In this paper, a fast pseudo-noise (PN) code acquisition with novel adaptive architecture is presented in direct-sequence spread- spectrum (DS-SS) systems. Since an existing acquisition system has a fixed correlation tap size and threshold value, this system cannot adapt to various mobile communication environments and results in a low detection probability or a high false alarm rate and long acquisition time. Therefore, if a correlation tap size and a threshold value can be controlled adaptively according to received signals, problems of ail existing system will be solved. The system parameter varies adaptively by using constant false alarm rate (CFAR) algorithm well known in a field of detection and proposed signal-to-noise ratio (SNR) measurement system. By deriving formulas of the proposed system, the performance is analyzed.
In this paper, we deal with the speckle noise reduction and parameter estimation of ultrasonic NDT(non-destructive test) signals obtained during weld inspection of piping. The overall approach consists of three major steps, namely, speckle noise analysis, proposition of wavelet domain AR(autoregressive) model and flaw detection by proposed model parameter. The data are first processed whereby signals obtained using vertical and angle beam transducer. Correlation properties of speckle noise are then analyzed using multiresolution analysis in wavelet domain. The parameter estimation curve obtained using the proposed model is classified a flaw in weld region where is contaminated by severe speckle noise and also clear flaw signal is obtained through CA-CFAR threshold estimator that is a nonlinear post-processing method for removing the noise from reconstructed ultrasonic signal.
Continuous monitoring and immediate response is essential to protect the national maritime territory and maritime resources from the activities of illegal ships. Synthetic Aperture Radar (SAR) images with a wide range of images are effective for maritime surveillance asthe weather and day-night conditions rarely affect to image acquisition. However, an effective ship detection is not easy due to the huge data size of SAR images and various characteristics such as the speckle noise. In this study, the Human Visual Attention System (HVAS) algorithm was applied to KOMPSAT-5 to extract the initial targets, and the SAR-Split algorithm depending on the imaging modes was used to remove false alarms. The detected targets were finally selected by the Constant False Alarm Rate (CFAR) algorithm and matched with the ship's Automatic Identification System (AIS) information. Overall, the detected targets were well matched with AIS data, but some false alarms by ship wakes were observed. The detection rate was about 80% in ES mode and about 64% in ST mode. It is expected that the developed ship detection algorithm will contribute to the construction of a wide area maritime surveillance network.
In this study, the target detection using both high-resolution satellite SAR and Elecro-Optical (EO) images such as TerraSAR-X and WorldView-2 is performed, considering the characteristics of targets. The targets of our interest are featured by being stationary and appearing as cluster targets. After the target detection of SAR image by using Constant False Alarm Rate (CFAR) algorithm, a series of processes is performed in order to reduce false alarms, including pixel clustering, network clustering and coherence analysis. We extend further our algorithm by adopting the fast and effective ellipse detection in EO image using randomized hough transform, which is significantly reducing the number of false alarms. The performance of proposed algorithm has been tested and analyzed on TerraSAR-X SAR and WordView-2 EO images. As a result, the average false alarm for group of targets is 1.8 groups/$64km^2$ and the false alarms of single target range from 0.03 to 0.3 targets/$km^2$. The results show that groups of targets are successfully identified with very low false alarms.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.5
no.1
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pp.27-31
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2010
Recently, spectrum requirements are rapidly increasing in accordance with wireless communication development. For this reason, FCC(Federal communications commission) is considering cognitive radio system to increase spectral efficiency. In this paper, we present the performance analysis of signal detection by using RS(Reference signal) for LTE environments. Especially, we analyze the performance of detection probability in case of downlink LTE system. In the simulation, we generate OFDMA signal format which is specified in the LTE system. We assume additive white Gausssian noise channel environment. We estimate the performance by setting the threshold value of 5 % and 10 % based on CFAR(Constant false alarm rate) and false alarm rate, respectively. Finally, we discuss a future study plan on the applicability of CR to the LTE system.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.47
no.8
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pp.42-46
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2010
Energy detection based spectrum sensing compares the energy of a received signal from a primary user with a detection threshold and decides whether it is active or not in the frequency band of interest. Here the detection threshold depends on not only a target false alarm probability but also the level of the noise energy in the band. So, if the noise energy changes, the detection threshold must be adjusted accordingly to maintain the given false alarm probability. Most previous works on energy detection for spectrum sensing are based on the assumption that noise energy is known a priori. In this paper, we present a new energy detection scheme updating its detection threshold under the assumption that the noise is white, and analyze its detection performance. Analytic results show that the proposed scheme can maintain a target false alarm rate without regard to the noise energy level and its spectrum sensing performance gets better as the time bandwidth product of the signal used to estimate the noise energy increases.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.1
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pp.37-43
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2012
In this paper, we analysis wideband spectrum sensing with distance based weight combining for Cognitive Radio (CR) systems. CR systems is implemented the spectrum of the Primary User(PU) by using a energy detection method. Threshold is determined in accordance with the constant false alarm rate (CFAR) algorithm for energy detection. The signal of PU is BPSK signal and the wireless channel between a PU and CR systems is modeled as Gaussian channel. From the simulation results, the wideband sensing with distance based and Distance based weight Combing (DWC) methods shows higher spectrum sensing performance than single CR user spectrum sensing.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.3
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pp.31-36
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2022
Recently, drones are being used in various fields, and drone technology is also developing. The risks of drones are increasing, then technology to detect drones is important. However, it is extremely difficult to detect and recognize drones due to the low level radar cross section of the commercial drones. In this paper, a signal processor structure that was mounted the miniaturized and light-weighted was designed. in order to process large amounts of data in real time, parallel processing was performed for each channel and an algorithm was applied to shorten the operation time in each step. As a test of verifing the detection performance through test, it was confirmed that the structure design works in real time.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.30
no.5
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pp.407-417
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2019
When a free-falling ballistic missile intercepts a maritime target in a sea clutter environment at high grazing angle, detection performance of the ballistic missile's seeker can be rapidly degraded by the effect of sea clutter. To solve this problem, it is necessary to verify the performance of maritime target detection via simulations based on various scenarios. We accomplish this by applying a two-dimensional cell -averaging constant false alarm rate detector to a two-dimensional radar image, which is generated by merging a sea clutter signal at high grazing angle with a maritime target signal corresponding to the signal-to-clutter ratio. Simulation results using a computer-aided design model and commercial numerical electromagnetic solver in various scenarios show that the performance of maritime target detection significantly depends on the grazing and azimuth angles.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.47
no.7
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pp.45-50
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2010
In this paper, we analysis the performance of cooperative spectrum sensing with distance based weight for cognitive radio (CR) systems and CR systems sense the spectrum of the licensed user by using a energy detection method. Threshold is determined in accordance with the constant false alarm rate (CFAR) algorithm for energy detection. The signal of licensed user is OFDM signal and the wireless channel between a licensed user and CR systems is modeled as Gaussian channel. From the simulation results, the cooperative spectrum sensing with distance based weight combining (DWC) and equal gain combing (EGC) methods shows higher spectrum sensing performance than single spectrum sensing does. And the detection probability performance with the DWC is higher than that with the EGC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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