To analyze the performance of array shape estimation techniques using auxiliary sensors, the appropriate number and the positions of auxiliary sensors are investigated. Also, a post-processing technique based on spline interpolation is proposed to improve the performance of array shape estimation. The simulation results showed that when auxiliary sensors are arranged uniformly, the performance of shape estimation is better than other arrangements of auxiliary sensors. Also, the proposed post-processing technique improved the performance of the existing shape estimation method, such as Kalman filter method.
Kim, Jeong-Do;Lim, Seung-Ju;Park, Sung-Dae;Byun, Hyung-Gi;Persaud, K.C.;Kim, Jung-Ju
Journal of Sensor Science and Technology
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v.22
no.2
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pp.162-173
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2013
The purpose of this paper is to classify VOC gases by emulating the characteristics found in biological olfaction. For this purpose, we propose new signal processing method based a polymeric chemical sensor array consisting of 4096 sensors which is created by NEUROCHEM project. To remove unstable sensors generated in the manufacturing process of very large scaled chemical sensor array, we used discrete wavelet transformation and cosine similarity. And, to remove the supernumerary redundancy, we proposed the method of selecting candidates of representative sensor representing sensors with similar features by Fuzzy c-means algorithm. In addition, we proposed an improved algorithm for selecting representative sensors among candidates of representative sensors to better enhance classification ability. However, Classification for very large scaled sensor array has a great deal of time in process of learning because many sensors are used for learning though a redundancy is removed. Throughout experimental trials for classification, we confirmed the proposed method have an outstanding classification ability, at transient state as well as steady state.
The conformal array sensor has different sub-array depending on different beam steering directions. According to the method to effective the sensor, the performance of the conformal array sensor can be different, where the sub-array selects an effective sensor. Also, due to the figure of the conformal array sensor, the figure of the sub-array can be different each other, which results in different performance on directivity index, beam width and etc. In this paper, two methods to select sub-array which is the criteria for each sensors position vector and directive vector were proposed. For two sub-array selection methods, the performance of the directivity index, horizontal and vertical beam width were compared with the average and variance. In addition, this comparison was conducted when the number of sensors was fixed. When the number of sensors was not fixed, the directional vector method mainly results in high performance, but the performance of vertical beam width was lower or equal. When the number of sensors was fixed, the performance of two methods is similar, but the performance of variance was deteriorated.
A triplet line array has a capability for solving left/right ambiguity problem and high directivity of line array. For this, high computational powers and correlation between nearby sensors must be considered. Hardware powers are dramatically increased, so various adaptive beamforming techniques and signal processing techniques can be adopted for large triplet line array. To investigate the optimum signal processing method and improve the target detection capability, we need to analyze the noise correlation among the triplet line array sensors in real environment. In this paper we analyze the experimental data in the East Sea, investigate noise correlation between three hydrophones in triplet sensors, among the triplet sensors and time varying properties. Based on the acquired results, it is possible to verify some information for beamforming and signal processing methods with considering the properties of the triplet line array.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.6
no.4
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pp.361-366
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2003
Most sensor array signal processing methods for multiple source localization require knowledge of the correct shape of array(the correct positions of sensors that consist array), because sensor position uncertainty can severely degrade the performance of array signal processing. In particular, it is assumed that the correct positions of the sensors are known, but the known positions may not represent the true sensor positions. Various algorithms have been proposed for 2-D sensor array shape calibration in far field environment. However, they are not available in near field. In this paper, 3-D sensor array shape calibration algorithm is proposed, which is available in near field.
Ultrasonic sensors are becoming indispensable components in every sector of automation equipments due to many advantages. But the main purposes of the noncontact sensing device are rather narrowly confined within object detection and distance measurement. To widen the realm of the applications to object recognition, ultrasonic sensors need to improve the recognition resolution to a certain amount. To resolve the problem of spatial resolution restriction, an increased number of the sensors in the forms of a linear array or 2-dimensional array of the sensor has been used. Also better resolution has been obtained by shifting the array in several steps using mechanical actuators. For an object recognition using ultrasonic sensors, measurements of distance, shift, oblique angle in certain ranges should be obtained. But a little attention has been paid to the measurement of angles. In this paper we propose a practical method for an object angular value detection in addition to distance measurement in ultrasonic sensor array system with little additional hardware burden. Using the established measurement look-up table for the variations of distance, shift, angle and transmitter voltages for each sensor characteristics, a set of different return echo signals for adjacent receivers are processed to provide enhanced angular value reading for an object.
We have been implemented simple statistical pattern recognition methods for harmful gases classification using gas sensors array fabricated by MEMS (Micro Electro Mechanical System) technology. The performance of pattern recognition method as a gas classifier is highly dependent on the choice of pre-processing techniques for sensor and sensors array signals and optimal classification algorithms among the various classification techniques. We carried out pre-processing for each sensor's signal as well as sensors array signals to extract features for each gas. We adapted simple statistical pattern recognition algorithms, which were PCA (Principal Component Analysis) for visualization of patterns clustering and MLR (Multi-Linear Regression) for real-time system implementation, to classify harmful gases. Experimental results of adapted pattern recognition methods with pre-processing techniques have been shown good clustering performance and expected easy implementation for real-time sensing system.
Nine deoxyribonucleic acid (DNA) sequences were used to functionalize single-walled carbon nanotube (SWNT) sensors to detect the trace amount of methanol, acetone, and HCl in vapor. DNA 24 Ma (24 randomly arranged nitrogenous bases with one amine at each end of it) decorated SWNT sensor and DNA 24 A (only adenine (A) base with a length of 24) decorated SWNT sensor have demonstrated the largest sensing responses towards acetone and HCl, respectively. On the other hand, for the DNA GT decorated SWNT sensors with different sequence lengths, the optimum DNA sequence length for acetone and HCl sensing is 32 and 8, separately. The detection of methanol, acetone, and HCl have identified that DNA functionalized SWNT sensors exhibit great selectivity, sensitivity, and repeatability with an accuracy of more than 90%. Further, a sensor array composed of SWNT functionalized with various DNA sequences was utilized to identify acetone and HCl through pattern recognition. The sensor array is a combination of four different DNA functionalized SWNT sensors and two bare SWNT sensors (work as reference). This wireless sensing system has enabled real-time gas monitoring and air quality assurance for safety and security.
Due to the degradation of beamforming properties at angles close to $0^{\circ}$ to $180^{\circ}$, linear array does not have a complete $180^{\circ}$ inspection range but a smaller one. This paper develops a improved sensor array with two additional sensors above and below the linear sensor array, and presents time difference and two dimensional multiple signal classification (2D-MUSIC) based impact localization for omni-directional localization on composite structures. Firstly, the arrival times of impact signal observed by two additional sensors are determined using the wavelet transform and compared, and the direction range of impact source can be decided in general, $0^{\circ}$ to $180^{\circ}$ or $180^{\circ}$ to $360^{\circ}$. And then, 2D-MUSIC based spatial spectrum formula using uniform linear array is applied for locate accurate position of impact source. When the arrival time of impact signal observed by two additional sensors is equal, the direction of impact source can be located at $0^{\circ}$ or $180^{\circ}$ by comparing the first and last sensor of linear array. And then the distance is estimated by time difference algorithm. To verify the proposed approach, it is applied to a quasi-isotropic epoxy laminate plate and a stiffened composite panel. The results are in good agreement with the actual impact occurring position.
We report on the building of a micro sensor array based on typical semiconductor fabrication processes aimed at monitoring selectively a specific gas in ambient of other gases. Chemical sensors can be applied for an electronic nose and/or robots using this technique. Microsensor array was fabricated on the same chip using 0.6${\mu}m$ CMOS technology, and unique gas sensing patterns were obtained by principal component analysis from the array. $SnO_2$/Pt sensor for CO gas showed a high selectivity to buthane gas and humidity. $SnO_2$ sensor for hydrogen gas, however, showed a low selectivity to CO and buthane gas. We can obtain more distinguishable patterns that provide the small sensing deviation(the high seletivity) toward a given analyte in the response space than in the chemical space through the specific parameterization of raw data for chemical image formation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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