The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38A
no.4
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pp.318-324
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2013
For blind channel equalization, the reliability of signal estimate determines the convergence speed and steady-state performance of the equalizer. Therefore the nonlinear estimator and reference signal being used in signal estimate should be chosen appropriately. In this paper, to increase the reliability of the signal estimate, two errors were obtained by applying coarse signal points and dense signal points respectively to signal estimate, the relative reliabilities of two errors were calculated, then the equalizer was adapted deferentially utilizing the reliabilities. At this point, by applying two errors alternately, two modes of operation were smoothly combined. Through computer simulations the proposed method was confirmed to achieve fast transient state convergence and low steady-state error compared to traditional methods.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.11
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pp.19-25
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2014
For effective updating a blind equalizer, we propose the adaptive algorithm having faster convergence speed required for initial equalization and satisfying low error level required in steady-state while having a gradual and reversible switching characteristics between initial stage and steady-state. The proposed method presents three criteria to distinguish the state of equalized signal, according to the criteria, differently updates the equalizer by using the hybrid error generation algorithm generating one of the three errors. Wherein as the criteria to determine the state of the equalized signal the confidence intervals on the signal constellation are used, an error is generated alternatively according to the confidence interval where equalizer output lies, and the equalizer is updated by, we got convergence quickly and to lower error level. In order to verify the usefulness of the proposed idea, simulation results were compared to the performance of conventional methods.
능동소음제어를 위하여 수렴속도가 빠르면서 정상상태오차를 최소화하는 오차보상 NLMS 알고리듬인 CNLMS 알고리듬을 제안하였다. 이 CNLMS 알고리듬에서는 수렴속도를 빠르게 하기 위하여 입력소음과 오차소음의 전력에 따라 수렴인자를 가변시킨 NLMS 알고리듬을 사용하였다. 도한 정상상태오차를 최소화하기 위하여 소음발생기를 사용하지 않고 오차경로에서 발생하는 소음오차를 더욱 작아지도록 보상하는 보조시스템을 사용하여 안정된 능동소음제어가 되도록 하였다. 이와 같은 시스템의 성능을 기존의 적응디지틀필터인 LMS 및 NLMS 알고리듬을 이용한 필터의 그 성능과 비교하였다. 각 알고리듬에 대한 시뮬레이션을 행한 결과, 제안한 CNLMS 알고리듬의 소음레벨은 LMS 및 NLMS 알고리듬의 것보다 각각 평균 14dB 및 6dB 정도 더 큰 감쇄효과가 있음을 확인하였다.
본 논문은 비선형 시스템에서 시스템의 출력이 원하는 궤적을 따라가도록 하기 위한 반복제어 이론을 소개한다. 본 논문에서는 전체 시스템의 안정화를 위해서 추적오차의 부호에 따라 부호가 결정되는 부호전환 제어(switching control) 입력을 사용하고 있다. 그러나 본 논문에서 사용하는 제어 입력은 크기가 추적오차의 크기에 비례하게 되어 있어서 정상상태에서 발생할 수 있는 고속의 부호전환 문제(chattering problem)를 크게 완화시켜서 정상상태에서의 성능을 개선시키고 있다. 또한, 오차가 어떤 범위를 벗어나 있으면 그 범위 안으로 지수적으로 수렴하여 그 안에 계속 머물도록 하는 제어 기법도 소개하였다.
Major factors affecting water quality in rivers are transportation, input of pollutant loads and kinetic transformation of pollutants. Government level decision makings on water quality management are based on steady state water quality modeling. However, it is more than often that such a steady state assumption is far from real situations in rivers. Therefore, it is unavoidable to have modeling errors in water quality modeling especially for steady state modeling for longer period of time. Authors attempted to identify sources of errors in results of steady state models and thus tried to find out ways to minimize those errors. Three water quality models, QUAL2E (Brown et al., 1983), QUAL2K (Chapra et al., 2006) and CAP (Seo and Lee, 2000) were applied to the lower stream of the Geum River. $BOD_5$ and COD tend to underestimate observed data while TN and TP showed relatively smaller errors. QUAL2E model provided best calibration results for BOD5 and TP and QUAL2K model showed best calibration results for TN. Since these errors are only relative values, it was difficult to conclude which model is better performing in certain situations. The most probable reasons for errors in water quality modeling are; 1) inappropriate consideration on flow characteristics, 2) lack of information on incoming pollutant load and 3) inappropriate location of sampling for water quality analysis.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.5
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pp.859-866
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2022
Active disturbance rejection control is a method in which the disturbance is removed from the controller by estimating the state variable using the Luenberger observer. The Luenberger observer is estimated by defining a nonlinear term including disturbance with constant characteristics in a steady state as a state variable. It can be shown that the speed tracking performance is improved by compensating the estimated state variable to the PI controller and the IP controller. The disturbance removal performance of the tracking control can be confirmed by observing that the estimated state error is within 1.9 [%] in the case of load fluctuation and the steady-state state tracking error converges to zero.
The Journal of Korean Society for Radiation Therapy
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v.12
no.1
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pp.144-146
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2000
삼차원 입체조형치료는 정상조직의 장해를 최소화하고 종양부위에 집중적으로 조사할 수 있는 장점을 가지고 있어 임상 적용범위가 넓어지고 있다. 일반적으로 정상조직의 장해를 줄이기 위해 다양한 방사선 조사방향이 사용되며 특히 비 동일면상에서의 조사가 많이 이루어진다. 따라서 couch 회전이 동반되며 couch는 선형가속기의 다른 기계적 오차보다 많은 오차를 유발할 수 있는 잠재적인 위험을 안고 있다. 저자는 이러한 오차의 정도를 파악하고 이를 개선할 수 있는 방법에 대해 알아보고자 했다. couch 회전에 따른 Isocenter의 변화를 평가하기 위해 3대(Primus, Simens, USA/CL600c & 2100c, Varian, USA)의 선형가속기를 이용하였으며 이중 1대의 장비에는 couch 회전시 오차를 줄이기 위해 고안된 couch 고정장치를 장착하였다. 환자가 테이블에 부하를 주지 않은 상태에서 회전을 실시하여 Isocenter의 변화를 측정하고 환자가 테이블에 누워있는 상황을 재현하기 위해 human phantom을 위치시킨 후 동일한 회전검사를 실시하여 각각의 오차를 비교 분석하였다. 각 실험은 10회씩 반복 측정하여 평균치를 얻었으며 오차의 분석은 AAPM 권고안인 오차중심의 반경으로 표현했다. 3대의 선형가속기를 이용하여 얻은 결과 테이블에 부하를 주지 않은 상태의 회전오차는 평균 2mm, 3.2mm, 2mm로 측정되었으며 휴먼 phantom을 올려놓고 부하를 준 상태에서의 오차는 평균 2.1mm, 4mm, 2.1 mm이였다. 또한 고정장치를 이용한 상태에서의 평균오차는 1.9mm로 나타났다. 삼차원 입체조형치료 시 couch 회전에 따른 Isocenter 오차는 장비의 종류 및 작업자의 사용방법에 따라 다르게 나타났으며 테이블의 부하가 클수록 많은 오차를 보였다. 또한 couch 고정장치를 부착한 장비에서의 결과치 만이 AAPM에서 권고하는 오차의 한계에(${\le}2mm$) 들어감을 알 수 있었다. 따라서 정기적인 QA가 필수적이며 Couch Locking System과 같이 오차를 줄일 수 있는 보조장치의 부착이 많은 도움을 줄 것으로 생각된다. 아울러 이러한 오차를 보정할 수 있는 방법이 강구되어야 할 것으로 사료된다.
In this paper the normalized innovations squared of a Kalman filter is used to detect a bias level in prediction errors due to target accelerations. The probability density function of the normalized innovation squared is obtained for a steady state Kalman filter, and it is used to calculate the detection probability of the bias level. A typical example is given to compute the detection probability and to plot the maneuver detector operating characteristic curves.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.21
no.3
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pp.6-12
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1984
The basic binary quantized first-order digital phase locked loop (DPLL) is modified in order to reduce the aquisition time and steadyftate phase error. Adding the loop that corrects the phase difference by detecting the falling zero-crossing time, an effort for the improving the performance is performed and the performance compared with that of the basic DPLL. Using a graphical method, the phase locking processes of the modified DPLL for a phase step and a frequency step input are depicted visually in the absence of noise. The performance of the modified DPLL for a sinusoidal input added narrow band random noise is evaluated using the Chapman-Kolmogorov equation. This approach is verified by direct computer simulation. The steady-state phase error and the average aquisition time of the modified DPLL are compared with those of the basic DPLL, It is shown that the aquisition time of the modified DPLL is shortened about twice, also, as signal to noise ratio increases, the effect of the modification increases and the steady-state phase error approaches to zero.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.34
no.8
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pp.71-78
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2006
When a tracking filter may be designed in the Cartesian coordinate, the covariance of the measurement errors varies according to the range and the bearing of an interested target. In this paper, interacting multiple model based tracking filter is formulated in the Cartesian coordinate utilizing the analytic solution of the steady state Kalman filter, which can be able to consider the variation of the measurement error covariance. 100 Monte Carlo runs performed to verify the proposed method. The performance of the proposed method is compared with the conventional fixed gain and Kalman filter based IMM tracking filter in terms of the root mean square error. The simulation results show that the proposed approach meaningfully reduces the computation time and provides a similar tracking performance in comparison with the conventional Kalman filter based IMM tracking filter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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