도플러 효과를 이용해서 동물의 위치를 추적하는 경우 동물에 장착된 단말기의 송신신호를 위성의 수신기에서 얼마나 많이, 정확하게 측정하느냐에 따라 위치 추적의 정밀도가 달라진다. ARGOS 위성시스템의 경우 다수의 위성을 운용하여 단말기의 송신신호를 비교적 많이 측정하며, 이러한 많은 측정 데이터를 이용해서 상당히 높은 위치추적 정밀도를 유지하고 있다. 하지만 단일 위성을 사용하는 동물추적시스템의 경우 위성이 단말기를 통과하는 짧은 시간동안 송신 신호를 많이 측정하기 힘들며, 이는 위치추적의 정밀도를 떨어뜨리는 가장 큰 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 단일 위성에서 도플러 천이 측정 데이터의 개수를 증가시키기 위해서 도플러 천이 변화율을 이용하여 수신 데이터를 추정하였으며, 추정된 데이터를 측정치로 사용하여 측정 데이터의 개수를 증가 시켰다. 결과적으로 도플러 천이 변화율을 이용하여 비교적 높은 위치추적 정밀도를 획득 할 수 있으며, 단일 위성을 사용하는 동물추적시스템에 적합한 방식임을 알 수 있다.
PCM(Pulse Code Modulation) 파형은 펄스에 특정 code를 실어 보내는 형태로 추적에 적합한 특성을 가진다. 특히 단일 펄스의 송수신만으로 표적의 탐지 및 추적이 가능하므로, 여러 임무를 수행해야 하는 다기능 레이다(MFR: Multi-Function Radar)에서는 시간 측면에서 효율적이다. 하지만 PCM 파형은 모호성 함수(ambiguity function) 의 특성으로 인해 표적을 탐지하고, 거리와 속도 정보를 얻기 위해서 도플러 필터 뱅크(Doppler filter bank)가 필요하다. 본 논문에서는 계산량과 하드웨어 측면에서 한계가 있는 도플러 필터 뱅크를 사용하는 대신, ML(Maximum Likelihood) 기반의 도플러 추정 방법을 고안하였다. 제안한 알고리즘은 폐형(closed form) 수식의 suboptimal 방법으로 적은 계산량으로 정확한 도플러 주파수를 추정할 수 있고, 이를 기반으로 표적의 탐지에 적용할 수 있다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권9호
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pp.8-16
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2023
In Japan, high-speed ground transportation service using linear motors at speeds of 500 km/h is scheduled to begin in 2027. To accommodate 5G services in trains, a subcarrier spacing frequency of 30 kHz will be used instead of the typical 15 kHz subcarrier spacing to mitigate Doppler effects in such high-speed transport. Furthermore, to increase the cell size of the 5G mobile system, multiple base station antennas will transmit identical downlink (DL) signals to form an expanded cell size along the train rails. In this situation, the forward and backward antenna signals are Doppler-shifted in opposite directions, respectively, so the receiver in the train may suffer from estimating the exact Channel Transfer Function (CTF) for demodulation. In a previously published paper, we proposed a channel estimator based on Delay and Doppler Profiler (DDP) in a 5G SISO (Single Input Single Output) environment and successfully implemented it in a signal processing simulation system. In this paper, we extend it to 2×2 MIMO (Multiple Input Multiple Output) with spatial multiplexing environment and confirm that the delay and DDP based channel estimator is also effective in 2×2 MIMO environment. Its simulation performance is compared with that of a conventional time-domain linear interpolation estimator. The simulation results show that in a 2×2 MIMO environment, the conventional channel estimator can barely achieve QPSK modulation at speeds below 100 km/h and has poor CNR performance versus SISO. The performance degradation of CNR against DDP SISO is only 6dB to 7dB. And even under severe channel conditions such as 500km/h and 8-path inverse Doppler shift environment, the error rate can be reduced by combining the error with LDPC to reduce the error rate and improve the performance in 2×2 MIMO. QPSK modulation scheme in 2×2 MIMO can be used under severe channel conditions such as 500 km/h and 8-path inverse Doppler shift environment.
본 논문에서는 MRC(Maximal Ratio Combing) 결합 기법을 사용한 RAKE 수신기에서 채널 추정 알고리즘에 따른 성능을 분석한다. 채널 추정 알고리즘에는 WMSA(Weighted Multi-Slot Averaging), 동일 이득 채널 추정 (Equal Cain Estimation ; ECE), 심볼 단위 채널 추정(Symbol-to-Symbol Estimation ; SSE)의 세 가지가 있는데 상업용 시뮬레이션 틀인 HP사의 ADS를 이용하여 비동기 방식 IMT-2000시스템(3GPP)을 대상으로 성능을 분석한다. 성능 분석을 위해서 본 논문은 Jakes 페이딩 채널 모델을 사용한다. 모의실험 결과를 통하여, 저속 도플러(3Km/h)일 때 WMSA 알고리즘이 다른 알고리즘 성능보다 더 좋음을 알 수 있다. 그러나 고속 도플러(120Km/h)일 때, 간단한 구조를 갖는 ECE 알고리즘이 보다 더 유용함을 알 수 있다.
Estimation of accurate blood volume flow in ultrasound Doppler blood flow spectrograms is extremely important for clinical diagnostic purposes. Blood volume flow measurements require the assessment of both the velocity distribution and the cross-sectional area of the vessel. Unfortunately, the existing volume flow estimation algorithms by ultrasound lack the velocity space distribution information in cross-sections of a vessel and have the problems of low accuracy and poor stability. In this paper, a new robust ultrasound volume flow estimation method based on multigate (RMG) is proposed and the multigate technology provides detail information on the local velocity distribution. In this method, an accurate double iterative flow velocity estimation algorithm (DIV) is used to estimate the mean velocity and it has been tested on in vivo data from carotid. The results from experiments indicate a mean standard deviation of less than 6% in flow velocities when estimated for a range of SNR levels. The RMG method is validated in a custom-designed experimental setup, Doppler phantom and imitation blood flow control system. In vitro experimental results show that the mean error of the RMG algorithm is 4.81%. Low errors in blood volume flow estimation make the prospect of using the RMG algorithm for real-time blood volume flow estimation possible.
Nowadays, ultrasound Doppler imaging is widely used in assessing cardiovascular functions in the human body. However, a major drawback of ultrasonic Doppler methods is that they can provide information on blood flow velocity along the ultrasound beam propagation direction only. Thus, the blood flow velocity is estimated differently depending on the angle between the ultrasound beam and the flow direction. In order to overcome this limitation, there have been many researches devoted to estimating both axial and lateral velocities. The purpose of this article is to survey various two-dimensional velocity estimation methods in the context of Doppler imaging. Some velocity vector estimation methods can also be applied to determine tissue motion as required in elastography. The discussion is mainly concerned with the case of estimating a two-dimensional in-plane velocity vector involving the axial and lateral directions.
We propose a tram position estimation method for automatic train control system. The accurate train position should be continuously feedback to control system for safe and efficient operation of trains in railway. In this paper, we propose the sensor fusion method integrating a tachometer, a transponder, and a doppler sensor far estimation of train position. The external sensors(transponder, doppler sensor) are used to compensate for the error of internal sensor (tachometer). The Kalman filter is also applied to reduce the measurement error of the sensors. Simulation results are then presented to verify the usefulness of the proposed method.
도착시간(Time of arrival : TOA)을 이용한 삼변측량법은 레이다 시스템에서 단일목표물의 위치를 추정할 때 일반적으로 사용되는 기법으로 다중 목표물의 경우에는 각 목표물에 대응되는 측정치를 구별할 수가 없으므로 활용이 어려운 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 측정치와 목표물 간 관계의 모호성을 없애고자 최근 레이다 분야에서 활발히 연구되고 있는 마이크로 도플러를 통해 각 목표물의 마이크로 모션을 측정하여 각 목표물의 측정치를 구별하는데 활용하였고, 구별된 측정치로 각 목표물에 대해 삼변측량법을 적용할 수 있게 하였다. 목표물은 모탄에서 분리되는 자탄을 고려하였으며 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 알고리즘을 검증하였다.
Ultrasonic Doppler systems for the purpose of estimating blood flow velocity, blood flow volume, and flow imaging are commonly used due to advantages of non-invasive and real time observation. Specially, the technical developments of color flow mapping (2-D Doppler) systems have made a relatively rapid progress. However, the 2-D Doppler systems have several problems, such as the range ambiguity, low signal to noise ratio, and slow frame rate. The slow frame rate problem is resolved by using the spatial average which is a method to acquire more data samples for mean frequency estimation. In this paper, spatial average method using the 2nd order sampling instead of quadrature sampling is proposed. The experimental results show that the proposed methods have good performance and easy application to the color flow mapping system.
In 3D ultrasound color Doppler imaging (CDI), 8-16 pulse transmissions (ensembles) per each scanline are used for effective clutter rejection and flow estimation, but it yields a low volume acquisition rate. In this paper, we have evaluated three flow estimation methods: autoregression (AR), eigendecomposition (ED), and autocorrelation combined with adaptive clutter rejection (AC-ACR) for a small ensemble size (E=4). The performance of AR, ED and AC-ACR methods was compared using 2D and 3D in vivo data acquired under different clutter conditions (common carotid artery, kidney and liver). To evaluate the effectiveness of three methods, receiver operating characteristic (ROC) curves were generated. For 2D kidney in vivo data, the AC-ACR method outperforms the AR and ED methods in terms of the area under the ROC curve (AUC) (0.852 vs. 0.793 and 0.813, respectively). Similarly, the AC-ACR method shows higher AUC values for 2D liver in vivo data compared to the AR and ED methods (0.855 vs. 0.807 and 0.823, respectively). For the common carotid artery data, the AR provides higher AUC values, but it suffers from biased estimates. For 3D in vivo data acquired from a kidney transplant patient, the AC-ACR with E=4 provides an AUC value of 0.799. These in vivo experiment results indicate that the AC-ACR method can provide more robust flow estimates compared to the AR and ED methods with a small ensemble size.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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