• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제13권1호
• /
• pp.206-221
• /
• 2019

Source localization in three-dimensional (3-D) wireless sensor networks (WSNs) is becoming a major research focus. Due to the complicated air-ground environments in 3-D positioning, many of the traditional localization methods, such as received signal strength (RSS) may have relatively poor accuracy performance. Benefit from prior learning mechanisms, fingerprinting-based localization methods are less sensitive to complex conditions and can provide relatively accurate localization performance. However, fingerprinting-based methods require training data at each grid point for constructing the fingerprint database, the overhead of which is very high, particularly for 3-D localization. Also, some of measured data may be unavailable due to the interference of a complicated environment. In this paper, we propose an efficient kernel based 3-D localization algorithm via tensor completion. We first exploit the spatial correlation of the RSS data and demonstrate the low rank property of the RSS data matrix. Based on this, a new training scheme is proposed that uses tensor completion to recover the missing data of the fingerprint database. Finally, we propose a kernel based learning technique in the matching phase to improve the sensitivity and accuracy in the final source position estimation. Simulation results show that our new method can effectively eliminate the impairment caused by incomplete sensing data to improve the localization performance.

• 음성과학
• /
• 제15권3호
• /
• pp.17-28
• /
• 2008

In many practical applications of robots, finding the location of an incoming sound is an important issue for the development of efficient human robot interface. Most sound source localization algorithms make use of only those microphones that are acoustically visible from the sound source or do not take into account the effect of sound diffraction, thereby degrading the sound source localization performance. This paper proposes a new sound source localization method that can utilize those microphones that are acoustically shadowed from the sound source. The experiment results show that use of the acoustically shadowed microphones, which receive higher signal-to-noise ratio signals than the others and are closer to the sound source, improves the performance of sound source localization.

• Journal of Internet Technology
• /
• 제21권3호
• /
• pp.841-847
• /
• 2020

In this paper, a novel technique that improves the performance of generalized mixture decomposition algorithm (GMDA) based on pre-training phase unwrapping. From the investigation of the GMDA scheme, it was discovered that the conventional GMDA technique cannot fully consider phase unwrapping, because the estimated inter-channel phase difference (IPD) slope is initialized randomly. To avoid this phenomenon, the proposed GMDA approach initialized the IPD slope from the data of low-frequency bins. Experimental results show that comparing to the conventional GMDA technique, the proposed GMDA technique based on pre-training phase unwrapping obtains a lower estimation error. When integrated into a source localization system, the result of source localization is improved.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제46권1호
• /
• pp.71-78
• /
• 2009

서비스 로봇에서 사용되는 음원인식 시스템은 사람이 로봇을 향해 말할 때 화자의 위치를 추정한다. 로봇용 음원인식 알고리즘들 중에서 복수개의 마이크로폰에 소리가 도착하는 시간지연 정보를 이용하여 음원위치를 추정하는 방법이 널리 이용된다. 소리가 도착하는 지연시간을 계산하기 위해서는 상관관계를 구하고 위치추정의 정확도를 향상시키기 위해서 PHAT 가중치 함수를 널리 사용한다. PHAT 가중치 함수를 적용하기 위해서는 FFT와 IFFT회로가 사용되는데 이 회로들의 면적이 음원인식 시스템의 50% 이상을 차지한다. 따라서 FFT와 IFFT의 효율적인 구현이 음원인식 시스템의 경쟁력 있는 IP 구현에 필수적이다. 본 논문에서는 사람의 음성 특성을 고려하여 FFT와 IFFT를 효율적으로 구현하는 방법을 제시한다.

• 한국음향학회지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.214-220
• /
• 2004

본 논문에서는 등간격으로 배치된 환형배열센서를 이용하여 근거리 표적의 3차원 위치를 추정하기 위한 효과적인 기법을 제안한다. 원거리 표적의 입사각 추정 알고리즘으로 추정한 근거리 표적의 입사각 (고각, 방위각)과 근거리 표적의 실제위치 (거리, 고각, 방위각)와의 대수적인 관계를 유도하고, 이를 3차원 MUSIC 스펙트럼의 극대값을 찾기 위한 경로로써 이용한다. 기존의 3차원 MUSIC 기법을 이용한 근거리 표적의 위치추정 기법에서는 3차원 탐색이 필요하나, 제안한 기법을 이용하면 경로를 초기화하기 위한 1번의 2차원 탐색과 경로를 추종하기 위한 1번의 1차원 탐색만이 요구되므로 연산량을 크게 감소시킬 수 있다.

• ETRI Journal
• /
• 제29권5호
• /
• pp.655-666
• /
• 2007

There are nodes and edges in a topological map. Node data has been used as a main source of information for the localization of mobile robots. In contrast, edge data is regarded as a minor source of information, and it has been used in an intuitive and heuristic way. However, edge data also can be used as a good source of information and provide a way to use edge data efficiently. For that purpose, we define a data format which describes the shape of an edge. This format is called local generalized Voronoi graph's angle (LGA). However, the LGA is constituted of too many samples; therefore, real time localization cannot be performed. To reduce the number of samples, we propose a compression method which utilizes wavelet transformation. This method abstracts the LGA by key factors using far fewer samples than the LGA. Experiments show that the LGA accurately describes the shape of the edges and that the key factors preserve most information of the LGA while reducing the number of samples.

• 한국음향학회지
• /
• 제35권5호
• /
• pp.358-367
• /
• 2016

음원의 위치를 찾는 SSL(Sound Source Localization)은 로봇과의 인터페이스, 화상회의, 스마트 자동차 등 여러 분야에서 꼭 필요한 기술이다. 일반적으로 음원의 위치 정보를 활용하는 기술들은 주로 측정 장치에 대한 음원의 각도 정보를 찾아서 이용하고 있다. 그러나 음원의 위치에 대한 각도를 추정할 때 이용하는 사인 역함수의 비선형적인 특성으로 추정된 각도에 오차가 발생하며, 이에 대한 방안으로 마이크가 담당하는 영역을 분할하는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 마이크 어레이 패턴에 따른 영역분할 방법을 제안하고 음원의 위치를 2차원상의 평면 좌표로 특정하는 방법으로 위치 추정 성능을 평가하였다. 실험에서 잡음에 강인한 GCC-PHAT(Generalized Cross Correlation Phase Transform) 방법을 사용했으며, 마이크 어레이의 패턴은 마이크 3개와 4개로 삼각형과 사각형 두 종류로 구성하였으며, 100개의 음성 데이터로 실험한 결과 실제 환경에서는 3개의 마이크 어레이를 사용해서는 영역 분할 해상도가 낮아서 음원의 위치를 정해진 특정 범위내로 추정하는데 실패했으나, 4개 마이크를 이용하여 해상도를 높였더니 위치추정 성공률이 67 %로 크게 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.61-66
• /
• 2000

본 논문에서는 다중 3차원 근거리표적의 위치를 효과적으로 추정하는 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 세 개의 부분 센서배열을 이용하여 기존의 3D MUSIC에서의 3차원 탐색을 3번의 1차원 탐색으로 대치함으로써 연산량을 감소시켰다. 각각의 부분센서배열에서 얻은 센서신호로부터 표적이 원거리에 있다고 가정하고 원거리 입체각을 추정하면 추정된 입체각은 실제 근거리 표적의 위치인 방위각, 고각, 거리의 함수로 주어진다. 그러므로 세 개의 부분센서배열로부터 얻은 세 개의 함수를 연립하여 풀면 실제 근거리표적의 위치를 추정할 수 있다. 또한 다중 표적의 경우, 추정치에 대하여 3차원 MUSIC 스펙트럼 값을 비교함으로써 연관 문제를 해결하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제46권2호
• /
• pp.114-119
• /
• 2009

서비스 로봇에서 사용되는 음원인식 시스템은 사람이 로봇을 향해 말할 때 화자의 위치를 추정한다. 로봇용 음원인식 알고리즘들 중에서 복수개의 마이크로폰에 소리가 도착하는 시간지연 정보를 이용하여 음원을 추정하는 방법이 널리 이용된다. 마이크로폰에 도달하는 지연시간 정보를 구하기 위해서 상관관계 함수가 사용된다. 상관관계 함수에서 최대 값의 위치를 각도로 변환할 때 코사인 역함수가 사용되며 코사인 역함수의 비선형적인 특성 때문에 음원의 위치에 따라 마이크로폰 쌍에서 추정하는 각도의 정확성이 다르게 된다. 본 논문에서는 음원의 위치에 따라 각도를 가장 잘 추정할 수 있는 각도 영역을 구분하여 정확하게 음원의 위치를 인식하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법을 이용하면 각 마이크 쌍에서 60도 범위에 대해서만 각도를 계산하므로 기존의 180도에 대한 방법에 비하여 연산이 1/2로 줄어든다. 테스트 환경을 구축하여 제안한 영역 분할 위치 추정 알고리즘과 기존 알고리즘의 성능을 비교한 결과 제안한 알고리즘의 기존 알고리즘에 의한 평균오차의 31%에 불과함을 보인다.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제56권8호
• /
• pp.3188-3198
• /
• 2024

Efficient and secure decommissioning of nuclear facilities demands advanced technologies. In this context, gamma-ray detection and imaging are crucial in identifying radioactive hotspots and monitoring radiation levels. Our study is dedicated to developing a gamma-ray detection system tailored for integration into robotic platforms for nuclear decommissioning, offering a safe and automated solution for this intricate task and ensuring the safety of human operators by mitigating radiation exposure and streamlining hotspot localization. Our approach integrates a Compton camera based 3D reconstruction algorithm with a single Timepix3 detector. This eliminates the need for a second detector and significantly reduces system weight and cost. Additionally, combining a 3D camera with the setup enhances hotspot visualization and interpretation, rendering it an ideal solution for practical nuclear decommissioning applications. In a proof-of-concept measurement utilizing a 137Cs source, our system accurately localized and visualized the source in 3D with an angular error of 1° and estimated the activity with a 3% relative error. This promising result underscores the system's potential for deployment in real-world decommissioning settings. Future endeavors will expand the technology's applications in authentic decommissioning scenarios and optimize its integration with robotic platforms. The outcomes of our study contribute to heightened safety and accuracy for nuclear decommissioning works through the advancement of cost-effective and efficient gamma-ray detection systems.