Journal of electromagnetic engineering and science
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v.12
no.4
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pp.290-292
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2012
This paper proposes a setup for a best multisine design method that uses a time-domain optimization. The method is based on minimization of the time-domain error, so its resulting multisine has a very accurate ACLR estimation. This is because its probability distribution and sample-to-sample correlation are close to those of the original signal, which are crucial for the testing of nonlinear power amplifiers. In addition, a hyperbolic-tangent function is introduced to control the ripple of tone magnitudes within signal bandwidth. For the verification, multisines were generated and compared for many aspects such as normalized error, in-band ripple, and ACLR estimation. Test results with different numbers of tones provide supporting evidence that the suggested multisine design has better ripple suppression, by up to 7 dB, and better accuracy, by up to 0.2 dB, when compared to the conventional method. The accuracy of the ACLR was improved by about 5 dB when the number of tones was 4. The suggested method improves the ACLR estimation performance of multisine testing due to its closer resemblance to the target modulation signal.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.18
no.3
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pp.226-233
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2015
Pose estimation is an important operation for many vision tasks. This paper presents a method of estimating the camera pose, using a known landmark for the purpose of autonomous vertical takeoff and landing(VTOL) unmanned aerial vehicle(UAV) landing. The proposed method uses a distinctive methodology to solve the pose estimation problem. We propose to combine extrinsic parameters from known and unknown 3-D(three-dimensional) feature points, and inertial estimation of camera 6-DOF(Degree Of Freedom) into one linear inhomogeneous equation. This allows us to use singular value decomposition(SVD) to neatly solve the given optimization problem. We present experimental results that demonstrate the ability of the proposed method to estimate camera 6DOF with the ease of implementation.
O, Yeong-Seok;Sim, Dong-Gyu;Park, Rae-Hong;Kim, Rin-Cheol;Lee, Sang-Uk
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.5
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pp.453-463
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2001
This paper presents an absolute position estimation method using Indian remote sensing (IRS) satellite images, which is a part of a position estimation (PE) system. The accumulated buffer (AB) matching method is proposed, in which a set of accumulator cells is employed for fast edge-based matching. By computer simulations with two sets of veal aerial image sequences, the performance of the AB matching method is analyzed and its effectiveness is shown in terms of the position error in the hybrid PE system.
Side information generation techniques play a great role in determining the overall performance of the DVC (Distributed Video Coding) coding system. Most conventional techniques for side information generation are mainly based on the block matching algorithm with symmetric motion estimation between the previously reconstructed key frames. But, these techniques tend to show mismatches between the motion vectors and the real placements of moving objects. So these techniques need to be modified so as to search well the real placements of moving objects. To overcome this problem, this paper proposes a block-centered symmetric motion estimation technique which uses the same coordinates with the given block. Through computer simulations, it is shown that the proposed algorithm outperforms the conventional schemes in the objective quality.
The new design methodology of a hybrid fuzzy controller by means of the genetic algorithms is presented. In fuzzy controller which has been widely applied and used. in order to construct the best fuzzy rules that include adjustment of fuzzy sets, a highly skilled techniques using trial and error are required. To deal with such a problem, first, a hybrid fuzzy controller(HFC) related to the optimal estimation of control parameters is proposed. The HFC combined a PID controller with a fuzzy controller concurrently produces the better output performance than any other controller from each control output in steady state and transient state. Second, a auto-tuning algorithms is presented to automatically improve the performance of hybrid fuzzy controller, utilizing the simplified reasoning method and genetic algorithms. In addition, to obtain scaling factors and PID Parameters of HFC using GA, three kinds of estimation modes such as basic, contraction, and expansion mode are effectively utilized. The HFCs are applied to the first-order second-order process with time-delay and DC motor Computer simulations are conducted at step input and the performances of systems are evaluated and also discussed from performance indices.
Kim, Hong-Bin;Lee, Byong-Huee;Han, Sang-Oh;Huh, Kun-Soo
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.31
no.1
s.256
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pp.18-25
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2007
Linear motor is easily affected by load disturbance, force ripple, friction, and parameter variations because there is no mechanical transmission to reduce the effects of model uncertainties and external disturbance. These nonlinear effects have been reduced for high-speed/high-accuracy position control either through the better motor design or via the better control algorithm that can compensate the nonlinear effects. In this paper, a nonlinear adaptive control algorithm is designed and applied for the position control of permanent magnet linear synchronous motor. In order to estimate and compensate the nonlinear effects such as friction and force ripple, the estimation and the nonlinear adaptive control laws are derived based on the virtual control input and a suitable Lyapunov function. The proposed controller is evaluated through the computer simulations. The control algorithm is also implemented to a DSP board and interfaced to the PMLSM for verifying the realtime control performance.
Tracking of moving objects within video streams is a complex and time-consuming process. Large number of moving objects increases the time for computation of tracking the moving objects. Because of large computations, there are real-time processing problems in tracking of moving objects. Also, the change of environment causes errors in estimation of tracking information. In this paper, we present a new method for tracking of moving objects using optical flow motion analysis. Optical flow represents an important family of visual information processing techniques in computer vision. Segmenting an optical flow field into coherent motion groups and estimating each underlying motion are very challenging tasks when the optical flow field is projected from a scene of several moving objects independently. The problem is further complicated if the optical flow data are noisy and partially incorrect. Optical flow estimation based on regulation method is an iterative method, which is very sensitive to the noisy data. So we used the Combinatorial Hough Transform (CHT) and Voting Accumulation for finding the optimal constraint lines. To decrease the operation time, we used logical operations. Optical flow vectors of moving objects are extracted, and the moving information of objects is computed from the extracted optical flow vectors. The simulation results on the noisy test images show that the proposed method finds better flow vectors and more correctly estimates the moving information of objects in the real time video streams.
In this paper, we conduct sensitivity analysis of parameters used for inverse modeling in order to estimate the PM10 emissions from the 16 areas in East Asia accurately. Parameters used in sensitivity analysis are R, the observational error covariance matrix, and B, a priori (background) error covariance matrix. In previous studies, it was used with the predetermined parameter empirically. Such a method, however, has difficulties in estimating an accurate emissions. Therefore, an automatically determining method for the most suitable value of R and B with an error measurement criteria and posteriori emissions accuracy is required. We determined the parameters through a sensitivity analysis, and improved the accuracy of posteriori emissions estimation. Inverse modeling methods used in the emissions estimation are pseudo inverse, NNLS (Nonnegative Least Square), and BA(Bayesian Approach). Pseudo inverse has a small error, but has negative values of emissions. In order to resolve the problem, NNLS is used. It has a unrealistic emissions, too. The problems are resolved with BA(Bayesian Approach). We showed the effectiveness and the accuracy of three methods through case studies.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.107-108
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2012
For low complexity encoder, the parity bit transmission through a feedback channel is an essential part of DVC. But feedback channel-based parity bit control is a major cause for the high decoding time latency. In this paper, we propose a fast distributed video decoding by parity bit request estimation using rate-distortion model. Through computer simulations, it is shown that the proposed method can achieve complexity reduction compared to other methods.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.8B
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pp.760-770
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2002
Transmit diversity is an efficient diversity technique to improve performance and spectrum efficiency in wireless communication . Coding scheme designed for the transmit diversity is called space-time coding. In this paper, we propose a training structure to apply the transmit diversity to improve the performance of IEEE802.11a OFDM systems. Based on this training structure, we propose a channel estimation scheme using curve fitting. Also we compare and evaluate the performance of space-time codes. The performance of both diversity using space-time codes and channel estimation scheme is investigated by computer simulation in quasi-static 2-ray rayleigh fading environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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