Değişim noktası kestirimi için CUSUM algoritmasının başarım değerlendirmesi
Yıl 2018,
Cilt: 9 Sayı: 1, 99 - 108, 04.04.2018
Memduh Köse
,
Selçuk Taşçıoğlu
Ziya Telatar
Öz
Bu çalışmada, parametrik CUSUM (cumulative sum) algoritmasının değişim noktası kestirim başarımı analiz edilmiştir. Veriye ait dağılımın bilindiği durumda kullanılabilen bu parametrik yöntem, çalışma kapsamında Gauss rasgele sürecinin ortalamasındaki ani bir değişimin yerinin kestirilmesi amacıyla kullanılmıştır. Yöntemde kullanılan log-olabilirlik oranına dayalı eşitlikler Gauss gürültü modeli için türetilmiş ve yöntemin temel çalışma ilkesi örneklerle anlatılmıştır. Sinyal parametrelerinin bilinmediği durumlarda kullanılan kısmi en iyi (suboptimal) çözümler ele alınarak, pratikte yöntemin başarımının en iyi (optimal) çözüme kıyasla ne ölçüde azalacağı incelenmiştir. Çalışma kapsamında ele alınan CUSUM algoritmasının türevleri için değişim noktası kestirim başarımları benzetimler yoluyla karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Kısmi en iyi yaklaşımlarda sinyal parametreleri için yapılan kestirimlerin ve bu parametreler hakkındaki önsel bilginin (a priori information) doğruluğunun, değişim noktası algılama problemi zorlaştıkça daha da önem kazandığı gösterilmiştir. Ayrıca, CUSUM algoritmasının özyinelemeli yapısı sayesinde hızlı hesaplama süresine sahip olduğu, farklı uzunluktaki sinyaller için gösterilmiştir.
Kaynakça
- Basseville, M., Nikiforov, I.V., (1993). Detection of
Abrupt Changes: Theory and Application, 528,
Prentice-Hall, NJ, USA.
- Brodsky, B.E., Darkhovsky, B.S., (1993).
Nonparametric Methods in Change-point
Problems, 209, Kluwer Academic Publishers,
MA, USA.
- Granjon, P., eds. (2012). The CUSUM algorithm - a
small review, Technical report, Gipsa-Lab,
Grenoble, France.
- Köse, M., Taşcıoğlu, S., Telatar, Z., (2011). Bayesian
change point analysis using the phase distribution
of complex signals, Communications Faculty of
Sciences University of Ankara Series A2-A3, 53, 1,
15-23.
- Köse, M., Taşcıoğlu, S., Telatar, Z., (2015). The
effect of transient detection errors on RF
fingerprint classification performance,
Proceedings, 14th International Conference on
Circuits, System, Electronics, Control & Signal
Processing (CSECS2015), 89-93, Konya.
- Montgomery, D.C., (2013). Introduction to Statistical
Quality Control, 754, John Wiley & Sons Inc., NJ,
USA.
- Page, E.S., (1954). Continuous inspection schemes.
Biometrika, 41, 1, 100-115.
- Ruanaidh, J.J.K. O, Fitzgerald, W.J., (1996).
Numerical Bayesian Methods Applied to Signal
Processing, 244, Springer-Verlag, NY, USA.
- Taşcıoğlu, S., Üreten, O., (2009). Bayesian wideband
spectrum segmentation for cognitive radios,
Proceedings, 18th International Conference on
Computer Communications and Networks, 1-6,
San Francisco.
- Taşcıoğlu, S., Üreten, O., Telatar, Z., (2010). Impact
of noise power uncertainty on the performance of
wideband spectrum segmentation,
Radioengineering, 19, 4, 561-566.
- Üreten, O., Serinken, N., (1999). Detection of radio
transmitter turn-on transients, Electronic Letters,
35, 23, 1996-1997.
- Üreten, O., Serinken, N., (2005). Bayesian detection
of Wi-Fi transmitter RF fingerprints, Electronic
Letters, 41, 6, 373-374.
Yıl 2018,
Cilt: 9 Sayı: 1, 99 - 108, 04.04.2018
Memduh Köse
,
Selçuk Taşçıoğlu
Ziya Telatar
Kaynakça
- Basseville, M., Nikiforov, I.V., (1993). Detection of
Abrupt Changes: Theory and Application, 528,
Prentice-Hall, NJ, USA.
- Brodsky, B.E., Darkhovsky, B.S., (1993).
Nonparametric Methods in Change-point
Problems, 209, Kluwer Academic Publishers,
MA, USA.
- Granjon, P., eds. (2012). The CUSUM algorithm - a
small review, Technical report, Gipsa-Lab,
Grenoble, France.
- Köse, M., Taşcıoğlu, S., Telatar, Z., (2011). Bayesian
change point analysis using the phase distribution
of complex signals, Communications Faculty of
Sciences University of Ankara Series A2-A3, 53, 1,
15-23.
- Köse, M., Taşcıoğlu, S., Telatar, Z., (2015). The
effect of transient detection errors on RF
fingerprint classification performance,
Proceedings, 14th International Conference on
Circuits, System, Electronics, Control & Signal
Processing (CSECS2015), 89-93, Konya.
- Montgomery, D.C., (2013). Introduction to Statistical
Quality Control, 754, John Wiley & Sons Inc., NJ,
USA.
- Page, E.S., (1954). Continuous inspection schemes.
Biometrika, 41, 1, 100-115.
- Ruanaidh, J.J.K. O, Fitzgerald, W.J., (1996).
Numerical Bayesian Methods Applied to Signal
Processing, 244, Springer-Verlag, NY, USA.
- Taşcıoğlu, S., Üreten, O., (2009). Bayesian wideband
spectrum segmentation for cognitive radios,
Proceedings, 18th International Conference on
Computer Communications and Networks, 1-6,
San Francisco.
- Taşcıoğlu, S., Üreten, O., Telatar, Z., (2010). Impact
of noise power uncertainty on the performance of
wideband spectrum segmentation,
Radioengineering, 19, 4, 561-566.
- Üreten, O., Serinken, N., (1999). Detection of radio
transmitter turn-on transients, Electronic Letters,
35, 23, 1996-1997.
- Üreten, O., Serinken, N., (2005). Bayesian detection
of Wi-Fi transmitter RF fingerprints, Electronic
Letters, 41, 6, 373-374.