In urban area, since multipath and signal attenuations frequently occur due to street trees, street lights and buildings, it is difficult to obtain accurate navigation solution using GPS. As these problems also impact negatively on the INS/GPS coupled system, implementing advanced transportation systems such as autonomous navigation system and Intelligent Transportation System (ITS) become quite hard. For this reason, to alleviate deterioration of navigation system performance in urban area, direction information extraction algorithm using vision system is proposed in this paper. 2D Finite Rate of Innovation (FRI) technique is applied to extract lane edges. The proposed technique is simulated using road images and feasibility of proposed technique is analyzed through the simulation results.
In this paper, we mainly study the random sampling and reconstruction of signals living in the subspace Vp(𝚽, 𝚲) of Lp(ℝd), which is generated by a family of molecules 𝚽 located on a relatively separated subset 𝚲 ⊂ ℝd. The space Vp(𝚽, 𝚲) is used to model signals with finite rate of innovation, such as stream of pulses in GPS applications, cellular radio and ultra wide-band communication. The sampling set is independently and randomly drawn from a general probability distribution over ℝd. Under some proper conditions for the generators 𝚽 = {𝜙λ : λ ∈ 𝚲} and the probability density function 𝜌, we first approximate Vp(𝚽, 𝚲) by a finite dimensional subspace VpN (𝚽, 𝚲) on any bounded domains. Then, we prove that the random sampling stability holds with high probability for all signals in Vp(𝚽, 𝚲) whose energy concentrate on a cube when the sampling size is large enough. Finally, a reconstruction algorithm based on random samples is given for signals in VpN (𝚽, 𝚲).
When an incoming Global Positioning System (GPS) signal is acquired, pull-in search performs a finer search of the Doppler frequency of the incoming signal so that phase lock loop can be quickly stabilized and the receiver can produce an accurate pseudo-range measurement. However, increasing the accuracy of the Doppler frequency estimation often involves a higher computational cost for weaker GPS signals, which delays the position fix. In this paper, we show that the Doppler frequency detectable by a long coherent auto-correlation can be accurately estimated using a complex-weighted sum of consecutive short coherent auto-correlation outputs with a different Doppler frequency hypothesis, and by exploiting this we propose a noise resistant, low-cost and highly accurate Doppler frequency and phase estimation technique based on a reverse directional application of the finite rate of innovation (FRI) technique. We provide a performance and computational complexity analysis to show the feasibility of the proposed technique and compare the performance to conventional techniques using numerous Monte Carlo simulations.
Recently, as Intelligent Transportation System (ITS) and self-driving system become influential in the ground transportation system, automotive radar systems have been actively studied among the various radar systems to implement the vehicle collision detection system and distance measurement system between vehicles. Most of the automotive radars are Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) radar type which can calculate distance and velocity of target by estimating the frequency difference between the transmitted signal and received signal. Therefore, accurate frequency estimation is very important in the FMCW radar system. For this reason, to improve the measurement accuracy of the FMCW radar, Reverse Directional FRI (RD-FRI) Super-Resolution technique which has high frequency estimation accuracy is applied to the FMCW radar system. The feasibility of the proposed technique is evaluated with simulation results and compared with FFT and conventional Super-Resolution techniques. The simulation results show that the proposed technique estimates the frequency with high accuracy and the distance with centimeter accuracy.
탐사 시스템을 포함하여 대부분의 센싱 및 계측 시스템은 중요한 정보를 놓치지 않기 위하여 필요한 정보 보다 높은 샘플주기로 정보를 수집 한다. 이는 경우에 따라 센싱 및 계측 시스템이 비효율적일 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 적은 샘플자료로부터 높은 정밀도의 정보 취득에 관한 새로운 두 가지 연구분야를 소개하고자 한다. 하나는 가능한 적은 샘플로 원래의 정보를 복원하는 압축센싱(Compressed Sensing)기술이며, 또 다른 하나는 이미 얻어진 한정된 샘플로부터 높은 해상도의 정보를 추정하는 초고해상도(Super-Resolution)기술이다. 본 논문에서는 압축센싱 기술의 기본이론과 복원기술에 대해 설명하고, 탐사분야의 적용 사례, 초고해상도 기술의 배경 및 최근의 기술인 FRI (Finite Rate of Innovation) 개념과 LIMS (Least-squares based Iterative Multipath Super-resolution)기술의 적용사례를 소개한다. 결론으로는 이러한 새로운 기술들이 지구물리 탐사분야에 어떻게 활용될 수 있는지 논의한다.
The present study has been conducted to examine the effect of obstacles around a cooling tower and an air-guide to prevent recirculation. In order to analyze the interaction between external flow and cooling tower exit flow, the external region as well as the cooling, tower are included in computational domain. Two dimensional analysis is performed using the finite volume method with non-orthogonal and unstructured grid system. The standard ${\kappa}-{\varepsilon}$ turbulence model is used. To investigate the recirculation phenomena, flow and temperature fields are calculated with three approaches such as, the distance between cooling tower and obstacle, the allocated geometrical type, and the effect of height of obstacle. In addition, the air-guide is considered in the current computation. The mean recirculation rate increases with the height of obstacle. The effect of air-guide to reduce the mean recirculation rate is obviously observed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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