Power and performance analysis for compact dual-band radiometers

dc.contributor.advisor Rodríguez-Solís, Rafael A. Mera-Romo, Daniel Ernesto College of Engineering en_US
dc.contributor.committee Rodriguez, Domingo
dc.contributor.committee Santiago, Nayda
dc.contributor.committee Medina-Sánchez, Rafael H
dc.contributor.department Department of Electrical and Computer Engineering en_US
dc.contributor.representative Florez Gómez, Edwin 2021-12-13T16:29:21Z 2021-12-13T16:29:21Z 2021-12-09
dc.description.abstract This thesis presents a study about the power consumption and performance analysis for a portable, ultra-low power and small total power L-band radiometer. This study explores two processing system architectures: the ZYNQ 7010 and the ARM A8 embedded microprocessor. The processing algorithm based in C++ was tested for different clock frequencies, ADC sampling speeds and sizes of ADC buffer. To reduce the power consumption and the algorithm execution time, high-level and system-level optimizations, along with a fixed-point Q (16,16) data representation, were applied to the main code running on LINUX Debian V8. In the case with the ZYNQ 7010, the optimizations had no notable impact on reducing power or execution time in comparison with the ARM A8, where significant variations were measured as a function of optimizations type. The analysis showed a tradeoff between power consumption and algorithm performance, limiting the processing capability and the system flight time, the ZYNQ 7010 ran the algorithm faster, but the power consumption was higher in comparison with the ARM A8. The implementation of the fixed-point Q (16,16) representation allowed us to reduce the power consumption and the execution time in both architectures. Based on these results, we developed a heuristic methodology to minimize power consumption and increase the performance in the processing of radiometric data. The savings in energy consumption of the radiometer during 20 minutes of flight was 48% after applying the proposed heuristic methodology. The size of the radiometer has been reduced to 30 cm x 30 cm x 10 cm, weigh 1.36 kg. allowing these systems to become portable, low cost, and be carried by small drones to scan a large area. The results were validated measuring salinity in the Caribbean Sea of Puerto Rico. en_US
dc.description.abstract Esta tesis presenta un estudio acerca del análisis del consumo de potencia y desempeño de un portable, de ultra bajo consumo de potencia y pequeño radiómetro de potencia total en banda L. Este estudio explora dos arquitecturas de sistema de procesamiento el ZYNQ 7010 y el microprocesador embebido ARM A8. El algoritmo de procesamiento está basado en C++ y fue probado para diferentes frecuencias de reloj, velocidades de muestreo del ADC y tamaños de la memoria de almacenamiento para las muestras del ADC. Con el propósito de reducir potencia y el tiempo de ejecución del algoritmo, optimizaciones a alto nivel y a nivel del sistema junto con representación de datos de punto fijo en el formato Q (16,16) fueron aplicadas al programa principal corriendo en LINUX Debian V8. En el caso del ZYNQ 7010, las optimizaciones no tuvieron un impacto notable en reducir potencia o el tiempo de ejecución en comparación con el ARM A8 donde variaciones significativas fueron medidas. Estos resultados mostraron una variación inversamente proporcional entre el consumo de potencia y el tiempo de ejecución del algoritmo limitando la capacidad de procesamiento y el tiempo de vuelo del sistema. Sin embargo, el ZYNQ 7010 ejecutó el algoritmo más rápido pero el consumo de potencia fue mayor en comparación con el ARM A8. La implementación del formato punto fijo Q (16,16) permitió reducir el consumo de potencia y el tiempo de ejecución en ambas arquitecturas. Basado en estos resultados se desarrolló una metodología heurística para minimizar el consumo de potencia y el tiempo de ejecución en el procesamiento de data radiométrica. El ahorro en energía del radiómetro durante un vuelo de 20 minutos fue de 48% después de aplicar la metodología propuesta. El tamaño del radiómetro ha sido reducido a un tamaño de 30 cm x 30 cm x 10 cm, un peso de 1.36 kilogramos permitiendo a estos sistemas ser portables, de bajo costo y ser cargados por drones para escanear un área extensa. Los resultados fueron validados midiendo salinidad en el mar caribe de la costa de Puerto Rico. en_US
dc.description.graduationSemester Fall en_US
dc.description.graduationYear 2021 en_US
dc.description.sponsorship This study is supported in part and monitored by the NOAA Collaborative Science Center for Earth Systems Sciences and Remote Sensing Technologies (NOAA-CESSRST) under Cooperative Agreement Grant # NA16SEC4810008. en_US
dc.language.iso en en_US
dc.rights Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States *
dc.rights.holder (c) 2021 Daniel Ernesto Mera Romo en_US
dc.rights.uri *
dc.subject Microwave radiometer en_US
dc.subject Remote sensing en_US
dc.subject Low power en_US
dc.subject l and ka band en_US
dc.subject Performance en_US
dc.subject.lcsh Radiometers - Energy consumption en_US
dc.subject.lcsh Analog-to-digital converters en_US
dc.subject.lcsh Fix-point estimation en_US
dc.subject.lcsh Winds--Speed--Measurement en_US
dc.title Power and performance analysis for compact dual-band radiometers en_US
dc.type Dissertation en_US
dspace.entity.type Publication Electrical Engineering en_US Ph.D. en_US
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