In this paper, dynamic displacement is estimated with high accuracy by blending high-sampling rate acceleration data with low-sampling rate displacement measurement using a two-stage Kalman estimator. In Stage 1, the two-stage Kalman estimator first approximates dynamic displacement. Then, the estimator in Stage 2 estimates a bias with high accuracy and refines the displacement estimate from Stage 1. In the previous Kalman filter based displacement techniques, the estimation accuracy can deteriorate due to (1) the discontinuities produced when the estimate is adjusted by displacement measurement and (2) slow convergence at the beginning of estimation. To resolve these drawbacks, the previous techniques adopt smoothing techniques, which involve additional future measurements in the estimation. However, the smoothing techniques require more computational time and resources and hamper real-time estimation. The proposed technique addresses the drawbacks of the previous techniques without smoothing. The performance of the proposed technique is verified under various dynamic loading, sampling rate and noise level conditions via a series of numerical simulations and experiments. Its performance is also compared with those of the existing Kalman filter based techniques.
한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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pp.893-898
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1994
In this paper, the influence of voice source estimation and modeling on speech synthesis and coding is examined and then their new estimation and modeling techniques are proposed and verified by computer simulation. It is known that the existing speech synthesizer produced the speech which is dull and inanimated. These problems are arised from the fact that existing estimation and modeling techniques can not give more accurate voice parameters. Therefore, in this paper we propose a new voice source estimation algorithm and modeling techniques which can not give more accurate voice parameters. Therefore, in this paper we propose a new voice source estimation algorithm and modeling techniques which can represent a variety of source characteristics. First, we divide speech samples in one pitch region into four parts having different characteristics. Second, the vocal-tract parameters and voice source waveforms are estimated in each regions differently using sequential SVD. Third, we propose composite source model as a new voice source model which is represented by weighted sum of pre-defined basis functions. And finally, the weights and time-shift parameters of the proposed composite source model are estimeted uning EM(estimate maximize) algorithm. Experimental results indicate that the proposed estimation and modeling methods can estimate more accurate voice source waveforms and represent various source characteristics.
We treat the problem of channel estimation and interference cancellation in multiuser ultra-wide-band (UWB) communication systems over multipath fading channels. The UWB system under consideration employs a random time-hopping impulse radio format. We develop a channel estimation method based on linear weighted algorithm. An iterative channel estimation and interference cancellation scheme is proposed to successively improve the receiver performance. We also consider systems employing multiple transmit and/or receive antennas. For systems with multiple receive antennas, we develop a diversity receiver for the wellseparated antennas. For systems with multiple transmit antennas, we propose to make use of Alamouti’s space-time transmission scheme, and develop the corresponding channel estimation and interference cancellation receiver techniques. Simulation results are provided to demonstrate the performance of various UWB receiver techniques developed in this paper.
In this paper, various of pilot-assisted channel estimation techniques for 3GPP LTE downlink are tested under multipath Rayleigh fading channel. At first, the conventional channel estimation techniques are applied with linear zero-forcing (ZF) equalizer, such as one dimensional least square (1-D LS) linear interpolation, two dimensional (2-D) wiener filter, the time and frequency dimension separate wiener filter and maximum likelihood estimator (MLE). Considering the practical implementation, we proposed two channel estimation techniques by combining time-dimension wiener filter and MLE in two manners, which showed a good tradeoff between system performance and complexity when comparing with conventional techniques. The nonlinear decision feedback equalizer (DFE) which can show a better performance than linear ZF equalizer is also implemented for mitigating inter-carrier interference (ICI) in our system. The complexity of these algorithms are calculated in terms of the number of complex multiplications (CMs) and the performances are evaluated by showing the bit error rate (BER).
Several reasons such as no free lunch theorem indicate that there is not a universal Feature selection (FS) technique that outperforms other ones. Moreover, some approaches such as using synthetic dataset, in presence of large number of FS techniques, are very tedious and time consuming task. In this study to tackle the issue of dependency of estimation accuracy on the selected FS technique, a methodology based on the heterogeneous ensemble is proposed. The performance of the major learning algorithms of neural network (i.e. the FFNN-BR, the FFNN-LM) in combination with the diverse FS techniques (i.e. the NCA, the F-test, the Kendall's tau, the Pearson, the Spearman, and the Relief) and different combination techniques of the heterogeneous ensemble (i.e. the Min, the Median, the Arithmetic mean, and the Geometric mean) are considered. The target parameters/transients of Bushehr nuclear power plant (BNPP) are examined as the case study. The results show that the Min combination technique gives the more accurate estimation. Therefore, if the number of FS techniques is m and the number of learning algorithms is n, by the heterogeneous ensemble, the search space for acceptable estimation of the target parameters may be reduced from n × m to n × 1. The proposed methodology gives a simple and practical approach for more reliable and more accurate estimation of the target parameters compared to the methods such as the use of synthetic dataset or trial and error methods.
Selectivity estimation of queries not only provides useful information to the query processing optimization but also may give users with a preview of processing results. In this paper, we investigate the problem of selectivity estimation in the context of a spatial dataset. Although several techniques have been proposed in the literature to estimate spatial query result sizes, most of those techniques still have some drawback in the case that a large amount of memory is required to retain accurate selectivity. To eliminate the drawback of estimation techniques in previous works, we propose a new method called MW Histogram. Our method is based on two techniques: (a) MinSkew partitioning algorithm that processes skewed spatial datasets efficiently (b) Wavelet transformation which compression effect is proven. We evaluate our method via real datasets. With the experimental result, we prove that the MW Histogram has the ability of providing estimates with low relative error and retaining the similar estimates even if memory space is small.
본 논문은 실제의 비행시험 데이터를 이용하여 커나드 비행기 Velocity-173의 가로-방향의 조종/안정 미계수들을 추정하는 것이며, 나아가서 비행중에 (In-Flight) 실시간 파라미터 추정기법을 이용한 미계수 확인 및 분석에 관한 내용이다. 본 논문에서 적용한 비행 중 실시간 파라미터 추정기법의 결과는 AAA의 해석 결과와 비교하였으며, 그 결과는 상당히 신뢰할 수 있고 계산시간 또한 만족스러움을 확인하였다.
허스트 지수를 산정하기 위하여 기존에 여러 방법론들이 제안되어 왔다. 그러나, 이들 방법론들은 시계열들의 지속성에 대하여 각기 다른 특성들을 보이고 있음을 기존의 연구에서 알 수 있다 따라서 본 연구에서는 수문학에서 주로 이용하고 있는 보정용량, 조정용량, 수정조정용량 방법 이외에 생리학 분야와 전자 분야 등에서 이용되고 있는 1/f 파워 스펙트럼 밀도 분석, DFA, AVT 방법, 최우도법 등을 이용하여 허스트 지수를 산정하여 보았다. 즉, 단기간과 장기간 기억을 가진 카오스와 추계학적 시계열들에 대하여 각각의 방법들을 적용하여 비교 분석하고자 하였으며, 각 방법론들에 대한 장점 및 단점 그리고 한계에 대하여 논의하였다.
최근 시간에 따른 대량의 공간 객체들의 효과적인 저장과 처리의 필요성이 요구되면서 시공간 데이타베이스에 대한 필요성이 증가하였다. 이러한 시공간 데이타베이스에서 효과적인 질의 처리를 위하여 여러 가지 질의 최적화 기법이 연구되었고 그중 질의의 근사적인 결과를 계산하는 선택도 추정 기법이 활발하게 연구되었다. 선택도 추정 기법에는 샘플링 기반 기법, 히스토그램 기반 기법, 웨이블릿 기반 기법 등이 있고 그중 히스토그램 기법은 현재 상용 데이타베이스에서 널리 사용되고 있다. 하지만 지금까지의 시공간 질의 최적화 연구는 이동 객체의 미래 위치에 대한 선택도 추정에 치중되어 왔다. 본 논문에서는 과거의 시공간 데이타의 질의 최적화를 위하여 새로운 히스토그램인 T-Minskew의 구축 방법을 제안한다. 또한 T-Minskew를 이용한 효과적인 선택도 추정 기법을 제안하고 임계치 기법을 이용한 히스토그램의 효과적인 유지 기법을 통해 잦은 히스토그램 재구축을 방지하고 작은 추정 오류율을 유지하는 방법을 제안한다.
Was used at step space-time mainly after VE technique sponsors in domestic in the 1960s but have been expanded to design step recently. Possibility of value elevation or cost reduction must choose member that is effectively for active and effective application of VE technique. In this study, when enforce design VE examining for weight decision corrosion protection been using in weight grant composition estimation technique, target choice process wishes to suggest formality and method that can be achieved effectively Main conclusion of this study sorts valuation items step by step for weight appropriation of valuation basis and give point on article of high position point after expert which employer is included estimates article by low rank step and this presented high position method that do union item by item and establishes by item weight. Did these techniques for giving weights so that importance for weight appropriation developed estimation program, and data save of target estimation standard and target estimation standard is possible using straight sit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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