수중음향 시스템에서는 이동 표적에 대한 상태 추정 및 표적 식별 등의 목적을 위해서 표적 방위 추적은 필수적이다. 그러나 감시영역에 근접 또는 교차 표적 등이 존재하는 다수 표적 상황에서의 방위 추적은 매우 어려운 문제로 다양한 접근방법으로 연구되어 왔다. SWORD는 배열 센서 신호의 출력 공분산 행렬로부터 방위 변위를 추정하여 표적을 추적함으로써 별도의 정보 연관 과정이 필요 없는 단순한 구조의 다중 표적 방위 추적 알고리즘을 제안하였으며, RYU 등은 표적 조향 벡터 (target steering vector)와 배열 센서 공분산 행렬의 신호 고유 벡터 (signal eigenvector)가 선형결합 관계임을 이용하여 교차 표적 (cross target)에 대해서도 우수한 성능을 나타내는 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 또한 HWANG 등은 잡음 고유 벡터 (noise eigenvector)와 표적 조향 벡터가 직교 관계임을 이용하여 RYU의 알고리즘과 동일한 성능을 유지하면서 연산량을 개선한 알고리즘을 제안하였다. 그러나 기존의 방법은 코히어런트 (coherent) 다중 표적인 경우에는 추적 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 배열 센서의 공분산 행렬로부터 추정할 수 있는 신호 고유 벡터와 잡음 공분산 행렬 (noise covariance matrix)의 특성을 이용하여 코히어런트 다중 표적에 대해 추적 성능을 유지할 수 있는 다중 표적 방위 추적 알고리즘을 제안하였으며, 근접 및 교차 기동하는 표적에 대한 시뮬레이션을 통하여 비코히어런트 (incoherent)와 코히어런트 다중 표적에 대해 추적 성능이 우수함을 확인하였다.
근골격 질환은 착석 자세로 업무 및 학업을 장시간 진행하거나 잘못된 자세 습관으로 발생하는 경우가 많다. 일상생활에서 근골격 질환을 예방하기 위해서는 실시간 착석자세 모니터링을 통해 잘못된 자세를 바른 자세로 유도하는 것이 가장 중요하다. 본 논문에서는 의자에 밀착된 착석 정보를 무 구속적으로 검출하기 위하여 다채널 압력센서 기반의 자세 측정 시스템과 사용자의 착석 자세 분류를 위한 CNN 모델을 제안한다. 제안된 CNN 모델은 착석 자세 정보를 기반으로 압력분포에 따른 사용자의 5가지 자세 분석이 가능하다. 필드테스트를 통한 자세 분류 신경망의 성능평가를 위하여 10명의 피실험자를 대상으로 분류결과에 대한 정확도, 재현율, 정밀도 및 조화 평균을 확인하였다. 실험 결과, 99.84%의 accuracy, 99.6%의 recall, 99.6%의 precision, 99.6%의 F1을 확인하였다.
본 연구는 24GHz 측방설치 차량감지용 레이다를 개발하였다. 다차선에 존재하는 차량들의 속도 측정 및 차량 분류를 위해 24GHz 송수신 모듈을 개발하였고, 신호처리부에 새로운 신호처리 알고리즘을 적용하였다. 본 논문은 고정된 FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) 레이다 모듈로써, 동작원리 이론과 알고리즘에 대해 측정된 데이터를 나타내었다. 측정된 결과는, 가변 threshold 추출 방법을 이용하여 한 차선의 차량 속도에 대해 95%의 정확성과 두 차선에 대해서는 90%의 정확성을 보였다. 또한, 차량의 분류는 소형, 중형, 대형의 3종 분류로 약 89%의 정확성을 나타내었다.
차량용 레이더 시스템에 대한 수요가 증가함에 따라서, 상호 간섭 문제는 차량 안전을 보장하기 위해 해결해야 할 결정적인 이슈가 되었다. Frequency modulated continuous wave(FMCW) 레이더의 상호 간섭은 잡음 전력 증가의 형태로 나타나며, 이는 간섭체로 인한 타겟 검출의 실패로 이어진다. 기존의 FMCW 레이더의 주파수 추정을 위하여 사용되는 fast Fourier transform (FFT) 기법은 차량용 레이더 간섭 환경에서는 취약하다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 본 연구에서는 간섭환경에서 사용하기 위한 고해상도 주파수 추정 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능을 입증하기 위하여, 77GHz 전방 감시용FMCW 레이더 시스템을 도입하였다. 제안된 기법은 간섭환경에서도 정확하게 주파수를 추정할 수 있는 multiple signal classification, estimation of signal parameters via rotational invariance techniques과 같은 고해상도 알고리즘을 이용한다. 실험결과로부터 제안된 알고리즘이 기존의 FFT 알고리즘에 비해 신호 대 간섭비 측면에서 14 dB 이상의 마진을 가짐을 확인하였다.
본 논문은 도래방향 추정법의 하나인 유니터리 MUSIC(MUltiple SIgnal Classification) 알고리즘의 하드웨어 구현에 대한 것이다. 이 알고리즘은 복소 상관행렬을 유니터리 변환(Unitary transform)을 통해 실수 상관행렬로 변환하여 하드웨어 구현을 쉽게 할 수 있다. 실수 상관행렬의 고유치와 고유벡터는 Jacobi법에 ADD와 SHIFT만으로 구현이 가능한 CORDIC(COordinate Rotation DIgital Computer) 알고리즘을 접목한 Jacobi-CORDIC 알고리즘으로 구하였다. 또한 256점 DFT(Discrete Fourier Transform)를 적용하여 각도 스펙트럼을 구하고, 스펙트럼의 검색으로 도래각을 추정하였다. 본 논문에서는 알고리즘의 하드웨어 구현을 위해 System Generator를 이용하여 설계하였다. 최종 설계된 DoA 추정 시스템은 Matlab 시뮬레이션 결과와 비교하여 일치된 결과를 얻었고, Hardware Co-Sim을 통해 System Generator 설계 결과를 검증하였다.
The diagnosis of motor failures using an on-line method has been the aim of many researchers and studies. Several spectral analysis techniques have been developed and are used to facilitate on-line diagnosis methods in industry. This paper discusses the first application of a motor flux spectral analysis to the identification of broken rotor bar (BRB) faults in induction motors using a multiple signal classification (MUSIC) technique as an on-line diagnosis method. The proposed method measures the leakage flux in the radial direction using a radial flux sensor which is designed as a search coil and is installed between stator slots. The MUSIC technique, which requires fewer number of data samples and has a higher detection accuracy than the traditional fast Fourier transform (FFT) method, then calculates the motor load condition and extracts any abnormal signals related to motor failures in order to identify BRB faults. Experimental results clearly demonstrate that the proposed method is a promising candidate for an on-line diagnosis method to detect motor failures.
탱크나 경유자동차 등과 같이 지상에서 이동하는 차량들의 엔진소음은 광대역 특성을 갖고 또한 지형의 다양성 및 표적의 이동으로 인한 다양한 반사 등으로 변화가 심하기 때문에 탐지나 추적이 쉽지 않다 또한 전장 등과 같이 복잡한 환경에서는 배열안테나의 위치 선정 등의 어려움으로 앨리아싱이 일어날 수도 있다. 본 논문에서는 수동 배열 안테나의 성긴 배치로 인한 심각한 공간 앨리아싱 조건하에서 광대역 신호를 방사하는 이동체의 탐지 및 추적 문제에 대해서 연구하였다. 여기서 서브밴드 MUSIC 알고리즘에 근거한 고해상도의 방위각 추정 알고리즘을 개발하였다. 이 것은 공간 앨리아싱으로 인하여 표적의 방위각 추정 값이 변할 때에도 실제의 방위각을 추정할 수 있는 알고리즘이다 결과적으로 이 알고리즘이 성긴 안테나 배치로 인한 공간 앨리아싱 영향을 극복하고 위치 추정을 개선함을 보인다.
Due to the degradation of beamforming properties at angles close to $0^{\circ}$ to $180^{\circ}$, linear array does not have a complete $180^{\circ}$ inspection range but a smaller one. This paper develops a improved sensor array with two additional sensors above and below the linear sensor array, and presents time difference and two dimensional multiple signal classification (2D-MUSIC) based impact localization for omni-directional localization on composite structures. Firstly, the arrival times of impact signal observed by two additional sensors are determined using the wavelet transform and compared, and the direction range of impact source can be decided in general, $0^{\circ}$ to $180^{\circ}$ or $180^{\circ}$ to $360^{\circ}$. And then, 2D-MUSIC based spatial spectrum formula using uniform linear array is applied for locate accurate position of impact source. When the arrival time of impact signal observed by two additional sensors is equal, the direction of impact source can be located at $0^{\circ}$ or $180^{\circ}$ by comparing the first and last sensor of linear array. And then the distance is estimated by time difference algorithm. To verify the proposed approach, it is applied to a quasi-isotropic epoxy laminate plate and a stiffened composite panel. The results are in good agreement with the actual impact occurring position.
GPS(Global Positioning System)는 사용자 및 물체의 위치를 추정하기 위해 군사용과 상용으로 광범위하게 사용되고 있다. GPS는 다양한 고의적 또는 비고의적 간섭들로부터 영향을 받게 되는데, 이러한 간섭들을 제거하고 효율적인 데이터 수신을 위해 GPS의 정확한 도래각(AOA; angle-of-arrival) 추정이 필요하다. GPS의 신호전력은 잡음이나 간섭에 비해 매우 낮으므로, 역확산(despreading) 이전에 GPS 신호의 AOA를 추정하기는 매우 어려워 일반적으로 역확산 이후에 GPS의 AOA를 추정한다. 하지만, 고 출력의 간섭 존재 시 역확산 이후의 AOA 추정결과는 간섭신호의 AOA 들도 포함하고 있어, 어떤 추정 값이 GPS의 AOA 인지를 결정하여야 한다. 본 논문에서는 추정된 AOA 값들로부터 효과적으로 GPS 신호의 AOA를 선택하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 역확산 이전과 이후의 AOA 들을 비교하여 정확한 GPS 신호의 AOA를 선택한다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 GPS AOA 선택 알고리즘의 성능을 확인한다.
For any pattern matching based algorithm in WLAN environment, the characteristics of signal to noise ratio(SNR) to multiple access points(APs) are utilized to establish database in the training phase, and in the estimation phase, the actual two dimensional coordinates of mobile unit(MU) are estimated based on the comparison between the new recorded SNR and fingerprints stored in database. The system that uses the artificial neural network(ANN) falls in a local minima when it learns many nonlinear data, and its classification accuracy ratio becomes low. To make up for this risk, the SVM/ANN hybrid algorithm is proposed in this paper. The proposed algorithm is the method that ANN learns selectively after clustering the SNR data by SVM, then more improved performance estimation can be obtained than using ANN only and The proposed algorithm can make the higher classification accuracy by decreasing the nonlinearity of the massive data during the training procedure. Experimental results indicate that the proposed SVM/ANN hybrid algorithm generally outperforms ANN algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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