MultiCode-CDMA(MC-CDMA) 시스템은 채널수가 증가할수록 신호의 PAPR(Peak to Average Power Ratio)이 증가하게 되어 증폭기의 비선형 특성에 의해 시스템 성능이 열화된다. MultiPhase Clipped MultiCode CDMA(MP-CDMA)[1] 시스템은 이러한 증폭기의 비선형 특성에 의한 시스템 성능 열화를 상쇄한다. 본 논문에서는 변조방식을 MPSK가 아닌 차동 부호화된 MPSK 방식을 사용했고 이렇게 변형된 시스템을 DMP-CDMA 시스템이라고 부를것이다. 차동 검출 방식을 적용한 DMP-CDMA 시스템은 위상 보정을 위한 모듈이 필요없고, 파일럿(pilot) 신호를 위한 추가적인 데이터 전송이 필요 없다는 장점을 가진다. 그러나 동기 검출을 사용한 시스템에 비해서 약 4.0dB의 성능열화를 보인다. 차동 검출 방식을 사용한 DMP-CDMA 시스템의 성능 열화를 보상하기 위해서 다중 심볼 차동 검출 방식을 적용한 결과 차동 검출 방식에 비해서 약 3.6dH의 성능 개선 효과를 보았다.
The effectiveness of system identification, damage detection, condition assessment and other structural analyses relies heavily on the accuracy and reliability of the measured data in structural health monitoring (SHM) systems. However, data anomalies often occur in SHM systems, leading to inaccurate and untrustworthy analysis results. Therefore, anomalies in the raw data should be detected and cleansed before further analysis. Previous studies on data anomaly detection mainly focused on just single type of data anomaly for denoising or removing outliers, meanwhile, the existing methods of detecting multiple data anomalies are usually time consuming. For these reasons, recognising multiple anomaly patterns for real-time alarm and analysis in field monitoring remains a challenge. Aiming to achieve an efficient and accurate detection for multi-type data anomalies for field SHM, this study proposes a pattern-recognition-based data anomaly detection method that mainly consists of three steps: the feature extraction from the long time-series data samples, the training of a pattern recognition neural network (PRNN) using the features and finally the detection of data anomalies. The feature extraction step remarkably reduces the time cost of the network training, making the detection process very fast. The performance of the proposed method is verified on the basis of the SHM data of two practical long-span bridges. Results indicate that the proposed method recognises multiple data anomalies with very high accuracy and low calculation cost, demonstrating its applicability in field monitoring.
In this paper a multiple channel EPD controller is developed which enables us to detect endpoints simultaneously in the plasma etching process operated in multiple etching chambers and its performance characteristic are investigated. for the accurate detectiion of endpoint the developed EDP controller was able to implement endpoint detectiions by integrating the existing EPD controllers with the techiques of artificial intellignet, to enhance its performance. The performance of the developed EPD controller was carried out by repeated experiments of endpoint detection in the acrual production line of semiconductor manufacturing. It's utility for endpoint detectiion was accurately evaluated in various etching process. The control capability of multiple etching chambers enhances its application compared with the existing one, and also increases the user utility os that the efficiency of operation was improved.
In this paper, we propose a fault diagnosis algorithm to detect and isolate multiple faults in a system. The proposed fault diagnosis algorithm is based on a multiple fault classifier which consists of two ART2 NN(adaptive resonance theory2 neural network) modules and the algorithm is composed of three main parts - parameter estimation, fault detection and isolation. When a change in the system occurs, estimated parameters go through a transition zone in which residuals between the system output and the estimated output cross the threshold, and in this zone, estimated parameters are transferred to the multiple faults classifier for fault isolation. From the computer simulation results, it is verified that when the proposed diagnosis algorithm is performed successfully, it detects and isolates faults in the position control system of a DC motor.
얼굴 검출은 복잡한 배경 내에서 다양한 얼굴의 자세로 인해 여전히 어려운 문제에 직면하고 있다. 본 논문은 피부색과 깊이 정보를 기반으로 한 한명 또는 여러 명의 얼굴을 검출하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 먼저 우리는 컬러 영상에서 가우시안 혼합 모델을 이용한 피부색 검출 방법에 대해 소개한다. 그리고 Kinect V2의 깊이 센서를 이용하여 획득한 3차원의 깊이 정보는 배경으로부터 사람의 몸을 분할할 때 유용하다. 그리고 레이블링 과정에서 여러 개의 특징을 이용하여 얼굴이 아닌 영역은 성공적으로 제거된다. 실험 결과를 통해 제안한 얼굴 검출 알고리즘은 다양한 조건과 복잡한 배경에서 얼굴이 효과적으로 검출되는 것을 확인할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1385-1402
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2019
Quickly picking up some valuable information from massive manufacturing event stream usually faces with the problem of long detection time, high memory consumption and low detection efficiency due to its stream characteristics of large volume, high velocity, many variety and small value. Aiming to solve the problem above for the current complex event processing methods because of not sharing detection during the detecting process for massive manufacturing event streams, an efficient complex event processing method based on multipattern sharing is presented in this paper. The achievement of this paper lies that a multipattern sharing technology is successfully used to realize the quick detection of complex event for massive manufacturing event streams. Specially, in our scheme, we firstly use pattern sharing technology to merge all the same prefix, suffix, or subpattern that existed in single pattern complex event detection models into a multiple pattern complex event detection model, then we use the new detection model to realize the quick detection for complex events from massive manufacturing event streams, as a result, our scheme can effectively solve the problems above by reducing lots of redundant building, storing, searching and calculating operations with pattern sharing technology. At the end of this paper, we use some simulation experiments to prove that our proposed multiple pattern processing scheme outperforms some general processing methods in current as a whole.
M-ary DPSK는 대역 효율이 우수한 디지탈 변조 기법이고, 최큰에는 이용 가능한 무선 대역폭이 제한된 이동 위성통신 시스댐 분야의 응용에서 관심이 모아지고 있다. 동기 검파 방식은 잡음 환경에서 우수한 오류 성능을 제공하지만 페이딩 환경에서는 낀 포착 시간을 필요로 한다.본 논문에서는 라이시안 페이딩과 쉐도우 라이시안 페이딩 채널에서 다중 차동 궤환 검파 기법을 사용한 M-ary DPSK 신호의 오류 성능을 분석하였다. 다중 차동 궤환 검파 기법은 일반적인 차동 수신기의 복잡도를 증가시켜서 차동 수신과 동기 수선 사이의 성능 차이를 줄일 수 있는 효율적인 기법이다. 다중 심볼 최대 우도 검파 기법과 비교할 때 다중 차동 궤환 검파 기법은 H/W 구현상에서 매우 간단한 구조를 갖는다. 특히 이 기법은 잡음과 빠른 페이딩 채널 사이에서 시간과 공간에서 변할 수 있는 육상 이동위성 채널에 적용할 수 있다.
Recently, a variety of reduced complexity soft-in soft-output detection algorithms have been introduced for iterative detection and decoding (IDD) systems. However, it is still challenging to implement soft-in soft-output detectors for MIMO systems due to heavy burden in computational complexity. In this paper, we propose a soft detection algorithm for MIMO systems which performs close to the full dimensional joint detection, yet offers significant complexity reduction over the existing detectors. The proposed algorithm, referred to as soft-input soft-output successive group (SSG) detector, detects a subset of symbols (called a symbol group) successively using a deliberately designed preprocessing to suppress the inter-group interference. In fact, the proposed preprocessor mitigates the effect of the interfering symbol groups successively using a priori information of the undetected groups and a posteriori information of the detected groups. Simulation results on realistic MIMO systems demonstrate that the proposed SSG detector achieves considerable complexity reduction over the conventional approaches with negligible performance loss.
Park, Jangyong;Kim, Minjoon;Kim, Hyunsub;Jung, Yunho;Kim, Jaeseok
Journal of Communications and Networks
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제18권2호
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pp.210-217
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2016
In this paper, we propose a low complexity multiple-input multiple-output (MIMO) detection algorithm with adaptive interference mitigation in downlink multiuser MIMO (DL MU-MIMO) systems with quantization error of the channel state information (CSI) feedback. In DL MU-MIMO systems using the imperfect precoding matrix caused by quantization error of the CSI feedback, the station receives the desired signal as well as the residual interference signal. Therefore, a complexMIMO detection algorithm with interference mitigation is required for mitigating the residual interference. To reduce the computational complexity, we propose a MIMO detection algorithm with adaptive interference mitigation. The proposed algorithm adaptively mitigates the residual interference by using the maximum likelihood detection (MLD) error criterion (MEC). We derive a theoretical MEC by using the MLD error condition and a practical MEC by approximating the theoretical MEC. In conclusion, the proposed algorithm adaptively performs interference mitigation when satisfying the practical MEC. Simulation results show that the proposed algorithm reduces the computational complexity and has the same performance, compared to the generalized sphere decoder, which always performs interference mitigation.
A fault detection observer with finite time convergence characteristics(FT_FDO) is proposed and applied to a fault detection isolation system for a dynamic control system. The FT_FDO is a kind of dual state-observer scheme that provides with the state estimates insensitive to a specified fault and the corresponding fault estimate. The state estimates are processed to get the residual that will be logically compared with other residuals to detect and isolate the fault of interest, and the fault estimate may be used for fault compensation. The FDIS employing the FT_FDOs can be considered to be a multiple observer schemes(MOS) in which FT_FDOs are parallelly driven to generate a set of residuals to be compared each other. Due to the finite time convergence characteristics of the FT_FDO, the predetermined detection delay can be considered in the design stage of FDIS so that any fault of interest can be detected and identified in that time. It evidently resolves a well known difficulty of threshold selection owing to the transient responses of the fault detection observers(FDO) employed in FDIS. An FDIS is constructed for instruments(2-sensor, 1-actuator) in an inverted pendulum control system, and simulations are performed to show the performance of the FDIS and fault tolerant control system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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