대역확산 시스템에서 나머지 도플러 주파수 오프셋이 (residual Doppler frequency offset, RDFO) 있으면 부호 동기가 정확히 맞을 때에도 표본화된 최고 상관값은 실제 상관값의 꼭지값보다 낮다. 이로 말미암아 기존 단일 주파수 셀 (single frequency cell, SFC) 검파기법의 성능은 떨어진다. 이 논문에서는 RDFO가 있을 때 실제 꼭지값 근처에 상관값이 큰 여러 표본이 존재하는 것에 착안하여 새로운 탐색기법을 제안한다. 이를 위해 먼저 대역 확산 시스템에서 RDFO가 성능을 떨어뜨리는지 분석한다. 그 뒤, 기존 기법과 제안한 기법의 검파확률과 오경보확률을 얻고, 모의실험을 수행하여 RDFO가 있을 때 제안한 기법이 기존 기법보다 성능이 뛰어남을 보인다.
This paper proposes an improved spread spectrum time domain reflectometry (ISSTDR) using time-frequency correlation and reference signal elimination method in order to have more accurate fault determination and location detection than conventional (SSTDR) despite increased signal attenuation due to the long distance to cable fault location. The proposed method has a two-step process: the first step is to detect a peak location of the reference signal using time-frequency correlation analysis, and the second step is to detect a peak location of the correlation coefficient of the reflected signal by removing the reference signal. The proposed method was validated through comparison with existing SSTDR methods in open-and short-circuit fault detection experiments of low voltage power cables. The experimental results showed that the proposed method can detect correlation coefficients at fault locations accurately despite reflected signal attenuation so that cable faults can be detected more accurately and clearly in comparison to existing methods.
The noise in a power signal degrades the detection rate of the power quality (PQ) event signals. We present a new wavelet de-noising technique for PQ event detection that employs the correlation-based thresholding instead of the wavelet-scale-based thresholding of existing schemes. The simulation results show that the proposed scheme is more robust to Gaussian and impulsive noisy conditions and has further improved detection ratio than existing schemes.
This article describes a two wheelers detection system riding on people based on modified histogram of oriented gradients (HOG) for vision based intelligent vehicles. These features used correlation coefficient parameter are able to classify variable and complicated shapes of a two wheelers according to different viewpoints as well as human appearance. Also our system maintains the simplicity of evaluation of traditional formulation while being more discriminative. In this paper, we propose an evolutionary method trained part-based models to classify multiple view-based detection: frontal, rear and side view (within $60^{\circ}C$). Our experimental results show that a two wheelers riding on people detection system based on proposed approach leads to higher detection accuracy rate than traditional features.
Preliminary results are reported on ship detection using coherence images computed from crosscorrelating images of multi-look-processed dual-polarization data (HH and HV) of ENVISAT ASAR. The traditional techniques of ship detection by radars such as CFAR (Constant False Alarm Rate) rely on the amplitude data, and therefore the detection tends to become difficult when the amplitudes of ships images are at similar level as the mean amplitude of surrounding sea clutter. The proposed method utilizes the property that the multi-look images of ships are correlated with each other. Because the inter-look images of sea surface are covered by uncorrelated speckle, crosscorrelation of multi-look images yields the different degrees of coherence between the images and water. The polarimetric information of ships, land and intertidal zone are first compared based on the cross-correlation between HH and HV. In the next step, we examine the technique when the dual-polarization data are split into two multi-look images.
본 논문에서는 곱의 상관방식과 차분상관방식의 OFDM 심벌 동기타이밍방식에 있어서 멀티패스 채널 지연프로필의 각 수신지연파에서 OFDM 심벌 동기타이밍으로 검출될 확률식을 나타내 보인다. 여러 가지 지연확산의 채널들에 대해 행해본 컴퓨터시뮬레이션의 결과 상관의 동기타이밍 검출방식에서는 진폭이 가장 큰 지연파의 선두에서 동기타이밍을 취할 확률이 높게 나타나는데 대하여 차분방식에서는 언제나 제 1수신지연파의 선두에서 동기타이밍을 취할 확률이 높게 나타나는 특성을 보여준다. 이러한 결과를 통하여 본 논문에서는 채널의 지연확산 길이에 관계없이 OFDM신호의 동기타이밍을 0점과 -1점 심벌 동기타이밍을 취하는 것에서 BER의 성능차이를 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권7호
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pp.3093-3115
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2020
Network anomaly detection system plays an essential role in detecting network anomaly and ensuring network security. Anomaly detection system based machine learning has become an increasingly popular solution. However, due to the unbalance and high-dimension characteristics of network traffic, the existing methods unable to achieve the excellent performance of high accuracy and low false alarm rate. To address this problem, a new network anomaly detection method based on data balancing and recursive feature addition is proposed. Firstly, data balancing algorithm based on improved KNN outlier detection is designed to select part respective data on each category. Combination optimization about parameters of improved KNN outlier detection is implemented by genetic algorithm. Next, recursive feature addition algorithm based on correlation analysis is proposed to select effective features, in which a cross contingency test is utilized to analyze correlation and obtain a features subset with a strong correlation. Then, random forests model is as the classification model to detection anomaly. Finally, the proposed algorithm is evaluated on benchmark datasets KDD Cup 1999 and UNSW_NB15. The result illustrates the proposed strategies enhance accuracy and recall, and decrease the false alarm rate. Compared with other algorithms, this algorithm still achieves significant effects, especially recall in the small category.
차량 주행 중에 타이어에서 발생하는 초음파를 이용하여 손상 물질에 의한 타이어의 손상을 검출하는 방법에 대해 연구하였다. 손상이 있는 타이어는 회전 주기성이 있는 초음파 신호가 발생하므로 주기성을 검출하기 위해 포락선 검출 전처리 과정을 거친 후 자기상관함수를 사용하였다. 실험에서는 손상된 타이어의 1회전 시간과 자기상관함수를 이용해 구한 주기가 같은 것으로 나타났다. 이로 인해 타이어의 손상 유무를 분별할 수 있는 결과를 도출하였다.
This paper presents a method of fault detection and fault localization from acoustic noise measurements. In order to detect the presence of noise sources wavelet transform is applied to acoustic signal. In addition, a cross correlation based method is proposed to calculate the exact location of the noise allowing the user to quickly diagnose and resolve the source of the noise. The fault detection system is implemented using two microphones and a computer system. Experimental results show that the system can detect faults due to artifacts accidentally inserted during the manufacturing process and estimate the location of the fault with approximately 1 cm precision.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제30권2호
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pp.247-252
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2006
Almost ship monitoring systems are event driven alarm system which warn only when the measurement value is over or under set point. These kinds of system cannot warn until signal is growing to abnormal state that the signal is over or under the set point. therefore cannot play a role for preventive maintenance system. This paper proposes fault diagnosis method which is able to diagnose and forecast the fault from present operating condition by analyzing monitored signals with present ship monitoring system without any additional sensors. By analyzing the data with high correlation coefficient(CC), correlation level of interactive data can be defined. Knowledge base of abnormal detection can be built by referring level of CC(Fault Detection CC. FDCC) to detect abnormal data among monitored data from monitoring system and knowledge base of diagnosis built by referring CC among interactive data for related machine each other to diagnose fault part.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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