Cascade summing occurs when two gamma-rays emitted in the decay of a single nucleus both deposit energy in a detector. The effect may cause systematic errors that can reach levels of more than ten percent for some radionuclides. A method for estimation of the effect of these coincidences was developed. It is based on direct computation of the effect by means of peak to total ratio measured for the place around the detector. It has been shown that the P/T ratio for the given energy in the working space around the detector may not be a constant value and must use its mean value. Some results from a peak to total calibration study in the presence of scattering materials are also given.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.2
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pp.273-284
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2020
This paper proposes a method of designing and controlling delta robots with low-cost DC motors, which are widely used in the automation process. Simulation was performed by interpreting the mechanics and dynamics of the delta robot, and based on this analysis, low-cost DC motor was selected. Experiments were conducted to obtain characteristic values of motors and the current-position cascade control system was designed and implemented. In order to verify the feasibility of the proposed system, the experiment to check that the end-effector of the delta robot follows the target path was progressed. Through the experiment, the limitations of using low-cost motors were overcome by designing compensation algorithms and the performance of the position control was verified.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.5
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pp.923-930
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2018
In the wireless communication system based on an array antenna, the angle of arrival (AOA) information of signal is very important element and various AOA estimation algorithms have been studied. Although most AOA estimation algorithms employ the uniform linear array (ULA), some algorithms apply the planar array (PA) antenna. In this paper, we present an algorithm for efficiently estimating AOAs of adjacent multiple signals, based on the uniform rectangular array antenna. This approach has two steps; after approximately estimating AOA groups consisting of the closely located signal sources using CAPON, accurately estimating the individual AOA of each signal in the estimated AOA group using Beamsapce MUSIC. The estimation performance of the presented cascade AOA algorithm is illustrated through the computer simulation example.
Flood forecasting in Korea has been based on the off-line parameter estimation method. But recent flood forecasting studies explore on-line recursive parameter estimation algorithms. In this study, a simultaneous adaptive estimation of system states and parameters for rainfall-runoff model is investigated for on-line real-time flood forecasting and parameter estimation. The proposed flood routing system is composed of Flood forecasting in Korea has been based on the off-line parameter estimation method. But recent flood forecasting studies explore on-line recursive parameter estimation algorithms. In this study, a simultaneous adaptive estimation of system states and parameters for rainfall-runoff model is investigated for on-line real-time flood forecasting and parameter estimation. The proposed flood routing system is composed of ø-index in the assessment of effective rainfall and the cascade of nonlinear reservoirs accounting for translation effect in flood routing. To combine the flood routing model with a parameter estimation model, system states and parameters are treated with the extended state-space formulation. Generalized least squares and maximum a posterior estimation algorithms are comparatively examined as estimation techniques for the state-space model. The sensitivity analysis is to investigate the identifiability of the parameters. The index of sensitivity used in this study is the covariance matrix of the estimated parameters.-index in the assessment of effective rainfall and the cascade of nonlinear reservoirs accounting for translation effect in flood routing. To combine the flood routing model with a parameter estimation model, system states and parameters are treated with the extended state-space formulation. Generalized least squares and maximum a posterior estimation algorithms are comparatively examined as estimation techniques for the state-space model. The sensitivity analysis is to investigate the identifiability of the parameters. The index of sensitivity used in this study is the covariance matrix of the estimated parameters.
Numerical investigations have been performed to examine the effects of the computational grids on the prediction of the flow characteristics inside the turbine cascades. Three kinds of grid system based on H-type grid are applied to the high-turning transonic turbine rotor blades and comparisons with the experimental data and the numerical results of each grid structure have been done. In addition, the grid sensitivity on the estimation of the blade performances has been investigated.
Numerical investigations have been performed to examine the effects of the computational grids on the prediction of the flow characteristics inside the turbine cascades. Three kinds of grid system based on H-type grid are applied to the high-turning transonic turbine rotor blades and comparisons with the experimental data and the numerical results of each grid structure have been done. In addition, the grid sensitivity on the estimation of the blade performances has been investigated.
For ANC systems applied to aircrafts or passenger ships, engines from which reference signals are usually measured are located so far from seats where main part of controllers are placed. It can make feedforward ANC scheme difficult to implement or very costly. Feedback ANC algorithms which do not require reference signals and use error signals alone to update the filter, are usually sensitive to measurement noise ' and impulse noise. In this paper, reference signal needed for the feedforward control is not measured directly but generated with the estimated frequencies. Cascade adaptive notch filter (ANF), which has the low computational burden, is used to implement ANC system in real time. Several ANFs of order 2 are connected in series to estimate multiple sinusoids. Computer simulations and experiments in the laboratory for verifying efficacy of the proposed algorithm are carried out.
A nonlinear adaptive speed controller is designed for induction motors. Only the measurement of the stator current is used to design the controller and the observers. The sliding mode cascade observer is introduced to estimate the stator current and its time derivatives. The open-loop observer are designed to estimate the rotor flux and its time derivatives. The adaptive observer is also designed to estimate the rotor resistance. Sequentially, the rotor speed can be calculated using these estimated values. It is shown that the estimation errors of the corresponding states and the parameter converge to the specified residual set. It is also shown that the speed controller using these estimates is performed well. The experimental results are represented to investigate the validity of the proposed observer and controller.
Recently, speed sensorless vector control for synchronous reluctance motors (SYRMs) has deserved attention because of its advantages. Although rotor angle calculation using flux estimation is a straightforward approach, the DC offset can cause an increasing pure integrator error in this estimator. In addition, this method is affected by parameter fluctuation. In this paper, to control the motor at the low speed region, a modified programmable cascaded low pass filter (MPCPLF) with sensorless online parameter identification based on a block pulse function is proposed. The use of the MPCLPF is suggested because in programmable, cascade low pass filters (PCLPF), which previously have been applied to induction motors, the drift increases vastly wl)en motor speed decreases. Parameter identification is also used because it does not depend on estimation accuracy and can solve parameter fluctuation effects. Thus, sensorless speed control in the low speed region is possible. The experimental system includes a PC-based control with real time Linux and an ALTERA Complex Programmable Logic Device (CPLD), to acquire data from sensors and to send commands to the system. The experimental results show the proposed method performs well, speed and angle estimation are correct. Also, parameter identification and sensorless vector control are achieved at low speed, as well as, as at high speed.
Automatic modulation classification is essential in radar emitter identification. We propose a cascade classifier by combining a support vector machine (SVM) and convolutional neural network (CNN), considering that noise might be taken as radar signals. First, the SVM distinguishes noise signals by the main ridge slice feature of signals. Second, the complex envelope features of the predicted radar signals are extracted and placed into a designed CNN, where a modulation classification task is performed. Simulation results show that the SVM-CNN can effectively distinguish radar signals from noise. The overall probability of successful recognition (PSR) of modulation is 98.52% at 20 dB and 82.27% at -2 dB with low computation costs. Furthermore, we found that the accuracy of intermediate frequency estimation significantly affects the PSR. This study shows the possibility of training a classifier using complex envelope features. What the proposed CNN has learned can be interpreted as an equivalent matched filter consisting of a series of small filters that can provide different responses determined by envelope features.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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