The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.3A
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pp.205-210
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2002
In a Doppler weather radar, high resolution windspeed profile measurements are needed to provide the reliable detection of hazardous weather conditions. For this purpose, the pulse pair method is generally considered to be the most efficient estimator, However, this estimator has some bias errors due to asymmetric spectra and may yield meaningless results in the case of a multimodal return spectrum. Although the poly-pulse pair method can reduce the bias errors of skewed weather spectra, the modes of spectrum may provide more reliable information than the statistical mean for the case of a multimodal or seriously skewed spectrum. Therefore, the idea of relatively simple mode estimator for a weather radar is developed in this paper, Performance simulations show promising results in the detection of hazardous weather conditions.
본 연구에서는 FFT와 파라메트릭 방법에 의한 혈류 추정방법을 연구하고 디지털 신호처리 프로세서를 이용하여 레이저 도플러 혈률계를 구현하였다. 레이저 도플러 혈류계는 피부의 모세혈류의 흐름을 측정할수 있는 장비로서 다양한 분야에 활용이 가능하다. 구현된시스템은 TI사의 TMS320C32 DSP를 사용하였으며, 전력 스펙트럼의 모멘트값을 이용하여 혈류를 추정하였다. 혈류 추정 값은 매 0.5초마다 그래픽 사용자 인터페이스를 통해서 표시하도록 하였다. 시스템의 성능을 평가하기 위해서 혈류 시뮬레이터에 흐르는 혈류를 계단함수, 삼각함수, 사인함수로 제어하여 그 결과를 비교하였으며 인체 부위에 따른 혈류를 측정하였다. 실험결과 구현된시스템의 혈류 추정성 및 재현성이 보장되고있음을 확인할수 있었다.
In general, in order to operate an autonomous underwater vehicle (AUV) in an underwater environment, a navigation system such as a Doppler Log (DVL) using a Doppler phenomenon of ultrasonic waves is used for speed and direction estimation. However, most of the ultrasonic sensors in underwater is large for long-distance sensing and the cost is very high. In this study, not only canal neuromast on the fish's lateral lines but also superficial neuromast are studied on the simulation to obtain pressure values for each pressure sensor, and the obtained pressure data is supervised using spherical CNN. To this end, through supervised learning using pressure data obtained from a pressure sensor attached to an underwater vehicle, we can estimate the speed and angle of the underwater vehicle in a quasi-static underwater environment and propose a method for a non-ultrasonic based navigation system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.2
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pp.583-599
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2015
We apply the Bayesian matching pursuit (BMP) algorithm to the estimation of time-frequency selective channels in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems. By exploiting prior statistics and sparse characteristics of propagation channels, the Bayesian method provides a more accurate and efficient detection of the channel status information (CSI) than do conventional sparse channel estimation methods that are based on compressive sensing (CS) technologies. Using a reasonable approximation of the system model and a skillfully designed pilot arrangement, the proposed estimation scheme is able to address the Doppler-induced inter-carrier interference (ICI) with a relatively low complexity. Moreover, to further reduce the computational cost of the channel estimation, we make some modifications to the BMP algorithm. The modified algorithm can make good use of the group-sparse structure of doubly selective channels and thus reconstruct the CSI more efficiently than does the original BMP algorithm, which treats the sparse signals in the conventional manner and ignores the specific structure of their sparsity patterns. Numerical results demonstrate that the proposed Bayesian estimation has a good performance over rapidly time-varying channels.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.1A
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pp.38-47
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2006
In this paper, we propose a velocity-adaptive channel estimation scheme using the simple zero-forcing technique in the frequency domain. Channel estimation is performed by removing frequency components that are higher than the maximum Doppler frequency in the received signal. The proposed scheme can be extended to the combined estimation scheme for channel coefficients and mobile velocity using one FFT/IFFT module. Simulation results show that the proposed scheme outperforms conventional schemes for a wide range of mobile velocities($3{\sim}300\;Km/h$). Finally, the MSE for the proposed channel estimation scheme is analyzed.
Background and Purpose : Cerebrovascular reactivity(CVR) can be estimated by measuring the change of cerebral blood flow that occurs during vasostimulation. To estimate the cerebrovascular reactivity, we investigated the change of flow velocity of the middle cerebral artery(MCA) during hyperventilation and hypoventilation with the transcranial doppler. So we studied whether the CVR measured by this method could show a significant difference between the normal and the cerebral infarction subjects and whether the CVR may decrease with age in normal subjects. Methods : Using transcranial doppler, we measured the mean velocity(Vm), the pulsatility index(P.I.) at the resting state, the end of breath-holding and the end of hyperventilation in 36 normal and 10 cerebral infarction subjects, so we calculated the percentile change of mean velocity(%${\Delta}$Vm) and P.I.(%${\Delta}$P.I.) after the vasostimulation. We estimated the change of Vm, P.I., %${\Delta}$Vm and %${\Delta}$P.I. by the age group and compared those parameters between the age-matched normal control and cerebral infarction subjects. Results : The Vm in MCA significantly decreased with age(p<0.05), but there was no significant difference in Vm and P.I. between normal and cerebral infarction subjects. The %${\Delta}$Vm and %${\Delta}$P.I. in response to hyperventilation significantly decreased with age in MCA and there was significant difference in $%{\Delta}Vm$ of MCA after breath-holding between the normal and cerebral infarction subjects. Conclusion : The breath-holding and hyperventilation tests could be non-invasive and useful methods in estimation of the cerebrovascular reactivity and could be applied in the basal and follow-up evaluation of the cerebrovascular reserve of the ischemic stroke patients.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.5C
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pp.556-564
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2007
This paper proposes an efficient scheme to track a time variant channel induced by multi-path Rayleigh fading in mobile MIMO-OFDM systems with null sub-carriers. The proposed adaptive channel tracking scheme removes in the frequency domain the interfering signals of the other transmit (Tx) antennas by using a predicted channel frequency response before starting the channel estimation. Time domain channel estimation is then performed to reduce the additive white Gaussian noise (AWGN). The simulation results show that the proposed method is better than the conventional channel tracking method [3] in time varying channel environments. At a Doppler frequency of 300 Hz and bit error rates (BER) of 10-3, signal-to-noise power ratio (Eb/N0) gains of about 2.5 dB are achieved relative to the conventional channel tracking method [3]. At a Doppler frequency of 600 Hz, the performance difference between the proposed method and conventional one becomes much larger.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.5
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pp.218-232
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2022
Researches are underway to use a radar sensor, a sensor used for object recognition in vehicles, for position estimation. In particular, a method of classifying dynamic and static objects using the Doppler velocity, the output from the radar sensor, and calculating ego-motion using only static objects has been researched recently. Also, for the existing dynamic object classification, several methods using RANSAC or robust filtering has been proposed. Still, a classification method with higher performance is needed due to the nature of the position estimation, in which even a single failure causes large effects. Hence, in this paper, we propose a method to improve the classification performance compared to existing methods through tracking and filtering of dynamic objects. Additionally, the method used a GMPHD filter to maximize tracking performance. In effect, the method showed higher performance in terms of classification accuracy compared to existing methods, and especially shows that the failure of the RANSAC could be prevented.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.1
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pp.131-136
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2018
Reliable velocity estimation technology for trains is one of technologies used to operate trains safely and effectively. Various sensors such as tachometers, doppler radars, and global positioning systems are used to estimate velocity of a train. Tachometer is widely used to estimate velocity of a trains due to its simplicity, small volume, cost-effectiveness, continuously measurement at high speed, and robustness against noise. Accuracy in the velocity calculation using a tachometer depends on quantization error, measurement error of wheel radius or diameter, and tachometer's imperfection from manufacturing or installation process. In this paper, we present an accurate velocity estimation method using a low-resolution tachometer, which is commonly installed on a high-speed train. Baseline estimation method is proposed to accurately calculate the velocity of the high-speed train from tachometer's pulses. HEMU-430x test train is used for the experiment and verification of the proposed method. Experimental results with several routes show that the proposed method is more accurate than a conventional method.
Despite the simplicity of processing, a conventional autocorrelation function(ACF) method for the precise determination of fetal heart rate (FHR) has many problems. In case of weak or noise corrupted Doppler ultrasound signal. the ACF method is very sensitive to the threshold level and data window length. It is very troublesome to extract FHR when there is a data loss. To overcome these problems, the high resolution pitch detection algorithm was adopted to estimate the FHR. This method is more accurate, robust and reliable than the ACF method. With a lot of calculation, however, it is impossible to process real time FHR estimation. This paper is presented a new FHR estimation algorithm for real time processing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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