This paper proposes a 12-bit SAR A/D(Successive Approximation Register Analog-to-Digital) converter that operates at low power for bio-signal and sensor signal processing. The conventional SAR A/D converter utilized the reduction of the dynamic current, which resulted in reducing total power consumption. In order to solve the limitation of the sampling time due to charging/discharging of the capacitor for reducing dynamic current, the different sampling time on the C-DAC bit switch operation was applied to reduce the dynamic current. In addition, lowering the supply voltage of the digital block to 0.6V led to 70% reduction of the total power consumption of the proposed ADC. The proposed SAR A/D was implemented with CMOS 65nm process 1-poly 6-metal, operates with a supply voltage of 1.2V. The simulation results demonstrate that ENOB, DNL/INL, power consumption and FoM are 10.4 bits, ±0.5LSB./±1.2LSB, 31.2uW and 2.8fJ/step, respectively.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.1
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pp.11-17
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2009
This paper deals with the estimation performance DoA (Direction of Arrival) using the 3D adaptive array antenna in W-CDMA signal. For this, we proposed the 5 types of 3D array antenna, and appied for the MUSIC in order to the estimation of DoA algorithm for that antenna, commonly, then the DoA estimation error was used for the estimation performance. In the mobile communication and radio positioning service, performing the spatial filtering after the DoA estimation in array antenna, the quality of receiving signal can improve by the nulling or minimization of interfering signal which is from the undesired direction and the forming of beam which is from the desired direction. The result of DoA estimation and the DoA estimation error by varying the signal to noise ration and the number of interfering signal and power of each type antenna was calculated by computer simulation. As a result of simulation, the other propose antenna has good performance excluding the stack 3D antenna in DoA estimation and the Curved-B type antenna has more superior performance when increasing the number of interfering signal and power in the DoA estimation error.
Chang, Do-Il;Kong, Hong-Jin;Chernikov, S.V.;Guy, M.-J.;Taylor, J. R.
Journal of the Optical Society of Korea
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v.1
no.2
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pp.110-115
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1997
We report effcient cascaded Raman generation and signal amplification at 1.3.mu.m achieved in a ring resonator constructed solely from fiber components, i.e. fusion WDM couplers. Low-loss single-mode fiber with moderate $GeO_2$ content (18 mole %) is used as an active medium and pumped by a Nd:YAG laser at 1.064.mu.m. In a resonant cascaded geometry, this generates the third Stokes line at 1.24.mu.m, which acts as a pump for signal wavelength around 1.3.mu.m. A DFB laser operating at 1.315.mu.m is used to provide an input signal. An output signal powers up to 20 dBm (100 mW) with a 28 dB Raman gain are attained, where the Nd:YAG pump power is 3.4 W. It is also shown experimentally that it is important to use optical filters to suppress feedback from the resonator, permitting high Raman gain and good signal quality.
Kim, Dong-Sik;Kim, Min-Chul;Lee, Su-Ho;Baik, Seung-Hun;Kwon, Ho-Sang;Jeong, Myung-Deuk
Journal of electromagnetic engineering and science
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v.9
no.3
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pp.118-123
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2009
This paper discusses the design and fabrication of a reference signal generator for a naval radar system, including the vibration environment test. The transmit signals of the S-band radar system are synthesized by the reference signal and the phase noise must lower than - 130 dBc/Hz at a 10 kHz offset frequency. To achieve this specification, the phase noise of the reference signal needs to be less than -165 dBc/Hz at a 10 kHz offset. For achieving very low phase noise performance by the reference signal generator, the phase locked loop technique is applied with a 10 Hz loop bandwidth. Also, this reference signal generator has ${\pm}0.35\;ppb$ short-term stability to minimize instant phase errors and high vibration sensitivity against a ship's shaking, unbalanced rotating of antennas and so on.
Proceedings of the Korea Electromagnetic Engineering Society Conference
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2003.11a
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pp.193-197
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2003
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.
For developing new algorithms or dedicated hardware by using general purpose Digital Signal Processor chip, emulator H/W and simulator S/W are indispensible. But the most of DSP emulators have limitations on H/W flexibility according to their generalized architectures. In this paper, a DSP evaluation system for real time signal processing was developed using TMS 32020. The I/O buffers storing acquisition data of the system were designed to have variable length $(1\sim2048samp1es) &$ sampling frequency $l00\sim8KHz$.
Kim, Yo-Han;Hong, Sang-Guen;Seo, Seung-Hun;Jo, Jung-Hun
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.8
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pp.1213-1221
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2022
In Electronic Warfare, the need to develop a jamming system that protects our location information from enemy radar is constantly increasing. The jamming system normally uses wide-band DRFM(Digital Radio Frequency Memory) that processes the entire bandwidth at once. However, it is difficult to jam if there is a CW(Continuous Wave) interference signal in the band. Recently, instead of wide-band signal processing, a structure using a filter bank that divides the entire band into several sub-bands and processes each sub-band independently has been proposed. Although it is possible to handle interference signal through the filter bank structure, spurious signal occurs when the signal is received at a boundary frequency between sub-bands. Spurious signal makes a output power of jamming signal distributed, resulting in lower JSR(Jamming to Signal Ratio) and less jamming effect. This paper proposes an over-sampled channelized DRFM structure that enables interference response and prevents spurious signal for sub-band boundary frequency input.
High frequency ultrasound imaging typically suffers from low sensitivity due to the small aperture of high frequency transducers and shallow imaging depth due to the frequency-dependent attenuation of ultrasound. These limitations should be overcome to obtain high-frequency, high- resolution ultrasound images. One practical solution to the problems is a high-performance signal receiver capable of detecting a very small signal and amplifying the signal with minimal electronic noise addition. This paper reports a recently developed low-noise, wideband ultrasound receiver for high-frequency, high-resolution ultrasound imaging. The developed receiver has an amplification gain of up to 73 dB and a variable amplification gain range of 48 dB over an operating frequency of 80 MHz. Also, it has an amplification gain flatness of ${\pm}1dB$. Due to these high performances, the developed receiver has a signal-to-noise ratio of at least 8.4 dB and a contrast-to-noise ratio of at least 3.7 dB higher than commercial receivers.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.2
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pp.230-235
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2005
In this paper, we propose an algorithm that improves a tone quality of a noisy audio signal in order to enhance a performance of perceptual filter using intelligent estimation of noise pattern from a band degraded by additive noise. The proposed method doesn't use the estimated noise which is obtained from silent range. Instead new estimated noise according to the power of signal and effect of noise variation is considered for each frame. So the noisy audio signal is enhanced by the method which controls a estimation of noise Pattern effectively in a noise corruption band. To show the performance of the proposed algorithm, various input signals which had a different signal-to-noise ratio(SNR) such as $5\cal{dB},\;10\cal{dB},\;15\cal{dB}\;and\;20\cal{dB}$ were used to test the proposed algorithm. we carry out SSNR and NMR of objective measurement and MOS test of subjective measurement. An approximate improvement of $7.4\cal{dB},\;6.8\cal{dB},\;5.7\cal{dB},\;5.1\cal{dB}$ in SSNR and $15.7\cal{dB},\;15.5\cal{dB},\;15.2\cal{dB},\;14.8\cal{dB}$ in NMR is achieved with the input signals, respectively. And we confirm the enhancement of tone quality in terms of mean opinion score(MOS) test which is result of subjective measurement.
Kim, Ji-Wook;Jang, Jin-Seok;Yang, Min-Seok;Kang, Ji-Heon;Kim, Kun-Woo;Cho, Young-Jae;Lee, Jae-Wook
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.18
no.9
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pp.29-35
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2019
The structure of the machinery industry due to the 4th industrial revolution is changing from precision and durability to intelligent and smart machinery through sensing and interconnection(IoT). There is a growing need for research on prognostics and health management(PHM) that can prevent abnormalities in processing machines and accurately predict and diagnose conditions. PHM is a technology that monitors the condition of a mechanical system, diagnoses signs of failure, and predicts the remaining life of the object. In this study, the vibration generated during machining is measured and a classification algorithm for normal and fault signals is developed. Arbitrary fault signal is collected by changing the conditions of un stable supply cutting oil and fixing jig. The signal processing is performed to apply the measured signal to the learning model. The sampling rate is changed for high speed operation and performed machine learning using raw signal without FFT. The fault classification algorithm for 1D convolution neural network composed of 2 convolution layers is developed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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