Global navigation satellite system (GNSS) providing position, navigation and timing (PNT) services consist of satellite, ground, and user systems. Monitoring stations, a key element of the ground segment, play a crucial role in continuously collecting satellite navigation signals for service provision and fault detection. These stations detect anomalies such as threats to the signal-in-space (SIS) of satellites, receiver issues, and local threats. They deliver received data and detection results to the master station. This paper introduces the main monitoring algorithms and measurement pre-processing processes for quality assessment and fault detection of received satellite signals in current satellite navigation system monitoring stations. Furthermore, it proposes a strategy for the development of components, architecture, and algorithms for the new regional navigation satellite system (RNSS) monitoring stations.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.6
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pp.619-627
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2016
Cells of a PV (photovoltaic) module can suffer defects due to various causes resulting in a loss of power output. As a malfunctioning cell has a higher temperature than adjacent normal cells, it can be easily detected with a thermal infrared sensor. A conventional method of PV cell inspection is to use a hand-held infrared sensor for visual inspection. The main disadvantages of this method, when applied to a large-scale PV power plant, are that it is time-consuming and costly. This paper presents an algorithm for automatically detecting defective PV panels using images captured with a thermal imaging camera from an UAV (unmanned aerial vehicle). The proposed algorithm uses statistical analysis of thermal intensity (surface temperature) characteristics of each PV module to verify the mean intensity and standard deviation of each panel as parameters for fault diagnosis. One of the characteristics of thermal infrared imaging is that the larger the distance between sensor and target, the lower the measured temperature of the object. Consequently, a global detection rule using the mean intensity of all panels in the fault detection algorithm is not applicable. Therefore, a local detection rule was applied to automatically detect defective panels using the mean intensity and standard deviation range of each panel by array. The performance of the proposed algorithm was tested on three sample images; this verified a detection accuracy of defective panels of 97% or higher. In addition, as the proposed algorithm can adjust the range of threshold values for judging malfunction at the array level, the local detection rule is considered better suited for highly sensitive fault detection compared to a global detection rule. In this study, we used a panel area extraction method that we previously developed; fault detection accuracy would be improved if panel area extraction from images was more precise. Furthermore, the proposed algorithm contributes to the development of a maintenance and repair system for large-scale PV power plants, in combination with a geo-referencing algorithm for accurate determination of panel locations using sensor-based orientation parameters and photogrammetry from ground control points.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.11
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pp.5624-5638
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2016
A novel method based on Surf points is proposed to detect and lock-track single ground target in aerial videos. Videos captured by moving cameras contain complex motions, which bring difficulty in moving object detection. Our approach contains three parts: moving target template detection, search area estimation and target tracking. Global motion estimation and compensation are first made by grids-sampling Surf points selecting and matching. And then, the single ground target is detected by joint spatial-temporal information processing. The temporal process is made by calculating difference between compensated reference and current image and the spatial process is implementing morphological operations and adaptive binarization. The second part improves KALMAN filter with surf points scale information to predict target position and search area adaptively. Lastly, the local Surf points of target template are matched in this search region to realize target tracking. The long-term tracking is updated following target scaling, occlusion and large deformation. Experimental results show that the algorithm can correctly detect small moving target in dynamic scenes with complex motions. It is robust to vehicle dithering and target scale changing, rotation, especially partial occlusion or temporal complete occlusion. Comparing with traditional algorithms, our method enables real time operation, processing $520{\times}390$ frames at around 15fps.
Recent studies integrating vibration control and structural health monitoring (SHM) use control devices and control algorithms to enable system identification and damage detection. In this study real-time SHM is used to enhance structural vibration control and reduce damage. A newly proposed control algorithm, including integrated real-time SHM and semi-active control strategy, is presented to mitigate both damage and seismic response of the main structure under strong seismic ground motion. The semi-active independently variable stiffness (SAIVS) device is used as semi-active control device in this investigation. The proper stiffness of SAIVS device is obtained using a new developed semi-active control algorithm based on real-time damage tracking of structure by damage detection algorithm based on identified system Markov parameters (DDA/ISMP) method. A three bay five story steel braced frame structure, which is equipped with one SAIVS device at each story, is employed to illustrate the efficiency of the proposed algorithm. The obtained results show that the proposed control algorithm could significantly decrease damage in most parts of the structure. Also, the dynamic response of the structure is effectively reduced by using the proposed control algorithm during four strong earthquakes. In comparison to passive on and off cases, the results demonstrate that the performance of the proposed control algorithm in decreasing both damage and dynamic responses of structure is significantly enhanced than the passive cases. Furthermore, from the energy consumption point of view the maximum and the cumulative control force in the proposed control algorithm is less than the passive-on case, considerably.
Kim, Ki-Young;Lee, Hu-Dong;Tae, Dong-Hyun;Rho, Dae-Seok
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.9
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pp.528-535
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2020
Recently, the protection coordination method of DC systems has been presented because renewable energy and distributed resources are being installed and operated in distribution systems. On the other hand, it is difficult to detect ground faults because there is no significant difference compared to a steady-state current in ungrounded IT systems, such as DC load networks and urban railways. Therefore, this paper formulates the detection principle of IMD (Insulation Monitoring Device) to use it as a protection coordination device in a DC system. Based on the signal injection method of IMD, which is analyzed by a wavelet transform, this paper presents an algorithm of detecting ground faults in a DC system in a fast and accurate manner. In addition, this paper modeled an IMD and an ungrounded DC system using the PSCAD/EMTDC S/W and performed numerical analysis of a wavelet transform with the Matlab S/W. The simulation results of a ground fault case in an ungrounded DC system showed that the proposed algorithm and modeling are useful and practical tools for detecting a ground fault in a DC system.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.28
no.8
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pp.661-669
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2017
This paper describes an MMTI(Maritime Moving Target Indicator) for periscope detection in airborne radar. Firstly, we analyze the characteristics of sea clutter, sea targets. Secondly, we study the differences between GMTI(Ground Moving Target Indicator) and MMTI. This paper proposes an optimal MMTI operating environment and method. We also suggest a signal processing algorithm using STAP(Space-Time Adaptive Processing) for detecting small RCS target moving low speed. The detection probability for moving target with MDV(Minimum Detectable Velocity) is simulated under various RCS and multi-channel system. Finally, we analyze the major performance for range, velocity and azimuth accuracy.
As the world has implemented social distancing and telecommuting due to the spread of COVID-19, real-time streaming sessions based on routing protocols have increased dependence on the Internet due to the activation of video and voice-related content services and cloud computing. BGP is the most widely used routing protocol, and although many studies continue to improve security, there is a lack of visual analysis to determine the real-time nature of analysis and the mis-detection of algorithms. In this paper, we analyze BGP data, which are powdered as normal and abnormal, on a real-world basis, using an anomaly detection algorithm that combines statistical and post-processing statistical techniques with Rule-based techniques. In addition, we present an interactive spatio-temporal analysis plan as an intuitive visualization plan and analysis result of the algorithm with a map and Sankey Chart-based visualization technique.
Due to the poor evaluation indexes such as detection accuracy and recall rate when Yolov3 network detects aircraft in remote sensing images, in this paper, we propose a remote sensing image aircraft detection method based on machine vision. In order to improve the target detection effect, the Inception module was introduced into the Yolov3 network structure, and then the data set was cluster analyzed using the k-means algorithm. In order to obtain the best aircraft detection model, on the basis of our proposed method, we adjusted the network parameters in the pre-training model and improved the resolution of the input image. Finally, our method adopted multi-scale training model. In this paper, we used remote sensing aircraft dataset of RSOD-Dataset to do experiments, and finally proved that our method improved some evaluation indicators. The experiment of this paper proves that our method also has good detection and recognition ability in other ground objects.
This paper introduces a system for mosaicking sequences of soccer images in a panoramic view for soccer game analysis. The continuous mosaic images of the soccer ground field allow the user to view a wide picture of the players' actions. The initial component of our algorithm automatically detects and traces the players and some lines. The next component of our algorithm finds the parameters of the captured image coordinates and transforms them into ground model coordinates for automatic soccer game analysis. The results of our experimentations indicate that the proposed system offers a promising method for segmenting, mosaicking, and analyzing soccer image sequences.
In DC power distribution system for urban rail transits potential relay, 64P, is used to detect the ground faults. The problem with this 64P is that though it detects the ground fault it cannot identify the faulted region. Therefore the faulted region cannot be isolated properly. It could results in power loss of the trains on the healthy regions and the safety of the passengers in the trains could be affected adversely. A new ground fault protective relaying scheme that can identify the faulted region is presented in this paper. The new concept uses the current differential scheme and the permissive scheme to identify the faulted region correctly. A device with similar characteristic to the arrestor is adapted to use the current relay for the ground fault detection. The role of the device is to block the ground leakage current in normal operating condition and enable the ground fault current to flow in ground fault condition. The algorithm of the new relay and the effect of the newly adapted device in the new relaying scheme are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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