Target Strength(TS) is an important factor for the detection of the target in an active sonar system: thus the numerical model for the prediction of TS is widely being developed. For the frequency range of several kHz, the most important scattering mechanism is known to be specular reflection, which is largely affected by the geometrical shape of the target. In this paper, a numerical algorithm to predict TS is developed based on the Kirchhoff approximation which is computationally efficient. The developed algorithm is applied to the canonical targets of simple shapes, for which the analytical solutions exist. The numerical results show good agreement with the analytical solutions. Also, the algorithm is applied to more complex scatterers, and is compared with the experimental data obtained in the water tank experiment for the purpose of verifying the developed numerical model. Discussions on the effect of spatial sampling and other aspects of numerical m odeling are presented.
본 논문에서는 손실 및 분산 특성을 가지는 지하매질내에서 매설된 안테나를 이용하여 매질 위에 놓인 표적에 의한 산란파 추출방법을 제안하였다. 신호 송신 및 수신시는 다이폴 안테나를 사용하였고, 급전 모델로는 실제 시스템의 전송선 영향이 고려된 전송선 급전 모델을 사용하였다. 지하매질은 분산 및 손실을 가진 2차항 Debye 근사로 모델링 하였다. 2차항 Debye 근사 모델을 유한차분 시간영역법(FDTD)에 적용하기 위해서 선형구간 반복 컨벌루션을 사용하였으며, 손실 매질의 흡수 경계조건으로는 DPML을 사용하였다. 또한 수신신호에 포함되어 있는 표적의 산란파를 추출하기 위해서 지연시간 추출 알고리즘을 사용하여 매질의 수분함량에 따른 산란파의 크기 변화를 관찰하여 표적의 위치를 파악하였다.
Electrical impedance tomograpy(EIT) determines the resistivity distribution inside an inhomogeneous target by means of voltage and current measurements conducted at the target boundary. In this paper, a simultaneous perturbation stochastic approximation(SPSA) approach is proposed for the solution of the EIT image reconstruction. Results of numerical experiments of EIT solved by the SPSA approach are presented and compared to that obtained by the modified Newton-Raphson(mNR) method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.2141-2155
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2020
In order to meet the requirements of background change, illumination variation, moving shadow interference and high accuracy in object detection of moving camera, and strive for real-time and high efficiency, this paper presents an object detection algorithm based on sparse approximation recursion and sparse coding migration in subspace. First, low-rank sparse decomposition is used to reduce the dimension of the data. Combining with dictionary sparse representation, the computational model is established by the recursive formula of sparse approximation with the video sequences taken as subspace sets. And the moving object is calculated by the background difference method, which effectively reduces the computational complexity and running time. According to the idea of sparse coding migration, the above operations are carried out in the down-sampling space to further reduce the requirements of computational complexity and memory storage, and this will be adapt to multi-scale target objects and overcome the impact of large anomaly areas. Finally, experiments are carried out on VDAO datasets containing 59 sets of videos. The experimental results show that the algorithm can detect moving object effectively in the moving camera with uniform speed, not only in terms of low computational complexity but also in terms of low storage requirements, so that our proposed algorithm is suitable for detection systems with high real-time requirements.
In industrial plants such as nuclear power plants, system operations are performed by embedded controllers orchestrated by Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) software. A targeted attack (also termed a control aware attack) on the controller/SCADA software can lead a control system to operate in an unsafe mode or sometimes to complete shutdown of the plant. Such malware attacks can result in tremendous cost to the organization for recovery, cleanup, and maintenance activity. SCADA systems in operational mode generate huge log files. These files are useful in analysis of the plant behavior and diagnostics during an ongoing attack. However, they are bulky and difficult for manual inspection. Data mining techniques such as least squares approximation and computational methods can be used in the analysis of logs and to take proactive actions when required. This paper explores methodologies and algorithms so as to develop an effective monitoring scheme against control aware cyber attacks. It also explains soft computation techniques such as the computational geometric method and least squares approximation that can be effective in monitor design. This paper provides insights into diagnostic monitoring of its effectiveness by attack simulations on a four-tank model and using computation techniques to diagnose it. Cyber security of instrumentation and control systems used in nuclear power plants is of paramount importance and hence could be a possible target of such applications.
An uncalibrated visual servo control method for tracking a target is presented. We define the robot-positioning problem as an unconstrained optimization problem to minimize the image error between the target feature and the robot end-effector feature. We propose a method to find the residual term for more precise modeling using the secant approximation method. The composite image Jacobian is estimated by the proper method for eye-to-hand configuration without knowledge of the kinematic structure, imaging geometry and intrinsic parameter of camera. This method is independent of the motion of a target feature. The algorithm for regulation of the joint velocity for safety and stability is presented using the cost function. Adaptive regulation for visibility constraints is proposed using the adaptive parameter.
The acoustical response of fish depends on size and physical structure na, most important, on the presence or absence of a swimbladder. Acoustic scattering models for swimbladdered fish represent a fish by an ideal pressure-release surface having the size and shape as the swimbladder. Target strength experiments of red seabream (Chrysophrys major) have been conducted using 38 (split-beam), 120 (split-beam) and 200kHz (dual-beam) frequencies. At each start of each experiment, the live fish are placed in the cage at the surface, then the cage is lowed to about $4{\cal}m$ depth where it remains during the measurements. To test the acoustic models, predictions of target strength based on swimbladder morphometries of 10 red seabream offish total length from $103{\cal}mm{\;}to{\;}349{\cal}mm$ ($3 <$TL/\lambda$ < 45)are compared with conventional target strength measurements on the same, shock-frozen immediately after caged experiments. X-ray was projected along dorsal aspect to know the morphological construction of swimbladder. and fish body. At high frequencies, Helmholtz-kirchhoff(HK) approximation would greatly enhance swimbladdered fish modeling. Sound scattering model [HK-ray approximation model] for comparison to experimental target strength data was used to model backscatter measurements from individual fish. The scattering data can be used in the inverse method along with multiple frequency sonar systems to investigate the adequacy of classification and identification of fish
Weapon target assignment problem is an essential technology for automating the operator's rapid decision-making support in a battlefield situation. Weapon target assignment problem is a kind of the optimization problem that can build up an objective function by maximizing the number of threat target destructed or maximizing the survival rate of the protected assets. Weapon target assignment problem is known as the NP-Complete, and various studies have been conducted on it. Among them, a greedy heuristic algorithm which guarantees (1-1/e) approximation has been considered a very practical method in order to enhance the applicability of the real weapon system. In this paper, we formulated the weapon target assignment problem for supporting decision-making at the level of artillery. The lazy strategy based on hierarchical structure is proposed to accelerate the greedy algorithm. By experimental results, we show that our algorithm is more efficient in processing time and support the same level of the objective function value with the basic greedy algorithm.
A novel approach is proposed to effectively estimate the quantile functions of normalized performance indices of reliability constraints in a reliability-based optimization (RBO) problem. These quantile functions are not only estimated as functions of exceedance probabilities but also as functions of the design variables of the target RBO problem. Once these quantile functions are obtained, all reliability constraints in the target RBO problem can be transformed into non-probabilistic ordinary ones, and the RBO problem can be solved as if it is an ordinary optimization problem. Two numerical examples are investigated to verify the proposed novel approach. The results show that the approach may be capable of finding approximate solutions that are close to the actual solution of the target RBO problem.
Applebaum 타입의 beam forming 알고리듬을 사용하는 어댑티브 어레이에서 간섭신호가 원하는 신호와 매우 근접해 있을 때의 출력 신호 대 간섭 잡음비의 간단한 근사식을 도출하였다. 이 근사식은 어레이 크기, 원하는 신호와 간섭신호의 입사각 차이의 함수로 표현된다. 이 근사식에 의해 정해진 성능열화를 유발하는 간섭신호의 입사각 위치를 결정하는 식을 도출하였다. 제안된 근사식은 원하는 신호와 간섭신호가 8 도 이내의 입사각 차이를 유지할 때 컴퓨터로 계산한 정확한 신호 대 간섭 잡음비의 값과 1 dB 이내의 오차를 유지함을 보였다. 또한 어레이 엘리먼트의 숫자가 늘어남에 따라 간섭신호가 원하는 신호에 근접할 수 있는 정도도 더 늘어남을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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