In this paper, a signal processing algorithm for software GPS receiver is proposed. The signal processor takes snapshot of the sampled If signal from the RF section of the GPS receiver. All the processing for code and carrier tracking and correlation are implemented using the digital signal processing techniques. In order to achieve fast code acquisition, correlation of the incoming GPS signal is performed using the FFT method, After code acquisition, to reduce the Doppler shift effect and increase the accuracy, the interpolation or the tracking are performed. The performance of the proposed processing algorithm is first evaluated using matlab/simulink. A signal acquisition board for sampling and logging GPS IF signal form the Mitel GPS RF chip set is constructed. In order to analyze the performance of the designed algorithm the experiments are performed and the results are analyzed.
Due to the poor evaluation indexes such as detection accuracy and recall rate when Yolov3 network detects aircraft in remote sensing images, in this paper, we propose a remote sensing image aircraft detection method based on machine vision. In order to improve the target detection effect, the Inception module was introduced into the Yolov3 network structure, and then the data set was cluster analyzed using the k-means algorithm. In order to obtain the best aircraft detection model, on the basis of our proposed method, we adjusted the network parameters in the pre-training model and improved the resolution of the input image. Finally, our method adopted multi-scale training model. In this paper, we used remote sensing aircraft dataset of RSOD-Dataset to do experiments, and finally proved that our method improved some evaluation indicators. The experiment of this paper proves that our method also has good detection and recognition ability in other ground objects.
In this paper, we identify performance issues in executing compute kernels from PolyBench, which includes compute kernels that are the core computational units of various data-intensive workloads, such as deep learning and data-intensive applications, on Processing-in-Memory (PIM) devices. Therefore, using our in-house simulator, we measured and compared the various performance metrics of workloads based on traditional out-of-order and in-order processors with Processing-in-Memory-based systems. As a result, the PIM-based system improves performance compared to other computing models due to the short-term data reuse characteristic of computational kernels from PolyBench. However, some kernels perform poorly in PIM-based systems without a multi-layer cache hierarchy due to some kernel's long-term data reuse characteristics. Hence, our evaluation and analysis results suggest that further research should consider dynamic and workload pattern adaptive approaches to overcome performance degradation from computational kernels with long-term data reuse characteristics and hidden data locality.
Kim, Chang-Joo;Kim, Young-Su;Jeong, Goo-Young;Mun, Jae-Kyung;Lee, Hyuck-Jae
ETRI Journal
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제17권4호
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pp.25-35
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1996
This paper derives the symbol error probability for quadrature amplitude modulation(QAM) with L-fold space diversity in Rayleigh fading channels. Two combining techniques, maximal ratio combining(MRC) and selection combining(SC), are considered. The formula for MRC space diversity is obtained by averaging the symbol error probability of M-ary QAM in an additive white Gaussian noise(AWGN) channel over a chi-square distribution with 2L degrees of freedom. The obtained formula overcomes the limitations of the earlier work, which has been limited only to deriving the symbol error rate(SER) of QAM with two branch MRC space diversity. The formula for SC space diversity is obtained by averaging the symbol error probability of M-ary QAM in an AWGN channel over the distribution of the maximum signal-to noise ratio among all of the diversity channels for SC space diversity has been reported yet. Analytical results show that the probability of error decreases with the order of diversity gain per additional branch decreases as the number of branches becomes larger. On the other hand, the performance of 16 QAM with MRC becomes much better than that of SC as the number of branches becomes larger. By giving the order of diversity, L, and the number of signal points, M, we have been able to obtain the SER performance of QAM with general space diversity. These results can be used to determine the order of diversity to achieve the desired SER in land mobile communication system employing QAM modulation.
Third order correlation funciton is to be advantageous to detect unique features embedded in various random signals that are undetectable with second order correlation or power spectrum. In this paper, we will introduce optical modulator which consists of a laser light source, 2-dimensional ultrasonic diffractor cell with signal controlling circuitry, and a CCD camera connected to personal computer for image processing. With this modulator, the third order correlaiton pattern of signal can be immediately obtained at the camera due to parallel nature of optical computing.
As the use of Internet being generalized, ordering system can be easily achieved on the Web so that the direct sailing system is replaced the various types of Built-To-Order system. It is important to give the up-to-date information to the end-user in order to build the Built-To-Order system. Recently, the way of providing information is updating the product related information continuously. In this study, we provide the method that can be streamlined Product Data Management System which manages a creation and update for product information into the direct BTO system in order to achieve the newest information. This methodology is not only transferring the information but also processing the information in an appropriate form. So this paper is going to cover the various point of view of information processing.
The performance of speech recognition system is degraded by the mismatch between training and test environments. Many studies have been presented to compensate for noise components in the cepstral domain. Recently, higher order cepstral moment normalization method has been introduced to improve recognition accuracy. In this paper, we present real-time high order moment normalization method with post-processing smoothing filter to reduce the parameter estimation error in higher order moment computation. In experiments using Aurora2 database, we obtained error rate reduction of 44.7% with proposed algorithm in comparison with baseline system.
Nowadays the issue of environmental pollution and ecological destruction is not a simple issue but an important issue to be continuously considered. It is deemed that a study for recycled new materials is immediately required and this study is to analyze features and processing methods of new materials which can be used to interior space. We found the recycled new materials used for space through researching various web sits. And then we analyzed what the base materials are and classified that base materials are whether natural or artificial of the recycled materials. We classified processing methods of the recycled new materials after researching general processing methods. The result of this study would be an important material to the research and development of new finishing materials with consideration of environment and to the research for a guideline of applicable new materials. The results of this study are as follows : First, we could classify widely 2 categories into natural material and artificial material and then 10 subcategories into metal, glass, wood, rubber, stone, plastic, leather or fabric, ceramic, concrete and so on, and analyzed that which material is mostly used and whether it is single material or multiple material. In order to analyze the feature of processing method. Second, we could classify into 4 categories such as junction, surface process, molding, and insert, and found out which processing method is applied based on objects of research. Third, as an analysis result of the recycled new material feature, in order to develop various new materials, it is required to study on combination and application of 2 materials or more rather than single material. Four, as a analysis result of the processing method feature, I would like to suggest that development and application of various processing methods are required. Especially, it is necessary to grope for a way to develop new functional materials for interior space through a systemic research and analysis of processing method of other fields. Furthermore, a way to reuse recycled new materials should be considered in a stage of selection and application of processing method.
The overhead of processing fine-grain tasks on a grid induces the need for batch processing or task group deployment in order to minimise overall application turnaround time. When deciding the granularity of a batch, the processing requirements of each task should be considered as well as the utilisation constraints of the interconnecting network and the designated resources. However, the dynamic nature of a grid requires the batch size to be adaptable to the latest grid status. In this paper, we describe the policies and the specific techniques involved in the batch resizing process. We explain the nuts and bolts of these techniques in order to maximise the resulting benefits of batch processing. We conduct experiments to determine the nature of the policies and techniques in response to a real grid environment. The techniques are further investigated to highlight the important parameters for obtaining the appropriate task granularity for a grid resource.
Dairy processing experience tourism, that combines production, processing, and services, can be a good alternative to increase added value in Mongolian livestock industry. In addition, in order to successfully pursue this, it is necessary to first identify consumers' potential demand for the experience tourism and the factors affecting demand. Accordingly, this study estimated consumers' potential demand for dairy processing experience tourism using data from 758 people obtained through an online survey targeting Ulaanbaatar residents. As a result of the estimation, it was found that the variables that affect potential demand are the experience fees, average monthly household income, gender, age, arol consumption, and education level. The potential demand for dairy processing experience tourism was measured by multiplying the population of Ulaanbaatar by the estimated probability of accepting the experience tourism, and the total revenue was maximum at 32.303 million Tuk when the experience fee was 50,000 Tuk. The implications based on the analysis results are that, in order to promote participation in the experience tourism, it is necessary to promote it primarily to people with high average monthly household income, high level of education, younger age groups, and male. It can be said that preference is high and sufficient potential demand exists, but it is suggested that appropriate setting of experience fees is important.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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