This paper presents a compensation method of unbalanced phase currents in interleaved bi-directional converters. Phase currents in interleaved bi-directional converter are apt to be unbalanced due to circuit parameter error and switch operation difference. This problem causes the switch element failure and the reduced efficiency of the converter. Therefore, it is necessary that a certain balance control algorithm is provided in interleaved bi-directional converter system. In this paper, a balance control algorithm based on the circular chain control method is proposed. Further, in order to reduce the number of phase current sensors, this paper shows a simple method in which phase currents can be extracted indirectly through a DC-link current sensor in both charging and discharging modes. The validity and the effectiveness of the proposed phase currents balance control algorithm are illustrated through the simulation results.
This paper introduces the double-density discrete wavelet transform using 3 direction separable processing method, which is a discrete wavelet transform that combines the double-density discrete wavelet transform and quincunx sampling method, each of which has its own characteristics and advantages. The double-density discrete wavelet transform is nearly shift-invariant. But there is room for improvement because not all of the wavelets are directional. That is, although the double-density DWT utilizes more wavelets, some lack a dominant spatial orientation, which prevents them from being able to isolate those directions. The dual-tree discrete wavelet transform has a more computationally efficient approach to shift invariance. Also, the dual-tree discrete wavelet transform gives much better directional selectivity when filtering multidimensional signals. But this transformation has more cost complexity Because it needs eight digital filters. Therefor, we need to hybrid transform which has the more directional selection and the lower cost complexity. A solution to this problem is a the double-density discrete wavelet transform using 3 direction separable processing method. The proposed wavelet transformation services good performance in image and video processing fields.
본 논문에서는 초고주파 혹은 광대역신호를 고속으로 필터링해야하는 분야를 염두에두고, 광파이버를이용한 지연소자와 방향성결합기(directional coupler)를 구성단위로 하는 광파이버필터를 제안한다. 반송과 신호를 보내는 광원으로서는 시스템의 간편을 위해 인코히런트광을 사용하는 것으로 하였다. 광파이버필터의 설계방법에 대해서는 그 기본 구성요소인 방향성결합기의 특성(성질)때문에 일반 디지탈필터와는 다른 설계법이 요구되어 진다. 본 논문에서는 방향성 견한기의 제약조건을 고려하면서, 광신호전력을 최대한 효율적으로 이용하는 설계방법을 목표로 하여 직접형과 Lattice형 광파이버필터의 구성법을 제안하고 그때의 실현조건과 설계 공식을 유도하였다.
본 논문에서는 밀리미터파 대역을 사용하는 개인영역 무선통신 네트워크 표준의 하나인 IEEE 802.15.3c에서 지향성 CSMA/CA의 성능을 향상시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 saturation 환경에서 No-ACK 모드를 고려하여 마코프 체인으로 모델링하여 분석하였다. 마코프 체인 모델에서는 공간을 재활용하는 지향성 안테나의 특성과 IEEE 802.15.3c의 특성이 고려되었다. 분석실험을 통하여 경쟁윈도우 크기의 최적값을 얻었다. 제안한 성능향상 지향성 CSMA/CA 알고리즘이 기존의 지향성 CSMA/CA에 비해 훨씬 좋은 성능을 보여주는 결과를 얻었으며 이는 시뮬레이션으로 검증되었다. 얻은 결과는 밀리미터파 대역 개인영역 무선통신 네트워크의 성능을 향상시키는 모수의 선택과 MAC 프로토콜의 개발에 지침을 제공할 것으로 보인다.
Vision-based robot localization is challenging due to the vast amount of visual information available, requiring extensive storage and processing time. To deal with these challenges, we propose the use of features extracted from omni-directional panoramic images and present a method for localization of a mobile robot equipped with an omni-directional camera. The core of the proposed scheme may be summarized as follows : First, we utilize an omni-directional camera which can capture instantaneous $360^{\circ}$ panoramic images around a robot. Second, Nodes around the robot are extracted by the correlation coefficients of Circular Horizontal Line between the landmark and the current captured image. Third, the robot position is determined from the locations by the proposed correlation-based landmark image matching. To accelerate computations, we have assigned the node candidates using color information and the correlation values are calculated based on Fast Fourier Transforms. Experiments show that the proposed method is effective in global localization of mobile robots and robust to lighting variations.
본 논문에서는 이중충 마이크로스트립 유전체 기판을 이용하여 개선된 결합도와 격리도 특성을 갖는 방향성 결합기를 제안하고, 그 설계방법을 제시하였다. 제안한 구조는 전송선로 위에 한 충의 유전체를 추가시키고 그 위에 부동도체를 위치시킨 구조로써 접지면에 어퍼쳐를 적용하여 결합도를 향상시키고, 접지면 어퍼쳐 안에 도체를 위치시켜 격리도와 S$_{11}$ 대한 정재파비를 개선하였다. 그 결과 개선된 이중층 방향성 결합기는 기존의 re-enfant mode 방향성 결합기보다 2 dB의 향상된 결합도와 대역내에 20 dB 이상의 향상된 격리도와 S$_{11}$에 대한 정재파비를 가졌다.
지향성 안테나는 네트워크의 공간 재사용 기술이 발전함에 따라 Ad Hoc 네트워크에서 널리 사용되고 있다. 그러나 확장된 전송영역은 이웃하는 수신 노드 간에 충돌을 일으키고, 이것은 지향성 안테나의 전송능력을 충분히 사용하지 못하게 하는 원인이 된다. 본 논문에서는 지향성 안테나를 위한 새로운 전력제어 MAC프로토콜을 제안한다. 이 프로토콜을 지원하기 위하여 이웃하는 수신 노드들 중에서 간섭 노드의 집합을 찾아내기 위한 기법을 개발한다. 그리고 전력 제어 알고리즘을 이용하여 최소 전송 전력을 계산한 후, 데이터를 전송한다. 이 프로토콜의 시뮬레이션 결과, 네트워크 성능이 향상되었으며 전력 소비가 감소하였음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 Omni-directional Image에서 이동 객체를 추적하고, 이동 객체의 실제 거리 좌표 상에서의 위치를 추정하기 위한 3차원 포물면 좌표 변환 방법을 제안하고 있다. 실시간으로 이동 객체를 추출하기 위해 제안된 색상 정보(Hue) 히스토그램 정합 기법을 사용하였다. 색상 정보 히스토그램 정합 기법에 의해 추출된 이동 객체의 이미지 상의 좌표는 카메라의 높이, 초점 거리 등과 같은 환경 변수와 함께 제안하는 3차원 포물면 좌표 변환 함수에 대입하여 이동 객체의 실제 거리 좌표를 추정한다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법은 빛의 밝기에 비교적 강인하게 이동 객체를 추출할 수 있었고, Omni-directional Image에서 이동 객체의 실제 거리 좌표를 추정할 수 있었다.
무선 Ad hoc 네트워크에 지향성 안테나를 사용함으로써 간섭의 영향 감소, 공간재이용(spatial reuse) 증가, 그리고 통신용량 증가 등의 장점을 실현할 수 있다. 그러나 기존의 IEEE 802.11 MAC 프로토콜은 무지 향성 안테나를 고려하여 설계되었기 때문에 기존의 MAC 프로토콜을 지향성 안테나를 탑재한 무선 Ad hoc 네트워크에 적용할 경우 그 장점을 효율적으로 제공할 수 없다. 본 논문에서는 최적의 공간재이용을 통한 성능향상을 달성하기 위한 MAC 프로토콜을 제안하였으며, 시뮬레이션을 통하여 기존의 MAC과 통신효율과 종단간 지연을 비교하였다.
높은 방향성 소음환경하에서 DIFAR (Directional Frequency Analysis and Recording) 소노부이 (sonobuoy)와 같이 채널의 자유도가 낮은 시스템에서 넓은 빔폭과 낮은 신호 대 잡음비를 갖는 일반 빔형성 기법을 이용하여 음원의 방위 정보를 획득하는 것은 비효율적이다. 본 논문에서는 높은 방향성 소음환경에서 DIFAR 수신센서와 같이 센서의 수가 극히 제한된 경우에 적응 빔형성 기법을 응용하여 적용성을 검증하였다. 일반 빔형성 기법과 적응 빔형성 기법들은 모의된 방향성 신호에 의해 비교 평가되었으며, 최종적으로 실 신호를 적용하여 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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