PURPOSES : Under the capacity conditions with balanced approach flows, roundabouts give less delay than existing signalized intersections; however, flows over 450 vehicles/hour/lane with unbalanced approach flow conditions, roundabouts efficiency drops due to the short time difference between the critical gap and the follow-up headway. The purpose of this study is developing a roundabout Signal Metering operation method by considering approach lanes degree of saturation. METHODS : A four-way-approach with one-lane roundabout is selected to compare the Signal Metering performance for the case of 16 different unbalanced flow conditions. Based on these traffic conditions, the performance is evaluated for 64 different cases of Signal Metering combinations by using SIDRA software. A degree of saturation(V/C ratio) sum for two adjoined approaches is used for the performance index of choosing Metered Approach and Controlling Approach. RESULTS : When the V/C ratio sum is 0.29~0.81 and Metered Approach flow is less than Controlling Approach flow, the average delay saving per vehicle is about 7 seconds; however, after this rage the delay saving decreases gradually until the V/C ratio sum reaches around 1.0. The range of V/C ratio sum 0.93~1.09 provides average delay saving per vehicle about 3 seconds. In case of V/C ratio sum is grater than 1.0 and the flows of Metered Approach is grater than Controlling Approach, the average delay per vehicle increases 3~11 times respectively. CONCLUSIONS : As expected, the Signal Metering provides substantial improvements in delay saving for the case of V/C ratio sum is 0.3~1.0 under the traffic flow conditions of Metered Approach is less than Controlling Approach.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.30
no.1
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pp.44-49
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2004
The aim of this study is to compare the methods in analyzing bio-signals representing measure driver's psychophysiological staus. This study has considered three approaches: first, the deterministic approach calculating the mean and standard deviation of bio-signal, second, probabilistic approach converting driver's bio-signal values to probability density function and identifying individual state relative to overall distribution, and third, diagnostic approach identifying the pattern change of signal over certain period of time. For evaluation of analysis methods, driver's bio-signal was collected under various road conditions, and three analysis approaches were applied respectively. In result, the deterministic approach was found to be simple to use, but generated a large variability of bio-signal. The probabilistic approach provide a relative status of individual driver among overall population, but too much affected by temporal variability of individual driver. The diagnostic approach seemed to reasonably find driver's psychophysiological change over certain period of time, but still needs to develop quantification method of the bio-signal.
Under unsaturated capacity conditions with balanced approach flows, roundabout gives less delay and queue length than existing signalized intersections; however, over capacity conditions with unbalanced approach flows(flow above 450 pcu/h/lane), roundabouts efficiency drops due to the short gap between entering vehicles and circulating vehicles. This study provides a roundabout Signal Metering transfer standard and operation method. In this study, a four-way-approach with one-lane roundabout is selected to compare the Signal Metering performance for the case of unbalanced flow conditions. The performance is evaluated by using SIDRA software in terms of average delay and queue length. The result shows that the Signal Metering provides substantial improvements for the case of total approach flow is 1,800~2,000 pcu/h in which the main approach flow ratio is 60~70% gives 30~40% less delay and 30~60% less queue length than normal roundabout operation. Also, it is approved that operational performance saving can be achieved when the Metered Approach is selected adjoining to the main approach in pair.
When we measure a source signal in the presence of a background rate that has been independently measured, the usual approach is to obtain an estimate of the background rate by observing an empty part of the sky, and an estimate of the source signal plus background rate by observing the region where a source signal is expected. The source signal rate is then estimated by subtracting the background rate from the source signal plus background rate. However, when the rates or their observation times are small, this procedure can lead to negative estimates of the source signal rate, even when it should produce a positive value. By applying the Bayesian approach, we solve the problem and prove that the most probable value of source signal rate is zero when the observed total count is smaller than the expected background counts. It is also shown that the results from the conventional method is consistent with the most probable value obtained from the Bayesian approach when the source signal is large or the observation time is long enough.
Kim, Jai-Hoon;Tuzlukov, Vyacheslav;Yoon, Won-Sik;Kim, Yong-Deak
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2005.06a
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pp.1999-2005
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2005
Collaboration in wireless sensor networks must be fault-tolerant due to the harsh environmental conditions in which such networks can be deployed. This paper focuses on finding signal processing algorithms for collaborative target detection based on the generalized approach to signal processing in the presence of noise that are efficient in terms of communication cost, precision, accuracy, and number of faulty sensors tolerable in the wireless sensor network. Two algorithms, namely, value fusion and decision fusion constructed according to the generalized approach to signal processing in the presence of noise, are identified first. When comparing their performance and communication overhead, decision fusion is found to become superior to value fusion as the ratio of faulty sensors to fault free sensors increases. The use of the generalized approach to signal processing in the presence of noise under designing value and decision fusion algorithms in wireless sensor networks allows us to obtain the same performance, but at low values of signal energy, as under the employment of universally adopted signal processing algorithms widely used in practice.
This paper proposes a systematic approach to the modeling of the small-signal characteristics of three-phase bridge boost rectifiers under non-sinusoidal conditions. The main obstacle to the conventional synchronous d-q frame modeling approach is that it is unable to identify a steady-state under non-sinusoidal conditions. However, for most applications under non-sinusoidal conditions, the current loops of boost rectifiers are designed to have a bandwidth that is much higher than typical harmonics frequencies in order to achieve good current control for these harmonic components. Therefore a quasi-static method is applied to the proposed modeling approach. The converter small-signal characteristics developed from conventional synchronous frame modeling under different operating points are investigated and a worst case point is then located for the current loop design. Both qualitative and quantitative analyses are presented. It is observed that operating points influence the converter low frequency characteristics but hardly affect the dominant poles. The relationship between power stage parameters, system poles and zeroes is also presented which offers good support for the system design. Both the simulation and experimental results verified the analysis and proposed modeling approach. Finally, the practical case of a parallel active power filter is studied to present the modeling approach and the resultant regulator design procedure. The system performance further verifies the whole analysis.
This paper presents a unique approach to urban traffic network signal control. This paper begins with an introduction to traffic control in general, and then goes on to describe the approach of fuzzy control, where the signal timing parameters at a given intersection are adjusted as functions of the local traffic network condition and adjacent intersection. The signal timing parameters evolve dynamically using only local information to improve traffic signal flow. The signal timing at an intersection is defined by three parameters : cycle time, phase split, off set. Fuzzy decision rules are used to adjust three parameters based only on local information. The amount of change in the timing parameters during each cycle is limited to a small fraction of the current parameters to ensure smooth transition. In this paper the effectiveness of this method is showed through simulation of the traffic signal flow in a network of controlled intersection.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.54
no.12
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pp.561-566
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2005
This paper introduces a compression technique for power qualify disturbance signal via discrete wavelet transform(DWT). The proposed approach is based on a previous estimation of the stationary component of power quality disturbance signal, so that it could be subtracted from the original signal in order to reduce a dynamic range of signal and generate transient events signal, which is subsequently applied to the compression technique. The compression techniques is performed through the difference signal decomposition, thresholding of wavelet coefficients, and signal reconstruction. It presents the relation between compression efficiency and threshold. It shouts that the wavelet transform leads to a power quality data compression approach with high compression efficiency, small compression error and good de-nosing effect.
This paper presents an efficient version of Hilbert-Huang transform for nonlinear non-stationary systems analyses. An ensemble empirical mode decomposition (EEMD) is introduced to alleviate the problem of mode mixing between intrinsic mode functions (IMFs) decomposed by EMD. Yet the problem has not been fully resolved when a signal of a similar scale resides in different IMF components. Instead of using a trial and error method to select the "best" outcome generated by EEMD, a hybrid algorithm based on EEMD and EMD is proposed for multi-mode signal processing. The developed approach comprises the steps from a bandpass filter design for regrouping modes of the IMFs obtained from EEMD, to the mode extraction using EMD, and to the assessment of each mode in the marginal spectrum. A simulated two-mode signal is tested to demonstrate the efficiency and robustness of the approach, showing average relative errors all equal to 1.46% for various noise levels added to the signal. The developed approach is also applied to a real bridge structure, showing more reliable results than the pure EMD. Discussions on the mode determination are offered to explain the connection between modegrouping form on the one hand, and mode-grouping performance on the other.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.42
no.10
s.340
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pp.25-30
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2005
This paper generalizes the concept of the signal space detection to construct a fixed delay tree search (FDTS) detector which estimates a block of n channel symbols at a time. This technique is applicable to high speed implementation. Two approaches are discussed both of which are based on efficient signal space partitioning. In the first approach, symbol detection is performed based on a multi-class partitioning of the signal space. This approach is a generalization of binary symbol detection based on a two-class pattern classification. In the second approach, binary signal detection is combined with a look-ahead technique, resulting in a highly parallel detector architecture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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