Vessel traffic system uses multiple sea surveillance radars as a primary sensor to obtain maritime traffic information like as ship's position, speed, course. The systematic errors such as the range bias and the azimuth bias of the two-dimensional radar system can significantly degrade the accuracy of the radar image and target tracking information. Therefore, the systematic errors of the radar system should be corrected precisely in order to provide the accurate target information in the vessel traffic system. In this paper, it is proposed that the method compensates the range bias and the azimuth bias using AtoN information installed at VTS coverage. The radar measurement residual error model is derived from the standard error model of two-dimensional radar measurements and the position information of AtoN, and then the linear Kalman filter is designed for estimation of the systematic errors of the radar system. The proposed method is validated via Monte-Carlo runs. Also, the convergence characteristics of the designed filter and the accuracy of the systematic error estimates according to the number of AtoN information are analyzed.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.5C
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pp.478-486
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2007
Double-talk detection errors can result in either large residual echo or distorting the near-end talker's input speech. Thus accurate double-talk detection is an important problem in the acoustic echo canceller to improve the speech quality. In the double-talk detection algorithm using a cross-correlation coefficient, double-talk detection errors can occur in the initial convergence period of an adaptive filter or in noisy environment since the cross-correlation coefficient becomes large in such situations. In this paper, we propose a new double-talk detection algorithm based on the cross-correlation method using a normalized error signal power to reduce the double-talk detection errors. The experimental results have shown the performance improvement of an acoustic echo canceller as well as the noise-robustness of the proposed double-talk detector.
A chirped-pulse amplification femtosecond Ti:sapphire laser operating at 1 KHz has been developed. The laser system consisted of a long-cavity femtosecond oscillator, a four-pass grating pulse stretcher, two multi-pass amplifiers and a double-pass grating pulse compressor. Thermal lensing at the amplifiers was reduced by cooling Ti:sapphire crystals using Peltier coolers. Gain narrowing and residual phase errors were compensated for by the use of an acousto-optic pulse shaper. The final laser output had an energy per pulse of 2.0 mJ and a pulse duration of 19.5 fs, reaching 0.1 TW at 1 KHz.
Theoretical approach was taken to the whole CNG refueling process. In particular, this study was focused on the prediction of flow rate at any given piping configuration of CNG system, in order that a simulation program for the CNG refueling system should be developed. The simulation result of refueling process was compared with experimental result obtained from various kinds of fueling configuration. The simulation results showed a satisfactory agreement within 10% errors in fueling time, fueling amount, and residual pressure. The developed program would be used a good engineering tools for estimating fueling performance for a any given CNG station.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.5
no.3
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pp.141-145
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2009
In this paper, we propose an efficient lossless compression algorithm using spatial and temporal information. The proposed method obtains higher lossless compression of images than other lossless compression techniques. It is divided into two parts, a motion adaptation based predictor part and a residual error coding part. The proposed nonlinear predictor can reduce prediction error by learning from its past prediction errors. The predictor decides the proper selection of the spatial and temporal prediction values according to each past prediction error. The reduced error is coded by existing context coding method. Experimental results show that the proposed algorithm has better performance than those of existing context modeling methods.
Monte Carlo simulation was performed to investigate optimal system of proton computed tomography and to avoid the errors by using data from X ray computed tomography in proton therapy. The informations from two DSSDs to measure position and LYSO scintillation detector to measure the residual energy of proton particle in GEANT4 were used for reconstruction computed tomography.
This paper concerns an articulated space robot with flexible links. The equations of its motion are derived by means of the Lagrangian mechanics. Assuming that magnitude of elastic motions are relatively small, the perturbation approach is taken to separate the original equations of motion into linear and nonlinear equations. Th effect the desired payload motion, open loop control inputs are first determined based on the nonlinear equations. One the other hand, in order to reduce the positional errors during the maneuver, vibration suppression is actively done with a feedforward control for disturbance cancellation to some extent. Additionally, for performance robustness against residual disturbance, an LQ control modified to have a prescribed degree of stability is applied based on the linear equations. Measurement equations are formulated to be used for the maximum likelihood estimator to reconstruct states from the original robot equations of motion. Finally, numerical simulations show effectiveness of the proposed control design scheme.
Park, Sung-Yong;Park, Jong-Hun;Wang, Hai-Yun;No, Jin-Hong;Huh, Uk-Youl
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.2
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pp.277-283
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2014
This paper proposes robot localization using Fuzzy-Extended Kalman Filter algorithm of the mobile robots equipped with least sensors. In order to improve the accuracy of the localization, we usually add the sensors or equipment. However, it increases the simulation time and expenses. This paper solves this problem using only the odometer and ultrasonic sensors to get the localization with the Fuzzy-Extended Kalman Filter algorithm method. By inputting the robot's angular velocity, sensor data variation, and residual errors into the fuzzy algorithm, we get the sensor weight factor to decide the sensor's importance. The performance of the designed method shows by the simulation and Pioneer 3-DX mobile robot test in the indoor environment.
In this paper, a new turbo codes-based hybrid automatic repeat request (TC-HARQ) scheme with segment selective repeat (SSR) is proposed. The main strategy is, upon retransmission, to repeat the data that are most important for the next round of decoding based on the distribution of residual errors after current decoding. The performance in terms of reliability and throughput is analyzed. To adapt to correlated fading channels where an inter-leaver is always employed before transmission, we further modify the SSR strategy so that data having experienced correlated deep fading are selected for retransmission. Finally, this proposed scheme is applied to the wideband code division multiple access (WCDMA) system under frequency selective fading channels. Simulation results demonstrate that in all single and multiple user cases, SSR-based TC-HARQ leads to significant throughput improvement with similar bit error rate (BER) performance as compared to type-I TC-HARQ.
This paper discusses a method of analyzing data from split-plot experiments by projections. The assumed model for data has two experimental errors due to two different experimental sizes and some random components in treatment effects. Residual random models are constructed to obtain sums of squares due to random effects. Expectations of sums of squares are obtained by Hartley's synthesis. Estimable functions of fixed effects are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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