IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.17
no.6
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pp.355-365
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2022
This paper addresses the problem of real-time tracking a high-speed ballistic target. Particle filters can be considered to overcome the nonlinearity in motion and measurement models in the ballistic target. However, it is difficult to apply particle filters to real-time systems because particle filters generally require much computation time. This paper proposes an accelerated particle filter using graphics processing unit (GPU) for real-time ballistic target tracking. The real-time performance of the proposed method was tested and analyzed on a widely-used embedded system. The comparison results with the conventional particle filter on CPU (central processing unit) showed that the proposed method improved the real-time performance by reducing computation time significantly.
We analyzed systematically particle growth in the pulsed $SiH_4$ plasmas by a numerical method and investigated the effects of pulse modulations (pulse frequencies, duty ratios) on the particle growth. We considered effects of particle charging on the particle growth by coagulation during plasma-on. During plasma-on ($t_{on}$), the particle size distribution in plasma reactor becomes bimodal (small sized and large sized particles groups). During plasma-off ($t_{off}$), there is a single mode of large sized particles which is widely dispersed in the particle size distribution. During plasma on, the large sized particles grows more quickly by fast coagulation between small and large sized particles than during plasma-off. As the pulse frequency decreases, or as the duty ratio increases, $t_{on}$ increases and the large sized particles grow faster. On the basis of these results, the pulsed plasma process can be a good method to suppress efficiently the generation and growth of particles in $SiH_4$ PCVD process. This systematical analysis can be applied to design a pulsed plasma process for the preparation of high quality thin films.
Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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2004.09a
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pp.97-100
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2004
Multivariate Newton Raphson method is developed to perform the particle tracking in the three dimensional area using four objective functions. In this method, three variables are solved to compute target point and actual and real tracking time. The simulated pathlines in various types of three dimensional elements are well matched with exact pathline.
Two different methods (Sieve shaker, Elzone particle size analyzer) were used to investigate rice flour particle size obtained by various milling method. Results of Elzone particle size analyzer were more effective than Sieve shaker in determining particle size, and the distribution of particle size of rice flours was affected by the type of the milling methods used. A rice flour, prepared in a Pin mill had a particle size range of $60{\sim}500$ mesh, and 30.38% of the sample was in the particle size range $200{\sim}270$ mesh. A rice flour, prepared in a Colloid mill had a particle size range of $40{\sim}500$ mesh and more of flour particles appeared in the range $140{\sim}200$ mesh than any other particle size. A rice flour, prepared in a Micro mill had a particle size range of $140{\sim}500$ mesh, and 41.62% of the sample was in the particle size range over 500 mesh. A rife flour, prepared in a Jet mill had a finer flour particle size was over the particle size range 500 mesh. The finer rice flour gave the highest L value and the lowest a value. The wet-milled flour particles were observed as a cluster of starch granules and the particles of rice flour (dry-milling) were observed as fragment of rice grains. Scanning Electron Photomicrographs revealed that visual differences in structure between milling methods, and similar results with Elzone particle size analyzer method in particle size.
A Lagrangian approach based computational fluid dynamics (CFD) was used to simulate large and/or sharp deformations and fragmentations of interfaces, including free surfaces, through tracing each particle with physical quantities. According to the concept of the particle-based CFD method, it is possible to apply it to both fluid particles and solid particles such as sand, gravel, and rock. However, the presence of more than two different phases in the same domain can make it complicated to calculate the interaction between different phases. In order to solve multiphase problems, particle interaction models for multiphase problems, including surface tension, buoyancy-correction, and interface boundary condition models, were newly adopted into the moving particle semi-implicit (MPS) method. The newly developed MPS method was used to simulate a typical validation problem involving dam breaking. Because the soil and other particles, excluding the water, may have different viscosities, various viscosity coefficients were applied in the simulations for validation. The newly developed and validated MPS method was used to simulate the mobile beds induced by broken dam flows. The effects of the viscosity on soil particles were also investigated.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.6
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pp.267-275
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2013
EKF has been widely used for GPS/INS integration as standard method but EKF has one well-known drawback. if the errors are not within the bounded region, the filter may be divergent. The particle filter has the advantage of the nonlinear and non-gaussian system. This paper proposes a method for compensating the GPS position errors based on the particle filter and presents loosely-coupled GPS/INS integration using proposed algorithm. We used GPS position pattern with particle filter and added attitude kalman filter for improving attitude accuracy. To verify the performance, the proposed method is compared with high cost GPS as reference. In the experimental result, we verified that the accuracy and robust were well improved by the proposed method filter effectively and robustness than by original loosely-coupled integration when vehicle turns at corner.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.31A
no.5
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pp.134-148
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1994
A full two-dimensional MOSFET simulator utilizing the Mixed Particle Monte Carlo method is introduced. Particle simulation for both electrons and holes are self-consistently coupled with Poisson 's equation. To demonstrate the performance of the simulator, steady state and transient state solutions of the terminal characteristics and the internal physical quantities are obtained for 0.25$\mu$m MOSFETs with three different structures` conventional single drain, LDD and GOLD MOSFET structures.
The method for evaluation of the particle size distribution of fine particles from hysteresis loop measurements is Presented. The method is illustrated on the SiO$_2$-based Co nanoparticle systems. The influence of technological conditions of sample preparation onto particle size distribution is investigated.
Yildirim, Mustafa Eren;Ince, Ibrahim Furkan;Salman, Yucel Batu;Song, Jong Kwan;Park, Jang Sik;Yoon, Byung Woo
ETRI Journal
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v.38
no.2
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pp.356-365
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2016
This research proposes a modified particle filter to increase the accuracy of vehicle tracking in a noisy and occluded medium. In our proposed method for vehicle tracking, the direction angle of a target vehicle is calculated. The angular difference between the motion direction of the target vehicle and each particle of the particle filter is observed. Particles are filtered and weighted depending on their angular distance to the motion direction. Those particles moving in a direction similar to that of the target vehicle are assigned larger weights; this, in turn, increases their probability in a given likelihood function (part of the process of estimation of a target's state parameters). The proposed method is compared against a condensation algorithm. Our results show that the proposed method improves the stability of a particle filter tracker and decreases the particle consumption.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.17
no.4
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pp.355-363
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2005
A novel method for simultaneously measuring the fluid velocity and the large particle velocity in a particle-containing fluid flow is developed in this study. In this method, the fluid velocity and the large particle velocity are measured by PIV and PTV, respectively. The PIV and PTV images are obtained from the same flow images. Since a PIV result represents the average displacement of all particles in an interrogation area, it will include an error caused by the relative displacement between the large particles and the fluid. In order to reduce the false influence of large particles on the PIV calculation, the mean brightness of small PIV particle images is substituted to the locations of large particles in the PIV images. The simulation results showed that the new method significantly reduces the PIV error caused by the large particles even at the case where the large particles occupy area fraction as large as $20\%$ of the full image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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