Uso de backtracking para generación de sucesiones sonares
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Universidad Santo Tomás. Seccional Bucaramanga
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Resumen
En 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.
In a frequency hopping radar system, the signal consists of one or more frequencies chosen from a set of m available frequencies for transmission at each of a set of n consecutive time intervals. Such a signal can be represented by an m X n matrix of 0’s and 1’s in which each column contains exactly one 1. When the signal is reflected back to the observer, it is shifted in both time and frequency. The amounts of these shifts can be used to determine both distance and velocity. The amounts of shifts, in turn, are determined by comparing all shifts of a replica of the transmitted signal with the signal received. This is equivalent to counting the number of coincidences of 1s in a shifted version of the matrix of 0’s and 1’s that represents the signal. The number of such hits as a function of shifts in time and frequency is called the auto-correlation function. A sonar array is a m x n pattern which has at most one hit in its auto-correlation function. In a multiple target environment, one pattern is sent for each target. In this work we study algorithms that generate sonar type sequences for one and multiple target recognition. The use of backtracking technique to find sonar sequences is presented as a particular case.
In a frequency hopping radar system, the signal consists of one or more frequencies chosen from a set of m available frequencies for transmission at each of a set of n consecutive time intervals. Such a signal can be represented by an m X n matrix of 0’s and 1’s in which each column contains exactly one 1. When the signal is reflected back to the observer, it is shifted in both time and frequency. The amounts of these shifts can be used to determine both distance and velocity. The amounts of shifts, in turn, are determined by comparing all shifts of a replica of the transmitted signal with the signal received. This is equivalent to counting the number of coincidences of 1s in a shifted version of the matrix of 0’s and 1’s that represents the signal. The number of such hits as a function of shifts in time and frequency is called the auto-correlation function. A sonar array is a m x n pattern which has at most one hit in its auto-correlation function. In a multiple target environment, one pattern is sent for each target. In this work we study algorithms that generate sonar type sequences for one and multiple target recognition. The use of backtracking technique to find sonar sequences is presented as a particular case.
Abstract
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Palabras clave
Algorithm, Backtracking, Complexity, Costas, Sonar sequences, Algoritmo, Backtracking, Complejidad, Costas, Secuencias sonares
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