An approach to 3D visualization of multiple sound sources has been developed with the application of a moving array technique. Frequency-domain beamforming algorithm is used to generate a beam power map and the sound source is modeled as a point source. When a conventional delay and sum beamformer is used, it is considered that 2D distribution of sensors leads to have deficiency in spatial resolution along a measurement distance. The goal of moving an array in this study is to form 3D array aperture surrounding multiple sound sources so that the improved spatial resolution in a virtual space can be expected. Numerical simulation was made to examine source localization capabilities of various shapes of array. The 3D beam power maps of hemispherical and spherical distribution are found to have very sharp resolution. For experiments, two sound sources were placed in the middle of defined virtual space and arc-shaped line array was rotated around the sources. It is observed that spherical array show the most accurate determination of multiple sources' positions.
An approach to 3D visualization of multiple sound sources has been developed with the application of a moving array technique. Frequency domain beamforming algorithm is used to generate a beam power map and the sound source is modeled as a point source. When a conventional delay and sum beamformer is used, it is considered that 2D distribution of sensors leads to have deficiency in spatial resolution along a measurement distance. The goal of moving an array in this study is to form 3D array aperture surrounding multiple sound sources so that the improved spatial resolution in a virtual space can be expected. Numerical simulation was made to examine source localization capabilities of various shapes of array. The 3D beam power maps of hemispherical and spherical distribution are found to have very sharp resolution. For experiments, several sound sources were placed in the middle of defined virtual space and arc-shaped line array was rotated around the sources. It is observed that spherical array shows the most accurate determination of multiple sources' positions.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권1호
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pp.69-75
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2000
The aim of the work described in this paper is to develop a complex underground acoustic system which detects and localizes the origin of an underground hammering sound using an array of hydrophones located about 100m underground. Three different methods for the sound localization will be presented, a time-delay method, a power-attenuation method and a hybrid method. In the time-delay method, the cross correlation of the signals received from the array of sensors is used to calculate the time delays between those signals. In the power-attenuation method, the powers of the received signals provide a measure of the distances of the source from the sensors. In the hybrid method, both informations of time-delays and power-ratios are coupled together to produce better performance of position estimation. A new acoustic imaging technique has been developed for improving the hybrid method. This new acoustic imaging method shows the multi-dimensional distribution of the normalized cost function, so as to indicate the trend of the minimizing direction toward the source location. For each method the sound localization is carried out in three dimensions underground. The distance between the true and estimated origins of the source is 28m for a search area of radius 250m.
Autonomous guided robot navigation which consists of following unknown paths and avoiding unknown obstacles has been a fundamental technique for unmanned robots in outdoor environments. The unknown path following requires techniques such as path recognition, path planning, and robot pose estimation. In this paper, we propose a novel sensor fusion system for autonomous guided robot navigation in outdoor environments. The proposed system consists of three monocular cameras and an array of nine infrared range sensors. The two cameras equipped on the robot's right and left sides are used to recognize unknown paths and estimate relative robot pose on these paths through bayesian sensor fusion method, and the other camera equipped at the front of the robot is used to recognize abrupt curves and unknown obstacles. The infrared range sensor array is used to improve the robustness of obstacle avoidance. The forward camera and the infrared range sensor array are fused through rule-based method for obstacle avoidance. Experiments in outdoor environments show the mobile robot with the proposed sensor fusion system performed successfully real-time autonomous guided navigation.
광섬유 격자를 이용한 센서 네트워크를 이용하여 준분배형 전력설비 안전진단 시스템을 구성하였다. FBG를 이용한 센서는 한 개의 라인에 복수의 센서가 설치가능하며, 전자기 노이즈에 영향을 받지 않는 특성을 가진다. 광섬유 격자에서 반사되는 파장의 신호를 분석하기 위하여 InGaAs PD 어레이와 홀로그램 회절격자를 이용하여 구조가 간단하면서도 고속의 파장복조가 가능하도록 하였다. 제안한 시스템의 정확도를 개선하기 위해 가우시안 라인피팅을 적용하였고, 높은 파장 정밀도(4[pm])와 동작 안정성을 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 안테나 배열 간격이 등간격 선형배열(uniform linear array)이 아닌 비등간격 선형배열인 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) 레이다의 직교신호 분리에 대하여 논의한다. 다중의 전파탐지기를 이용하여 얻은 신호를 기반으로 전파탐지기 배치를 통하여 새로운 rotational invariance 구조를 부여하여 ESPRIT 알고리즘을 이용할 수 있게 한다. 이를 통하여 수신신호로부터 직접 MIMO 레이다의 직교신호를 간단한 연산으로 암맹적으로 분리하는 방법을 제시한다. 추정된 직교신호를 이용하여 차후 MIMO 레이다의 무력화 혹은 기만에 활용할 수 있도록 한다.
We have designed a portable electronic nose(e-nose) system using an array of commercial gas sensors for recognition and analyzing the various odours. In this paper, we have implemented a portable e-nose system using an array gas sensors and personal digital assistants(PDA) for recognizing and analyzing volatile organic compounds(VOCs) in the field. Field screening for pollutants has been a target of instrumental development for number of year. A portable e-nose system can be substantial benefit to rapidly localize the spacial extent of a pollution or to find pollutants source. And, by using PDA, E-nose have a better function such as the easy user-interface and data transfer by internet from on- site to remote computer. We adapted the Levenberg-Marquardt algorithm based on the back-propagation and proposed the method that could be predicted concentration levels of VOCs gases after classification by separating neural network into two parts.
We present an easy method of preparing two-dimensional (2D) periodic hollow tin oxide ($SnO_2$) hemisphere array gas sensors using polystyrene (PS) spheres as a template. The structures were fabricated by the sputter deposition of thin tin (Sn) metal over an array of PS spheres on a planar substrate followed by calcination at an elevated temperature to oxidize Sn to $SnO_2$ while removing the PS template cores. The $SnO_2$ hemisphere array structures were examined by scanning electron microscopy and X-ray diffraction. The structures were calcined at various temperatures and their sensing properties were examined with varying operation temperatures and concentrations of nitric oxide (NO) gas. Their gas-sensing properties were investigated by measuring the electrical resistances in air and the target gases. The measurements were conducted at different NO concentrations and substrate temperatures. A minimum detection limit of 30 ppb, showing a sensitivity of S = 1.6, was observed for NO gas at an operation temperature of $150^{\circ}C$ for a sample having an Sn metal layer thickness corresponding to 30 sec sputtering time and calcined at $600^{\circ}C$ for 2 hr in air. We proved that high porosity in a hollow $SnO_2$ hemisphere structure allows easy diffusion of the target gas molecules. The results confirm that a 2D hollow $SnO_2$ hemisphere array structure of micronmeter sizes can be a good structural morphology for high sensitivity gas sensors.
폭발성 가스의 종류 및 그 양을 검지하기 위한 10개의 개별 센서가 한 기판위에 집적된 센서어레이를 개발했다. 이 센서어레이는 각종 가스에 대해 다양한 감도 패턴을 가지며, $SnO_2$를 모물질로 하는 10개의 산화물 반도체 가스센서로 구성하였다. 나노사이즈이며 큰 비표면적을 가진 모물질에 서로 다른 첨가물을 첨가하여 감지물질를 제작함으로써 저농도에 대한 감도 및 재현성을 높였고, 센서어레이 전반에서 균일한 온도 분포가 되도록 설계하였다. $400^{\circ}C$에서 동작하는 센서어레이로부터 얻은 감도를 이용하여 주성분 분석 기법을 통해 폭발 하한값의 범위에서 부탄, 프로판 그리고 메탄 등과 같은 폭발성 가스의 종류 및 양을 신뢰성 있게 식별할 수 있었다.
An algorithm is presented for estimating the 3-D location (i.e., azimuth angle, elevation angle, and range) of multiple sources with a uniform circular array (UCA) consisting of an even number of sensors. Recently the rank reduction (RARE) algorithm for partly-calibrated sensor arrays was developed. This algorithm is applicable to sensor arrays consisting of several identically oriented and calibrated linear subarrays. Assuming that a UCA consists of M sensors, it can be divided into M/2 identical linear subarrays composed of two facing sensors. Based on the structure of the subarrays, the steering vectors are decomposed into two parts: range-independent 2-D direction-of-arrival (DOA) parameters, and range-relevant 3-D location parameters. Using this property we can estimate range-independent 2-D DOAs by using the RARE algorithm. Once the 2-D DOAs are available, range estimation can be obtained for each source by defining the 1-D MUSIC spectrum. Despite its low computational complexity, the proposed algorithm can provide an estimation performance almost comparable to that of the 3-D MUSIC benchmark estimator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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