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Uso de backtracking para generación de sucesiones sonares

dc.contributor.authorGallo Albarracín, Eliseo; M.Sc. Grupo Investigación SIGMMA,Universidad Santo Tomás, Bucaramangaspa
dc.contributor.authorDelgado, Frank Nicolás; M.Sc. Grupo de investigaciones CAyPRO, Universidad Santo Tomás, Bucaramangaspa
dc.date.issued2010-06-30spa
dc.identifierhttp://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/297spa
dc.identifier10.15332/iteckne.v7i1.297spa
dc.descriptionEn un salto de frecuencia de un sistema de radar, la señal se compone de una o más frecuencias elegidas de una posible combinación de m frecuencias disponibles para la transmisión en n intervalos consecutivos de tiempo. Esta señal puede ser representada por una matriz de m x n de 0’s y 1’s, donde es necesario que en cada columna contenga exactamente un 1. Cuando la señal es reflejada hacia el observador, esta se desplaza en el tiempo y frecuencia. La cantidad de estos movimientos (desplazamientos) se pueden utilizar para determinar la distancia y velocidad. La cantidad de estos saltos, a su vez, se determinan mediante la comparación de todos los turnos de una réplica de la señal transmitida con la señal recibida. Esto es equivalente a contar el número de coincidencias de 1’s en una versión desplazada de la matriz de 0’s y 1’s que representa la señal. El número de coincidencias, como una función de cambios en el tiempo y la frecuencia se llama la función de “auto-correlación”. Una matriz sonar es un modelo m x n que tiene a lo más una coincidencia con su función de auto-correlación. En un entorno de múltiples objetos, un patrón se envía para cada objetivo. En este trabajo se presentan algunos métodos que generan secuencias de sonares para el reconocimiento de objetivos múltiples, y también se hace mención a algoritmos de búsqueda para la mismas; como caso particular, se expone el uso de la técnica “backtracking” para hacer una búsqueda exhaustiva para encontrar secuencias de sonares.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Santo Tomás. Seccional Bucaramangaspa
dc.relationhttp://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/297/305spa
dc.relation/*ref*/G. Costas, “On PPM Sequences whit Good Autocorrelation Properties,” IEEE Trans. Inform. Theory, vol. 35, NO. 1, pp. 146-149, Mayo 1988spa
dc.relation/*ref*/R. Gagliardi, J. Robbins, y H. Taylor, “Acquisition sequences in PPM communications,” IEEE Trans. Inform. Theory, vol. IT-33, pp. 738-744, 1987spa
dc.relation/*ref*/R. A Games, “An algebraic construction of sonar sequences using M-sequences,” SIAM J. Algebraic Discrete Methods, vol. 8, pp. 753 – 761, Octubre 1987spa
dc.relation/*ref*/S. W. Golomb,L. Baumert, “Backtrack Programming,” Journal of the ACM (JACM), vol. 12, pp. 516-524, 1965spa
dc.relation/*ref*/S. W. Golomb, “Algebraic constructions for Costas arrays,” J. Combinatorial Theory, Ser. A, vol. 37, pp. 13- 21, 1984spa
dc.relation/*ref*/S. W. Golomb y H. Taylor, “Two-dimensional synchronization patterns for minimum ambiguity,” IEEE Trans. Inform. Theory, vol. IT-28, pp. 263-272, Julio 1982spa
dc.relation/*ref*/S. W. Golomb y H. Taylor, “Constructions and properties of Costas arrays,” Proc. IEEE, vol. 72, pp. 1143- 1163, Septiembre 1984spa
dc.relation/*ref*/S.V. Maric y E. L. Titlebaum, “A class of Frequency Hop Codes with Nearly Ideal Characteristics for Use in Multiple Access Spread Spectrum Communications and Radar and Sonar System,” en IEEE Transactions on Communications, Septiembre 1992spa
dc.relation/*ref*/O. Moreno, S Maric “Classes of Costas and Sonar Sequences For Multi-target Recognition,” en IEEE ISIT 1997spa
dc.relation/*ref*/O. Moreno, S Maric and LiYuchun “Best Know Sonar Sequences for Multi-target Recognition. In IEEE ISIT 1997spa
dc.relation/*ref*/O. Moreno y R. A. Games, “Sonar Sequences from Costas Arrays and the Best Known Sonar Sequences with up to 100 Symbols,” IEEE Trans. Inform. Theory, vol. 39, NO. 6, pp. 1985-1987, Noviembre 1993spa
dc.relation/*ref*/O. Moreno. S.V. Maric, “A Class of Frequency Hop Codes with Nearly Ideal Characteristics for Multipletarget Recognition. In thirty-third Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing, Octubre 1995spa
dc.relation/*ref*/O. Moreno, P. Pei and J. Ramirez, A Parallel Algorith for Enumeration of Costas, In proceedings of the 7th SIAM Conference on Paralllel Conference Processing for Scientific Computing pp. 255-260, 1995spa
dc.relation/*ref*/O.Moreno, J. Ramirez, D. Bollman, y E. Orozco, “Faster algorithms for the generation of Symmetry-Invariant Permutations”, Marzo de 2002spa
dc.relation/*ref*/E. Orozco, “On the parallel generation of coastal arrays,” Tesis, University of Puerto Rico,1998spa
dc.rightsCopyright (c) 2018 ITECKNEspa
dc.titleUso de backtracking para generación de sucesiones sonaresspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.proposalAlgoritmo, backtracking, complejidad, Costas, secuencias sonares.spa
dc.type.driveinfo:eu-repo/semantics/article
dc.relation.citationissueITECKNE; Vol. 7, núm. 1 (2010); 13-18spa
dc.relation.citationissue2339-3483spa
dc.relation.citationissue1692-1798spa


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