서로 떨어져 설치된 두 개의 음향 센서에 도달하는 신호의 상호 지연 시간을 추정하는 것은 실내 음향과 소나 등에서 목표물 위치 추정 문제나 추적 및 동기화에 이르기까지 다방면에서 쓰이고 있다. 시간 지연을 구하는 방법에서는 두 수신 신호 사이의 상호 상관을 이용한 방법이 대표적이다. 그러나 이 방법은 수신 음향 센서에 잡음이 부과 되는 것에 충분한 고려가 없었다. 본 논문은 수신 음향 센서에 모두 잡음이 부과된 경우를 고려한 새로운 시간 지연 추정 방법을 제안한다. 기존의 일반 상호 상관법과 적응 고유치 분석법과 비교를 통해서 새로 제안한 알고리즘이 유색 신호에 부가된 가우시안 잡음환경에서 우수성이 있음을 확인한다.
In this paper, we address a new time delay estimation method using third-order statistics and subband adaptive filtering to improve the accuracy of target detection for acoustic backscattered signals in a noise interference environment. Each reference and primary signals are decorrelated using the multiresolution analysis framework through a M-band discrete wavelet transform(M-DWT). Then noise effect can be reduced. Here, time delays are estimated iteratively in each subband using two different adaptation mechanisms that minimize the mean squared error (MSE) between the references and primary signal. More specifically, third-order cumulants and projection cross-correlation(PCC) criterion are utilized to achieve an effective SNR improvement for the time delay estimation.
본 논문에서는 지연시간을 갖는 비선형 시스템의 효율적 제어를 위해 퍼지-신경망에 기반한 지연시간 보상기를 제안하였다. 제안된 제어시스템은 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)라고 불리는 두개의 퍼지-신경망으로 구성되며 이중 하나는 직-병렬 방식으로 동작하고 다른 하나는 병렬 방식으로 동작한다. 직-병렬 방식으로 동작하는 퍼지-신경망은 지연시간을 갖는 비선형 시스템의 응답을 추종하는 특성을 갖으며 병렬 방식으로 동작하는 퍼지-신경망은 지연시간을 보상하기 위한 시스템 출력을 예측하는 기능을 수행한다. 따라서 본 연구에서 제안된 시스템은 전형적인 Smith 예측기의 비선형 시스템에의 적용을 위한 확장이라고 생각할 수 있다. 본 논문에서는 제안된 지연시간 보상기의 상세한 설계과정을 보였으며 또한 제안된 제어기 설계 기법의 유용성 화인을 위해 비선형 수치데이터에 대한 컴퓨터 모의실험을 수행하였다.
The controller with robustness described in this paper is designed for processes with variable time-delays. This adaptive mechanism includes servo and stabilizing compensators. In the proposed multivariable controller. knowledge of the system time-delay is not required.
Real-time hybrid simulation (RTHS) was applied to investigate the train-bridge interaction of a high-speed railway system, where the railway bridge was selected as the numerical substructure, and the train was physically tested. The interaction between the two substructures was reproduced by a servo-hydraulic shaking table. To accurately reproduce the high-frequency interaction responses ranging from 10-25Hz using the hydraulic shaking table with an inherent delay of 6-50ms, an adaptive time series (ATS) compensation algorithm combined with the linear quadratic Gaussian (LQG) was proposed and implemented in the RTHS. Testing cases considering different train speeds, track irregularities, bridge girder cross-sections, and track settlements featuring a wide range of frequency contents were conducted. The performance of the proposed ATS+LQG delay compensation method was compared to the ATS method and RTHS without any compensation in terms of residual time delays and root mean square errors between commands and responses. The effectiveness of the ATS+LQG method to compensate time delay in RTHS with high-frequency responses was demonstrated and the proposed ATS+LQG method outperformed the ATS method in yielding more accurate responses with less residual time delays.
The identification of delays and delay compensation are critical problems in real-time hybrid simulations (RTHS). Conventional delay compensation methods are mostly based on the assumption of a constant delay. However, the system delay may vary during tests owing to the nonlinearity of the loading system and/or the behavioral variations of the specimen. To address this issue, this study presents an adaptive delay compensation method based on a discrete model of the loading system. In particular, the parameters of this discrete model are identified and updated online with the least-squares method to represent a servo hydraulic loading system. Furthermore, based on this model, the system delays are compensated for by generating system commands using the desired displacements, achieved displacements, and previous displacement commands. This method is more general than the existing compensation methods because it can predict commands based on multiple displacement categories. Moreover, this method is straightforward and suitable for implementation on digital signal processing boards because it relies solely on the displacements rather than on velocity and/or acceleration data. The virtual and real RTHS results show that the studied method exhibits satisfactory estimation smoothness and compensation accuracy. Furthermore, considering the measurement noise, the low-order parameter models of this method are more favorable than that the high-order parameter models.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제14권2호
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pp.79-81
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2014
In B-scan data measured by a pulse-type monostatic borehole radar, target signatures are seriously obscured by two clutters that differ in orientation and intensity. The primary clutter appears as a nearly constant time delay, which is caused by internal ringing between antenna and transceiver in the radar system. The secondary clutter occurs as an oblique time delay due to the guided borehole wave along the logging cable of the radar antenna. This issue led us to perform adaptive filtering processing for orientation-based clutter removal. This letter describes adaptive filtering processing consisting of a combination of edge detection, data rotation, and eigenimage filtering. We show that the hyperbolic signatures of a dormant air-filled tunnel target can be more distinctly enhanced by applying the proposed approach to the B-scan data, which are measured in a well-suited test site for underground tunnel detection.
This paper is concerned with a deadbeat current control implementation of shunt-type three-phase active power filter (APF). Although the one-dimensional deadbeat control method can attain time-optimal response of APF compensating current, one sampling period is actually required fur its settling time. This delay is a serious drawback for this control technique. To cancel such a delay and one more delay caused by DSP execution time, the desired APF compensating current has to be predicted two sampling periods ahead. Therefore an adaptive predictor is adopted for the purpose of both predicting the control error of two sampling periods ahead and bringing the robustness to the deadbeat current control system. By adding the adaptive predictor output as an adjustment term to the reference value of half a source voltage period before, settling time is made short in a transient state. On the other hand, in a steady state, THD (total harmonic distortion) of the utility grid side AC source current can be reduced as much as possible, compared to the case that ideal identification of controlled system could be made.
A new algorithm based on the concept of prediction error minimization is suggested to estimate the time varying delay in discrete processes. In spite of the existence of the stochastic noise, this algorithm can estimate time varying delay accurately. Computation time of this algorithm is far less than that of the previous extended parameter methods. With the use of this algorithm, generalized minimum variance control shows good control behavior in simulations.
본 논문에서는 모바일 스마트 기기들 간에 스트리밍 중인 미디어의 재생 위치를 동기화하기 위해서 재생 중인 미디어의 비트전송률에 따른 적응적인 지연시간을 적용하는 동기화 재생 기법을 제안한다. 이 기법은 미디어의 재생정보와 비트전송률에 따라 계산된 동기 지연시간을 클라이언트 기기들에게 전달하는 서버 측 동기화 알고리즘과 서버 기기로부터 전달받은 제어 정보를 이용하여 정밀한 재생 동기를 유지하는 클라이언트 측 동기화 알고리즘으로 구성된다. 동기화 재생 알고리즘은 네트워크 연결시간, 동기화 제어패킷 전송시간, 스트리밍 데이터 전송시간, 동기화 처리시간의 네 가지 지연시간을 반영한다. 본 논문에서는 제안된 동기화 재생 알고리즘을 적용한 Android 애플리케이션을 구현하고, 동기화 처리시간과 기기별 동기화 성능 및 그룹 동기화 성능을 평가한다. 성능 실험결과로 서버 기기와 클라이언트 기기들 간의 그룹 동기 재생위치 차이는 평균 39ms 미만으로 높은 정밀도의 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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