본 논문에서는 IEEE 802.15.4a 시스템에 적합한 직렬 검색 비동기 상호 상관(serial search non-coherent correlator)을 이용한 두 단계(two-stage) 방식의 동기 방식(synchronization scheme)을 제안한다. 제안된 방식에서는 다중펄스 신호를 사용하여 단일펄스 신호를 이용하는 기존 방식보다 동기성능을 개선하였고, 적응 임계값(adaptive threshold) 기법을 적용하여 고정 임계값(fixed threshold)을 사용함으로써 생기는 낮은 SNR에서의 성능 열화를 보상하였다. 제안된 기법은 IEEE 802.15.4a 채널 모델에서 기존의 기법과 비교하여 약 0.2~0.3우수한 검출 확률(Detection Probability)을 보였다.
잠수함으로부터 발사되는 SLBM은 은밀성으로 인해 탐지가 매우 제한적이며 이는 안보에 심각한 위협으로 인식된다. 본 연구는 SLBM의 효과적인 탐지를 위한 구축함 배치 최적화 문제를 고려한다. 최적화 모델은 2인 제로섬 게임을 기반으로 하여, 상대방의 입장에서 SLBM이 최대한 탐지되지 않는 발사 및 도착 지점과 비행궤적을 결정하고자 하며, 우리의 입장에서는 상대방의 SLBM 탐지를 최대화할 수 있는 구축함의 배치 계획을 수립한다. 제시된 2인 제로섬 게임 모델은 선형계획법으로 변환하여 최적해를 구할 수 있으며, 가상의 임의 구역과 시나리오를 생성하여 계산 실험을 수행하고 본 연구에서 제시하는 모델을 통해 게임에서의 상대방과 우리의 최적 혼합전략을 도출한 결과를 보여준다.
Lim, Hyung-Chul;Sung, Ki-Pyoung;Choi, Mansoo;Park, Jong Uk;Choi, Chul-Sung;Bang, Seong-Cheol;Choi, Young-Jun;Moon, Hong-Kyu
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제38권3호
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pp.165-173
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2021
Apophis is a near-Earth object with a diameter of approximately 340 m, which will come closer to the Earth than a geostationary orbit in 2029, offering a unique opportunity for characterizing the object during the upcoming encounter. Therefore, Korea Astronomy and Space Science Institute has a plan to propose a space mission to explore the Apophis asteroid using scientific instruments such as a laser altimeter. In this study, we evaluate the performance metrics of a laser altimeter using a pseudorandom noise modulation technique for the Apophis mission, in terms of detection probability and ranging accuracy. The closed-form expression of detection probability is provided using the cross correlation between the received pulse trains and pseudo-random binary sequence. And the new ranging accuracy model using Gaussian error propagation is also derived by considering the sampling rate. The operation range is significantly limited by thermal noise rather than background noise, owing to not only the low power laser but also the avalanche photodiode in the analog mode operation. However, it is demonstrated from the numerical simulation that the laser altimeter can achieve the ranging performance required for a proximity operation mode, which employs commercially available components onboard CubeSat-scale satellites for optical communications.
일상생활에서의 시각탐색의 대상이 되는 표적 사물의 출현 가능성 즉 출현 확률은 매우 낮은 경우부터 높은 경우까지 다양하다. 그럼에도 불구하고, 실험실 상황의 시각 탐색 연구에서 표적의 출현 확률은 대개 50%의 확률로 고정되는 경우가 대부분이다. 본 연구에서는 서로 다른 표적 출현확률의 영향 하에 시각탐색 과정에서의 정보처리 특성을 조사하였다. 지각적으로 단순한 도형자극으로 구성된 시각탐색과제가 실시되었으며, 탐색 표적이 제시되는 빈도를 저빈도(20%)와 중립빈도(50%), 또는 고빈도(80%)로 달리함으로써 표적 출현확률이 탐색 정보처리 책략에 미치는 영향을 탐색 정확도, 신호탐지 측정치 그리고 반응시간 차원에서 조사하였다. 실험 결과, 표적이 드물게 출현할수록 실수율이 증가하고 헛경보율이 감소했으며 반대로 고빈도 표적탐색에서는 역전된 패턴이 관찰되었다. 신호탐지 분석 결과, 이러한 결과는 민감도가 아닌 탐색 반응기준의 이동에 의한 것으로 확인되었다. 또한 반응시간 차원에서, 표적 있음 시행에서의 적중 반응은 출현확률과 관계없이 일정했던 반면 표적 없음 시행에 대한 정확한 기각 반응은 출현확률에 비례해 지연된 것이 관찰되었다. 이러한 결과는 표적이 빈번하게 출현할수록 표적 없음 상황에서 탐색을 종료하기 위한 탐색 역치 기준이 보수적이었음을 의미한다. 본 연구의 결과는 표적 출현확률 효과가 단순히 반응편향에 따른 속도-정확도 교환이 아닌 의사결정 기준의 변화에 기초한 상이한 탐색 정보처리 과정의 산물임을 시사한다.
Lung cancer remains a major cause of morbidity and mortality worldwide, accounting for more deaths than any other cause. All the clinical practice guidelines recommended against routine screening for lung cancer have cited lack of robust evidence, at least until a few years back. However, the potential to screen lung cancers has received renewed interest due to superior performance of low dose CT (LD-CT) in detecting early stage cancers. The incremental costs and risks involved due to the invasive procedures in the screened population due to a high false positivity rate questions the use of LD-CT scan as a reliable community based screening tool. There is therefore an urgent need to find a less invasive and a more reliable biomarker that is crucial to increase the probability of early lung cancer detection. This can truly make a difference in lung cancer survival and at the same time be more cost and resource utilization effective. Sampling blood serum being minimally invasive, low risk and providing an easy to obtain biofluid, needs to be explored for potential biomarkers. This review discusses the use of circulatory miRNAs that have been able to discriminate lung cancer patients from disease free controls. Several studies conducted recently suggest that circulating miRNAs may have promising future applications for screening and early detection of lung cancer.
An airborne radar is an essential aviation electronic system of the helicopter to perform various missions in all-weather environments. This paper presents the conceptual design results of the multi-mode pulsed Doppler radar system testbed model for helicopter. Due to the inherent flight nature of the hovering vehicle which is flying in low-altitude and low speed, as well as rapid maneuvering, the moving clutters from the platform should be suppressed by using a special MTD (Moving Target Detector) processing. For the multi-mode radar system model design, the flight parameters of the moving helicopter platform were assumed: altitude of 3 Km, average cruising velocity of 150knots. The multi-mode operation capability was applied such as short-range, medium-range, and long-range depending on the mission of the vehicle. The nominal detection ranges is 30 Km for the testbed experimental model, but can be expanded up to 75 Km for the long range weather mode. The detection probability of each mode is also compared in terms of the signal-to noise ratio of each mode, and the designed radar system specifications ate provided as a design results.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권3호
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pp.908-928
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2022
Multiple target tracking mainly focuses on tracking unknown number of targets in the complex environment of clutter and missed detection. The generalized labeled multi-Bernoulli (GLMB) filter has been shown to be an effective approach and attracted extensive attention. However, in the scenarios where the clutter rate is high or measurement-outliers often occur, the performance of the GLMB filter will significantly decline due to the Gaussian-based likelihood function is sensitive to clutter. To solve this problem, this paper presents a robust GLMB filter and smoother to improve the tracking performance in the scenarios with high clutter rate, low detection probability, and measurement-outliers. Firstly, a Student-T distribution variational Bayesian (TDVB) filtering technology is employed to update targets' states. Then, The likelihood weight in the tracking process is deduced again. Finally, a trajectory smoothing method is proposed to improve the integrative tracking performance. The proposed method are compared with recent multiple target tracking filters, and the simulation results show that the proposed method can effectively improve tracking accuracy in the scenarios with high clutter rate, low detection rate and measurement-outliers. Code is published on GitHub.
In CDMA systems, the performance of the typical multipath searcher degrades much according as the signal to noise ratio becomes low. In this paper, multipath searcher algorithm is proposed based on sliding window to overcome this drawback. In searcher systems, correlation values between incoming and local PN sequences are used to acquire multipath components. Therefore more accurate distributions of correlation values obtained through this proposed algorithm enables to get higher detection probability. In computer simulations, it is verified that proposed algorithm has better performances in Rayleigh fading channel and Gaussian channel.
As first step of any acoustic defence system, a attacking target warning system needs to be extremely reliable. This means the system must ensure a high probability of target classification together with a very low false alarm rate. In this paper, a algorithms for underwater target automatic classification is available for use in the passive sonar will be presented. In first, we will describe the precise automatic extraction of frequency lines for the detection of acoustic signatures. Also, a neural network and fuzzy based algorithms for target classification will be described. Thus the performances of these algorithms are very good with a high probability of classification.
This paper presents a nighttime sea fog detection algorithm incorporating unsupervised learning technique. The algorithm is based on data sets that combine brightness temperatures from the $3.7{\mu}m$ and $10.8{\mu}m$ channels of the meteorological imager (MI) onboard the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS), with sea surface temperature from the Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis (OSTIA). Previous algorithms generally employed threshold values including the brightness temperature difference between the near infrared and infrared. The threshold values were previously determined from climatological analysis or model simulation. Although this method using predetermined thresholds is very simple and effective in detecting low cloud, it has difficulty in distinguishing fog from stratus because they share similar characteristics of particle size and altitude. In order to improve this, the unsupervised learning approach, which allows a more effective interpretation from the insufficient information, has been utilized. The unsupervised learning method employed in this paper is the expectation-maximization (EM) algorithm that is widely used in incomplete data problems. It identifies distinguishing features of the data by organizing and optimizing the data. This allows for the application of optimal threshold values for fog detection by considering the characteristics of a specific domain. The algorithm has been evaluated using the Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization (CALIOP) vertical profile products, which showed promising results within a local domain with probability of detection (POD) of 0.753 and critical success index (CSI) of 0.477, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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