for imaging radars, using either die synthetic aperture (SAR) technique with noise illumination, or the inverse synthetic aperture (ISAR) technique with passive illumination from a GSM transmitter.The ideas and methods were verified with the use of live recorded signals wherever possible. In the examples presented in this work, sparsity of the signal model is the key assumption to enable the solution of relevant inverse problems. The application areas described here are closely related to the author's experience with existing radar systems, including those currently under research or development at the Warsaw University of Technology. They cover a wide range of radar types and processing modes, including active and passive radars as well as surveillance and imaging ones. The author proposed applications of sparsity-based methods for active radars with a noise waveform, for classical MTI radars, and for imaging radars, using either die synthetic aperture (SAR) technique with noise illumination, or the inverse synthetic aperture (ISAR) technique with passive illumination from a GSM transmitter. The ideas and methods were verified with the use of live recorded signals wherever possible. In the examples presented in this work, sparsity of the signal model is the key assumption to enable the solution of relevant inverse problems. The application areas described here are closely related to the author's experience with existing radar systems, including those currently under research or development at the Warsaw University of Technology. They cover a wide range of radar types and processing modes, including active and passive radars as well as surveillance and imaging ones. The author proposed applications of sparsity-based methods for active radars with a noise waveform, for classical MTI radars, and for imaging radars, using either die synthetic aperture (SAR) technique with noise illumination, or the inverse synthetic aperture (ISAR) technique with passive illumination from a GSM transmitter. vThe ideas and methods were verified with the use of live recorded signals wherever possible. In the examples presented in this work, sparsity of the signal model is the key assumption to enable the solution of relevant inverse problems. The application areas described here are closely related to the author's experience with existing radar systems, including those currently under research or development at the Warsaw University of Technology. They cover a wide range of radar types and processing modes, including active and passive radars as well as surveillance and imaging ones. The author proposed applications of sparsity-based methods for active radars with a noise waveform, for classical MTI radars, and for imaging radars, using either die synthetic aperture (SAR) technique with noise illumination, or the inverse synthetic aperture (ISAR) technique with passive illumination from a GSM transmitter. The ideas and methods were verified with the use of live recorded signals wherever possible. In the examples presented in this work, sparsity of the signal model is the key assumption to enable the solution of relevant inverse problems. The application areas described here are closely related to the author's experience with existing radar systems, including those currently under research or development at the Warsaw University of Technology. They cover a wide range of radar types and processing modes, including active and passive radars as well as surveillance and imaging ones. The author proposed applications of sparsity-based methods for active radars with a noise waveform, for classical MTI radars, and for imaging radars, using either die synthetic aperture (SAR) technique with noise illumination, or the inverse synthetic aperture (ISAR) technique with passive illumination from a GSM transmitter. The ideas and methods were verified with the use of live recorded signals wherever possible. In the examples presented in this work, sparsity of the signal model is the key assumption to enable the solution of relevant inverse problems. The application areas described here are closely related to the author's experience with existing radar systems, including those currently under research or development at the Warsaw University of Technology. They cover a wide range of radar types and processing modes, including active and passive radars as well as surveillance and imaging ones. The author proposed applications of sparsity-based methods for active radars with a noise waveform, for classical MTI radars, and for imaging radars, using either die synthetic aperture (SAR) technique with noise illumination, or the inverse synthetic aperture (ISAR) technique with passive illumination from a GSM transmitter.The ideas and methods were verified with the use of live recorded signals wherever possible. In the examples presented in this work, sparsity of the signal model is the key assumption to enable the solution of relevant inverse problems. The application areas described here are closely related to the author's experience with existing radar systems, including those currently under research or development at the Warsaw University of Technology. They cover a wide range of radar types and processing modes, including active and passive radars as well as surveillance and imaging ones. The author proposed applications of sparsity-based methods for active radars with a noise waveform, for classical MTI radars, and for imaging radars, using either die synthetic aperture (SAR) technique with noise illumination, or the inverse synthetic aperture (ISAR) technique with passive illumination from a GSM transmitter. The ideas and methods were verified with the use of live recorded signals wherever possible. In the examples presented in this work, sparsity of the signal model is the key assumption to enable the solution of relevant inverse problems. The application areas described here are closely related to the author's experience with existing radar systems, including those currently under research or development at the Warsaw University of Technology. They cover a wide range of radar types and processing modes, including active and passive radars as well as surveillance and imaging ones. The author proposed applications of sparsity-based methods for active radars with a noise waveform, for classical MTI radars, and for imaging radars, using either die synthetic aperture (SAR) technique with noise illumination, or the inverse synthetic aperture (ISAR) technique with passive illumination from a GSM transmitter.

PL

Praca podsumowuje badania autora na temat radiolokacyjnego zastosowania nowatorskich metod wynikających z założenia o rzadkim modelu sygnału. Pojęcie to oznacza, że dany sygnał może być modelowany jako liniowa kombinacja niewielkiej liczby składowych należących do pewnego, z założenia pojemnego, słownika. Przyjęcie lego założenia otwiera możliwość zastosowania nowej klasy metod matematycznych, znanych od niedawna pod wspólna nazwą "Compressive Sensing" (po polsku ostatnio używa się określenia "oszczędne próbkowanie"), do odtworzenia sygnału ze zmierzonych próbek. Najważniejsza cechą tych metod jest możliwość odtworzenia sygnału ze znacznie mniejszej liczby próbek niż wynikałoby to z założeń metod klasycznych (opartych na twierdzeniu o próbkowaniu). Należy jednak podkreślić, że jest to możliwe tylko pod warunkiem adekwatności modelu rzadkiego oraz spełnienia pewnych wymagań przez słownik oraz przez proces pomiaru, zgodnie z teorią matematyczną oszczędnego próbkowania. W przedstawionej pracy autor pokazuje, w jaki sposób rzadki model sygnału i matematyczna teoria oszczędnego próbkowania mogą być użyte w zagadnieniach praktycznie występujących w radiolokacji. Ogólnym celem przetwarzania sygnałów radiolokacyjnych jest uzyskanie wiedzy o oświetlanej scenie poprzez badanie sygnału radiowego od tej sceny odbitego. Jest to problem z dziedziny zagadnień odwrotnych (inverse problems), i jako taki może być źle uwarunkowany i nie mieć jednoznacznego rozwiązania. Ograniczenie swobody szukanego rozwiązania poprzez przyjęcie rzadkiego modelu otwiera nowe możliwości usunięcia niejednoznaczności wyniku. Autor zaproponował w pracy wykorzystanie metod opartych na rzadkiej reprezentacji sygnału do modelowania silnych ech w celu usunięcia ich wpływu na proces detekcji cech słabych, zwanego efektem maskowania. Ma to zastosowanie w aktywnych radarach z oświetleniem szumowym i w radarach pasywnych. Autor badał kilka algorytmów w aspekcie modelowania ech złożonych, wskazał przyczyny niepowodzenia algorytmu kolejnego usuwania składowych i zaproponował w zamian algorytm modelowania łącznego ograniczonej liczby składowych. Kolejne zaproponowane przez autora rozwiązanie przeznaczone jest dla szumowego radaru z syntetyczną aperturą (SAR). Pozwala ono zmniejszyć znacznie liczbę pobieranych próbek w wymiarze przestrzennym a zatem i łączny czas akwizycji sygnału. Zastosowanie rzadkiego modelu sygnału pozwoliło rozwikłać niejednoznaczność odtworzenia obrazu sceny radarowej powstałą wskutek zmniejszenia częstości próbkowania poniżej granicy Nyquista. Rozwiązanie zostało przebadane w symulacjach i w eksperymentach z wykorzystaniem zarejestrowanych rzeczywistych sygnałów. W zastosowaniu do klasycznych radarów MTI, autor zaproponował zastosowanie rzadkiego modelu sygnału w dziedzinie częstotliwości w celu zwiększenia zdolności pomiaru prędkości kilku obiektów znajdujących się w tej samej odległości od radaru. Następne zaproponowane przez autora rozwiązanie dotyczy estymacji wysokości w radarze pasywnym. Na przykładzie radaru pasywnego pracującego z wykorzystaniem nadajnika telewizji cyfrowej DVB-T autor pokazał, że metody oszczędnego próbkowania pozwalają na rozdzielenie ech obiektu propagujących z i bez odbicia od ziemi. Dysponując pomiarami opóźnienia ech wzdłuż różnych dróg propagacji można określić wysokość obiektu. Jest to istotna innowacja wobec faktu, że określenie wysokości poprzez pomiar kąta przyjścia sygnału jest bardzo trudne przy typowych rozmiarach anten dla pasma telewizji cyfrowej. Przy pracy radaru pasywnego z wykorzystaniem niewielkiej liczby nadajników uzyskanie niezależnego pomiaru wysokości obiektu znacząco poprawia jakość lokalizacji obiektu w przestrzeni trójwymiarowej. Rozpatrując zagadnienie obrazowania obiektów ruchomych w radarze pasywnym wykorzystującym nadajnik GSM, autor zaproponował metodę uzyskiwania wyraźnego obrazu w technice ISAR (odwrotnej syntetycznej apertury), korzystając z faktu, że ruchomy obiekt przy obrazowaniu ISAR może być uważany za zbiór niewielu punktów odbijających, poruszających się w jednolity sposób. Zastosowanie tej metody pozwoliło z rzeczywistych, zarejestrowanych sygnałów uzyskać obraz ISAR jadącego pojazdu. Klasyczne metody oparte na filtracji dopasowanej w tej samej sytuacji zawiodły, gdyż cały obserwowany obiekt był mniejszy niż rozmiar komórki rozdzielczości odległościowej, który wynika z szerokości pasma sygnału. W opisanych przez autora przykładach zastosowań rzadkość modelu jest kluczowym założeniem przy rozwiązywaniu postawionych zagadnień odwrotnych. Przykłady dotyczą obszarów zastosowań ściśle związanych z długoletnim doświadczeniem autora w projektowaniu i konstruowaniu urządzeń radarowych, w tym eksperymentalnych urządzeń aktualnie opracowywanych w Politechnice Warszawskiej. Zastosowania przedstawione w pracy obejmują szerokie spektrum różnych typów radarów i sposobów ich wykorzystania, włączając w to radary pasywne i aktywne czy też radary przeznaczone do wykrywania obiektów lub tworzenia ich obrazów.