As current algorithms unable to perform effective fusion processing of unknown complex radar signals lacking database, and the result is unstable, this paper presents a multi-level fusion processing algorithm for complex radar signals based on evidence theory as a solution to this problem. Specifically, the real-time database is initially established, accompanied by similarity model based on parameter type, and then similarity matrix is calculated. D-S evidence theory is subsequently applied to exercise fusion processing on the similarity of parameters concerning each signal and the trust value concerning target framework of each signal in order. The signals are ultimately combined and perfected. The results of simulation experiment reveal that the proposed algorithm can exert favorable effect on the fusion of unknown complex radar signals, with higher efficiency and less time, maintaining stable processing even of considerable samples.
In this paper, we propose a new implementation of a failure detector. The implementation uses a dual model of heartbeat and interaction. First, the heartbeat model is adopted to shorten the detection time, if the detection process does not receive the heartbeat message in the expected time. The interaction model is then used to check the process further. The expected time is calculated using the exponential smoothing method. Exponential smoothing can be used to estimate the next arrival time not only in the random data, but also in the data of linear trends. It is proven that the new detector in the paper can eventually be a perfect detector.
시스템 처리용량의 증가로 과거 메인프레임이 처리하던 작업을 PC가 처리할 수 있게 되었다. 특히 산업계에서는 기존의 메인프레임을 PC급으로 전환하면서 PC급 시스템에서 실시간성을 보장하는 실시간 정보처리와 실시간 정보감시를 위한 실시간 모니터링 기능이 요구되고 있다. 그러나 실시간성의 보장을 위해서는 실시간 기능의 추가 및 이에 대한 검증이 필요하다. 본 논문은 이러한 실시간성의 요구를 충족시키기 위해 실시간성을 제공할 수 있는 시스템의 구축과 이에 대한 성능 검증을 목적으로 한다. 또한 실시간 정보감시를 위해 웹기반의 실시간 모니터링 시스템을 구축하는 것을 목적으로 한다.
As the areas of computer application are expanded, real-time application environments that must process as many transactions as possible within their deadlines, such as a stock transaction systems, ATM switching systems etc, have been increased recently. The reason why the conventional database systems can't process soft real-time applications is the lack of prediction and poor performance on processing transaction's deadline. If transactions want to access data stored at the secondary storage, they can not satisfy requirements of real-time applications because of the disk delay time. This paper designs a main-memory database prototype systems to be suitable to real-time applications and then this system can produce rapid results without disk i/o as all of the information are loaded in main memory database. In thesis proposed the improved techniques with respect to logging, checkpointing, and recovering in our environment. In order to improve the performance of the system, a) the frequency of log analysis and redo processing is reduced by the proposed redo technique at system failure, b) database consistency is maintained by improved fuzzy checkpointing. The performance model is proposed which consists of two parts. The first part evaluates log processing time for recovery and compares with other research activities. The second part examines checkpointing behavior.
LiDAR 기술은 실제와 유사한 수준의 3차원 영상 정보를 제공하는 센싱 기술로, 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이 기술을 실제 활용하기 위해서는 복잡하고, 방대한 데이터 처리가 요구되며, 이에 급변하는 상황에서 빠른 대응이 필요한 군사 작전에서의 활용은 제한적이다. 본 논문에서는 무인기 플랫폼 기반의 실시간 LiDAR 데이터 처리구조를 제안하여 LiDAR 데이터 처리를 위해 무인기-고성능 데이터 처리영역 간 병렬처리와 오프로딩을 통해 실시간 수준의 탐지 정보를 제공하도록 제안한다. 또한, 제안 구조의 적용 가능성 검증을 위해 기존 처리 방식과 무인기 플랫폼의 처리환경과 유사한 ARM 클러스터에서의 병렬 처리 방식에서 실제 LiDAR 데이터의 보간 처리를 통해 처리시간, 용량을 확인하는 실험을 수행하였고, 기존 방식과 유사하거나 양호한 결과를 확인하였다. 향후 제안 구조를 기반으로 실시간성 보장이 요구되는 무인 침투자 감시 등 군사 작전에 활용될 수 있을 것이다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권3호
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pp.183-192
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2017
k-nearest neighbor (K-NN) is a well-known classification algorithm, being feature space-based on nearest-neighbor training examples in machine learning. However, K-NN, as we know, is a lazy learning method. Therefore, if a K-NN-based system very much depends on a huge amount of history data to achieve an accurate prediction result for a particular task, it gradually faces a processing-time performance-degradation problem. We have noticed that many researchers usually contemplate only classification accuracy. But estimation speed also plays an essential role in real-time prediction systems. To compensate for this weakness, this paper proposes correlation coefficient-based clustering (CCC) aimed at upgrading the performance of K-NN by leveraging processing-time speed and plurality rule-based density (PRD) to improve estimation accuracy. For experiments, we used real datasets (on breast cancer, breast tissue, heart, and the iris) from the University of California, Irvine (UCI) machine learning repository. Moreover, real traffic data collected from Ojana Junction, Route 58, Okinawa, Japan, was also utilized to lay bare the efficiency of this method. By using these datasets, we proved better processing-time performance with the new approach by comparing it with classical K-NN. Besides, via experiments on real-world datasets, we compared the prediction accuracy of our approach with density peaks clustering based on K-NN and principal component analysis (DPC-KNN-PCA).
This paper deals with developing a remote & real-time Computer-Aided Logistics Support (CALS) Systems through Information Super-Highway. A prototype of CALS is designed and implemented considering the environment of Information Super Highway. The concept of CSCW based virtual enterprise is discussed in con-nection with the four different activities. development of remote & virtual equipment controller remote-monitoring & inspection real time tracking of logistics information and web-based bidding and delivery system. A real implemented system is demonstrated under the Infor-mation Super-Highway with the corresponding software and hardware configuration.
The effective data processing mechanism in the sensor network means data stream model and real-time query processing model for real-time processing of stream data. This mechanism can improve satisfaction of users and reduce delay rate of data processing. In this paper, we explain the problem which is occurred when users need to search certain information among information of stream data and describe reduction model of delay rate according to data transmission.
임베디드 시스템에서는 서비스 특성에 따라 정해진 시간 내에 처리해야하는 하드 실시간 시스템과 처리 시간이 더 유연한 유연한 실시간 시스템을 분리해야합니다. 실시간을 동시에 수행하기 위해 운영 체제를 8BIT MCU와 같은 저 성능 임베디드 장치로 이식하는 것은 어렵습니다. RTOS (실시간 OS)를 사양이 낮은 MCU에 포팅하고 여러 작업을 수행 할 때 실시간 및 일반 처리 성능이 크게 저하되어 8BIT MCU와 같은 저 성능 MCU로 포팅 된 운영체제에 하드 실시간 시스템이 필요한 경우 성능 저하로 인해 하드웨어 및 소프트웨어를 다시 설계하는 문제가 발생되고 있습니다. 저성능 MCU에 이식 된 RTOS (저 성능 MCU로 포팅)에서 실시간 처리 시스템 요구 사항을 처리에 대하여 연구하고 프로세스 스케줄링에 대하여 연구가 진행되었습니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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