최근, 휴대용 무선 통신 단말기 사용이 보편화 되고 다양한 통신 기술이 서비스되면서 단말의 소형화, 사용 지속성 측면에서 에너지 효율이 중요하게 다루어지고 있다. 단말이 지속적으로 다양한 통신서비스를 제공받기 위해 단말 주변 수 m 내에서 RF 에너지 신호를 방사하는 source로부터 RF 신호를 자원으로 무선으로 전력을 충전하는 무선 에너지 하비스팅 시나리오를 가정한다. 본 논문에서는 무선 에너지 하비스팅 효율을 증대시키기 위해 RF 신호를 송신하는 송신부(Tx)와 에너지 하비스팅 장치인 수신부(Rx)간 주기적으로 할당된 전체 주파수 범위 내에서 하비스팅 효율 맵을 형성하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘을 통해서 주파수에 따른 페이딩 정도를 파악하고 가장 높은 효율 값을 갖는 주파수를 선택하여 source 신호로 송신하여 에너지 하비스팅 효율 최적화를 달성한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 제안한 알고리즘을 통해 가장 높은 효율을 갖는 신호는 가장 낮은 효율의 신호에 비해 동일 거리에서 최대 4.45dB 이득이 있음을 확인하였다.
In this paper, we propose a method to analyze the clusters of RF threats emitting electrical signals based on collected signal variables in integrated electronic warfare environments. We first analyze the signal variables collected by an electronic warfare receiver, and construct a model based on variables showing the properties of threats. To visualize the distribution of RF threats and reversely identify them, we use k-means clustering algorithm and self-organizing map (SOM) algorithm, which are belonging to unsupervised learning techniques. Through the resulting model compiled by k-means clustering and SOM algorithms, the RF threats can be classified into one of the distribution of RF threats. In an experiment, we measure the accuracy of classification results using the algorithms, and verify the resulting model that could be used to visually recognize the distribution of RF threats.
본 논문에서는 ESPAR(Electronically Steerable Parasitic Array Radiator) 안테나를 이용한 $M{\times}M$ BS-MIMO(beam space multiple input multiple output) 시스템을 제안한다. 기존 MIMO 시스템은 전송 데이터 신호를 다수의 안테나에 맵핑시켜 전송하기 때문에 다수의 RF 체인이 필요한 문제점이 있다. 다수의 RF 체인은 하드웨어의 비용을 및 RF 회로의 전력 소모를 증가 시킨다. 또한, 휴대폰과 같이 공간적인 제약이 큰 모바일 장비에서 MIMO 시스템을 사용하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 단일 RF 체인을 가지는 ESPAR 안테나를 사용하여 빔 공간에서 신호를 맵핑시키는 BS-MIMO 시스템이 제안되었다. 본 논문에서는 BS-MIMO 시스템 기법에 대해서 설명하고 이를 확장한 $M{\times}M$ BS-MIMO 전송 기법의 설계 및 성능을 분석한다. 컴퓨터 모의실험을 통한 성능 확인 결과 제안된 BS-MIMO 전송기법은 기존 MIMO 기법과 비교하여 거의 동일한 수신 BER 성능을 얻는다. 따라서 다수의 RF 체인을 가지는 기존 MIMO 시스템과 비교하여 BS-MIMO 시스템은 단일 RF 체인을 가지고 MIMO 전송이 가능하며, 이로 인해서 하드웨어 비용 및 RF 회로의 전력 소모를 획기적으로 줄일 것으로 예상된다.
Let $RRat_k$ ($CP^n$) denote the space of basepoint-preserving conjugation-equivariant holomorphic maps of degree k from $S^2$ to $CP^n$. A map f ; $S^2 {\to}CP^n$ is said to be full if its image does not lie in any proper projective subspace of $CP^n$. Let $RF_k(CP^n)$ denote the subspace of $RRat_k(CP^n)$ consisting offull maps. In this paper we determine $H{\ast}(RF_k(CP^2); Z/p)$ for all primes p.
Choi, Seok Keun;Lee, Soung Ki;Jung, Sung Heuk;Choi, Jae Wan;Choi, Do Yoen;Chun, Sook Jin
한국측량학회지
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제34권4호
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pp.431-441
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2016
Since the use of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) is convenient for the acquisition of data on broad or inaccessible regions, it is nowadays used to establish spatial information for various fields, such as the environment, ecosystem, forest, or for military purposes. In this study, the process of estimating FVC (Fractional Vegetation Cover), based on multi-spectral UAV, to overcome the limitations of conventional methods is suggested. Hence, we propose that the FVC map is generated by using multi-spectral imaging. First, two types of result classifications were obtained based on RF (Random Forest) using RGB images and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) with RGB images. Then, the result map was reclassified into vegetation and non-vegetation. Finally, an FVC map-based RF were generated by using pixel calculation and FVC map-based GI (Gutman and Ignatov) model were indirectly made by fixed parameters. The method of adding NDVI shows a relatively higher accuracy compared to that of adding only RGB, and in particular, the GI model shows a lower RMSE (Root Mean Square Error) with 0.182 than RF. In this regard, the availability of the GI model which uses only the values of NDVI is higher than that of RF whose accuracy varies according to the results of classification. Our results showed that the GI mode ensures the quality of the FVC if the NDVI maintained at a uniform level. This can be easily achieved by using a UAV, which can provide vegetation data to improve the estimation of FVC.
본 논문에서는 2.3-2.7GHz의 WiMAX용 TDD 중계기의 송수신 안테나 제어를 위해서 상향링크 구간과 하향링크 구간에 대한 구분 신호를 생성하는 모듈을 설계 및 구현하였다. RF 처리부와 Baseband 처리부로 나뉘어 설계하였으며, 본 회로의 기능은 WiMAX 신호와 시간 동기를 맞추고, 상향링크 구간과 하향링크 구간에 대한 구분 신호를 생성하는 것이므로, RF 처리부에는 수신경로만 구현되어 있다. 또한 RF 처리부의 대부분을 하나의 칩으로 제작하여 설계 면적을 최소화 하였으며, WiMAX 신호의 Preamble과 DL-MAP 정보를 검출하기 위해서 WiMAX Modem을 사용하여 Baseband 처리부를 설계하였다. 본 설계는 국내외의 2.3-2.7GHz WiMAX 신호에 대해 모두 처리가 가능하다.
본 논문은 NS-3 기반의 5G 시스템 레벨 시뮬레이터를 활용하여 mmWave 대역의 채널 모델을 구현하고, RF 성능 검증을 통해 구현한 모델의 신뢰성과 유효성을 분석한다. mmWave 대역의 RF 성능 검증을 위한 채널 모델은 3GPP TR 38.901에서 정의하는 채널의 특성, 빔포밍, 안테나 구성, 시나리오 등의 파라미터를 고려하여 구성한다. 또한, 시뮬레이션 결과는 3GPP 표준에서 허용하는 범위 내에 있음을 확인하고, REM(Radio Environment Map)을 활용하여 실내 환경 시나리오에서 신뢰성을 증명한다. 따라서 본 연구에서 구현한 채널 모델은 실제 5G 네트워크의 설계 및 구축에 적용이 가능하며, 다양한 파라미터 변경으로 RF 성능을 평가하고 검증하는 방법을 제시한다.
Compared to the imagery produced by traditional satellites, PlanetScope satellite imagery has made it possible to easily capture remotely-sensed imagery every day through dozens or even hundreds of satellites on a relatively small budget. This study aimed to detect changed areas and update a land cover map using a PlanetScope image. To generate a classification map, pixel-based Random Forest (RF) classification was performed by using additional features, such as the Normalized Difference Water Index (NDWI) and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The classification result was converted to vector data and compared with the existing land cover map to estimate the changed area. To estimate the accuracy and trends of the changed area, the quantitative quality of the supervised classification result using the PlanetScope image was evaluated first. In addition, the patterns of the changed area that corresponded to the classification result were analyzed using the PlanetScope satellite image. Experimental results found that the PlanetScope image can be used to effectively to detect changed areas on large-scale land cover maps, and supervised classification results can update the changed areas.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.3789-3809
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2014
Radio environment maps (REMs) and geolocation database represent an important source of information for the operation of cognitive radio networks, replacing or complementing spectrum sensing information. This paper provides a survey of methods for constructing the radio frequency layer of radio environment map (RF-REM) using distributed measurements of the signal levels at a given frequency in space and time. The signal level measurements can be obtained from fixed or mobile devices capable of sensing radio environment and sending this information to the REM. The signal measurements are complemented with information already stored in different REM content layers. The combined information is applied for estimation of the RF-REM layer. The RF-REM construction methods are compared, and their advantages and disadvantages with respect to the spatial distribution of signal measurements and computational complexity is given. This survey also indicates possible directions of further research in indirect RF-REM construction methods. It emphasizes that accurate RF-REM construction methods should in the best case support operation with random and clustered signal measurements, their operation should not be affected by measurements outliers, and it must estimate signal levels comparably on all RF-REM locations with moderate computational effort.
Due to the unavailability of global positioning system (GPS) indoors, various indoor pedestrian positioning methods have been designed to estimate the position of the user using received signal strength (RSS) measurements from radio beacons, such as wireless fidelity (WiFi) access points and Bluetooth low energy (BLE) beacons. In indoor environments, radio-frequency (RF) signals are unpredictable and change over space and time because of multipath associated with reflection and refraction, shadow fading caused by obstacles, and interference among different devices using the same frequencies. Therefore, the outliers in the positional information obtained from the indoor positioning method based on RSS measurements occur often. For this reason, the performance of the positioning method can be degraded by the characteristics of the RF signal. To resolve this issue, a map-matching (MM) algorithm based on maximum probability (MP) estimation is applied to the indoor positioning method in this study. The MM algorithm locates the aberrant position of the user estimated by the positioning method within the limits of the adjacent pedestrian passages. Empirical experiments show that the positioning method can achieve higher positioning accuracy by leveraging the MM algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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