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Lehrende: Prof. Dr.-Ing. Marius Pesavento; M.Sc. Raphael Engelbert Müller
Veranstaltungsart:
Übung
Orga-Einheit: FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan:
UE ArrayPro.Beamform
Fach:
Anrechenbar für:
Semesterwochenstunden:
1
Unterrichtssprache:
Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl:
- | -
Lehrinhalte:
Diese Vorlesung führt in die Prinzipien der Sensorgruppensignalverarbeitung und des adaptiven Beamforming ein.
Themenübersicht: Motivation und Anwendungen, Schmalband- und Breitbandsignalmodell,
Richtungsschätzung (DoA estimation):
traditionelle Verfahren basierend auf dem Beamforming, hochauflösende Verfahren, Maximum-Likelihood Verfahren, Unterraumverfahren, MUSIC, ESPRIT, MODE, root-MUSIC, mehrdimmensionale Quellenlokalisation, Approximative Maximum Likelihood Verfahren, Expectation Maximization (EM) Algorithmus, Partielles Relaxationsverfahren, Beamspace-Verarbeitung, Sensorgruppeninterpolationsverfahren, teilkalibrierte Sensorgruppen, Breitband Richtungsschätzung, Räumliche Glättung, Forward-Backward Mittelung, Redundancy averaging, korrelierte Quelen, Minimum redundancy arrays, compressed sensing und sparse reconstruction basierte Verfahren, Performanz-Schranken,
Adaptives Beamforming:
Punktquellenmodell, Kovarianzmodell, Wiener-Hopf Gleichung, Minimum Variance Distortionless Response (MVDR) Beamformer, Capon Beamformer, Sample matrix inversion, Signal self-nulling Effekt, robustes adaptives Beamformen, Hung-Turner Projection Beamformer, Generalized Sidelobe canceller Beamformer, Eigenspace-based Beamformer, nicht-stationäre Umgebungen, modern Beamforming Verfahren basierend auf konvexer Optimierung Optimierung, Worst-case basiertes Beamforming, Multi-user Beamforming
Literatur:
- Academic Press Library in Signal Processing: Volume 3 Array and Statistical Signal Processing Edited by Rama Chellappa and Sergios Theodoridis, Section 2, Edited by Mats Viberg, Pages 457-967 (2014)
- Chapter 12 - Adaptive and Robust Beamforming, Sergiy A. Vorobyov, Pages 503-552
- Chapter 14 - DOA Estimation Methods and Algorithms, Pei-Jung Chung, Mats Viberg, Jia Yu, Pages 599-650
- Chapter 15 - Subspace Methods and Exploitation of Special Array Structures, Martin Haardt, Marius Pesavento, Florian Roemer, Mohammed Nabil El Korso, Pages 651-717
- Spectral Analysis of Signals, Petre Stoica, Randolph Moses, Prentice Hall, April 2005Optimum Array Processing: Part IV of Detection, Estimation, and Modulation Theory, Harry L. Van Trees, Wiley Online, 2002.
Voraussetzungen:
Kenntnisse in der linearen Algebra.
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