Acoustical Direction Finding using a Bayesian Regularized Multilayer Perceptron Artificial Neural Networks on a Tri-Axial Velocity Sensor

Acoustical Direction Finding using a Bayesian Regularized Multilayer Perceptron Artificial Neural Networks on a Tri-Axial Velocity Sensor
  • سال انتشار: 1398
  • محل انتشار: فصلنامه بین المللی مهندسی مکاترونیک ، برق و کامپیوتر، دوره: 10، شماره: 35
  • کد COI اختصاصی: JR_IJMEC-10-35_006
  • زبان مقاله: انگلیسی
  • تعداد مشاهده: 358
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

Chibuzo Joseph Nnonyelu

Dept. of Electrical Engineering, University of Nigeria, Nsukka, Nigeria

Zakayo Ndiku Morris

Dept. of Electronic and Info. Engineering, Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong

چکیده

Atwo-dimensional direction-of-arrival estimation scheme based on Bayesian-regularized (BR) Multilayer Perceptron (MLP) artificial neural network (ANN) is developed around a unit acoustic vector sensor (AVS). The AVS basically consists of three collocated and orthogonally oriented velocity sensors, hence, senses acoustic waves in the three Cartesian directions while offering portability in size and simplicity in its array manifold. It is shown that the Bayesian regularized Multilayered Perceptron neural network performs well in terms of estimation’s root-mean-square error even when tested with data of different signal-to-noise ratio (SNR) after training. This is useful as it accounts for unexpected changes of received data SNR during field operation. The proposed system is ideal for applications in mobile systems such as robots for search-and-rescue operations or soldiers in the battle field to estimate the source of a sniper fire.

کلیدواژه ها

Acoustic direction finding, acoustic position measurement, acoustic signal processing, acoustic vector sensor, artificial neural network, Bayesian regularization, multilayered perceptron.

مقالات مرتبط جدید

اطلاعات بیشتر در مورد COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.