펄스 레이다 신호는 주기적으로 일정한 펄스를 반복하는 형태를 갖는다. 따라서 주기의 정수배가 되는 시간 간격만큼 떨어진 신호 샘플들은 큰 자기 상관 값을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 자기 상관 특성을 활용하여 레이다 신호를 검출하는 방식을 제안한다. 그리고 펄스 레이다 신호의 주기가 알려지지 않은 경우를 다루기 위하여 레이다 펄스의 주기를 추정하는 방식도 제안한다. 마지막으로 모의 실험을 통해 제안한 방식의 레이다 신호 검출 성능을 분석하고, 에너지 검파 방식과 그 성능을 비교하고자 한다.
기존의 OR 법칙은 각각의 2차 사용자가 검출한 결과 값을 퓨전센터에서 취합하여 1차 사용자의 존재 유무를 판단한다. 따라서 기존의 OR 법칙은 1차 사용자의 존재 유무를 판단하기 위해서 CR 네트워크 내에 존재하는 모든 2차 사용자로부터 검출 결과 값을 취합하여야 했다. 하지만 본 논문을 통해 제안하는 OR 법칙은 2차 사용자의 검출 결과 값에 따라 퓨전센터에서 취합하는 2차 사용자의 검출 결과 값의 수를 조절하여 2차 사용자의 전송 용량을 높일 수 있다. 그리고 본 논문을 통해 제안하는 OR 법칙의 시뮬레이션을 통해 기존의 OR 법칙과 제안하는 OR 법칙의 오 경보 확률, 미 검출 확률을 구하고 전송 용량을 구한다.
본 논문에서는 Cognitive Radio 환경에서의 사용자의 송신 전력에 대해 다루고자 한다. 사용자의 송신전력은 PU(Primary User)에 피해를 주지 않는 선에서 동작되어야 하며 이는 PU에서 측정된 SINR(Signal to Interference and Noise Ratio)로 고려 될 수 있다. SU는 비어 있는 주파수가 어떤 것인지 알아야 하는 정확한 스펙트럼 센싱이 요구 되며, 이는 실시간 변화 하므로 정확한 센싱을 한다 하더라도 일정시간 동안 동작을 반복해야 한다. 이를 직교성 인자를 이용하여 기존의 단점들을 감소시키고, PU의 SINR을 보장하는 선에서 동작도 가능하다는 것을 보이려 한다.
Leaf color and plant vigor are key indicators of crop health. These visual plant attributes are frequently used by greenhouse managers, producers, and consultants to make water, nutrient, and disease management decisions. Remote sensing techniques can quickly quantify soil and plant attributes, but it requires humans to translate such data into meaningful information. Over time, scientists have used reflectance data from individual wavebands to develop a series of indices that attempt to quantify things like soil organic matter content, leaf chlorophyll concentration, leaf area index, vegetative cover, amount of living biomass, and grain yield. The recent introduction of active sensors that function independent of natural light has greatly expanded the capabilities of scientists and managers to obtain useful information. Characteristics and limitations of active sensors need to be understood to optimize their use for making improved management decisions. Pot experiments involving sand culture were conducted in 2003 and 2004 in a green house to evaluate corn and red pepper biomass. The rNDVI, gNDVI and aNDVI by ground-based remote sensors were used for evaluation of corn and red pepper biomass. The result obtained from the case study was shown that ground remote sensing as a non-destructive real-time assessment of plant nitrogen status was thought to be a useful tool for in season crop nitrogen management providing both spatial and temporal information.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권2호
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pp.209-218
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2009
In a wireless sensor network(WSN) each sensor node deals with numerous sensing data elements. For the sake of energy efficiency and network lifetime, sensing data must be handled effectively. A technique used for this is data aggregation. Sending/receiving data involves numerous steps such as MAC layer control packet handshakes and route path setup, and these steps consume energy. Because these steps are involved in all data communication, the total cost increases are related to the counts of data sent/received. Therefore, many studies have proposed sending combined data, which is known as data aggregation. Very effective methods to aggregate sensing data have been suggested, but there is no means of deciding how long the sensor node should wait for aggregation. This is a very important issue, because the wait time affects the total communication cost and data reliability. There are two types of data aggregation; the data counting method and the time waiting method. However, each has weaknesses in terms of the delay. A hybrid method can be adopted to alleviate these problems. But, it cannot provide an optimal point of aggregation. In this paper, we suggest a stochastic-based data aggregation scheme, which provides the cost(in terms of communication and delay) optimal aggregation point. We present numerical analysis and results.
Synthetic Aperture Radar (SAR) at C-band is an ideal remote sensing system for crop monitoring owing to its short wavelength, which interacts with the upper parts of the crop canopy. This study evaluated the potential of dual polarimetric Sentinel-1 at C-band for monitoring rice phenology. Rice phenological variations occur in a short period. Hence, the short revisit time of Sentinel-1 SAR system can facilitate the tracking of short-term temporal morphological variations in rice crop growth. The sensitivity of SAR backscattering coefficients, backscattering ratio, and polarimetric decomposition parameters on rice phenological stages were investigated through a time-series analysis of 33 Sentinel-1 Single Look Complex images collected from 10th April to 25th October 2020 in Gimhae, South Korea. Based on the observed temporal variations in SAR parameters, we could identify and distinguish the phenological stages of the Gimhae rice growth cycle. The backscattering coefficient in VH polarisation and polarimetric decomposition parameters showed high sensitivity to rice growth. However, amongst SAR parameters estimated in this study, the VH backscattering coefficient realistically identifies all phenological stages, and its temporal variation patterns are preserved in both Sentinel-1A (S1A) and Sentinel-1B (S1B). Polarimetric decomposition parameters exhibited some offsets in successive acquisitions from S1A and S1B. Further studies with data collected from various incidence angles are crucial to determine the impact of different incidence angles on polarimetric decomposition parameters in rice paddy fields.
In-situ measurements are labor-intensive, time-consuming, and limited in their ability to observe currents with spatial variations in the surf zone. This paper proposes an optical image-based method of measurement of currents in the surf zone. This method measures nearshore currents by tracking in time wave breaking-induced foam patches from sequential images. Foam patches in images tend to be arrayed with irregular pixel intensity values, which are likely to remain consistent for a short period of time. This irregular intensity feature of a foam patch is characterized and represented as a keypoint using an image-based object recognition method, i.e., Scale Invariant Feature Transform (SIFT). The keypoints identified by the SIFT method are traced from time sequential images to produce instantaneous velocity fields. In order to remove erroneous velocities, the instantaneous velocity fields are filtered by binding them within upper and lower limits, and averaging the velocity data in time and space with a certain interval. The measurements that are obtained by this method are comparable to the results estimated by an existing image-based method of observing currents, named the Optical Current Meter (OCM).
Improvement of the multichannel sea surface temperature(MCSST) software, which had been developed for the purpose of operating under mainframe computer system, was seeked in order to operate effectively in a mini computer system. CPU time and processing time, which is not a major factor under mainframe computer system, become a critical factor in real time image processing under mini computer system. Due to fixed kernel size(3$\times$4) of the old MCSST software, high spatial resolution characteristics of the original image received from satellites were apparently degraded when images are transformed into a cartesian coordinate system after geometrical distortions of the image due to earth curvature are removed. CPU and processing time were reduced to 0.13 and 0.15~0.22 comparing with the old MCSST's, respectively, by applying disk block I/O and M/T queue I/O method under VAX-11/750 computer. The high resolution quality (1.1km in AVHRR) of the processed image was guaranted using 2$\times$2 kernel size and applying moving window techniques without sacrificing CPU and processing time much.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.321-340
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2016
The Compressive Video Sensing (CVS) is a useful technology for wireless systems requiring simple encoders but handling more complex decoders, and its rate-distortion performance is highly affected by the quantization of measurements and reconstruction of video frame, which motivates us to presents the Space-Time Quantization (ST-Q) and Motion-Aligned Reconstruction (MA-R) in this paper to both improve the performance of CVS system. The ST-Q removes the space-time redundancy in the measurement vector to reduce the amount of bits required to encode the video frame, and it also guarantees a low quantization error due to the fact that the high frequency of small values close to zero in the predictive residuals limits the intensity of quantizing noise. The MA-R constructs the Multi-Hypothesis (MH) matrix by selecting the temporal neighbors along the motion trajectory of current to-be-reconstructed block to improve the accuracy of prediction, and besides it reduces the computational complexity of motion estimation by the extraction of static area and 3-D Recursive Search (3DRS). Extensive experiments validate that the significant improvements is achieved by ST-Q in the rate-distortion as compared with the existing quantization methods, and the MA-R improves both the objective and the subjective quality of the reconstructed video frame. Combined with ST-Q and MA-R, the CVS system obtains a significant rate-distortion performance gain when compared with the existing CS-based video codecs.
샥-하트만(Shack-Hartmann) 파면 측정 센서는 여러 분야에서 다양하게 사용되고 있다. 특히 적응광학은 주요 응용분야 중 하나이다. 적응광학 시스템은 실시간으로 빠르게 동작되어야 하므로 고속 파면 측정이 필수적이다. 고속 파면 측정에서는 카메라의 노출시간이 매우 작기 때문에 파면 측정시에 광자 잡음(photon noise)와 판독 잡음(readout noise)등의 잡음의 영향을 크게 받는다. 따라서 잡음에 둔감한 고속 중심점 탐색 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 잡음에 둔감한 고속 중심점 탐색 알고리즘으로 다중 해상도 상관관계법이 제안되었다. 이 방법은 고속 푸리에 변환(fast Fourier transform)을 이용한 상관관계법과 비교하여 다중 해상도 이미지를 이용함으로써 계산시간을 향상시켰다. 본 논문에서는 무게중심법(center of mass method)과 상관관계법(correlation method)과 다중해상도 상관관계법(multi-resolution correlation method)의 계산시간과 측정 정확도를 비교하기 위해 전산모사 방법이 사용되었다. 제안된 방법의 정확도는 기존의 상관관계법과 유사한 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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