Singh, Vibhutesh Kumar;Upadhyay, Nidhi;Flanagan, Mark;Cardiff, Barry
ETRI Journal
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제43권6호
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pp.966-977
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2021
Filterbank multicarrier with offset quadrature amplitude modulation (FBMC-OQAM) is an attractive alternative to the orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) modulation technique. In comparison with OFDM, the FBMC-OQAM signal has better spectral confinement and higher spectral efficiency and tolerance to synchronization errors, primarily due to per-subcarrier filtering using a frequency-time localized prototype filter. However, the filtering process introduces intrinsic interference among the symbols and complicates channel estimation (CE). An efficient way to improve the CE in FBMC-OQAM is using a technique known as windowed frequency domain averaging (FDA); however, it requires a priori knowledge of the window length parameter which is set based on the channel's frequency selectivity (FS). As the channel's FS is not fixed and not a priori known, we propose a k-nearest neighbor-based machine learning algorithm to classify the FS and decide on the FDA's window length. A comparative theoretical analysis of the mean-squared error (MSE) is performed to prove the proposed CE scheme's effectiveness, validated through extensive simulations. The adaptive CE scheme is shown to yield a reduction in CE-MSE and improved bit error rates compared with the popular preamble-based CE schemes for FBMC-OQAM, without a priori knowledge of channel's frequency selectivity.
운전자의 안전과 편의성을 높이기 위해 통신시스템과 자동차와의 융합의 중요성이 부각되고 있다. 질 높은 서비스를 지원하기 위해 선 차량들 간에 정보가 신뢰성 있게 전달되어야 한다. 따라서 고속주행 환경에서는 채널이 급격하게 변하므로 채널 값을 정확히 추정할 수 있는 기법이 중요하다. 이 논문은 차량용 무선 통신 규격인 IEEE 802.11p에서 시변 채널 추정을 위해 개선된 결정지향 기법인 FADP(Frequency Averaging Data Pilot)를 제안한다. 주파수 대역에서 평균화 과정을 거치고 시간 대역에서 데이터 심벌간의 강한 상관관계를 이용하여 좀 더 정확하게 채널 추정 값을 구하였다. 평균 제곱 오차 및 비트 에러율의 관점에서 기존의 기법들과 비교분석하여 FADP의 성능을 검증하였다.
Signal averaging technique to improve signal-to-noise ratio has widely been used in various fields, especially in electrophysiology. Estimation of the EP(evoked potential) signal using the conventional averaging method fails to correctly reconstruct the original signal under EEG(electroencephalogram) noise especial]y when the latency times of the evoked potential are not identical. Therefore, a technique based on the bispectrum averaging was proposed for recovering signal waveform from a set o noisy signals with variable signal dalay. In this paper an improved bispectrum estimation technique of the RP signal is proposed using a confidence thresholding of the EP signal in frequency domain in which energy distribution of the EP signal is usually not uniform. The suggested technique is coupled with the conventional bispectrum estimation technique such as least square method and recursive method. Some results with simulated data and real EP signal are shown.
The control design of inductive power transfer (IPT) systems has attracted a lot of attention in the field of wireless power transmission. Due to the high-order resonant networks and multiple loads in IPT systems, a simplified model of an IPT system is preferred for analysis and control design, and a controller with strong robustness is required. Hence, an active disturbance rejection control (ADRC) for IPT systems is proposed in this paper. To realize the employment of ADRC, firstly a small-signal model of an LC series-compensative IPT system is derived based on generalized state-space averaging (GSSA), then the ADRC is implemented in the designed IPT system. The ADRC not only provides superior robustness to unknown internal and external disturbances, but also requires few knowledge of the IPT system. Due to the convenient realization of ADRC, the designed IPT system retains its simple structure without any additional circuits. Finally, a frequency domain analysis and experimental results have validated the effectiveness of the employed ADRC, especially its robustness in the presence of frequency drifts and other common disturbances.
The phase reconstruction process in digital holographic microscopy involves a trade-off between the phase error and the high-spatial-frequency components. In this reconstruction process, if the narrow region of the sideband is windowed in the Fourier domain, the phase error from the DC component will be reduced, but the high-spatial-frequency components will be lost. However, if the wide region is windowed, the 3D profile will include the high-spatial-frequency components, but the phase error will increase. To solve this trade-off, we propose the high-variance pixel averaging method, which uses the variance map of the reconstructed depth profiles of the windowed sidebands of different sizes in the Fourier domain to classify the phase error and the high-spatial-frequency components. Our proposed method calculates the average of the high-variance pixels because they include the noise from the DC component. In addition, for the nonaveraged pixels, the reconstructed phase data created by the spatial frequency components of the widest window are used to include the high-spatialfrequency components. We explain the mathematical algorithm of our proposed method and compare it with conventional methods to verify its advantages.
Data-driven method for fault diagnostics system often use machine learning technique. To use such technique proper signal processing should be implemented such as time synchronous averaging (TSA) for ball bearing systems. However, for journal bearing diagnostics systems not much has been researched, and yet a proper signal processing method has not been studied. Therefore, in this research an optimal datum unit for a reliable journal bearing diagnostics system along with angular resampling process is being suggested. Before extracting time and frequency domain features, angular resampling is applied to each cycle of vibration data. As to preserve the characteristics of vibration signal, averaging method is replaced by finding the optimal datum unit which strengthens statistical characteristics of vibration signal. Then 20 features were extracted for various cases, and those features are being evaluated by two criteria, separability and classification accuracy.
일반 반사법 탐사 모델링에서 효율적인 주파수영역 수치모델링의 실용화를 위해 무엇보다 해결해야할 과제는 파장당 격자수를 줄이는 것이다. 본 연구에서는 이에 착안하여 수치분산 및 수치이방성을 최소화시키면서 한 파장당 필요한 격자수를 줄일 수 있는 가중평균 유한요소법을 개발하였다. 강성행렬과 질량행렬은 네 개의 사각형 유한요소로 확장하였으며, 모든 격자점이 포함되도록 유한요소를 배열하여 조합하였다. 확장된 네 개의 강성행렬과 질량행렬은 가중평균계수를 주어 선형결합하는 방법으로 가중평균하였다. 가중평균계수는 확장된 25점 평균차분법을 사용하여 가중평균계수를 결정하였다. 또한, 정확도 향상은 2차원 균질모델 과 수평층 모델에서 해석해와 한 파장당 4개의 격자점을 준 가중평균 유한요소법 수치해 비교를 통하여 검증하였다. 또한, 석유탐사에서 활용성이 높은 향사구조 모델을 선정하여 이의 반응을 관찰한 결과 지층경계면외에 네 개의 사각형 유한요소들의 구성으로 인한 인위적인 파의 도달이 인식되지 않았다. 따라서, 본 연구에서 고안된 가중평균 유한요소법은 주파수영역에서 폭 넓은 수치모델링연구을 가능하게 할 것이다.
Hyun-Woo, Kim;Jaehoon, Lee;Arun, Anand;Myungjin, Cho;Min-Chul, Lee
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권1호
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pp.90-97
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2023
Digital holographic microscopy (DHM) is a three-dimensional (3D) imaging technique that uses the phase information of coherent light. In the reconstruction process of DHM, a narrow region around the positive or negative sideband from the Fourier domain is windowed to avoid noise due to the DC spectrum of the hologram spectrum. However, the limited size of the window also degrades the high-frequency information of the 3D object profile. Although a large window can have more detailed information of the 3D object shape, the noise is increased. To solve this trade-off, we propose phase difference averaging (PDA). The proposed method yields high-frequency information of the specimen while reducing the DC noise. In this paper, we explain the reconstruction algorithm for this method and compare it to various conventional filtering methods including Gaussian, Wiener, average, median, and bilateral filtering methods.
다중경로 페이딩 환경에서 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)신호의 효율적인 전송을 위해 파일롯을 기반으로 한 시간 평균 채널 추정 방식을 제안하고, 그 성능을 분석하였다. OFDM 시스댐에 서는 각 부반송파의 채널 페이딩 왜곡을 보상하기 위해 주파수 영역 채널 추정이 사용된다. 이 방식은 주파수 축에서 분산 파일롯을 사용하여 간단한 보간에 의해 채널 왜곡을 추정하므로 이때의 채널 추정치는 잡음 으로 인한 왜곡 성분이 포함되어 있다 본 논문에서는 채널 추정치에 포함된 잡음으로 인한 왜곡 성분을 제거하기 위해 시간 영역 채널 추정 방식을 제안한다. 제안한 방식은 주파수 영역 채널 추정 후 채널의 주파수 응답을 시간 축으로 평균을 취함으로써 추정된 채널 응답에 포함된 잡음 성분을 효과적으로 제거할 수 있다. 제안한 채널 추정기의 성능을 평가하기 위해 캠퓨터 모의 실험을 수행하였다. 라이시안 채널에서 SER (Symbol Error Rate)이 $10^{-4}$일 때를 기준으로 하여 완벽한 채널 추정의 경우와 제안한 방법 및 기존 방법의 성능을 비교하였다. 제안한 채덜 추정기는 완벽한 채널 추정의 경우와 비교시에 16 QAM. 64 QAM에서 각각 0.07 dB. 0.6 dB 차이가 있었으며 가우시안 보간에 의한 채널 추정과 비교시는 각각 약 1. 7 dB. 1.9 dB의 성능 개선을 보였다.
광섬유 망을 통해 수 kHz의 좁은 선폭을 가지는 $1.5{\mu}m$ 레이저광원을 높은 전송 안정도로 전송하였다. 525 m 길이의 단일모드 광섬유를 통과하면서 발생하는 광 위상 잡음을 능동적으로 제거하는 실험 장치를 구성하였고, 이렇게 하여 전송된 광 주파수의 전송 안정도는 1 초의 평균시간에서 $2{\times}10^{-17}$로 측정되었다. 전송된 광 주파수의 품질을 주파수 영역과 시간 영역에서 정량적으로 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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