This paper describes the measurement of pulse positioning (input time) to calculate a time of arrival (TOA) that takes from transmitting a signal from the target of multilateration (MLAT) system to receiving the signal at the receiver. In this regard, this paper analyzes performances of simple threshold method and level adjust system (LAS) method, which is one of the adaptive threshold detector (ATD) methods, among many methods to calculate pulse positioning of signal received at the receiver. To this end, Cramer-rao lower bound (CRLB) with regard to pulse positioning, which was measured when signals transmitted from a transponder mounted at the target were received at the receiver, was induced and then deviation sizes with regard to pulse positioning, which was measured with simple threshold and LAS methods through MATLAB simulations, were compared. Next, problems occurring according to a difference in amplitude of signals inputted to each receiver are described when pulse positioning is measured at multiple receivers located at a different distance from the target as is the case in the MLAT system. Furthermore, LAS method to resolve the problems is explained. Lastly, this study analyzes whether a pulse positioning error occurring due to the signal noise satisfies the requirement (6 nsec. or lower) recommended for the MLAT system when using these two methods.
본 논문에서는 기존의 에너지 검출기의 성능이 왜곡된 통신 환경에 취약하다는 점을 보완하기 위해 적응형 임계치를 적용한 에너지 검출기를 제안하고 필요한 매개 변수 값을 도출하여 성능을 비교 분석한다. 제안한 방식을 적용한 성능은 사용자의 이동 속도가 느린 채널 상창인 3 km/h와 오경보 확률이 $P_f=10^{-1}$ 인 경우 주로 성능의 이득을 보았다.
독립 협동형 감시시스템인 이차감시레이더(SSR)의 위치 정보의 해상도를 높이기 위해 다변측정감시시스템(MLAT)이 항공 감시시스템에 적용되고 있다. 다변측정감시시스템은 쌍곡선(hyperbola) 또는 쌍곡면(hyperboloid) 위치 측정법을 이용하는 시스템으로 4개 이상의 지상 수신기에서 TOA (time of arrival)값을 측정하고 이를 중앙처리장치에서 각 수신기 상호간의 수신시각차 (TDOA; time difference of arrival)를 이용하여 항공기의 위치를 계산한다. TDOA (time difference of arrival) 알고리즘을 이용하는 다변측정감시시스템의 위치 측정 해상도를 높이기 위해서는 먼저 항공기에 탑재된 트랜스폰더에서 송출된 신호가 수신기에 수신되는 시간인 TOA(time of arrival)를 정밀하게 측정하여야 한다. 본 논문에서는 다변측정감시시스템의 구성에 대해 간략히 설명하였으며 TOA를 측정하기 위한 방법 중 하나인 ATD (adaptive threshold detector)에 대하여 간략히 설명하였다. ATD는 동일 신호에 대한 수신기간 수신한 신호의 진폭 차에 의해 발생하는 펄스 위치 편차 문제를 해결하는 방식이다. 본 논문에서는 ATD의 종류 중 LAS (level adjuster System)과 CDS (constant-fraction discriminator system)에 대한 시뮬레이션 결과와 기본적인 임계값을 적용한 펄스 위치 계산 시뮬레이션 결과를 비교하여 ATD의 성능을 분석하였다.
본 논문은 멀티레벨을 가지는 홀로그래픽 저장 장치에서 EM (Expectation-maximization) 알고리즘을 이용한 적응 문턱전압검출기를 제안한다. 멀티레벨을 이용한 홀로그래픽 저장 장치의 경우 DC 오프셋의 정도에 따라 비적응 문턱전압검출기의 성능에 매우 심각한 영향을 미친다. EM 방법은 채널을 통과한 데이터를 이용해 Expectation step과 maximization step을 반복하면서 평균과 분산을 추정하는 방법이다. DC 오프셋이 있는 상황에서 제안된 방법을 적용하여 문턱값을 찾아내서 검출한 결과 일정한 한도 내의 DC 오프셋의 경우는 DC 오프셋이 없는 경우와 동일한 성능을 보였다.
Single-user spectrum sensing is susceptible to multipath effects, shadow effects, hidden terminals and other unfavorable factors, leading to misjudgment of perceived results. In order to increase the detection accuracy and reduce spectrum sensing cost, we propose an adaptive cooperative sensing strategy based on an estimated signal-to-noise ratio (SNR). Which can adaptive select different sensing strategy during the local sensing phase. When the estimated SNR is higher than the selection threshold, adaptive double threshold energy detector (ED) is implemented, otherwise cyclostationary feature detector is performed. Due to the fact that only a better sensing strategy is implemented in a period, the detection accuracy is improved under the condition of low SNR with low complexity. The local sensing node transmits the perceived results through the control channel to the fusion center (FC), and uses voting rule to make the hard decision. Thus the transmission bandwidth is effectively saved. Simulation results show that the proposed scheme can effectively improve the system detection probability, shorten the average sensing time, and has better robustness without largely increasing the costs of sensing system.
본 논문에서는 스트레스 심전도를 분석함에 있어서 가장 중요한 파라미터인 ST 세그먼트를 측정하기 위해서 웨이브렛 변환을 이용하여 Wavelet Adaptive Filter(WAF)와 QRS콤플렉스 검출 알고리즘을 설계하였다. WAF는 웨이브렛 변환부와 적응필터부로 구성되어 있으며, 웨이브렛 변환부에서는 웨이브렛 함수를 이용하여 입력되는 심전도 신호를 저주파 대역과 고주파 대역으로 각각 j=-7레벨까지 분할하고, 적응필터부에서는 웨이브렛 변환에 의해 분할된 신호중 j=-7레벨의 저주파 대역 신호를 주입력으로 사용하여 필터링 한다. QRS 콤플레스는 합산신호를 구성한 후 문턱치를 RR간격에 변화에 따라 변화시키면서 검출하였으며, 합산신호는 웨이브렛 변환에 의해 QRS 콤플렉스의 주파수 성분이 포함되어 있는 고주파 대역의 신호를 더하여 구성하였다. WAF는 표준 필터와 일반적인 적응필터와 성능을 비교하였으며, 잡음제거 특성과 신호왜곡도 측면에서 비교필터에 비해 우수한 성능을 보였다. QRS 콤플렉스 검출성능을 평가하기 위해서 MIT/BIH데이터베이스를 이용하여 기존의 QRS 검출 알고리즘들의 검출 방법과 비교하였으며, 웨이브렛에 의한 합산신호를 이용할 경우에 99..67%로써 더 좋은 검출성능을 보였다. 또한 측정된 ST세그먼트의 정확도를 비교.평가를 위하여 European ST-T 데이터베이스와 실제 임상데이터를 이용하였으며 심박수의 변화에 따라 적응적으로 ST세그먼트를 측정할 수 있었다.
Corners play an important role in describing object features for pattern recognition and identification. This paper proposed a fast and adaptive corner detector in both coarse and fine scale, followed by the framework of the curvature scale space (CSS). An adaptive curvature threshold and evaluating of angles of corner candidates are added to original CSS to remove round corners and false corners in the detecting process. The efficiency of proposed method is compared to other popular detectors in both accuracy criteria, stability and time consuming. Results illustrate that the proposed method performs extremely surpass in both areas.
본 논문에서는 성능이 향상된 Stack Monitoring System을 설계한다. Stack Monitoring System의 증폭기(AMP)에 들어오는 펄스성 잡음을 차단하기 위하여, 차폐 및 전원부 임피던스를 낮추고 전원회로를 분리하여 노이즈를 차단한다. 신틸레이션 검출기 특성을 최대한 장치에 매칭하기 위한 가변 고전압, 이득(Gain), 상쇄(Offset), 한계(Threshold) 등을 설정 할 수 있는 제어부를 설계한다. 또한 300 ~ 1,500V의 가변 고전압 전원회로를 구성하여 다양한 신틸레이션 검출기에 적용가능 한 가변 전압 공급 장치를 설계한다. 성능이 향상된 Stack Monitoring System은 다종의 신틸레이션 검출기가 각각의 특성을 고려하여 동작하게 함으로서 효율적이고 높은 신뢰성을 보장한다. 개발된 Stack Monitoring System의 측정 불확도에 대하여 공인 시험기관의 장비를 사용하여 실험한 결과 우수한 성능을 나타내었다.
수화 적출은 연속된 손 동작에서 의미 있는 수화 단어를 검출 및 인식하는 것을 말한다. 수화는 손의 움직임과 모양의 변화가 다양하기 때문에 수화 문장에서 수화를 적출하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 특히, 자연스러운 수화 문장에는 의미 있는 수화, 수화가 아닌 손동작이 무작위로 발생한다. 본 논문에서는 CRF(Conditional Random Field)에 기반한 적응적 임계치 모델을 제안한다. 제한된 모델은 수화 어휘집에 정의된 수화 손동작과 수화가 아닌 손동작을 구별하기 위한 적응적 임계치 역할을 수행한다. 또한, 수화 적출 및 인식의 성능 향상을 위해 손 모양 기반 수화 인증기, 짧은 수화 적출기, 부사인(subsign) 추론기를 제안된 시스템에 적용하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 연속된 수화 동작 데이타에서 88%의 적출률, 사전에 적출된 수화 동작 데이타에서 94%의 인식률을 보였으며, 적응적 임계치 모델, 짧은 수화 적출기, 손 모양 기반 수화 인증기, 부사인 추론기를 사용하지 않은 CRF 모델은 연속된 수화 동작 데이터에서 74%의 적출률, 사전에 적출된 수화 동작 데이타에서 90%의 인식률을 보였다.
CW (Continuous Wave) 신호를 사용하는 능동형 소나에서 잔향을 포함한 잡음의 특성이 백색 (white)이 아닌 경우 일정 오경보 확률 처리 (CFAR: Constant False Alarm Rate)를 수행할 때 잔향 부근에서 높은 문턱치를 추정하게 된다. 이로 인해 표적을 검출하지 못하며. 근접한 다중 표적을 구분하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 적응 잔향 제거 필터를 제안하였다. 제안된 필터는 적응 필터와 이 필터로부터 일정한 시간 차를 두고 계수 값을 복제해 쓰는 필터로 구성된다. 능동형 소나가 움직이는 수중 환경에서 수집된 실측 데이터를 이용하여 제안된 적응 잔향 제거 필터의 성능을 고찰하였다. 그 결과 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 표적 신호 구간이 긴 경우 향상된 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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