Since one decade, the detection of HFPD (High frequency Partial Discharge) has been proposed as one of the effective method for the diagnosis of the power component under service in power grids. As a tool for HFPD detection, Metal Foil sensor based on the embedded technology has been commercialized for mainly power cable due to its advantages. Recently, for the on-site noise discrimination, several PA (Pulse analysis) methods have been reported and the related software, such as Neural Network and Fuzzy, have been proposed to separate the PD (Partial Discharge) signals from the noises since their wave shapes are completely different from each other. On the other hand, the relevant fundamental investigation has not yet clearly made while it is reported that the effectiveness of the current methods based on PA is dependant on the types of sensors. Moreover, regarding the identification of the vital defects introducible into the Power Cable, the direct identification of the nature of defects from the PD signals through Metal Foil coupler has not yet been realized. As a trial for solving above shortcomings, different types of software have been proposed and employed without any convincing probability of identification. In this regards, our novel algorithm 'PA Map' based on the pulse analysis is suggested to identify directly the defects inside the power cable from the HFPD signals which is output of the HFCT and metal foil sensors. This method enables to discriminate the noise and then to make the data analysis related to the PD signals. For the purpose, the HFPD detection and PA (Pulse Analysis) system have been developed and then the effect of noise discrimination has been investigated by use of the artificial defects using real scale mockup. Throughout these works, our system is proved to be capable of separating the small void discharges among the very large noises such as big air corona and ground floating discharges at the on-site as well as of identifying the concerned defects.
Passive sonar system forms the various beams in any desired directions to obtain the improvement in Signal-to-Noise(S/N) ratio, bearing detection and localization of targets, and the attenuation of interferences from other directions. Detection of modern underwater targets is becoming increasingly difficult as noise reduction technology leads to considerably low-level acoustic emissions. Therefore, the improvement of beamforming is very important to detect modern underwater targets at the long range in the complex environmental sea. Also, to react to the fast attack mobiles such as torpedoes, port and starboard discrimination is required to be performed very quickly. In this paper, we proposed the implementation of omnidirectional target bearing detector without port and starboard ambiguity to detect effectively the low-level underwater targets. The port and starboard discrimination is performed by cardioid processing and the improvement of beamforming utilizes the cross correlation matrix of individual hydrophone pairs of linear array sensors. The sea test result shows that the system implemented is good for the detection of the low-level underwater targets.
In this paper, the implementation of a voiced/unvoiced/silence discrimination system is presented. The algorithm is based on the zerocrossing rate and the spectral energy distribution of speech. In measuring zerocrossing rate, a new frequency-to-voltage conversion type interval filter is used. Expermental results show that with the proposed algorithm the effect of impulse noise in voiced intervals can be removed.
Abstract - In order to investigate the possibility of separating PD(partial discharge) and noises through the pulse analysis by use of a HFCT, pulse shapes measured by a resistive sensor and a HFCT were analyzed and adequate PA(pulse analysis) algorithms were studied. For the purpose, the HFPD detection and PA system has been developed. Also void discharges and air corona were adopted as the artificial defect and noises, respectively. As a result, it is possible to separate partial discharges and noises through the PA method using the $100kHz{\sim}20MHz$ frequency range HFCT. It is expected to apply the developed system to on-site PD measurements for the electric equipments.
In this paper, we implement PAMD(Positive Answering Machine Detection) for discrimination human and ARS. We are used Grunt detection, Glitch Noise detection and Tone detection for PAMD. It distinguishes voice signals from ring-back tone and glitch noise respectively. And as a second step, it judges whether human responses or ARS responses after integrating pattern changes like initial response period, the number of voice data, each time of voice data period and glitch noise. The accuracy is about 9375 in ASR and about 98% in Mobile phone.
The rotation-invariant pattern recognition filter using circular harmonic function of the wavelet transforme dsreference image by morlet, mexican-hat, and haar wavelt function is proposed. The rotated reference images, the images sililar to the reference image, and the images which are added by random noise are used for the inpt images, and in case of the input images with random noise, they are applied to the recognition after removing the random noise by the transformed moving average method with proper thresholding value and window size. The proposed optical wavelet circular harmonic matched filter (WCHMF) is a type of the matche dfilter, so that it can be applied to the 4f vander lugt optical correlation system. SNR and discrimination capability of the proposed filter are compared with those of the conventional HF, the POCHF, and the BPOCHF. The proper wavelet function for the reference image used in this paper is achieved by applying morlet, mexican-hat, and harr wavelet function ot the proposed filter, and the proposed filter has good SNR and discrimination capability with rotation-invariance in case of the morlet wavelet function.
This paper introduces a signal processing technique for discrimination of missile target. In order to detect and discriminate the target, a seeker radar makes use of chirp waveform and stretch processing to generate high resolution range profiles(HRRPs). RELAX(relaxation) algorithm, which is one of the spectral estimation techniques, was used to find scattering centers of a missile from HRRP. From the information on the distribution of one-dimensional(1-D) scattering centers on a target, we can discriminate the target without noise.
The aim of this study is to evaluate the Pi-SAR data for land cover discrimination using a standard method. For this purpose, the original polarization and Pauli components of the Pi-SAR X-band and L-band data are used and the results are compared. As a method for the land cover discrimination, the traditional method of statistical maximum likelihood decision rule is selected. To increase the accuracy of the classification result, different spatial thresholds based on local knowledge are determined and used for the actual classification process. Moreover, to reduce the speckle noise and increase the spatial homogeneity of different classes of objects, a speckle suppression filter is applied to the original Pi-SAR data before applying the classification decision rule. Overall, the research indicated that the original Pi-SAR polarization components can be successfully used for separation of different land cover types without taking taking special polarization transformations.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제7권2호
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pp.83-90
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2007
In this paper, the formulation of the protection ratio based upon a composite fade margin and availability is newly presented for the detailed planning of frequency coordination in the microwave relay system network, and computed results for co-channel and adjacent channel protection ratios are illustrated over an actual system with 6.2 GHz. It is shown that the protection ratio to assure a quality of service can be expressed in terms of the composite fade margin, noise-to-interference ratio, net filter discrimination, and system parameters. In addition, the net filter discrimination, depending upon the transmitter spectrum mask and the overall receiver filter characteristic, has been examined to investigate the effect of the adjacent channel protection ratio caused by the adjacent channel interference. Regarding simulated results for 6.2 GHz, 60 km, 64-QAM, and N/I=6 dB at the bit error rate of $10^{-6}$, composite fade margin and co-channel protection ratio yield 25.14 and 50.3 dB, respectively. Also, the net filter discrimination of 26.5 dB and the adjacent channel protection ratio of 23.8 dB are obtained at the first adjacent channel of 30 MHz. The proposed method provides some merits in view of a comprehensive and practical application with more detailed and various system parameters needed to access the criteria for making the proper frequency coordination.
수동 소나 시스템에서 음원 깊이를 구분하는 연구는 수 십 년 동안 진행되어 왔다. 그 이유는 음원 깊이 구분을 통해 표적이 수상함인지 잠수함인지 식별할 수 있기 때문이다. 본 논문은 표적으로부터 수신된 소음 (또는 신호)의 채널 임펄스 응답을 이용하여 음원 깊이를 구분하였다. 송신신호에 대한 정보가 없는 상황에서 채널 임펄스 응답을 추정하기 위해 음선 기반 블라인드 디컨벌루션 기법이 사용되었다. 추정된 채널 임펄스 응답의 패턴에서 교차점은 음선의 상대적 도달 시간에 의하여 결정되며, 이는 표적 깊이 구분에 이용된다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션과 실험 데이터를 통하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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