सेंसर सरणी: Difference between revisions
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== वर्णक्रम आधारित किरण-अभिरूपण == | == वर्णक्रम आधारित किरण-अभिरूपण == | ||
विलंब और योग किरण-अभिरूपण ( | विलंब और योग किरण-अभिरूपण (किरण-प्रवर्तक) एक समय प्रक्षेत्र दृष्टिकोण है। इसे प्रयुक्त करना आसान है, लेकिन यह आगमन की दिशा (डीओए) का विकृत अनुमान लगा सकता है। इसका समाधान एक आवृत्ति प्रक्षेत्र दृष्टिकोण है। फूरियर रूपांतरण सिग्नल को समय प्रक्षेत्र से आवृत्ति प्रक्षेत्र में बदल देता है। यह आसन्न संवेदकों के बीच समय विलंब को कला विस्थापन में परिवर्तित करता है। इस प्रकार, किसी भी समय t पर सरणी निर्गम सदिश को <math> \boldsymbol x(t) = x_1(t)\begin{bmatrix} 1 & e^{-j\omega\Delta t} & \cdots & e^{-j\omega(M-1)\Delta t} \end{bmatrix}^T </math> के रूप में दर्शाया जा सकता है। जहां <math>x_1(t)</math>पहले संवेदक द्वारा प्राप्त सिग्नल को दर्शाता है। आवृत्ति प्रक्षेत्र किरण-अभिरूपण एल्गोरिदम द्वारा दर्शाए गए <math> \boldsymbol R=E\{ \boldsymbol x(t) \boldsymbol x^T(t)\}</math> स्थानिक सहप्रसरण आव्यूह का उपयोग करते हैं यह M द्वारा M आव्यूह आने वाले संकेतों की स्थानिक और वर्णक्रमीय जानकारी रखता है। शून्य-माध्य गाऊसी श्वेत रव मानकर, स्थानिक सहप्रसरण आव्यूह का मूल मॉडल द्वारा दिया जाता है | ||
<math> \boldsymbol R = \boldsymbol V \boldsymbol S \boldsymbol V^H + \sigma^2 \boldsymbol I \ \ (4) </math> | <math> \boldsymbol R = \boldsymbol V \boldsymbol S \boldsymbol V^H + \sigma^2 \boldsymbol I \ \ (4) </math> | ||
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=== पारंपरिक (बार्टलेट) किरण-प्ररूपण === | === पारंपरिक (बार्टलेट) किरण-प्ररूपण === | ||
बार्टलेट किरण-प्ररूपण संवेदक सरणी के लिए पारंपरिक वर्णक्रमीय विश्लेषण ([[ spectrogram | स्पेक्ट्रम चित्र]] ) का एक स्वाभाविक विस्तार है। इसकी वर्णक्रमीय शक्ति द्वारा दर्शाया गया है | बार्टलेट किरण-प्ररूपण संवेदक सरणी के लिए पारंपरिक वर्णक्रमीय विश्लेषण ([[ spectrogram |स्पेक्ट्रम चित्र]]) का एक स्वाभाविक विस्तार है। इसकी वर्णक्रमीय शक्ति द्वारा दर्शाया गया है | ||
<math> \hat{P}_{Bartlett}(\theta)=\boldsymbol v^H \boldsymbol R \boldsymbol v \ \ (5) </math>. | <math> \hat{P}_{Bartlett}(\theta)=\boldsymbol v^H \boldsymbol R \boldsymbol v \ \ (5) </math>. | ||
वह कोण जो इस | वह कोण जो इस शक्ति को अधिकतम करता है वह आगमन के कोण का अनुमान है। | ||
=== एमवीडीआर (कैपोन) किरण-प्ररूपण === | === एमवीडीआर (कैपोन) किरण-प्ररूपण === | ||
न्यूनतम विचरण विरूपण रहित प्रतिक्रिया किरण-प्ररूपण, जिसे कैपोन किरण-अभिरूपण एल्गोरिथम के रूप में भी जाना जाता है,<ref>J. Capon, “High–Resolution Frequency–Wavenumber Spectrum Analysis,” Proceedings of the IEEE, 1969, Vol. 57, pp. 1408–1418</ref> जिसमे दी गई | न्यूनतम विचरण विरूपण रहित प्रतिक्रिया किरण-प्ररूपण, जिसे कैपोन किरण-अभिरूपण एल्गोरिथम के रूप में भी जाना जाता है,<ref>J. Capon, “High–Resolution Frequency–Wavenumber Spectrum Analysis,” Proceedings of the IEEE, 1969, Vol. 57, pp. 1408–1418</ref> जिसमे दी गई शक्ति है | ||
<math> \hat{P}_{Capon}(\theta)=\frac{1}{\boldsymbol v^H \boldsymbol R^{-1} \boldsymbol v} \ \ (6) </math>. | <math> \hat{P}_{Capon}(\theta)=\frac{1}{\boldsymbol v^H \boldsymbol R^{-1} \boldsymbol v} \ \ (6) </math>. | ||
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=== | === एमयूएसआईसी किरण-प्रवर्तक === | ||
एमयूएसआईसी (एकाधिक संकेत वर्गीकरण) किरण-प्रवर्तक एल्गोरिदम सिग्नल भाग और रव भाग दोनों के लिए समीकरण (4) द्वारा दिए गए सहप्रसरण आव्यूह को विघटित करने के साथ प्रारंभ होता है। आइजन-अपघटन द्वारा दर्शाया गया है | |||
<math> \boldsymbol R = \boldsymbol U_s \boldsymbol \Lambda_s \boldsymbol U_s^H + \boldsymbol U_n \boldsymbol \Lambda_n \boldsymbol U_n^H \ \ (7) </math>. | <math> \boldsymbol R = \boldsymbol U_s \boldsymbol \Lambda_s \boldsymbol U_s^H + \boldsymbol U_n \boldsymbol \Lambda_n \boldsymbol U_n^H \ \ (7) </math>. | ||
एमयूएसआईसी कैपोन एल्गोरिथम के विभाजक में स्थानिक सहप्रसरण आव्यूह के रव उपसमष्टि का उपयोग करता है | |||
<math> \hat{P}_{MUSIC}(\theta)=\frac{1}{\boldsymbol v^H \boldsymbol U_n \boldsymbol U_n^H\boldsymbol v} \ \ (8) </math>. | <math> \hat{P}_{MUSIC}(\theta)=\frac{1}{\boldsymbol v^H \boldsymbol U_n \boldsymbol U_n^H\boldsymbol v} \ \ (8) </math>. | ||
इसलिए | इसलिए एकाधिक संकेत वर्गीकरण किरण-प्ररूपण को उपसमष्टि किरण-प्ररूपण के नाम से भी जाना जाता है। कैपोन किरण-प्ररूपण की तुलना में, यह डीओए का अपेक्षाकृत अधिक परिशुद्ध अनुमान देता है। | ||
=== | === एसएएमवी किरण-प्ररूपण === | ||
[[एसएएमवी (एल्गोरिदम)]] किरण-अभिरूपण एल्गोरिदम एक विरल सिग्नल पुनर्निर्माण आधारित एल्गोरिदम है जो सहप्रसरण आव्यूह के समय अपरिवर्तनीय सांख्यिकीय विशेषता का स्पष्ट रूप से | [[एसएएमवी (एल्गोरिदम)]] किरण-अभिरूपण एल्गोरिदम एक विरल सिग्नल पुनर्निर्माण आधारित एल्गोरिदम है जो सहप्रसरण आव्यूह के समय अपरिवर्तनीय सांख्यिकीय विशेषता का स्पष्ट रूप से उपयोग करता है। यह [[सुपर-रिज़ॉल्यूशन इमेजिंग|अधि- विभेदन प्रतिबिंबन]] प्राप्त करता है और अत्यधिक सहसंबद्ध संकेतों के लिए प्रबल होता है। | ||
== पैरामीट्रिक | == पैरामीट्रिक किरण-प्रवर्तक == | ||
वर्णक्रम आधारित | वर्णक्रम आधारित किरण-प्रवर्तक के प्रमुख लाभों में से एक कम अभिकलनात्मक जटिलता है, लेकिन यदि सिग्नल सहसंबद्ध या सुसंगत हैं तब वे परिशुद्ध डीओए अनुमान नहीं दे सकते हैं। एक वैकल्पिक दृष्टिकोण पैरामीट्रिक किरण-प्रवर्तक हैं, जिन्हें अधिकतम संभाव्यता (एमएल) किरण-प्रवर्तक के रूप में भी जाना जाता है। अभियांत्रिकी में सामान्य रूप से उपयोग की जाने वाली अधिकतम संभाव्यता विधि का एक उदाहरण न्यूनतम वर्ग विधि है। कम से कम वर्ग दृष्टिकोण में, द्विघात पेनल्टी फलन का उपयोग किया जाता है। द्विघात पैनेल्टी फलन(या वस्तुनिष्ठ फलन) का न्यूनतम मान (या न्यूनतम वर्ग त्रुटि) प्राप्त करने के लिए, इसका अवकल (जो रैखिक है) लें, मान लीजिए कि यह शून्य के बराबर है और रैखिक समीकरणों की एक प्रणाली को संशोधित करें। | ||
एमएल | एमएल किरण-प्रवर्तक में द्विघात पैनेल्टी फलन का उपयोग स्थानिक सहप्रसरण आव्यूह और सिग्नल मॉडल के लिए किया जाता है। एमएल किरण-प्रवर्तक पेनल्टी फलन का एक उदाहरण है | ||
<math>L_{ML}(\theta)=\|\hat{\boldsymbol R}- \boldsymbol R\|_F^2 = \|\hat{\boldsymbol R}-( \boldsymbol V \boldsymbol S \boldsymbol V^H + \sigma^2 \boldsymbol I )\|_F^2 \ \ (9) </math> , | <math>L_{ML}(\theta)=\|\hat{\boldsymbol R}- \boldsymbol R\|_F^2 = \|\hat{\boldsymbol R}-( \boldsymbol V \boldsymbol S \boldsymbol V^H + \sigma^2 \boldsymbol I )\|_F^2 \ \ (9) </math> , | ||
जहां <math>\| \cdot \|_F </math> फ्रोबेनियस मानदंड है। | जहां <math>\| \cdot \|_F </math> फ्रोबेनियस मानदंड है। समीकरण (4) में यह देखा जा सकता है कि नमूना सहप्रसरण आव्यूह में सिग्नल मॉडल को यथासंभव परिशुद्ध रूप से अनुमानित करके समीकरण (9) के पेनल्टी फलन को कम किया जाता है। दूसरे शब्दों में, अधिकतम संभाव्यता किरण-प्रवर्तक को <math>\theta</math> आव्यूह <math> \boldsymbol V </math> के स्वतंत्र चर को खोजना है, ताकि समीकरण (9) में पेनल्टी फलन कम से कम हो। व्यवहार में, सिग्नल और शोर मॉडल के आधार पर पेनल्टी फलन अलग दिख सकता है। इस कारण से, अधिकतम संभाव्यता किरण-प्रवर्तक की दो प्रमुख श्रेणियां हैं: नियतात्मक एमएल किरण-प्रवर्तक और प्रसंभाव्यता एमएल किरण-प्रवर्तक क्रमशः एक नियतात्मक और एक प्रसंभाव्यता मॉडल के अनुरूप होते हैं। | ||
पूर्व पेनल्टी समीकरण को बदलने का एक अन्य विचार पेनल्टी | पूर्व पेनल्टी समीकरण को बदलने का एक अन्य विचार पेनल्टी फलन के विभेदीकरण द्वारा न्यूनीकरण को सरल बनाने पर विचार है। [[अनुकूलन]] एल्गोरिदम को सरल बनाने के लिए, कुछ एमएल किरण-प्रवर्तक में लघुगणकीय संक्रिया और अवलोकनों की प्रायिकता घनत्व फलन (पीडीएफ) का उपयोग कुछ एमएल किरण-प्रवर्तक में किया जा सकता है। | ||
पेनल्टी | पेनल्टी फलन के अवकल की मूल को शून्य के बराबर करने के बाद अनुकूलन समस्या संशोधित हो जाती है। क्योंकि समीकरण गैर-रैखिक है, न्यूटन-रैफसन विधि जैसे संख्यात्मक खोज दृष्टिकोण सामान्य रूप से नियोजित होते हैं। न्यूटन-रेफसन विधि पुनरावृत्ति के साथ एक पुनरावृत्त मूल खोज विधि है | ||
<math> x_{n+1} = x_n - \frac{f(x_n)}{f'(x_n)} \ \ (10)</math>. | <math> x_{n+1} = x_n - \frac{f(x_n)}{f'(x_n)} \ \ (10)</math>. | ||
खोज | खोज आरंभिक अनुमान <math>x_0</math> से प्रारंभ होती है, यदि किरण-अभिरूपण पेनल्टी फलन को कम करने के लिए न्यूटन-रैपसन खोज विधि को नियोजित किया जाता है, तब परिणामी किरण-प्ररूपण को न्यूटन एमएल किरण-प्ररूपण कहा जाता है। अभिव्यक्तियों की जटिलता के कारण अधिक विवरण प्रदान किए बिना कई प्रसिद्ध एमएल किरण-प्रवर्तक का वर्णन नीचे किया गया है। | ||
नियतात्मक अधिकतम | '''नियतात्मक अधिकतम संभाव्यता किरण-प्ररूपण''' | ||
: नियतात्मक अधिकतम | : नियतात्मक अधिकतम संभाव्यता किरण-प्ररूपण (डीएमएल) में, रव को एक स्थिर गॉसियन श्वेत यादृच्छिक प्रक्रियाओं के रूप में तैयार किया जाता है, जबकि सिग्नल तरंग को नियतात्मक (लेकिन यादृच्छिक) और अज्ञात के रूप में तैयार किया जाता है। | ||
'''प्रसंभाव्यता अधिकतम संभाव्यता किरण-प्ररूपण''' | |||
: | : प्रसंभाव्यता अधिकतम संभाव्यता किरण-प्ररूपण (एसएमएल) में, रव को स्थिर गॉसियन श्वेत यादृच्छिक प्रक्रियाओं (डीएमएल के समान) के रूप में तैयार किया जाता है जबकि सिग्नल तरंग को गाऊसी यादृच्छिक प्रक्रियाओं के रूप में तैयार किया जाता है। | ||
दिशा अनुमान की विधि | '''दिशा अनुमान की विधि''' | ||
: | : दिशा आकलन की विधि (एमओडीई) उपसमष्टि अधिकतम संभाव्यता किरण-प्रवर्तक है, जैसे संगीत, उपसमष्टि वर्णक्रमीय आधारित किरण-प्रवर्तक है। उपसमष्टि एमएल किरण-प्रवर्तक नमूना सहप्रसरण आव्यूह के ईजेन-अपघटन द्वारा प्राप्त किया जाता है। | ||
== संदर्भ == | == संदर्भ == | ||
Revision as of 16:41, 25 June 2023
संवेदक (सेंसर) सरणी संवेदको का एक समूह है, जो सामान्य रूप से एक निश्चित ज्यामिति पैटर्न में परिनियोजित किया जाता है, जिसका उपयोग विद्युत चुम्बकीय या ध्वनिक संकेतों को संग्रहित करने और संसाधित करने के लिए किया जाता है। एकल संवेदक का उपयोग करने की तुलना में संवेदक सरणी का उपयोग करने का लाभ इस तथ्य में निहित है कि एक सरणी अवलोकन में नए आयाम जोड़ती है, जिससे अधिक मापदंडों का अनुमान लगाने और अनुमान प्रदर्शन में संशोधन करने में सहायता मिलती है। उदाहरण के लिए, किरण-अभिरूपण के लिए उपयोग किए जाने वाले रेडियो एंटीना तत्वों की एक श्रृंखला सिग्नल की दिशा में एंटीना लाभ को बढ़ा सकती है जबकि अन्य दिशाओं में लाभ को कम कर सकती है, अर्थात सिग्नल को सुसंगत रूप से बढ़ाकर संकेत-ध्वनि अनुपात (एसएनआर) बढ़ा सकती है। संवेदक सरणी अनुप्रयोग का एक अन्य उदाहरण विद्युत चुम्बकीय तरंगों के आगमन की दिशा का अनुमान लगाना है। संबंधित प्रक्रमन विधि को सरणी संकेत प्रक्रमन कहा जाता है। तीसरे उदाहरण में रासायनिक संवेदक सरणियाँ सम्मिलित हैं, जो जटिल मिश्रण या संवेदन वातावरण में फिंगरप्रिंट ( उँगली का निशान) का पता लगाने के लिए कई रासायनिक संवेदक का उपयोग करती हैं। सरणी संकेत प्रक्रमन के अनुप्रयोग उदाहरणों में रडार/सोनार, ताररहित संचार, भूकंप विज्ञान, मशीन की स्थिति की सुरक्षा, खगोलीय अवलोकन दोष निदान आदि सम्मिलित हैं।
सरणी संकेत प्रक्रमन का उपयोग करके, संवेदक सरणी द्वारा एकत्र किए गए डेटा में ध्वनि से अंतःक्षेप करने वाले और गुप्त संकेतों के अस्थायी और स्थानिक गुणों (या पैरामीटर) का अनुमान लगाया और प्रकट किया जा सकता है। इसे पैरामीटर अनुमान के रूप में जाना जाता है।
समतल तरंग, समय प्रक्षेत्र किरण-निर्माण
चित्र 1 एक छह-तत्व समान रैखिक सरणी (यूएलए) दिखाता है। इस उदाहरण में, संवेदक सरणी को सिग्नल स्रोत के दूर-क्षेत्र में माना जाता है ताकि इसे समतल तरंग के रूप में माना जा सके।
पैरामीटर अनुमान इस तथ्य का लाभ उठाता है कि सरणी में स्रोत से प्रत्येक एंटीना की दूरी अलग-अलग है, जिसका अर्थ है कि प्रत्येक एंटीना पर निविष्ट डेटा एक-दूसरे की कला विस्थापन प्रतिकृतियां होंगी। समीकरण (1) पहले एंटीना के सापेक्ष सरणी में प्रत्येक एंटीना तक पहुंचने में लगने वाले अतिरिक्त समय की गणना दिखाता है, जहां c तरंग का वेग है।
प्रत्येक संवेदक एक अलग विलंब से जुड़ा है। विलंब लघु है लेकिन सामान्य नहीं है। आवृत्ति प्रक्षेत्र में, उन्हें संवेदक द्वारा प्राप्त संकेतों के बीच कला विस्थापन के रूप में प्रदर्शित किया जाता है। विलंब आपतन कोण और संवेदक सरणी की ज्यामिति से निकटता से संबंधित है। सरणी की ज्यामिति को देखते हुए, आपतन कोण का अनुमान लगाने के लिए विलंब या कलांतर का उपयोग किया जा सकता है। समीकरण (1) सरणी संकेत प्रक्रमन के पीछे का गणितीय आधार है। सिर्फ संवेदक द्वारा प्राप्त संकेतों का योग और औसत मान की गणना करके परिणाम दें
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क्योंकि प्राप्त संकेत प्रावस्था से बाहर हैं, यह औसत मान मूल स्रोत की तुलना में एक बढ़ा हुआ संकेत नहीं देता है। ह्यूरिस्टिक रूप से, यदि हम प्राप्त संकेतों में से प्रत्येक के विलंब का पता लगा सकते हैं और योग से पहले उन्हें हटा सकते हैं, तब औसत मान
परिणामस्वरूप एक उन्नत सिग्नल प्राप्त होगा। संवेदक सरणी के प्रत्येक चैनल के लिए विलंब के एक अच्छी तरह से चयनित सेट का उपयोग करके समय-विस्थापन सिग्नल की प्रक्रिया ताकि सिग्नल को रचनात्मक रूप से जोड़ा जा सके, किरण-अपरूपण कहा जाता है। ऊपर वर्णित विलंब-और-योग दृष्टिकोण के अतिरिक्त, कई वर्णक्रमीय आधारित (गैर-प्राचलिक) दृष्टिकोण और प्राचलिक दृष्टिकोण सम्मिलित हैं जो विभिन्न प्रदर्शन आव्यूह में संशोधन करते हैं। इन किरण-अपरूपण एल्गोरिदम का संक्षेप में वर्णन इस प्रकार किया गया है
सरणी डिजाइन
संवेदक सरणियों में अलग-अलग ज्यामितीय डिज़ाइन होते हैं, जिनमें रैखिक, गोलाकार, समतल, बेलनाकार और गोलाकार सरणियाँ सम्मिलित हैं। यादृच्छिक सरणी विन्यास के साथ संवेदक सरणी हैं, जिन्हें पैरामीटर अनुमान के लिए अधिक जटिल संकेत प्रक्रमन तकनीकों की आवश्यकता होती है। एकसमान रैखिक सरणी (यूएलए) में आने वाले सिग्नल का प्रावस्था ग्रेटिंग (कठोर) तरंगों से संरक्षण के लिए तक सीमित होना चाहिए। इसका तात्पर्य है कि आगमन के कोण