In this paper, we have analyzed the effect of SNR estimation error on the BER performance of MMSE-DFE in high-speed binary CDMA system. Since MMSE equalization algorithm requires the SNR value of input signal, it should be estimated using CAZAC sequence in preamble. However, when AWGN and ISI exist simultaneously, it is impossible to estimate the exact SNR value of input signal and thereby equalizer's performance may be deteriorated. The simulation results can be used as a guideline for selection of SNR estimation algorithm for MMSE-DFE design.
In this paper, we propose an alternative carrier phase independent timing recovery method for VSB receivers. The Gardner algorithm may not estimate a timing offset in VSB systems when the residual carrier phase offset is contained in the signal. We use the conjugate multiplication of received signals for cancelling out the carrier phase offset. Then Gardner algorithm is employed for extracting the spectral line. The proposed method generates a consistent timing error even in the presence of the carrier phase offset.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.6C
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pp.453-461
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2012
This paper proposes an improved phase estimation method for AM(Amplitude Modulation) range measurement system. The previous phase estimation method induces errors by Doppler shift of a moving target. The proposed method compensates phase estimation error through the ADC(Adaptive Doppler Correction) to take the Doppler shift, thus can improve distance measurement accuracy. When compared with the previous method through simulation results, the Doppler shift compensation and accuracy are improved by 94.7% and 50%, respectively. Target distance error in an acoustic tank is estimated to be 7.7cm, which confirms that the proposed method can be used to estimate the distance in the marine environment.
Lee Jung-Chul;Lee Hong-Gyun;Chung Dong-Hwa;Cha Young-Doo
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.10
no.2
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pp.155-161
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2005
This paper presents time a constant estimation of induction motor using MRAS(model reference adaptive system) fuzzy control. The rotor time constant is enabled from the estimation of rotor flux, which has two methods. One is to estimate it based on the stator current and the other is to integrate motor terminal voltage. If the parameters are correct, these two methods must yield the same results. But, for the case where the rotor time constant is over or under estimated, the two rotor nut estimation have different angles. Furthermore their angular positions are related to the polarity of rotor time constant estimation error. Based on these observation, this paper develops a rotor time constant update algorithm using fuzzy control. This paper shows the theoretical analysis as well as the simulation results to verify the effectiveness of the new method.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.10
no.4
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pp.507-512
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2015
In the wireless localization systems using range measurements, iteration method-based approximated solutions have been used. Also, linear closed-form solutions have been investigated in the light of local minimum problem and computational load. However, each closed-form solution has individual error factors that cause usage limit of the solutions. In this paper, a fusion method integrating two representative closed-form solutions is presented. The presented method cancels the error factors of each solution out. Weights for integrating the standalone solutions are determined using the error factors-based fuzzy method. The performance of the proposed method is verified using some simulation results.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.46
no.2
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pp.28-35
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2009
Positioning technology which a part technology of Mobile Robot is an essential technology to locate the position of Robot and navigate to wanted position. The Robot that based on wheel drive uses Odometry position. technology. But when using Odometry positioning technology, it's hard to find out constant error value because a slip phenomenon occurs as the Robot runs. In this paper, we present the way to minimize positioning error by using Odometry and Inertial sensor. Also, the way to reduce error with Inertial sensor on SLAM using image will be shown, too.
Kang, Na Rae;Joo, Hong Jun;Lee, Myung Jin;Kim, Hung Soo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.2-2
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2017
수문분석이 있어 정확한 강우량 추정 및 강우 자료의 품질은 매우 중요한 요소이다. 유출분석의 기본 입력 자료인 만큼 홍수유출 결과에도 큰 영향을 미치게 되는데, 현재 하나의 확정적인 값으로 제공되는 레이더 강우 자료는 추정과정에서 많은 오차 및 불확실성을 포함하고 있다. 강우 자료의 불확실성은 기상현상의 예측능력 한계로 인한 것으로 관측지점에서의 발생 가능한 다양한 강우시나리오의 범위를 나타낸다. 본 연구에서는 임의의 값을 추정하는데 있어 하나의 값이 아닌 가능한 값들의 범위를 정의하거나 확률분포를 표현할 수 있는 확률론적인 방법을 이용하여 레이더 강우 앙상블을 생성하고자 하였다. 2012년 남강댐 유역에 발생한 태풍 '산바', '볼라벤'을 대상으로 자료간 오차 공분산을 고려하 2012년 남강댐 유역에 발생한 태풍 '산바', '볼라벤'을 대상으로 자료간 오차 공분산을 고려하여 강우 앙상블을 생성하였으며, 레이더 강우에 내포된 불확실성 정도를 정량적으로 제시하였다. 생성된 강우 앙상블은 레이더 강우의 전체적인 편의보정뿐만 아니라 지상강우의 패턴을 잘 모의하고 있는 것으로 나타났으며, 레이더에 의해 추정한 강우의 불확실성을 잘 표현하고 있는 것으로 확인되었다. 강우 앙상블 생성 방법은 발생 가능한 다양한 강우 시나리오를 제공할 수 있으며 홍수예경보와 같은 의사 결정에 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37B
no.10
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pp.889-900
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2012
In wireless sensor networks, the positioning scheme using received signal strength (RSS) has been widely considered. Appropriate estimation of path-loss exponent (PLE) between a sensor node and an anchor node plays a key role in reducing position error in this RSS-based positioning scheme. In the conventional researches, a sensor node directly uses the PLEs measured by its nearest anchor node to calculate its position. However, the actual PLE between a sensor node and the anchor node can be different from the PLE measured by its nearest anchor node. Thus, if a sensor node directly uses the PLEs measured by its nearest anchor node, the estimated position is different from the actual position of the sensor node with a high probability. In this paper, we describe the method how a sensor node estimates PLEs from the anchor nodes of interest by itself and calculates its position based on these self-estimated PLEs. Especially, our proposal suggests the mechanism to iteratively calculate the PLEs depending on the estimated distances between a sensor node and anchor nodes. Based on the recalculated PLEs, the sensor node reproduces its position. Through simulations, we show that our proposed positioning scheme outperforms the traditional scheme in terms of position error.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.4
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pp.361-368
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2015
This paper reports an unscented Kalman filter approach for localization of a mobile robot in an indoor environment. The method proposes a new model of measurement uncertainty which adjusts the error covariance according to the measured distance. The method also uses non-zero off diagonal values in error covariance matrices of motion uncertainty and measurement uncertainty. The method is tested through experiments in an indoor environment of 100*40 m working space using a differential drive robot which uses Laser range finder as an exteroceptive sensor. The results compare the localization performance of the proposed method with the conventional method which doesn't use adaptive measurement uncertainty model. Also, the experiment verifies the improvement due to non-zero off diagonal elements in covariance matrices. This paper contributes to implementing and evaluating a practical UKF approach for mobile robot localization.
Direct parameter estimation method is verified with various models based on Neyman-Scott rectangular pulse model (NSRPM). Also, newly modified NSRPM (NMSRPM) that uses normal distribution is developed. Precipitation data observed by Korea Meteorological Administration (KMA) for 47 years is applied for parameter estimation. For model performance verification, we used statistics, wet ratio and precipitation accumulate distribution of precipitation generated. The comparison of statistics indicates that absolute relative error (ARE)s of the results from NSRPM and modified NSRPM (MNSRPM) are increasing on July, August, and September and ARE of NMNSRPM shows 10.11% that is the smallest ARE among the three models. NMNSRPM simulates the characteristics of precipitation statistics well. By comparing the wet ratio, MNSRPM shows the smallest ARE that is 16.35% and by using the graphical analysis, we found that these three models underestimate the wet ratio. The three models show about 2% of ARE of precipitation accumulate probability. Those results show that the three models simulate precipitation accumulate probability well. As the results, it is found that the parameters of NSRPM, MNSRPM and NMNSRPM are able to be estimated by the direct parameter estimation method. From the results listed above, we concluded that the direct parameter estimation is able to be applied to various models based on NSRPM. NMNSRPM shows good performance compared with developed model-NSRPM and MNSRPM and the models based on NSRPM can be developed by the direct parameter estimation method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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