가속도계 신호를 대상으로 패턴 인식을 행하는 연구에서 공통적으로 사용될 수 있는 끝점 검출 방법을 제안한다. 기존의 연구 결과물은 추가적인 단추 등을 부착하여 수동으로 구분하거나, 고성능 고주파 대역 필터 등의 사용으로 알고리즘 상에서 필히 시간 지연이 발생하며 또한 알고리즘 구현상 여러 매개 변수 및 이를 위한 문턱값이 존재하였다. 본 논문에서는 가속도의 일계도 미분의 시퀀스를 입력 벡터로 사용하여, 시계열 데이터 예측과 유사한 형태로 focused Time Lagged Feedforward Network(TLFN)을 설계, 이를 학습시키는 방법을 제안 하였다. 제안한 방법을 글자 궤적에 대해 적용하여 신뢰도 있는 끝점 검출 성능과 실시간 응답 특성을 확인하였다.
본 논문에서는 로컬 스펙트럼 감지 성능에서 1차 사용자 신호의 영향을 분석하는 데 초점을 맞추었다. 감지시간의 표본에서 신호 도착의 확률은 감지 시간에 따라 일정하게 분산되어있다. PU 신호의 임의의 도착에 따라 기존의 에너지 감지(CED)의 검출 결과에 저하를 일으키는 주요 요인을 분석한다. 따라서, PU 신호의 도착을 검출을 추정하고 복합 에너지 검출과 협동하여 검출 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 수학적 분석과 시뮬레이션은 CED와 비교하여 제안된 기법의 출력이 적합한지 확인한다.
In this paper, a GNSS interference detection algorithm based on an adaptive fading Kalman filter is proposed to detect a spoofing signal which is one of the threatening GNSS intentional interferences. To detect and mitigate the spoofing signal, the fading factor of the filter is used as a detection parameter. For simulation, the effect of the spoofing signal is modeled by the ramp type bias error of the pseudorange to emulate a smart spoofer and the change of the fading factor value according to ramp type bias error is quantitatively analyzed. In addition, the detection threshold is established to detect the spoofing signal by analyzing the change of the error covariance and the effect of spoofing is mitigated by controlling the Kalman gain of the filter. To verify the performance analysis of the proposed algorithm, various simulations are implemented. Through the results of simulations, we confirmed that the proposed algorithm works well.
본 논문에서는 선박이나 항공기 조난에 대비하여 운용 중인 인공위성을 기반으로 하는 수색 및 구조 시스템의 조난신호 탐지시간에 관한 문제를 고려한다. 현재 운용 중인 LEOSAR 시스템은 저궤도 위성을 사용하며 시스템에 속한 위성의 수가 적고 커버리지는 지구전체가 아닌 국지이다. 따라서 조난자의 비컨 신호가 탐지되어 구조본부까지 전달되려면 장시간이 소요된다. 이와 대조적으로 새로 제안된 중궤도 항행위성시스템에 기반한 MEOSAR 시스템을 추가로 도입하는 경우를 가정하면 커버리지가 지구전역으로 확대되고 시스템의 안정도가 개선되어 조난신호 검출 또는 탐지시간이 크게 감소하므로 수색구조 효율이 크게 개선된 결과를 얻는다. 본 논문에서는 비컨에 대한 장애물의 영향을 고려했을 경우에 대하여 LEOSAR 및 MEOSAR 시스템에 대한 조난신호 탐지시간을 시뮬레이션을 통하여 계산하고 그 결과를 비교 해석한다.
본 논문에서는 음성 신호를 녹음하는 과정에서 발생하는 충격 잡음의 위치를 검출하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 충격 잡음의 주파수 축 특성을 반영하여 기존의 방법에 비해 높은 검출 정확도를 가지면서 음성의 피치를 충격 잡음과 구분하지 못하는 문제를 해결하였다. 또한, 시간 축, 주파수 축 파라미터의 단점을 상호 보완하여 false-alarm 문제를 최소화하는 시간-주파수 축 충격 잡음 검출 시스템을 제안하였다. 실제 녹음된 충격 잡음을 이용한 실험 결과, 제안한 시간-주파수 축 충격 잡음 검출기는 99.33 %의 가장 높은 검출 정확도와 1.49 %의 가장 낮은 false-alarm 비율을 나타내었다.
본 논문에서는 라이시안 페이딩 환경에서 최적 검파 기법을 적용한 길쌈 부호화된 16 QAM 신호의 오율 성능을 해석하였다. 라이시안 페이딩 환경에서 길쌈 부호화 기법을 채용한 16 QAM 신호의 성능을 기존의 검파 기법을 이용하여 분석하고, 페이딩의 크기와 부가되는 잡음 변화에 따라 수신 검출 레벨을 조정하는 기법을 사용하여 성능의 개선 정도를 해석하였다. 분석의 결과로서 라이시안 페이딩의 크기와 잡음의 변화와 특성에 따라 수신 검출 레벨을 조정함으로서 이동 무선 데이터 통신 채널 환경을 극복할 수 있는 성능 개선 효과가 있음을 확인 하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.658-672
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2021
Since the signal with strong power need be demodulated first for successive interference cancellation (SIC) receiver in non-orthogonal multiple access (NOMA) systems, the base station (BS) need inform the near user terminal (UT), which has allocated higher power, of the far UT's modulation mode. To avoid unnecessary signaling overhead of control channel, a blind detection algorithm of NOMA signal modulation mode is designed in this paper. Taking the joint constellation density diagrams of NOMA signal as the detection features, the deep residual network is built for classification, so as to detect the modulation mode of NOMA signal. In view of the fact that the joint constellation diagrams are easily polluted by high intensity noise and lose their real distribution pattern, the wavelet denoising method is adopted to improve the quality of constellations. The simulation results represent that the proposed algorithm can achieve satisfactory detection accuracy in NOMA systems. In addition, the factors affecting the recognition performance are also verified and analyzed.
There are two methods for train control in information transmission by using track circuit system and installing wayside transmitter. Information signal is transmitted to the on-board antenna by using rails. Continuous information about train intervals, speed and route is received by on-board antenna in AF track circuit system. The information signal is included with carrier wave and received by magnetic coupling in the on-board antenna. Therefore, it is important to define standard current level in the AF track circuit system. When current flowed to rails is low, magnetic sensors are not operated by decreasing magnetic field intensity. Hence, SNR is decreased because electric field intensity is decreased. When the SNR is decreased, there is the serious influence of noise upon demodulation. So, the frequency of information signal is not extracted in frequency response. Thus, it is possible to happen to train accident and delay as the information signal is not analyzed in the on-board antenna. In this paper, standard energy density is calculated by using Parseval's theory in UM71c track circuit. Hence, detection time of information signal is presented.
This paper proposes an improved spread spectrum time domain reflectometry (ISSTDR) using time-frequency correlation and reference signal elimination method in order to have more accurate fault determination and location detection than conventional (SSTDR) despite increased signal attenuation due to the long distance to cable fault location. The proposed method has a two-step process: the first step is to detect a peak location of the reference signal using time-frequency correlation analysis, and the second step is to detect a peak location of the correlation coefficient of the reflected signal by removing the reference signal. The proposed method was validated through comparison with existing SSTDR methods in open-and short-circuit fault detection experiments of low voltage power cables. The experimental results showed that the proposed method can detect correlation coefficients at fault locations accurately despite reflected signal attenuation so that cable faults can be detected more accurately and clearly in comparison to existing methods.
In this study the complex-valued continuous wavelet transform (CWT) has been applied in detection of Electrocardiograms (ECG) as response to various signal classification methods such as Fourier transforms and other tools of time frequency analysis. Experiments have shown that CWT may serve as a detector of non-stationary signal changes as ECG. The tested signal is corrupted by short time events. We applied CWT to detect short-time event and the result image representation of the signal has showed us that one can easily find the discontinuity at the time scale representation. Analysis of ECG signal using complex-valued continuous wavelet transform is the first step to detect possible changes and alternans. In the second step, modulus and phase must be thoroughly examined. Thus, short time events in the ECG signal, and other important characteristic points such as frequency overlapping, wave onsets/offsets extrema and discontinuities even inflection points are found to be detectable. We have proved that the complex-valued CWT can be used as a powerful detector in ECG signal analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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