Detección, estimación y problemas inversos con sistemas sonar- Detection, Estimation and Inverse Problems with Sonar Systems

El objetivo del presente trabajo es hacer una introducción a la teoría básica utilizada para extraer información y cómo hacer un procesamiento de señales óptimo para sistemas SoNAR activos o pasivos. En especial, se revisa cómo se catalogan los problemas típicos que se tratan en sistemas tipo sonar....

Full description

Autores:: Vallejo, Felipe A
Rodríguez, Belman Jahir
Herrera Martínez, Marcelo

Tipo de recurso:: Article of journal

Fecha de publicación:: 2018

Institución:: Universidad de San Buenaventura

Repositorio:: Repositorio USB

Idioma:: spa

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description	El objetivo del presente trabajo es hacer una introducción a la teoría básica utilizada para extraer información y cómo hacer un procesamiento de señales óptimo para sistemas SoNAR activos o pasivos. En especial, se revisa cómo se catalogan los problemas típicos que se tratan en sistemas tipo sonar. Se revisa la teoría estadística que se usa en el procesamiento de señal acústica y se estudia el comportamiento de las curvas características de operación cuando se varía la varianza de las distribuciones de probabilidad de ruido y de señal en presencia del ruido. Por último, se revisa la teoría de fondo de los problemas inversos y el procesamiento de campo ajustado para aplicarlo en un futuro a un sistema de visualización acuática en condiciones de poca visibilidad.
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Por último, se revisa la teoría de fondo de los problemas inversos y el procesamiento de campo ajustado para aplicarlo en un futuro a un sistema de visualización acuática en condiciones de poca visibilidad.application/pdf10.21500/01247492.34320124-7492https://hdl.handle.net/10819/28738https://doi.org/10.21500/01247492.3432spaUniversidad San Buenaventura - USB (Colombia)https://revistas.usb.edu.co/index.php/Ingenium/article/download/3432/2825Núm. 36 , Año 2017 : INGENIUM80366718IngeniumDavid Havelock, Sonoko Kuwano, and Michael Vorländer, “Handbook of signal processing in acoustics”. Springer Science & Business Media, 2008, pp. 1665-1700. Lawrence E. Kinsler, Austin R. Frey, Alan B. Coppens, James V. Sanders, “Fundamentals of Acoustics”, 4th Edition, Wiley-VCH, 1999, pp. 323-465. Harry L. Van Trees, “Detection, estimation, and modulation theory”, John Wiley & Sons, 2004, pp. 255-322. Jean-Paul Marage and Yvon Mori. “Sonars and Underwater Acoustics”. John Wiley & Sons, 2013. pp. 77-90. J. Burczynski, “Introducción al uso de sistemas sonar para la estimación de la biomasa de peces”, No. 191, Food & Agriculture Org., (1982). Peter Gerstoft and Christoph F. Mecklenbräuker, “Ocean acoustic inversion with estimation of a posteriori probability distributions”, The Journal of the Acoustical Society of America, 104(2), (1998), 808-819. Caglar Yardim, Z. H. Michalopoulou and P. Gerstoft, “An overview of sequential Bayesian filtering in ocean acoustics”, IEEE Journal of oceanic engineering, 36(1), (2011), pp. 71-89. S. E. Dosso and P.L. Nielsen, “Quantifying uncertainty in geoacoustic inversion. II. Application to broadband, shallow-water data”, The Journal of the Acoustical Society of America, 111(1), (2002), pp. 143-159. Marcelo Herrera M. “Digital Radio, Part I: Perceptual Audio Compression”, Ed. Bonaventuriana, Bogotá, (2016). O. V. Rudenko and V. I. Timoshenko. “Nonlinear Underwater acoustics”. In: The Journal of the Acoustical Society of America, Vol. 84 (1). 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Dowling. Phase conjugation in underwater acoustics. In: Journal of Acoustical Society of America. Agosto 1990. DOI: 10.1121/1.400496. Underwater Sensor Networks at BWN Laboratory Georgia Institute of Technology. Available from: http://www.ece.gatech.edu/ research/labs/bwn/UWASN/>. J. A. García, S. Rodríguez, V. J. Fernández. “Theory of bit allocation analysis”. Universidad de Granada, E. T. S. de Ingeniería Informática, Departamento de Ciencias de la Computación e I. A., Granada, Spain. 2006 R. P. Hinton. Statistics Explained. Routledge, New York, 2004. A. B. Baggeroer, W. A. Kuperman, P. N. Mikhalevsky. “An overview of matched field methods in ocean acoustics”. In: IEEE Journal of Oceanic Engineering. Vol 18 (4). 2010 T. W. Anderson, An introduction to Multivariate Statistical Analysis, 2nd Edition. New York: John Wiley, 1984. V. C. Anderson, “DICANNE, a realizable adaptive process”. In: J. Acoustical Soc. of Amer., 45, pp. 398-405, 1966. A. B. Baggeroer, W. A. Kuperman and H. 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