For effective on-line ARMA parameter estimation, a covariance type ARMA fast transversal filter (FTF) algorithm is presented. The proposed algorithm is a covariance type implementation of ELS(Extended Least Squares) estimator and it is a fast time update recursion which is based on the fact that the correlation matrix of ARMA model satisfies the shift invariance property in each sub-block. The geometric approach is used in the derivation of the proposed algorithm. It takes small computational burden of 13N+37 MADPR(Multiplication And Division Per Recursion). Also, AR and MA orders can be independetly and arbitrarily specified.
For ANC systems applied to aircrafts or passenger ships, engines from which reference signals are usually measured are located so far from seats where main part of controllers are placed. It can make feedforward ANC scheme difficult to implement or very costly. Feedback ANC algorithms which do not require reference signals and use error signals alone to update the filter, are usually sensitive to measurement noise ' and impulse noise. In this paper, reference signal needed for the feedforward control is not measured directly but generated with the estimated frequencies. Cascade adaptive notch filter (ANF), which has the low computational burden, is used to implement ANC system in real time. Several ANFs of order 2 are connected in series to estimate multiple sinusoids. Computer simulations and experiments in the laboratory for verifying efficacy of the proposed algorithm are carried out.
LEE PAN-MOOK;JUN BONG-HUAN;HONG SEOK-WON;LIM YONG-KON;YANG SEUNG-IL
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.19
no.5
s.66
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pp.71-77
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2005
This paper presents an integrated underwater navigational algorithm for unmanned underwater vehicles, using additional two-range transducers. This paper proposes a measurement model, using two range measurements, to improve the performance of an IMU-DVL (inertial measurement unit - Doppler velocity log) navigation system for long-time operation of underwater vehicles, excluding DVL measurement. Extended Kalman filter was adopted to propagate the error covariance, to update the measurement errors, and to correct the state equation when the external measurements are available. Simulation was conducted with the 6-d.o.f nonlinear numerical model of an AUV in lawn-mowing survey mode, at current flaw, where the velocity information is unavailable. Simulations illustrate the effectiveness of the integrated navigation system, assisted by the additional range measurements without DVL sensing.
On-line reorganization in a shared nothing database cluster is crucial to the performance of the database system in a dynamic environment like WWW where the number of users grows rapidly and changing access patterns may exhibit high skew. In the existing method of on-line reorganization have a drawback that needs excessive data migrations in case more than two nodes within a cluster have overload at the same time. In this paper, we propose an advanced B$^{+}$ tree based on-line reorganization method that solves data skew on multi-nodes. Our method facilitates fast and efficient data migration by including spare nodes that are added to cluster through on-line scaling. Also we apply CSB$^{+}$ tree (Cache Sensitive B$^{+}$ tree) to our method instead of B$^{+}$ tree for fast select and update queries. We conducted performance study and implemented the method on Ultra Fault-Tolerant Database Cluster developed for high scalability and availability. Empirical results demonstrate that our proposed method is indeed effective and fast than the existing method. method.
A real time optimization algorithm for fed-batch cultures of recombinant yeast to determine the optimal substrate feed rate profile has been developed. Its development involved four key steps: (1) development of reliable adaptive model. (2) development of optimization algorithm. (3) design of on-line model update algorithm to be incorporated into the optimization algorithm and (4) experimental validation. A recombinant Saccharomyces cerevisiae producing human parathyroid hormone (hPTH) was chosen as the model strain. It was found to be very successful in maintaining cell growth and galactose consumption at leigh levels, thus resulting in significant improvements in the productivity (up to 2.1 times) and intact hPTH concentration (up to 1.5 times) compared with the case of an intermittent glucose and galactose, or galactose feeding.
In this paper, we focus upon the design and applications of adaptive fuzzy-neuro controllers. An intelligent control system is proposed by exploiting the merits of two paradigms, a fuzzy logic controller and a neural network, assuming that we can modify in real time the consequential parts of the rulebase with adaptive learning, and that initial fuzzy control rules are established in a temporarily stable region. We choose the structure of fuzzy hypercubes for the fuzzy controller, and utilize the Perceptron learning rule in order to update the fuzzy control rules on-line with the output error. And, the effectiveness and the robustness of this intelligent controller are shown with application of the proposed adaptive fuzzy-neuro controller to control of the cart-pole system.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.10
no.1
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pp.43-48
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2010
This article presents the experimental studies of controlling angle and position of the inverted pendulum system using neural network to compensate for errors caused due to fuzzy controller. Although fuzzy control method can deal with nonlinearities of the system, fixed fuzzy rules may not work and result in tracking errors in some cases. First, a nominal Takagi-Sugeno (TS) type fuzzy controller with fixed weights is used for controlling the inverted pendulum system. Then the neural network is added at the reference input to form the reference compensation technique (RCT)control structure. Neural network modifies the input trajectories to improve system performances by updating internal weights in on-line fashion. The back-propagation learning algorithm for neural network is derived and used to update weights. Control hardware of a DSP 6713 board to have real time control is implemented. Experimental results of controlling inverted pendulum system are conducted and performances are compared.
Transfemoral access (TFA) is a widely used first-line approach for most peripheral vascular interventions. Since its introduction in cardiologic and neurointerventional procedures, several advantages of transradial access (TRA) over TFA have been demonstrated, such as patient preference, lower complication rates, early ambulation, and shorter hospital stay. However, studies reporting the safety and efficacy of this approach for peripheral vascular interventions performed by interventional radiologists are relatively few. This review aimed to summarize the technique and clinical applications of TRA in percutaneous transcatheter visceral artery embolization and the management of complications.
The precise and elaborate regulation of signaling cascades by diverse cytoplasmic and endosomal antiviral sensors is crucial for maintaining immune homeostasis and defending against viral pathogens. Receptors and enzymes that recognize foreign nucleic acids play a pivotal role in inducing antiviral interferon programs, serving as the first line of defense against various DNA and RNA viruses. Recent research has increasingly highlighted the crosstalk between nucleic acid sensors in detecting multiple virus invasions, resulting in amplified antiviral signals and compensating for any missing roles. This review provides an update on recent findings regarding the interplay of RNA sensors for DNA virus recognition.
Kim, Taeyong;Park, Bokuk;Park, Jinkwan;Cho, Hwan-Gue
Journal of KIISE
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v.43
no.1
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pp.40-46
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2016
Digital road map generation is primarily based on artificial satellite photographing or in-site manual survey work. Therefore, these map generation procedures require a lot of time and a large budget to create and update road maps. Consequently, people have tried to develop automated map generation systems using GPS trajectory data sets obtained by public vehicles. A fundamental problem in this road generation procedure involves the extraction of representative trajectory such as main roads. Extracting a representative trajectory requires the base data set of piecewise line segments(GPS-trajectories), which have close starting and ending points. So, geometrically similar trajectories are selected for clustering before extracting one representative trajectory from among them. This paper proposes a new divide- and-conquer approach by partitioning the whole map region into regular grid sub-spaces. We then try to find similar trajectories by sweeping. Also, we applied the $Fr{\acute{e}}chet$ distance measure to compute the similarity between a pair of trajectories. We conducted experiments using a set of real GPS data with more than 500 vehicle trajectories obtained from Gangnam-gu, Seoul. The experiment shows that our grid partitioning approach is fast and stable and can be used in real applications for vehicle trajectory clustering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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