A reactor vibration monitoring has been performed using neutron noise obtained from excore detectors for the safety operation, Traditionally, the spectral estimator based on Fourier analysis has been widely used in the noise analysis of the reactor system. If the bias is too severe, the resolution would not be adequate for a given application. One major motivation for the current interests in the parametric approach to spectral estimation is the apparent higher resolution achievable with these modern techniques. In considering an unbias, a consistency, an efficency, and a minimum lower bound of the statictic estimation, an AR model is appropriate for noise spectral estimation with sharp peaks but not deep valley. In order to select an appropriate model order, the lag value of autocorrleaton function is applied. Burg method to trace the vibration mode of RPV internal is the most sucuessful.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.6
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pp.1166-1191
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2011
This paper presents an adaptive active tracking system with sector based scanning for a single PTZ camera. Dividing sectors on an image reduces the search space to shorten selection time so that the system can cover many targets. Upon the selection of a target, the system estimates the target trajectory to predict the zooming location with a finite amount of time for camera movement. Advanced estimation techniques using probabilistic reason suffer from the unknown object dynamics and the inaccurate estimation compromises the zooming level to prevent tracking failure. The proposed system uses the simple piecewise estimation with a few frames to cope with fast moving objects and/or slow camera movements. The target is tracked in multiple steps and the zooming time for each step is determined by maximizing the zooming level within the expected variation of object velocity and detection. The number of zooming steps is adaptively determined according to target speed. In addition, the iterative estimation of a zooming location with camera movement time compensates for the target prediction error due to the difference between speeds of a target and a camera. The effectiveness of the proposed method is validated by simulations and real time experiments.
In distributed estimation where each node can collect only partial information on the parameter of interest without communication between nodes and quantize it before transmission to a fusion node which conducts estimation of the parameter, we consider a novel quantization technique employed at local nodes. It should be noted that the performance can be greatly improved if each node can transmit its measurement to one designated node (namely, head node) which can quantize its estimate using the total rate available in the system. For this case, the best strategy at the head node would be simply to partition the parameter space using the generalized Lloyd algorithm, producing the global codewords, one of which is closest to the estimate is transmitted to a fusion node. In this paper, we propose an iterative design algorithm that seeks to efficiently assign the codewords into each of quantization partitions at nodes so as to achieve the performance close to that of the system with the head node. We show through extensive experiments that the proposed algorithm offers a performance improvement in rate-distortion perspective as compared with previous novel techniques.
This paper studies the problem of tracking a re-entry vehicle (RV) in order to predict its impact point on the ground. Re-entry target dynamics combined with super-high speed has a complex non-linearity due to ballistic coefficient variations. However, it is difficult to construct a database for the ballistic coefficient of a unknown vehicle for a wide range of variations, thus the reliability of target tracking performance cannot be guaranteed if accurate ballistic coefficient estimation is not achieved. Various techniques for ballistic coefficient estimation have been previously proposed, but limitations exist for the estimation of non-linear parts accurately without obtaining prior information. In this paper we propose the ballistic coefficient ${\beta}$ model-based interacting multiple model-extended Kalman filter (${\beta}$-IMM-EKF) for precise tracking of an RV. To evaluate the performance, other ballistic coefficient model based filters, which are gamma augmented filter, gamma bootstrapped filter were compared and assessed with the proposed ${\beta}$-IMM-EKF for precise tracking of an RV.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2002.11a
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pp.167-171
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2002
As a channel of a DS-CDMA system is shared among several users, the receivers face the problem of MAI. Also the multipath scenario leads to ISI. Both components are undesired, but unlike the additive noise process, which is usually completely unpredictable, their space-time structure helps to estimate and remove them. This paper investigates a DS-CDMA system with a fading multipath channel. The investigations have been separated into a channel estimation part and a reception part. In the first part, the estimation of multipath parameters(DOA, TOA) are considered, space-time beamformers(Decorrelating, Match-Filter, Wiener-Hopf) are performed in the second part. To assess many different estimation techniques and beamformers, the simulation compared with theoretical values is performed.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.59
no.3
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pp.253-257
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2010
The frequency is an important operation parameter for the control, protection, and stability of a power system. The frequency as a key index of power quality can be indicative of system abnormal conditions and disturbances. Due to the sudden change in generation and loads or faults in power system, the frequency is supposed to deviate from its nominal value. It is essential that the frequency must be maintained very close to its nominal frequency. An accurate monitoring of the power frequency is essential to optimal operation and prevention for wide area blackout. As most conventional frequency estimation schemes are based on DFT filter, it has been pointed out that the gain error could cause defects when the frequency is deviated from nominal value. This paper presents an advanced frequency estimation technique using gain compensation to improve the performance of DFT filter based techniques. To evaluate performance of the proposed algorithm, the 765kV T/L system in Korea is simulated by EMTP-RV software. The proposed technique can reduce the gain error caused when the power system frequency deviates from nominal value.
Based on the observed data for Clarithromycin released, three commonly used inflow models: the power, the exponential, and the logarithmic models are considered. Among them, the power model is used most in practice for simplicity. Using the numerical parameter estimation techniques, the parameters appeared in the model equations are estimated. Through the numerical estimation results using the several experimental data sets, the exponential model turns out to be best among the three models. More specifically, the sum of squares of absolute errors and the sum of squares of relative errors for the exponential model are reduced by 80-95 % for the experimental data sets and 60-90 % for the noise added data sets compared with those for the power and logarithmic models. A typical experimental data set is used in this paper to show the estimation method and its numerical results. The proposed numerical method and its algorithm are designed for estimating the parameters appeared in the model differential equations for which the exact form of the solution is unknown in general. The methodology developed can be applied to more general cases such as the nonlinear ordinary differential equations or the partial differential equations.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38A
no.2
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pp.191-200
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2013
In this paper, we propose a new estimation method of time offset, frequency offset, and signal to interference plus noise ratio (SINR) using the synchronization channel preamble to provide IEEE 802.16.1a based talk-around direct communications (TDC). The proposed scheme estimates the time offset and frequency offset both in the time domain and in the frequency domain considering the preamble structure. In addition, it improves the estimation accuracy by combining the estimated values in two domains taking into account TDC synchronization scenarios. Through numerical simulations in the TDC channel environments, the performance of the proposed algorithm is compared with those of existing techniques such as the time domain estimation and the frequency domain estimation.
Ha, Jae-hyoun;Jung, Suk Young;Lee, Younghwan;Jin, Hyeon
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.3
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pp.175-183
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2021
This paper studies measurement of sonic boom created by supersonic flight and its arrival angle estimation techniques. Since sonic boom propagates as an impulsive noise and includes infrasound frequency, we propose measurement instrumentation acquiring sonic boom signature without distortion. And we suggest the methodology for an arrival angle estimation with its performance analysis in accordance with sensor array configurations. The performance of our estimator is verified by comparing theoretical performance bound with statistics of its Monte-Carlo simulation results. Furthermore, we presents the analysis of the sonic boom measurement from real flight tests. This work provides an intuitive concept for sensor array configurations and measurement instrumentation.
Onions are a significant crop in Korea, and cultivation is increasing every year along with high demand. Onions are planted in the fall and mainly harvested in June, the rainy season, therefore, physiological changes in onion bulbs during long-term storage might have happened. Onions are stored in cold room and at adequate relative humidity to avoid quality loss. In this study, bio-yield stress and weight loss were measured as the quality parameters of net packaged onions during 10 weeks of storage, and the storage environmental conditions are monitored using sensor networks systems. Quality estimation of net packaged onion during storage was performed using the storage environmental condition data through machine learning approaches. Among the suggested estimation models, support vector regression method showed the best accuracy for the quality estimation of net packaged onions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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