ARCADIA PROJECT -PRIN 2007 - MIUR Unità di ricerca: Università di Perugia GLRT SIMPLE DETECTOR Manuale per un utilizzo immediato A cura di: Ing. Emilia Nunzi emilia.nunzi@diei.unipg.it Ing. Giorgio Saltanocchi Saltanocchi.Giorgio@gmail.com Dipartimento di Ingegneria Elettronica e dell Informazione Università degli Studi di Perugia - Italy Via G. Duranti 93, 06125 Perugia, Italy, Tel. +39 75 5853634 Questa guida è stata sviluppata dall Unità di ricerca di Perugia nell ambito del progetto ARCADIA (http://arcadia.diei.unipg.it). Coordinamento unità di ricerca: Ing. E. Nunzi. Coordianamento scientifico nazionale: Ing. E. Nunzi.
Sommario Il GLRT SIMPLE è un detector, basato sul Test del Rapporto di Verosimiglianza Generalizzato, per la rilevazione guasti su un record dati di lunghezza N. Il record dati su cui può essere applicato il detector è contenuto in un file di testo formattato ad una colonna (file di esempio Example data 2.dat) o a due colonne (file di esempio Example data 1.dat). Questo software è stato sviluppato per analizzare dati di frequenza normalizzata, ottenuti dall aquisizione dei dati di fase degli orologi atomici satellitari, in cui viene richiesta una stabilità in frequenza intorno a 10E-11. Gli algoritmi sono stati implementati in doppia precisione per garantire l elevata precisione del detector. Fornendo un record di lunghezza N (di default pari a 200) il detector elabora gli N dati forniti e genera in uscita uno scalare. Se i dati forniti M sono maggiori di N allora tutti i campioni dopo l Nesimo sono elaborati usando una strategia First In First Out (FIFO). Per ogni nuovo campione fornito, il GLRT SIMPLE produce un uscita. I risultati del GLRT SIMPLE sono salvati nel file risultati.dat. I risultati del GLRT SIMPLE possono essere visualizzati utilizzando il file Matlab plot results.m Per ulteriori informazioni tecniche e scentifiche [2], [3], [4], [9] oppure scrivere a nunzi@diei.unipg.it
G.Saltanocchi & E.Nunzi GLRT SIMPLE DETECTOR 1 Istallazione Per l istallazione è sufficiente estrarre il file GLRT simple detector.zip in una cartella. Creiamo ad esempio nel drive C una cartella chiamata glrts come mostrato in figura 1. E consigliabile creare la cartella nella root per poterla ritrovare velocemente dalle shell di DOS e di Matlab usate per il calcolo e la visualizzazione dei risultati. Figura 1: Per l istallazione è sufficiente copiare in una cartella i file contenuti nel file compresso GLRT simple detector.zip 2 Utilizzo del software Avviare una shell DOS eseguendo cmd come illustrato in figura 2. Figura 2: Per aprire una shell DOS dal menu avvio/start cliccare su esegui e digitare cmd, quindi OK All interno della shell DOS, per lanciare la simulazione, scrivere GLRT simple.exe seguito dal nome del file dati. Utilizziamo come esempio il file dati exampledata1.dat contenuto nel file compresso; digitiamo quindi GLRT simple.exe exampledata1.dat come mostrato in figura 3. Di default i dati vengono analizzati con una finestra lunga 200 campioni. Per variare la lunghezza della finestra usare la 1
G.Saltanocchi & E.Nunzi GLRT SIMPLE DETECTOR sintassi : GLRT normal.exe <file dati> <lunghezza della finestra>. Figura 3: Per analizzare il file dati exampledata1.dat con il detector GLRT SIMPLE digitare da una shell DOS GLRT simple.exe exampledata1.dat. Per la visualizzazione dei risultati utilizzare Matlab digitando plotresult come mostrato in figura 4. Verranno visualizzati i dati contenuti nel file ed il risultato del detector GLRT SIMPLE. Figura 4: In Matlab digitare plotresult per la visualizzazione dei risultati.. 2
G.Saltanocchi & E.Nunzi 3 3 File supportati Sono supportati file ANSI organizzati a due colonne in cui la prima è un indice e la seconda è il dato o file in cui è presente una singola colonna dati. Nel file GLRT simple detector.zip sono presenti due file dati di esempio (exampledata1.dat, exampledata2.dat) con l organizzazione appena citata. (vedi fig. 5). I dati contenuti hanno le seguenti caratteristiche : μ 0 =1 media per i campioni da 0 a 216 σ 0 =1 deviazione standard per i campioni da 0 a 216 μ 1 =7 media per i campioni da 216 a 250 σ 0 =1 deviazione standard per i campioni da 216 a 250 Figura 5: Esempi di file dati supportati, a sinistra un file organizzato in 2 colonne in cui la prima colonna è l indice e la seconda è il dato, a destra un file organizzato in un unica colonna dati. Riferimenti bibliografici [1] E. Nunzi and G. Saltanocchi, Instr. and Meas. Tech. Conf., Sept. 2009. [2] E. Nunzi and L. Galleani and P. Tavella and P. Carbone, Detection of Anomalies in the Behavior of Atomic Clocks, Instr. and Meas., IEEE Transactions on, pp. 523 528, Apr. 2007. [3] E. Nunzi, P. Carbone, Monitoring Signal Integrity of Atomic Clocks by Means of the GLRT, Metrologia, 45 (2008), S103-S107. 3
G.Saltanocchi & E.Nunzi 4 [4] E. Nunzi and P. Carbone and P. Tavella, Fault detection in atomic clock frequency standards affected by mean and variance changes and by an additive periodic component: the GLRT approach, Instr. and Meas. Tech. Conf., May 2008. [5] S. M. Kay, Fundamentals of Statistical Signal Processing, Volume 2: Detection Theory, Prentice Hall, 1998. [6] S. M. Kay, Fundamentals of Statistical Signal Processing, Volume 1: Estimation Theory, Prentice Hall, 1998. [7] E. Nunzi, D. D Ippolito, A novel theoretical analysis of fault detection for atomic clock, Proc. of the IEEE AMUEM 2009 Conf., July 2009, Bucharest. [8] E. Nunzi,G. Barchi, U. Bartoccini, Methods and tools for frequency jump detection, Proc. of the IEEE AMUEM 2009 Conf., July 2009, Bucharest. [9] qui ci va il link del glrt simple 4