Kim, Jongseok;Jeong, Hoon;Choi, Won-Jin;Jung, Hyundon
Current Optics and Photonics
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v.5
no.2
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pp.173-179
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2021
The electroluminescence (EL) intensities of GaN-based light-emitting diodes (LEDs) are estimated based on their photoluminescence (PL) properties. The PL intensity obtained under open-circuit conditions is divided into two parts: the PL intensity under a forward bias lower than the optical turn-on voltage, and the difference between the PL intensities under open-circuit conditions and under forward bias. The luminescence induced by photoexcitation under a constant forward bias lower than the optical turn-on voltage is primarily the PL from the excited area of the LED. In contrast the intensity difference, obtained by subtracting the PL intensity under the forward bias from that under open-circuit conditions, contains the EL induced by the photocarriers generated during photoexcitation. In addition, a reverse photocurrent is generated during photoexcitation under constant forward bias across the LED, and can be correlated with the PL-intensity difference. The relationship between the photocurrent and PL-intensity difference matches well the relationship between the injection current and EL intensity of LEDs. The ratio between the photocurrent generated under a bias and the short-circuit current is related to the ratio between the PL-intensity difference and the PL intensity under open-circuit conditions. A relational expression consisting of the ratios, short-circuit current, and PL under open-circuit conditions is proposed to estimate the EL intensity.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.1
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pp.54-61
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2012
In this paper, the pose estimation method for the satellite GTB (Ground Test Bed) using vision/MEMS IMU (Inertial Measurement Unit) integrated system is presented. The GTB for verifying a satellite system on the ground is similar to the mobile robot having thrusters and a reaction wheel as actuators and floating on the floor by compressed air. The EKF (Extended Kalman Filter) is also used for fusion of MEMS IMU and vision system that consists of a single camera and infrared LEDs that is ceiling landmarks. The fusion filter generally utilizes the position of feature points from the image as measurement. However, this method can cause position error due to the bias of MEMS IMU when the camera image is not obtained if the bias is not properly estimated through the filter. Therefore, it is proposed that the fusion method which uses the position of feature points and the velocity of the camera determined from optical flow of feature points. It is verified by experiments that the performance of the proposed method is robust to the bias of IMU compared to the method that uses only the position of feature points.
In panel survey in which the sample is selected by stratified random sampling, if the sampling units shift from a stratum to others in time, then the movement should be incorporated in the estimation procedures. Dealing with the problem caused by the movement of units across stratum in the updated stratification sample, the bias of the conventional estimator neglecting the movement is investigated, arid the bias-adjusted estimators are proposed. The variance estimator of the suggested estimators is also derived. It is illustrated via a simulation study that the proposed estimators beat the conventional estimator in the sense of bias and mean squared error In particular, when the Neyman allocation is applied in stratified sampling, the proposed estimator is shown much more effective to this end.
Han, Suhee;Kang, Du Kee;Shin, Hyun Suk;Yu, Jae-Jeong;Kim, Sangdan
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.23
no.2
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pp.251-259
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2007
In this study three log-transformed linear regression models are compared with the focus of bias correction problem. The models are the traditional simple linear regression estimator (SL), the quasi maximum likelihood estimator (QMLE) and the minimum variance unbiased estimator (MVUE). Using such models, suspended solid loads can be estimated using the discharge - suspended solid data set that has been measured by NIER Nakdong River Water Environment Laboratory. As a result, SL shows negative bias for most values of the measured discharge range. QMLE is nearly unbiased for moderate values of the measured discharge range, but shows increasingly positive bias for either large or small value of the measured discharge range. MVUE is unbiased. It is also analyzed how the estimated regression coefficient and exponent are distributed along Nakdong river main stream.
An empirical Bayesian approach is discussed for estimation of characteristics from the two-way balanced rotation sampling design which includes U.S. Current Population Survey and Canadian Labor Force Survey as special cases. An empirical Bayesian estimator is derived for monthly effect under presence of two types of biases and correlations It is shown that the marginal distribution of observation provides more general correlation structure than that frequentist has assumed. Consistent estimators are derived for hyper-parameters in Normal priors.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.15
no.1
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pp.193-200
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2004
Parametric estimation of truncated point in a truncated exponential distribution will be considered. The MLE, bias reducing estimator and the ordinary jackknife estimator of the truncated parameter will be compared by mean square errors. And the MME and MLE of mean parameter and estimations of the right tail probability in the distribution will be compared by their MSE's.
In panel surveys it is necessary to manage both sampling frame and sample units across time. When sample is updated according to the change of its frame, it should be incorporated in the estimation procedure. This paper derives the bias of the conventional estimator caused by neglecting the change of sample, and provides a bias-adjusted estimator with its variance.
When one attempts to construct a hologram. one finds that there are many sources of measurement errors. These errors are even amplified if one predicts the pressures close to the sources. The pressure estimation errors depend on the following parameters: the measurement spacing on the hologram plane. the prediction spacing on the prediction plane. and the distance between the hologram and the prediction plane. This raper analyzes quantitatively the errors when these are distributed irregularly on the hologram plane The sensor mismatch and inaccurate measurement location. position mismatch. are mainly addressed. In these cases. one can assume that the measurement is a sample of many measurement events. The bias and random error are derived theoretically. Then the relationship between the random error amplification ratio and the parameters mentioned above is examined quantitatively in terms of energy.
In this paper, we introduce the method that reduces the bias when the transformation and back-transformation approach is applied in GARCH models. A parametric bootstrap is employed to compute the conditional expectation which is the prediction value to minimize mean square errors in the original scale. Through the analyese of returns of KOSPI and KOSDAQ, we verified that the proposed method provides a bias-reduced estimation for the prediction value.
In this paper, the Iterated Consider Extended Kalman Filter (ICEKF) is proposed for bearing-only localization of GNSS interference to improve the estimation performance and filter consistency. The ICEKF is an extended version of Consider KF (CKF) for Iterated EKF (IEKF) to consider an effect of bearing measurement bias error to filter covariance. The ICEKF can mitigate the EKF divergence problem which can occur when linearizing the nonlinear bearing measurement by a large initial state error. Also, it can mitigate filter inconsistency problem of EKF and IEKF which can occur when a weakly observable bearing measurement bias error state is not included in filter state vector. The simulation result shows that the localization error of the ICEKF is smaller than the EKF and IEKF, and the Root Mean Square (RMS) estimation error of ICEKF matches the covariance of filter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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