The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.11
no.8
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pp.1428-1436
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2000
An adaptive predistorter linearizer suitable for the DSP implementation is proposed. Predistortion is performed by the DSP instead of the analog predistorter. RLS algorithm is employed for the optimization process to minimize the errors between the predistorter and postdistorter output signals. Computer simulation results for our linearizer show good performance.
An accurate State Of Charge (SOC) estimation of battery is the most important technique for Electric Vehicles (EVs) and Energy Storage Systems (ESSs). In this paper a new integrated Unscented Kalman Filter-Particle Filter (UKF-PF) is employed to estimate the SOC of a $LiFePO_4$ battery cell and a significant improvement is obtained as compared to the other methods. The parameters of the battery is modeled by the second order Auto Regressive eXogenous (ARX) model and estimated by using Recursive Least Square (RLS) method to calculate value of each element in the model. The proposed algorithm is established by combining a parameter identification technique using RLS method with ARX model and an SOC estimation technique using UKF-PF.
서울대학교 의공학과에서는 부분적인 심부전 판자의 보조 및 치료장비로 전기유압식 좌심실 보조 장치를 개발하고 있다. 이 장비의 경우 인체의 좌심방 및 대동맥에 직접 연결되므로 실제적으로 좌심실 보조 장치의 박출량을 센서를 통하여 알아내는 데에는 여러가지 어려움이 따른다. 이러한 필요성에 비추어 전기유압식 좌심실 보조 장치의 박출량을 시스템을 ARX모델로 모델링하여 RLS(Recursive Least Square) 알고리듬을 이용하여 추정하였다. 그 결과 비교적 높은 정착도로 박출량이 추정됨을 볼 수 있었다. 하지만, ARX모델의 특성상 원래 본 연구의 시작과정에서 분석한 시스템의 동적 특성을 완전하게 반영할 수 없었다. 앞으로 시스템의 파라미터 추정 과정에서 이미 주어진 동적 특성은 고정시키고 나머지 파라미터들만을 추정하는 알고리듬을 개발하는 것도 흥미로운 과제라 할 수 있다.
In this paper, we propose an algorithm to improve target detection rate degradation due to direct blast in a bi-static sonar systems with high duty cycle using an adaptive filters. It is very important to suppress the direct blast in the aforementioned sonar systems because it has a fatal effect on the actual system operation. In this paper, the performance was evaluated by applying the Normalized Least Mean Square (NLMS) and Recursive Least Square (RLS) algorithms to the simulation and sea experimental data. The beam signals of the target and direct blast bearings were used as the input and desired signals, respectively. By optimizing the difference between the two signals, the direct blast is removed and only the target signal is remained. As a result of evaluating the results of the matched filter in the simulation, it was confirmed that the direct blast was removed to the noise level in both Linear Frequency Modultated (LFM) and Generalized Sinusoidal Frequency Modulated (GSFM), and in the case of GSFM, the target sidelobe decreased by more than 20 dB, thereby improving performance. In the sea experiment, it was confirmed that the LFM reduced the level of the transmitted direct wave by 10 dB, the GSFM reduced the level of the transmitted direct wave by about 4 dB, and the side lobe of the target decreased by about 4 dB, thereby improving the performance.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.4
no.4
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pp.66-72
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2003
In the present paper some fundamentals about exceeding the guard interval of an OFDM system is going to discuss and will introduce method to cancel a ISI and ICI effects. In this paper, the performance characteristics of robust OFDM receiving system algorithm that is composed of a channel estimator using recursive least square(RLS) algorithm in time domain and of a ISI and ICI replica and subtracter using the channel coefficients are presented. By computer simulation method, the effect of suppression of ISI and ICI is demonstrated and compared the BER performance with a conventional 1-tap equalized system. Especially the presented scheme improves the BER performance at low SNRs more or so compared with the conventional one-tap equalized receiving configuration.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.11C
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pp.1518-1526
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2004
In this paper, an algorithm using wavelet transform for detecting a cut that is a radical scene transition point, and fade and dissolve that are gradual scene transition points is proposed. The conventional methods using wavelet transform for this purpose is using features in both spatial and frequency domain. But in the proposed algorithm, the color space of an input image is converted to YUV and then luminance component Y is transformed in frequency domain using 2-level lifting. Then, the histogram of only low frequency subband that may contain some spatial domain features is compared with the previous one. Edges obtained from other higher bands can be divided into global, semi-global and local regions and the histogram of each edge region is compared. The experimental results show the performance improvement of about 17% in recall and 18% in precision and also show a good performance in fade and dissolve detection.
In this paper, we propose the design methodology of target tracking system using the identification of TS fuzzy model based on genetic algorithm(GA) and RLS algorithm. In general, the objective of target tracking is to estimate the future trajectory of the target based on the past position of the target obtained from the sensor. In the conventional and mathematical nonlinear filtering method such as extended Kalman filter(EKF), the performance of the system may be deteriorated in highly nonlinear situation. In this paper, to resolve these problems of nonlinear filtering technique, the error of EKF by nonlinearity is compensated by identifying TS fuzzy model. In the proposed method, after composing training datum from the parameters of EKF, by identifying the premise and consequent parameters and the rule numbers of TS fuzzy model using GA, and by tuning finely the consequent parameters of TS fuzzy model using recursive least square(RLS) algorithm, the error of EKF is compensated. Finally, the proposed method is applied to three dimensional tracking problem, and the simulation results shows that the tracking performance is improved by the proposed method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.4
no.3
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pp.428-451
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2010
Traffic matrix-based anomaly detection and DDoS attacks detection in networks are research focus in the network security and traffic measurement community. In this paper, firstly, a new type of unidirectional flow called IF flow is proposed. Merits and features of IF flows are analyzed in detail and then two efficient methods are introduced in our DDoS attacks detection and evaluation scheme. The first method uses residual variance ratio to detect DDoS attacks after Recursive Least Square (RLS) filter is applied to predict IF flows. The second method uses generalized likelihood ratio (GLR) statistical test to detect DDoS attacks after a Kalman filter is applied to estimate IF flows. Based on the two complementary methods, an evaluation formula is proposed to assess the seriousness of current DDoS attacks on router ports. Furthermore, the sensitivity of three types of traffic (IF flow, input link and output link) to DDoS attacks is analyzed and compared. Experiments show that IF flow has more power to expose anomaly than the other two types of traffic. Finally, two proposed methods are compared in terms of detection rate, processing speed, etc., and also compared in detail with Principal Component Analysis (PCA) and Cumulative Sum (CUSUM) methods. The results demonstrate that adaptive filter methods have higher detection rate, lower false alarm rate and smaller detection lag time.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.7
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pp.49-57
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1994
An efficient approach for the computationtion of the optimum convergence factor is proposed for the LMS algorithm applied to a transversal FIR structure in this study. The approach automatically leads to an optimum step size algorithm at each weight in every iteration that results in a dramatic reduction in terms of convergence time. The algorithm is evaluated in system identification application where two alternative computer simulations are considered for time-invariant and time-varying system cases. The results show that the proposed algorithm needs not appropriate convergence factor and has better performance than AGC(Automatic Gain Control) algorithm and Karni algorithm, which require the convergence factors controlled arbitrarily in computer simulation for time-invariant system and time-varying systems. Also, itis shown that the proposed algorithm has the excellent adaptability campared with NLMS(Normalized LMS) algorithm and RLS (Recursive least Square) algorithm for time-varying circumstances.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1993.06a
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pp.75-79
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1993
본 논문에서는 변화가 심한 음원파형을 추정하는 새로운 순차처리 알고리듬을 제안한다. 먼저, 1) 기존의 순차처리 분석법중 대표적인 분석법인 RLS(recursive least square)의 문제점들을 검토하고, 2) 이를 개선하기 위해서 관측행렬(observation matrix)을 최적차수의 SVD(reduced-rank singular value decomposition)로 재구성하고, 3) 이에 견실개념(robustness concept)을 적용해서 최적의 성도변수(vocal tract parameter)를 찾아내고 역필터를 적용해서 음원(voice source)을 효과적으로 구분해낸다. 본 논문에서 제안된 방법으로 음원을 추정할 경우, 변화가 심한 음원파형을 잘 추정할 수 있으며, 음원의 특성을 구분해낸 성도 파라미터도 효과적으로 추정할 수 있다. 본 연구내용은 음성합성에서 자연성 개선 및 개인성 구현을 위해서 필수적이며, 다양한 형태의 음성을 표현하기 위해 사용되어질 수 있다. 또한, 음성코딩, 화자인식, 음성인식에서도 사용되어질 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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