Lorenzo Schillaci
Experimental study on drone acoustics using Drone-Tracking Beamforming method.
Rel. Renzo Arina, Francesco Avallone, Christophe Schram, Riccardo Zamponi. Politecnico di Torino, Master of science program in Aerospace Engineering, 2023
|
Preview |
PDF (Tesi_di_laurea)
- Thesis
Licence: Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (19MB) | Preview |
Abstract
Gli Unmanned Aerial Vehicles (UAV), comunemente chiamati “droni”, stanno diventano sempre più diffusi come dispositivi ricreativi. Le loro capacità li rendono anche potenzialmente utilizzabili per svolgere diversi compiti, come il trasporto di merci, il monitoraggio ambientale e la sorveglianza di edifici o aree, in modo più facile e rapido rispetto al passato. Nonostante ciò, il loro utilizzo genera emissioni di rumore non trascurabili, che possono essere fastidiose sia per le persone che per gli animali presso l’area operativa. Questo tipico rumore deve essere studiato in modo da poter essere ridotto. Questa tesi ha come scopo la validazione di un metodo, chiamato Drone-Tracking Beamforming, che si basa sull’algoritmo del Conventional Beamforming.
Il metodo analizza i dati riguardanti il campo acustico prodotto da una sorgente sonora e registrati da un array di microfoni in fase
Relators
Academic year
Publication type
Number of Pages
Course of studies
Classe di laurea
Aziende collaboratrici
URI
![]() |
Modify record (reserved for operators) |
