This paper derives and analyzes a novel block fast Fourier transform (FFT) based joint detection algorithm. The paper compares the performance and complexity of the novel block-FFT based joint detector to that of the Cholesky based joint detector and single user detection algorithms. The novel algorithm can operate at chip rate sampling, as well as higher sampling rates. For the performance/complexity analysis, the time division duplex (TDD) mode of a wideband code division multiplex access (WCDMA) is considered. The results indicate that the performance of the fast FFT based joint detector is comparable to that of the Cholesky based joint detector, and much superior to that of single user detection algorithms. On the other hand, the complexity of the fast FFT based joint detector is significantly lower than that of the Cholesky based joint detector and less than that of the single user detection algorithms. For the Cholesky based joint detector, the approximate Cholesky decomposition is applied. Moreover, the novel method can also be applied to any generic multiple-input-multiple-output (MIMO) system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권3호
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pp.266-284
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2009
The challenges of rapidly growing numbers of mobile nodes in IPv6-based networks are being faced by mobile computing researchers worldwide. Recently, IETF has standardized Mobile IPv6 and Fast Handover for Mobile IPv6(FMIPv6) for supporting IPv6 mobility. Even though existing literatures have asserted that FMIPv6 generally improves MIPv6 in terms of handover speed, they did not carefully consider the details of the whole handover procedures. Therefore, in conventional protocols, the handover process reveals numerous problems manifested by a time-consuming network layer based movement detection and latency in configuring a new care of address with confirmation. In this article, we study the impact of the address configuration and confirmation procedure on the IP handover latency. To mitigate such effects, we propose a new scheme which can reduce the latency taken by the movement detection, address configuration and confirmation from the whole handover latency. Furthermore, a mathematical analysis is provided to show the benefits of our scheme. In the analysis, various parameters are used to compare our scheme with the current procedures, while our approach is focused on the reduction of handover latency. Finally, we demonstrate total handover scenarios for the proposed techniques and discussed the major factors which contribute to the handover latency.
High availability and reliability have been considered promising requirements for the support of seamless network services such as real-time video streaming, gaming, and virtual and augmented reality. Increased availability can be achieved within a local area network with the use of the virtual router redundancy protocol that utilizes backup routers to provide a backup path in the case of a master router failure. However, the network may still lose a large number of packets during a failover owing to a late failure detections and lazy responses. To achieve an efficient failover, we propose the implementation of fast detection with virtual router redundancy protocol (FDVRRP) in which the backup router quickly detects a link failure and immediately serves as the master router. We implemented the FDVRRP using open neutralized network operating system (OpenN2OS), which is an open-source-based network operating system. Based on the failover performance test of OpenN2OS, we verified that the FDVRRP exhibits a very fast failure detection and a failover with low-overhead packets.
We proposed a fast detection of copy-move image forgery using four step search algorithm in the spatial domain. In the four-step search algorithm, the search area is 21 (-10 ~ +10), and the number of pixels to be scanned is 33. Our algorithm reduced computational complexity more than conventional copy move image forgery methods. The proposed method reduced 92.34 % of computational complexity compare to exhaustive search algorithm.
In the field of industrial applications, the real-time performance of the target detection problem is very important. The most serious time consumption in the pedestrian detection process is the extraction phase of the candidate window. To accelerate the speed, in this paper, a fast extraction of pedestrian candidate window based on the BING (Binarized Normed Gradients) algorithm replaces the traditional sliding window scanning. The BING features are extracted with the positive and negative samples and input into the two-stage SVM (Support Vector Machine) classifier for training. The obtained BING template may include a pedestrian candidate window. The trained template is loaded during detection, and the extracted candidate windows are input into the classifier. The experimental results show that the proposed method can extract fewer candidate window and has a higher recall rate with more rapid speed than the traditional sliding window detection method, so the method improves the detection speed while maintaining the detection accuracy. In addition, the real-time requirement is satisfied.
국내 무선 네트워크 환경은 사용자의 서비스 요구 수용과 시장 성장으로 인해 빠르게 변화하고 있다. 이에 따라 무선 구간에서 TCP(transmission control protocol)를 이용한 신뢰성 있는 데이터 전송도 늘어날 전망이다. TCP는 유선 네트워크에서 사용함을 가정으로 만들어졌기 때문에 무선에서 발생할 수 있는 비 혼잡 손실에 의해 많은 성능 저하를 겪을 수 있다. 특히 RTO(retransmission timeout)은 TCP의 성능에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는 송신단에서 fast recovery과정 중에 발생한 패킷 손실을 빠르게 감지하여 RTO없이 복구함으로써 성능저하를 줄일 수 있는 DAC$^{+}$(Duplicate Acknowledgement Counting)와 EFR(Extended Fast Recovery)을 제안한다. 제안 알고리듬을 TCP NewReno와 비교했을 때 정상 상태에서 fast recovery 확률이 높고, 이에 따른 RTO 감소로 인해 response time이 줄어드는 것을 확인할 수 있다.
A machine vision based industrial inspection includes defects detection and classification. Fast inspection is a fundamental problem for many applications of real-time vision systems. It requires little computation time and localizing defects robustly with high accuracy. Deep learning technique have been known not to be suitable for real-time applications. Recently a couple of fast region-based CNN algorithms for object detection are introduced, such as Faster R-CNN, and YOLOv2. We apply these methods for an industrial inspection problem. Three CNN based detection algorithms, VOV based CNN, Faster R-CNN, and YOLOv2, are experimented for defect detection on metal surface. The results for inspection time and various performance indices are compared and analysed.
텍스처가 부족한 장면이나 카메라 포즈 변화가 클 경우, 기존의 텍스처 기반의 특징 추적 방법의 신뢰도는 크게 떨어진다. LLAH와 같은 특징 사이의 기하 정보를 활용하는 토폴로지 기반 특징 기술 방법이 좋은 대안이 될 수 있으나, 특징 검출방법의 성능에 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 토폴로지 기반 특징 기술을 위한 효과적인 특징 검출 방법을 마련하기 위한 기초 연구로, OpenCV 라이브러리에서 제공되는 특징 검출 방법들의 반복성(repeatability) 분석을 통해 토폴로지 기반 특징 기술에의 적용 가능성을 살펴본다. 실험을 통해, FAST의 성능이 가장 우수함을 확인하였다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제13권1호
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pp.187-193
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2021
In order to solve the problem of false terrains caused by environmental interferences and tunneling effect in the conventional multi-beam seafloor terrain detection, this paper proposed a seafloor topography detection method based on fast two-dimensional (2D) Censored Mean Level Detector-statistics Constant False Alarm Rate (CMLD-CFAR) method. The proposed method uses s cross-sliding window. The target occlusion phenomenon that occurs in multi-target environments can be eliminated by censoring some of the large cells of the reference cells, while the remaining reference cells are used to calculate the local threshold. The conventional 2D CMLD-CFAR methods need to estimate the background clutter power level for every pixel, thus increasing the computational burden significantly. In order to overcome this limitation, the proposed method uses a fast algorithm to select the Regions of Interest (ROI) based on a global threshold, while the rest pixels are distinguished as clutter directly. The proposed method is verified by experiments with real multi-beam data. The results show that the proposed method can effectively solve the problem of false terrain in a multi-beam terrain survey and achieve a high detection accuracy.
For the implementation of a real-time holographic camera, fast and automatic holographic image reconstruction is an essential technology. In this paper, we propose a new automatic depth-detection algorithm for fast holography reconstruction, which is particularly useful for optical scanning holography. The proposed algorithm is based on the inherent phase difference information in the heterodyne signals, and operates without any additional optical or electrical components. An optical scanning holography setup was created using a heterodyne frequency of 4 MHz with a 500-mm distance and 5-mm depth resolution. The reconstruction processing time was measured to be 0.76 s, showing a 62% time reduction compared to a recent study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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