Researches and developments on BEMS are performed world-widely through sustainable management in various conditions. However, there are many obstacles to adapt the system in existing buildings because it needs highly expensive equipments, which are designed for newly built buildings, to install. Therefore, there are numerous limits exist when applying the BEMS in established buildings. The purpose of this study estimates the optimization of RF output power in WSN(Wireless Sensor Networks), which is the essential technology to develop PEMS. The results of this study is as follows ; 1) Applying WSN technique in buildings was possible. 2) As RF output power increases, the number of relay node reduced, therefore, the WSN showed more stability. 3) When estimating optimal RF output power in school, it should be considered between the number of relay node and RF output power. 4) Considering battery consumption and possibility of reception, the best suited RF output power is -20dbm in apartment house.
본 논문에서는 다중 셀 MIMO (multiple-input and multiple-output) 네트워크를 위한 Hadamard 행렬 인터스트림 (interstream) 전송기반 blind 채널추정을 소개한다. 제안 방법은 다중 셀로 된 이동 단말 네트워크를 기반으로 연구된다. MS (mobile station) 는 양 셀로부터 신호를 받는 것으로 가정한다. 가까운 셀로부터 받은 신호는 원하는 신호로 간주되고, 다른 셀로부터 받은 신호는 간섭신호로 간주된다. 채널은 blind이기 때문에 채널을 추정하기 위해 Hadamard 행렬 패턴의 파일럿 (pilot) 스트림 (stream) 을 전송하면, 대규모 MIMO 채널에 대해 보다 쉽고 빠른 채널 추정이 가능하게 된다. Hadamard 행렬 기반시스템의 계산은 오직 복소 가산 (complex addition) 만 필요하기 때문에, 복소 승산 (complex multiplication) 이 필요한 Fourier 변환을 이용한 방법보다 복잡도가 훨씬 줄어든다. 수치적 분석을 통해 본 결과 제안한 방법이 완벽함을 보여준다.
본 연구는 오염을 배출하고 있는 과점기업들이 시장 진입을 내생적으로 결정할 때 정부가 부과할 수 있는 산출세와 진입세로 구성된 이부 환경세를 설계하고 있다. 특히, 시장 산출량에 따라 비례적으로 오염의 외부성이 발생하는 경우 이부 환경세는 후생을 극대화하는 사회적 최적 수준을 달성할 수 있다는 것을 보였다. 또한 논의의 확장으로 규제 과정에서 추정오차가 존재하는 경우 이부 환경세가 사회후생과 정부조세에 미치는 영향에 대해서도 분석하고 있다. 구체적으로, 사회적 이익집단들이 각자 자신들의 이익에 따라 서로 다른 정보를 제공하는 경우 이부 환경세가 시장 산출량, 정부조세, 그리고 사회 후생에 미치는 영향을 정태적으로 비교 분석해 보았다. 결과적으로, 정부가 사회 후생의 손실분과 정부의 조세 수입 모두를 고려한다면, 오염 함수의 기울기에 대한 과대 추정뿐만 아니라 수요 함수의 기울기에 대한 과소 추정에 대해 유의해야 한다.
MIMO(Multi-Input Multi-Output) 레이다는 최근 여러 장점으로 각광을 받고 있는 새로운 개념의 레이다 기술로 다양한 신호처리 기술이 연구되고 있다. 그러나 전자전의 관점에서 보면 MIMO 레이다는 기존 레이다와 다른 동작원리를 가지고 있으므로 기존 레이다 파라미터 탐지 기술이 적용되지 않기에 새로운 파라미터 탐지 기술이 MIMO 레이다의 무력화와 효과적인 기만을 위하여 요구된다. 본 논문에서는 ULA(Uniform Linear Array) MIMO 레이다의 중요 파라미터인 직교신호의 개수를 2개의 이동 전파탐지기를 이용하여 암맹적으로 추정하거나 저잡음 상황에서 최소 3개의 전파탐지기를 이용하여 암맹적으로 추정하는 두 가지 기법을 제안하고 시뮬레이션을 통하여 성능을 확인한다.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.169-172
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1996
A modified output error method developed by the authors are presented, and an example of its application on an air accident is shown. In order to obtain the aerodynamic coefficients of an aircraft, the maximum likelihood method and the output error method are often employee However, in the case of an air accident, there is only one flight data available. The newly devised modified output error method by authors seems to have shown fine performance. By employing this method and processing the flight data, unstational aerodynamic coefficients are obtained. The contradiction between the recorded flight data and the circumstantial evidence was reasonably explained.
A model analysis method has been developed in the paper. The method estimates the modal parameters of multiple input-output systems, assesses their quality, and seperates structural modes form computation ones. The modal parameter extraction algorithm is the least squares method with a finite difference model relating input and output time data. The quality of the estimated system model can be assessed in narrow frequency bands by comparing the measured and model predicted responses in time domain with the aid of digital filters. Structural modes can be effectively separated from computational ones using the convergence factor which represents the pole convergence rate. The modal analysis method has been applied to simulated and experimental vibration data to evaluate its utility and limitations.
An adaptive state observer is presented for a class of LTI systems that have a sinusoidal disturbance in the measurement output. Adaptation rules are developed for identifying the unknown sinusoidal disturbance signal from the system output. For the application of the identification result to the state estimation problem, the sinusoidal signal with arbitrary initial phase has been considered in this paper. In order to test the performance of proposed algorithm, comparative computer simulations have been carried out with an existing robust observer. The simulation results show the effectiveness of the proposed method.
It has been resulted that Lagrange multiplier method with statistical approach was superior to traditional harmonic balance method in identifying the nonlinear loudspeaker parameters when output signals were contaminated with Gaussian random noise. We have known that the displacement-dependent characteristic values of nonlinear parameters identified by traditional harmonic balance method were estimated less than original values by the increase of output noise and the stiffness coefficients were very sensitive to output noise. Also, by the sensitivity analysis we have verified that the harmonic distortions in acoustic radiation was mainly due to nonlinearity of force factor caused by uneven magnetic fields and that reducing the nonlinearity of damping coefficients were very effective for improving second harmonic distrotion of acoustic radiation.
In this study, transfer path identification and output estimation are simulated by multi-dimension spectral analysis method (MDSA). Multi -input/single-output system give expression the vehicle suspension which each inputs are correlated reciprocally. In case of correlating with inputs, the system needs separating the each input signal by MDSA. Main simulations are about finding effective input by coherent output spectrum and selecting optimal input's number by multiple coherence function. Also, by shielding transfer path of each input, transfer path characteristic is identified in terms of overall integrated contribution level.
The problem of identification of continuous systems is considered when both the discrete input and output measurements are contaminated by white noises. Using a predesigned digital low-pass filter, a discrete-time estimation model is constructed easily without direct approximations of system signal derivatives from sampled data. If the pass-band of the filter is designed so that it includes the main frequencies of both the system input and output signals in some range, the noise effects are sufficiently reduced, accurate estimates can be obtained by least squares(LS) algorithm in the presence of low measurement noises. Two classes of filters(infinite impulse response(IIR) filter and finite impulse response(FIR) filter) are employed. The former requires less computational burden and memory than the latter while the latter is suitable for the bias compensated least squares(BCLS) method, which compensates the bias of the LS estimate by the estimates of the input-output noise variances and thus yields unbiased estimates in the presence of high noises.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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