• 한국통신학회논문지
• /
• 제29권5C호
• /
• pp.611-617
• /
• 2004

The optimum convolutional error correction codes for recently standardized Feher-patented quadrature phase-shift keying (FQPSK-B) modulation are proposed. We utilize the continuous phase modulation characteristics of FQPSK-B signals for calculating the minimum Euclidean distance of convolutional coded FQPSK-B signal. It is shown that the Euclidean distance between two FQPSK-B signals is proportional to the Hamming distance between two binary data sequence. Utilizing this characteristic, we show that the convolutional codes with optimum free Hamming distance is the optimum convolutional codes for FQPSK-B signals.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제34권3호
• /
• pp.535-543
• /
• 2018

최근 레벨계는 산업현장의 안전 및 유지관리와 연관되어 넓은 측정범위가 요구되는 추세이다. 일반적으로 레벨계의 측정범위를 확보하기 위해 측정환경을 개선하여 잡음을 감소시키거나 신호처리를 통해 신호의 왜곡을 보상하게 된다. FMCW 레이다 레벨계의 잡음과 신호의 왜곡은 레벨계의 근거리 특성에 영향을 주어 최소탐지거리가 감소되는 결과를 갖게 한다. 본 논문에서는 레벨계의 근거리 영역의 잡음을 제거하기 위해 window 함수와 비트 스펙트럼의 특성을 고려한 Equalizer 필터를 적용하여 최소탐지거리 성능을 개선하며 탐지가 상대적으로 어려운 레벨계 근거리의 측정 신뢰도를 높이고 탐지영역내의 측정 범위를 향상 시키고자 한다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제32권4C호
• /
• pp.462-467
• /
• 2007

본 논문은 공간다중화 MIMO 시스템인 ML 수신기법의 연산량을 감소시키는 최소거리탐지 알고리즘 (MDSA: Minimum Distance Searching Algorithm)을 제안한다. 선형수신기의 출력값을 기준비트로 설정하여 탐색공간을 줄이고 기준비트와 수신심벌과의 최소거리를 이용하여 최종송신심벌로의 최적경로를 구함으로써 ML의 연산량을 효율적으로 감소시킨다. 제안한 기법의 연산 반복수는 송신안테나 4개, 성상차수 16일 때, ML 방식에 비해 0.21%로 감소되었다. 성능분석 시뮬레이션 결과는 16QAM에서 송신 안테나 2개, 수신안테나 3개 이상일 때 MDS 는 ML과 성능이 거의 동일하였고, QPSK에서 송신 안테나 4개, 수신안테나 6개 이상일 때 MDS의 성능은 ML에 비해 약간 열화됨을 확인 할 수 있었다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제45권6호
• /
• pp.298-305
• /
• 2021

자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ships, MASS)의 선회특성이 충돌회피에 미치는 영향을 식별하는 것은 MASS의 충돌회피에 핵심적인 단서를 제공할 수 있다. 본 연구의 목적은 다양한 타각과 선속에 의해서 변할 수 있는 선회특성이 충돌회피에 미치는 영향을 식별하기 위한 것이다. 선회특성이 충돌회피에 미치는 영향은 전장 161 미터 선박의 수학 모델을 이용하여 선회권을 관측한 후, 네 가지 충돌조우상황에 대한 충돌회피 수치 시뮬레이션의 결과를 이용하여 분석하였다. 두 선박 사이의 최소상대거리와 최소시간을 평가 변수로 이용하여 평가한 결과, 타각은 최소상대거리의 변화에 주요한 영향을 미치고, 선박의 속력은 최소시간의 변화에 주요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 평가 방법은 MASS의 원격제어에서 충돌회피를 하나의 방법으로 적용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제40권9호
• /
• pp.1667-1671
• /
• 2015

멀티레벨 홀로그래픽 데이터 저장장치는 한 픽셀에 1비트 이상의 데이터 저장이 가능하여 한정된 공간에서 저장 밀도를 높일 수 있기 때문에 차세대 대용량 저장장치로 부각되고 있다. 한편 레벨의 증가는 동일한 픽셀개수에서 코드워드의 수를 증가시킬 수 있기 때문에 적절히 코드워드를 선택하면 변조부호의 최소거리를 증가시킬 수 있다. 최소거리의 증가는 노이즈 마진이 증가하므로 변조부호의 오류 정정 능력이 향상된다. 본 논문에서는 부호율이 1인 세 가지 변조부호를 제안하고, 이들의 최소거리에 따른 성능을 비교한다. 레벨의 증가로 코드워드간의 최소거리를 증가시켜 노이즈 마진을 증가시켰지만, 픽셀의 레벨이 증가할수록 문턱값 검출이 어렵기 때문에 낮은 레벨에 대한 변조부호가 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제8권4호
• /
• pp.589-593
• /
• 2013

원격 탐사의 SAR 영상을 이용한다면 구름이나 기상 조건의 변화에 관계없이 지속적으로 영상을 얻을 수 있어 해빙 관측에 적합하다. 해빙에는 여러 가지 종류가 있어 이를 분류해서 결과를 관측한다면 종류별 변화를 보다 쉽게 볼 수 있다. 본 연구에서는 감독분류의 최소 거리(minimum distance) 기법을 이용하여 해빙을 분류하였다. SAR 영상을 이용했을 때와 텍스쳐 영상을 이용한 결과를 비교했을 때의 정확도를 비교하였다. Radarsat-2의 텍스쳐 영상을 사용했을 때 전체 정확도가 가장 높았지만, 대체적으로 SAR 영상을 사용하였을 때 전체 정확도가 높게 나타났다.

• 한국군사과학기술학회지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.88-96
• /
• 2007

This paper discusses the fast modulation classifiers capable of classifying both analog and digital modulation signals in wireless communications applications. A total of 7 statistical signal features are extracted and used to classify 9 modulated signals. In this paper, we investigate the performance of the two types of fast modulation classifiers (i.e. 2 nearest neighbor classifiers and 2 minimum distance classifiers) and compare the performance of these classifiers with that of the state of the art for the existing classification methods such as SVM Classifier. Computer simulations indicate good performance on an AWGN channel, even at low signal-to-noise ratios, in case of minimum distance classifiers (MDC for short) and k nearest neighbor classifiers (kNNC for short). Besides a good performance, these type classifiers are considered as ideal candidate to adapt real-time software radio because of their fast modulation classification capability.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제19권7호
• /
• pp.599-604
• /
• 2013

Path planning of mobile robots has a purpose to design an optimal path from an initial position to a target point. Minimum driving time, minimum driving distance and minimum driving error might be considered in choosing the optimal path and are correlated to each other. In this paper, an efficient driving trajectory is planned in a real situation where a mobile robot follows a moving object. Position and distance of the moving object are obtained using a web camera, and the rotation angular and linear velocities are estimated using Kalman filters to predict the trajectory of the moving object. Finally, the mobile robot follows the moving object using a single curvature trajectory by estimating the trajectory of the moving object. Using the estimation by Kalman filters and the single curvature in the trajectory planning, the total tracking distance and time saved amounts to about 7%. The effectiveness of the proposed algorithm has been verified through real tracking experiments.

• 센서학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.39-45
• /
• 2012

Recently the convergence of healthcare technology is used for daily life healthcare monitoring. Cardiac arrhythmia is presented by the state of the heart irregularity. Abnormal heart's electrical signal pathway or heart's tissue disorder could be the cause of cardiac arrhythmia. Fatal arrhythmia could put patient's life at risk. Therefore arrhythmia detection is very important. Previous studies on the detection of arrhythmia in various ECG analysis and classification methods had been carried out. In this paper, an ECG signal processing techniques to detect abnormal ECG based on DTW minimum accumulation distance through the template matching for normalized data and variable threshold method for ECG R-peak detection. Signal processing techniques able to determine the occurrence of normal ECG and abnormal ECG. Abnormal ECG detection algorithm using DTW minimum accumulation distance method is performed using MITBIH database for performance evaluation. Experiment result shows the average percentage accuracy of using the propose method for Rpeak detection is 99.63 % and abnormal detection is 99.60 %.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
• /
• 제50권3호
• /
• pp.112-119
• /
• 2001

This paper proposes an adaptive reclosing scheme which is based on the classification of fault patterns. In case that the first reclosing is unsuccessful in distribution system employing with two-shot reclosing scheme, the proposed method can determine whether the second reclosing will be attempted of not. If the first reclosing is unsuccessful two fault currents can be measured before the second reclosing is attempted, where these two fault currents are utilized for an adaptive reclosing scheme. Total harmonic distortion and RMS are used for extracting the characteristics of two fault currents. And the pattern of two fault currents is respectively classified using a mountain clustering method a minimum-distance classifier. Mountain clustering method searches the cluster centers using the acquired past data. And minimum-distance classifier is used for classifying the measured two currents into one of the searched centers respectively. If two currents have the different pattern it is interpreted as temporary fault. But in case of the same pattern, the occurred fault is interpreted as permanent. The proposed method was tested for the fault data which had been measured in KEPCO's distribution system, and the test results can demonstrate the effectiveness of the adaptive reclosing scheme.