This paper proposes robust source localization methods for estimating the azimuth angle, elevation angle, velocity, and range using a low-complexity planar antenna array in impulsive non-Gaussian noise environments. The proposed robust source localization methods for wireless communication applications are based on nonlinear M-estimation provided from Huber and Hampel. Simulation results show the robustness performance of the proposed robust methods in impulsive non-Gaussian noise.
The cultural noise sources in magnetotellurics were localized using the source localization method. Conventional beamforming techniques are not applicable for electromagnetic source localization. In this study, the matched field processing and genetic algorithm are used to localize an electromagnetic source and estimate the polarization direction. The source localization using MT field data shows the characteristics of estimated source distribution related to the strength of cultural noise.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.5
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pp.415-419
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2010
A variety of methods for sound source localization have been developed and applied to several applications such as noise detection system, surveillance system, teleconference system, robot auditory system and so on. In the previous work, we proposed the sound source localization using the spatially mapped GCC functions based on TDOA for robot auditory system. Performance of the proposed one for the noise effect and estimation resolution was verified with the real environmental experiment under the single source assumption. However, since multi-talker case is general in human-robot interaction, multiple source localization approaches are necessary. In this paper, the proposed localization method under the single source assumption is modified to be suitable for multiple source localization. When there are two sources which are correlated, the spatially mapped GCC function for localization has three peaks at the real source locations and imaginary source location. However if two sources are uncorrelated, that has only two peaks at the real source positions. Using these characteristics, we modify the proposed localization method for the multiple source cases. Experiments with human speeches in the real environment are carried out to evaluate the performance of the proposed method for multiple source localization. In the experiments, mean value of estimation error is about $1.4^{\circ}$ and percentage of multiple source localization is about 62% on average.
Lee H. R.;Han J. Y.;Cho M. H.;Im C. H.;Jung H. K.;Lee S. Y.
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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v.7
no.2
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pp.108-115
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2003
Purpose : To evaluate the effect of the gradient switching noise on the ECD source localization with the EEG data recorded during the MRI scan. Materials and Methods : We have fabricated a spherical EEG phantom that emulates a human head on which multiple electrodes are attached. Inside the phantom, electric current dipole(ECD) sources are located to evaluate the source localization error. The EEG phantom was placed in the center of the whole-body 3.0 Tesla MRI magnet, and a sinusoidal current was fed to the ECD sources. With an MRI-compatible EEG measurement system, we recorded the multi channel electric potential signals during gradient echo single-shot EPI scans. To evaluate the effect of the gradient switching noise on the ECD source localization, we controlled the gradient noise level by changing the FOV of the EPI scan. With the measured potential signals, we have performed the ECD source localization. Results : The source localization error depends on the gradient switching noise level and the ECD source position. The gradient switching noise has much bigger negative effects on the source localization than the Gaussian noise. We have found that the ECD source localization works reasonably when the gradient switching noise power is smaller than $10\%$ of the EEG signal power. Conclusion : We think that the results of the present study can be used as a guideline to determine the degree of gradient switching noise suppression in EEG when the EEG data are to be used to enhance the performance of fMRI.
This paper reviews several multi-source localization methods which estimate ITDs based on zero crossings (ZCs). Employing signal-to-noise ratio (SNR) estimation from ITD variances, these ZC-based source localization methods are more robust to diffuse noise than the cross-correlation (CC)-based one with less computational complexity. In order to take reverberant environments into account, two approaches detect intervals which dominantly contain direct-path components from sources to sensors because they may effectively provide reliable ITDDs corresponding to source directions. One accomplishes the detection by comparing the original and cepstral-prefiltering-processed envelopes, and the other searches sudden increase of acoustic energy by considering typical characteristics of acoustic reverberation. Experiments for comparison of these methods demonstrate that the approach with energy-based detection efficiently achieves multi-source localization in reverberant environments.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.48
no.2
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pp.121-127
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2011
As considerable interests in noise emission from a ship have been increased, the need for localization of noise sources of the marine propeller generating cavitation and singing noise is looming large. In many practical cases, cavitation and singing noise occur on a particular position of the certain blade of the propeller. It is so important to know the position of noise source correctly in order to eliminate or suppress unwanted noise. In this study, we develop "noise source localization technology" using TDOA method. Experimental measurements carried out at the circulating water channel and towing tank show that noise source can be clearly identified and localized using TDOA method.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.21
no.3
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pp.220-226
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2011
This paper presents the novel work for source localization of serial multiple impacts in a plate sructure. It is difficult to identify the source of serial multiple impacts with the current source localization techenology(SLT) because of the overlapping of dispersive wave induced by multiple impacts and the reflaction from the edge of the plate. In this paper, the new method is suggested for source localization. The method is developed based on the SLT with pre-signal processing such as some limitation for the selection of three sensors, the frequency range for TFA and impact time interval. Results from numerical simulation and experiment in isotropic plate structure are presented, which show the capability of the proposed method.
We analyzed a noise-sensitivity profile of a specific SQUID sensor system for the localization of brain activity. The location of a neuromagnetic current source is estimated from the recording of spatially distributed SQUID sensors. According to the specific arrangement of the sensors, each site in the source space has different sensitivity, that is, the difference in the lead field vectors. Conversely, channel noises on each sensor will give a different amount of the estimation error to each of the source sites. e.g., a distant source site from the sensor system has a small lead-field vector in magnitude and low sensitivity. However, when we solve the inverse problem from the recorded sensor data, we use the inverse of the lead-field vector that is rather large, which results in an overestimated noise power on the site. Especially, the spatial sensitivity profile of a gradiometer system measuring tangential fields is much more complex than a radial magnetometer system. This is one of the causes to make the solutions of inverse problems unstable on intervening of the sensor noise. In this study, in order to improve the localization accuracy, we calculated the noise-sensitivity profile of our 40-channel planar SQUID gradiometer system, and applied it as a normalization weight factor to the source localization using synthetic aperture magnetometry.
In many practical applications of robots, finding the location of an incoming sound is an important issue for the development of efficient human robot interface. Most sound source localization algorithms make use of only those microphones that are acoustically visible from the sound source or do not take into account the effect of sound diffraction, thereby degrading the sound source localization performance. This paper proposes a new sound source localization method that can utilize those microphones that are acoustically shadowed from the sound source. The experiment results show that use of the acoustically shadowed microphones, which receive higher signal-to-noise ratio signals than the others and are closer to the sound source, improves the performance of sound source localization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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