In CDGPS, ambiguity resolution is determined by the performance of a floating solution, and thus, the performance needs to be improved. In the case of precise positioning at a stationary position, the batch method using multiple measurements is used for the accuracy improvement of a position. The position accuracy performance of a floating solution is outstanding, but it has a problem of high computation cost because all measurements are used. In this study, to improve the floating solution performance of the initial static user in CDGPS, a floating solution method using a recursive filter was implemented. A recursive filter estimates the position solution of the current epoch using the position solution of up to the previous epoch and the pseudorange measurement of the current epoch. The computation cost of the floating solution method using a recursive filter was found to be similar to that of the epoch-by-epoch method. Also, based on actual GPS signals, the floating solution performance was found to be similar to that of the batch method. The floating solution using a recursive filter could significantly improve the performance of the prompt initial position and ambiguity resolution of the initial static user.
This paper presents the structural performance monitoring of an urban footbridge located in Hangzhou, China. The structural health monitoring (SHM) system is designed and implemented for the footbridge to monitor the structural responses of the footbridge and to ensure the structural safety during the period of operation. The monitoring data of stress and displacement measured by the fiber Bragg grating (FBG)-based sensors installed at the critical locations are used to analyze and assess the operation performance of the footbridge. A linear regression method is applied to separate the temperature effect from the stress monitoring data measured by the FBG-based strain sensors. In addition, the static vertical displacement of the footbridge measured by the FBG-based hydrostatic level gauges are presented and compared with the dynamic displacement remotely measured by a machine vision-based measurement system. Based on the examination of the monitored stress and displacement data, the structural safety evaluation is executed in combination with the defined condition index.
The purpose of this paper is to investigate two major feature extraction techniques based on generic modular face recognition system. Detailed algorithms are described for principal component analysis (PCA) and independent component analysis (ICA). PCA and ICA ate statistical techniques for feature extraction and their incorporation into a face recognition system requires numerous design decisions. We explicitly state the design decisions by introducing a modular-based face recognition system since some of these decision are not documented in the literature. We explored different implementations of each module, and evaluate the statistical feature extraction algorithms based on the FERET performance evaluation protocol (the de facto standard method for evaluating face recognition algorithms). In this paper, we perform two experiments. In the first experiment, we report performance results on the FERET database based on PCA. In the second experiment, we examine performance variations based on ICA feature extraction algorithm. The experimental results are reported using four different categories of image sets including front, lighting, and duplicate images.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.9
no.1
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pp.100-110
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2008
It is not easy to monitor and identify all engine faults and conditions using conventional fault detection approaches like the GPA (Gas Path Analysis) method due to the nature and complexity of the faults. This study therefore focuses on a model based diagnostic method using Neural Network algorithms proposed for fault detection on a turbo shaft engine (PW 206C) selected as the power plant for a tilt rotor type unmanned aerial vehicle (Smart UAV). The model based diagnosis should be performed by a precise performance model. However component maps for the performance model were not provided by the engine manufacturer. Therefore they were generated by a new component map generation method, namely hybrid method using system identification and genetic algorithms that identifies inversely component characteristics from limited performance deck data provided by the engine manufacturer. Performance simulations at different operating conditions were performed on the PW206C turbo shaft engine using SIMULINK. In order to train the proposed BPNN (Back Propagation Neural Network), performance data sets obtained from performance analysis results using various implanted component degradations were used. The trained NN system could reasonably detect the faulted components including the fault pattern and quantity of the study engine at various operating conditions.
This paper presents a nonlinear finite element analysis procedure for the seismic performance assessment of reinforced concrete bridge piers with unbonded reinforcing or prestressing bars. A computer program named RCAHEST (Reinforced Concrete Analysis in Higher Evaluation System Technology) is used to analyze reinforced concrete structures; this program was also used in our study. Tensile, compressive and shear models of cracked concrete and models of reinforcing and prestressing steel were used account for material nonlinearity of reinforced concrete. The smeared crack approach was incorporated. To represent the interaction between unbonded reinforcing or prestressing bar and concrete, an unbonded reinforcing or prestressing bar element based on the finite element method was developed in this study. The proposed numerical method for the seismic performance assessment of reinforced concrete bridge piers with unbonded reinforcing or prestressing bars is verified by comparison of its results with reliable experimental results.
This paper proposes a robust optimal nonlinear control with an observer to reject the offset errors of position tracking for surface mounted permanent magnet synchronous motors. We provide the control method to reject offset errors and load torque for designing field oriented control (FOC) based the alternating current (AC) frame. The proposed method consists of a torque generator, a commutation scheme, an electrical controller, and a load torque observer. The mechanical controller is designed to compensate for load torque and the offset error and generate the desired torque. The commutation scheme is proposed to create the desired currents for the desired torque. The electrical controller is developed to guarantee the desired currents. The observer is designed to estimate both the velocity and the load torque. In order to obtain the robustness to parameter uncertainties and a gain tuning guide, the linear quadratic regulator method is applied to the proposed method. The closed-loop stability is proven. A detailed process for the FOC design and an analysis of the control methods based on the AC frame are presented. The performance of the proposed method was validated via experiments. The proposed method obtains the FOC based on the AC frame. Furthermore, the position tracking performance of the proposed method is superior to that of the conventional method.
In this paper, we propose a texture map compression method based on the hierarchical coding method of SHVC to support the scalability function of dynamic mesh compression. The proposed method effectively eliminates the redundancy of multiple-resolution texture maps by downsampling a high-resolution texture map to generate multiple-resolution texture maps and encoding them with SHVC. The dynamic mesh decoder supports the scalability of mesh data by decoding a texture map having an appropriate resolution according to receiver performance and network environment. To evaluate the performance of the proposed method, the proposed method is applied to V-DMC (Video-based Dynamic Mesh Coding) reference software, TMMv1.0, and the performance of the scalable encoder/decoder proposed in this paper and TMMv1.0-based simulcast method is compared. As a result of experiments, the proposed method effectively improves in performance the average of -7.7% and -5.7% in terms of point cloud-based BD-rate (Luma PSNR) in AI and LD conditions compared to the simulcast method, confirming that it is possible to effectively support the texture map scalability of dynamic mesh data through the proposed method.
While considering the current scenario, in this world power demand goes on increases day by day. Frequent power outages occur in high voltage transmission line due to the deprived performance of polluted insulators; this affects overall operation of power system and may indirectly impinge on the growth of production sector. Many researchers are keenly taking efforts to provide highly reliable and stable power to neediest. In this paper, A.C pollution flashover performance of disc type glass insulator and composite long rod insulators investigation under various artificial pollutions by varying Equivalent Salt Density Deposition (ESDD) levels. Here, we use different types of pollution methods like binding method, dipping method and spraying methods with different types of pollutants concentration. Based on dimensional analysis, four different Mathematical models have been developed to predict the A.C pollution Flashover Voltage (FOV) of insulators. Both the experimental and mathematically modeled results are compared; it's observed that mathematical model 3 yields better results.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.28
no.2
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pp.75-80
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2016
There are three types of dehumidification systems : refrigeration dehumidification method, desiccant dehumidification method and hybrid dehumidification method. The first method involves removing moisture by condensation below the dew point, the second method involves absorption by a desiccant material and the last is an integration method. However, the refrigeration dehumidification system consumes too much power and controlling the humidity ratio is difficult. The desiccant dehumidification system uses less power but it has problems of environmental pollution. The hybrid dehumidification system has the disadvantage of a high initial cost. On the other hand, the energy consumption of the membrane based dehumidification system is lower than for the refrigeration dehumidification system. Also, it is an environmentally friendly technology. In this study, the performance parameters are evaluated for the dehumidification system using a hollow fiber membrane. Available area, duct side dry-bulb temperature, sweep gas flux (flow rate) and LMPD (Log Mean Pressure Difference) were used as the performance parameters.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.10
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pp.2211-2217
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2009
In this paper, we propose the speech enhancement algorithm using an one-microphone in a reverberant room environments. Spectral subtraction is the effective method which can reduce the reverberation element and the noise in a spectrum domain. Spectral subtraction needs correct separation of voice section and silent section therefore to improve the performance, voice activity detection(VAD) based on entropy has been applied to the proposed method. We test a performance of the proposed method by comparing with conventional method which used VAD based on energy detection. Reverberation reduction ratio with variable of SNR and a reverberation time is used as a test index. From the simulation result, proposed method shows performance better than conventional method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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