이 논문에서는 비이상적인 안테나 배열을 보상하는 방법과 안테나 배열을 이용하여 계산량 관점에서 효율적으로 도래각을 추정하는 방법을 제시하였다. 도래각을 추정하기 위해서는 안테나 배열을 주로 이용한다. 배열을 이루는 각 안테나 소자에 수신되는 신호의 위상차를 이용하여 도래각을 추정한다. 그러나 실제 안테나 배열의 경우 각 안테나 사이의 상호결합 때문에 각 안테나로부터 방사되는 전파의 빔 패턴이 변형되고 이로 인해 도래각 추정 성능이 저하된다. 제안 방식에서는 먼저 상호결합의 영향을 동일하게 받는 안테나 배열의 일부분인 부분배열을 이용하여 도래각을 추정한다. 도래각을 추정하기 위해서는 계산량 관점에서 효율적인 ESPRIT(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques)알고리듬을 적용한다. 그 다음 추정한 도래각을 바탕으로 상호결합을 보상하고 부분배열의 크기를 본래의 배열 크기로 확장시킨다. 모의실험 결과 제안한 방법은 재밍대잡음비가 비교적 작을 때에도 우수한 성능을 나타내었다.
In this paper, a carrier frequency offset (CFO) estimator is proposed for the interleaved OFDMA uplink systems. It is based on the estimation of signal parameters via rotational invariance technique (ESPRIT). Compared with the Cao's estimator, the proposed estimator has low computational complexity. Simulation results demonstrate that the proposed estimator performs better than Cao's estimator at the relatively low SNR region. Hence, the proposed estimator is more applicable to the practical environments than the Cao’s estimator.
This paper proposes a new diagnosis algorithm to detect broken rotor bars (BRBs) faults in induction motors. The proposed algorithm is composed of a frequency signal dimension order (FSDO) estimator and a fault decision module. The FSDO estimator finds a number of fault-related frequencies in the stator current signature. In the fault decision module, the fault diagnostic index from the FSDO estimator is used depending on the load conditions of the induction motors. Experimental results obtained in a 75 kW three-phase squirrel-cage induction motor show that the proposed diagnosis algorithm is capable of detecting BRB faults with an accuracy that is superior to a zoom multiple signal classification (ZMUSIC) and a zoom estimation of signal parameters via rotational invariance techniques (ZESPRIT).
In this article, we investigated plane figures introduced in elementary school mathematics in the perspective of traditional classification, and also analyzed plane figures focused on the invariance of plane figures out of traditional classification. In the view of traditional classification, how to treat trapezoids was a key argument. In the current mathematics curriculum of the elementary school mathematics, the concept of sliding, flipping, and turning are introduced as part of development activities of spatial sense, but it is rare to apply them directly to figures. For example, how are squares and rectangles different in terms of symmetry? One of the main purposes of geometry learning is the classification of figures. Thus, the activity of classifying plane figures from a symmetrical point of view has sufficiently educational significance from Klein's point of view.
차량용 레이더 시스템에 대한 수요가 증가함에 따라서, 상호 간섭 문제는 차량 안전을 보장하기 위해 해결해야 할 결정적인 이슈가 되었다. Frequency modulated continuous wave(FMCW) 레이더의 상호 간섭은 잡음 전력 증가의 형태로 나타나며, 이는 간섭체로 인한 타겟 검출의 실패로 이어진다. 기존의 FMCW 레이더의 주파수 추정을 위하여 사용되는 fast Fourier transform (FFT) 기법은 차량용 레이더 간섭 환경에서는 취약하다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 본 연구에서는 간섭환경에서 사용하기 위한 고해상도 주파수 추정 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능을 입증하기 위하여, 77GHz 전방 감시용FMCW 레이더 시스템을 도입하였다. 제안된 기법은 간섭환경에서도 정확하게 주파수를 추정할 수 있는 multiple signal classification, estimation of signal parameters via rotational invariance techniques과 같은 고해상도 알고리즘을 이용한다. 실험결과로부터 제안된 알고리즘이 기존의 FFT 알고리즘에 비해 신호 대 간섭비 측면에서 14 dB 이상의 마진을 가짐을 확인하였다.
5G 통신은 높은 주파수 대역을 사용하는 밀리미터파 통신이다. 높은 주파수 특성으로 인해 전파의 직진성이 강해지므로, 넓은 범위를 서비스하기 위해서는 다수의 기지국을 기반으로 한 빔형성(beamforming) 기술이 요구된다. 빔형성 기술을 적용하기 위해서는 안테나에 입사되는 신호의 도래각(Angle-of-Arrival : AOA) 정보가 필요한데, 일반적으로 도래각은 고분해능 알고리즘인 MUSIC(: Multiple Signal Classification)이나 ESPRIT(: Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique)을 사용하여 추정된다. 빔형성 기술을 적용하기 위해 다양한 안테나 형태가 사용될 수 있지만, 일반적으로 단일 형상(사각, 원형, 육각)의 안테나 배열이 주로 사용되어 왔다. 본 논문에서는 다양한 주파수에 적합한, 기존의 단일 형상 배열 안테나가 아닌, 사각과 원형 배열이 혼합된 형상의 배열 안테나를 기반으로 한 송/수신 빔형성 시스템을 소개하고 성능을 평가한다. 제안된 혼합 형상 배열 안테나 기반의 빔형성 시스템에 대한 성능평가를 위해 다양한 시나리오를 바탕으로 컴퓨터 시뮬레이션을 실시한다.
The conventional machine vision system which has uniform rectangular grid requires tremendous amount of computation for processing and analysing an image especially in 2-D image transfermations such as scaling, rotation and 3-D reconvery problem typical in robot application environment. In this study, the imaging system with nonuiformly distributed image sensors simulating human visual system, referred to as Ploar Exponential Grid(PEG), is compared with the existing conventional uniform rectangular grid system in terms of image resolution and computational complexity. By mimicking the geometric structure of the PEG sensor cell, we obtained PEG-like images using computer simulation. With the images obtained from the simulation, image resolution of the two systems are compared and some basic image processing tasks such as image scaling and rotation are implemented based on the PEG sensor system to examine its performance. Furthermore Fourier transform of PEG image is described and implemented in image analysis point of view. Also, the range and heading-angle measurement errors usually encountered in 3-D coordinates recovery with stereo camera system are claculated based on the PEG sensor system and compared with those obtained from the uniform rectangular grid system. In fact, the PEC imaging system not only reduces the computational requirements but also has scale and rotational invariance property in Fourier spectrum. Hence the PEG system has more suitable image coordinate system for image scaling, rotation, and image recognition problem. The range and heading-angle measurement errors with PEG system are less than those of uniform rectangular rectangular grid system in practical measurement range.
Radar target identification can be achieved by using various radar signatures, such as one-dimensional(1-D) range profile, 2-D radar images, and 1-D or 2-D scattering centers on a target. In this letter, five 1-D scattering center extraction methods are discussed - TLS(Total Least Square)-Prony, Fast Root-MUSIC (Multiple Signal Classification), Matrix-Pencil, GEESE(GEneralized Eigenvalues utilizing Signal-subspace Eigenvalues), TLS-ESPRIT(Total Least Squares - Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique), These methods are compared in the context of estimation accuracy as well as a computational efficiency using a noisy data. Finally these methods are applied to the target classification experiment with the measured data in the POSTECH compact range facility.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권11호
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pp.5436-5458
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2017
Automatic Video Surveillance System (AVSS) has become important to computer vision researchers as crime has increased in the twenty-first century. As a new branch of AVSS, baggage detection has a wide area of security applications. Some of them are, detecting baggage in baggage restricted super shop, detecting unclaimed baggage in public space etc. However, in this paper, a detection & classification framework of baggage is proposed. Initially, background subtraction is performed instead of sliding window approach to speed up the system and HSI model is used to deal with different illumination conditions. Then, a model is introduced to overcome shadow effect. Then, occlusion of objects is detected using proposed mirroring algorithm to track individual objects. Extraction of rotational signal descriptor (SP-RSD-HOG) with support plane from Region of Interest (ROI) add rotation invariance nature in HOG. Finally, dynamic human body parameter setting approach enables the system to detect & classify single or multiple pieces of carried baggage even if some portions of human are absent. In baggage detection, a strong classifier is generated by boosting similarity measure based multi layer Support Vector Machine (SVM)s into HOG based SVM. This boosting technique has been used to deal with various texture patterns of baggage. Experimental results have discovered the system satisfactorily accurate and faster comparative to other alternatives.
본 논문에서는 안테나 배열 간격이 등간격 선형배열(uniform linear array)이 아닌 비등간격 선형배열인 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) 레이다의 직교신호 분리에 대하여 논의한다. 다중의 전파탐지기를 이용하여 얻은 신호를 기반으로 전파탐지기 배치를 통하여 새로운 rotational invariance 구조를 부여하여 ESPRIT 알고리즘을 이용할 수 있게 한다. 이를 통하여 수신신호로부터 직접 MIMO 레이다의 직교신호를 간단한 연산으로 암맹적으로 분리하는 방법을 제시한다. 추정된 직교신호를 이용하여 차후 MIMO 레이다의 무력화 혹은 기만에 활용할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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