차세대 무선 통신 시스템은 현재의 시스템보다 고속 인터넷 접속 및 무선 이동 컴퓨팅과 같은 무선 멀티미디어 서비스를 제공할 것으로 예상된다. 사용자의 서비스 품질(QoS)에 대한 요구와 각각의 응용 프로그램에 따라, 이러한 요구를 충족시킬 만한 많은 무선 통신 시스템이 제안되고 있다. 시공간 전송 다이버시티 기법 중 하나인 시공간 블록 부호 시스템은 플랫 페이딩을 기반으로 하는 간단한 최대 우도 복호 알고리즘을 사용하기 때문에 무선 채널의 불완전성에 기인하는 심볼간 간섭에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 적응형 등화기를 이용한 시공간 전송 다이버시티 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 다중 접속 간섭을 유발하는 간섭을 효과적으로 제거할 수 있다. 모의 실험을 통하여 제안된 시스템이 비트 오율 성능을 개선시키는 것을 확인하였다.
Wireless sensor network (WSN) is considered to be one of the most important research fields for ubiquitous healthcare (u-healthcare) applications. Healthcare systems combined with WSNs have only been introduced by several pioneering researchers. However, most researchers collect physiological data from medical nodes located at static locations and transmit them within a limited communication range between a base station and the medical nodes. In these healthcare systems, the network link can be easily broken owing to the movement of the object nodes. To overcome this issue, in this study, the fast link exchange minimum cost forwarding (FLE-MCF) routing protocol is proposed. This protocol allows real-time multi-hop communication in a healthcare system based on WSN. The protocol is designed for a multi-hop sensor network to rapidly restore the network link when it is broken. The performance of the proposed FLE-MCF protocol is compared with that of a modified minimum cost forwarding (MMCF) protocol. The FLE-MCF protocol shows a good packet delivery rate from/to a fast moving object in a WSN. The designed wearable platform utilizes an adaptive linear prediction filter to reduce the motion artifacts in the original electrocardiogram (ECG) signal. Two filter algorithms used for baseline drift removal are evaluated to check whether real-time execution is possible on our wearable platform. The experiment results shows that the ECG signal filtered by adaptive linear prediction filter recovers from the distorted ECG signal efficiently.
본 논문은 GPU(Graphics Processing Unit) 에서 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 사용하여 실시간으로 객체를 분할하는 방법을 소개한다. 최근에 감시 시스템, 오브젝트 추적, 모션 분석 등의 많은 응용 프로그램들은 실시간 처리가 요구된다. 이러한 단계의 선행부분인 객체 분할 기법은 기존 CPU 기반의 시스템으로는 실시간 처리에 제약이 발생한다. NVIDIA에서는 Parallel Processing for General Computation 을 위해 그래픽 하드웨어 제약을 개선한 CUDA platform을 제공하고 있다. 본 논문에서는 객체 추출 단계에 대표적인 적응적 가우시안 혼합 배경 모델링(Adaptive Gaussian Mixture Background Modeling) 알고리즘과 Classification 기법으로 사용되는 CCL (Connected Component Labeling) 알고리즘을 적용하였다. 본 논문은 2.4GHz를 갖는 Core2 Quad 프로세서와 비교하여 평가하였고 그 결과 3~4배 이상의 성능향상을 확인할 수 있었다.
Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. In this paper maximum torque control of IPMSM drive using artificial intelligent(AI) controller is proposed. The control method is applicable over the entire speed range and considered the limits of the inverter's current and voltage rated value. For each control mode, a condition that determines the optimal d-axis current $i_d$ for maximum torque operation is derived. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using AI controller. This paper is proposed speed control of IPMSM using adaptive learning mechanism fuzzy neural network(ALM-FNN) and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled ALM-FNN and ANN controller, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper is proposed the experimental results to verify the effectiveness of AI controller.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.137-141
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2006
The purpose of GPS structural vibration monitoring is to obtain information on the frequency and amplitude of vibrations based on GPS observations that are often affected by various errors. Filters are frequently used to improve GPS accuracy and to retrieve vibration signals from GPS observational series. This paper studies the performances of four commonly used filters, i.e., Vondrak, wavelet, adaptive FIR and Kalman filters, for such applications. Controlled experiments are carried out and the results show that the capability of GPS in tracking structural dynamics and complex signals can be improved with any of the filters. The performances of Vondrak and wavelet filters are almost the same and superior to the adaptive FIR and Kalman filters. Recommendations are given for the selection of filters and filter parameters for different situations based on an analysis of the advantages and disadvantages of each of the filters.
The field oriented control of induction motors is widely used in high performance applications. However, detuning caused by parameter disturbance still limits the performance of these drives. In order to accomplish variable speed operation, conventional PI-like controllers are commonly used. These controllers provide limited good Performance over a wide range of operation, even under ideal field oriented conditions. This paper is proposed model reference adaptive fuzzy control(MFC) and artificial neural network(ANN) based on the vector controlled induction motor drive system. Also, this paper is proposed control of speed and current using fuzzy adaption mechanism(FAM), MFC and estimation of speed using ANN. The proposed control algorithm is applied to induction motor drive system using FAM, MFC and ANN controller. Also, this paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of this controller.
The field oriented control of induction motors is widely used in high performance applications. However, detuning caused by parameter disturbance still limits the performance of these drives. In order to accomplish variable speed operation conventional PI-like controllers are commonly used. These controllers provide limited good performance over a wide range of operation even under ideal field oriented conditions. This paper is proposed adaptive fuzzy controller(AFC) and artificial neural network(ANN) based on the vector controlled induction motor drive system. Also, this paper is proposed control of speed and current using fuzzy adaptation mechanism(FAM), AFC and estimation of speed using ANN. The proposed control algorithm is applied to induction motor drive system using FAM, AFC and ANN controller. Also, this paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of this controller.
A standard repetitive controller (RC) is theoretically able to replace a bank of resonant controllers in harmonic signals tracking applications. However, the traditional RC has some drawbacks such as a poor dynamic response and a complex structure to compensate grid frequency deviations for an effective unified power quality conditioner (UPQC) control scheme. In order to solve these problems, an improved RC with an outstanding dynamic response and a simplified grid frequency adaptive scheme is proposed for UPQC control systems in this paper. The control strategy developed for the UPQC has delay time, i.e., one-sixth of a fundamental period (Tp/6), repetitive controllers. As a result, the UPQC system can provide a fast dynamic response along with good compensation performance under both nonlinear and unbalanced loads. Furthermore, to guarantee the excellent performance of the UPQC under grid frequency deviations, a grid frequency adaptive scheme was developed for the RC using a simple first order Padé's approximation. When compared with other approaches, the proposed control method is simpler in structure and requires little computing time. Moreover, the entire control strategy can be easily implemented with a low-cost DSP. The effectiveness of the proposed control method is verified through various experimental tests.
Noise problem that occurs in living environment is a big trouble in the economic, social and environmental aspects. In this paper, the filtered-X LMS algorithms, the adjoint LMS algorithms, and the robust adjoint LMS algorithms will be introduced for applications in active noise control(ANC). The filtered-X LMS algorithms is currently the most popular method for adapting a filter when the filter exits a transfer function in the error path. The adjoint LMS algorithms, that prefilter the error signals instead of divided reference signals in frequency band, is also used for adaptive filter algorithms to reduce the computational burden of multi-channel ANC systems such as the 3D space. To improve performance of the adjoint LMS ANC system, an off-line measured transfer function is connected parallel to the LMS filter. This parallel-fixed filter acts as a noise controller only when the LMS filter is abnormal condition. The superior performance of the proposed system was compared through simulation with the adjoint LMS ANC system when the adaptive filter is in normal and abnormal condition.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.5074-5094
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2016
Screen splitting is one of the fundamental tasks in different methods including video and image compression, screen classification, screen content coding and the like. These methods in turn support various applications in data communications, remote screen sharing, remote desktop delivery to assist teaching-learning, telemedicine, Desktop as a Service etc. In the literature we find systems requiring splitting assumes a fixed size split that do not change dynamically, also there is no analysis why that split is chosen in terms of performance. By doing mathematical analysis this paper first finds the efficient splitting schemes that can be easily automated to make a system adaptive. Thereafter, taking the screen motion detection as a case study, it demonstrates the effects of various splitting methods on motion detection performance. The simulation results clearly shows how classification performances varies with different splitting which will facilitate to choose the best splitting for a specific application scenario as well as making the system adaptive by providing dynamic splitting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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