A 2-dimensional search process in the time and frequency domain is required to acquire the GPS signal, when the code phase and the carrier Doppler for the specified GPS satellite signal are unknown. This paper proposes a new scheme, called Squared-D Searching Method, which can reduce the number of carrier frequency candidates, and a new scheme, named extended Multiple Correlator(XMC), which can reduce the number of code phase candidates. The Squared-D Searching Method can take the twice of Doppler frequency, therefore it can find carrier frequency candidates. The XMC is different from the general multiple correlator in that a combined form of the locally generated codes is used for despreading. Also, this paper tries to analyze a signal detection probability of a GPS receiver under more realistic environments. The result shows that lower detection probability can be obtained when the phase differences among the codes are larger in the correlation arms of a multiple correlator. This phenomenon is not easy to explain with the previous results. And besides, the result shows that proposed acquisition schemes give better performance than a conventional acquisition scheme.
We present intermediate-band spectral energy distribution (SED) of QSO candidates in Leo Triplet field. Leo Triplet is composed of three galaxies, NGC3623, 3627, and 3628 which appear to interact with each other. Based on X -ray information, Arp et al. (2002) selected QSO candidates and suggested that the known QSOs and these candidates might belong to the triplet system in spite of their apparent high redshift. Our photometry is based on BATC survey data, which consist of hundreds of 15 intermediate-band images. In order to derive SED of high signal to noise ratio for every sources in the field, we have combined images of the same filter and matched the sources in the combined images. QSO candidates were identified based on the shape of derived SED curves. We compare our results with Arp et al. (2002)'s QSO candidates.
The automated ECG diagnostic systems that are odd in hospitals have low performance of P-wave detection when faced with some diseases such as conduction block. So, the purpose of this study was the improvement of detection performance in conduction block which is low in P-wave detection. The first procedure was removal of baseline drift by subtracting the median filtered signal of 0.4 second length from the original signal. Then the algorithm detected R peak and T end point and cancelled the QRS-T complex to get'p prototypes'. Next step was magnification of P prototypes with dispersion and detection of'p candidates'in the magnified signal, and then extraction of contextual information concerned with P-waves. For the last procedure, the CIR was applied to P candidates to confirm P-waves. The rule base consisted of three rules that discriminate and confirm P-waves. This algorithm was evaluated using 500 patient's raw data P-wave detection perFormance was in- creased 6.8% compared with the QRS-T complex cancellation method without application of the rule base.
Electrocardiogram(ECG) signal is one of the unique bio-signals of individuals and is used for personal authentication. The existing studies on personal authentication method using ECG signals show a high detection rate for a small group of candidates, but a low detection rate and increased execution time for a large group of candidates. In this paper, we propose a hierarchical algorithm that extracts fiducial points based on curvature of ECG signals as feature values for grouping candidates and identifies candidates using waveform-based comparisons. As a result of experiments on 74 ECG signal records of QT-DB provided by Physionet, the detection rate was about 97% at 3-heartbeat input and about 99% at 5-heartbeat input. The average execution time was 22.4 milliseconds. In conclusion, the proposed method improves the detection rate by the hierarchical personal authentication process, and also shows reduced amount of computation which is plausible in real-time personal authentication usage in the future.
In order to develop a Korea Positioning System (KPS) as part of key national infrastructure, independent navigation signal design is essential. The designed signal candidates must coexist with existing or planned GNSS signals within the limited frequency band. This requires a RF compatibility assessment, which can be performed using the Spectral Separation Coefficient (SSC) and Effective Carrier to Noise Density Ratio (Effective C/N0), for navigation signals. Thus, in this paper, the analysis of RF compatibility between the designed signal candidates and the existing GNSS signals is carried out based on analytical and numerical techniques.
GNSS의 중요성이 점점 증가하면서, 독자적인 위성항법시스템의 구축에 대한 필요성이 제기되고 있다. 위성항법 시스템 구축 시 위성 신호 설계는 반드시 필요한 과정이며, 이를 위한 요구조건 규정이 필수적이다. 본 논문에서는 위성 항법 설계 요소에 대한 수신 성능 분석을 수행하며, 이를 이용한 신호 설계 방안에 대해 제시한다. 먼저 설계 요소에 따른 후보군 정의 후, 성능 평가 지표에 따라 신호 후보의 수신 성능을 분석한다. 이때 다양한 적용 분야에서의 신호 성능을 판단하기 위하여 성능 평가 지표가 갖는 가중치를 정의하였으며, 정규화된 성능 평가 지표와 가중치간의 연산을 통해 최종적으로 성능 비교값을 도출하였다. 위성 항법 신호 설계 요소로 코드, 변조 기법, 반송파를 고려하였으며, 성능을 평가하기 위한 평가 지표로는 상관폭, DLL 및 PLL 열잡음 지터, 주파수 대역폭, 사이드로브 피크율을 정의하였다. 또한 적용 분야로는 측위 성능, 잡음에 대한 강인성, 대역 효율성을 고려하였다. 제안한 설계 방안 적용 시 소프트웨어 기반의 시뮬레이터를 이용하여 성능 분석을 수행하였으며, 최종적으로 성능 분석 결과로부터 신호 후보의 성능을 객관적으로 판단하고 비교하였다.
This paper suggests a method of detecting traffic lights for vehicles by combining the HSV(hue saturation value) color model, morphometric characteristics, and location information appearing on consecutive images in daytime. In order to detect the traffic light, the color corresponding to the signal lights should be explored. It is difficult to detect traffic lights among colors of lights from buildings, taillight of cars, leaves, placards, etc. The proposed algorithm searches for the traffic lights from many candidates using morphometric characteristics and location information in consecutive images. The recognition process is divided into three steps. The first step is to detect candidates after converting RGB channel into HSV color model. The second step is to extract the boundaries between the housing of traffic lights and background by exploiting the assumption that the housing has lower brightness than the surrounding background. The last step is to recognize the signal light after eliminating the false candidates using morphometric characteristics and location information appearing on consecutive images. This paper demonstrates successful detection results of traffic lights from various images captured on the city roads.
Jeong Ae Lee;Taehyun Jung;Bong Won Sohn;Do-Young Byun
천문학회지
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제56권2호
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pp.159-168
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2023
The main goal of the Korean VLBI Network Calibrator Survey (KVNCS) is to expand the VLBI calibrators catalog for KVN, KaVA (KVN and VERA Array), EAVN (East-Asian VLBI Network), and other extended regions. The second KVNCS (KVNCS2) aimed to detect VLBI fringes of new candidates for calibrators in the K band. Out of the 1533 sources whose single-dish flux density in the K band was measured with KVN telescopes (Lee et al. 2017), 556 sources were observed with KVN in the K band. KVNCS2 confirmed the detection of VLBI fringes of 424 calibrator candidates over a single baseline. All detected sources had a high Signal-to-Noise Ratio (SNR) of >25. Finally, KVNCS2 confirmed 347 new candidates as VLBI calibrators in the K band, resulting in a 5% increase in the sky coverage compared to previous studies. The spatial distribution was quasi-uniform across the observable region (Dec. > -32.5°). In addition, the possibility as calibrator candidates for the detected sources was checked, using an analysis of the flux-flux relationship. Ultimately, the KVNCS catalog will not only become the VLBI calibrator list but is also useful as a database of compact radio sources for astronomical studies.
The existing R-peak detection research suggests improving the distortion of the signal such as baseline variations in ECG signals by using preprocessing techniques such as a bandpass filtering. However, preprocessing can introduce another distortion, as it can generate a false detection in the R-wave detection. In this paper, we propose an R-peak detection algorithm in ECG signal, based on primitive signal in order to detect reliably an R-peak in baseline variation. First, the proposed algorithm decides the primitive signal to represent the QRS complex in ECG signal, and by scaling the time axis and voltage axis, extracts multiple primitive signals. Second, the algorithm detects the candidates of the R-peak using the value of the voltage. Third, the algorithm measures the similarity between multiple primitive signals and the R-peak candidates. Finally, the algorithm detects the R-peak using the mean and the standard deviation of similarity. Throughout the experiment, we confirmed that the algorithm detected reliably a QRS group similar to multiple primitive signals. Specifically, the algorithm can achieve an R-peak detection rate greater than an average rate of 99.9%, based on eight records of MIT-BIH ADB used in this experiment.
We propose an algorithm for almost unsupervised detection of linear structures, in particular, axes in road network and river, as seen in synthetics aperture radar (SAR) images. The first is local step and used to extract linear features from the speckle radar image, which are treated as road segment candidates. We present two local line detectors as well as a method for fusing information from these detectors. The second is global step, we identify the real roads among the segment candidates by defining a Markov random field (MRF) on a set of segments, which introduces contextual knowledge about the shape of road objects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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