The weighted K-nearest neighbor (WKNN) algorithm is used to reduce positioning accuracy, as it uses a fixed number of neighbors to estimate the position. In this paper, we propose a dynamic threshold location algorithm (DH-KNN) to improve positioning accuracy. The proposed algorithm is designed based on a dynamic threshold to determine the number of neighbors and filter out singular reference points (RPs). We compare its performance with the WKNN and Enhanced K-Nearest Neighbor (EKNN) algorithms in test spaces of networks with dimensions of $20m{\times}20m$, $30m{\times}30m$, $40m{\times}40m$ and $50m{\times}50m$. Simulation results show that the maximum position accuracy of DH-KNN improves by 31.1%, and its maximum position error decreases by 23.5%. The results demonstrate that our proposed method achieves better performance than other well-known algorithms.
Direct tracking problem of moving noncircular sources for multiple arrays is investigated in this study. Here, we propose an improved unscented particle filter (I-UPF) direct tracking method, which combines system proportional symmetry unscented particle filter and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithm. Noncircular sources can extend the dimension of sources matrix, and the direct tracking accuracy is improved. This method uses multiple arrays to receive sources. Firstly, set up a direct tracking model through consecutive time and Doppler information. Subsequently, based on the improved unscented particle filter algorithm, the proposed tracking model is to improve the direct tracking accuracy and reduce computational complexity. Simulation results show that the proposed improved unscented particle filter algorithm for noncircular sources has enhanced tracking accuracy than Markov Chain Monte Carlo unscented particle filter algorithm, Markov Chain Monte Carlo extended Kalman particle filter, and two-step tracking method.
Logic simulation is playing a very important role for design verification as circuits are larger and more complicated. However unknown values in 3 value simulators may generate the X-propagation problem which makes inaccurate output values. In this paper, a new partitioning method and a new simulation algorithm are developed to deal with the X-propagation problem efficiently. The new algorithm can optimize simulation time and accuracy by controlling partition depth. Benchmark results prove the effectiveness of the new simulation algorithm.
방사선 치료시 치료계획과 실제 치료가 정확히 일치하고 있는 지를 확인하기 위해 수행하는 모의치료 영상과 포탈 영상과의 비교, 분석은 방사선 치료의 정확도를 보장하기 위한 중요한 과정이다. 본 연구에서는 이와 같은 모의치료 영상과 포탈 영상의 비교 및 오차의 정량적 분석을 위해 영상정합 방법의 하나인 챔퍼 매칭 알고리즘을 적용한 분석 프로그램을 개발하여 그 정확성과 타당성을 분석하였다. 가상의 포탈 영상을 사용하여 분석 알고리즘의 정확도를 분석한 결과, 이동에서 평균 0.64 mm, 회전에서 평균 0.32 $^{\circ}$, 스케일에서 평균 1.61% 이내의 오차를 보여 그 정확성을 입증하였고, 인체 모사 팬텀을 대상으로 한 실제 포탈 영상에서도 이동에서 평균 1.55 mm, 회전에서 평균 0.80 $^{\circ}$, 스케일에서 1.72% 이내의 오차를 보여, 본 연구에서 개발한 분석 프로그램의 타당성을 검증하였다. 본 연구를 통해 모의치료 영상과 포탈 영상의 비교, 분석에 있어 챔퍼 매칭 알고리즘을 적용할 수 있음을 확인하였으며, 개발한 분석 프로그램은 필름을 기반으로 한 모의치료 영상과 포탈 영상의 비교와 오차의 정량적 분석에 효율적으로 사용 될 수 있을 것으로 사료된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권10호
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pp.4971-4987
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2019
Node localization is the basic task of underwater wireless sensor networks (UWSNs). Most of the existing underwater localization methods rely on ranging accuracy. Due to the special environment conditions in the ocean, beacon nodes are difficult to deploy accurately. The narrow bandwidth and high delay of the underwater acoustic communication channel lead to large errors. In order to reduce the ranging error and improve the positioning accuracy, we propose a localization algorithm based on ranging correction and inertial coordination. The algorithm can be divided into two parts, Range Correction based Localization algorithm (RCL) and Inertial Coordination based Localization algorithm (ICL). RCL uses the geometric relationship between the node positions to correct the ranging error and obtain the exact node position. However, when the unknown node deviates from the deployment area with the movement of the water flow, it cannot communicate with enough beacon nodes in a certain period of time. In this case, the node uses ICL algorithm to combine position data with motion information of neighbor nodes to update its position. The simulation results show that the proposed algorithm greatly improves the positioning accuracy of unknown nodes compared with the existing localization methods.
High-power electromagnetic transmitter power supplies are an important part of deep geophysical exploration equipment. This is especially true in complex environments, where the ability to produce a highly accurate and stable output and safety through redundancy have become the key issues in the design of high-power electromagnetic transmitter power supplies. To solve these issues, a high-frequency switching power cascade based emission power supply is designed. By combining the circuit averaged model and the equivalent controlled source method, a modular mathematical model is established with the on-state loss and transformer induction loss being taken into account. A triple-loop control including an inner current loop, an outer voltage loop and a load current forward feedback, and a digitalized voltage/current sharing control method are proposed for the realization of the rapid, stable and highly accurate output of the system. By using a new algorithm referred to as GAPSO, which integrates a genetic algorithm and a particle swarm algorithm, the parameters of the controller are tuned. A multi-module cascade helps to achieve system redundancy. A simulation analysis of the open-loop system proves the accuracy of the established system and provides a better reflection of the characteristics of the power supply. A parameter tuning simulation proves the effectiveness of the GAPSO algorithm. A closed-loop simulation of the system and field geological exploration experiments demonstrate the effectiveness of the control method. This ensures both the system's excellent stability and the output's accuracy. It also ensures the accuracy of the established mathematical model as well as its ability to meet the requirements of practical field deep exploration.
FMI를 기반으로 하는 co-simulation의 마스터 알고리즘(MA)에서 시뮬레이션 결과의 정확도를 높이는 방법으로 zero crossing 포인트를 찾기 위한 Bisectional algorithm을 사용할 수 있다. 그러나 이 알고리즘은 많은 Rollback을 야기한다. 따라서 본 논문에서는 제안하는 MA는 Bisection algorithm을 통해 zero crossing 포인트를 검출하면서도 반복되는 구간 그래프를 분석하여 그 값을 Markov chain을 적용하여 다음 구간을 예측하여 이를 step size에 적용한다. 시뮬레이션에서 실제 Rollback이 발생했을 때 그래프 형태별로 변화되는 step size를 배열로 저장하고, 이룰 다음 예측 구간에 적용함으로서 Rollback을 최소화하는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 최대 20% 이상의 시뮬레이션 시간이 감소되는 것을 확인하였다.
The automation of hot rolling process requires the developments of several mathematical models for simulation and quantitative description of the industrial operations involved in order to achieve the continuously increasing productivity, flexibility and quality(dimensional accuracy, mechanical properties and surface properties). The mathematical modeling of hot rolling process has long been recognized to be a desirable approach to investigate rolling operating practice and design of mill requirement. To achieve this objectives, a new teaming method with neural network to improve the accuracy of rolling force prediction in hot rolling mill is developed. Also, Genetic Algorithm(GA) is applied to select the optimal structure of the neural network and compared with that of engineers experience. It is shown from this research that both structure selection methods can lead to similar results.
Transcoding is the key technique to further reduce the bit-rate of a previously compressed video. The performance of the transcoding is evaluated by the two factors, the accuracy on the target bit-rate and the complexity of the implementation. In this paper, were propose a new rate control algorithm which has very accurate bit-rate control performance and much smaller computational complexity. For the accuracy problem, we empirically observe the relationship between the quantization step size and generated bits in requantization process and then find that the relationship can be characterized as the new piece-wise linear model. For the complexity problem, we reduce the role of feedback rate control. The simulation results show that the proposed method gives the better performance in the accuracy with the same picture quality than conventional rat control algorithm.
This paper proposes a new input pattern generator for minimal leakage power in the nanometer CMOS technology considering all the leakage current components (sub-threshold leakage, gate tunneling leakage, band-to-band tunneling leakage). Using the accurate macro-model, a heuristic algorithm is developed to generate a input pattern for the minimum leakage. The algorithm applies to ISCAS85 benchmark circuits, and the results are compared with the results of Hspice. The simulation result shows that our method's accuracy is within a 5% difference of the Hspice simulation results. In addition, the simulation time of our method is far faster than that of the Hspice simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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