The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.9B
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pp.832-844
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2008
Distributed localization algorithms are necessary for large-scale wireless sensor network applications. In this paper, we introduce an efficient node distribution based localization algorithm that emphasizes simple refinement and low system load for low-cost and low-rate wireless sensors. Each node adaptively chooses neighbor nodes for sensors, update its position estimate by minimizing a local cost function and then passes this update to the neighbor nodes. The update process considers a distribution of nodes for large-scale networks which have same density in a unit area for optimizing the system performance. Neighbor nodes are selected within a range which provides the smallest received signal strength error based on the real experiments. MATLAB simulation showed that the proposed algorithm is more accurate than trilateration and les complex than multidimensional scaling. The implementation on MicaZ using TinyOS-2.x confirmed the practicality of the proposed algorithm.
Even though 32-bit ISA based microprocessors are widely used more and more, 16-bit ISA based processors are still being frequently employed for embedded systems. Intel 8086, 80286, Motorola 68000, and ADChips AE32000 are the representatives of the 16-bit ISA based processors. However, due to less expressiveness of the 16-bit ISA from its narrow bit width, we need to execute more 16-bit instructions for the same implementation compared to 32-bit instructions. Because the number of executed instructions is a very important factor in performance, we have to resolve the problem by improving the expressiveness of the 16-bit ISA. In this paper, we propose a new pair register allocation algorithm to enhance an original graph-coloring based register allocation algorithm. Also, we explain about both the performance result and further research directions.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.7
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pp.3-9
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2013
This paper proposes a selective-weighted energy detection (S-WED) and a synchronization algorithm appropriate for it in IR-UWB system. Energy detectors that are practical in terms of implementation are employed widely for noncoherent reception in IR-UWB systems. However, they show low performance due to using the energy samples captured at symbol rate. For this reason, weighted energy detectors are developed to improve the performance of EDs. Hence, for WED, not only synchronization but also the weight coefficients are needed to be obtained prior to data detection. Meanwhile, the optimal weighting coefficients of WEDs are known to be energy values. Therefore, synchronization and the weighting coefficients can be obtained simultaneously. This paper proposes an S-WED and a simple synchronization algorithm for it in which sub-intervals having energies under a certain level are excluded in energy accumulation resulting in a simpler WED with a bit performance increase in low SNR region. The proposed algorithm is verified through simulations using the preamble symbol and channel models defined in the IEEE 802.15.4a.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.8A
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pp.1163-1168
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1999
This paper proposes a wireless positioning method using the CDMA mobile communicaton network. The proposed method is time-based positioning method that uses mobile-station arrival time of forward link signal from base-stations. In this mehtod there are TDOA and TOA methods that use time-difference-of-arrival and time-of-arrival, respectively. Error characteristics and implementation simplicity of the two methods are compared and analyzed each other. As a results, it showed that TDOA has advantage of less sensitivity to the time error compared to TOA but has disadantage of more sensitivity to the spatial error. Also, from architecture of the CDMA system that is time synchronized to only active base-station it is analyzed that adoption of TDOA method is more advantageous than TOA because time difference of signal arrival from the neighbor base-stations against the active base-station can be measured more easily. Therefore, conclusion is made that TDOA is beat suit to the time-based positioning method for the present CDMA mobile communication networkgorithm performs block-by-block coherent decoding with the aid of pilot symbols. It is shown that the complexity of the algorithm grows linearly as a function of sequence length. The performance of the algorithm is shown to better than that of the conventional pilot symbol aided (PSI) algorithm. Simulation results are presented to assess the performance of the algorithm and the results are compared with that of the conventional PSI alforithm.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.8C
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pp.803-811
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2002
Asynchronous Transfer Mode-Passive Optical Network(ATM-PON) Technology is one of the best solutions for implementation of broadband access network. In this paper, we propose a new Dynamic Bandwidth Allocation (DBA) algorithm for ATM-PON systems. The DBA is a key technique for data traffic management. DBA has been studied widely to allow ATM-PON to transport data traffic cost-effectively and efficiently, and currently a hot standardization issue in Full Service Access Network(FSAN) and ITU-T. The proposed DBA algorithm efficiently manages the user traffics according to their service categories. Performance of the proposed algorithm, in aspect of Cell Transfer Delay(CTD) and Cell Delay Variation(CDV), is evaluated using computer simulation.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.24
no.1
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pp.81-88
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2011
A real time monitoring system from a PC has been developed which can be accessed through transmitted data, which incorporates an established low powered transport system equipped with a single chip combined with wireless sensor network technology from a three-axis acceleration sensor. In order to distinguish between static posture and dynamic posture, the extracted parameter from the rapidly transmitted data needs differentiation of movement and activity structures and status for an accurate measurement. When results interpret a static formation, statistics referring to each respective formation, known as the K-mean algorithm is utilized to carry out a determination of detailed positioning, and when results alter towards dynamic activity, fuzzy algorithm (fuzzy categorizer), which is the relationship between speed and ISVM, is used to categorize activity levels into 4 stages. Also, the ISVM is calculated with the instrumented acceleration speed on the running machine according to various speeds and its relationship with kinetic energy goes through correlation analysis. With the evaluation of the proposed system, the accuracy level stands at 100% at a static formation and also a 96.79% accuracy with kinetic energy and we can easily determine the energy consumption through the relationship between ISVM and kinetic energy.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.5
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pp.426-432
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2012
The positions of vessels in JTIDS where each vessel broadcasts its position, can be found using the relative navigation method. Besides positioning, the relative navigation could be adopted for identification friend or foe, tracking targets, monitoring battle field and etc. In this paper, we have explained the fundamental operation and technical structure for the relative navigation and implemented the simulation platform to evaluate the basic function and performance of the system in arbitrary environment. Using platform, the availability of relative navigation within the group network and the characteristic of the algorithm for position prediction was verified. Based on the simulation result, it was verified that EKF based navigation algorithm could produce great initial error and need quite convergence time. To improve the performance, we proposed a new navigation algorithm which uses the minimum norm estimation algorithm until the EKF converges. The simulation results reveal the relative navigation can be effectively used in the formation flight and collision avoidance system.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.8
no.4
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pp.185-194
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2013
Abstract- In distant-talking environments, speech recognition performance degrades significantly due to noise and reverberation. Recent work of Michael L. Selzer shows that in microphone array speech recognition, the word error rate can be significantly reduced by adapting the beamformer weights to generate a sequence of features which maximizes the likelihood of the correct hypothesis. In this approach, called Likelihood Maximizing Beamforming algorithm (Limabeam), one of the method to implement this Limabeam is an UnSupervised Limabeam(USL) that can improve recognition performance in any situation of environment. From our investigation for this USL, we could see that because the performance of optimization depends strongly on the transcription output of the first recognition step, the output become unstable and this may lead lower performance. In order to improve recognition performance of USL, some post-filter techniques can be employed to obtain more correct transcription output of the first step. In this work, as a post-filtering technique for first recognition step of USL, we propose to add a Wiener-Filter combined with Feature Weighted Malahanobis Distance to improve recognition performance. We also suggest an alternative way to implement Limabeam algorithm for Hidden Markov Network (HM-Net) speech recognizer for efficient implementation. Speech recognition experiments performed in real distant-talking environment confirm the efficacy of Limabeam algorithm in HM-Net speech recognition system and also confirm the improved performance by the proposed method.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.46
no.3
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pp.86-95
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2009
SIFT is an algorithm to extract vectors at pixels around keypoints, in which the pixel colors are very different from neighbors, such as vertices and edges of an object. The SIFT algorithm is being actively researched for various image processing applications including 3D image reconstructions and intelligent vision system for robots. In this paper, we implement a hardware to sift feature detection algorithm for real time processing in embedded systems. We estimate that the hardware implementation give a performance 25ms of $1,280{\times}960$ image and 5ms of $640{\times}480$ image at 100MHz. And the implemented hardware consumes 45,792 LUTs(85%) with Synplify 8.li synthesis tool.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.2
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pp.1-10
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2011
In this paper, we propose the algorithm for the AR(Augmented Reality) system, which is robust to the brightness change of light. In the proposed method, the histogram specification is achieved using the sample histogram, obtained from the frames in which the target objects could be detected successful. And When the object key-points couldn't be detected by the displacement of camera positions, the positions of non-detected key-points ware estimated using the linear KF(Kalman Filter). When the proposed algorithm is applied in the AR systems, the object key-points can be detected three times as much as the existing others. In addition, to prove the more efficiency of the proposed algorithm, we implemented the AR game, and could know that the performance is the more advanced than the others. The proposed algorithm can be used for the AR environments, which high efficiency is required such as the AR game, or the implementation of AR systems which are robust to the change of lights, etc.
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