• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.649-654
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• 2009

In this paper, an frequency tracking algorithm for weak signal tracking is proposed. The proposed frequency tracking algorithm uses a FMS (Fast Minus Slow) discriminator for frequency error estimation. This frequency tracking algorithm shows good frequency estimation performance under weak signal condition and is a computationally efficient for embedded software GNSS receiver. The software GNSS receiver implementing the proposed weak signal tracking algorithms could track GPS signal down to - 159dBm signal strength in the signal generator test and real GPS signal under dense urban condition.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권1호
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• pp.109-117
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• 2005

거리 및 속도 측정 알고리즘은 거리 및 도플러 주파수 영역에서 등 간격으로 구성된 정합필터 출력을 이용하여 정밀한 표적 위치를 추정하는 과정이다. 특히 다기능 레이다용 측정 알고리즘은 동시에 다 표적 추적이 가능하도록 정밀도 뿐만 아니라 수행시간에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 모노 펄스(monopulse) 레이다 각도추정에 사용되는 변별기(discriminator)추정방식을 거리 및 속도 측정에 적용하여 알고리즘 성능분석 결과를 제시한다. 적용된 추정방법은 추정 시 수행시간이 일정하므로 다중 표적 추적에 적합하다. 하지만 최소한의 채널 출력만을 이용한 추정방법이므로 측정 정밀도에 대한 고려가 필요하다. 컴퓨터 모의실험을 통해 기존 무게중심 추정방식의 측정 알고리즘과 정밀도 측면에서 성능을 비교하여 적용한 방법의 우수성을 보이고, 또한 펄스 폭, 채널 간격 등 프로세싱 변수 변화에 따른 RMS 에러 계산을 통해 알고리즘 자체 특성을 분석한다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.246-253
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• 2013

위상 펼침 (phase unwrapping)과 최소자승(least-squares) 기법들을 이용한 기존 디지털 주파수 변별기 (Digital Frequency Discriminator: DFD) 설계를 바탕으로, 본 논문에서는 주파수 판별 대역이 4배 확장한 새로운 DFD 설계를 제안한다. 구체적으로, 주파수 판별 대역을 기존 2-6GHz에서 2-18GHz로 4배 확장함에 따라 주파수 판별 정확도를 높이기 위해 DFD 내의 지연선 수가 증가되고, 이에 따른 주파수 추정 연산량이 증가되는데, 본 논문에서는 이러한 2-18GHz 대역 주파수 판별을 위해 보다 효율적인 주파수 추정 알고리즘을 제안한다. 특히, 제안하는 주파수 추정 방법에서는 기존 방법인 위상 펼침 기법을 기반으로 펼친 위상의 후보군을 만들되, 각 지연선에서 발생할 수 있는 위상 잡음을 미리 추정하여, 적절한 펼친 위상 후보군을 선택하는 새로운 주파수 후보군 선택 방법을 제안한다. 이렇게 선택된 위상 후보군만을 최소자승 기법에 적용하여 주파수를 추정함으로써, 결과적으로 기존 DFD의 주파수 추정에 비해 연산량을 줄일 수 있다. 끝으로, 제안한 DFD에 대한 주파수 변별 방법을 비교 분석하고, 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 주파수 판별 성능을 검증한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권8호
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• pp.85-90
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• 2010

본 논문에서는 디지털 주파수 판별기 (digital frequency discriminator)와 웨이블릿 변환 (wavelet transform)을 이용한 주파수 도약 확산 스펙트럼 시스템 (frequency hopping spread spectrum systems) 신호의 도약 시간 (hop timing)과 도약 주기(hop duration)를 블라인드 (blind)로 추정하는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 기존에 제안된 시간 상관함수(temporal correlation function) 기반 도약 시간 추정 알고리듬에 비하여 구현 복잡도가 낮을 뿐만 아니라 추정 성능이 우수하다.

• 로봇학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.266-273
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• 2024

With the rising interaction between robots and humans, detecting collisions has become increasingly vital for ensuring safety. In this paper, we propose a novel approach for detecting collisions without using force torque sensors or tactile sensors, utilizing a Transformer-based neural network architecture. The proposed collision detection approach comprises a torque estimator network that predicts the joint torque in a free-motion state using Synchronous time-step encoding, and a collision discriminator network that predicts collisions by leveraging the difference between estimated and actual torques. The collision discriminator finally creates a binary tensor that predicts collisions frame by frame. In simulations, the proposed network exhibited enhanced collision detection performance relative to the other kinds of networks both in terms of prediction speed and accuracy. This underscores the benefits of using Transformer networks for collision detection tasks, where rapid decision-making is essential.

• 한국통신학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.76-81
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• 1983

PCM符號가 NRZ-L인 binary data를 5次 Bessel low-pass filter를 通하여 傳送하는 telemetry systemn에 對하여 FM方式으로 RF link를 構成하고 liniter-discriminator로 複調하였을 경우에 digital通信system의 性能評價에 重要한 bit誤差確率을 SNR에 對하여 解析的으로 檢討하였다. 實際로 設計에 적용한 telemetry system에서 bit rate를 140kHz, 變調前 filter의 f를 100kHz, 送信機의 最大周波數編移 2f를 300kHz로 設計하였을 때 f0T=0.7 및 h=2ft=2이며 SNR이 10dB일 때 bit誤差確率은 10으로 計算되었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1045-1059
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• 2011

3차원 다기능 레이더는 다수의 표적을 실시간으로 탐지, 추적하여 표적의 거리, 속도, 각도 정보를 추출하고 유도탄과의 교신을 통해 표적 위치 정보를 제공하는 최신 레이더이다. 본 논문에서는 다기능 레이더의 핵심 구성품이라 할 수 있는 고속 다중 DSP가 적용된 실시간 신호 처리기의 설계, 제작 및 성능 시험 결과에 대해 소개하였다. 기존의 CFAR 탐지 성능에 비해 열악한 클러터 환경에서 표적의 탐지 성능이 개선된 CFAR 알고리즘과 변별기 추정 방식을 이용한 정밀 표적 위치 측정 방법 및 최소값 추정 방식을 이용한 잡음 재밍 판단 알고리즘 등의 구현 결과들을 소개하였고, 성능 입증 시험을 통한 시험 결과들을 제시하였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제6권3호
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• pp.280-286
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• 2004

The widespread use of the Internet and the maturing of digital video technology have led to an increase in various streaming media application. However, new classes of hosts such as mobile devices are gaining popularity, while the transmission became more heterogeneous. Due to the characteristics of mobile networks such as low speed, high error bit rate, etc., the applications over the wireless channel have different needs and limitations from desktop computers. An intermediary between two communicating endpoints to hide the heterogeneous network links is thought as one of the best approaches. In this paper, we adopted the concept of inter-packet gap and the sequence number between continuously received packets as the error discriminator, and designed an adaptive packet sizing mechanism to improve the network efficiency under varying channel conditions. Based on the proposed mechanism, the packetization scheme with error protection is proposed to scalable encoded video delivery. Finally, simulation results reveal that our proposed mechanism can react to the varying BER conditions with better network efficiency and gain the obvious improvement to video quality for stored MPEG-4 FGS video delivery.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.869-875
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• 2016

In this paper, a novel scheme with which to mitigate a repeat-back jamming effect is proposed for the GPS L1 coarse/acquisition signal. The proposed scheme estimates the code tracking bias caused by repeat-back jamming signals using a Combined Pseudo-random noise signal. It then mitigates the repeat-back jamming effect by subtracting the estimated code timing on a normal correlation channel from the estimated value. Through a Monte-Carlo simulation, the proposed scheme can diminish the running average of code tracking bias to less than 10% of the bias using the conventional scheme.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.457-464
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• 2021

빅데이터 시대의 도래는 데이터에서 스스로 규칙을 배우는 딥러닝의 비약적인 발전을 가능하게 하였으며, 특히 CNN 알고리즘이 거둔 성과는 모델의 구조를 넘어 소스 데이터 자체를 조정하는 수준에 이르렀다. 하지만 기존의 이미지 처리 방법은 이미지 데이터 자체를 다룰 뿐, 해당 이미지가 생성된 이질적 환경을 충분히 고려하지 않았다. 이질적 환경에서 촬영된 이미지는 동일한 정보임에도 촬영 환경에 따라 각 이미지의 특징(Feature)이 상이하게 표현될 수 있다. 이는 각 이미지가 갖는 상이한 환경 정보뿐 아니라 이미지 고유의 정보조차 서로 상이한 특징으로 표현되며, 이로 인해 이들 이미지 정보는 서로 잡음(Noise)으로 작용해 모델의 분석 성능을 저해할 수 있음을 의미한다. 따라서 본 논문은 이질적 환경에서 생성된 이미지 데이터들을 동시에 사용하는 앤드-투-앤드(End-To-End) 구조의 적대적 학습(Adversarial Learning) 기반의 이미지 색 항상성 모델 성능 향상 방안을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 이미지가 촬영된 환경인 도메인을 예측하는 '도메인 분류기'와 조명 값을 예측하는 '조명 예측기'의 상호 작용으로 동작하며, 도메인 분류의 성능을 떨어뜨리는 방향의 학습을 통해 도메인 특성을 제거한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 이질적 환경에서 촬영된 이미지 데이터 셋 7,022장에 대한 색 항상성 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존 방법론에 비해 Angular Error 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.