A novel islanding detection method is proposed in this paper. It is based on a frequency drooping PLL, which was presented in a previous work. The cause of errors in the non-detection zone (NDZ) of conventional frequency disturbance islanding detection methods (IDM) is analyzed. A frequency drooping phase-locked-loop (FD-PLL) is introduced into a single-phase grid-connected inverter (SPGCI), which can guarantee that grid current is in phase with the grid voltage. A novel FD-PLL IDM is proposed by improving this PLL. In order to verify the performance of the proposed FD-PLL IDM, a full performance comparison between the proposed IDM and typical existing active frequency drift IDMs is carried out, which includes both dynamic performance and steady performance. With the same NDZ, the total harmonic distortion of the grid-current in the dynamic process and steady state is analyzed. The proposed FD-PLL IDM, regardless of the dynamic or steady process, has the best power quality. Experimental and simulation results verify that the proposed FD-PLL IDM has excellent performance.
To increase building change recognition accuracy, we present a deep learning-based building change detection using remote sensing images. In the proposed approach, by merging pixel-level and object-level information of multitemporal remote sensing images, we create the difference image (DI), and the frequency-domain significance technique is used to generate the DI saliency map. The fuzzy C-means clustering technique pre-classifies the coarse change detection map by defining the DI saliency map threshold. We then extract the neighborhood features of the unchanged pixels and the changed (buildings) from pixel-level and object-level feature images, which are then used as valid deep neural network (DNN) training samples. The trained DNNs are then utilized to identify changes in DI. The suggested strategy was evaluated and compared to current detection methods using two datasets. The results suggest that our proposed technique can detect more building change information and improve change detection accuracy.
A series of experimental tests have been performed on a tube beam in which artificial damage is applied in order to address damage detectability using modal analysis. Modal parameters considered are frequency, displacement mode shape and strain mode shape CoMAC(Coordinate Modal Assurance Criterion) and Modal Vector Error have been adopted for presenting the change of displacement mode shape and strain mode shape. It is revealed strain mode shape is the most sensitive to damage.
Co-channel interference between macro-femtocell networks is an unresolved problem, due to the frequency reuse phenomenon. To mitigate such interference, a secondary femtocell must acquire channel-state knowledge about a co-channel macrocell user and accordingly condition the maximum transmit power of femtocell user. This paper proposes a pilot-based spectrum sensing (PSS) algorithm for overlaid femtocell networks to sense the presence of a macrocell user over a channel of interest. The PSS algorithm senses the pilot tones in the received signal through the power level and the correlation metric comparisons between the received signal and the local reference pilots. On ensuring the existence of a co-channel macrocell user, the maximum transmit power of the corresponding femtocell user is optimized so as to avoid interference. Time and frequency offsets are carefully handled in our proposal. Simulation results show that the PSS algorithm outperforms existing sensing techniques, even at poor received signal quality. It requires less sensing time and provides better detection probability over existing techniques.
Kim, Sung-Ho;Kim, Young-Jae;Hwang, Seok-Gu;Jo, Byoung-Gak;Shin, Kwan-Ho;Kim, Nam
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.14
no.1
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pp.69-73
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2011
In the defence wireless communications, conventional Anti-Jamming techniques(Frequency Hopping/Spread Spectrum or Direct Sequence/Spread Spectrum) are used to overcome a intentional interfering signals which are single/multitone or partial band jammer etc. DS/SS techniques is very strong on tone jamming signal but not to be on a partial band jammer. So FH/SS AJ performances are expected method of an substitution of DS/SS, however FH/SS could not have good performance on some BMTJ(Band Multi-tone Jammer). So this paper proposes FH-CSS (Frequency Hopped - Chirp Spread Spectrum) to get more robustness against jammers(BMTJ, PBNJ) and analyze the AJ performances.
During meiosis, homologous chromosomes (homologs) pair and undergo genetic recombination via assembly and disassembly of the synaptonemal complex. Meiotic recombination is initiated by excess formation of DNA double-strand breaks (DSBs), among which a subset are repaired by reciprocal genetic exchange, called crossovers (COs). COs generate genetic variations across generations, profoundly affecting genetic diversity and breeding. At least one CO between homologs is essential for the first meiotic chromosome segregation, but generally only one and fewer than three inter-homolog COs occur in plants. CO frequency and distribution are biased along chromosomes, suppressed in centromeres, and controlled by pro-CO, anti-CO, and epigenetic factors. Accurate and high-throughput detection of COs is important for our understanding of CO formation and chromosome behavior. Here, we review advanced approaches that enable precise measurement of the location, frequency, and genomic landscapes of COs in plants, with a focus on Arabidopsis thaliana.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.30
no.3
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pp.252-259
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2019
Jet engine modulation(JEM) signals are widely used in the field of target recognition along with high-range resolution profile and inverse synthetic aperture radar because they provide specific information of the jet engine. To obtain the number of blades of the jet engine, the chopping frequency proportional to the number of blades must be extracted. In the conventional chopping frequency extraction method, an initial threshold value is defined and a method of detecting the chopping peak is used. However, this detection method takes time depending on the signal due to repetitive detection. Thus, in this study, we proposed to extract the chopping frequency using MUltiple SIgnal Classification(MUSIC) algorithm. We applied the MUSIC algorithm to a given JEM signal to find the chopping frequency and determine the blade number candidates. We also applied the MUSIC algorithm to other chopping frequency extractions to determine the score of the candidate groups. Unlike the conventional detection algorithm, which requires repetitive frequency detection, MUSIC algorithm quickly detects the accurate chopping frequency and reduces the calculation time.
In this paper, for the first time, the transmission performances of long-haul 100-Gb/s direct detection optical OFDM (DDO-OFDM) and coherent optical OFDM (CO-OFDM) wavelength division multiplexing (WDM) systems are compared by simulation. It provides specific guides for system parameter selection to get a high-performance and cost-effective OFDM WDM system. Specifically, the comparison involves three aspects: launched power is investigated to achieve better system performance; laser linewidth is numerically investigated to choose cost-effective laser; system dispersion tolerances with different laser linewidths are analyzed to further reveal the advantages and disadvantages of these two detecting methods, direct detection and coherent detection, in long-haul OFDM WDM system.
In synthetic aperture radar (SAR) based ship detection application, false alarms frequently occur due to various noises caused by the radar imaging process. Among them, radio frequency interference (RFI) and azimuth smearing produce substantial false alarms; the latter also yields longer length estimation of ships than the true length. These two noises are prominent at cross-polarization and relatively weak at co-polarization. However, in general, the cross-polarization data are suitable for ship detection, because the radar backscatter from background sea surface is much less in comparison with the co-polarization backscatter, i.e., higher ship-sea image contrast. In order to improve the ship detection accuracy further, the RFI and azimuth smearing need to be mitigated. In the present letter, Sentinel-1 VV- and VH-polarization intensity data are used to show a novel technique of removing these noises. In this method, median image intensities of noises and background sea surface are calculated to yield arithmetic tendency. A band-math formula is then designed to replace the intensities of noise pixels in VH-polarization with adjusted VV-polarization intensity pixels that are less affected by the noises. To verify the proposed method, the adaptive threshold method (ATM) with a sliding window was used for ship detection, and the results showed that the 74.39% of RFI false alarms are removed and 92.27% false alarms of azimuth smearing are removed.
This paper used the majority function to digitally filter back-electromotive force as an explanation of the Brushless DC MOTOR control algorithm. The cause and improvement of motor noise, which are operating in close proximity to high frequency sources, did not use conventional low pass filter and comparator elements. Also, they repeatedly output a noise-free BEMF signal for the input value of the majority detection filtering. These filtering steps can help reduce costs and minimize the area of a PCB by requiring relatively little hardware.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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