The optimal estimation of a bearing only target tracking problem be achieved through the solution of the Fokker-Planck equation and the Bayesian update. Recently, a nonlinear filtering algorithm using a direct quadrature method of moments in which the associated Fokker-Planck equation can be propagated efficiently and accurately was proposed. Although this approach has demonstrated its promising in the field of nonlinear filtering in several examples, the "degeneracy" phenomenon, similar to that which exists in a typical particle filter, occasionally appears because only the weights are updated in the modified Bayesian rule in this algorithm. Therefore, in this paper to enhance the performance, a more stable measurement update process based upon the update equation in the Extended Kalman filters and a more accurate initialization and re-sampling strategy for weight and abscissas are proposed. Simulations are used to show the effectiveness of the proposed filter and the obtained results are promising.
By adapting black body leadflame and thin film type Green A filter, we successfully demonstrated night vision imaging system (NVIS) Green A compatible LED. Fabricated NVIS compatible LEDs show small form factor compared to that of commercialized NVIS compatible LED. Especially, NVIS radiance and chromaticity of MIL-STD-3009 specification can be satisfied simultaneously and easily by controlling the color temperature of the white LED as well as the concentration of the Green A dye and the thickness of the Green A filter. The optimal dye concentration of the NVIS Green A filter is expected to be about 1 wt%. The results of this study are expected to contribute to miniaturization, weight reduction and localization of avionic display and lighting devices.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권1호
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pp.54-60
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2021
Various digital devices were supplied throughout the Fourth Industrial Revolution. Accordingly, the importance of data processing has increased. Data processing significantly affects equipment reliability. Thus, the importance of data processing has increased, and various studies have been conducted on this topic. This study proposes a modified Gaussian filter algorithm based on a fuzzy membership function. The proposed algorithm calculates the Gaussian filter weight considering the standard deviation of the filtering mask and computes an estimate according to the fuzzy membership function. The final output is calculated by adding or subtracting the Gaussian filter output and estimate. To evaluate the proposed algorithm, simulations were conducted using existing additive white Gaussian noise removal algorithms. The proposed algorithm was then analyzed by comparing the peak signal-to-noise ratio and differential image. The simulation results show that the proposed algorithm has superior noise reduction performance and improved performance compared to the existing method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권11호
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pp.3145-3162
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2023
As an important technology of the internetwork, wireless sensor network technique plays an important role in indoor localization. Non-line-of-sight (NLOS) problem has a large effect on indoor location accuracy. A location algorithm based on improved particle filter and directional probabilistic data association (IPF-DPDA) for WSN is proposed to solve NLOS issue in this paper. Firstly, the improved particle filter is proposed to reduce error of measuring distance. Then the hypothesis test is used to detect whether measurements are in LOS situations or NLOS situations for N different groups. When there are measurements in the validation gate, the corresponding association probabilities are applied to weight retained position estimate to gain final location estimation. We have improved the traditional data association and added directional information on the original basis. If the validation gate has no measured value, we make use of the Kalman prediction value to renew. Finally, simulation and experimental results show that compared with existing methods, the IPF-DPDA performance better.
In search of a method to achieve sustainable agricultural practices, a trickling filter was employed for the piggery wastewater treatment, where rice straw was the support medium in place of more commonly used materials. The filtrate from the trickling filter were applied to a soil, on which orchard grass (Dactylic glomerata L.) was grown followed by amendment of the treated straw medium. Orchard grass was cut twice, and growth parameters and yields were measured. Soil chemical properties before and after harvesting orchard grass were analyzed. Development of the forage crop was greatly enhanced by the application of the filtrate in terms of fresh weight, dry weight, and the absorption of nutrients. Better growth and higher nutrient uptake were found in the second cutting of the orchard grass. Organic matter content, ionic intensity, exchangeable cations, and phosphate of the soil increased with the application of the filtrate. The relative high concentrations of salts in the piggery trickling filtrate, expressed in electrical conductivity and content of sodium, exerted no detrimental effect on the crop and soil.
Kim, Jung-Ha;Kim, Hyun-Jun;Kim, Jong-Su;Lee, Sung-Geun;Seo, Dong-Hoan
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권2호
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pp.188-194
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2014
Recently, indoor localization systems based on wireless sensor networks have received a great deal of attention because they help achieve high accuracy in position determination by using various algorithms. In order to minimize the error in the estimated azimuth that can occur owing to sensor drift and recursive calculation in these algorithms, we propose a novel relative azimuth estimation algorithm. The advantages of the proposed technique in an indoor environment are that an improved weight average filter is used to effectively reduce impulse noise from the raw data acquired from nodes with inherent errors and a rotational displacement algorithm is applied to obtain a precise relative azimuth without using additional sensors, which can be affected by electromagnetic noise. Results from simulations show that the proposed filter reduces the impulse noise, and the acquired estimation error does not accumulate with time by using proposed algorithm.
This paper presents an effective vision based method for LED traffic light detection at the daytime. First, the proposed method calculates horizontal coordinates to set region of interest (ROI) on input sequence images. Second, the proposed uses color segmentation method to extract region of green and red traffic light. Next, to classify traffic light and another noise, shape filter and haar-like feature value are used. Finally, temporal delay filter with weight is applied to remove blinking effect of LED traffic light, and state and weight of traffic light detection are used to classify types of traffic light. For simulations, the proposed method is implemented through Intel Core CPU with 2.80 GHz and 4 GB RAM, and tested on the urban and rural road video. Average detection rate of traffic light is 94.50 % and average recognition rate of traffic type is 90.24 %. Average computing time of the proposed method is 11 ms.
최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 다양한 분야에서 자동화와 무인화가 진행되고 있으며, 이의 기반이 되는 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 세밀한 데이터 처리가 필요한 시스템에서는 전처리 단계로 잡음 제거를 사용하고 있으나, 기존 알고리즘은 필터링 과정에서 블러링 현상이 나타나는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 필터링 과정의 정보손실을 최소화하기 위해 변형된 공간 가중치를 사용한 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 AWGN을 제거하기 위해 마스크 매칭을 사용하였으며, 변형된 공간 가중치의 출력을 가감하여 필터의 출력을 구하였다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 잡음제거 특성이 우수하였으며, 블러링 현상을 최소화하며 영상을 복원하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권3호
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pp.738-754
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2024
Side-channel analysis (SCA) is a cryptanalytic technique that exploits physical leakages, such as power consumption or electromagnetic emanations, from cryptographic devices to extract secret keys used in cryptographic algorithms. Recent studies have shown that training SCA models with semi-supervised learning can effectively overcome the problem of few labeled power traces. However, the process of training SCA models using semi-supervised learning generates many pseudo-labels. The performance of the SCA model can be reduced by some of these pseudo-labels. To solve this issue, we propose the HWFilter method to improve semi-supervised SCA. This method uses a Hamming Weight Pseudo-label Filter (HWPF) to filter the pseudo-labels generated by the semi-supervised SCA model, which enhances the model's performance. Furthermore, we introduce a normal distribution method for constructing the HWPF. In the normal distribution method, the Hamming weights (HWs) of power traces can be obtained from the normal distribution of power points. These HWs are filtered and combined into a HWPF. The HWFilter was tested using the ASCADv1 database and the AES_HD dataset. The experimental results demonstrate that the HWFilter method can significantly enhance the performance of semi-supervised SCA models. In the ASCADv1 database, the model with HWFilter requires only 33 power traces to recover the key. In the AES_HD dataset, the model with HWFilter outperforms the current best semi-supervised SCA model by 12%.
심전도 신호에는 근 잡음과 전원잡음 둥의 잡음이 섞이는 경우가 많다. 이러한 잡음들은 심전도 신호의 주요 주파수 성분에 비하여 상대적으로 고주파 성분이지만 전체적으로 보면 주파수 스펙트럼이 중첩된다. 본 논문에서는 연속적으로 변하는 차단주파수를 가지는 시변 저역통과 디지털필터를 이용하여 원신호의 왜곡을 최소화하면서 잡음을 제거하는 신호처리 방법에 대하여 기술한다 이 필터는 차단주파수 제어기와 가변차단주파수 저역통과필터로 구성된다. 차단주파수 제어기는 잡음이 포함된 심전도 신호로부터 신호의 기울기를 이용하여 차단주파수 제어 신호를 생성한다. 가변차단주파수 저역통과필터의 구현을 위해서 본 논문에서는 컨벡스 조합 필터와 계수보간 필터로 불리는 새로운 두 가지 필터 설계방법을 제안하였으며, 이 두 가지 방법을 이용함으로써 저역통과필터의 차단주파수를 임의의 제한된 구간에서 연속적으로 변화시키는 것이 가능하였다. 고주파 잡음이 첨가된 심전도 신호에서 가변차단주파수 저역통과필터의 잡음 제거 능력이 우수함을 보였으며, 본 논문에서 제안된 가변차단주파수 저역퉁과필터는 심전도 신호의 전처리에 유용하게 사용되어질 것으로 판단된다. 특히, 제어된 환경이 아닌 일상생활 환경에서 심전도를 측정하는 재택건강관리 시스템에서 신호의 품질을 개선하는 데에 효과가 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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