Ryu 등은 배열센서 출력을 이용하여 추정한 신호부공간으로부터 표적의 방위각 측정치를 구하고, 이를 이용하여 표적의 방위각 궤적을 추적하는 알고리즘을 제안하였다. Ryu 등이 제안한 방위각 추적 알고리즘은 별도의 데이터연관 필터가 필요 없으며 구조가 간단하다는 장점을 가지고 있다. Ryu의 방위각 추적 알고리즘에서는 신호부공간이 센서출력에 의해서 계속 쇄신되고 있지만 표본시간의 신호부공간에서 구한 측정치만을 사용하고 있으며, 신호대잡음비가 낮은 경우에는 Ryu 알고리즘의 추적 성능이 매우 급격히 저하되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Ryu 알고리즘의 방위각 추적 성능을 개선하기 위하여 표본시간의 신호부공간에서 구한 측정치뿐만 아니라 표본시간에 인접한 신호부공간으로부터 구한 측정치까지 사용할 수 있도록 ML(Maximum Lekelihood)에 기반을 둔 측정치 융합 기법을 제안한다. 그리고 제안한 측정치 융합 기법을 이용하여 Ryu 알고리즘과 같은 구조를 가지는 새로운 방위각 추적 알고리즘을 제안한다. 제안한 방위각 추적 알고리즘은 Ryu 알고리즘의 장점을 그대로 유지하면서 Ryu 알고리즘보다 향상된 추적 성능을 가진다.
A high resolution algorithm is presented for resolving multiple coherent spread spectrum signals that are incident on an equispaced linear array. Unlike the conventional noise-eigenvector based methods, this algorithm makes use of the signal eigenvectors of the array spectral density matrix that are associates with eigenvalues that are larger than the sensor noise level. Simulation results are shown to demonstate the high performance of the proposed approach in comparison with MUSIC in which coherent signal subspace method (CSM) is employed.
The ambient vibration measurement is a kind of output data-only dynamic testing where the traffics and winds are used as agents responsible for natural or environmental excitation. Therefore an experimental modal analysis procedure for ambient vibration testing will need to base itself on output-only data. The modal analysis involving output-only measurements presents a challenge that requires the use of special modal identification technique, which can deal with very small magnitude of ambient vibration contaminated by noise. Two complementary modal analysis methods are implemented. They are rather simple peak picking (PP) method in frequency domain and more advanced stochastic subspace identification (SSI) method in time domain. This paper presents the application of ambient vibration testing and experimental modal analysis on large civil engineering structures. A 15 storey reinforced concrete shear core building and a concrete filled steel tubular arch bridge have been chosen as two case studies. The results have shown that both techniques can identify the frequencies effectively. The stochastic subspace identification technique can detect frequencies that may possibly be missed by the peak picking method and gives a more reasonable mode shapes in most cases.
System identification is a fundamental step towards the application of structural health monitoring and damage detection techniques. On this respect, the development of evolved identification strategies is a priority for obtaining reliable and repeatable baseline modal parameters of an undamaged structure to be adopted as references for future structural health assessments. The paper presents the identification of the modal parameters of the Guangzhou New Television Tower, China, using a data-driven stochastic subspace identification (SSI-data) approach complemented with an appropriate automatic mode selection strategy which proved to be successful in previous literature studies. This well-known approach is based on a clustering technique which is adopted to discriminate structural modes from spurious noise ones. The method is applied to the acceleration measurements made available within the task I of the ANCRiSST benchmark problem, which cover 24 hours of continuous monitoring of the structural response under ambient excitation. These records are then subdivided into a convenient number of data sets and the variability of modal parameter estimates with ambient temperature and mean wind velocity are pointed out. Both 10 minutes and 1 hour long records are considered for this purpose. A comparison with finite element model predictions is finally carried out, using the structural matrices provided within the benchmark, in order to check that all the structural modes contained in the considered frequency interval are effectively identified via SSI-data.
본 논문에서는 긴 코드 DS/CDMA DMB 하향링크 시스템에서의 신호공간에 기초한 새로운 채널추정기법을 제안한다. 신호공간과 잡음공간과의 직교성을 이용하는 종래의 부분공간 방식과는 달리 신호공간만을 이용하여 채널응답을 추정할 수 있다. 신호공간만을 이용하므로 제안된 기법은 종래의 부분공간 방식에서의 연산복잡도 문제를 해결할 수 있고 따라서 실제 구현 가능한 적절한 사이즈의 공분산 행렬로 부분공간 분석을 통한 채널추정기법에 사용될 수 있다. 논문을 통하여 제안된 기법과 관련된 수식을 도출하고 시뮬레이션 및 수치결과를 통해 제안된 기법의 유효성을 보인다.
In this study, the subspace stochastic realization theories (SSR model I and SSR model II) have been applied to a real bridge for estimating its dynamic characteristics (natural frequencies, damping constants, and vibration modes) under ambient vibration. A numerical simulation is carried out for an arch-type steel truss bridge using a white noise excitation. The estimates obtained from this simulation are compared with those obtained from the Finite Element (FE) analysis, demonstrating good agreement and clarifying the excellent performance of this method in estimating the structural dynamic characteristics. Subsequently, these methods are applied to the vibration induced by both strong and weak winds as obtained by remote monitoring of the Kabashima bridge (an arch-type steel truss bridge of length 136 m, and situated in Nagasaki city). The results obtained with this experimental data reveal that more accurate estimates are obtained when strong wind vibration data is used. In contrast, the vibration data obtained from weak wind provides accurate estimates at lower frequencies, and inaccurate accuracy for higher modes of vibration that do not get excited by the wind of lower intensity. On the basis of the identified results obtained using both simulated data and monitored data from a real bridge, it is determined that the SSR model II realizes more accurate results than the SSR model I. In general, the approach investigated in this study is found to provide acceptable estimates of the dynamic characteristics of highway bridges as well as for the vibration monitoring of bridges.
본 논문에서는 고해상도 도래방향 추정기법인 MUSIC(Multiple Signal Classification) 알고리즘의 설계에 대해서 연구하였다. MUSIC 알고리즘은 고유벡터와 방향벡터의 요소가 복소수이기 때문에 하드웨어 구현을 위해서는 입력상관행렬을 확장하거나 유니터리(Unitary) 개념을 적용해야 한다. 이에 따라 MUSIC 알고리즘의 방향벡터와 잡음고유벡터가 서로 직교한다는 성질을 이용하여, 소자 간격과 도래방향을 고려한 기지의 방향벡터와 신호에 의한 잡음고유벡터의 실수연산을 통해 도래방향을 구하였다. 본 논문에서는 MUSIC 알고리즘을 안테나 소자가 2개, 소자 간격이 0.5A인 경우에 대해서 하드웨어 구현이 가능하도록 Verilog HDL(Verilog Hardware Description Language)을 이용하여 설계하고 결과를 확인하였다.
This paper describes Active Noise Control (ANC) using Discrete Wavelet Transform (DWT) Domain Least Mean Square (LMS) Method. DWT-LMS is one of the transform domain input decorrelation LMS and improves the convergence speed of adaptive filter especially when the input signal is highly correlated. Conventional transform domain LMS's use Discrete Cosine Transform (DCT) because it offers linear band signal decomposition and fast transform algorithm. Wavelet transform can project the input signal into the several octave band subspace and offers more efficient sliding fast transform algorithm. In this paper, we propose Wavelet transform domain LMS algorithm and shows its performance is similar to DCT LMS in some cases using ANC simulation.
In this paper, several modal identification techniques for output-only structural systems are extensively investigated. The methods considered are the power spectral method, the frequency domain decomposition method, the Ibrahim time domain method, the eigensystem realization algorithm, and the stochastic subspace identification method. Generally, the power spectral method is most widely used in practical area, however, the other methods may give better estimates particularly for the cases with closed modes and/or with large measurement noise. Example analyses were carried out on typical structural systems under three different loading cases, and the identification performances were examined throught the comparisons between the estimates by various methods.
In this paper we present new sound spectral analysis methods or prosthetic heart valve sounds. Phonocardiograms(PCG) of prosthetic heart valve were analyzed in order to derive frequency domain feature suitable or the classification of the valve state. The fast orthogonal search method and MUSIC (MUltiple SIgnal Classification) method are described or finding the significant frequencies in PCG. The fast orthogonal search method is effective with short data records and cope with noisy, missing and unequally-spaced data. MUSIC method's key to the performance is the division of the information in the autocorrelation matrix or the data matrix into two vector subspaces, one a signal subspace and the other a noise subspace.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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