In this paper, a speech endpoint detection algorithm is proposed. The proposed algorithm is a kind of state transition-based ones for speech detection. To reject short-duration acoustic pulses which can be considered noises, it utilizes duration information of all detected pulses. For the optimization of parameters related with pulse lengths and energy threshold to detect speech intervals, an exhaustive search scheme is adopted while speech recognition rates are used as its performance index. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms the baseline state-based endpoint detection algorithm. At 5 dB input SNR for the beamforming input, the word recognition accuracies of its outputs were 78.5% for human voice noises and 81.1% for music noises.
In this paper, we address a new robust optimization problem in a multiuser multiple-input single-output broadcasting system with simultaneous wireless information and power transmission, where a multi-antenna base station (BS) sends energy and information simultaneously to multiple users equipped with a single antenna. Assuming that perfect channel-state information (CSI) for all channels is not available at the BS, the uncertainty of the CSI is modeled by an Euclidean ball-shaped uncertainty set. To optimally design transmit beamforming weights and receive power splitting, an average total transmit power minimization problem is investigated subject to the individual harvested power constraint and the received signal-to-interference-plus-noise ratio constraint at each user. Due to the channel uncertainty, the original problem becomes a homogeneous quadratically constrained quadratic problem, which is NP-hard. The original design problem is reformulated to a relaxed semidefinite program, and then two different approaches based on convex programming are proposed, which can be solved efficiently by the interior point algorithm. Numerical results are provided to validate the robustness of the proposed algorithms.
수중에서 음원의 위치 추정을 위해 적용되어지는 기법으로써 시간지연차 (TDOA : Time Difference Of Arrival) 추정, 빔 형성 기법, 고 분해능 기법 등이 있다. 본 논문에서는 상대적으로 적은 수의 센서를 사용하여 주파수 영역에서 시간 지연차 추정에 사용되는 MCPSP (Modified Cross Power Spectrum Phase) 함수를 이용하였다. 그러나 MCPSP 함수에 기반한 방법은 CW (Continuous Wate) 신호를 대상으로 할 경우 추정 성능이 크게 떨어진다. 이에 본 논문에서는 Pulsed CW신호를 사용하는 수중 음원의 위치를 추정하기 위해 단 구간 (short-time) 에너지 검출을 이용하여 핑(ping)의 경계 영역을 포함하는 세그먼트를 구성하고 이로부터 MCPSP 함수를 구하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 성능에 대한 이론적인 접근과 함께 다양한 환경 하에서 분석이 이루어졌다.
The contact acoustic emission (AE) monitoring system is time-consuming and costly for monitoring concrete structures in large scope, in addition, the great difference in acoustic impedance between air and concrete makes the detection process inconvenient. In this work, we broaden the conventional AE source localization method for concrete to the non-contact (air-coupled) micro-electromechanical system (MEMS) microphones array, which collects the energy-rich leaky Rayleigh waves, instead of the relatively weak P-wave. Finite element method was used for the numerical simulations, it is shown that the propagation velocity of leaky Rayleigh waves traveling along the air-concrete interface agrees with the corresponding theoretical properties of Lamb wave modes in an infinite concrete slab. This structures the basis for implementing a non-contact AE source location approach. Based on the experience gained from numerical studies, experimental studies on the proposed air-coupled AE source location in concrete slabs are carried out. Finally, it is shown that the locating map of AE source can be determined using the proposed system, and the accuracy is sufficient for most field monitoring applications on large plate-like concrete structures, such as tunnel lining and bridge deck.
본 논문은 휴대용 초음파 진단기기에서 초음파 영상 크기 변화에 따라 요구되어지는 저전력 및 고성능을 만족시키기 위한 최적의 매니코어 프로세서 구조를 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 매니코어 프로세서 코어의 구조를 데이터의 크기에 따라 최대 일곱 가지의 프로세싱 엘리먼트(Processing Element, PE) 모델에서 성능 변화 및 전력 소모를 측정하였다. 모의실험 결과, 에너지 효율은 $256{\times}256$, $320{\times}240$, $800{\times}480$ 해상도를 갖는 영상에서 PE 수가 각각 1,024개, 64개, 256개 일 때 가장 높았다. 또한 $256{\times}256$와 $800{\times}480$ 해상도의 영상에서는 PE 수가 256개, $320{\times}240$ 해상도의 영상에서는 64개에서 가장 높은 면적 효율을 보였다.
센서 네트워크에서 시각 동기 기술은 동기 기반 통신 프로토콜 개발뿐만 아니라, 암호화 기술에서의 타임 스탬프, 타 노드들로부터의 같은 이벤트 중복 감지 인식, beamforming, 기록된 이벤트들의 발생 순서 구분 등 다양한 응용을 위해 필요하다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 신뢰성 있는 시각 동기 프로토콜(RTSP: Reliable Time Synchronization Protocol)을 제안한다. 제안하는 기법은 깊이가 낮은 계층적 트리 형태의 네트워크 토폴로지를 구성하여 동기 오류를 줄이고, 후보 부모 노드의 정보를 유지함으로써 노드의 이동, 에너지 소진 및 물리적 결함으로 인한 토폴로지 변화에 대응한다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과는 RTSP가 기존의 TPSN(Timing-sync Protocol for Sensor Networks)과 비교하여 동기 정확도에 있어 20% 가량 향상됨을 보인다. 또한, 네트워크 내 노드의 결함으로 토폴로지 변화 시 동기화에 필요한 메시지 수를 $20%{\sim}60%$ 감소시키는 효과를 보인다. 노드의 무선 전송 거리를 서로 다르게 설정했을 경우에도 RTSP의 통신 부하는 TPSN에 비해 최대 40% 이상 감소된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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