Recently, some integrated structural identification/damage detection and reliability evaluation of structures with uncertainties have been proposed. However, these techniques are applicable for off-line synthesis of structural identification and reliability evaluation. In this paper, based on the recursive formulation of the extended Kalman filter, an on-line integration of structural identification/damage detection and reliability evaluation of stochastic building structures is investigated. Structural limit state is expanded by the Taylor series in terms of uncertain variables to obtain the probability density function (PDF). Both structural component reliability with only one limit state function and system reliability with multi-limit state functions are studied. Then, it is extended to adopt the recent extended Kalman filter with unknown input (EKF-UI) proposed by the authors for on-line integration of structural identification/damage detection and structural reliability evaluation of stochastic building structures subject to unknown excitations. Numerical examples are used to demonstrate the proposed method. The evaluated results of structural component reliability and structural system reliability are compared with those by the Monte Carlo simulation to validate the performances of the proposed method.
The goal of this study is simulation of optimal search pattern of ships based on performance surface which are reflected underwater environmental. The process is as follows. First, temporal and spatial environmental database are extracted in complex environment and input hull mounted SONAR system parameters. The environmental database and SONAR system parameters are substituted to SONAR equations, and calculate signal excess, detection probability, detection range. And then, the performance surface, which can be used to provide operational insight of SONAR detection performance, are pictorialized. Finally, optimal search pattern of ships are simulated using genetic algorithm based on performance surface. And then, we certify optimal search pattern in various ways.
MIMO 시스템에서 ML 검출 기법은 많은 다른 검출기들보다 우수한 성능을 보인다. 그러나 ML 검출기법은 NP-hard 문제로 인해 실제 시스템에서 사용하기 어려운 단점을 가지고 있다. 이것은 polynomial-time 안에 최적의 해 (optimal solution)를 찾을 수 없음을 의미한다. 본 논문에서는 ML problem을 적용한 SDR (Semi-Definite Relaxation)에 궤환기법을 통한 검출 알고리즘을 제안한다. 이는 SDR에 의해 구한 최적의 해를 spectral decomposition을 이용해 우세한 eigenvector를 찾아 송신 신호의 확률 분포를 구하고, 이를 수신 신호에 궤환 시킨다. 이는 또 다른 ML problem으로써 다시 SDR를 통해 최적의 해를 구하고 우세한 eigenvector에 해당하는 송신 신호 확률을 구한다. 이 확률은 ML problem에 해당하는 최적의 값으로 추정 송신 신호를 검출할 수 있다. 이러한 기법을 통해 최적 성능을 갖는 ML 검출 기법의 성능에 보다 더 가깝게 접근하였다.
Kim, Chang-Joo;Jin, Eun Sook;Cheon, Kyung-yul;Kim, Seon-Hwan
ETRI Journal
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제41권2호
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pp.176-183
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2019
Spectrum sensing plays an important role in spectrum sharing. Energy detection is generally used because it does not require a priori knowledge of primary user (PU) signals; however, it is sensitive to noise uncertainty. An order statistics (OS) detector provides inherent protection against nonhomogeneous background signals. However, no analysis has been conducted yet to apply OS detection to spectrum sensing in a wireless channel to solve noise uncertainty. In this paper, we propose a robust spectrum sensing scheme based on generalized order statistics (GOS) and analyze the exact false alarm and detection probabilities under noise uncertainty. From the equation of the exact false alarm probability, the threshold value is calculated to maintain a constant false alarm rate. The detection probability is obtained from the calculated threshold under noise uncertainty. As a fusion rule for cooperative spectrum sensing, we adopt an OR rule, that is, a 1-out-of-N rule, and we call the proposed scheme GOS-OR. The analytical results show that the GOS-OR scheme can achieve optimum performance and maintain the desired false alarm rates if the coefficients of the GOS-OR detector can be correctly selected.
In this paper, we propose a traffic accident detection on vehicle-mounted camera. In the proposed method, the minimum bounding box coordinates the central coordinates on the bird's eye view and motion vectors of each vehicle object, and ego-motions of the vehicle equipped with dash-cam are extracted from the dash-cam video. By using extracted 4 kinds features as the input of Bi-LSTM (bidirectional LSTM), the accident probability (score) is predicted. To investigate the effect of each input feature on the probability of an accident, we analyze the performance of the detection the case of using a single feature input and the case of using a combination of features as input, respectively. And in these two cases, different detection models are defined and used. Bi-LSTM is used as a cascade, especially when a combination of the features is used as input. The proposed method shows 76.1% precision and 75.6% recall, which is superior to our previous work.
에너지 검파 형태의 스펙트럼 감지는 수신 신호의 에너지를 검파 임계값과 비교하여 1차 사용자(primary user)의 활동 여부를 탐지한다. 그런데 이때 임계값은 달성하고자 하는 오류 경보 확률 및 잡음의 에너지 수준과 밀접한 관련을 갖는다. 따라서 만약 잡음의 에너지 수준이 변한다면 임계값도 조정되어야 한다. 현재까지 발표된 에너지 검파에 대한 연구들은 대부분 잡음의 에너지 수준을 이미 알고 있다는 것을 전제로 한 것이었다. 본 논문에서는 잡음의 백색성을 전제로 하여 임계값을 조절하는 방안을 제안하고, 그에 따른 검파 성능 분석 결과를 제시하고자 한다. 분석 결과, 제안한 방식은 잡음 에너지 수준과는 상관없이 일정한 오류 경보 확률을 달성할 수 있으며, 잡음 에너지를 추정하는데 사용되는 신호의 대역폭과 에너지 측정 기간의 곱이 커질수록 스펙트럼 감지 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
4차 산업혁명을 통한 혁신 기술의 발전은 국방 분야에서도 적극적으로 활용되는 추세이다. 특히, 드론을 활용한 감시 및 정찰 능력은 미래 군 병력 감축을 대비하고 경계 능력을 비약적으로 보강하는 등 군 전투력 발전에 큰 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 소형 감시정찰 드론의 전투 효율을 단순화하여 드론이 중대급 군사작전에 얼마나 도움이 될 수 있는지 시뮬레이션을 통해 분석한다. 드론과 적은 작전지역을 탐지확률 등을 수치화한 2차원 공간 내에서 가장 효율적인 최단 경로를 찾아 움직인다. 탐지 가능성이 가장 낮은 경로를 따라 침투하는 적의 탐지확률을 기준으로 드론이 추가 투입될 때마다 발생하는 탐지확률 변화를 제시하고 드론 추가 투입에 따른 전투 효율을 분석한다. 중대급 작전지역 같은 소규모 작전지역에서는 드론이 추가 투입될수록 전투 효율의 상승 값이 적어짐을 시뮬레이션을 통해 증명한다. 본 연구는 중대급 야전부대에서 한정된 수량의 드론을 효율적으로 운영하도록 기여하고, 전투력 향상을 위해 바람직한 드론 전력화 소요를 결정하는 데 도움이 될것으로 기대한다.
2015년 5월 제주 서남부 해역에서 실시된 SAVEX15(Shallow Water Acoustic Variability EXperiment 2015) 데이터를 기반으로 내부파가 소나의 예상탐지확률(Predictive Probability of Detection, PPD)에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 제주 서남부 해역은 내부파, 수중음파채널 등으로 인하여 복잡한 해수 유동이 존재하는 해역이다. 본 논문에서는 확률적인 접근 방법을 통하여 소나의 성능을 예측하였다. SAVEX15 데이터 중 11 kHz ~ 31 kHz 대역대의 LFM(Linear Frequency Modulation), MLS(Maximum Length Sequence) 신호를 데이터 처리 하여 음원과 수신기가 약 2.8 km 떨어진 지점에서의 전달손실(Transmission Loss, TL)과 소음준위(Noise Level, NL) 값을 산출하였다. TL과 NL의 확률밀도함수(Probability Density Function, PDF)를 합성곱하여 신호이득에 대한 확률밀도 함수를 구하고 음원과 수신기의 수심에 따른 예상탐지확률을 산출하였다. 솔리톤 패킷과 내부조석 등의 내부파가 존재할 때 시간에 따른 예상탐지확률의 변화를 분석한 결과 각각 다른 양상으로 예상탐지확률 값에 영향을 주는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 multiple input multiple output (MIMO) 시스템에서 Zero Forcing (ZF) 검파 결과가 Maximum Likelihood (ML) 검파 결과와 일치하는지 여부를 사전에 검증할 수 있는 사전 검증기를 제안하였다. MIMO 수신기에서 ZF 검파 결과는 신호 대 잡음 환경이 양호한 경우 약 90% 이상이 ML 검파 결과와 일치하기 때문에 제안된 검증기를 사용하여 MIMO 신호를 검파하면 10% 정도만 계산량이 복잡한 ML 검파 방식을 사용하고 나머지는 간단히 ZF 검파만 수행하면 된다. 제안된 검증기는 ZP 검파 결과를 이용하여 MIMO 신호를 single input multiple output (SIMO) 신호로 변환한 후 검파를 수행하면 안테나 다이버시티 이득을 얻을 수 있고 잡음 분산이 줄어드는 효과를 이용하여 설계되었다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 사전 검증기는 신호 대 잡음이 양호한 경우 80% 이상의 정확한 true 판정 확률을 얻었으며 이때 false 판정 확률은 $10^{-4}$ 정도를 보였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제6권3호
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pp.729-748
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1999
In this paper we present combined estimator of capture-recapture and line transect model using bivariate detection function and detection probability according to objects being in cluster population. Here bivariate detection function use distance and cluster size. The simulation shows that combined estimator approaches the more true value the larger size parameter. Therefore this estimator using the bivariate detection function is more efficient in estimate the population size and density by size parameter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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