In this paper, we analyze the performance of Follower Noise Jamming(FNJ) considering three practical tracking parameters such as tracking bandwidth, tracking time and tracking success probability. The performance of FNJ is compared with that of Partial-Band Noise Jamming(PBNJ) in terms of Symbol Error Rate(SER) at the communication receiver under the assumed typical operation model. It is observed that the performance of FNJ is non-linearly dependent on the tracking bandwidth, the tracking time and the tracking success probability. As we can easily expect, it is also observed that the performance of FNJ is better than that of the PBNJ. Finally, it is shown that, for a fixed tracking bandwidth, the combinations of the required tracking time and the tracking success probability which satisfy a certain required SER.
In a most recent object tracking research work, applying Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network-based strategies become relevant for resolving the noticeable challenges in it, like, occlusion, motion, object, and camera viewpoint variations, changing several targets, lighting variations. In this paper, the LSTM Network-based Tracking association method has proposed where the technique capable of real-time multi-object tracking by creating one of the useful LSTM networks that associated with tracking, which supports the long term tracking along with solving challenges. The LSTM network is a different neural network defined in Keras as a sequence of layers, where the Sequential classes would be a container for these layers. This purposing network structure builds with the integration of tracking association on Keras neural-network library. The tracking process has been associated with the LSTM Network feature learning output and obtained outstanding real-time detection and tracking performance. In this work, the main focus was learning trackable objects locations, appearance, and motion details, then predicting the feature location of objects on boxes according to their initial position. The performance of the joint object tracking system has shown that the LSTM network is more powerful and capable of working on a real-time multi-object tracking process.
급성기 허혈성 뇌졸중 증상이 있는 뇌 관류 CT 검사를 시행한 환자를 대상으로 장비사가 제시한 고정 시간 기법(Fixed time technique)과 조영제 추적 기법(Bolus tracking technique)을 비교하여 환자의 피폭선량을 분석하고자 하였으며, 조영제 추적 기법의 유용성과 최적의 조영증강 구간을 구현하는 Time graph를 알아보기 위한 것이다. 환자에서는 PCT의 $CTDI_{VOL}$은 고정시간기법에서 431.72mGy, Bolus tracking에서 323.61mGy로 측정되었고, DLP값은 고정시간기법에서 $1243.47mGy{\cdot}cm$, Bolus tracking에서 $932mGy{\cdot}cm$로 측정되었다. Time graph는 고정시간기법에서 다양하게 나타났으나, Bolus tracking 기법에서는 최적의 Time graph를 얻을 수 있었으며, 뇌 관류 CT검사 시 Bolus tracking기법을 적용하여 피폭선량을 25% 정도 감소시킬 수 있었다.
With growth in intelligence of mobile robots, interaction with humans is emerging as a very important issue for mobile robots and the pedestrian tracking technique following the designated person is adopted in many cases in a way that interacts with humans. Among the existing multi-object tracking techniques for pedestrian tracking, Simple Online and Realtime Tracking (SORT) is suitable for small mobile robots that require real-time processing while having limited computational performance. However, SORT fails to reflect changes in object detection values caused by the movement of the mobile robot, resulting in poor tracking performance. In order to solve this performance degradation, this paper proposes a more stable pedestrian tracking algorithm by correcting object tracking errors caused by robot movement in real time using wheel odometry information of a mobile robot and dynamically managing the survival period of the tracker that tracks the object. In addition, the experimental results show that the proposed methodology using data collected from actual mobile robots maintains real-time and has improved tracking accuracy with resistance to the movement of the mobile robot.
In this paper, we propose a new discrete-time sliding mode controller for reference tracking. Stability of tracking error is analyzed. Design method of sliding surface for tracking control is proposed. Simulation and experimental results are included to show the effectiveness of the proposed method.
In this paper, a real-time eye tracking method using fast face detection is proposed. Most of the current eye tracking systems have operational limitations due to sensors, complicated backgrounds, and uneven lighting condition. It also suffers from slow response time which is not proper for a real-time application. The tracking performance is low under complicated background and uneven lighting condition. The proposed algorithm detects face region from acquired image using elliptic Hough transform followed by eye detection within the detected face region using Haar-like features. In order to reduce the computation time in tracking eyes, the algorithm predicts next frame search region from the information obtained in the current frame. Experiments through simulation show good performance of the proposed method under various environments.
This paper presents a new approach to design a robust tracking controller for linear time-invariant systems with uncertain time-delay. By introducing the model following control (MFC) structure which consists of two loops in nature, we show that the controller is capable of having a predictive control action and effectively tracking the reference output with a desired transient response as well. Three design techniques to achieve good tracking performance are suggested. It is also analytically shown that the tracking performance of the proposed scheme is more robust than that of typical single-loop feedback structure. An illustrative example is given to compare the tracking performances of the proposed methods with a single loop method.
Accurate actuator tracking plays an important role in real-time hybrid simulation (RTHS) to ensure accurate and reliable experimental results. Frequency-domain evaluation index (FEI) interprets actuator tracking into amplitude and phase errors thus providing a promising tool for quantitative assessment of real-time hybrid simulation results. Previous applications of FEI successfully evaluated actuator tracking over the entire duration of the tests. In this study, FEI with moving window technique is explored to provide post-experiment localized actuator tracking assessment. Both moving window with and without overlap are investigated through computational simulations. The challenge is discussed for Fourier Transform to satisfy both time domain and frequency resolution for selected length of moving window. The required data window length for accuracy is shown to depend on the natural frequency and structural nonlinearity as well as the ground motion input for both moving windows with and without overlap. Moving window without overlap shows better computational efficiency and has potential for future online evaluation. Moving window with overlap however requires much more computational efforts and is more suitable for post-experiment evaluation. Existing RTHS data from Network Earthquake Engineering Simulation (NEES) is utilized to further demonstrate the effectiveness of the proposed approaches. It is demonstrated that with proper window size, FEI with moving window techniques enable accurate localized evaluation of actuator tracking for real-time hybrid simulation.
This paper describes realtime visual tracking system of moving object for three dimensional target using EKF(Extended Kalman Filter). We present a new realtime visual tracking using EKF algorithm and image prediction algorithm. We demonstrate the performance of these tracking algorithm through real experiment. The experimental results show the effectiveness of the EKF algorithm and image prediction algorithm for realtime tracking and estimated state value of filter, predicting the position of moving object to minimize an image processing area, and by reducing the effect by quantization noise of image.
Jun, Hyunwoo;Ahn, Hanwoong;Lee, Hyungwoo;Go, Sungchul;Lee, Ju
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제12권1호
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pp.110-116
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2017
This paper proposed a new real-time parameter tracking algorithm. Unlike the convenience algorithms, the proposed real-time parameter tracking algorithm can estimate parameters through three-phase voltage and electric current without coordination transformation, and does not need information on magnetic flux. Therefore, it can estimate parameters regardless of the change according to operation point and cross-saturation effect. In addition, as the quasi-real-time parameter tracking technique can estimate parameters through the four fundamental arithmetic operations instead of complicated algorithms such as numerical value analysis technique and observer design, it can be applied to low-performance DSP. In this paper, a new real-time parameter tracking algorithm is derived from three phase equation. The validity and usefulness of the proposed inductance estimation technique is verified by simulation and experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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