이동통신 시스템을 분석할 때 중요한 여러길 전파를 모형화하는 데에는 곱셈꼴 잡음이 쓸모있다고 알려져 있다. 이 논문에서는 곱셈꼴 잡음에서 약한 신호의 비모수 검파를 생각한다. 관측값의 부호와 순위를 바탕으로 한국소최적 검파기는 어떤 잡음 분포에서도 신호의 세기가 약할 때 이를 검파하는 성능이 좋도록 한 것이다. 이 검파기는 곱셈꼴 잡음에서 확률 신호를 검파하는 국소최적 검파기와 비슷하다는 것을 보인다. 그리고, 이 비모수 검파기는 국소최적 검파기와 점근적으로 거의 같은 성능을 갖는다는 것을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.404-420
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2021
In this paper, an automatic system of locating the indoor area with weak or no mobile signal was proposed and demonstrated experimentally by using the Internet of Things (IoT) technology. Nowadays, the technicians of mobile services providers need to go along with numerous heavy equipment to measure and record the mobile signal strength at outside environment. Recently, there are systems proposed to do such measurement at outdoor area by using the IoT technology automatically. However, these works could not be applied in the indoor area since there are difficulties to do the indoor mapping and positioning. In this work, the Bluetooth Low Energy (BLE) was used to tackle these two difficulties. After a proper placement of BLE in the testing site, while the technician walk around with a handheld analyzer, the data can be obtained accordingly for further analysis in the proposed system which includes the construction of floor plan, detection of mobile signal strength and suggestion of indoor base stations. The gift wrapping and centroid algorithms were used during the analysis. The experimental results showed that the proposed system successfully demonstrated the indoor mapping, positioning of weak mobile signal area and suggestion of indoor base stations for the normal rectangular rooms with an area of 100 m2 on single floor.
본 논문에서는 ISO/IEC 18000-6 Type-B RFID 시스템에서 태그 응답신호, 즉 리더 수신신호에서 허용오차 (Tolerance)와 잡음이 미치는 영향에 대해서 알아보고, 이에 대한 영향을 최소화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 오버 샘플링된 수신 신호를 가지고 가변천이검출윈도우를 이용하여 허용오차에 의한 영향을 제거하고 비트가 천이되는 위치를 검출하며, 이전의 비트 천이에서 현재 비트 천이까지의 윈도우 내 수신 신호를 평균하여 잡음의 효과를 줄인다. 제안된 방법을 적용하여 자체 제작한 리더에서 성능 테스트한 결과를 상용리더와의 비교 실험결과로 제시한다.
Plasma etching is used in microelectronic processing for patterning of micro- and nano-scale devices. Commonly, optical emission spectroscopy (OES) is widely used for real-time endpoint detection for plasma etching. However, if the viewport for optical-emission monitoring becomes blurred by polymer film due to prolonged use of the etching system, optical-emission monitoring becomes impossible. In addition, when the exposed area ratio on the wafer is small, changes in the optical emission are so slight that it is almost impossible to detect the endpoint of etching. For this reason, as a simple method of detecting variations in plasma without contamination of the reaction chamber at low cost, a method of measuring plasma impedance is being examined. The object in this research is to investigate the suitability of using plasma impedance monitoring (PIM) with statistical approach for real-time endpoint detection of $SiO_2$ etching. The endpoint was determined by impedance signal variation from I-V monitor (VI probe). However, the signal variation at the endpoint is too weak to determine endpoint when $SiO_2$ film on Si wafer is etched by fluorocarbon plasma on inductive coupled plasma (ICP) etcher. Therefore, modified principal component analysis (mPCA) is applied to them for increasing sensitivity. For verifying this method, detected endpoint from impedance analysis is compared with optical emission spectroscopy (OES). From impedance data, we tried to analyze physical properties of plasma, and real-time endpoint detection can be achieved.
순가산성(純加算性) 잡음(雜音)과 적산성(積算性) 잡음(雜音)을 함께 나타낼 수 있는 일반화(一般化)된 잡음(雜音) 모성(模聖)에서, 알려진 신호성분(信號成分)과 확률신호성분(確率信號成分)을 모두 가지고 있는 복합(複合) 신호(信號)를 검파(檢波)하는 방법(方法)을 살펴보았다. 이 국소최적(局所最適) 검파기(檢波器)의 유한(有限) 표본(標本) 성능(性能)을 얻어 이를 다른 검파기(檢波器)의 유한(有限) 표본(標本) 성능(性能)과 견주어 보았다.
Non-line-of-sight (NLOS) propagation is one of the challenges in radio positioning. Distinguishing the transmission status of the communication as line-of-sight (LOS) or NLOS is of great importance for the wireless communication systems. This paper focuses on the identification of NLOS based on time-of-arrival (TOA) distance estimates and the received signal strength (RSS) measurements. We set a path loss threshold based on the joint TOA and RSS based NLOS detection method to determine LOS or NLOS. Simulation results show that the proposed method ensures the correct of detection for the LOS condition and can improve the NLOS identification for the weak noise and long distance.
Gas insulated switchgear(GIS) is an important equipment in a substation. It is highly desirable to measure a partial discharge(PD) in GIS which is a symptom before insulation breakdown occurs. The issue is that the PD signal is weak and sensitive to external noise. In this paper, the algorithm for detection of PD in GIS using wavelet transform is proposed. The wavelet transform provides a direct quantitative measure of spectral content, "dynamic spectrum", in the time-frequency domain. The recommended mother wavelet is 'Daubechies' wavelet. 'db4', the most commonly applied mother wavelet in the power quality analysis, can be used most properly in disturbance phenomena which occurs rapidly for a short time. Through the procedure of wavelet transform, noise extraction and reconstruction, the signal is Analyzed to determine the magnitude of PD in GIS. In experimental results, we can know that partial discharge is exactly detected in combination of Dl and D2 using wavelet transform.transform.
Accurate and efficient estimation of the number of sources is critical for providing the parameter of targets in problems of array signal processing and blind source separation among other such problems. When conventional estimators work in unfavorable scenarios, e.g., at low signal-to-noise ratio (SNR), with a small number of snapshots, or for sources with a different strength, it is challenging to maintain good performance. In this paper, the detection limit of the minimum description length (MDL) estimator and the signal strength required for reliable detection are first discussed. Though a comparison, we analyze the reason that performances of classical estimators deteriorate completely in unfavorable scenarios. After discussing the limiting distribution of eigenvalues of the sample covariance matrix, we propose a new approach for estimating the number of sources which is based on a sequential hypothesis test. The new estimator performs better in unfavorable scenarios and is consistent in the traditional asymptotic sense. Finally, numerical evaluations indicate that the proposed estimator performs well when compared with other traditional estimators at low SNR and in the finite sample size case, especially when weak signals are superimposed on the strong signals.
A model system for the immnunochemical detection of Escherichia coli O157:H7 using a combined immunomagnetic separation (IMS) and test-strip liposome immunoassay (LIA) procedure was developed. Immunomagnetic beads coated with anti-E. coli O157 IgG antibodies were used to separate the E. coli O157 (including the H7 serotype) from culture. Immunoliposomes, whose surface was conjugated to goat anti-E. coli O157:H7 IgG and which encapsulated the marker dye, sulforhodamine B, were used as a detection label. The test strip, onto which antibodies to goat IgG were immobilized, was the immunosensor capturing immunoliposomes that did not bind to E. coli O157:H7 on the immunomagnetic bead-E. coli O157:H7 complexes. In experiments, pure cell culture suspensions of $10^5 E.$ coli O157:H7 organisms per ml produced a measurable signal inhibition, whereas a weak yet detectable signal inhibition occurred with $10^3CFU/ml$. The inhibition signals increased, when the incubation time for IMS was extended to 90 min and higher IgG-tag density (0.4mol%) was used on the liposomes. With 0.2 and 0.4mol% IgG-tagged liposomes, the IMS-LIA procedure showed more improved signal inhibitions than those of a direct (no IMS) LIA. The combined assay, which measures the instantaneous signal from immunoliposomes, can be completed within 90 min, making it significantly faster than conventional plating methods and enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). Accordingly, it is quite feasible to use the combined immunoassay format of IMS and dye-loaded immunoliposomes for the detection of E. coli O157:H7.
정확한 음성 구간 검출은 음성 인식 및 음성 코딩 그리고 음성 통신 시스템 등과 같은 음성 어플리케이션의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 실제 운전하고 있는 상태에서 다양한 차량 노이즈 환경의 음성 구간 검출 방법을 제안한다. 기존의 음성 구간 검출은 시간 에너지, 주파수 에너지, 영 교차율, spectral entropy 등 다양한 방법을 사용하였으며 잡음 환경에서 급격하게 성능이 저하되는 단점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 spectral entropy를 기반으로 하여 MFB(Mel-frequency Filter Banks) spectral entropy, 기울기 FFT(Fast Fourier Transform) spectral entropy, 기울기 MFB spectral entropy를 이용한 음성 구간 검출 방법을 제안한다. MFB는 멜 스케일과 FFT를 곱한 것으로 멜 스케일은 인간이 소리를 인지할 때 주파수에 대해 비선형적인 스케일이며 음성의 특징을 잘 반영한다. 제안한 MFB spectral entropy 방법은 다양한 차량 잡음 환경에서 음성 및 비음성 분별 능력을 향상시킬 수 있으며 실험 결과 93.21%의 음성 구간 검출율을 나타내었다. 이는 기존의 spectral entropy 방법과 비교할 때 MFB를 이용한 음성 구간 검출 방법이 3.2%의 검출율이 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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