거리 및 속도 측정 알고리즘은 거리 및 도플러 주파수 영역에서 등 간격으로 구성된 정합필터 출력을 이용하여 정밀한 표적 위치를 추정하는 과정이다. 특히 다기능 레이다용 측정 알고리즘은 동시에 다 표적 추적이 가능하도록 정밀도 뿐만 아니라 수행시간에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 모노 펄스(monopulse) 레이다 각도추정에 사용되는 변별기(discriminator)추정방식을 거리 및 속도 측정에 적용하여 알고리즘 성능분석 결과를 제시한다. 적용된 추정방법은 추정 시 수행시간이 일정하므로 다중 표적 추적에 적합하다. 하지만 최소한의 채널 출력만을 이용한 추정방법이므로 측정 정밀도에 대한 고려가 필요하다. 컴퓨터 모의실험을 통해 기존 무게중심 추정방식의 측정 알고리즘과 정밀도 측면에서 성능을 비교하여 적용한 방법의 우수성을 보이고, 또한 펄스 폭, 채널 간격 등 프로세싱 변수 변화에 따른 RMS 에러 계산을 통해 알고리즘 자체 특성을 분석한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권8호
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pp.3498-3511
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2016
We investigate the channel state information (CSI) in multi-input multi-output (MIMO) cooperative networks that employ the amplify-and-forward transmission scheme. Least squares and expectation conditional maximization have been proposed in the system. However, neither of these two approaches takes advantage of channel sparsity, and they cause estimation performance loss. Unlike linear channel estimation methods, several compressed channel estimation methods are proposed in this study to exploit the sparsity of the MIMO cooperative channels based on the theory of compressed sensing. First, the channel estimation problem is formulated as a compressed sensing problem by using sparse decomposition theory. Second, the lower bound is derived for the estimation, and the MIMO relay channel is reconstructed via compressive sampling matching pursuit algorithms. Finally, based on this model, we propose a novel algorithm so called sparsity adaptive expectation maximization (SAEM) by using Kalman filter and expectation maximization algorithm so that it can exploit channel sparsity alternatively and also track the true support set of time-varying channel. Kalman filter is used to provide soft information of transmitted signals to the EM-based algorithm. Various numerical simulation results indicate that the proposed sparse channel estimation technique outperforms the previous estimation schemes.
Wentz, Frank J.;Kim, Seung-Bum;Smith, Deborah K.;Gentemann, Chelle
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.150-152
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2006
The DISCOVER Project (${\underline{D}}istributed$${\underline{I}}nformation$${\underline{S}}ervices$ for ${\underline{C}}limate$ and ${\underline{O}}cean$ products and ${\underline{V}}isualizations$ for ${\underline{E}}arth$${\underline{R}}esearch$) is a NASA funded Earth Science REASoN project that strives to provide highly accurate, carefully calibrated, long-term climate data records and near-real-time ocean products suitable for the most demanding Earth research applications via easy-to-use display and data access tools. A key element of DISCOVER is the merging of data from the multiple sensors on multiple platforms into geophysical data sets consistent in both time and space. The project is a follow-on to the SSM/I Pathfinder and Passive Microwave ESIP projects which pioneered the simultaneous retrieval of sea surface temperature, surface wind speed, columnar water vapor, cloud liquid water content, and rain rate from SSM/I and TMI observations. The ocean products available through DISCOVER are derived from multi-sensor observations combined into daily products and a consistent multi-decadal climate time series. The DISCOVER team has a strong track record in identifying and removing unexpected sources of systematic error in radiometric measurements, including misspecification of SSM/I pointing geometry, the slightly emissive TMI antenna, and problems with the hot calibration source on AMSR-E. This in-depth experience with inter-calibration is absolutely essential for achieving our objective of merging multi-sensor observations into consistent data sets. Extreme care in satellite inter-calibration and commonality of geophysical algorithms is applied to all sensors. This presentation will introduce the DISCOVER products currently available from the web site, http://www.discover-earth.org and provide examples of the scientific application of both the diurnally corrected optimally interpolated global sea surface temperature product and the 4x-daily global microwave water vapor product.
This paper presents the algorithm of an adaptive model-free-control-based steering control for multi-axle all-terrain cranes for which the recursive least squares with forgetting are applied. To optimally control the actual system in the real world, the linear or nonlinear mathematical model of the system should be given for the determination of the optimal control inputs; however, it is difficult to derive the mathematical model due to the actual system's complexity and nonlinearity. To address this problem, the proposed adaptive model-free controller is used to control the steering angle of a multi-axle crane. The proposed model-free control algorithm uses only the input and output signals of the system to determine the optimal inputs. The recursive least-squares algorithm identifies first-order systems. The uncertainty between the identified system and the actual system was estimated based on the disturbance observer. The proposed control algorithm was used for the steering control of a multi-axle crane, where only the steering input and the desired yaw rate were employed, to track the reference path. The controller and performance evaluations were constructed and conducted in the Matlab/Simulink environment. The evaluation results show that the proposed adaptive model-free-control-based steering-control algorithm produces a sound path-tracking performance.
비균질 재료인 콘크리트의 강성 특성과 성능저하 현상을 웨이블릿 변환을 이용한 다중해상도해석을 통해 각 관찰 규모에 따라 동질화 과정의 적용성 및 거시적 손상지수의 평가 등을 연구하였다. 연속적인 Haar 웨이블릿 변환은 기존 강성행렬의 특성을 연속적인 축소규모로의 복제를 통해 미세규모로부터 거시규모로의 축소 또는 복원 과정을 나타내었고 이는 선형구조계의 크기별 스펙트럼 특성의 보존, 즉 타원성, 철면성 그리고 양의 정부호성을 보존하여 각 규모별 해의 유효성을 확인하였다. 웨이블릿 계수를 이용한 기존 강성의 평균은 거시단계의 변형에너지와 상호관계를 가지고 아래 단계로의 축소, 윗 단계로의 복원을 자유롭게 할 수 있는 장점이 있다. 이러한 다중해상도해석의 예제로서 1차원 및 2차원 2상복합체를 가지고 유한요소해석을 통해 기존 이론의 검증과 최소고유치의 각 크기단계별 변화 과정, 원 축소 구조계의 해의 유일성 그리고 국부적 손상지수의 동질화 여부 등을 검사하였다. 이러한 동질화 축소 과정은 자유도가 큰 비선형 구조계로의 적용의 첫 단계를 제공하였다.
Recent technological advances provide the opportunity to use large amounts of multimedia data from a multitude of sensors with different modalities (e.g., video, text) for the detection and characterization of criminal activity. Their integration can compensate for sensor and modality deficiencies by using data from other available sensors and modalities. However, building such an integrated system at the scale of neighborhood and cities is challenging due to the large amount of data to be considered and the need to ensure a short response time to potential criminal activity. In this paper, we present a system that enables multi-modal data collection at scale and automates the detection of events of interest for the surveillance and reconnaissance of criminal activity. The proposed system showcases novel analytical tools that fuse multimedia data streams to automatically detect and identify specific criminal events and activities. More specifically, the system detects and analyzes series of incidents (an incident is an occurrence or artifact relevant to a criminal activity extracted from a single media stream) in the spatiotemporal domain to extract events (actual instances of criminal events) while cross-referencing multimodal media streams and incidents in time and space to provide a comprehensive view to a human operator while avoiding information overload. We present several case studies that demonstrate how the proposed system can provide law enforcement personnel with forensic and real time tools to identify and track potential criminal activity.
This paper presents a method for real-time face detection and tracking which combined Adaboost and Camshift algorithm. Adaboost algorithm is a method which selects an important feature called weak classifier among many possible image features by tuning weight of each feature from learning candidates. Even though excellent performance extracting the object, computing time of the algorithm is very high with window size of multi-scale to search image region. So direct application of the method is not easy for real-time tasks such as multi-task OS, robot, and mobile environment. But CAMshift method is an improvement of Mean-shift algorithm for the video streaming environment and track the interesting object at high speed based on hue value of the target region. The detection efficiency of the method is not good for environment of dynamic illumination. We propose a combined method of Adaboost and CAMshift to improve the computing speed with good face detection performance. The method was proved for real image sequences including single and more faces.
In this study, we implement a natural user interface/experience framework using multi-sensors: Microsoft Kinect, Leap Motion, and Myo Armband. The framework is designed for customers to use in various types of interactive applications. We integrate the functions of three sensors into an application and provide an interface for customers, who can use it to interact with a computer easily. The framework can track body information in real-time, and accurately recognize the motion of different body parts.
The parking brake embedded in track driving motor for driving an excavator is composed of wet type multi-friction discs. This type parking brake can be designed more compact because the combination of some sheets of friction discs generate great braking power, and also it has good braking characteristic and long life time because it works in the oil. In this study, we analyzed torque characteristic of the parking brake through simulations and performed experiments by use of 3-kinds of paper friction sheet manufactured by different pressing methods. And, we compared the maximum static friction coefficient and torque characteristic with the simulation results and confirmed the optimal manufacturing process through this result.
본 논문에서는 휴대가 편리하고 배터리 소모와 같은 유지관리가 필요 없는 RFID 활용방안을 제안하고, 900Mhz 대역 중거리 타깃의 RFID 태그(Tag)를 읽는 방식으로 일정한 공간 안에 있는 다중 검출기 간의 신호차를 이용한 위치추적 기능을 부여하는 RFID 응용모델을 설계한다. 하나의 검출기 안에 다중 ID태그가 있을 경우, 동시에 리턴 되는 ID에 의하여 검출이 불가해지는 문제점을 해결하기 위하여 TDMA 방식으로 접근하고, ALOHA 프로시저의 단점을 극복하기 위한 태그에게 인식 우선순위를 부여하는 Management Sensor를 부착하여 태그의 순차적 검출을 가능케 하는 것이다. 본 논문에서 제안하는 응용모델은 활용분야가 광범위하고 다양하여, 원아 안전관리 모델 및 장비 위치확인 시스템 등으로 활용 가능하고, 궁극적으로 응급호출 시스템으로 발전시킬 수 있을 것으로 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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