The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.8
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pp.1885-1896
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1996
This paper describes the implementation of the AVT(Automatic video Tracker) using ASIC. The basic tracking algorithm is based on the spatio-temporal gradient method, and adaptive window sizing, track state decision algorithm were also realized. Newly developed ASIC performs recursive image filtering, extraction of spatio-temporal gradient/gradient functions of image in field rate. Using the FPGA/ASIC, the tracker was simply realized in one board type which can be easily applied to various image system. We conformed ASIC operation by computer simulation and tested the system in real tracking situations. From the result, the system can track the moving target which has a velocity of 2-3 pixel/field and a size of varying from 2 to 128 pixes. Also fast refresh rateof motion estimation(60Hz) improves the characteristics of servoing system which forms feedback loop with the tracker.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.28B
no.5
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pp.343-356
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1991
An efficient real-time implementation of digital filtering algorithms using a multiprocessor system in a ring network is investigated. The development time and cost for implementing a high speed signal processing system can be considerably reduced because algorithm are implemented in software using commercially available digital signal processors. This method is based on a parallel block processing approach, where a continuously supplied input data is divided into blocks, and the blocks are processed concurrently by being assigned to each processor in the system. This approach not only requires a simple interconnection network but also reduces the number of communications among the processors very much. The data dependency of the blocks to be processed concurrently brings on dependency problems between the processors in the system. A systematic scheduling method has been developed by using a processors which can be used efficiently, the methods for solving dependency problems between the processors are investigated. Implementation procedures and results for FIR, recursive (IIR), and adaptive filtering algorithms are illustrated.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.2
no.3
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pp.384-389
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2004
Recently a method of model reduction for discrete systems has been proposed in the literature based on a new impulse response Gramian. In this method, the system matrix$A_r$ of a reduced model is computed by approximating the reduced-order impulse response Gramian. The remaining matrices $b_r$ and $c_r$ are obtained so that various initial Markov parameters and time-moments of the original system are preserved in the reduced model. In this paper a different approach is presented based on the recursive relationship among the impulse response Gramians.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2002.05a
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pp.238-242
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2002
In this paper. we consider an OFDM system with cochannel interference and the use of adaptive antenna arrays to suppress such interference. Based on the conventional RLS criterion, we derive a new Recursive Least Square (RLS) adaptive beamforming algorithm for antenna arrays applied in an OFDM system. Computer simulation shows that. when applied to the OFDM system. the proposed algorithm is capable of combating cochannel interference in both AWGN channel and multipath Rayleigh fading channel with AWGN.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.10
no.5
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pp.435-441
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2017
Detecting an inter-harmonic accurately is not easy work, because it has small magnitude, and its frequency which can be observed is not an integer multiple of fundamental frequency. In this paper, a new method using filter bank system and adaptive predictor is proposed. Filter bank system decomposes input signal to sub bands. In adaptive predictor, inter-harmonic is detected with decomposed sub band signal as input, and error signal as output. In this scheme, input-output characteristic of adaptive predictor is notch filter, as predicted harmonic is canceled in error signal, so detecting an inter-harmonic can be possible. Magnitude and frequency of detected inter-harmonic is estimated by recursive algorithm. The performances of proposed method are evaluated to sinusoidal signal model synthesized with harmonics and inter-harmonics. And validity of the method is proved as comparing the inter-harmonic detection results to MUSIC and ESPRIT.
Kim, Chi-Hyo;Park, Woo-Kun;Kim, Tae-Sung;Lee, Min-Ki
Journal of Navigation and Port Research
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v.33
no.5
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pp.323-330
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2009
We have been developing an underwater robot for harbour construction using a parallel mechanism The robot is attached to the rope of a crane, which curries a large stone into the undersea The robot's yaw and pitch are controlled by hydraulic cylinders but its roll is uncontrollable. We mount propellers in both side of the robot to generate the roll motion This paper studies on the control for the roll motion of a underwater robot. A gyro-sensor is used to measure the angle in a roll motion We develop the dynamic model to describe the robot's roll motion by a second order non-linear system and identify the model parameters by recursive least square and adaptive identifier. PD control, recursive model based control and adaptive model based control are applied with the dynamic model which computes the control input to compensate disturbances. This paper introduces the underwater robot system and presents the simulated and experimental results of the proposed controller.
Physical systems axe generally continuous-time in nature. However as the data measured from these systems is generally in the form of discrete samples, and most modern signal processing is performed in the discrete-time domain, discrete-time models are employed. This paper describes methods for estimating the coefficients of continuous-time system within a closed loop control system. The method employs a recursive estimation algorithm to identify the coefficients of a discrete-time bilinear-operator model. The coefficients of the discrete-time bilinear-operator model closely approximate those of the corresponding continuous-time Laplace transform transfer function.
In this paper, we propose the AWLS/MFT (Adaptive Weighed Least Squares/ Modulation Function Technique) devised by A. E. Pearson et al. for the transfer function estimation of a modal system and investigate the performance of several algorithms, the Gram matrix method, a Luenberger Observer (LO), Least Squares (LS), and Recursive Least Squares (RLS), for the estimation of initial conditions. With the benefit of the Modulation Function Technique (MFT), we can separate the estimation problem into two phases: the transfer function parameters are estimated in the first phase, and the initial conditions are estimated in the second phase. The LO method produces excellent IC estimates in the noise free case, but the other three methods show better performance in the noisy case. Finally, we compared our result with the Prony based method. In the noisy case, the AWLS and one of the three methods - Gram matrix, LS, and RLS- show better performance in the output Signal to Error Ratio (SER) aspect than the Prony based method under the same simulation conditions.
In this paper, a concatenated RS and Turbo code is proposed for OFDM system over burst error channel. The concatenated code used in this study is a RS(255,2D2) code and a rate 1/2 turbo code. The turbo code uses 2 recursive systematic convolutional (RSC) code as the constituent codes and the parity bit are punctured to get the desired code rate. It is shown by simulation that the conventional OFDM system fails when there exists burst noise. The concatenated RS and turbo code obtains at least 5dB gain over the turbo code at the bit error probability of $10^{-3}$.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.7
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pp.49-57
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1994
An efficient approach for the computationtion of the optimum convergence factor is proposed for the LMS algorithm applied to a transversal FIR structure in this study. The approach automatically leads to an optimum step size algorithm at each weight in every iteration that results in a dramatic reduction in terms of convergence time. The algorithm is evaluated in system identification application where two alternative computer simulations are considered for time-invariant and time-varying system cases. The results show that the proposed algorithm needs not appropriate convergence factor and has better performance than AGC(Automatic Gain Control) algorithm and Karni algorithm, which require the convergence factors controlled arbitrarily in computer simulation for time-invariant system and time-varying systems. Also, itis shown that the proposed algorithm has the excellent adaptability campared with NLMS(Normalized LMS) algorithm and RLS (Recursive least Square) algorithm for time-varying circumstances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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