Arşiv logosu
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
Arşiv logosu
  • Koleksiyonlar
  • Sistem İçeriği
  • Araştırmacılar
  • Projeler
  • Birimler
  • Analiz
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
  1. Ana Sayfa
  2. Yazara Göre Listele

Yazar "Kabaoglu N." seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
  • Küçük Resim Yok
    Yayın
    EM-based recursive tracking algorithm for near-field moving sources
    (2007) Çekli S.; Çekli E.; Kabaoglu N.; Çirpan H.A.
    In this paper, we address the problem of joint tracking of the direction of arrival (DOA) and range parameters of moving sources in the near-field of an antenna array with the Expectation-Maximization (EM) based recursive algorithm. The main characteristic of the proposed recursive EM approach is to include computation of the gradient of the log-likelihood and some form of the complete-data Fisher information matrix. The proposed recursive algorithm in this work assumes that the parameters of interest are described by a linear polynomial model. Simulation results of the suggested algorithm are also presented in order to illustrate the performance of the algorithms. © 2007 IEEE.
  • Yükleniyor...
    Küçük Resim
    Yayın
    Near field localization of moving sources with rem algorithms
    (2009) Çekli S.; Çekli E.; Kabaoglu N.
    In this paper, we present the problem of joint tracking of the direction of arrival (DOA) and range parameters of moving sources in the near field of an antenna array with two Expectation- Maximization (EM) based recursive algorithms. The main characteristic of the first Recursive EM (REM) approach is to include computation of the gradient of the log-likelihood function and some form of the complete data Fisher information matrix. Compared to first REM approach, the second one utilizes the stochastic approximation of approximate conditional expectation of the complete data sufficient statistics. The proposed recursive algorithms in this work assume that the parameters of interest are described by a linear polynomial model. This paper concludes by presenting the simulation results of the suggested algorithms in order to illustrate the computational effectiveness of the both algorithms.

| Maltepe Üniversitesi | Kütüphane | Açık Bilim Politikası | Açık Erişim Politikası | Rehber | OAI-PMH |

Bu site Creative Commons Alıntı-Gayri Ticari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile korunmaktadır.


Maltepe Üniversitesi Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı, İstanbul, TÜRKİYE
İçerikte herhangi bir hata görürseniz lütfen bize bildirin

DSpace 7.6.1, Powered by İdeal DSpace

DSpace yazılımı telif hakkı © 2002-2025 LYRASIS

  • Çerez Ayarları
  • Gizlilik Politikası
  • Son Kullanıcı Sözleşmesi
  • Geri Bildirim