Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.2
s.308
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pp.87-92
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2006
In array signal processing, high order statistics can be used to estimate parameters from signal of sums of complex exponential. This paper presents a high order Matrix Pencil method(MPM) using the fourth order cumulant. Since the fourth order cumulant can suppress the Gaussian noise, the response of MPM has better noise immunity than the conventional approaches. We successfully formulate the high order MPM with all the benefits of MPM along with higher accuracy. In the numerical simulations we demonstrated that the proposed method with forth order cumulant has better resolution to find degree of arrival(DOA) in the presence of the Gaussian noise.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.6
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pp.691-696
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2018
We propose an algorithm to update weight to use the mean square error method and mutual coupling matrix in a coherent channel. The algorithm proposed in this paper estimates the desired signal by using the updated weight. The updated weight is obtained by covariance matrix using mean square error and mutual coupling matrix. The MUSIC algorithm, which is direction of arrival estimation method, is mostly used in the desired signal estimation. The MUSIC algorithm has a good resolution because it uses subspace techniques. The proposed method estimates the desired signal by updating the weights using the mutual coupling matrix and mean square error method. Through simulation, we analyze the performance by comparing the classical MUSIC and the proposed algorithm in a coherent channel. In this case of the coherent channel for estimating at the three targets (-10o, 0o, 10o), the proposed algorithm estimates all the three targets (-10o, 0o, 10o). But the classical MUSIC algorithm estimates only one target (x, x, 10o). The simulation results indicate that the proposed method is superior to the classical MUSIC algorithm for desired signal estimation.
This paper considers the problem of satellite's orbit control and a solution based in Linear Matrix Inequalities (LMI) is proposed for the case of Low Earth Orbiters (LEO). In particular, the modelling procedure and the algorithm for control law synthesis are tested using as study case the European Gravity Field and Ocean Circulation Explorer satellite (GOCE), to be launched by the European Space Agency (ESA) in the year 2006. The scientific objective of this space mission is the recovering of the Earth gravity field with high accuracy (less than 10${\mu}m$/${\mu}m$) and spatial resolution (better than 100km). In order to meet these scientific requirements, the orbit control must guarantee stringent specifications in terms of environmental disturbances attenuation (atmospheric drag forces) even in presence of high levels of model uncertainty.
The automatic construction of large, high-resolution image mosaics is an active area of reasearch in the fields of photogrammetry, computer vision, image processing, and computer graphics. In this study, we describe a automatic mosaicing method that makes a panorama from images by placing camera in a emitted-grid. In the images captured by cameras, there must be a matched area and the area is in the particular area of the image. Initial transformation matrix, there(ore, is calculated from points searched in the partial area. It is possible to find best transformation matrix by Levenberg-Marquardt method. Finally, each images are multiplied by blending function and stitched by the transformation matrix to complete panoramic image.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2012.06a
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pp.59-61
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2012
TDOA 기법은 위치추정 기법의 하나로 간단한 구조와 높은 정확도를 가지는 장점으로 인해 실내측위, 군사, 의료 분야 등에 자주 사용된다. 본 논문에서는 MPM(Matrix Pencil Method)를 이용한 고분해능 TDOA 추정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 교차상관을 이용한 TDOA 기법에 비교하여 높은 정확도를 가지며 CW(Continuous Wave)와 같은 협대역 신호에 적용이 가능하다. 또한 잘 알려진 고분해능 기법 중 하나인 MUSIC(Multiple Signal Classification)에서 공분산 행렬을 사용하는 것과 달리 수집된 데이터를 바로 행렬로 만들어 사용하므로 복잡성이 낮은 특징이 있다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 소프트웨어 시뮬레이션 통해 SNR에 따른 오차와 연산량 측면에서 MUSIC 기법과 비교하였다.
A novel method for recognition, characterization, and quantification of deterioration in bridge components and laboratory concrete samples is presented in this paper. The proposed scheme is based on grey level co-occurrence matrix texture analysis using Haar's discrete wavelet transform on concrete imagery. Each image is described by a subset of band-filtered images containing wavelet coefficients, and then reconstructed images are employed in characterizing the texture, using grey level co-occurrence matrices, of the different types and degrees of damage: map-cracking, spalling and steel corrosion. A comparative study was conducted to evaluate the efficiency of the supervised maximum likelihood and unsupervised K-means classification techniques, in order to classify and quantify the deterioration and its extent. Experimental results show both methods are relatively effective in characterizing and quantifying damage; however, the supervised technique produced more accurate results, with overall classification accuracies ranging from 76.8% to 79.1%.
Let $k$ be a field containing the field $\mathbb{Q}$ of rational numbers and let $R=k[x_{ij}{\mid}1{\leq}i{\leq}m,\;1{\leq}j{\leq}n]$ be the polynomial ring over a field $k$ with indeterminates $x_{ij}$. Let $I_t(X)$ be the determinantal ideal generated by the $t$-minors of an $m{\times}n$ matrix $X=(x_{ij})$. Eagon and Hochster proved that $I_t(X)$ is a perfect ideal of grade $(m-t+1)(n-t+1)$. We give a structure theorem for a class of determinantal ideals of grade 3. This gives us a characterization that $I_t(X)$ has grade 3 if and only if $n=m+2$ and $I_t(X)$ has the minimal free resolution $\mathbb{F}$ such that the second dierential map of $\mathbb{F}$ is a matrix defined by complete matrices of grade $n+2$.
High energy-efficiency TFT-LCD supporting a good image quality is developed with Data Rendering Innovation Matrix Technology. The innovative matrix consists of octal sub-pixels and sub-pixel rendering technology enhanced the light efficiency; up to 30%, and reduces the number of column drivers for the same resolution by a third.
SIMS is an indispensable surface analysis instrument in trace element depth profiling because of high detection sensitivity and excellent depth resolution, however, it requires a standard sample to do quantitative analysis due to matrix effect depending on the species of impurities and sample matricies and on the sputtering rates. Among the SNMS technology developed to supply the deficiency, we researched into CsX+ SNMS which improved the result quantitatively without any extra epuipments. So basic SNMS functions were confirmed through matrix element composition rate analysis using Siq layer etc., and adaptability to trace element concentration alaysis was tried. For that purpose we compared SIMS depth profile data for Boron which presented strong matrix effect on account of Fluorin existence after BF2 ion implantation on silicon substrate with SNMS data. Also detection limit and dynamic range were investigated. After these experements we concluded that CsX+ SNMS reduced matrix effect and we could apply it to profile impurity elements.
We developed a method for inverting magnetic data to recover the 3D susceptibility models. The major difficulty in the inversion of the potential data is the non-uniqueness and the vast computing time. The insufficient number of data compared with that of inversion blocks intensifies the non-uniqueness problem. Furthermore, there is poor depth resolution inherent in magnetic data. To overcome this non-uniqueness problem, we propose a resolution model constraint that imposes large penalty on the model parameter with good resolution; on the other hand, small penalty on the model parameter with poor resolution. Using this model constraint, the model parameter with a poor resolution can be effectively resolved. Moreover, the wavelet transform and parallel solving were introduced to save the computing time. Through the wavelet transform, a large system matrix was transformed to a sparse matrix and solved by a parallel linear equation solver. This procedure is able to enormously save the computing time for the 3D inversion of magnetic data. The developed inversion algorithm is applied to the inversion of the synthetic data for typical models of magnetic anomalies and real airborne data obtained at the Geumsan area of Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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