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Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-10072005-151936


Tipo di tesi
Tesi di laurea specialistica
Autore
De Ruvo, Andrea
Indirizzo email
andrew979@aliceposta.it
URN
etd-10072005-151936
Titolo
Metodologie di Analisi Wavelet e Tempo-Frequenza per il Monitoraggio di Segnali Radio
Dipartimento
INGEGNERIA
Corso di studi
INGEGNERIA DELLE TELECOMUNICAZIONI
Relatori
relatore Prof. Luise, Marco
relatore Prof. Giannetti, Filippo
Parole chiave
  • monitoraggio segnali radio
  • short time fourier transform
  • wavelet
Data inizio appello
03/11/2005
Consultabilità
Parziale
Data di rilascio
03/11/2045
Riassunto
I sistemi studiati solitamente nei corsi universitari sono stazionari, almeno in senso lato: questo significa che se si divide un segnale in due parti e se ne visualizza lo spettro di potenza, si ottiene lo stesso risultato. Nella realtà invece molti processi che si incontrano non sono stazionari: nel primo capitolo verranno introdotte alcune tecniche di analisi tempo-frequenza, che servono proprio per trattare questo tipo di segnali, mentre nel secondo capitolo verrà approfondita una di queste tecniche basata su trasformata STFT (Short Time Fourier Transform), nella quale però viene sfruttato il concetto di media per abbattere il rumore e rivelare anche segnali molto deboli, sotto gli 0 dB. Nel terzo capitolo verrà introdotta una tecnica di analisi basata su trasformata Wavelet, nella quale viene utilizzato un metodo di codifica per sottobande, detta anche wavelet-packet.
Queste tecniche possono essere utilizzate nel settore del monitoraggio di segnali radio, con lo scopo di rivelare segnali a banda stretta immersi all’interno di uno scenario a banda larga.
Nei successivi capitoli poi verranno analizzati i problemi per l’analisi STFT, legati alla presenza di artefatti e mascheramento, e quelli dell’analisi Wavelet, legati anch’essi alla presenza di artefatti e di code, e di entrambi i metodi verranno valutate le prestazioni in termini di probabilità di mancato avvistamento (missed detection) e di falso allarme (false alarm).
Infine verranno tratte le conclusioni su queste due tecniche, valutando l’uso che è possibile fare per una ottimale rivelazione di segnali entro un certo range di SNR, che per le caratteristiche dei due metodi non sarà lo stesso per entrambe le tecniche di analisi.
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