전천후 자료 취득이 가능한 SAR 영상을 기반으로 한 선박 탐지와 인공지능 기반 탐지 알고리즘과 함께 사용하는 것은 안정적인 선박 모니터링에 효과적이다. 기존의 SAR 영상에서는 인공지능 기반 선박 탐지 알고리즘에 진폭 영상만을 주로 사용하였으며, 물체의 산란 특성을 구분할 수 있는 다중 편파 SAR 영상의 편파 지표는 사용되지 않았다. 이에, 본 연구에서는 이중 편파 Sentinel-1 SAR 영상으로부터 고유값 분해를 통해 취득한 4개의 편파 지표인 H, p1, DoP, DPRVI와 방사 보정을 통해 취득한 2개 편파의 산란계수인 γ0, VV, γ0, VH를 이용하여 총 6개의 밴드를 가진 SAR 영상 52장의 데이터베이스를 구축하고, 이와 상응하는 시간에 취득한 선박의 실시간 위치 및 속도 정보인 AIS 자료를 사용하여 학습자료를 추출하였다. 구축된 밴드 조합에 대해 선박탐지 정확도를 평가한 결과, 이중 편파 지표를 진폭과 함께 사용한 경우 진폭 값만을 사용했을 때에 비해 개선된 탐지 정확도를 보였다.
공간상에서 원하는 목표물의 도래 방향 추정은 수신 안테나에 입사하는 신호의 입사 방향을 찾는 것이다. 본 논문에서는 최대 우도 추정 방법을 이용하여 원하는 목표물의 도래 방향을 추정하였다. 도래 방향 추정방법은 최대 우도 방법에서 수신 신호 한계점 이상의 신호에 특이 값 분해를 적용하여 최대 우도 추정의 첨예도를 계산하여 원하는 목표물을 추정하였다. 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안된 방법의 성능을 기존 방법과 비교분석하였다. 목표물 도래방향 추정에서 본 연구에서 제안한 방법이 고유치 전개를 하지 않기 때문에 처리시간 단축에서 효과적이고 원하는 목표물의 방향을 정확히 추정하였다. 본 연구에서 제안한 방법이 목표물 추정에서 기존 방법보다 우수함을 나타내었다.
Cruz Y. Li;Xisheng Lin;Gang Hu;Lei Zhou;Tim K.T. Tse;Yunfei Fu
Wind and Structures
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제37권3호
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pp.191-209
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2023
This work investigates the subcritical free-shear prism wake at Re=22,000 by the Koopman analysis using the Dynamic Mode Decomposition (DMD) algorithm. The Koopman model linearized nonlinearities in the stochastic, homogeneous anisotropic turbulent wake, generating temporally orthogonal eigen tuples that carry meaningful, coherent structures. Phenomenological analysis of dominant modes revealed their physical interpretations: Mode 1 renders the mean-field dynamics, Modes 2 describes the roll-up of the Strouhal vortex, Mode 3 describes the Bloor-Gerrard vortex resulting from the Kelvin-Helmholtz instability inside shear layers, its superposition onto the Strouhal vortex, and the concurrent flow entrainment, Modes 6 and 10 describe the low-frequency shedding of turbulent separation bubbles (TSBs) and turbulence production, respectively, which contribute to the beating phenomenon in the lift time history and the flapping motion of shear layers, Modes 4, 5, 7, 8, and 9 are the relatively trivial harmonic excitations. This work demonstrates the Koopman analysis' ability to provide insights into free-shear flows. Its success in subcritical turbulence also serves as an excellent reference for applications in other nonlinear, stochastic systems.
Many high-resolution algorithms based on the eigen-decomposition analysis of observed covariance matrix, such as MVE, MUSIC, and EVM, have been proposed. However, the resolution of spectral estimates for these algorithms is severely degraded when Signal-to-Noise Ratio (SNR) is low and arrival angles of signal are close to each other. And EVM and MUSIC is powerful for the characteristic of SNR. But have the limitation that the number of signals presented is known. While MVE is bad the characteristic of SNR. In this study, we propose a modified MVE to enhance the resolution for Direction-Of-Arrival (DOA) estimation of underwater acoustic signal. This is to remove the limitation that existing algorithms should know the information for the number of signals. Because the algorithms founded on the eigen value estimate DOA with only the noise subspace, they have the high-resolution characteristic. And then, with the method reducing the effect of the signal subspace, we are to reduce the degradation because of complementary relationship between the signal subspace and the noise subspace. This paper, with using the simulation data, we have estimated the proposed algorithms, compared it with other high-resolution algorithms. The simulation results show that the modified MVE proposed is accurate and has a better resolution even though SNR is low, under the same condition.
이 논문에서는 토지 피복분류를 목적으로 C 밴드와 L 밴드 다중 편광 자료의 결정 수준 융합을 수행하여 융합 효과를 살펴보았다. 앞으로 이용이 가능해질 C 밴드 Radarsat-2 자료와 L 밴드 ALOS PALSAR 자료를 모사하기 위해 C 밴드와 L 밴드 NASA JPL AIRSAR 자료를 감독분류에 이용하였다. Target decomposition으로부터 얻어지는 산란 특성과 관련된 특징들을 입력으로 SVM을 분류 기법으로 적용한 후에, 사후확률을 확률비 모델의 틀안에서 융합하는 결정수준 융합을 수행하였다. 적용 결과, L 밴드가 C 밴드에 비해 피복 구분에 적절한 투과 심도를 나타내어 22% 정도 높은 분류 정확도를 나타내었지만, 결정수준 융합을 통해 개별 토지피복 항목의 구분력의 향상으로 인해 L 밴드 자료의 분류결과에 비해 10% 정도의 보다 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.
Multivariate fluctuating pressures acting on a 2:1 rectangular section (2-D) with dimensions of 9 cm by 4.5 cm has been studied using wind tunnel experiments under uniform and smooth flow condition for various angles of wind incidence. Based on the variation of mean pressure coefficient distributions along the circumference of the rectangular section with angle of wind incidence, and with the aid of skin friction coefficients, three distinct flow regimes with two transition regimes have been identified. Further, variations of mean drag and lift coefficients, Strouhal number with angles of wind incidence have been studied. The applicability of Universal Strouhal number based on vortex street similarity of wakes in bluff bodies to the 2:1 rectangular section has been studied for different angles of wind incidence. The spatio-temporal correlation features of the measured pressure data have been studied using Proper Orthogonal Decomposition (POD) technique. The contribution of individual POD modes to the aerodynamic force components, viz, drag and lift, have been studied. It has been demonstrated that individual POD modes can be associated to different physical phenomena, which contribute to the overall aerodynamic forces.
서로 떨어져 설치된 두 개의 음향 센서에 도달하는 신호의 상호 지연 시간을 추정하는 것은 실내 음향과 소나 등에서 목표물 위치 추정 문제나 추적 및 동기화에 이르기까지 다방면에서 쓰이고 있다. 시간 지연을 구하는 방법에서는 두 수신 신호 사이의 상호 상관을 이용한 방법이 대표적이다. 그러나 이 방법은 수신 음향 센서에 잡음이 부과 되는 것에 충분한 고려가 없었다. 본 논문은 수신 음향 센서에 모두 잡음이 부과된 경우를 고려한 새로운 시간 지연 추정 방법을 제안한다. 기존의 일반 상호 상관법과 적응 고유치 분석법과 비교를 통해서 새로 제안한 알고리즘이 유색 신호에 부가된 가우시안 잡음환경에서 우수성이 있음을 확인한다.
스테레오 업믹스(Upmix)에서 음원을 주성분(Primary)과 주변성분(Ambient)으로 분리하는 것은 주된 전처리 과정이며 주성분 분석법(Principal Component Analysis - PCA)을 이용한 연구가 진행되고 있다. 그러나 주성분 분석법은 분리 성능이 스테레오 음원이 가지는 주성분과 주변성분의 파워비(Primary Ambient Power Ratio - PAR Ratio) 및 주성분의 패닝 각도에 영향을 받는 다는 단점이 있다. 이전 연구에 따르면 PAR에 따른 단점을 극복하기 위한 변형된 주성분 분석법(Modified PCA) 방법이 제안되었으나 여전히 패닝 각도에 대한 단점은 극복하지 못하였다. 본 논문에서는 PAR 및 패닝 각도에 영향을 받지 않는 새로운 주성분 분석법 기반의 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 스테레오 음원의 파워를 보존하는 기준을 두고 고유치의 비를 이용한 적절한 스케일 값을 통해 문제를 해결하였다. 제안된 알고리즘은 실험결과 PAR 및 주성분의 패닝 각도에 영향을 받지 않고 정확한 분리 성능을 보여줌을 확인하였다.
본 논문에서는 수중 천이 신호에 대한 식별 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 해양의 배경잡음은 스펙트럼 특성 및 에너지 변화가 적은 정재성을 갖는 반면에 천이 신호는 스펙트럼 및 에너지 변화가 큰 비정재성을 가진다. 따라서 수중 천이 신호 식별을 위하여 선행되어져야 하는 수중 천이 신호 탐지에서는 프레임 단위로 스펙트럼 변이와 에너지 변화를 이용한다. 제안한 수중 천이 신호 식별 알고리즘에서는 특징 벡터를 추출하기 위하여 위그너-빌 분포 함수를 기반으로 고유치 분해를 이용한다. 추출된 특징 벡터를 기반으로 탐지된 수중 천이 신호의 특징 벡터와 식별하고자 하는 데이터베이스에 있는 기준 신호의 특징 벡터와의 상관 값을 프레임 단위로 계산하고, 각 클래스별로 프레임 사상도를 산출하여 최대 값을 갖는 기준 신호로 탐지된 수중 천이 신호를 식별한다.
This paper has been studied an algorithm for EMG signal amplitude estimation in noisy environment. The proposed method has the first stage decomposing the row vector from the delayed EMG signal and the second stage computing the eigenvalues by the eigen decomposition from the covariance matrix of the EMG signal matrix. The last stage is the estimation of RMS values from the eigenvalues. The proposed method was effective when the amplitude of the EMG signal is small, which means the signal to noise ratio is low.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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