In this paper, a low complexity fast Fourier transform(FFT) processor is proposed for multiple input multiple output(MIMO) systems. The IEEE 802.11ac standard has been adopted along with the demand for a system capable of high channel capacity and Gbps transmission in order to utilize various multimedia services using a wireless LAN. The proposed scalable FFT processor can support the variable length of 64, 128, 256, and 512 for 8x8 antenna configuration as specified in IEEE 802.11ac standard with MIMO-OFDM scheme. By reducing the required number of non-trivial multipliers with mixed-radix(MR) and multipath delay commutator(MDC) architecture, the complexity of the proposed FFT processor was dramatically decreased. Implementation results show that the proposed FFT processor can reduced the logic gate count by 50%, compared with the radix-2 SDF FFT processor. Also, compared with the 8-channel MR-2/2/2/4/2/4/2 MDC processor and 8-channel MR-2/2/2/8/8 MDC processor, it is shown that the gate count is reduced by 18% and 17% respectively.
Accurate altimetry is required for the reliable flight control of drones or unmanned air vehicles (UAVs), and the radar altimeter is commonly used owing to its accuracy for the ground level. Due to the limitation for size, weight and power consumption, the frequency modulated continuous wave (FMCW) radar is appropriate for drone because it has lower complexity than that of pulse Doppler (PD) radar. Especially, fast-ramp FMCW radar, which transmits linear FM signal during very short period, is generally utilized, because it is robust for the ego-motion of drone. Therefore, we present the design and implementation results of the radar signal processor (RSP) for fast-ramp FMCW radar system. The proposed RSP was designed with Verilog-HDL and implemented with Altera Cyclone-IV FPGA device. Implementation results show that the proposed RSP includes 27,523 logic elements, 15,798 registers and memory of 138Kbits and can measure the altimeter at the rate of 100Hz with the operating frequency of 50MHz.
Recently, a multi-mode radar system was designed for efficient operation of unmanned aerial vehicles (UAVs) in various environments, which has the advantage of being able to integrate and utilize methods of the pulse Doppler (PD) radar and the frequency modulated continuous wave (FMCW) radar. For the range detection part of the multi-mode radar signal processor (RSP), the hardware structure using the FFT processor and the IFFT processor is required to be designed in a way that improves efficiency on the area side. In addition, given the radar application environment that requires a variety of distance resolutions, FFT processors need to support variable-length operations. In this paper, the FFT processor and IFFT processor in multi-mode RSP range estimation are designed and proposed as hardware for a single FFT processor that supports variable length operation of 16-1024 points. The proposed FFT processor designed in hardware description language (HDL) and can be implemented with 7,452 logic elements and 5,116 registers.
Detect and avoid (DAA) system, which is essential for the operation of UAS, detects intruding aircraft and offers the ranges of turn and climb/descent maneuver that are required to avoid the intruder. This paper uses detect and avoid alerting logic for unmanned systems (DAIDALUS) developed at NASA as a DAA algorithm. Since DAIDALUS offers ranges of avoidance maneuvers, the actual avoidance maneuver must be decided by the UAS pilot as well as the timing and method of returning to the original route. It can be readily used in real-time human-in-the-loop (HiTL) simulations where a human pilot is making the decision, but a pilot decision model is required in fast-time simulations that proceed without human pilot intervention. This paper proposes a pilot decision model that maneuvers the aircraft based on the DAIDALUS avoidance maneuver range. A series of tests were conducted using test vectors from radio technical commission for aeronautics (RTCA) minimum operational performance standards (MOPS). The alert levels differed by the types of encounters, but loss of well clear (LoWC) was avoided. This model will be useful in fast-time simulation of high-volume traffic involving UAS.
In this paper, we propose a system that recommends the appropriate menu using the fuzzy rules and the case database. The rules are defined by using the user's body information such as height and weight and these information is often vague. Due to its fuzziness, we use the fuzzy logic to represent the information. In our system, it firstly gets the body information for computing the BMI (Body Mass Index) values. Then it combines the muscle mass factor and BMI values to make a fuzzification for calculating the obesity rate. It finally recommends the most relative menu by comparing with the user's obesity rate from each cases in the database. We implement the system on the Android platform and show that our proposed method can achieve reasonable performance through the various experiments,
In this paper, we propose controller to control the acceleration of unmanned aircraft turbojet engine. The high-gain observer to estimate the rotational speed of compressor is used, and the turbojet engine controller applying fuzzy heuristic techniques and PID control algorithm are designed. fuzzy PID controller produces the flow control input to prevent the surge and flame-out phenomena at the acceleration and deceleration of the turbojet engine. The standard acceleration is set and the fuel flow control is defined by the fuzzy heuristic. Computer simulations are performed using MATLAB in order to verify the performance of the proposed controller.
To transfer files between nodes on network based on Ethernet, file transfer protocol (FTP) on TCP/IP and trivial file transfer protocol (TFTP) on UDP/IP are mostly used. Due to the lack of resources (processor, memory and so on) in the embedded system where we generally use for simple works with small firmware like ones; many of the systems implement only UDP/IP for their network stacks. Thus, TFTP is greatly to be preferred. For examples, environmental sensor devices for sensor networks, Boot Loader for general embedded device and preboot execution environment (PXE) boot for PC provide the TFTP. The logic of TFTP is simple for file transmission but, there is Stop-And-Wait problem during the process which occurs long blocking time. In this paper, we propose an algorithm which called QuTFTP(Quick UDP Trivial File Transfer Protocol) to reduce the length of the blocking time and to be compatible with the legacy TFTP.
In this paper we consider the problem of the existing TCAS-II systems that fail to be satisfactory solution to mid-air collisions (MACs) and near mid-air collisions (NMACs or near misses). This is attributed to the fact that the earlier studies on the collision avoidance mainly have focused on determination logic of avoidance direction and vertical speed, reversal of the avoidance direction, multiple aircraft geometry, and availability in certain air spaces. But, the influence of sensor measurement errors on the performance of collision avoidance was not properly taken into account. Here we propose a new TCAS algorithm by using Kalman filter instead of '${\alpha}-{\beta}$' tracker to improve the avoidance performance under the influence of barometric sensor errors due to air-temperature, pressure leaks, static source error correction, etc.
Research on AI is essential to build a system with collective intelligence that allows a large number of UAVs to maintain their flight while carrying out various missions. A typical approach of AI includes 'top-down' approach, which is a rule-based logic reasoning method including expert system, and 'bottom-up approach' in which overall behavior is determined through partial interaction between simple objects such as artificial neural network and Flocking Algorithm. In the same study as the existing Flocking Algorithm, individuals can not perform individual tasks. In addition, studies such as UAV formation flight can not flexibly cope with problems caused by partial flight defects. In this paper, we propose organic integration between top - down approach and bottom - up approach through multi - agent system, and suggest a flight flight algorithm which can perform flexible mission through it.
Vehicle dynamics control systems are complex and non-linear, so they have difficulties in developing a controller for the anti-lock braking systems and the auto-traction systems. Currently the fuzzy-logic technique to estimate the absolute vehicle speed supplies good results in normal conditions. But the estimation error in severe braking is discontented In this paper, we estimate the absolute vehicle speed of UCT(Unmanned Container Transporter) by using the wheel speed data from standard anti-lock braking system wheel speed sensors. Radial symmetric basis function of the neural network model is proposed to implement and estimate the absolute vehicle speed, and principal component analysis on input data is used 10 algorithms are verified experimentally to estimate the absolute vehicle speed and one of them is perfectly shown to estimate the vehicle speed within 4% error during a braking maneuver.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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