This paper presents a comparative analysis on three different types of performance indices of obstacle detection for an overlapped ultrasonic sensor ring. Due to beam overlap, the entire sensing zone of each ultrasonic sensor can be divided into three smaller sensing subzones, which leads to significant reduction of positional uncertainty in obstacle detection. First, the positional uncertainty in obstacle detection is expressed in terms of the area of a sensing subzone, and type 1 performance index is then defined as the area ratio of side and center sensing subzones. Second, based on the area of a sensing subzone, type 2 performance index is defined taking into account the size of the entire range of obstacle detection as well as the degree of the positional uncertainty in obstacle detection. Third, the positional uncertainty in obstacle detection is now expressed in terms of the length of the uncertainty arc spanning a sensing subzone, and type 3 performance index is then defined as the average value of the uncertainty arc lengths over the entire range of obstacle detection. Fourth, using a commercial low directivity ultrasonic sensor, the changes of three different performance indices depending on the parameter of an overlapped ultrasonic sensor ring are examined and compared.
본 논문은 바이스태틱 레이더 환경에서 표적 검출을 위한 체계 분석용 M & S 툴을 제안한다. 바이스태틱 레이더 파라메타 및 $P_d$(probability of detection), $P_{fa}$(probability of false alarm)와 수신 신호의 SNR과의 상호 연관성을 설명하고, 이들 값에 의해 바이스태틱 레인지 곱 및 레인지 합의 범위가 결정되는 과정을 분석한다. 또한, 수신 레이더가 탐지 거리 등의 요구 조건을 만족시키기 위해 요구되는 수신 펄스 적분 개수를 유도하고, 재머 환경에서 바이스태틱 레이더 성능 열화 정도를 분석한다. 마지막으로 분석 결과를 4가지 모듈로 구분하여 M & S 툴로 구성한 후 이에 대한 시뮬레이션 결과를 보인다.
The cathode voltage of aluminum electrolytic cell is relatively stable under normal conditions and fluctuates greatly when it has an anomaly. In order to detect the abnormal range of cathode voltage, an anomaly detection algorithm based on sliding window was proposed. The algorithm combines the time series segmentation linear representation method and the k-nearest neighbor local anomaly detection algorithm, which is more efficient than the direct detection of the original sequence. The algorithm first segments the cathode voltage time series, then calculates the length, the slope, and the mean of each line segment pattern, and maps them into a set of spatial objects. And then the local anomaly detection algorithm is used to detect abnormal patterns according to the local anomaly factor and the pattern length. The experimental results showed that the algorithm can effectively detect the abnormal range of cathode voltage.
Face detection is the first step in a wide range of face applications. However, detecting faces in the wild is still a challenging task due to the wide range of variations in pose, scale, and occlusions. Recently, many deep learning methods have been proposed for face detection. However, further improvements are required in the wild. Another important issue to be considered in the face detection is the computational complexity. Current state-of-the-art deep learning methods require a large number of patches to deal with varying scales and the arbitrary image sizes, which result in an increased computational complexity. To reduce the complexity while achieving better detection accuracy, we propose a fully convolutional network-based face detection that can take arbitrarily-sized input and produce feature maps (heat maps) corresponding to the input image size. To deal with the various face scales, a multi-scale network architecture that utilizes the facial components when learning the feature maps is proposed. On top of it, we design multi-task learning technique to improve detection performance. Extensive experiments have been conducted on the FDDB dataset. The experimental results show that the proposed method outperforms state-of-the-art methods with the accuracy of 82.33% at 517 false alarms, while improving computational efficiency significantly.
An airborne radar is an essential aviation electronic system of the helicopter to perform various missions in all-weather environments. This paper presents the conceptual design results of the multi-mode pulsed Doppler radar system testbed model for helicopter. Due to the inherent flight nature of the hovering vehicle which is flying in low-altitude and low speed, as well as rapid maneuvering, the moving clutters from the platform should be suppressed by using a special MTD (Moving Target Detector) processing. For the multi-mode radar system model design, the flight parameters of the moving helicopter platform were assumed: altitude of 3 Km, average cruising velocity of 150knots. The multi-mode operation capability was applied such as short-range, medium-range, and long-range depending on the mission of the vehicle. The nominal detection ranges is 30 Km for the testbed experimental model, but can be expanded up to 75 Km for the long range weather mode. The detection probability of each mode is also compared in terms of the signal-to noise ratio of each mode, and the designed radar system specifications ate provided as a design results.
The IDRS provides detection, classification and bearing/range estimation by performing wavefront curvature analysis on an intercepted active transmission from target. Especially, a estimate of the target bearing/range that significantly affects the optimal operation of own submarine is required. Target bearing/range can be estimated by wavefront curvature ranging which use the difference of time arrival at sensors. But estimation ambiguity occur in bearing/range estimation due to a number of peaks caused by high center frequency and limited bandwidth of the intercepted active transmission and distortion caused by noise. As a result the bearing/range estimation performance is degraded. To estimate target bearing/range correctly, bearing/range estimation method that eliminate estimation ambiguity is required. In this paper, therefore, for wavefront curvature ranging, NLS cost function with curve fitting method is proposed, which provide robust bearing/range estimation performance by eliminating estimation ambiguity. Through simulation the performance of the proposed bearing/range estimation methods are verified.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.554-557
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1993
The error analysis for the Time-in-Flight Laser Range Finder with Multiple Tone Amplitude Modulation relevant to the phase detection error is made. The distance can be estimated to solve the formulate which express the relationship between the absolute distance from the range finder to the object and the wavenumbers and the phases of the modulated waves by the optimization technique. The main cause of the estimation error can be considered as the phase detection error induced from the amplitude modulator and the phase detector. To clarify the phase detection error and the optimal amplitude frequency set, the numerical analysis are made.
Bistatic spotlight synthetic aperture radar(BSSAR) with single track configuration uses the transmitter and the receiver which travel along the single track such as the leader-follower. For the BSSAR imaging, we modify the range migration algorithm. In time domain, we make the monostatic SAR using shifting of path, Then, in frequency domain, we compensate the separated distance between the scene center and the flight path using the principle of the stationary phase (PSP).
R-type thermocouple(TC) interface circuits with cold-junction compensator(CJC) and its broken wires detection was developed. The circuit consists of a CJC device, a instrumentation amplifier(IA), and two resistor and a diode for broken wire detection. The experiment results show that the interface circuit has a good CJC function on the temperature range for $20^{\circ}C$ to $1400^{\circ}C$. At the range the output voltage of the IA was -14V when the TC was broken. At normal operation condition the output voltage of IA was 0V to 10V for the temperature range.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권3호
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pp.263-267
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2005
Building classifiers for financial real-world classification problems is often plagued by severely overlapping and highly skewed class distribution. New performance measures such as receiver operating characteristic (ROC) curve and area under ROC curve (AUC) have been recently introduced in evaluating and building classifiers for those kind of problems. They are, however, in-effective to evaluation of classifier's discrimination performance in a particular class of the classification problems that interests lie in only a local operating range of the classifier, In this paper, a new method is proposed that enables us to directly improve classifier's discrimination performance at a desired local operating range by defining and optimizing a partial area under ROC curve or domain-specific curve, which is difficult to achieve with conventional classification accuracy based learning methods. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated in terms of fraud detection capability in a real-world fraud detection problem compared with the MSE-based approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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