Özet:
Kişisel gizlilik cihazları (PPD’ler) tipik olarak yakındaki GNSS alıcılarını karıştırmak ve kasıtlı olarak kilit kaybına neden olmak için güçlü tonlar veya süpürülmüş dar bant sinyalleri yayar. Alıcılara yerleştirilen çıkarma yöntemleri, anlık frekanslarını izleyerek ve bu bileşenleri zaman alanında (örneğin, çentik filtreleme) veya bir dönüşüm alanında (örneğin, Fourier alanı çıkarma) kaldırarak bu tür parazitleri azaltır. GNSS sinyalini bozmadan etkili azaltma için, çıkarma konumu kesin olmalıdır; yanlış yerleştirme bazen performansa, parazitleyiciyi azaltmadan bırakmaktan daha fazla zarar verebilir. Bu nedenle, izleyiciler hem dinamik izleme performansı, özellikle hızlı süpüren bozuculara karşı, hem de sabit durum tahmin titreşimi açısından değerlendirilir, bu da temel bir izleme hızına karşı varyans dengesini yansıtır. Standart bir çıkış gücü minimizasyonu hedefi altında karmaşık bir birinci dereceden IIR çentik filtresi için gradyanın birinci ve ikinci momentlerini kullanan mevcut yöntemlerden daha iyi bir denge sağlayan yeni bir frekans izleme algoritması öneriyoruz. İlk olarak, sinir ağı parametrelerini optimize etmek için yaygın olarak kullanılan Adam optimizasyon yönteminden esinlenen algoritmayı ve mevcut uyarlanabilir çentik filtresi (ANF) güncelleme kurallarıyla ilişkisini açıklıyoruz. Daha sonra, kamuya açık veri kümeleri de dahil olmak üzere çok çeşitli simüle edilmiş ve kaydedilmiş parazit olayları üzerindeki performansı analiz ediyor ve frekans kilitli döngü (FLL) tabanlı tasarımlar da dahil olmak üzere son teknoloji yöntemlerle karşılaştırıyoruz. Son olarak, kaynak kullanımı ve gecikme süresini analiz ediyor ve niceleme ve boru hattı gecikmelerinin önerilen yöntem ve temsili son teknoloji ürünü temel hatlar üzerindeki etkilerini ölçüyoruz. Önerilen Adam tabanlı yöntemimiz, çoğu senaryo altında daha iyi bastırma sağlarken, vanilya ANF’den marjinal olarak daha yüksek kaynak kullanımı göstermektedir.
Önemli noktalar:
- Adam-ANF, daha hızlı yakınsama nedeniyle geleneksel NLMS tabanlı ANF tasarımlarına kıyasla hızlı cıvıltılara karşı daha yüksek bastırma sağlar.
- Adam-ANF hiperparametrelerinin ayar uzayı NLMS-ANF’den daha geniştir, bu da değişen koşullara karşı daha yüksek sağlamlık sağlar.
- Adam-ANF, geleneksel ANF’lerin potansiyel yüksek boyutlu parametrizasyonları olan genel Uyarlanabilir Sinir Filtreleri (ANeF) sınıfını verimli bir şekilde destekler.
