고밀도의 저장기록장치 채널의 주요 신호검출 오류의 원인은 천이 지터잡음이다. 이러한 채널환경에서 최적의 신호검출기 구현을 위해서는 고도의 복잡도가 요구되는데 이는 지터잡음이 신호와 상관관계가 있고 잡음간에도 상관관계가 존재하기 때문이다. 본 논문에서는 계산량과 하드웨어 복잡도 관점에서 효율적인 두 가지 종류의 신호검출기에 대해서 설명한다. 이는 전통적인 비터비 복호기의 가지값을 변화시킨 형태이며 같은 이진데이터 값의 반복을 제한하는 부호와 함께 결합하여 일반적인 PR 채널에 적용된다 기존의 비터비 알고리즘의 복잡도와 비교하면 비터비 트렐리스에서 각각의 가지값을 계산할 때 추가적으로 하나의 곱셈기 혹은 덧셈기의 증가가 요구된다.
In this paper, a target signal detection method using multiple signal classification (MUSIC) algorithm is proposed. The MUSIC algorithm is a subspace-based direction of arrival (DOA) estimation method. Using the inverse of the eigenvalue-weighted eigen spectra, the algorithm detects the DOAs of multiple sources. To apply the algorithm in target signal detection for GSC-based beamforming, we utilize its spectral response for the DOA of the target source in noisy conditions. The performance of the proposed target signal detection method is compared with those of the normalized cross-correlation (NCC), the fixed beamforming, and the power ratio method. Experimental results show that the proposed algorithm significantly outperforms the conventional ones in receiver operating characteristics (ROC) curves.
In this research a theoretical and numerical study on a bridge damage detection procedure is presented based on vibration measurements collected from a set of accelerometers. This method, referred to as "Adjoint Variable Method", is a sensitivity-based finite element model updating method. The approach relies on minimizing a penalty function, which usually consists of the errors between the measured quantities and the corresponding predictions attained from the model. Moving mass is an interactive model and includes inertia effects between the model and mass. This interactive model is a time varying system and the proposed method is capable of detecting damage in this variable system. Robustness of the proposed method is illustrated by correct detection of the location and extension of predetermined single, multiple and random damages in all ranges of speed and mass ratio of moving vehicle. A comparative study on common sensitivity and the proposed method confirms its efficiency and performance improvement in sensitivity-based damage detection methods. In addition various possible sources of error, including the effects of measurement noise and initial assumption error in stability of method are also discussed.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제18권1호
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pp.144-153
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2017
In recent years, unmanned aerial vehicles (UAVs) have been developed and studied for various applications, including drone deliveries, broadcasting, scouting, crop dusting, and firefighting. To enable the wide use of UAVs, their exact aeroacoustic characteristics must be assessed. In this study, a noise prediction method for a ducted fan UAV with complicated geometry was developed. In general, calculation efficiency is increased by simulating a ducted fan UAV without the struts that fix the fuselage to the ducts. However, numerical predictions of noise and aerodynamics differ according to whether struts are present. In terms of aerodynamic performance, the total thrust with and without struts is similar owing to the tendency of the thrust of a blade to offset the drag of the struts. However, in aeroacoustic simulations, the strut effect should be considered in order to predict the UAV's noise because noise from the blades can be changed by the strut effect. Modelling of the strut effect revealed that the dominant tonal noises were closely correlated with the blade passage frequency of the experimental results. Based on the successful detection of noise sources from a ducted fan UAV system, using the proposed noise contribution contour, methods for noise reduction can be suggested by comparing numerical results with measured noise profiles.
Jung, Pil-Jong;Kim, Keun-Young;Oh, John J.;Oh, Sang Hoon;Son, Edwin J.;Kim, Young-Min
Journal of the Korean Physical Society
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제73권9호
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pp.1197-1210
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2018
Since the first detection of gravitational-wave (GW), GW150914, September 14th 2015, the multi-messenger astronomy added a new way of observing the Universe together with electromagnetic (EM) waves and neutrinos. After two years, GW together with its EM counterpart from binary neutron stars, GW170817 and GRB170817A, has been observed. The detection of GWs opened a new window of astronomy/astrophysics and will be an important messenger to understand the Universe. In this article, we briefly review the gravitational-wave and the astrophysical sources and introduce the basic principle of the laser interferometer as a gravitational-wave detector and its noise sources to understand how the gravitational-waves are detected in the laser interferometer. Finally, we summarize the search algorithms currently used in the gravitational-wave observatories and the detector characterization algorithms used to suppress noises and to monitor data quality in order to improve the reach of the astrophysical searches.
Recent technological advances have increased interest in personal health monitoring. Electrocardiogram(ECG) monitoring is a basic healthcare activity and can provide decisive information regarding cardiovascular system status. In this study, we developed a capacitive ECG measurement system that can be included within a cloth mattress pad. The device permits ECG data to be obtained during sleep by using capacitive electrodes. However, it is difficult to detect R-wave peaks automatically because signals obtained from the system can include a high level of noise from various sources. Because R-peak detection is important in ECG applications, we developed an algorithm that can reduce noise and improve detection accuracy under noisy conditions. Algorithm reliability was evaluated by determining its sensitivity(Se), positive predictivity(+P), and error rate(Er) by using data from the MIT-BIH Polysomnographic Database and from our capacitive ECG system. The results showed that Se = 99.75%, +P = 99.77%, and Er = 0.47% for MIT-BIH Polysomnographic Database while Se = 96.47%, +P = 99.32%, and Er = 4.34% for our capacitive ECG system. Based on those results, we conclude that our R-peak detection method is capable of providing useful ECG information, even under noisy signal conditions.
Jeong Ae Lee;Taehyun Jung;Bong Won Sohn;Do-Young Byun
천문학회지
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제56권2호
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pp.159-168
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2023
The main goal of the Korean VLBI Network Calibrator Survey (KVNCS) is to expand the VLBI calibrators catalog for KVN, KaVA (KVN and VERA Array), EAVN (East-Asian VLBI Network), and other extended regions. The second KVNCS (KVNCS2) aimed to detect VLBI fringes of new candidates for calibrators in the K band. Out of the 1533 sources whose single-dish flux density in the K band was measured with KVN telescopes (Lee et al. 2017), 556 sources were observed with KVN in the K band. KVNCS2 confirmed the detection of VLBI fringes of 424 calibrator candidates over a single baseline. All detected sources had a high Signal-to-Noise Ratio (SNR) of >25. Finally, KVNCS2 confirmed 347 new candidates as VLBI calibrators in the K band, resulting in a 5% increase in the sky coverage compared to previous studies. The spatial distribution was quasi-uniform across the observable region (Dec. > -32.5°). In addition, the possibility as calibrator candidates for the detected sources was checked, using an analysis of the flux-flux relationship. Ultimately, the KVNCS catalog will not only become the VLBI calibrator list but is also useful as a database of compact radio sources for astronomical studies.
A variety of methods for sound source localization have been developed and applied to several applications such as noise detection system, surveillance system, teleconference system, robot auditory system and so on. In the previous work, we proposed the sound source localization using the spatially mapped GCC functions based on TDOA for robot auditory system. Performance of the proposed one for the noise effect and estimation resolution was verified with the real environmental experiment under the single source assumption. However, since multi-talker case is general in human-robot interaction, multiple source localization approaches are necessary. In this paper, the proposed localization method under the single source assumption is modified to be suitable for multiple source localization. When there are two sources which are correlated, the spatially mapped GCC function for localization has three peaks at the real source locations and imaginary source location. However if two sources are uncorrelated, that has only two peaks at the real source positions. Using these characteristics, we modify the proposed localization method for the multiple source cases. Experiments with human speeches in the real environment are carried out to evaluate the performance of the proposed method for multiple source localization. In the experiments, mean value of estimation error is about $1.4^{\circ}$ and percentage of multiple source localization is about 62% on average.
Robust voice recognition (RVR) is essential for a robot to communicate with people. One of the main problems with RVR for robots is that robots inevitably real environment noises. The noise is captured with strong power by the microphones, because the noise sources are closed to the microphones. The signal-to-noise ratio of input voice becomes quite low. However, it is possible to estimate the noise by using information on the robot's own motions and postures, because a type of motion/gesture produces almost the same pattern of noise every time it is performed. In this paper, we propose an RVR system which can robustly recognize voice by adults and children in noisy environments. We evaluate the RVR system in a communication robot placed in a real noisy environment. Voice is captured using a wireless microphone. Navigation Strategy is shown Obstacle detection and local map, Design of Goal-seeking Behavior and Avoidance Behavior, Fuzzy Decision Maker and Lower level controller. The final hypothesis is selected based on posterior probability. We then select the task in the motion task library. In the motion control, we also integrate the obstacle avoidance control using ultrasonic sensors. Those are powerful for detecting obstacle with simple algorithm.
Faults of rotating parts of a train normally generate unexpected frequency band or impulsive sound[1] which has a period when it moves with a constant speed. The former can be detected by the moving frame acoustic holography method, which visualizes sound field that is generated by a moving and emitting pure tone or band limited noise source. We have attempted to apply the method to the latter case: the periodic impulsive sound which generate different signal compared with what can be measured by the band limited noise. The signal to noise ratio which determines the success of early fault detection must also be studied with the impulsive and moving signal. This research shows how the problems related with these issues can be resolved. The main idea is that periodic impulsive signal can be expressed by infinite set of discrete pure tones. This enables us to obtain lots of holograms that visualize periodic impulsive sound field including noise by using the moving frame acoustic holography method. Therefore holograms can be averaged to improve the signal to noise ratio until having reliable information that exhibits where the impulsive sources are. Theory and experiment by using the miniature vehicle are described [Work supported by BK21 & KRRI].
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[게시일 2004년 10월 1일]
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