본 논문은 디스플레이포트의 보조채널에서 고속 데이터 전송을 할 수 있는 고속 양방향 보조 채널을 구성하기 위한 새로운 송 수신기 구조를 제안하고 적용에 대해 서술하였다. 제안된 고속 보조 채널은 저속 전송에서 맨체스터 인코딩을 사용하여 1Mbps대역폭을, 고속 전송에서 8B/10B인코딩 방식을 사용하여 720Mbps의 대역폭을 지원한다. 맨체스터 전송을 사용하여 고속 보조채널 및 메인링크의 링크 서비스 및 디바이스 서비스를 위한 저속 보조채널 블록을 제안하고, 8B/10B인코딩 방식을 통하여 보조채널을 통한 고속 데이터 전송을 위한 블록을 제안한다. 또한 데이터 패킷 구조와 데이터 전송방식에 대하여 정의하였다. 설계된 시스템은 Verilog HDL로 설계 되었으며, 고속 보조채널 송 수신기는 Xilinx Vertex4 FPGA을 사용하여 합성한 결과 7,648개의 LUTs와 6,020개의 registers를 사용 하였으며, 최대 동작 속도는 203MHz의 성능을 확인 하였다.
We demonstrate that a deep learning classifier that only uses to gravitational wave (GW) detectors auxiliary channel data can distinguish various types of non-Gaussian noise transients (glitches) with significant accuracy, i.e., ≳ 80%. The classifier is implemented using the multi-scale neural networks (MSNN) with PyTorch. The glitches appearing in the GW strain data have been one of the main obstacles that degrade the sensitivity of the gravitational detectors, consequently hindering the detection and parameterization of the GW signals. Numerous efforts have been devoted to tracking down their origins and to mitigating them. However, there remain many glitches of which origins are not unveiled. We apply the MSNN classifier to the auxiliary channel data corresponding to publicly available GravitySpy glitch samples of LIGO O1 run without using GW strain data. Investigation of the auxiliary channel data of the segments that coincide to the glitches in the GW strain channel is particularly useful for finding the noise sources, because they record physical and environmental conditions and the status of each part of the detector. By only using the auxiliary channel data, this classifier can provide us with the independent view on the data quality and potentially gives us hints to the origins of the glitches, when using the explainable AI technique such as Layer-wise Relevance Propagation or GradCAM.
부엽 잡음 재머 제거를 위한 SLC(Sidelobe Canceller, 부엽제거기)는 주 채널(합 채널) 빔 패턴에 의한 수신 신호 외에 보조 채널 빔 패턴에 의한 수신 신호를 요구한다. 적응형 SLC가 최상의 부엽 잡음 재머 제거 성능을 발휘하기 위해서는, 주 채널 빔 패턴의 부엽에 해당하는 고각/방위각 영역에서 각각의 보조 채널 빔 패턴의 우세한 이득(gain)을 보이는 영역이 서로들 겹치지 않게 되어야 한다. 그리고 주 채널 빔 패턴의 주엽에 해당하는 영역에서 보조 채널 빔 패턴들이 낮은 이득을 보여야 한다. 모노펄스 레이더에서 모노펄스 처리용 차 채널들의 빔 패턴들은 이러한 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 부엽 제거를 위한 보조 채널로서 모노펄스 처리용 차 채널을 이용하는 방법을 제안하고, 제안한 방법의 SLC 성능 분석 및 시뮬레이션 결과를 보였다. 모노펄스 레이더에서 모노펄스 처리용 차 채널의 빔으로 SLC를 구현하면 추가적인 채널 구성없이 기본적으로 사용되는 합, 차 채널들을 이용하여 SLC를 구성할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권7호
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pp.3433-3446
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2019
Aiming at the high complexity of traditional single-channel demodulation algorithm for PCMA signals, a new demodulation algorithm based on neural network is proposed to reduce the complexity of demodulation in the system of non-cooperative PCMA communication. The demodulation network is trained in this paper, which combines the preprocessing module and decision module. Firstly, the preprocessing module is used to estimate the initial parameters, and the auxiliary signals are obtained by using the information of frequency offset estimation. Then, the time-frequency characteristic data of auxiliary signals are obtained, which is taken as the input data of the neural network to be trained. Finally, the decision module is used to output the demodulated bit sequence. Compared with traditional single-channel demodulation algorithms, the proposed algorithm does not need to go through all the possible values of transmit symbol pairs, which greatly reduces the complexity of demodulation. The simulation results show that the trained neural network can greatly extract the time-frequency characteristics of PCMA signals. The performance of the proposed algorithm is similar to that of PSP algorithm, but the complexity of demodulation can be greatly reduced through the proposed algorithm.
We present performance of artificial neural network multivariate classifier in identifying non-astrophysical origin noise transients from the gravitational wave channel of Laser Interferometer Gravitational-wave Observatory (LIGO). LIGO has successfully conducted six science runs, achieving the sensitivity as planned and producing many fruitful scientific results. It has been well observed that the detector noise is non-Gaussian and non-stationary, which results in large excess of noise transients called glitches arising from instrumental and environmental artifacts. Great efforts have been committed to reduce the glitches by tuning the detector instruments and by vetoing them but further improvement is still needed. To this end, there have been efforts to incorporate data from hundreds of auxiliary, physical and environmental channels into identifying the glitches in the gravitational wave channel. We introduce a multivariate classification method using Artificial Neural Networks (ANNs) that efficiently handles large number of variables. In this poster, we present preliminary results of the application of our ANN algorithm to data from LIGO's Science Run 4 and compare its performance with conventional vetoing method.
본 논문은 디스플레이포트 v1.1a 표준에 적합한 AUX(Auxiliary) 채널 구현에 대한 논문이다. 디스플레이포트는 영상 및 음성을 전달하기 하기 위해 메인 링크, AUX 채널, 핫 플러그 검출 라인을 사용한다. 등시적 전송 서비스를 제공하기 위해서 소스 디바이스는 메인 링크를 통해 전달될 영상 및 음성 신호를 특정 형태로 변환하여 재구성하고 싱크 디바이스로 전달한다. AUX 채널은 메인 링크를 구성하고 유지하기 위해 링크 서비스를 제공한다. 그리고 디스플레이 장치가 소스 디바이스에서 전송된 데이터를 정상적으로 나타낼 수 있는지 파악하기 위해 디바이스 서비스를 제공한다. 핫 플러그 검출 라인은 두 디바이스간의 연결을 확인하기 위해서 사용한다. 본 논문은 AUX 채널 구현을 목표로 설계하였으며 설계된 시스템은 SoC Master3를 이용하여 검증을 수행하였다. 합성 툴은 Xilinx ISE 9.2i를 사용하여 3315개의 LUTs와 1466개의 Flip Flops을 사용하였고 최대 168.782MHz 동작 속도의 결과를 얻었다.
본 논문에서는 실패상태와 성공상태를 포함시키는 보조 Markov 천이행렬을 이용하여 패킷무선망의 성능을 구할 수 있는 새로운 분석방식을 제시하고 패킷오류 발생이 송신 PRU의 수 X와 수신 PRU의 수 R로 이루어지는 망상태(X, R)의 변화에 미치는 영향을 고려한다. 패킷무선망은 연속시간 Markov 체인 모델 그리고 무선채널은 경판정 Viterbi복호기와 비트변환확산부호계열을 이용한 DS/BPSK CDMA에 대하여 검토한다. 슬롯되지 않은 분산된 다중도약 패킷무선망에서 무선채널의 채널심볼오류가 패킷오류 발생에 미치는 진행과정은 Poisson 분포 그리고 오류발생시간을 지수분포로 가정한다. 신호대 잡음비와 심볼당 확산부호계열의 칩수와 같은 무선채널의 매개변수와 PRU의 수와 허용된 트래픽율과 같은 망의 매개변수를 갖는 함수로 망처리량을 구함으로써 Markov 패킷무선망과 부호화된 DS/BPSK 무선채널을 결합하여 종합적으로 분석할 수 있음을 보인다.
We consider the optimum air flow channel design for DMFC's in the present study. The effect of pressure drop across the inlet and outlet of a stack on the performance of a DMFC is the optimization of such geometric parameters is crucial to minimize the parasitic power usage by the auxiliary devices such as fuel pumps and blowers. In this paper, we present how the pressure drop control can optimize the driving point of a DMFC stack. Further, we show how the optimal fuel utilization ratio can be achieved, not degrading the performance of DMFC stacks. Overall, we discuss how the flow channel design affects the selection of balance of plant(BOP) components, the design of DMFC systems and the system efficiency.
본 논문은 Digital Audio Compression(AC-3) Standard 인 A-52를 기반으로 하였으며 Borland C++3.1 Compiler를 사용하여 AC-3 Decoding Algorithm 구현하였다. Input Stream은 DVD VOB File에서 AC-3 Stream만을 분리하여 사용하며 최종 출력은 16 Bit PCM File이다. AC-3의 Frame구조는 Synchronization Information, Bit Stream Information, Audio Block, Auxiliary Data, Error Check로 구성된다. Aduio Block 은 모두 6개의 Block으로 나뉘어져 있다. BSI와 Side Information을 참조하여 Exponent를 추출하여 Exponent Strategy에 따라 Exponent를 복원한다. 복원된 Exponent 정보를 이용하여 Bit Allocation을 수행하여 각각의 Mantissa에 할당된 Bit수를 계산하고 Stream으로부터 Mantissa를 추출한다. Coupling Parameter를 참조하ㅕ Coupling Channel을 Original Channel로 복원시킨다. Stereo Mode에 대해서는 Rematrixing을 수행한다. Dynamic Range는 Mantissa와 Exponent의 Magnitude를 바꾸는 것으로 선택적으로 사용할 수 있다. Mantissa와 Exponent를 결합하여 Floating Point coefficient로 만든 후 Inverse Transform을 수행하면 PCM Data를 얻을 수 있다. PC에서 듣기 위해서는 Multi Channel을 Stereo나 Mono로 Downmix를 수행한다. 이렇게 만들어진 PCM data는 PCM Data를 재생하는 프로그램으로 재생할 수 있다.
This paper presents a link layer design of DisplayPort interface with a state machine based on packet processing. The DisplayPort link layer provides isochronous video/audio transport service, link service, and device service. The merged video, audio main link, and AUX channel controller are implemented with 7,648 LUTs(Loop Up Tables), 6020 register, and 821,760 of block memory bits synthesized using a FPGA board and it operates at 203.32MHz.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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