KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권10호
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pp.4873-4888
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2018
A joint blind parameter estimation algorithm based on minimum channel stability function aimed at the non-cooperative high-order modulated paired carrier multiple access (PCMA) signals is proposed. The method, which uses hierarchical search to estimate time delay, amplitude and frequency offset and the estimation of phase offset, including finite ambiguity, is presented simultaneously based on the derivation of the channel stability function. In this work, the structure of hierarchical iterative processing is used to enhance the performance of the algorithm, and the improved algorithm is used to reduce complexity. Compared with existing data-aided algorithms, this algorithm does not require a priori information. Therefore, it has significant advantage in solving the problem of blind parameter estimation of non-cooperative high-order modulated PCMA signals. Simulation results show the performance of the proposed algorithm is similar to the modified Cramer-Rao bound (MCRB) when the signal-to-noise ratio is larger than 16 dB. The simulation results also verify the practicality of the proposed algorithm.
The modelling techniques of a center pillar-to-roof rail joint for low frequency vibration analysis are examined and some fundamental problems are addressed. To develop a simplified beam-spring model of the joint, the present work is focused on 1) practical shell modelling techniques and 2) joint spring stiffness estimation methods a practical model-updating method to match the calculated natural frequencies to the experimentally determine ones is proposed, particularly focusing on spot welding modelling. In joint spring modelling, the results from the model with one joint spring are compared with those from the model with three coupled springs. Finally, some fundamental problems in beam-spring modelling are addressed.
암반구조물의 역학적 안정성과 수리적 특성을 분석하는데 있어 암반절리는 매우 중요한 역할을 한다. 방향, 크기, 체적빈도, 위치 등 대부분의 암반절리 파라미터들은 일반적으로 통계적인 기법에 의해 분포로 나타낸다. 본 연구에서는 이러한 암반절리 파라미터들 중 가장 불확실성이 큰 크기분포를 추정하는데 요구되는 Joint Center Volume(JCV) 산정 기법에 대해 분석하고, 조사창의 형상과 관계없이 적용할 수 있는 새로운 기법을 제안하였다. 기존 JCV의 이론적 산정법은 평면 조사창에만 적용이 가능하고, 전수조사 기법은 절리선 종류의 제약 및 해석시간 문제 등의 한계를 보였다. 본 연구에서는 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 JCV를 산정하여, 조사창 형상 및 절리선 종류의 제약이라는 한계를 극복하고자 하였다. 제안된 기법은 곡면형, 터널형과 같은 비평면 조사창에서의 추정결과를 통해 적용성을 검증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5860-5876
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2018
A single snapshot data can only provide limited amount of information so that the rank of covariance matrix is not full, which is not adopted to complete the parameter estimation directly using the traditional super-resolution method. Aiming at solving the problem, a joint time delay and angle estimation using matrix pencil method based on information reconstruction vector for orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) signal is proposed. Firstly, according to the channel frequency response vector of each array element, the algorithm reconstructs the vector data with delay and angle parameter information from both frequency and space dimensions. Then the enhanced data matrix for the extended array element is constructed, and the parameter vector of time delay and angle is estimated by the two-dimensional matrix pencil (2D MP) algorithm. Finally, the joint estimation of two-dimensional parameters is accomplished by the parameter pairing. The algorithm does not need a pseudo-spectral peak search, and the location of the target can be determined only by a single receiver, which can reduce the overhead of the positioning system. The theoretical analysis and simulation results show that the estimation accuracy of the proposed method in a single snapshot and low signal-to-noise ratio environment is much higher than that of Root Multiple Signal Classification algorithm (Root-MUSIC), and this method also achieves the higher estimation performance and efficiency with lower complexity cost compared to the one-dimensional matrix pencil algorithm.
Kim, Boeun;Choo, YeonSeung;Jeong, Hea In;Kim, Chung-Il;Shin, Saim;Kim, Jungho
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권7호
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pp.2328-2344
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2022
2D human pose estimation still faces difficulty in low-resolution images. Most existing top-down approaches scale up the target human bonding box images to the large size and insert the scaled image into the network. Due to up-sampling, artifacts occur in the low-resolution target images, and the degraded images adversely affect the accurate estimation of the joint positions. To address this issue, we propose a multi-resolution input feature fusion network for human pose estimation. Specifically, the bounding box image of the target human is rescaled to multiple input images of various sizes, and the features extracted from the multiple images are fused in the network. Moreover, we introduce a guiding channel which induces the multi-resolution input features to alternatively affect the network according to the resolution of the target image. We conduct experiments on MS COCO dataset which is a representative dataset for 2D human pose estimation, where our method achieves superior performance compared to the strong baseline HRNet and the previous state-of-the-art methods.
In this paper, we propose a new method of reconstructing the hand models for individuals, which include the link structure models, the homologous skin surface models and the homologous tetrahedral mesh models in a reference posture. As for the link structure model, the local coordinate system related to each link consists of the joint rotation center and the axes of joint rotation, which can be estimated based on the trajectories of optimal markers on the relative skin surface region of the subject obtained from the motion capture system. The skin surface model is defined as a three-dimensional triangular mesh, obtained by deforming a template mesh so as to fit the landmark vertices to the relative marker positions obtained motion capture system. In this process, anatomical dimensions for the subject, manually measured by a caliper, are also used as the deformation constraints.
본 연구에서는 암반 내 원통형 공동면에 나타나는 절리선 길이분포를 이용하여 암반 내에 존재하는 절리의 직경분포를 추정하기 위한 알고리듬을 제안하였다. 암반 내 절리의 직경분포를 추정하기 위해서 송재준(2005)에 의해 제시된 Joint Center Volume(JCV)의 개념이 적용되었다. 평면 조사창에 나타나는 절리선에 대한 JCV 값을 산정하는 송재준(2005)의 알고리듬을 확장하여, 원통형 공동면을 조사창으로 하는 경우의 암반 내 절리 직경분포 추정을 위해 전수조사 기법을 적용한 JCV 계산 알고리듬을 개발하였다. 추정된 절리 직경분포는 Monte-Carlo 시뮬레이션 기법을 이용하여 절리직경 모분포와 비교 검증하였으며 추정된 절리 직경분포가 모분포와 20% 내외의 오차 범위에서 수렴하는 것을 확인하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제22권3호
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pp.265-276
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2015
In this paper, we propose hierarchical cluster analysis and multidimensional scaling for joint distribution valued data. Information technology is increasing the necessity of statistical methods for large and complex data. Symbolic Data Analysis (SDA) is an attractive framework for the data. In SDA, target objects are typically represented by aggregated data. Most methods on SDA deal with objects represented as intervals and histograms. However, those methods cannot consider information among variables including correlation. In addition, objects represented as a joint distribution can contain information among variables. Therefore, we focus on methods for joint distribution valued data. We expanded the two well-known exploratory methods using the dissimilarities adopted Hall Type relative projection index among joint distribution valued data. We show a simulation study and an actual example of proposed methods.
This study examined the maximum resistant moment and nonlinear rotational stiffness of wedge joint between the vertical and horizontal members of system supports. To examine the maximum resistant moment and propose the nonlinear rotation stiffness of wedge joint, 6 specimens were tested and additional 3 specimens, where the horizontal member was welded to the vertical member, were tested to compare the moment capacity of wedge joints. The average maximum moment in the tested wedge joint was 1.183 kNm which represented about 70 % of the maximum moment developed in the welded specimens. And, as simulating nonlinear rotational stiffness of the wedge joint, a tri-linear model was suggested. The rotational stiffness was estimated as 23.095 kNm/rad in first stage, 7.945 kNm/rad in second stage, and 3.073 kNm/rad in third stage. For the failure mode, the specimen with the wedge joint showed the failure of joint between vertical and horizontal members. However, the specimen with welded joint represented the yielding of horizontal members.
In this paper, a closed-loop observer to extract the center of mass (CoM) of a bipedal robot is suggested. Comparing with the simple conversion method of just using joint angle measurements, it enables to get more reliable estimates by fusing both joint angle measurements and F/T sensor outputs at ankle joints. First, a nonlinear-type observer is constructed to estimate the flexible rotational motion of the biped in the extended Kalman filter framework. It adopts the flexible inverted pendulum model which is appropriate to address the flexible motion of bipeds, specifically in the single support phase. The predicted estimates of CoM in terms of the flexible motion observer are combined with measurements (that is, output of the CoM conversion equation with joint angles). Then, we have final CoM estimates depending on the weighting values which penalize the flexible motion model and the CoM conversion equation. Simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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