JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제12권2호
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pp.193-202
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2012
In this paper, we propose a new approach for compact range sensor system for real-time robot applications. Instead of using off-the-shelf camera and projector, we devise a compact system with a CMOS image-sensor and a DMD (Digital Micro-mirror Device) that yields smaller dimension ($168{\times}50{\times}60mm$) and lighter weight (500g). We also realize one chip hard-wired processing of projection of structured-light and computing the range by exploiting correspondences between CMOS images-ensor and DMD. This application-specific chip processing is implemented on an FPGA in real-time. Our range acquisition system performs 30 times faster than the same implementation in software. We also devise an efficient methodology to identify a proper light intensity to enhance the quality of range sensor and minimize the decoding error. Our experimental results show that the total-error is reduced by 16% compared to the average case.
Akbari, Mohsen;Hossain, Md. Kamal;Manesh, Mohsen Riahi;El-Saleh, Ayman A.;Kareem, Aymen M.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권9호
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pp.2037-2051
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2012
Cognitive radio (CR) is envisioned as a promising paradigm of exploiting intelligence for enhancing efficiency of underutilized spectrum bands. In CR, the main concern is to reliably sense the presence of primary users (PUs) to attain protection against harmful interference caused by potential spectrum access of secondary users (SUs). In this paper, evolutionary algorithms, namely, particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithm (GA) are proposed to minimize the total sensing decision error at the common soft data fusion (SDF) centre of a structurally-centralized cognitive radio network (CRN). Using these techniques, evolutionary operations are invoked to optimize the weighting coefficients applied on the sensing measurement components received from multiple cooperative SUs. The proposed methods are compared with each other as well as with other conventional deterministic algorithms such as maximal ratio combining (MRC) and equal gain combining (EGC). Computer simulations confirm the superiority of the PSO-based scheme over the GA-based and other conventional MRC and EGC schemes in terms of detection performance. In addition, the PSO-based scheme also shows promising convergence performance as compared to the GA-based scheme. This makes PSO an adequate solution to meet real-time requirements.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권2호
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pp.253-259
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2016
The typical method for performing an absolute radiometric calibration of a Synthetic Aperture Radar (SAR) System is to analyze its response, without interference, to a target with a known Radar Cross Section (RCS). To minimize interference, an error-free calibration site for a Corner Reflector (CR) is required on a wide and flat plain or on an area without disturbance sources (such as ground objects). However, in reality, due to expense and lack of availability for long periods, it is difficult to identify such a site. An alternative solution is the use of a Triangular Trihedral Corner Reflector (TTCR) site, with a surrounding protection wall consisting of berms and a hollow. It is possible in this scenario, to create the minimum criteria for an effectively error-free site involving a conventional object-tip reflection applied to all beams. Sidelobe interference by the berm is considered to be the major disturbance factor. Total interference, including an object-tip reflection and a sidelobe interference, is analyzed experimentally with SAR images. The results provide a new guideline for the minimum criteria of TTCR site design that require, at least, the removal of all ground objects within the fifth sidelobe.
In this study, to control the heading angle of a ship, which is constantly subjected to various internal and external disturbances during the voyage, an LADRC (linear active disturbance rejection control) design that focuses more on improving the disturbance removal performance was proposed. The speed rate of change of the ship's heading angle due to the turn of the rudder angle was selected as a significant factor, and the nonlinear model of the ship's maneuvering equation, including the steering gear, was treated as a total disturbance. It is the similar process with an LADRC design for the first-order transfer function model. At this time, the gains of the controller included in LADRC and the gains of the extended state observer were tuned to RCGAs (real-coded genetic algorithms) to minimize the integral time-weighted absolute error as an evaluation function. The simulation was performed by applying the proposed GA-LADRC controller to the heading angle control of the Mariner class vessel. In particular, it was confirmed that the proposed controller satisfactorily maintains and follows the set course even when the disturbances such as nonlinearity, modelling error, uncertainty and noise of the measurement sensor are considered.
This paper demonstrates that hybrid neural-genetic multimodel parameter estimation algorithm can be applied to structured system Identification of electro-hydraulic servo system. This algorithm are consist of a recurrent incremental credit assignment (ICRA) neural network and a genetic algorithm. The ICRA neural network evaluates each member of a generation of model and genetic algorithm produces new generation of model. We manufactured electro-hydraulic servo system and the hybrid neural-genetic multimodel parameter estimation algorithm is applied to the task to find the parameter values(mass, damping coefficient, bulk modulus, spring coefficient) which minimize total square error.
This paper demonstrates that an improved hybrid neural-genetic multimodel parameter estimation algorithm can be applied to the structured system identification of an electro-hydraulic servo system. This algorithm is consists of a recurrent incremental credit assignment (ICRA) neural network and a genetic algorithm, The ICRA neural network evaluates each member of a generation of model and the genetic algorithm produces new generation of model. We manufactured an electro-hydraulic servo system and the improved hybrid neural-genetic multimodel parameter estimation algorithm is applied to the task to find the parameter values, such as mass, damping coefficient, bulk modulus, spring coefficient and disturbance, which minimize total square error.
The basic concept of the model is to minimize the error range between forecasted flood inflow and actual flood inflow, and forecast accurately the flood discharge some hours in advance depending on the concentration time(Tc) and soil moisture retention storage(Sa). Simplex method that is a multi-level optimization technique was used to search for the determination of the best parameters of RETFLO (REal-Time FLOod forecasting) model. The flood forecasting model developed was applied to several strom event of Yedang reservoir during past 10 years. Model perfomance was very good with relative errors of 10% for comparison of total runoff volume and with one hour delayed peak time.
To protect the flooding damages in Medium and Small watershed, it needs to set up flood warning system and develope Flood forecasting Model in real-time basis for medium and small watershed. In this study, it was able to minimize the error range between forecasted flood inflow and actual flood inflow, and forecast accurately the flood discharge some hours in advance by using simplex method recursively for the determination of the best parameters of RETFLO model. The result of RETFLO performance applied to several storm of Yugu river during 3 past years was very good with relative errors of 10% for comparison of total runoff volume and with one hour delayed peak time.
This paper presents an optimization of permanent magnet (PM) in a brushless dc (BLDC) motor using the response surface methodology (RSM). Size and angle of the PM are optimized to minimize the cogging torque, while reducing the magnitude of harmonic at a dominant frequency and maintaining the operating torque. A fitted RS model is constructed by verifying the high reliability of the total variation and the variation of estimated error. The optimized design is validated by carrying out the reanalysis and comparing to the initial model using the nonlinear transient finite element analysis.
A step-down DC-DC converter with On-chip Compensation for battery-operated portable electronic devices which are designed in 0.18um CMOS standard process. In an effort to improve low load efficiency, this paper proposes the PFM (Pulse Frequency modulation) voltage mode 1MHz switching frequency step-down DC-DC converter with on-chip compensation. Capacitor multiplier method can minimize error amplifier compensation block size by 20%. It allows the compensation block of DC-DC converter be easily integrated on a chip and occupy less layout area. But capacitor multiplier operation reduces DC-DC converter efficiency. As a result, this converter shows maximum efficiency over 87% for the output voltage of 1.8V (input voltage : 3.3V), maximum load current 500mA, and 0.14% output ripple voltage. The total core chip area is $mm^2$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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