This paper describes a robust model-based roll state estimator for application to the detection of impending vehicle rollover. The roll state estimator is based on a 2-D bicycle model and a roll model to estimate the maneuver-induced vehicle roll motion. The measurement signals are lateral acceleration, yaw rate, steering angle, and vehicle speed. Vehicle mass is adapted to obtain robust performance of the estimator. Computer simulation is conducted to evaluate the proposed roll state estimator by using a validated vehicle simulator. It is shown that the roll state estimator shows robust performance without exact vehicle mass information.
Lee Chan-Joo;Park Jong-Bae;Shin Joong-Rin;Radojevic Zoran
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.1
no.1
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pp.35-41
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2006
This paper presents a new numerical algorithm for fault location estimation and for faults recognition based on the synchronized phasors. The proposed algorithm is based on the synchronized phasor measured from the synchronized PMUs installed at two-terminals of the transmission lines. In order to discriminate the fault type, the arc voltage wave shape is modeled numerically on the basis of a great number of arc voltage records obtained by transient recorder. From the calculated arc voltage amplitude it can make a decision whether the fault is permanent or transient. The results of the proposed algorithm testing through computer simulation are given.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.1
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pp.68-79
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1998
In this paper, we propose a model-based FDI(fault detetion and isolation) algorithm to detect and isolate fault in a linear system. The proposed algorithm is gased on an HFC(hydrid fault classifier) which consists of an FCART2(fault classifier by ART2 neural network) and an FCFM(fault classifier by fault models) which operate in parallel to isolate faults. The proposed algorithm is functionally composed of three main parts-parameter estimation, fault detection, and isolation. When a change in the system occurs, the estimated parameters go through a transition zone in which errors between the system output and the stimated output and the estimated output cross a predetermined thrseshold, and in this zone the estimated parameters are tranferred to the FCART2 for fault isolation. On the other hand, once a fault in the system is detected, the FCFM statistically isolates the fault by using the error between ach fault model out put and the system output. From the computer simulation resutls, it is verified that the proposed model-based FDI algorithm can be performed successfully to detect and isolate faults in a position control system of a DC motor.
One of the most fundamental problems in business is ranking items with respect to profit based on historical transactions. The difficulty is that the profit of one item comes from its influence on the sales of other items as well as its own sales, and that there is no well-developed algorithm for estimating overall profit of selected items. In this paper, we developed a product network based on association rule and an algorithm for profit estimation and item selection using the estimated profit ranking(EPR). As a result of computer simulation, the suggested algorithm outperforms the individual approach and the hub-authority profit ranking algorithm.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.1
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pp.193-204
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1997
In this research we propose the design of the Order Statistic-Adaptive Weighted Average Hybrid(OS-AWAH) filter which can suppress noise from the corrupted image sequence effectively while preserving the image structure. The proposed filter combines the desirable properties of the order static based spatial filter which can preserve the image structure while reducing noise and the adaptive weighted average based temporal filter which can adapt the filtering weights according to the amount of motion without motion estimation. Performance characteristics of the OS-AWAH filter in noisy sequences containing moving step edges are investigated throuth computer simulations and compared with the median based filters such as 3-D WM(weighted median) filter, MMF (multistage median filter), ADCWM(adaptive directional center weighted median) filter. The visual evaluations are also carried out by applyin gthe filters to the real images. The statistical analysis and experimental reslts show that the OS-AWAH filter is effective in preserving image structures while suppressing noise effectively without motion compensation preprocessing.
In this paper, a channel estimation based on the time-domain windowing and its imperfectness in OFDM-based multiple-antenna transmission systems are analyzed with an emphasis on a preamble design for multi-channel separation, From the computer simulation results, the OFDM-CDMA system applying a space-time-frequency diversity with a full-rate full diversity code can give the diversity of D = 4 and D = 8 for both multi-user cases of maximum user and half user capacities, respectively
This paper focuses on codebook-based precoding for space-division multiple access/orthogonal frequency-division multiple access (SDMA-OFDMA) systems aiming to guarantee high throughput for their users as well as to mitigate interference to fixed satellite service (FSS). A systematic design of SDMA codebook for subband-based OFDMA is proposed, which forms multiple orthogonal beams with common spatial null in the direction of a victim FSS earth station (ES). The design enables both transmitter and receiver to independently construct identical codebook by sharing only on the direction angle of an FSS ES, which takes fewer overhead bits than Gram-Schmidt process, a general method satisfying our design criterion. A system-level throughput evaluation shows that the proposed precoding provides superior performance over existing spectrum sharing method, that is, subband deactivation. The spectrum sharing analysis shows that the proposed precoding, even with an estimation error of the direction angles of an FSS ES, causes lower interference than existing precoding, knockdown precoding.
B frame bi-directional predictions and the DIRECT mode coding of the H.264 video compression standard necessitate a complex mode decision process, resulting in a long computation time. To make H.264 feasible, this paper proposes an image backtrack-based fast (IBFD) algorithm and evaluates the performances of two promising fast algorithms (i.e., AFDM and IBFD). Evaluation results show that an image backtrack-based fast (IBFD) algorithm can determine DIRECT mode macroblocks with 13% higher accuracy, as compared with the AFDM. Furthermore, IBFD is shown to reduce the motion estimation time of B frames by up to 23% with a negligible quality degradation.
Continuous body temperature monitoring is useful and essential in diverse medical procedures such as infection onset detection, therapeutic hypothermia, circadian rhythm monitoring, sleep disorder assessment, and gynecological research. However, the existing thermometers are too invasive or intrusive to be applied to long-term body temperature monitoring. In our previous study, we invented the bi-medium deep body thermometer which can noninvasively and continuously monitor deep tissue temperature. And the ratio of thermal resistances expressed as K-value should be obtained to estimate body temperature with the thermometer and it can be different under various measurement environments. Although the device was proven to be useful through preliminary simulation test and small group of human study, the experimental environment was restrictive in our previous approach. In this study, a finite element simulation was executed to obtain the K-value and evaluate the accuracy of bi-medium thermometer under various measurement environments. In addition, K-value estimation equation was developed by analyzing the influence of 5 measurement environmental factors (medium length, medium height, tissue depth, blood perfusion rate, and ambient temperature) on K-value. The results revealed that the estimation accuracy of bi-medium deep body thermometer based on computer simulation was very high (RMSE < $0.003^{\circ}C$) in various measurement environments. Also, bi-medium deep body thermometer based on K-value estimation equation showed relatively accurate results (RMSE < $0.3^{\circ}C$) except for one case. Although the K-value estimation technology should be improved for more accurate body temperature estimation, the results of finite element simulation showed that bi-medium deep body thermometer could accurately measure various tissue temperatures under diverse environments.
In this paper, an on-line noise coherence estimation algorithm for binaural speech enhancement system is proposed. A number of noise Power Spectral Density (PSD) estimation algorithms based on the noise coherence between two microphones have been proposed to improve the speech enhancement performance. In the conventional algorithms, the noise coherence was characterized using a real-valued analytic model. However, unlike the analytic model, the noise coherence between the two microphones is time-varying in real environments. Thus, in this paper, the noise coherence is updated in accordance with the variation of the acoustic environment to track the realistic noise coherence. The noise coherence can be updated only during the absence of speech, and the simulation results demonstrate the superiority of the proposed algorithm over the conventional algorithms based on the analytic model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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