본 논문은 퍼스널 모빌리티(Personal Mobility, PM)를 이용하는 청각 장애인에게 소리가 발생하는 도래각(Direction of Arrival, DOA)을 시각화하는 지능형 제어 시스템을 제시하며 도로에서 발생하는 경보음, 크락션 등 소리로 인한 위험한 상황들을 인지하고 예방하고자 한다. 소리 위치 추정 방법은 GCC-PHAT(Generalized Cross-Correlation Phase Transform) 기반 도착 지연 시간(Time Difference of Arrival, TDOA)을 특징으로 갖는 머신러닝 분류 모델을 사용한다. 도로 상황을 재현한 실험 환경에서 각각 풍속 0, 5.8, 14.2, 26.4km/h의 조건에 따라 학습 데이터를 추출한 후 학습한 4가지 분류 모델들을 Grid search cross validation으로 비교하며 성능이 가장 우수한 MLP(Multi-Layer Perceptron) 모델을 알고리즘으로 적용하였다. 최종적으로 바람이 발생하였을 때 제안된 알고리즘이 평균 90.7%의 정확도를 나타내었으며, 이는 기존의 일반적인 소리 위치 추정기법보다 평균 7.6-11.5% 정도의 성능 향상을 보이는 것이다.
Ha, Sang-Gyu;Cho, Jeahoon;Lee, Juneseok;Min, Byoung-Woon;Choi, Jaehoon;Jung, Kyung-Young
Journal of electromagnetic engineering and science
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제18권2호
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pp.94-100
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2018
Partial discharges (PDs) are electrical sparks that occur inside insulation between two conducting electrodes and can lead to the disastrous failure of insulation systems. To determine the location of a PD, a distributed array of UHF PD sensors is used to detect the electromagnetic (EM) signals emitted from the PD source, and the localization of the PD source can be estimated using the time difference of arrival (TDOA) between EM signals captured by the UHF PD sensor array. There are four popular methods to estimate the TDOA-the first peak method, the cross-correlation method, the energy criterion method, and the average time window threshold method. In this work, we numerically investigate the influence of noise on estimating the TDOA for the four different methods. Numerical results show that the energy criterion method is more robust against noise than other methods.
We consider G/M/1 queues with multiple vacation disci-pline where at the end of every busy period the server stays idle in the system for a period of time called changeover time and then follows a vacation if there is no arrival during the changeover time. The vaca-tion time has a hyperexponential distribution. By using the methods of the shift operator and supplementary variable we explicitly obtain the queue length probabilities at arrival time points and arbitrary time points simultaneously.
본 논문에서는 OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 기반 MMR(Mobile Multi-hop Relay) 시스템에서 전파 시간 차이로 인한 ISI(Inter-Symbol Interference)와 ICI(Inter-Carrier Interference)에 대한 영향을 인접 매크로 셀 또는 릴레이 셀에서 전송된 이전 OFDMA 심볼에 의한 ISI와 다음 OFDMA 심볼에 의한 ISI로 나누어 분석한다. 또한, 이를 극복할 수 있는 ISI와 ICI가 반영된 Effective SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio) 추정 기법과 이를 이용한 하향링크, 상향링크의 전송 경로 결정 기법을 제안한다. 모의 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 전송 경로 결정 기법을 상향링크에 적용할 경우에 OFDMA 기반 MMR 시스템에서 전파 시간 차이로 인한 성능 열화를 크게 완화할 수 있음을 보인다.
실내 무선 측위를 위한 UWB (Ultra Wide Band) 무선 측위 시스템에서는 정확한 위치 정보를 추정하기 위해 거리 인지 정보를 사용한다. 거리 인지를 위해서는 TOA (Time of Arrival), TDOA (Time Difference of Arrival)와 같은 시간 정보를 기반으로 하는 기법을 사용하는 것이 일반적이며, 시간 정보를 측정하기 위해서는 흔히 클럭 정보를 사용하는데, 이 때 가장 기본적으로 고려해야할 요소가 클럭 동기를 맞추는 것과 클럭 오프셋에 의한 오차를 보상하는 것이다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 공통 클럭을 이용한 거리 인지 및 무선 측위 기술을 제안한다. 제안하는 무선 측위 기술의 성능 검증을 위하여 IEEE 802.15.4a TG에서 제시한 채널 환경에서 공통 클럭을 이용한 측위 시스템의 거리 인지 및 우선 측위 결과를 확인하기 위한 실험을 진행하였으며, 모의실험 결과를 통하여 클럭 오프셋에 영향을 받지 않는 우선 측위 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 대수정규 쉐도잉(shadowing) 페이딩을 함께 받은 타 시스템의 동일 채널간섭파가 불완전 전력제어 된 DS/CDMA 셀룰러 시스템의 용량에 미치는 영향을 분석하였다. 분석에는 먼저 간섭을 고려하지 않고 불완전 전력제어만을 해석한 Prasad와 jansen의 결과와 비교하였으며, 대수정규-나카가미 페이딩을 받은 다중 간섭은 Schwartz와 Yeh가 제시한 방법을 적용하여 DS/CDMA 시스템의 미치는 영향을 오수신확률로 유도하였다. 유도한 오수신확률에 대해 불완전 전력제어, 페이딩 지수, 처리이득, 전력비, 간섭수, 음성화율 등을 파라메터로 하여 각각의 상황에서 DS/CDMA 시스템의 가입자 용량 감소를 분석하였다. 결과로부터 DS/CDMA 시스템의 용량은 전력제어 오차와 간섭파의 증가에 매우 민감하며 전력제어 오차가 클수록, 무선채널 환경의 페이딩이 심할수록, 또한 간섭파의 수가 증가할수록 감소하였다.
본 연구는 현재 국내 BIS에서 버스도착시간 안내를 위해 개별노선 단위로 산정되고 있는 정류소간 통행시간 기반의 버스도착시간 추정 모형의 한계점을 제시하고, 이를 극복하기 위한 방안을 제시하였다. 정류소간 운행시간을 기반으로 산출되는 버스도착시간정보의 특성을 이용하여 버스노선번호에 관계없이 버스정류소에 도착한 동일 구간을 운행하는 모든 버스의 정보를 순서대로 이용하여 버스도착시간을 추정하는 버스도착시간 추정모형을 제안하였다. 제안한 모형은 실제 버스운행정보를 수집하여 RMSE를 기준으로 검증을 실시하였으며, 분석결과 오차는 기존 모형 대비 최대 20%가 감소하였고 버스도착시간정보의 정확도와 직결될 수 있는 데이터 업데이트 주기는 절반수준으로 감소하였다. 이를 통해 버스도착시간의 급격한 증가나 감소, 동일한 구간을 운행하는 다른 노선의 도착예정시간 차이, 운행계획과 다르게 운행시의 정보제공 불가함 등의 문제가 해결될 것으로 기대된다.
This paper addresses the problem of joint time of arrival (TOA) and direction of arrival (DOA) estimation in impulse radio ultra-wideband systems with a two-antenna receiver and links the joint estimation of TOA and DOA to the sparse representation framework. Exploiting this link, an orthogonal matching pursuit algorithm is used for TOA estimation in the two antennas, and then the DOA parameters are estimated via the difference in the TOAs between the two antennas. The proposed algorithm can work well with a single measurement vector and can pair TOA and DOA parameters. Furthermore, it has better parameter-estimation performance than traditional propagator methods, such as, estimation of signal parameters via rotational invariance techniques algorithms matrix pencil algorithms, and other new joint-estimation schemes, with one single snapshot. The simulation results verify the usefulness of the proposed algorithm.
본 연구는 데이터 기반의 딥러닝 접근 방식을 통해 도달 방향 추정의 정확성과 정밀성의 개선을 통해 보다 강건하고 정확한 음원 위치 추적 기술을 제안한다. 본 연구에서는 도달시간 차 기반의 음원 위치 추적법을 개선함을 목적으로 하며, 이를 위해 상호상관함수로부터 정확하고 정밀한 시간 지연을 추정한다. 실제 마이크로폰으로부터 계측된 값은 많은 잡음이 혼입된 형태이므로, 따라서 실제 도달시간 차이를 정확히 추정하는 것이 여전히 이 분야의 한계로 남아있다. 또한, 마이크로폰으로 부터 실제 신호를 계측하는 과정에서 신호는 디지털화가 되며, 계측 시스템의 샘플링 주파수에 의해 측정 정밀도가 한정되는 양자화 오류를 수반한다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 접근법을 통해, 기존의 방법이 가지는 한계를 극복한다. 또한 본 연구에서는 획득된 상호상관함수로부터 시간 지연을 추정하는 원리를 분석하기 위해, 두 개 및 세 개의 마이크로폰으로 구성된 배열에 대한 검증을 수행한다. 마지막으로, 실험을 통해 본 방법의 실제 활용성을 검증한다.
In this paper, the natural space-time coding is applied for a DS-CDMA system with multiple transmit/receive antennas in a Rayleigh fading channel. With difference of arrival times from transmit antennas a modified maximum likelihood (ML) decoding algorithm is proposed for the space-time coded DS-CDMA system. The proposed decoding algorithm performs ML decoding over the transition of two consecutive branches by using a modified branch metric with the partial autocorrelation. By simulation, it is shown that the proposed decoding algorithm achieves significant performance improvement over the ML decoding algorithm without the modified branch metric.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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