최근 능동 소나 시스템은 다중 목표물 탐지가 가능하도록 높은 거리 분해능을 얻기 위해 협대역 시스템에서 광대역 시스템으로 발전하고 있다. 하지만, 목표물 탐지 및 파라미터 추정 등의 성능 향상을 위해서는 광대역 신호처리가 요구되며, 이로 인해 연산량의 증가가 불가피하다. 본 논문에서는 hyperbolic frequency modulation (HFM) 펄스를 사용하는 광대역 능동소나 시스템에서 연산량의 증가를 최소화 하면서도 고속으로 목표물의 탐지 및 속도정보 추정을 할 수 있도록, 확장 레플리카를 이용한 광대역 HFM 탐지기 설계 방법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 기존의 필터뱅크를 이용한 광대역 소나 탐지기법에 비해 탐지 및 도플러 추정에서 약간의 성능 열화가 있지만, 연산량 측면에서 매우 우수함을 보인다.
유럽형 지상파 디지털 방송 표준인 DVB-T 시스템에서는 OFDM방식을 사용하여 신호를 전송하며, 주파수 선택적 페이딩 환경과 충격 잡음 채널에서도 향상된 성능을 제공 할 수 있다. 그러나 이동성이 가정된 시변 채널에서는 도플러 확산의 영향 때문에 한 OFDM 심볼 안에 존재하는 부반송파 사이의 직교성의 파괴, 즉 inter-carrier interference(ICI)가 발생하여 심각한 성능 열화가 발생한다. 본 논문에서는 시간 및 주파수 축에서 채널의 특성과 ICI를 분석하고, OFDM시스템에서 구현이 간단한 LS 알고리즘과 이를 이용한 잡음 및 ICI 감쇄 기법을 사용한 LS 방식을 단말기의 속도에 따라 선택하여 사용하는 적응형 채널 추정 방식을 제안한다. 단말기의 속도를 추정하는 방법을 제안하여 COST207의 TU6 채널 모델을 적용한 시뮬레이션을 통하여 그 동작을 확인하였다. 또한 속도 추정을 위한 연산을 최소화한 알고리즘을 제안하여 하드웨어의 증가를 무시할 정도로 줄였다. 제안된 적응형 채널 추정 알고리즘은 속도가 약 70 km/h 이하인 경우에 잡음 및 ICI 감쇄기법을 위한 하드웨어를 동작시키지 않음으로서 전력의 소모가 현저하게 줄어든다.
본 논문에서는 움직이는 사물이 내는 소리를 분석하여 속력을 측정하는 알고리즘을 소개한다. 일반적인 속력 측정기는 도플러 효과(Doppler effect)의 원리를 이용하여 움직이는 물체에 입사광을 투사하고, 산란광의 주파수 변화량으로 속력을 측정 하는 방법을 사용하지만, 본 논문에서는 물체가 다가올 때와 멀어질 때 내는 주파수를 측정하고 도플러 효과에 의해 발생한 주파수 차이를 이용하여 물체의 속력을 측정하는 방법을 제시한다. 실제 속력 측정 실험을 했을 때 평균적으로 6.08%의 오차가 발생하였으며, 이를 스마트 기기 어플리케이션 개발 기술과 융합하면 별도의 장치가 없을 때 물체에 입사광을 투사하고 산란광의 주파수를 측정할 수 있는 기능이 없는 스마트 기기에서 물체의 속력을 측정할 수 있다.
We present an efficient and robust technique to estimate the velocity of moving targets from a single SAR image. In SAR images, azimuth image shift is a well known phenomenon, which is observed in moving targets having slant-range velocity. Most methods estimated the velocity of moving targets from the distance difference between the road and moving targets or between ship and the ship wake. However, the methods could not be always applied to moving targets because it is difficult to find the road and the ship wake. We adopted a method estimating the velocity of moving targets from azimuth differentials of range-compressed image. This method is based on an assumption that Doppler center frequency shift of moving target causes a phase difference in azimuth differential values. The phase difference is linearly distorted by Doppler rate due to the geometry of SAR image. The linear distortion is eliminated from phase removal procedure, and the constant phase difference is estimated. Finally, range velocity estimates for moving targets are retrieved. This technique is tested using an ENVISAT ASAR image in which several unknown ships are presented. The theoretical accuracy of this technique is discussed by SAR simulation. The advantages and disadvantages of this method over the conventional method are also discussed.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권10호
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pp.1-10
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2023
This paper proposes a method to extend Inter-Carrier Interference (ICI) canceling Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) receivers for 5G mobile systems to spatial multiplexing 2×2 MIMO (Multiple Input Multiple Output) systems to support high-speed ground transportation services by linear motor cars traveling at 500 km/h. In Japan, linear-motor high-speed ground transportation service is scheduled to begin in 2027. To expand the coverage area of base stations, 5G mobile systems in high-speed moving trains will have multiple base station antennas transmitting the same downlink (DL) signal, forming an expanded cell size along the train rails. 5G terminals in a fast-moving train can cause the forward and backward antenna signals to be Doppler-shifted in opposite directions, so the receiver in the train may have trouble estimating the exact channel transfer function (CTF) for demodulation. A receiver in such high-speed train sees the transmission channel which is composed of multiple Doppler-shifted propagation paths. Then, a loss of sub-carrier orthogonality due to Doppler-spread channels causes ICI. The ICI Canceller is realized by the following three steps. First, using the Demodulation Reference Symbol (DMRS) pilot signals, it analyzes three parameters such as attenuation, relative delay, and Doppler-shift of each multi-path component. Secondly, based on the sets of three parameters, Channel Transfer Function (CTF) of sender sub-carrier number n to receiver sub-carrier number l is generated. In case of n≠l, the CTF corresponds to ICI factor. Thirdly, since ICI factor is obtained, by applying ICI reverse operation by Multi-Tap Equalizer, ICI canceling can be realized. ICI canceling performance has been simulated assuming severe channel condition such as 500 km/h, 8 path reverse Doppler Shift for QPSK, 16QAM, 64QAM and 256QAM modulations. In particular, 2×2MIMO QPSK and 16QAM modulation schemes, BER (Bit Error Rate) improvement was observed when the number of taps in the multi-tap equalizer was set to 31 or more taps, at a moving speed of 500 km/h and in an 8-pass reverse doppler shift environment.
This paper compares methods for attitude estimation of a UUV(Unmanned Underwater Vehicle). Attitude estimation plays a key role in underwater navigation using DVL(Doppler Velocity Log). The paper proposes attitude estimation methods using EKF(Extended Kalman Filter), UKF(Unscented Kalman Filter), and CF(Complementary Filter). It derives methods using the measurements from MEMS-AHRS(Microelectromechanical Systems-Attitude Heading Reference System) and DVL. The methods are used for navigation in a test pool and their navigation performance is compared. The results suggest that even if there is no measurement relative to some absolute landmarks, DVL-only navigation can be useful for navigation in a limited time and range.
Today, detecting the location of moving object has been traced as various methods in our world. In this paper, we preset the system to improve the estimation accuracy utilizing detail localization using radar sensor based on WSN and situational awareness for a calibration (context aware) database, Rail concept. A variety of existing location tracking method has a problem with receiving of data and accuracy as tracking methodology, and since these located data are the only data to be collected for location tracing, the context aware or monitering as the surrounding environment is limited. So, in this paper, we enhanced the distance aware accuracy using radar sensor utilizing the Doppler effect among the distance measuring method, estimated the location using the Triangulation algorithm. Also, since we composed the environment data(temperature, illuminancem, humidity, noise) to entry of the database, it can be utilized in location-based service according to the later action information inference and positive context decision. In order to verify the validity of the suggested method, we give a few random situation and built test bed of designed node, and over the various test we proved the utilizing the context information through route tracking of moving and data processing.
Portal bood flow was measured with pulsed Doppler ultrasound in twenty anesthetized dogs. In anesthetized dogs with xylazine HCl, the average of portal blood flow velocity was reduced($11.68{\pm}1.55cm/sec$ vs. normal $16.67{\pm}1.77cm/sec$). Average portal blood flow was also decreased compared to normal($28.36{\pm}11.61ml/min/kg$ vs. normal $43.12{\pm}14.46 ml/min/kg$). And congestion index was increased($0.0368{\pm}0.0117cm{\cdot}sec$) vs. normal $0.0297{\pm}0.0062cm{\cdot}sec$). In anesthetized dogs with ketamine HCl, portal blood flow velocity was slightly increased ($22.62{\pm}2.53cm/sec$ vs. normal $16.67{\pm}1.77cm/sec$. Also mean portal blood flow was slightly increased($43.12{\pm}14.46ml/min/kg$ vs. normal $55.32{\pm}19.99ml/min/kg$). In anesthetized dogs with tiletamine and zolazepam, portal blood flow velocity and portal blood flow were unchanged.
이동 통신 시스템에서 최대 도플러 주파수 정보는 여러 가지 채널 적응 기술들과 무선 자원 관리 방법들의 무선 채널에 대한 최적화를 가능하게 한다. 본 논문에서는 레벨 교차율(LCR: level crossing rate) 및 공분산 함수(COV: covariance)에 기반을 둔 두 가지 최대 도플러 주파수 추정 기법을 제안한다. 부가 잡음의 영향을 제거하기 위해 신호 대 잡음비(SNR)에 독립적인 성능을 위한 조건을 분석하고, 제시한 조건을 만족시키기 위하여 하향 표본화 (downsampling) 방법을 이용한 도플러 주파수 추정 알고리즘을 새로이 제안하다. 모의실험을 통해, 제안된 기법이 SNR 변화에 상관없이 좋은 성능을 나타냄을 확인할 수 있다.
STAP(space-time adaptive processing) 알고리즘의 성능은 CUT(cell under test) 내의 간섭에 대한 공분산 행렬 추정의 정확도가 결정적 역할을 한다. STAP 데이터는 일반적으로 많은 배열 소자 및 사용된 다수의 송신 펄스에 의해 결정되는 2차원 데이터 구조를 가지고 있다. 그러므로 공분산 행렬 추정의 정확도를 높이기 위해서는 매우 많은 트레이닝 데이터가 요구된다. 본 논문에서는 수신된 적은 개수의 데이터를 공간주파수-도플러 평면으로 변환한 후 가상의 트레이닝 데이터를 생성하는 알고리즘을 제시한다. 클러터 점유 위치를 이론적으로 유도하며 이에 근거해서 가상 트레이닝 데이터 생성 절차를 제시하고 STAP 시뮬레이션을 통해서 제시된 알고리즘이 STAP 성능을 개선할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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