Sergio Barbarossa - Sergio Barbarossa

Sergio Barbarossa
Sergio Barbarossa.jpg
narozený
Řím, Itálie
Národnost[Itálie]
Alma mater[Sapienza University of Rome]
Vědecká kariéra
Pole
Instituce[Sapienza University of Rome]
webová stránkainfocom.uniroma1.to/ sergio/ http% 3A__infocom.uniroma1.to_ ~ sergio/Domov.html

Sergio Barbarossa je italský profesor, inženýr a vynálezce. Je profesorem na univerzitě v Sapienza v Římě v Itálii.

Příspěvek výzkumu

Zpracování signálu

Barbarossa spolu se svými studenty odvodil princip nejistoty pro signály definované přes graf a stanovil základní korespondenci mezi principem neurčitosti a teorie vzorkování pro grafové signály.[1] Navrhl novou definici Fourierovy transformace pro signály definované přes směrovaný graf.[2]

Odvodil analytický model pro vlastní funkce lineárních časově proměnných systémů a vynalezl funkci nejednoznačnosti produktu vysokého řádu, což je algoritmus užitečný pro odhad parametrů vícesložkových signálů polynomiální fáze.[3] Barbarossa vynalezl nové způsoby, jak odhadnout okamžitou frekvenci signálů spojité fáze zabudovaných do šumu, na základě vzorové analýzy jejich časově-frekvenční reprezentace.[4]

Radarový dálkový průzkum Země

Spolu s Farinou zavedl do analýzy časově-frekvenční distribuce radar se syntetickou clonou signály.[5] Metody jsou užitečné zejména pro detekci a zobrazování objektů pohybujících se na Zemi pozorovaných ze vzdušných nebo vesmírných radarů se syntetickou aperturou. Přístup byl později rozšířen na víceanténové systémy, což vedlo ke zpracování časoprostorového kmitočtu.

Bezdrátová komunikace

Barbarossa a spolupracovníci odvodili optimální předkódovací matice pro bezdrátové komunikační systémy.[6][7] Navrhované strategie jsou zvláště vhodné pro MIMO komunikační systémy s informacemi o stavu kanálu na straně přenosu. Přispěl k zavedení teorie her do bezdrátové komunikace.[8] Spolu s Fasanem představila společnost Barbarossa optimální techniku ​​časoprostorového kódování s názvem Trace-Orthogonal Design pro systémy MIMO bez informací o kanálech.

Mobile Edge Computing

V roce 2012 zahájila společnost Barbarossa myšlenku vybavit malé mobilní rádiové přístupové body funkcemi cloudu, aby umožnila mobilním uživatelům získat přístup k cloudovým službám v blízkosti v rámci sítě Radio Access Network (RAN). Tato myšlenka byla financována z evropského projektu 7. rámce TROPIC a nyní je jádrem Multi-Access Edge Computing (MEC). Publikoval sérii článků o společné optimalizaci komunikačních a výpočetních zdrojů v okrajovém cloudu.[9]

Biologicky inspirované zpracování signálu

Navrhl různé způsoby, jak navrhnout samoorganizující se mechanismy, zvláště vhodné pro bezdrátové senzorové sítě, inspirované mechanismy probíhajícími v přírodě, jako je autosynchronizace fázově vázaných oscilátorů nebo rojení.[10][11]

Ocenění

Byl jmenován Člen Institutu elektrotechnických a elektronických inženýrů (IEEE) v roce 2012[12] pro příspěvky ke zpracování signálu, senzorovým sítím a bezdrátové komunikaci.

V roce 2015 byl jmenován členem Evropské asociace pro zpracování signálu (EURASIP) za příspěvky do radarového dálkového průzkumu, senzorů a komunikačních sítí.[13]

V roce 2010 obdržel cenu EURASIP za technické úspěchy [14] za příspěvky do radaru se syntetickou aperturou, bezdrátové komunikace a sítí.

Je spoluautorem článků, které obdržely IEEE Best Paper Awards 2000 a 2014 od IEEE Signal Processing Society.

Reference

  1. ^ Tsitsvero, M .; Barbarossa, S .; Di Lorenzo, P. (září 2016). "Signály na grafech: Princip nejistoty a vzorkování". Transakce IEEE při zpracování signálu. 64 (18): 4845–4860. arXiv:1507.08822. Bibcode:2016ITSP ... 64,4845T. doi:10.1109 / TSP.2016.2573748.
  2. ^ Sardellitti, S .; Barbarossa, S .; Di Lorenzo, P. (září 2017). "Na Fourierově transformaci grafu pro směrovaný graf". IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. 11 (6): 796–811. arXiv:1601.05972. Bibcode:2017ISTSP..11..796S. doi:10.1109 / JSTSP.2017.2726979.
  3. ^ Barbarossa, S .; Scaglione, A .; Giannakis, G.B. (Březen 1998). "Funkce nejednoznačnosti produktu vysokého řádu pro modelování vícesložkových polynomiálních fázových signálů". Transakce IEEE při zpracování signálu. 46 (3): 691–708. Bibcode:1998ITSP ... 46..691B. doi:10.1109/78.661336.
  4. ^ Barbarossa, S. (červen 1995). "Analýza vícesložkových signálů LFM kombinovanou Wigner-Houghovou transformací". Transakce IEEE při zpracování signálu. 43 (6): 1511–1515. Bibcode:1995ITSP ... 43.1511B. doi:10.1109/78.388866.
  5. ^ Barbarossa, S .; Farina, A. (únor 1992). „Detekce a zobrazování pohybujících se objektů pomocí radaru se syntetickou aperturou. 2. Společná časově-frekvenční analýza pomocí distribuce Wigner-Ville“. Sborník IEE F - Zpracování radaru a signálu. 139 (1): 89–97. doi:10.1049 / ip-f-2.1992.0011.
  6. ^ Scaglione, A .; Giannakis, G. B .; Barbarossa, S. (červenec 1999). „Redundantní předkodéry a ekvalizéry filtrační banky. I. Sjednocení a optimální konstrukce“. Transakce IEEE při zpracování signálu. 47 (7): 1988–2006. Bibcode:1999ITSP ... 47.1988S. doi:10.1109/78.771047. ISSN  1053-587X.
  7. ^ Scaglione, A .; Stoica, P .; Barbarossa, S .; Giannakis, G. B .; Sampath, H. (květen 2002). "Optimální návrhy pro časoprostorové lineární předkodéry a dekodéry". Transakce IEEE při zpracování signálu. 50 (5): 1051–1064. Bibcode:2002ITSP ... 50.1051S. doi:10.1109/78.995062. ISSN  1053-587X.
  8. ^ Scutari, G .; Palomar, D. P .; Barbarossa, S. (září 2008). „Konkurenční design systémů MIMO pro více uživatelů založený na teorii her: jednotný pohled“. IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 26 (7): 1089–1103. arXiv:0806.1565. Bibcode:2008arXiv0806.1565S. doi:10.1109 / JSAC.2008.080907.
  9. ^ Barbarossa, S .; Sardellitti, S .; Di Lorenzo, P. (listopad 2014). "Komunikace při práci na počítači: Distribuovaný mobilní cloudový výpočet přes heterogenní sítě 5G". IEEE Signal Processing Magazine. 31 (6): 45–55. Bibcode:2014ISPM ... 31 ... 45B. doi:10.1109 / MSP.2014.2334709.
  10. ^ Barbarossa, S .; Scutari, G. (květen 2007). „Bioinspirovaný design senzorové sítě“. IEEE Signal Processing Magazine. 24 (3): 26–35. Bibcode:2007ISPM ... 24 ... 26B. doi:10.1109 / MSP.2007.361599.
  11. ^ Di Lorenzo, P .; Barbarossa, S. (květen 2013). „Rojové algoritmy pro distribuovanou alokaci rádiových zdrojů: další krok ve směru stále hlubšího synergie mezi biologickým matematickým modelováním a zpracováním signálu“. IEEE Signal Processing Magazine. 30 (3): 144–154. Bibcode:2013ISPM ... 30..144L. doi:10.1109 / MSP.2013.2237948.
  12. ^ „2012 IEEE Fellows“ (PDF). IEEE Fellows Directory.
  13. ^ „Fellows EURASIP Fellows 2015“.
  14. ^ „Cena za technické úspěchy EURASIP 2010“.