This paper focuses on codebook-based precoding for space-division multiple access/orthogonal frequency-division multiple access (SDMA-OFDMA) systems aiming to guarantee high throughput for their users as well as to mitigate interference to fixed satellite service (FSS). A systematic design of SDMA codebook for subband-based OFDMA is proposed, which forms multiple orthogonal beams with common spatial null in the direction of a victim FSS earth station (ES). The design enables both transmitter and receiver to independently construct identical codebook by sharing only on the direction angle of an FSS ES, which takes fewer overhead bits than Gram-Schmidt process, a general method satisfying our design criterion. A system-level throughput evaluation shows that the proposed precoding provides superior performance over existing spectrum sharing method, that is, subband deactivation. The spectrum sharing analysis shows that the proposed precoding, even with an estimation error of the direction angles of an FSS ES, causes lower interference than existing precoding, knockdown precoding.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.15
no.6
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pp.281-287
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2020
In this paper, we propose a method for estimating a walking direction by which a mobile robots follows a person using TRT (Tensor RT) pose, which is motion recognition based on deep learning. Mobile robots can measure individual movements by recognizing key points on the person's pelvis and determine the direction in which the person tries to move. Using these information and the distance between robot and human, the mobile robot can follow the person stably keeping a safe distance from people. The TRT Pose only extracts key point information to prevent privacy issues while a camera in the mobile robot records video. To validate the proposed technology, experiment is carried out successfully where human walks away or toward the mobile robot in zigzag form and the robot continuously follows human with prescribed distance.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.31
no.4
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pp.393-408
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2024
The sparse linear discriminant analysis can be incorporated into the penalized linear regression framework, but most studies have been limited to specific convex penalties, including the least absolute selection and shrinkage operator and its variants. Within this framework, concave penalties can serve as natural counterparts of the convex penalties. Implementing the concave penalized direction vector of discrimination appears to be straightforward, but developing its theoretical properties remains challenging. In this paper, we explore a class of concave penalties that covers the smoothly clipped absolute deviation and minimax concave penalties as examples. We prove that employing concave penalties guarantees an oracle property uniformly within this penalty class, even for high-dimensional samples. Here, the oracle property implies that an ideal direction vector of discrimination can be exactly recovered through concave penalized least squares estimation. Numerical studies confirm that the theoretical results hold with finite samples.
In this paper, the non-parametric algorithm to estimate DOA(Direction Of Arrival) of signals is proposed and compared with the multidimensional MUSIC algorithm. This non-parametric algorithm with regularizing sparsity constraints achieves super-resolution and noise suppression, effectively. Also, this algorithm offers the increased resolution and significantly reduced sidelobes.
This paper addresses the problem of online hop timing detection and frequency estimation of multiple frequency-hopping (FH) signals with antenna arrays. The problem is deemed as a dynamic one, as no information about the hop timing, pattern, or rate is known in advance, and the hop rate may change during the observation time. The technique of particle filtering is introduced to solve this dynamic problem, and real-time frequency and direction of arrival estimates of the FH signals can be obtained directly, while the hop timing is detected online according to the temporal autoregressive moving average process. The problem of network sorting is also addressed in this paper. Numerical examples are carried out to show the performance of the proposed method.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.22
no.3
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pp.105-114
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2015
This paper presents a fast Time Difference of Arrival (TDOA) estimation for sound source localization. TDOA is the time difference between the arrival times of a signal at two sensors. We propose a partial cross correlation method to increase the speed of TDOA estimation for sound source localization. We do this by predicting which part of the cross correlation function contains the required TDOA value with the help of the signal energies, and then we compute the cross correlation function in that direction only. Experiments show approximately 50% reduction in the cross correlation computation time thereby increasing the speed of TDOA computation. This makes it very relevant for real world surveillance.
Kim, Koung-Suk;Kang, Ki-Soo;Jung, Hyun-Chul;Ko, Na-Kyong
Journal of Mechanical Science and Technology
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v.18
no.9
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pp.1493-1499
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2004
This paper describes the speckle shearing interferometry, a non-destructive optical method, for quantitative estimation of void defect and monitoring separation defect inside of a pneumatic tire. Previous shearing interferometry has not supplied quantitative result of inside defect, due to effective factors. In the study, factors related to the details of an inside defect are classified and optimized with pipeline simulator. The size and the shape of defect can be estimated accurately to find a critical point and also is closely related with shearing direction. The technique is applied for quantitative estimation of defects inside of a pneumatic tire. The actual traveling tire is monitored to reveal the cause of separation and the starting points. And also unknown void defects on tread are inspected and the size and shape of defects are estimated which has good agreement with the result of visual inspection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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