Please use this identifier to cite or link to this item: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/16516
Title in Portuguese: On Supervised multilinear filtering: applications to system identification and antenna beamforming
Author: Ribeiro, Lucas Nogueira
Advisor(s): Mota, João César Moura
Co-advisor(s): Almeida, André Lima Férrer de
Keywords: Teleinformática
Tensor(Cálculo)
Identificação de sistemas
Antenas
Issue Date: 24-Feb-2016
Citation: RIBEIRO, L. N. On Supervised multilinear filtering: applications to system identification and antenna beamforming. 2016. 73 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2016.
Abstract in Portuguese: Métodos de filtragem linear estão bem estabelecidos e têm sido aplicados em diversos problemas de engenharia. Entretanto, eles tornam-se impraticáveis quando o espaço de parâmetros é grande. A recente hipótese de separabilidade de sistema permite o desenvolvimento de métodos computacionalmente eficientes neste cenário. Neste trabalho, nós mostramos que a separabilidade de um sistema leva à sua representação multilinear. Em vista disso, o método de filtragem proposto consiste em uma extensão multilinear do filtro de Wiener-Hopf (WH) clássico, que explora a separabilidade para resolver o problema de filtragem multilinear supervisionada. Simulações computacionais de identificação de sistemas e formatação de feixes de antenas foram realizadas para a avaliação do desempenho do método proposto. Nosso resultados numéricos mostram que nossa abordagem possui menor complexidade computacional e que ela fornece melhor acurácia de estimação que o filtro de WH clássico, que ignora a estrutura multilinear do sistema.
Abstract: Linear filtering methods are well known and have been successfully applied to many engineering problems. However, they become unpractical when the parameter space is very large. The recently proposed assumption of system separability allows the development of computationally efficient alternatives to classical filtering methods in this scenario. In this work, we show that system separability calls for multilinear system representation and filtering. Based on this parallel, the proposed filtering framework consists of a multilinear extension of the classical Wiener-Hopf (WH) filter that exploits the separability property to solve the supervised multilinear filtering problem. System identification and antenna beamforming computer simulations were conducted to assess the performance of the proposed method. Our numerical results show our approach has smaller computational complexity and that it provides better estimation accuracy than the classical WH filter, which ignores the multilinear system structure.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/16516
metadata.dc.type: Dissertação
Appears in Collections:DETE - Dissertações defendidas na UFC

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2016_dis_lnribeiro.pdf4,25 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.