An algorithm for estimating incident angles of multiple broaband signals is proposed. The method adopts semicausal model for two dimensional linear prediction filter coefficients such that the arithmatic averag of the mean squared values of the forward and reverse prediction arrors is minimized. Preliminary results demonstrating the performance of the proposed method are presented. Simulation results indicate that the performance depends on signal-to-noise ratio and prediction order in spatial demension.
In this paper, a machine vision system for recognizing and classifying the patterns and marks engraved by die molding or laser marking on the glass panels of computer monitors is suggested and evaluated experimentally. The vision system is equipped with a neural network and an NGC pattern classifier including searching process based on normalized grayscale correlation and adaptive binarization. This system is found to be applicable even to the cases in which the segmentation of the pattern area from the background using ordinary blob coloring technique is quite difficult. The inspection process is accomplished by the use of the NGC hypothesis and ANN verification. The proposed pattern recognition system is composed of three parts: NGC matching process and the preprocessing unit for acquiring the best quality of binary image data, a neural network-based recognition algorithm, and the learning algorithm for the neural network. Another contribution of this paper is the method of generating the training patterns from only a few typical product samples in place of real images of all types of good products.
We analyze the linear equalizers used in optically amplified on-off-keyed (OOK) systems to combat chromatic dispersion (CD) and polarization mode dispersion (PMD), and we derive the mathematical minimum mean squared error (MMSE) performance of these equalizers. Currently, the MMSE linear equalizer for optical OOK systems is obtained by simulations using adaptive approaches such as least mean squared (LMS) or constant modulus algorithm (CMA), but no theoretical studies on the optimal solutions for these equalizers have been performed. We model the optical OOK systems as square-law nonlinear channels and compute the MMSE equalizer coefficients directly from the estimated optical channel, signal power, and optical noise variance. The accuracy of the calculated MMSE equalizer coefficients and MMSE performance has been verified by simulations using adaptive algorithms.
Underwater acoustic(UWA) communication is one of the most difficult field in terms of severe channel environments such as multipath propagation, high temporal and spatial variability of channel conditions. Therefore, it is important to model and analyze the characteristics of underwater acoustic channel such as multipath propagation, transmission loss, reverberation, and ambient noise. In this paper, UWA communication channel is modeled with a ray tracing method and applied to image transmission. Quadrature phase shift keying(QPSK) and multichannel decision feedback equalizer(DFE) are utilized as phase-coherent modulation method and equalization technique, respectively. The objective is to improve the performance of the image transmission using vertical sensor array instead of single sensor in the viewpoint of bit error rate(BER), constellation diagram, and received image quality.
Lee Seung-Woo;Choi Byung-Woong;Shin Chang-Hong;Kim Jeong-Soo;Lee Kyun-Kyung
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.110-113
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2004
Underwater acoustic(UWA) communication is one of the most difficult field because of several factors such as multipath propagation, high temporal and spatial variability of channel conditions. Therefore, it is important to model and analyze the characteristics of underwater acoustic channel such as multipath propagation, transmission loss, reverberation, and ambient noise. In this paper, UWA communication channel is modeled with a ray tracing method and applied to image transmission. Quadrature phase shift keying(QPSK) and multichannel decision feedback equalizer(DFE) are utilized as phase-coherent modulation method and equalization technique, respectively. The objective is to improve the performance of vertical sensor array than that of single sensor in the viewpoint of bit error rate(BER), constellation output, and received image quality.
Multitemporal analysis with remotely sensed data is complicated by numerous intervening factors, including atmospheric attenuation and occurrence of clouds that obscure the relationship between ground and satellite observed spectral measurements. A reconstruction system was developed to increase the discrimination capability for imagery that has been modified by residual dffects resulting from imperfect sensing of the target and by atmospheric attenuation of the signal. Utilizing temporal information based on an adaptive timporal filter, it recovers missing measurements resulting from cloud cover and sensor noise and enhances the imagery. The temporal filter effectively tracks a systematic trend in remote sensing data by using a polynomial model. The reconstruction system were applied to the AVHRR data collected over Korean Peninsula. The results show that missing measurements are typically recovered successfully and the temporal trend in vegetation change is exposed clearly in the reconstructed series.
Dang, Thien-Binh;Vo, Vi Van;Le, Duc-Tai;Kim, Moonseong;Choo, Hyunseung
한국정보처리학회:학술대회논문집
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한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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pp.69-71
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2020
Principal Component Analysis (PCA) is an effective data analysis technique which is commonly used for fault detection on collected data of Wireless Sensor Networks (WSN), However, applying PCA on the whole data make the detection performance low. In this paper, we propose Joint PCA and Adaptive Threshold for Fault Detection (JPATAD). Experimental results on a real dataset show a remarkably higher performance of JPATAD comparing to conventional PCA model in detection of noise which is a popular fault in collected data of sensors.
The accuracy in maneuvering target tracking using multiple models is caused by the suitability of each target motion model to be used. The interacting multiple model (IMM) algorithm and the adaptive IMM (AIMM) algorithm require the predefined sub-models and the predetermined acceleration intervals, respectively, in consideration of the properties of maneuvers in order to construct multiple models. In this paper, to solve these problems intelligently, a genetic algorithm (GA) based-IMM method using fuzzy logic is proposed. In the proposed method, the acceleration input is regarded as an additive noise and a sub-model is represented as a set of fuzzy rules to model the time-varying variances of the process noises of a new piecewise constant white acceleration model. The proposed method is compared with the AIMM algorithm in simulations.
AFLS (Adaptive front lighting system) is being applied to improve safety in driving automotive at night. Safe embedded system design for controlling head-lamps is required to improve noise robust ECU hardware and software simultaneously by considering safety requirement of hardware-dependent software under severe environmental noise. In this paper, we propose an adaptive headlight controller with a newly-designed symmetric angle sensor compensator, especially based on the proposed steering-swivel angle lookup table to determine whether the current controlling target is safe. The proposed system includes an additional backup hardware to compare the system status and provides safe swivel-angle management using a controlling algorithm based on the pre-defined lookup table (LUT), which is a symmetric mapping relationship between the requested steering angle and expected swivel angle target. The implemented system model shows that the proposed architecture effectively detects abnormal situations and restores safe status of controlling the light-angle in AFLS operations under severe noisy environment.
본 논문에서는 공간에서 원하는 신호를 추정하기 위해서 도래방향 MUSIC 공간 스펙트럼 알고리즘에 대해서 연구한다. 본 연구에서 제안하는 MUSIC 공간 스펙트럼 알고리즘은 모델 오차와 베이즈 정리를 적용한 방법으로 목표물의 위치를 정확히 추정한다. 적응 배열 안테나를 사용한 수신기의 배열 응답 벡터는 베이즈 방법을 이용하고 모델 오차방법으로 수신 신호의 가중치를 갱신하여 원하는 목표물의 도래 방향을 정확히 추정한다. 본 연구에서 원하는 도래방향 목표물의 신호 추정은 입사 신호의 간섭과 잡음을 제거한 후 배열 응답 벡터를 신호 공분산 행렬의 가중치에 적용한다. 모의실험을 통해서 본 논문에서 제안한 방법과 기존의 도래방향 알고리즘을 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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