In this paper, frame rate up conversion (FRUC) algorithm considering the direction and magnitude of identical motion vectors is proposed. extended bilateral motion estimation (EBME) has higher complexity than bilateral motion estimation (BME). By using average magnitude of motion vector with x and y direction respectively, dynamic frame and static frame are decided. We reduce complexity to decide EBME. also, After we compare the direction and magnitude of identical motion vectors, We reduce complexity to decide motion vector smoothing(MVS). Experimental results show that this proposed algorithm has fast computation and better peak singnal to noise ratio(PSNR) results compared with EBME.
In this paper, we propose a gaze estimation network in which eye landmark position detection and gaze direction vector estimation are integrated into one deep learning network. The proposed network uses the Stacked Hourglass Network as a backbone structure and is largely composed of three parts: a landmark detector, a feature map extractor, and a gaze direction estimator. The landmark detector estimates the coordinates of 50 eye landmarks, and the feature map extractor generates a feature map of the eye image for estimating the gaze direction. And the gaze direction estimator estimates the final gaze direction vector by combining each output result. The proposed network was trained using virtual synthetic eye images and landmark coordinate data generated through the UnityEyes dataset, and the MPIIGaze dataset consisting of real human eye images was used for performance evaluation. Through the experiment, the gaze estimation error showed a performance of 3.9, and the estimation speed of the network was 42 FPS (Frames per second).
International journal of advanced smart convergence
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v.2
no.1
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pp.21-23
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2013
The antenna pattern in this case has a main beam pointed in the desired signal direction, and has a null in the direction of the interference.The conventional antenna pattern concepts of beam width, side lobes, and main beams are not used, as the antenna weights are designed to achieve a set performance criterion such as maximization of the output SNR.A new direction of arrival estimation method using effects of model errors and sensitivity analysis is proposed. Two subspaces are used to form a signal space whose phase shift between the reference signal and its effects of model error signal. Through simulation, the performance showed that the proposed method leads to increased resolution and improved accuracy of DOA estimation relative to those achieved with existing method. Since a desired signal is obtained after interference rejection through correction effects of model error, the effect of channel interference on the estimation is significantly reduced.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.6
no.1
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pp.74-86
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2014
The optimization techniques are explored in the direction of arrival (DOA) estimation based on single acoustic pressure gradient vector sensor (APGVS). By analyzing the working principle and measurement errors of the APGVS, acoustic intensity approaches (AI) and the minimum variance distortionless response beamforming approach based on single APGVS (VMVDR) are deduced. The radius to wavelength ratio of the APGVS must be not bigger than 0.1 in the actual application, otherwise its DOA estimation performance will degrade significantly. To improve the robustness and estimation performance of the DOA estimation approaches based on single APGVS, two modified processing approaches based on single APGVS are presented. Simulation and lake trial results indicate that the performance of the modified approaches based on single APGVS are better than AI and VMVDR approaches based on single APGVS when the radius to wavelength ratio is not bigger than 0.1, and the two modified DOA estimation methods have excellent estimation performance when the radius to wavelength ratio is bigger than 0.1.
This paper is concerned with attitude estimation using low cost, small-sized accelerometers and gyroscopes. A two step extended Kalman filter is proposed, which adaptively compensates external acceleration. External acceleration is the main source of estimation error. In the proposed filter, direction of external acceleration is estimated. According to the estimated direction, the accelerometer measurement covariance matrix of the two step extended Kalman filter is adjusted. The proposed algorithm is verified through experiments.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.2
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pp.137-142
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2013
Direction of arrival is estimating for desire signal direction among received signal on antenna in spatial. In this paper, we were an estimation a receiving signal direction of arrival using multi beam forming in radar. We proposed, by signal direction of arrival estimation method, an algorithm which combine spatial correlation matrix weight value and beam steering algorithm in this paper. Through simulation, we were analysis a performance to compare general algorithm and proposal algorithm. In direction of arrival estimation, proposed algorithm is effectivity to decrease processing time because it is not doing an eigen decomposition. We showed that proposal algorithm improve more target estimation than general algorithm.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.7
no.2
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pp.111-116
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2014
In this paper, we estimates the direction of arrival of desired a target using linear array antenna in wireless communication. Direction of arrival estimation is to estimate for desired target position among incident signals on receiver array antennas. This paper improved estimation of direction of arrival for target using optimum weight, high resolution adaptive beamforming algorithm, and sparse matrix for driection of arrival estimation. Through simulation, we showed that we are performance the analysis to compare general algorithm with proposed algorithm. We show that propose algorithm more improve for direction of estimation than general beamforming algorithm.
This paper addresses the problem of joint time of arrival (TOA) and direction of arrival (DOA) estimation in impulse radio ultra-wideband systems with a two-antenna receiver and links the joint estimation of TOA and DOA to the sparse representation framework. Exploiting this link, an orthogonal matching pursuit algorithm is used for TOA estimation in the two antennas, and then the DOA parameters are estimated via the difference in the TOAs between the two antennas. The proposed algorithm can work well with a single measurement vector and can pair TOA and DOA parameters. Furthermore, it has better parameter-estimation performance than traditional propagator methods, such as, estimation of signal parameters via rotational invariance techniques algorithms matrix pencil algorithms, and other new joint-estimation schemes, with one single snapshot. The simulation results verify the usefulness of the proposed algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.7
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pp.2879-2890
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2020
In this paper, we study the estimation of angle, range and polarization parameters of a bistatic polarization sensitive frequency diverse array multiple-input multiple-output (PSFDA-MIMO) radar system. The application of polarization sensitive array in receiver is explored. A signal model of bistatic PSFDA-MIMO radar system is established. In order to utilize the multi-dimensional structure of array signals, the matched filtering radar data can be represented by a third-order tensor model. A joint estimation of the direction-of-departure (DOD), direction-of-arrival (DOA), range and polarization parameters based on parallel factor (PARAFAC) algorithm is proposed. The proposed algorithm does not need to search spectral peaks and singular value decomposition, and can obtain automatic pairing estimation. The method was compared with the existing methods, and the results show that the performance of the method is better. Therefore, the accuracy of the parameter estimation is further improved.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.4
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pp.70-74
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2018
In order to ensure the flow of goods available and more flexible, reduce labor costs, many factories and industrial zones around the world are gradually moving to use automated solutions. One of them is to use Automated guided vehicles (AGV). Currently, there are a line tracing method as an AGV operating method, and a method of estimating the current position of the AGV and matching with a factory map and knowing the moving direction of the AGV. In this paper, we propose ceiling Light and guided line based moving direction estimation algorithm using multi-camera on the AGV in smart factory that can operate stable AGV by compensating the disadvantages of existing AGV operation method. The proposed algorithm is able to estimate its position and direction using a general - purpose camera instead of a sensor. Based on this, it can correct its movement error and estimate its own movement path.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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