The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.17
no.1
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pp.25-30
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2024
Smart City, a key application area of the AIoT (Artificial Intelligence of Things), provides various services in safety, security, and healthcare sectors through location tracking and location-based services. an IPS (Indoor Positioning System) is required to implement location-based services, and wireless communication technologies such as WiFi, UWB (Ultra-wideband), and BLE (Bluetooth Low Energy) are being applied. BLE, which enables data transmission and reception with low power consumption, can be applied to various IoT devices such as sensors and beacons at a low cost, making it one of the most suitable wireless communication technologies for indoor positioning. BLE utilizes the RSSI (Received Signal Strength Indicator) to estimate the distance, but due to the influence of multipath fading, which causes variations in signal strength, it results in an error of several meters. In this paper, we conducted research on a path loss model that can be applied to BLE IPS for proximity services, and confirmed that optimizing the free space propagation loss coefficient can reduce the distance error between the Tx and Rx devices.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.44
no.1
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pp.138-145
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2007
Wireless transmission system using the multipath channel is affected ISI due to the delay spread. So we use a decision feedback equalizer which consist of decision part and feedback filter for remove the ISI effectively. In this paper, we propose a improved adaptive decision feedback equalizer to mitigate ISI effectively. The proposed adaptive decision feedback equalizer is construct by using soft decision device and hierarchical feedback filter based on MMSE sub-optimal equalizer using the LMS algorithm. Soft decision device mitigate the error propagation in feedback filter by incorrectly detected decision symbol and feedback filter which is divided two step independently mitigate the ISI by using a adaptive algorithm. As a result this structure shows better performance than conventional decision feedback equalizer by mitigating the error propagation in filter cause incorrectly detecting symbol. and we get the MSE more rapidly by using larger step-size due to reduce the number of feedback filter tap. In computer simulation, we compare the bit error rate performance of proposed decision feedback equalizer with conventional one on the S-V channel model for UWB system.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.42
no.2
s.332
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pp.61-74
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2005
Digital Multimedia Broadcasting(DMB) is a reliable multi-service system for reception by mobile and portable receivers. DMB system allows interference-free reception under the conditions of multipath propagation and transmission errors using COFDM modulation scheme, simultaneously, needs powerful channel error's correction ability. Viterbi Decoder for DMB receiver uses punctured convolutional code and needs lots of computations for real-time operation. So, it is desired to design a high speed and low-power hardware scheme for Viterbi decoder. This paper proposes a combined add-compare-select(ACS) and path metric normalization(PMN) unit for computation power. The proposed PMN architecture reduces the problem of the critical path by applying fixed value for selection algorithm due to the comparison tree which has a weak point from structure with the high-speed operation. The proposed ACS uses the decomposition and the pre-computation technique for reducing the complicated degree of the adder, the comparator and multiplexer. According to a simulation result, reduction of area $3.78\%$, power consumption $12.22\%$, maximum gate delay $23.80\%$ occurred from punctured viterbi decoder for DMB system.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.19
no.3
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pp.139-146
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2018
Underwater acoustic communication can be applied to various area such as scientific, commercial and military survey using Autonomous Underwater Vehicles and Unmanned Underwater Vehicles. Underwater communication is studying very actively by advanced country like United States. But differ from wireless communication in the air, underwater acoustic communication has some difficult problems, ISI(Inter Symbol Interference) due to multipath and limit of transmission bandwidth due to slow propagation of sound wave. In this paper, SC-FDE and OFDM transmission system for the cancellation of ISI in conjunction with underwater acoustic channel modeling are applied to the underwater simulation of communication. The performance of these methods in the simulation guide to possibility of adopting in underwater acoustic communication algorithm. For this purpose, we compare SER performance of SC-FDE with that of OFDM for modelled underwater channel. Underwater channel is generated by Bellhop model. Simulation results show above 5dB SNR gain at 10-3 SER. And it demonstrate SC-FDE is efficient method for underwater acoustic communication.
An acoustic vector sensor can simultaneously receive vector quantities, such as particle velocity and acceleration, as well as acoustic pressure at one location, and thus it can be used as a single input multiple output receiver in underwater acoustic communication systems. On the other hand, vector signals received by a single vector sensor have different channel characteristics due to the azimuth angle between the source and receiver and the difference in propagation angle of multipath in each component, producing different communication performances. In this paper, we propose a channel parameter-based weighting method to improve the performance of an acoustic communication system using a single vector sensor. To verify the proposed method, we used communication data collected from the experiment conducted during the KOREX-17 (Korea Reverberation Experiment). For communication demodulation, block-based time reversal technique which is robust against time-varying channels were utilized. Finally, the communication results showed that the effectiveness of the channel parameter-based weighting method for the underwater communication system using a single vector sensor was verified.
The importance of active sonar systems is emerging due to the quietness of underwater targets and the increase in ambient noise due to the increase in maritime traffic. However, the low signal-to-noise ratio of the echo signal due to multipath propagation of the signal, various clutter, ambient noise and reverberation makes it difficult to identify underwater targets using active sonar. Attempts have been made to apply data-based methods such as machine learning or deep learning to improve the performance of underwater target recognition systems, but it is difficult to collect enough data for training due to the nature of sonar datasets. Methods based on mathematical modeling have been mainly used to compensate for insufficient active sonar data. However, methodologies based on mathematical modeling have limitations in accurately simulating complex underwater phenomena. Therefore, in this paper, we propose a sonar signal synthesis method based on a deep neural network. In order to apply the neural network model to the field of sonar signal synthesis, the proposed method appropriately corrects the attention-based encoder and decoder to the sonar signal, which is the main module of the Tacotron model mainly used in the field of speech synthesis. It is possible to synthesize a signal more similar to the actual signal by training the proposed model using the dataset collected by arranging a simulated target in an actual marine environment. In order to verify the performance of the proposed method, Perceptual evaluation of audio quality test was conducted and within score difference -2.3 was shown compared to actual signal in a total of four different environments. These results prove that the active sonar signal generated by the proposed method approximates the actual signal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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