Előadást letölteni
Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon
KiadtaBálint Fábián Megváltozta több, mint 10 éve
1
Hiba-előjel alapú spektrális megfigyelő Orosz György Konzulensek: Sujbert László, Péceli Gábor Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék 15 th PhD Mini-Symposium 2008. február 4-5.
2
Motiváció, előzmények Vezetéknélküli adaptív jelfeldolgozó rendszerek vizsgálata: visszacsatolt rendszerek Miért jó? Egyre csökkenő költségek Flexibilis elrendezés Alapvető problémák Megbízhatóság Kis sávszélesség Bemutatott algoritmus: módosított, megfigyelő alapú rezonátoros adaptív szabályozás Konkrét alkalmazás: aktív zajcsökkentés (ANC)
3
Rezonátoros spektrális megfigyelő Fourier-együtthatók rekurzív számítása Jelmodell alapú megfigyelő Rendszeregyenletek: Megfigyelt periodikus jel: – ynyn + enen 1 z- 1 1 g 1,n g 2,n c 1,n c 2,n y’ n cN,ncN,n 1 z- 1 gN,ngN,n 1 g i,n c i,n Qi(z)Qi(z) i-edik rezonátor csatorna Megfigyelő: bázisfüggvények becsült Fourier - együtthatók
4
Rezonátoros spektrális megfigyelő Működés (többféle magyarázat) Megfigyelési hibanégyzet minimalizálása: – ynyn + enen 1 z- 1 1 g 1,n g 2,n c 1,n c 2,n y’ n cN,ncN,n 1 z- 1 gN,ngN,n 1 g i,n c i,n Qi(z)Qi(z) i-edik rezonátor csatorna Együttható módosítás negatív gradiens módszerével
5
Adaptív szabályozás Szabályozandó szakasz a visszacsatoló hurokban Állapotváltozók frissítése: – ynyn + enen 1 z- 1 1 g 1,n g 2,n c 1,n c 2,n y” n cN,ncN,n 1 z- 1 gN,ngN,n 1 g i,n c i,n Qi(z)Qi(z) i-edik rezonátor csatorna g n megválasztása: A(z)A(z) y’ n Alapjel: y n ha e n 0, akkor y’ n y n Periodikus alapjel esetén kedvező tulajdonságok
6
Hiba-előjel alapú spektális megfigyelő ν −ν−ν enen – ynyn + enen y” n Q1(z)Q1(z) Q2(z)Q2(z) QN(z)QN(z) A(z)A(z) y’ n Algoritmus előnyei: Csupán a hiba előjele szükséges kevesebb biten ábrázolható Csökkenthető a kommunikációs csatorna terhelése, emiatt: Növelhető a szenzorok száma Növelhető a mintavételi frekvencia Módosított állapotváltozó-frissítési algoritmus:
7
Hiba-előjel alapú spektális megfigyelő ν −ν−ν enen – ynyn + enen y” n Q1(z)Q1(z) Q2(z)Q2(z) QN(z)QN(z) A(z)A(z) y’ n szenzor Algoritmus előnyei: Csupán a hiba előjele szükséges kevesebb biten ábrázolható Csökkenthető a kommunikációs csatorna terhelése, emiatt: Növelhető a szenzorok száma Növelhető a mintavételi frekvencia Módosított állapotváltozó-frissítési algoritmus:
8
Előjeles algoritmus tulajdonságai Eredeti struktúra beállása Eredeti algoritmus: lépésméret függ a hiba nagyságától
9
Előjeles algoritmus tulajdonságai Előjeles algoritmus beállása Előjellel szorzás az egyszerű összeadás/kivonás: csökkenti a számításigényt ||c n ||=N, és = const. Konstans méretű lépések: Min. beállási idő~ Statikus pontosság~ Ellentmondó feltételek beállítására Módosítás: hibanorma használata
10
Normalizált előjeles algoritmus Adott időintervallumban vett hiba normájának felhasználása: e m = [e m e m−1 … e m−V+1 ] T V : frissítési gyakoriság m : frissítés időpontja Növekvő adatmennyiség jobb tulajdonságok Minimumtól távol nagy hiba nagyobb lépés: gyorsabb beállás Minimum közelében kis lépés: kis statikus hiba V megválasztásával hangolható a rendszer Normalizált előjeles algoritmus V=3
11
Alkalmazási példa Aktív zajcsökkentő rendszer Cél: zajteljesítmény minimalizálása y n : zaj; y’ n : „ellenzaj”. A maradó zaj a zaj és „ellenzaj” szuperpozíciója e n = y n − y’ n : maradó zaj: ezt érzékeli a szenzor. A különbségképzés fizikailag valósul meg. Miért kritikus az alkalmazás? Viszonylag nagy, néhány kilohertzes mintavételi frekvencia Sok szenzor használata Adatmennyiség csökkenése az adott rendszerben: 1 / 6 –a az eredeti adatmennyiségnek változatlan mintavételi frekvencia mellett, 8 bites adatok esetén szenzor DSP átjáró Zajforrás − y’n− y’n ynyn rádiós kommunikáció sgn(e n ); ||e m || 1 t enen [+++−−…−−−+] + + + − − … − − − + V=32
12
Mérési eredmények 1. „Egyszerű” előjeles algoritmus 20-30 dB elnyomás ~20 sec beállás
13
Mérési eredmények 2. Normalizált előjeles algoritmus 20-30 dB elnyomás ~1.5 sec beállás
14
Összegzés, kitekintés Hiba-előjeles algoritmus kifejlesztése Algoritmus tulajdonságainak vizsgálata Normalizált hiba-előjeles algoritmus Rendszer implementálása, teszteredmények Tervek: Szabályozási rendszer tulajdonságainak vizsgálata Eredmények kiterjesztése MIMO rendszerekre
Hasonló előadás
© 2024 SlidePlayer.hu Inc.
All rights reserved.