The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.30
no.1
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pp.28-37
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2019
In this paper, we propose a real-time system for counting people. The proposed system uses an impulse radio ultra-wideband(IR-UWB) radar to estimate the number of people in a given location. The proposed system uses learning-based classification methods to count people more accurately. In other words, a feature vector database is constructed by exploiting the pattern of reflected signals, which depends on the number of people. Subsequently, a classifier is trained using this database. When a newly received signal data is acquired, the system automatically counts people using the pre-trained classifier. We validated the effectiveness of the proposed algorithm by presenting the results of real-time estimation of the number of people changing from 0 to 10 in an indoor environment.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.16
no.11
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pp.97-103
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2018
In this paper, the estimation method for the power signal harmonics is proposed by using the time-varying optimal finite impulse response (FIR) filter. To estimate the magnitude and phase-angle of the harmonic components, the time-varying optimal FIR filter is designed for the state space representation of the noisy power signal which the magnitude and phase is considered as a stochastic process. Since the time-varying optimal FIR filter used in the proposed method does not use any priori information of the initial condition and has FIR structure, the proposed method could overcome the demerits of Kalman filter based method such as poor estimation and divergence problem. Due to the FIR structure, the proposed method is more robust against to the model uncertainty than the Kalman filter. Moreover, the proposed method gives more general solution than the time-invariant optimal FIR filter based harmonic estimation method. To verify the performance and robustness of the proposed method, the proposed method is compared with time-varying Kalman filter based method through simulation.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.3
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pp.254-260
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2019
Recently, the importance of signal processing has become gradually significant, as the frequency of video media increases in various fields. However, numerous kinds of noise generated in the transmission and reception processes can possibly affect the signal information, and the noise removal is for that reason essential as a preprocessing step. In this paper, we propose an algorithm to remove the mixed noise which is composed of impulse noise and AWGN. This algorithm is used for image restoration by noise judgment for efficient noise removal in a complex noise environment, and the noise is removed by considering spatial characteristics and pixel variations. Simulation results show that unlike existing methods, the algorithm has excellent noise cancellation characteristics by minimizing both noise effects and consequently eliminating the mixed noise; for objective judgment, we compared and analyzed the data using PSNR and profile.
High-frequency bistatic sea surface scattering channels according to sea state were measured at an experimental site of Geoje bay in April 2020, and compared with predictions based on scattering theory. A linear frequency-modulated signal with a center frequency of 128 kHz and a bandwidth of 32 kHz was used for the acoustic measurements. Sea surface wavenumber spectrum was calculated from surface roughness data measured by a wave buoy, and bistatic scattering cross-section of Small Slope Approximation (SSA) based on the wavenumber spectrum was estimated. In addition, scattering from near-surface bubbles using wind speed measured during experiments was considered. Surface scattering channel intensity impulse responses were simulated using the scattering cross-section and the simulation results were compared and analyzed with the field data.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.21
no.3
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pp.113-120
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2020
With the recent development of communication equipment, the demand for communication equipment is gradually increasing. Accordingly, various signal processing has been studied. In the case of an image, noise removal is an indispensable step because noise propagation problems may occur if noise is not removed in the pre-processing process. Salt and Pepper noise is a typical impulse noise with two extremes. Various studies have been conducted to remove such noise, and there are CWMF, MF and MMF. However, the existing methods are somewhat insufficient in the high-density noise region. Therefore, in this study, we have proposed an algorithm that filters the size of the mask according to the number of noises inside the 7×7 mask and filters it with a modified switching filter using the histogram distribution of the image. In the case of the proposed algorithm, noise can be effectively removed in a high-density noise region. For objective judgment, PSNR was used to compare and analyze with existing algorithms.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.11
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pp.1431-1436
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2020
In modern society, various video devices such as CCTV and black boxes are used for convenience. However, noise is frequently generated in the process of transmitting and receiving video images and video signals photographed at night. If such noise is not eliminated, the problem that the image is difficult to identify is generated. Accordingly, noise elimination of images in the image information is an indispensable step. Salt and Pepper noises are typical impulse noises among image noises. Previous research has been carried out as a method for eliminating noise, and CWMF, MMF and A-TMF are typical methods. In common, such a filter exhibits excellent performance in a low-density noise area, but a disadvantage is that noise elimination performance in a high-density noise area is somewhat insufficient. Accordingly, the proposed algorithm uses the inflection point of the histogram graph to separate areas and remove singular points, and proposes a weighting filter utilizing histogram distribution. PSNR was used for objective judgment.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.10
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pp.1255-1261
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2020
Currently, the spread of mobile devices is gradually increasing. Accordingly, various techniques using images or photos are actively being researched. However, image data generates noise for complex reasons, and the accuracy of image processing increases according to the performance of removing noise. Therefore, noise reduction is one of the essential steps. Salt and pepper noise is a typical impulse noise in the image, and various studies are being conducted to remove the noise. However, existing algorithms have poor noise rejection performance in high frequency areas, and average filters have blurring. Therefore, in this paper, we propose an algorithm that effectively removes salt and pepper noise in the high frequency region as well as the low frequency region using entropy. For objective and accurate judgment of proposed algorithms, MSE and PSNR were used to compare and analyze existing algorithms.
In general, as the amplitude and phase information of the physical layer channel impulse response change rapidly in time and frequency according to the high-speed movement of the vehicles in V2X communication systems, it is difficult to accurately estimate these channels at the receiving end. In order to effectively overcome this problem, midamble-based channel estimation methods in which mid-ambles are periodically inserted into a packet have been recently considered. However, as the number of midambles increases, we suffer from the spectral efficiency loss. To relieve such a loss, in this paper, we propose a new bidirectional averaging channel estimation method that combines the existing data pilot-based channel estimation methods and the mid-ambles. Finally, through the simulation results, we demonstrate that the proposed method outperforms the existing mid-amble method in terms of packet error rate with fewer number of mid-ambles.
The purpose of this study was to investigate the frequency characteristics of forced vibration considering the vehicle progress. And the vibration characteristics in frequency domain that occur, when vehicle passes the bump, were analyzed. The responses such as displacement, velocity and acceleration were obtained through numerical analysis, and FFT processing was performed to analyze the frequency response function(FRF) characteristics. In particular, the location of vehicle eigenmodes and external excitation modes was clearly shown and analyzed. In the forced vibration model by external force, the behavior of the eigenmode in power spectrum and real and imaginary parts were also analyzed. The mode characteristics were also analyzed in each FRF. It was approximated by assuming total excitation force by considering the exciting frequency using impulse and sine wave forces, which can give the amplitude and frequencies. The response characteristics of forced oscillations having different mass, damping and stiffness have been systematically discussed.
This paper presents a new sound source externalization algorithm for increasing spaciousness and presence on earphone or headphone environments. To do this, we used modified head related transfer functions (M-HRTFs) and room impulse responses acquired by an acoustic simulation method. M-HRTFs developed by ETRI have less tone color distortion of original sound sources than traditional HRTFs. The acoustic simulation method is used to obtain more natural reflected sound. To verify the proposed externalization algorithm, we performed a listening test. From the test, the proposed algorithm is effective in externalizing the sound sources especially when they are on the left and right sides.
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