Aplicacao de computacao natural no processamento de sinais por arranjo de sensores

• Processo: 08/56937-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2009
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2010
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
• Pesquisador responsável: Romis Ribeiro de Faissol Attux
• Beneficiário: Levy Boccato
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 03/09858-6 - Linearidade em sinais, circuítos e sistemas, AP.TEM
• Assunto(s): Computação natural Máxima verossimilhança
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Algoritmos Bio Inspirados | Arranjo De Sensores | Computacao Natural | Estimacao De Doa | Maxima Verossimilhanca

Resumo

Este projeto de mestrado pretende dar prosseguimento ao projeto de iniciação científica intitulado "Aplicação de computação natural no processamento de sinais por arranjo de sensores", processo nº 07/57040-3, com término em 12/08. Ambos projetos se inserem no Projeto Temático "Linearidade em Sinais, Circuitos e Sistemas", processo nº 03/09858-6. O projeto de IC trata da estimação de parâmetros de direção de chegada (DOA) de sinais incidentes em arranjo de sensores usando o estimador de máxima verossimilhança (ML), o qual baseia-se na minimização de uma função não-linear, não-quadrática e com vários mínimos locais. A proposta em desenvolvimento na iniciação é a aplicação de algoritmos pertencentes à computação natural para a busca da solução ML ótima. Os objetivos deste projeto de mestrado são: 1) explorar mais refinadamente as características dos algoritmos bio-inspirados; 2) detalhar seu desempenho no problema DOA-ML, com especial atenção a este desempenho em condições críticas de resolução espacial e relação sinal-ruído; 3) aprofundar as comparações com os algoritmos iterativos clássicos para DOA-ML, envolvendo, inclusive, esforço computacional; 4) investigar a possibilidade de construir algoritmos bio-inspirados especializados neste problema. A IC proporcionou alguns outros ganhos para a formação do candidato. Destacam-se: 1) O aluno deve completar todos os créditos para o mestrado ao final do projeto de iniciação; 2) Os resultados já alcançados na iniciação permitirão compor um artigo a ser submetido à revista da Sociedade Brasileira de Automática (SBA). Neste contexto, o projeto de mestrado pretende também alcançar novos resultados, com a perspectiva de gerar e formalizar novas contribuições, e aprofundar a formação do aluno para o objetivo futuro que é um programa de doutorado. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

BOCCATO, L.; KRUMMENAUER, R.; ATTUX, R.; LOPES, A.. Improving the Efficiency of Natural Computing Algorithms in DOA Estimation Using a Noise Filtering Approach. CIRCUITS SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING, v. 32, n. 4, p. 1991-2001, AUG 2013. (10/51027-8, 08/56937-2)

BOCCATO, LEVY; KRUMMENAUER, RAFAEL; ATTUX, ROMIS; LOPES, AMAURI. Application of natural computing algorithms to maximum likelihood estimation of direction of arrival. Signal Processing, v. 92, n. 5, p. 1338-1352, MAY 2012. (08/56937-2)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

BOCCATO, Levy. Aplicação de computação natural ao problema de estimação de direção de chegada. 2010. Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação Campinas, SP.