In this paper, a recursive digital filter realization for an ionospheric channel model is proposed. This realization is in the form of a cascade of identical second-order all-pass filters, and is determined by only three parameters; two coefficients of an all-pass section, and the number of sections. The values of these parameters are optimized by a nonlinear optimization algorithm called the "downhill simplex method", so that the resulting time delay function closely approximates that of the ionospheric channel model. Comparing with the nonrecursive digital filter realization, it can be shown that the proposed recursive-digital-filter-realization is advantageous in points of view for the numbers of filter coefficients and the realization.
In this study, a planar respiratory motion is modeled by a 2-D linear expanding-shrinking movement. According to the introduced model, respiratory motion imposes phase error, non-uniform sampling and amplitude modulation distortions on the acquired MRI data. When the motion parameters are known or can be estimated, a construction algorithm based on superposition method was used to remove the MRI artifact. For the purpose of estimating unknown motion parameters, we used the spectrum shift method to find the respiratory fluctuation function, the x directional expansion coefficient and its center, and we also used the minimum energy method to find the y directional expansion coefficient and its center. Finally the effectiveness of this presented method is shown by computer simulations.
한국분말야금학회 2006년도 Extended Abstracts of 2006 POWDER METALLURGY World Congress Part 1
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pp.420-421
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2006
In the present study, ultrafined Zr-V-Fe based alloy powder prepared by a plasma arc discharge process with changing process parameters. The chemical composition of synthesized powder was strongly influenced by the process parameters, especially the hydrogen volume fraction in the powder synthesis atmosphere. The synthesized powder had an average particle size of 50 nm. The synthesized Zr-V-Fe based particles had a shell-core structure composed of metal in the core and oxidse in the shell.
Kwon, Young-Soon;Kim, Jin-Chun;Ilyin, Alexander P.;Nazarenko, Olga B.;Tikhonov, Dmitry V.
한국분말재료학회지
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제19권1호
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pp.49-54
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2012
Tungsten nanopowders were produced by the method of wires electrical explosion in the different gases. The study of phase and dispersed composition of the powders was carried out. The influence of electrical parameters such as the value of energy input in wire and the arc stage of the explosion was discussed. The factors that make for decreasing the particles size are the lower pressure of surrounding gas and the use of addition of chemically reactive gas.
A mobile terminal will expect a number of handoffs within its call duration. In the event of a mobile call, when a mobile node moves from one cell to another, it should connect to another access point within its range. In case there is a lack of support of its own network, it must changeover to another base station. In the event of moving on to another network, quality of service parameters need to be considered. In our study we have used the Markov decision process approach for a seamless handoff as it gives the optimum results for selecting a network when compared to other multiple attribute decision making processes. We have used the network cost function for selecting the network for handoff and the connection reward function, which is based on the values of the quality of service parameters. We have also examined the constant bit rate and transmission control protocol packet delivery ratio. We used the policy iteration algorithm for determining the optimal policy. Our enhanced handoff algorithm outperforms other previous multiple attribute decision making methods.
In this paper we propose new approximate methods for the performance analysis of closed-loop production systems with unreliable machines and random processing times. Each approximate method decomposes the production system consisting of K machines into a set of K subsystems, each subsystem consisting of two machines separated by a finite buffer. Then, each subsystem is analyzed by three different analyzing methods in isolation. The population constraint of the closed-loop production system is taken into account by prescribing that the sum of average buffer levels in the subsystems is equal to the number of customers in the closed-loop production system. We establish a set of equations that characterize unknown parameters of the servers in the subsystems. An iterative procedure is then used to determine the unknown parameters. Experimental results show that these methods provide a good estimation of the throughput.
Near-field source localization algorithms are very sensitive to sensor gain/phase response errors, and so it is important to calibrate the errors. We took into consideration the uniform linear array and are proposing a blind calibration algorithm that can estimate the directions-of-arrival and range parameters of incident signals and sensor gain/phase responses jointly, without the need for any reference source. They are estimated separately by using an iterative approach, but without the need for good initial guesses. The ambiguities in the estimations of 2-D electric angles and sensor gain/phase responses are also analyzed in this paper. We show that the ambiguities can be remedied by assuming that two sensor phase responses of the array have been previously calibrated. The behavior of the proposed method is illustrated through simulation experiments. The simulation results show that the convergent rate is fast and that the convergent precision is high.
Dynamic thermal rating (DTR) system is an effective method to improve the capacity of existing overhead line. According to the methodology based on CIGRE (International Council on Large Electric systems) standard, ampacity values under steady-state heating balance can be calculated from ambient environmental conditions. In this study, simulation analysis of relations between parameters and ampacity is described as functional dependence, which can provide an effective basis for the design and research of overhead transmission lines. The simulation of ampacity variation in different rating scales is described in this paper, which are determined from real-time meteorological data and conductor state parameters. To test the performance of DTR in different rating scales, capacity improvement and risk level are presented. And the experimental results show that the capacity of transmission line by using DTR has significant improvement, with low probability of risk. The information of this study has an important reference value to the operation management of power grid.
During thermal power coal-fired boiler operation, it is very important to detect the pulverized coal concentration in the air pipeline for the boiler combustion stability and economic security. Because the current measurement methods used by power plants are often involved with large measurement errors and unable to monitor the pulverized coal concentration in real-time, a new method is needed. In this paper, a new method based on microwave circular waveguide is presented. High Frequency Electromagnetic Simulation (HFSS) software was used to construct a simulation model for measuring pulverized coal concentration in power plant pipeline. Theoretical analysis and simulation experiments were done to find the effective microwave emission frequency, installation angle, the type of antenna probe, antenna installation distance and other important parameters. Finally, field experiment in Jilin Thermal Power Plant proved that with selected parameters, the measuring device accurately reflected the changes in the concentration of pulverized coal.
When modeling a sensor system mathematically, we assume that the sensor noise is Gaussian and white to simplify the model. If this assumption fails, the performance of the sensor model-based controller or estimator degrades due to incorrect modeling. In practice, non-Gaussian or non-white noise sources often arise in many digital sensor systems. Additionally, the noise parameters of the sensor model are not known in advance without additional noise statistical information. Moreover, disturbances or high nonlinearities often cause unknown sensor modeling errors. To estimate the uncertain noise and model parameters of a sensor system, this paper proposes an iterative batch calibration method using data-driven machine learning. Our simulation results validate the calibration performance of the proposed approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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