Filtreler

2005 - 20073
Filtreleri Sıfırla

Ayarlar

Yazar: Çırpan, Hakan Ali × Konu: Bayesian networks ×

Arama Sonuçları

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim
    Yayın
    A sequential Monte Carlo method for blind phase noise estimation and data detection
    (IEEE, 2005) Panayırcı, Erdal; Çırpan, Hakan Ali; Moeneclaey, Marc
    In this paper, a computationally efficient algorithm is presented for blind phase noise estimation and data detection jointly, based on a sequential Monte Carlo method. The basic idea is to treat the transmitted symbols as " missing data" and draw samples sequentially of them based on the observed signal samples up to time t. This way, the Bayesian estimates of the phase noise and the incoming data are obtained through these samples, sequentially drawn, together with their importance weights. The proposed receiver structure is seen to be ideally suited for high-speed parallel implementation using VLSI technology.
  • Küçük Resim
    Yayın
    Parçacık süzgeçleme ile hedef izleme uygulamasında topak çizelgeleme
    (IEEE, 2007) Özfidan, Özgür; Bayazıt, Uluğ; Çırpan, Hakan Ali
    Bu çalışmada, uzaklık ölçer algılayıcılarla hedef takibi uygulamasında algılayıcı çizelgeleme problemi ele alınmıştır. Çok algılayıcılı uygulamalarda algılayıcıların yönetimi ürettikleri verilerin sınıflandırılması için olduğu kadar algılayıcıların verimli kullanımı için de gereklidir. Algılayıcı yönetimindeki önemli hususlardan biri algılayıcı çizelgelemesidir. Algılayıcıları çizelgeleyerek bant genişliği, güç, ve hesaplamada ciddi ölçüde kazanımlar sağlanabilir.
  • Küçük Resim
    Yayın
    Cluster based sensor scheduling in a target tracking application with particle filtering
    (IEEE, 2007) Özfidan, Özgür; Bayazıt, Uluğ; Çırpan, Hakan Ali
    In multi-sensor applications management of sensors is necessary for the classification of data they produce and for the efficient use of sensors as well. One of the important aspects in sensor management is the sensor scheduling. By scheduling the sensors, serious reductions can be achieved in the cost of bandwidth, power, and computation. In this work a simple solution for the problem of sensor scheduling in a multi-sensor target tracking application is presented. Due to non-linearity of the problem itself, proposed solution is presented in the framework of non-linear Bayesian estimation.