To analyze and verify the performance of a pulse radar without the real target data, there is a need to make the simulated signal which is similar to the received signal of the real target. In this paper, a method of the received signal generation for the pulse radar is proposed to solve the above need. The user-made scenarios are used to model the fast and small target and the clutter data based on the ground environment. These data are transformed into the electric signal using the proposed method. The efficiency of the proposed method is proved by comparing the signal of a field test with the simulated signal.
This study aimed to analyze the effect of total allowable catches (TACs) on the target species. First to effects analyse of TACs, the 8 TAC target species and 75 non-target species were selected for which catch data were available before and after the introduction of the TACs. The 8 target species were simply compared to catch changes before and after TACs. Through the comparison, it was confirmed how the catches of target fishes have changed after the implementation of the TACs. Secondly, the Difference In Differences(DID) analysis was conducted to confirm the effects of the TACs on the catches of the target fishes using the catch data of 8 TAC target species and 75 non-TAC species. Finally, to overcome the limitations of the DID analysis, the random effects model was estimated to confirm the effects of the TACs on the catch of the TAC target species. Overall, this study confirmed that the TACs affects catches of target species, not only through simple comparisons of catches before and after the introduction of the TACs but also through econometric analysis.
본 연구에서는 단거리 영역 내에서 대상물표의 정확한 위치를 파악하여 물표와의 충돌을 방지하기 위한 시스템을 개발하였다. 이를 위해 먼저 물표를 속도 모델과 가속도 모델로 표현하여 초기위치로부터의 움직임을 프로세스 잡음과 측정 잡음이 있는 상태에서 위치, 속도 및 가속도를 추정하였다. 추정기법으로는 칼만필터를 적용하였고 시뮬레이션을 통해 제안기법의 유용성을 확인하였다. 다음으로는 레이저센서를 적용하여 이동하는 물표와의 거리를 계측할 수 있는 시스템을 제작하여 물표의 이동 정보를 검출하였다. 이동 물표를 대상으로 속도 모델과 가속도 모델을 적용하여 실험을 수행하였고, 각각의 실험을 통해 불연속적인 측정데이터가 필터링을 통해 매끄럽고 연속적인 측정값으로 얻어지는 것을 확인하였다. 또한 물표 데이터의 계측과 디스플레이를 위한 UI를 구축하였으며, 물표가 일정거리 영역이내에 접근했을 경우 시각, 청각적인 경보를 울릴 수 있는 기능을 부가하였다. 본 연구결과를 통해 저가의 장비로 물표 위치의 추정 성능이 뛰어난 시스템을 구축할 수 있었다.
Bearing information of target is used critically for target tracking in underwater environment. In passive sonar, target bearing measurements are obtained by processing the acoustic signal emanating from the target. PDA tracking algorithm is usually applied in this case since bearing measurements have several peaks due to interference with other acoustic sources or reflections from underwater media. In this paper, we propose a modified PDA algorithm adopting new probabilistic distributions of the number, position, and amplitude of peaks based on the analysis of real data. This algorithm is tested on real and artificially generated data. The computer simulation result shows improvement of the tracking performance.
The success of target reconstruction in SAR(Synthetic Aperture Radar) imaging system is greatly dependent on the coherent detection. Primary causes of incoherent detection are uncompensated target or sensor motion, random turbulence in propagation media, wrong path in radar platform, and etc. And these appear as multiplicative phase error to the echoed signal, which consequently, causes fatal degradations such as fading or dislocation of target image. In this paper, we present iterative phase error estimation scheme which uses echoed data in all temporal frequencies. We started with analyzing wave equation for one point target and extend to overall echoed data from the target scene - The two wave equations governing the SAR signal at two temporal frequencies of the radar signal are combined to derive a method to reconstruct the complex phase error function. Eventually, this operation attains phase error correction algorithm from the total received SAR signal. We verify the success of the proposed algorithm by applying it to the simulated spotlight-mode SAR data.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제13권3호
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pp.151-157
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2013
Marine radars are affected by sea and rain clutters, which can make target discrimination difficult. The clutter standard deviation and improvement factor are applied using multiple parameters-moving speed of radar, antenna speed, angle, etc. When a radar signal is processed, a Data Matrix Bank (DMB) filter can be applied to remove sea clutters. This filter allows detection of a target, and since it is not affected by changes in adjacent clutters resulting from a multi- target signal, sea state clutters can be removed. In this paper, we study the level for clutter removal and the method for target detection. In addition, we design a signal processing algorithm for marine radars, analyze the performance of the DMB filter algorithm, and provide a DMB filter algorithm design. We also perform a DMB filter algorithm analysis and simulation, and then apply this to the DMB filter and cell-average constant false alarm rate design to show comparative results.
Streamflow prediction is a critical task in water resources management and essential for planning and decision-making purposes. However, the streamflow prediction is challenging due to the complexity and non-linear nature of hydrological processes. The transfer learning is a powerful technique that enables a model to transfer knowledge from a source domain to a target domain, improving model performance with limited data in the target domain. In this study, we apply the transfer learning using the Informer model, which is a state-of-the-art deep learning model for streamflow prediction. The model was trained on a large-scale hydrological dataset in the source basin and then fine-tuned using a smaller dataset available in the target basin to predict the streamflow in the target basin. The results demonstrate that transfer learning using the Informer model significantly outperforms the traditional machine learning models and even other deep learning models for streamflow prediction, especially when the target domain has limited data. Moreover, the results indicate the effectiveness of streamflow prediction when knowledge transfer is used to improve the generalizability of hydrologic models in data-sparse regions.
WiBro의 핸드오버는 IEEE 802.16e 기반인 하드 핸드오버 방법이고 핸드오버시 주위 neighbor advertisement 메시지에서 주위 cell의 상태와 RAS(Radio Access Station) ID를 확인하여 핸드오버를 한다. 이때 주변 RAS로 HO-notification 메시지를 보낸다. 예상되는 RAS로 HO-notification 메시지를 보냄으로써 불필요한 signal이 많이 발생하게 되고 핸드오버 수행 시 packet 손실이 발생한다. 이로 인하여 서비스의 품질저하가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 LPM(Last Packet Marker) 핸드오버 방법이 제안되었다. LPM 핸드오버는 핸드오버 동안 미리 data packet을 저장하기 때문에, seamless 핸드오버를 지원한다. 또한, GPS를 이용하여 PSS(Portable Subscriber Station)의 위치를 파악함으로써, 이동이 예상되는 RAS를 예측하는 방법과 선인증 과정을 이용하여 이동하고자 하는 RAS를 미리 예약하는 방법들이 제안되고 있다. LPM 핸드오버 방법과 선인증 과정을 이용한 방법은 PSS와 RAS에 부담을 주고, 많은 traffic이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 PSS 이동 예측 알고리즘을 제안한다. PSS가 history cache를 가지고 있고 history cache가 가지고 있는 과거의 핸드오버 data와 비교하여 target RAS를 정하고 HO-notification-RSP 메시지를 target RAS로부터 받을 때 crossover node에 target RAS를 알림으로써 serving RAS와 target RAS로 data 패킷을 bicast하고 target RAS는 buffer에 저장하였다가 핸드오버 완료시 전송함으로써 패킷 손실을 막고 불필요한 시그널링 트래픽을 막는 알고리즘을 제안하였다. 시그널링 트래픽은 history cache가 성공시 약 48%의 traffic이 감소되었고 history cache 실패시 약 기존 핸드오버 보다 약 6%의 traffic이 증가되었다.
This paper proposed the robot vision control method to track a moving rigid body target using the vision system model that can actively control camera parameters even if the relative position between the camera and the robot and the focal length and posture of the camera change. The proposed robotic vision control scheme uses a batch method that uses all the vision data acquired from each moving point of the robot. To process all acquired data, this robot vision control scheme is divided into two cases. One is to give an equal weight for all acquired data, the other is to give weighting for the recent data acquired near the target. Finally, using the two proposed robot vision control schemes, experiments were performed to estimate the positions of a moving rigid body target whose spatial positions are unknown but only the vision data values are known. The efficiency of each control scheme is evaluated by comparing the accuracy through the experimental results of each control scheme.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제14권2호
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pp.79-81
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2014
In B-scan data measured by a pulse-type monostatic borehole radar, target signatures are seriously obscured by two clutters that differ in orientation and intensity. The primary clutter appears as a nearly constant time delay, which is caused by internal ringing between antenna and transceiver in the radar system. The secondary clutter occurs as an oblique time delay due to the guided borehole wave along the logging cable of the radar antenna. This issue led us to perform adaptive filtering processing for orientation-based clutter removal. This letter describes adaptive filtering processing consisting of a combination of edge detection, data rotation, and eigenimage filtering. We show that the hyperbolic signatures of a dormant air-filled tunnel target can be more distinctly enhanced by applying the proposed approach to the B-scan data, which are measured in a well-suited test site for underground tunnel detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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