In a long baseline (LBL) acoustic positioning system, a navigation subject estimates its own position at a time based on the ranges between itself and the LBL transponders. To obtain the ranges, each transponder sends acoustic wave to the subjects receiver. Here, a range equals to time required by the wave to travel between these two points multiplied by the wave propagation speed. This method is known as the time of flight (ToF) measurement. One of the ideals in carrying out a ToF is that the navigation subject would remain still throughout the measurement. Corollary, position estimation based on the ToF holds on the same ideal. However, an acoustic wave propagates in a very low speed. Due to this characteristic, the displacement of a moving navigation subject like an autonomous underwater vehicle (AUV) may not be negligible and becomes a source of bias for the range estimations. The AUV motion would also lead to asynchronous ToFs, i.e. acoustic waves sent by transponders arrive at the AUV in different time epochs. In this paper, we present LBL navigation for an AUV that deals with uncertainty due to motion of the AUV. Here, state estimator is modeled while considering the bias for each ToF. Once we obtain the state space representation, we apply Kalman filter to estimate the AUV position and speed. By simulation, we demonstrate that the estimator follows the actual states with good accordance.
Pada penelitian ini telah dibangun sistem identifikasi dan klasifikasi tiga komponen gelombang di dalam sinyal EEG, yaitu gelombang alpha, beta dan teta. Teknik identifikasi dan klasifikasi yang dimaksud adalah kombinasi dari transformasi wavelet dan analisis spektral daya. Transformasi wavelet dimaksudkan untuk ekstraksi gelombang EEG serta mereduksi data tanpa kehilangan informasi. Transformasi wavelet juga dapat menurunkan aspek nonstasioner sinyal EEG. Sistem klasifikasi selanjutnya dilakukan berdasarkan tingkat kemunculan gelombang EEG, keseimbangan kanal simetrik, dan dominasi spektral daya pada daerah frekuensi gelombang masing-masing. Sinyal EEG yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari 5 nara coba, yang kepada masing-masing diberi rangsangan suara selama 2.5 menit. Terdapat 10 jenis musik dan 2 jenis suara alami digunakan sebagai rangsangan suara dalam penelitian. Selanjutnya untuk setiap rangsangan suara yang diberikan, 16 kanal sinyal EEG dianalisis. Hasil penelitian ini menunjukan rangsangan suara dapat menyebabkan peningkatan kemunculan gelombang alfa dengan 75%, sedangkan gelombang teta dan beta menurun sekitar 48% dan 56%. Sementara itu, rangsangan suara yang diberikan mengakibatkan pula peningkatan keseimbangan kanal simetrik untuk ketiga gelombang EEG menjadi sekitar 75%. Hasil penelitian menunjukan pula bahwa ekstraksi sinyal dengan wavelet packet memberikan penyimpangan yang lebih kecil, dan meminimalkan pengaruh nonstasioner, sehingga memperbaiki analisis spektral daya yang dpergunakan. Kata kunci: ekstraksi wavelet; spektral daya; deteksi dan identifikasi sinyal EEG; rangsangan suara.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.