무선 통신 서비스에 대한 수요가 급격히 증가하면서 높은 데이터 전송율을 갖는 무선 통신에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. UWB는 (Ultra Wide Band) 이러한 문제점을 해결할 수 있는 통신 방법 중의 하나로 이 논문에서는 현재 IEEE 802.15.TG3a 표준화 위원회에서 제시하고 있는 채널 모델에 대해서 알아보고, 제시된 채널 모델에 LS (Least Square) 방법을 적용하여 채널의 임펄스 응답을 (Channel Impulse Response) 추정한다. 채널 추정의 성능 지표로 Preamble의 크기에 따른 MSE와 (Mean Square Error) 각각의 채널에 대한 비트 에러율을 사용하여 모의 실험을 본 논문에서 다루는 추정 기법의 성능을 분석한다.
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.17
no.1
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pp.21-30
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2007
To establish the Fourier-transform infra-red spectrophotometry (FTIR) direct-on-filter(DOF) technique as a useful analytical method for quartz in respirable dust samples, influence of the interference should be corrected. This study was designed to compare three methods of correction for cristobalite when quantifying the content of quartz, including the least square, the optimum choice and the spectral subtraction methods. Respirable dust, created in a dust chamber containing the standard material of quartz, cristobalite was collected using a cyclone equipped with a 25 mm, $0.8{\mu}m$ pore size DM filter as a collection medium. The quartz weights overestimated about 100% when mixed of cristobalite by measure using 799 cm-1 absorption peak of quartz. The quartz weights appeared over estimated by optimum choice, spectral subtraction and least square method in mixtures of 33% cristobalite were 90.3%, 60.1% and about 4.3%, respectively. The least square method have been adopted to correction methods of cristobalite and satisfactory results have been obtained. The results of this study suggest that, when correcting for effect of cristobalite on quantitative analysis of quartz in respirable dust by FTIR direct-on-filter method, the least square method produce the most unbiased results compared with those of other correction methods.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.4
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pp.483-488
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2010
An online monitoring based upon sensor system is essential to assure both efficient operation and safety in the power plant. Of great importance is modeling for auto-association (AA) in online monitoring technique. The objective of auto-associative models lies in predicting true values of plant operation parameters from sensor signals transmitted. This paper presents two AA models using Support Vector Regression (SVR) and Partial Least Square Regression (PLSR). The presented models are useful, in particular, when there are many parameters to monitor in the power plant. Illustrative examples are given by using a real-world plant dataset. AA performances of SVR and PLSR are finally summarized in terms of accuracy and sensitivity. According to our results, SVR shows much higher accuracy and, however, its sensitivity is relatively degraded.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.5
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pp.1061-1066
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2014
Transmission characteristics of the sound propagation is very complicate and sparse in shallow water. To increase the performance of underwater acoustic communication system, lots of channel estimation technique has been proposed. In this paper, we proposed the channel estimation based on LMS(Least Mean Square) algorithm which has faster convergence speed than conventional sparse-aware LMS algorithms. The proposed method combines $L_p$-norm LMS with soft decision process. Simulation was performed by using the sound velocity profile which acquired in real sea trial. As a result, we confirmed that the proposed method shows the improved performance and faster convergence speed than conventional methods.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.9
no.12
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pp.1337-1344
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2014
The objective of an echo canceller connected to any end of a communication line such as digital subscriber line (DSL) is to compensate the outgoing transmit signal in the receiving path that the hybrid circuit leaks. The echo canceller working in a full duplex environment is an adaptive system driven by the local signal. Conventional echo canceller that implement the least mean square (LMS) algorithm provides a low computational burden but poor convergence properties. The length of the echo canceller will directly affect both the degree of performance and the convergence speed of the adaptation process. To cancel long time-varying echoes, the number of tap coefficients of a conventional echo canceller must be large, which decreases the convergence speed of the adaptive filter. This paper proposes an alternative technique for the echo cancellation in a telecommunication channel. The new technique employs the bi-directional least mean square (LMS) algorithm for adaptively computing the optimal set of the coefficients of the echo canceller, which is composed of weighted combination of both feedforward and feedback algorithms. Finally, Simulation results as well as mathematical analysis demonstrates that the proposed echo canceller has faster convergence speed than the conventional LMS echo canceller with nearly equivalent complexity of computation.
Purpose: This study aims to propose a method for fast geographical origin discrimination between domestic and imported rice using a visible/near-infrared (VNIR) hyperspectral imaging technique. Methods: Hyperspectral reflectance images of South Korean and Chinese rice samples were obtained in the range of 400 nm to 1000 nm. Partial least square discriminant analysis (PLS-DA) models were developed and applied to the acquired images to determine the geographical origin of the rice samples. Results: The optimal pixel dimensions and spectral pretreatment conditions for the hyperspectral images were identified to improve the discrimination accuracy. The results revealed that the highest accuracy was achieved when the hyperspectral image's pixel dimension was $3.0mm{\times}3.0mm$. Furthermore, the geographical origin discrimination models achieved a discrimination accuracy of over 99.99% upon application of a first-order derivative, second-order derivative, maximum normalization, or baseline pretreatment. Conclusions: The results demonstrated that the VNIR hyperspectral imaging technique can be used to discriminate geographical origins of rice.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.4
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pp.517-522
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2019
This paper proposes a new motor parameter estimation method. Because the proposed method is based on difference equations, it does not affect the error in the voltage magnitude so called dead-time effect. Information on the motor constant may be needed to improve the motor control performance. For example, a control technique called DTC (Direct Torque Control) requires a motor constant when calculating the torque and flux magnitude. As another example, in the case of predictive control, information on the motor parameters is required to generate voltage references. Because the constant of the motor fluctuates according to the driving environment, it is essential to estimate the correct motor constant because the control performance is degraded when incorrect motor information is used. In the proposed scheme, the motor constant estimated based on the voltage difference equation is obtained using the RLS (Recursive Least Square) technique. The RLS algorithm is applied to obtain the value through an iterative calculation so that the estimation performance is robust to noise. The simulation results carried out with surface mounted permanent magnet motors confirmed the validity of the proposed method.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.1
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pp.27-33
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2013
In this paper, we propose a pilot based channel estimation technique in two-way relay networks. We propose to transmit a pilot symbol together with the data symbol during transmission. In absence of Channel State Information (CSI), destination uses the pilot symbol to estimate the channel. In this system, the relay amplifies the pilot and the data symbol then forward them to the destination using amplify and forward (AF) protocol. We assume that the relay gain is fixed, so the relay does not need to estimate the channel, the destination only estimate the channel. We apply well-known Least-square (LS) and minimum mean-square error (MMSE) channel estimation methods to estimate the channel.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.6
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pp.2302-2316
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2015
We propose an efficient method of extracting targets within a region of interest in non-homogeneous infrared images by using a principal component analysis (PCA) plane and adaptive Gaussian kernel. Existing approaches for extracting targets have been limited to using only the intensity values of the pixels in a target region. However, it is difficult to extract the target regions effectively because the intensity values of the target region are mixed with the background intensity values. To overcome this problem, we propose a novel PCA based approach consisting of three steps. In the first step, we apply a PCA technique minimizing the total least-square errors of an IR image. In the second step, we generate a binary image that consists of pixels with higher values than the plane, and then calculate the second derivative of the sum of the square errors (SDSSE). In the final step, an iteration is performed until the convergence criteria is met, including the SDSSE, angle and labeling value. Therefore, a Gaussian kernel is weighted in addition to the PCA plane with the non-removed data from the previous step. Experimental results show that the proposed method achieves better segmentation performance than the existing method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38C
no.3
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pp.288-295
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2013
In this paper, we compare the existing channel estimation technique for 4S (Ship to Ship, Ship to Shore) maritime communications under AWGN channel model, Rician fading channel model, and Rayleigh fading channel model respectively. In general, the received signal is corrupted by multipath and ISI (Inter Symbol Interference). The estimation of a time-varying multipath fading channel is a difficult task for the receiver. Its performance can be improved if an appropriate channel estimation filter is used. The simulation is performed in MATLAB. In this simulation, we use the popular estimation algorithms, LMS (Least Mean Square) and RLS (Recursive Least-Squares) are compared with respect to AWGN, Rician and Rayleigh channels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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