16 results on '"Vicen-Bueno, Raúl"'
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2. Performance Analysis of MLP-Based Radar Detectors in Weibull-Distributed Clutter with Respect to Target Doppler Frequency
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Vicen-Bueno, Raul, Jarabo-Amores, Maria P., Rosa-Zurera, Manuel, Gil-Pita, Roberto, Mata-Moya, David, Hutchison, David, editor, Kanade, Takeo, editor, Kittler, Josef, editor, Kleinberg, Jon M., editor, Mattern, Friedemann, editor, Mitchell, John C., editor, Naor, Moni, editor, Nierstrasz, Oscar, editor, Pandu Rangan, C., editor, Steffen, Bernhard, editor, Sudan, Madhu, editor, Terzopoulos, Demetri, editor, Tygar, Doug, editor, Vardi, Moshe Y., editor, Weikum, Gerhard, editor, de Sá, Joaquim Marques, editor, Alexandre, Luís A., editor, Duch, Włodzisław, editor, and Mandic, Danilo, editor
- Published
- 2007
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3. Estimate of significant wave height from non-coherent marine radar images by multilayer perceptrons
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Vicen-Bueno, Raúl, Lido-Muela, Cristina, and Nieto-Borge, José Carlos
- Published
- 2012
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4. Importance Sampling for Objective Function Estimations in Neural Detector Training Driven by Genetic Algorithms
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Vicen-Bueno, Raúl, Jarabo-Amores, M. Pilar, Rosa-Zurera, Manuel, Sanz-González, José L., and Maldonado-Bascón, Saturnino
- Published
- 2010
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5. Influence of Acoustic Feedback on the Learning Strategies of Neural Network-Based Sound Classifiers in Digital Hearing Aids
- Author
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Cuadra, Lucas, Alexandre, Enrique, Gil-Pita, Roberto, Vicen-Bueno, Raúl, and Álvarez, Lorena
- Published
- 2009
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6. A decision support web service for allocating assets in counter-piracy operations given periodic environmental forecast updates
- Author
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Cimino, Giampaolo, primary, Vicen Bueno, Raúl, additional, Bourque, François Alex, additional, Grasso, Raffaele, additional, Braca, Paolo, additional, and Osler, John, additional
- Published
- 2018
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7. Automatic detection of signals by using artificial intelligence techniques
- Author
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Vicen Bueno, Raúl, Rosa Zurera, Manuel, Jarabo Amores, María del Pilar, Universidad de Alcalá. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones, and Jarabo Amores, M. Pilar
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Procesado de Señales-Técnicas digitales ,Telecomunicaciones ,Teoría de Señales (Telecomunicación) ,Telecommunication ,CIENCIAS TECNOLÓGICAS ,Ciencias tecnológicas ,Radar-Métodos de simulación ,Inteligencia artificial ,Inteligencia artificial-Aplicaciones en telecomunicaciones - Abstract
Premio Extraordinario de Doctorado de la UAH en 2013, Premio a la Mejor Tesis Doctoral en Seguridad y Defensa por el Colegio Oficial de Ingenieros de Telecomunicación (COIT) y la Asociación Española de Ingenieros de Telecomunicación (AEIT) en 2013, La detección automática de señales (blancos) en interferencia aditiva (clutter más ruido) es un problema no resuelto hoy en día. Muchos y diversos esquemas de detección son propuestos constantemente en revistas especializadas sobre temas de investigación radar y de procesado de señal. Esos esquemas son adaptados normalmente a la casuística del problema, es decir, a los blancos y al tipo de clutter presentes en esos experimentos. Es por ello que la tesis presentada a continuación busca proponer un esquema de detección que trabaje con altas prestaciones en distintos entornos. En esta tesis se pretende resolver dos tipos de problemas: uno centrado en la detección de blancos radar de tipo Swerling 0 en presencia de clutter sintético modelado con una distribución Weibull y ruido blanco Gaussiano; y otro centrado en la detección de barcos en movimiento a partir de imágenes radar provenientes de un radar marino comercial. Se ha comprobado que los datos reales están estadísticamente relacionados con los datos sintéticos simulados, lo cual permitirá proponer un único esquema de detección que trabaje en ambos casos. Teniendo en cuenta los problemas de detección planteados, se asumen varias premisas. Las imágenes radar generadas en entornos simulados tienen en cuenta una correlación temporal entre celdas consecutivas de la imagen y una distribución espacial constante de los parámetros estadísticos del clutter dentro de una misma imagen, pero variable de una imagen a otra. Dentro de este entorno simulado, se asumen distintos tamaños y formas de blanco. Estos entornos han sido simulados mediante el uso de los parámetros estadísticos del clutter descritos en la literatura. Comparando dichos entornos, se observa una gran disparidad en sus parámetros estadísticos, haciendo más difícil aún si cabe la tarea de proponer un detector radar que trabaje correctamente y con altas prestaciones en distintos entornos radar. Para resolver los problemas de detección planteados, se han considerado detectores radar utilizados habitualmente en la literatura. Así, se ha seleccionado como detector de referencia para el caso de trabajar con datos procedente de un radar coherente el detector de blanco conocido a priori (TSKAP: target sequence known a priori). Detectores basados en técnicas CFAR (constant false alarm rate) han sido elegidos para el caso de trabajar con datos procedentes de un radar incoherente. Por otro lado, se ha estudiado el uso de técnicas de inteligencia artificial (IA) para crear detectores que resuelvan los dos problemas de detección planteados. De las posibles técnicas de IA existentes en la literatura, se han elegido dos tipos de redes neuronales artificiales (RNAs): el perceptron multicapa (MLP: Multilayer perceptron) y las RNAs basadas en funciones de base radial (RBFNs: Radial basis function networks). Mediante este tipo de técnicas, se proponen nuevas estrategias de detección para los casos coherente e incoherente. Aparte de la contribución en el uso de técnicas de IA en temas de detección radar, se presenta otra contribución importante: el uso de nuevos modos de selección de celdas de una imagen para la mejora de las prestaciones del detector radar propuesto. Estos modos están basados en esquemas de selección con retardo (en una o dos dimensiones), dentro de los cuales se pueden elegir más celdas para poder realizar una mejor estimación de los parámetros del clutter que rodea al blanco. Además, el uso de estos modos de selección en dos dimensiones en detectores CFAR también puede ser considerado contribución ya que antes no se habían presentado resultados para los modos aquí propuestos. Los experimentos desarrollados consideran entornos simulados de mar, mar helado y tierra para el diseño y test de los detectores coherentes tomados como referencia y los basados en IA. En estos experimentos, se estudió la influencia de los siguientes parámetros durante el diseño de los detectores bajo estudio: las propiedades del clutter presente en las imágenes de los conjuntos de diseño (para entrenar RNAs y establecer el umbral de detección); los modos de selección; el número de celdas seleccionadas; así como el número de neuronas ocultas en las RNAs. A partir de estos estudios, se obtienen los valores de dichos parámetros, de tal forma que se obtienen altas prestaciones, mientras que se mantiene un coste computacional moderado en el detector propuesto. Una vez diseñados los detectores, éstos se testean utilizando un conjunto de datos de test no utilizado previamente. Este conjunto de test está compuesto por imágenes radar con distintas propiedades estadísticas para simular lo que ocurre en entornos reales. Las prestaciones observadas para este conjunto son ligeramente inferiores a los obtenidas en la etapa de diseño. Además, se observa que las prestaciones del detector para las distintas imágenes radar del con- junto, es decir, para distintos condiciones de clutter, presentan pequeñas variaciones. Esto nos indica un alto grado de robustez en los detectores cuando las condiciones de clutter cambian con el tiempo. Teniendo en cuenta estas pequeñas variaciones de las prestaciones del detector, podemos inferir que las mismas prestaciones presentadas aquí se pueden obtener cuando el detector diseñado procese nuevas imágenes radar en el futuro. Por otro lado, se han realizado estudios similares para el caso de detectores incoherentes en entornos simulados de mar, mar helado y tierra. De estos estudios, destacamos las diferencias que existen entre los resultados obtenidos por los detectores coherentes e incoherentes en entornos simulados de clutter de mar. La primera diferencia que se observa es que las prestaciones del detector incoherente son ligeramente menores que las obtenidas por el coherente, aspecto que era de esperar porque sólo considera la información de amplitud. La segunda diferencia observada es la alta reducción de coste computacional que se obtiene, siendo esto debido a que en estos detectores se utiliza menos información a la entrada. Los resultados obtenidos para los entornos simulados de mar helado y tierra no han sido incorporados en la memoria de la tesis porque tanto las prestaciones como el coste computacional obtenidos son similares a los obtenidos para el caso de entornos marinos. Finalmente, se han diseñado y testeado detectores incoherentes para trabajar con imágenes provenientes de un radar marino comercial situado en la plataforma de investigación alemana FINO-1, la cual se encuentra localizada en el mar del Norte (Alemania). Antes de proceder con el diseño de estos detectores, se comprobó que las medidas de clutter contenidas en las imágenes radar seguían una distribución Weibull, tal y como se asumió en el entorno simulado de mar. Acto seguido a esta comprobación, se procedió con el ajuste de los parámetros de cada uno de los detectores bajo estudio (CFAR y basados en técnicas de IA) para obtener las mejores prestaciones posibles, así como un coste computacional moderado. Una vez diseñados los detectores, se procedió a testearlos, llegando a las mismas conclusiones a las que se llegó para el caso sintético: alta robustez frente a cambios en las condiciones de diseño y baja pérdida de prestaciones cuando se procesan nuevas imágenes radar. También se muestra cual es el coste computacional de la configuración seleccionada en los casos de detectores incoherentes basados en MLPs y RBFNs, así como la velocidad de computo necesaria para poder procesar imágenes radar en tiempo real. A partir de estos resultados, se llega a la conclusión final de que como las unidades de procesado disponibles en el mercado permiten trabajar a las velocidades que necesita el sistema, el procesado en tiempo real está garantizado. A partir del análisis de las prestaciones obtenidas para los distintos casos de estudio abordados en la tesis, se llega a la siguiente conclusión general: los detectores basados en técnicas de IA mejoran las prestaciones obtenidas por los detectores de referencia seleccionados de la literatura en todos los casos de estudio presentados. Ésta conclusión se obtiene para radares que trabajan a distintas frecuencias, con distintas resoluciones y con receptores diferentes (coherentes e incoherentes). Además, esta conclusión también es independiente del entorno radar bajo estudio (mar, mar helado y tierra).
- Published
- 2012
8. Intelligent Radar Detectors
- Author
-
Vicen Bueno, Raúl, primary, Rosa Zurera, Manuel, additional, Jarabo Amores, María Pilar, additional, Gil Pita, Roberto, additional, and de la Mata Moya, David, additional
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9. Intelligent Traffic Sign Classifiers
- Author
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Vicen Bueno, Raúl, primary, Torijano Gordo, Elena, additional, García González, Antonio, additional, Rosa Zurera, Manuel, additional, and Gil Pita, Roberto, additional
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10. A decision support web service for allocating assets in counter-piracy operations given periodic environmental forecast updates
- Author
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Bourque, François-Alex, Grasso, Raffaele, Vicen-Bueno, Raúl, Cimino, Giampaolo, Braca, Paolo, and Osler, John
- Abstract
The rise of piracy in the Gulf of Aden and off the coast of Somalia prompted several nations to direct their navies to conduct counter-piracy operations in that region of the world. A major challenge with such operations is the sheer size of the area to patrol. One way to address this problem is by noting that pirates are more likely to operate under favourable environmental conditions and to focus patrols in areas where such conditions prevail by generating maps of piracy risk based on environmental forecast. This contribution presents a system that invokes a multi-objective optimiser with each new forecast to help the decision makers plan operations over the course of days, weeks or months. Implemented using web-based technologies to mitigate for potential resource limitations at the client site, the resulting decision support system is demonstrated for a counter-piracy operation conducted off the coast of Somalia.
- Published
- 2018
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11. Detection of Ships in Marine Environments by Square Integration Mode and Multilayer Perceptrons
- Author
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Vicen-Bueno, Raúl, primary, Carrasco-Alvarez, Rubén, additional, Jarabo-Amores, María Pilar, additional, Nieto-Borge, José Carlos, additional, and Alexandre-Cortizo, Enrique, additional
- Published
- 2011
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12. Spatial-Range Mean-Shift Filtering and Segmentation Applied to SAR Images
- Author
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Jarabo-Amores, Pilar, primary, Rosa-Zurera, Manuel, additional, de la Mata-Moya, David, additional, Vicen-Bueno, Raúl, additional, and Maldonado-Bascon, Saturnino, additional
- Published
- 2011
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13. Coherent Detection of Swerling 0 Targets in Sea-Ice Weibull-Distributed Clutter Using Neural Networks
- Author
-
Vicen-Bueno, Raúl, primary, Rosa-Zurera, Manuel, additional, Jarabo-Amores, María Pilar, additional, and de la Mata-Moya, David, additional
- Published
- 2010
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14. Sea Clutter Reduction and Target Enhancement by Neural Networks in a Marine Radar System
- Author
-
Vicen-Bueno, Raúl, primary, Carrasco-Álvarez, Rubén, additional, Rosa-Zurera, Manuel, additional, and Nieto-Borge, José Carlos, additional
- Published
- 2009
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15. Modified LMS-Based Feedback-Reduction Subsystems in Digital Hearing Aids Based on WOLA Filter Bank.
- Author
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Vicen-Bueno, Raúl, Martínez-Leira, Almudena, Gil-Pita, Roberto, and Rosa-Zurera, Manuel
- Subjects
- *
HEARING aids , *AUDIO equipment , *MATHEMATICAL optimization , *SYSTEM integration , *ROBUST control , *SCIENTIFIC method - Abstract
Digital hearing aids usually suffer from acoustic feedback. This feedback corrupts the speech signal, causes instability, and damages the speech intelligibility. To solve these problems, an acoustic feedback reduction (AFR) subsystem using adaptive algorithms such as the least mean square (LMS) algorithm is needed. Although this algorithm has a reduced computational cost, it is very unstable. To avoid this situation, other AFR subsystems based on modifications of the LMS algorithm are used. Such algorithms are given as follows: 1) normalized LMS (NLMS); 2) filtered-X LMS (FXLMS); and 3) normalized FXLMS (NFXLMS). These algorithms are tested in three digital hearing aid categories: 1) in the ear (ITE); 2) in the canal (ITC); and behind the ear (BTE). The first and second categories under study suffer from great feedback effects due to the short distance between the loudspeaker and the microphone, whereas the third category suffers from these effects due to the high signal level at the hearing aid output; thus, robust AFR subsystems are needed. The added stable gains (ASGs) over the limit gain when AFR subsystems are working in the digital hearing aids are studied for all the categories. The ASG is determined as a tradeoff between two measurements: 1) segmented signal-to-noise ratio (objective measurement) and 2) speech quality (subjective measurement). The results show how the digital hearing aids that work with AFR subsystems adapted with the NLMS or the NFXLMS algorithms can achieve up to 18 dB of increase over the limit gain. After analyzing the results, it is observed that the subjective measurement always limits the achieved ASG, but when the NLMS algorithm is used, it is appreciated that the objective measurement is a good approximation for estimating the maximum achieved ASG. Finally, taking into consideration the hearing aid performances and the computational cost of each AFR subsystem implementation, an AFR subsystem based on the NLMS algorithm to adapt feedback-reduction filters that are 128 coefficients long is proposed. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
- Published
- 2009
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16. Increasing military capability through information and communication
- Author
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Marsili, Marco, Vicen-Bueno, Raúl, Coelho, Emanuel, and Bourque, François-Alex
- Subjects
defence ,Information communication ,NATO ,Information representation ,communication ,representation ,North Atlantic Treaty Organization ,security ,GeneralLiterature_MISCELLANEOUS ,information ,defense ,Stakeholders ,Information visualization ,maritime ,Policymakers ,Military capability ,Decision-makers ,CMRE (Centre for Maritime Research and Experimentation) ,visualization - Abstract
The purpose of this abstract is to pursue and increase the quality levels of the military instrument to enhance the effectiveness, operational capabilities and overall employability by providing a timely information representation and a catchy and tailored visualization and communication support. The impact of information and communication on civilian/military maritime operations should be addressed in a social and political perspective. The success of communication, both indoor and outdoor, is essential for achieving goals. A fully informed and favorable outdoor and indoor environment supports and facilitates the achievement of military objectives. Communication must be multimedia, multiplatform and multilevel. Communication to be strength, must represent information in a simply and clear way through short text elements integrated with interactive visual representations: they capture at best the audience attention, without compromising the efficacy of the information content to be transmitted. Online availability through user-friendly and intuitive interface, enabling a positive user experience, is strongly recommended. Language should be natural for not military audience, and glossary should be available. Information should be manually categorized for not military audience. Communication results should be measured through a validation and verification process., s from the Decision Support and Risk Assessment for Operational Effectiveness (DeSRA) 2016 Conference, La Spezia, Italy, July 26-28 July 2016, NATO Science and Technology Organization (STO) Centre for Maritime Research and Experimentation (CMRE)
- Published
- 2016
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