다중반송파 변조방식의 주요한 문제점중의 하나는 도플러 천이에 의한 주파수 옵셋에 민감하다는 점이다. 주파수 옵셋은 다중반송파 변조된 신호의 주파수 중첩으로 인한 반송파간의 간섭을 야기시킨다. 그러나 채널변화에 따른 도플러 천이는 또 다른 다이버시티 이득을 제공할 수 있는 요소가 될 수 있다. 본 논문에서는 변형된 다중반송파 코드분할 다중접속(multicarrier CDMA) 시스템을 제안함으로써 다중경로 다이버시티외에 도플러 다이버시티를 이용할 수 있게 하였다. 이를 위하여 이동 무선채널을 독립적인 시간 및 주파수 페이딩 채널로 분해하고 시간 다이버시티를 이용하는 레이크 수신기를 주파수영역으로 확장하므로써 다중경로 및 도플러 다이버시티 이득을 동시에 얻을 수 있도록 하였다.
이3GPP LTE Release 10에서 다중 사용자 환경의 다중 송수신 안테나 시스템을 위한 더티 페이퍼 코딩(Dirty Paper Coding, DPC)을 k user 사용자 채널에서 어떻게 해석하는지를 보였다. 다중 사용자 환경에서 더티 페이퍼 코딩은 송신단에서 모든 사용자와 채널에 대한 정보를 완벽하게 안다고 전제한 후, 미리 예상할 수 있는 모든 간섭을 제거하여 각 사용자에게 정보를 전송한다는 개념이다. 즉, 인접 채널이나 사용자로부터의 간섭을 제거하기 위한 추가적인 전력이 필요하지 않으므로, 더티 페이퍼 코딩을 통하여 가산성 백색 가우시안 잡음 (AWGN) 채널과 동일한 채널 용량을 달성할 수 있다. 본 논문에서는, 세 명의 다중 사용자가 존재하는 통신 환경에서, 대표적인 비선형 전처리 코딩 기법인 Dirty Paper 전처리 코딩이 직교 하삼각 행렬 분해와 Gram Schmidt 직교 정규화 기저를 이용하여 어떻게 채널을 분석하는지를 보였다.
As demands for high-definition television (HDTV) increase, the implementation of real-time decoding of high-definition (HD) video becomes an important issue. The data size for HD video is so large that real-time processing of the data is difficult to implement, especially with software. In order to implement a fast moving picture expert group-2 decoder for HDTV, we compose five scenarios that use parallel processing techniques such as data decomposition, task decomposition, and pipelining. Assuming the multi digital signal processor environments, we analyze each scenario in three aspects: decoding speed, L1 memory size, and bandwidth. By comparing the scenarios, we decide the most suitable cases for different situations. We simulate the scenarios in the dual-core and dual-central processing unit environment by using OpenMP and analyze the simulation results.
A Vowel of speech signals are multicomponent signals composed of AM-FM components whose instantaneous frequency and instantaneous amplitude are time-varying. The changes of emotion states cause the variation of the instantaneous frequencies and the instantaneous amplitudes of AM-FM components. Therefore, it is important to estimate exactly the instantaneous frequencies and the instantaneous amplitudes of AM-FM components for the extraction of key information representing emotion states and changes in speech signals. In tills paper, firstly a method decomposing speech signals into AM - FM components is addressed. Secondly, the fundamental frequency of vowel sound is estimated by the simple method based on the spectrogram. The estimate of the fundamental frequency is used for decomposing speech signals into AM-FM components. Thirdly, an estimation method is suggested for separation of the instantaneous frequencies and the instantaneous amplitudes of the decomposed AM - FM components, based on Hilbert transform and the demodulation property of the extended Fourier transform. The estimates of the instantaneous frequencies and the instantaneous amplitudes can be used for modification of the spectral distribution and smooth connection of two words in the speech synthesis systems based on a corpus.
The wavelet transform is the most recent technique for processing signals with time-varying spectra. In this paper, the wavelet transform is utilized to improved the assessment and multi-resolution analysis of acoustic emission signals generating in partial discharge. This paper especially deals with the assessment of process statistical parameter using the features extracted from the wavelet coefficients of measured acoustic emission signals in case of applied voltage 20[kv]. Since the parameter assessment using all wavelet coefficients will often turn out leads to inefficient or inaccurate results, we selected that level-3 stage of multi decomposition in discrete wavelet transform. We applied FIR(Finite Impulse Response)digital filter algorithm in discrete to suppression for random noise. The white noise be included high frequency component denoised as decomposition of discrete wavelet transform level-3. We make use of the feature extraction parameter namely, maximum value of acoustic emission signal, average value, dispersion, skewness, kurtosis, etc. The effectiveness of this new method has been verified on ability a diagnosis transformer go through feature extraction in stage of acting(the early period, the last period) .
Recently, the Hilbert-Huang transform (HHT) has gained considerable attention as a novel technique of signal processing, which shows promise for the system identification and damage detection of structures. This study investigates the effectiveness and accuracy of the HHT method for the system identification and damage detection of structures through a series of experiments. A multi-degree-of-freedom (MDOF) structural model has been constructed with modular members, and the columns of the model can be replaced or removed to simulate damages at different locations with different severities. The measured response data of the structure due to an impulse loading is first decomposed into modal responses using the empirical mode decomposition (EMD) approach with a band-pass filter technique. Then, the Hilbert transform is subsequently applied to each modal response to obtain the instantaneous amplitude and phase angle time histories. A linear least-square fit procedure is used to identify the natural frequencies and damping ratios from the instantaneous amplitude and phase angle for each modal response. When the responses at all degrees of freedom are measured, the mode shape and the physical mass, damping and stiffness matrices of the structure can be determined. Based on a comparison of the stiffness of each story unit prior to and after the damage, the damage locations and severities can be identified. Experimental results demonstrate that the HHT method yields quite accurate results for engineering applications, providing a promising tool for structural health monitoring.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.3862-3879
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2019
More and more problems for public security have occurred due to the limited solutions for drone detection especially for micro-drone in long range conditions. This paper aims at dealing with drones detection using a radar system. The radio frequency (RF) signals emitted by a controller can be acquired using the radar, which are usually too weak to extract. To detect the drone successfully, the static clutters and linear trend terms are suppressed based on the background estimation algorithm and linear trend suppression. The principal component analysis technique is used to classify the noises and effective RF signals. The automatic gain control technique is used to enhance the signal to noise ratios (SNR) of RF signals. Meanwhile, the empirical mode decomposition (EMD) based wavelet transform (WT) is developed to decrease the influences of the Gaussian white noises. Then, both the azimuth information between the drone and radar and the bandwidth of the RF signals are acquired based on the statistical analysis algorithm developed in this paper. Meanwhile, the proposed accumulation algorithm can also provide the bandwidth estimation, which can be used to make a decision accurately whether there are drones or not in the detection environments based on the probability theory. The detection performance is validated with several experiments conducted outdoors with strong interferences.
From the unprecedented 2011 spring flood, the residens reside by Lake Champlain and Richelieu River encountered enormous damages. The International Joint Committee (IJC) released the Lake Champlain-Richelieu River (LCRR) Plan of Study (PoS). One of the major tasks for the PoS is to investigate the possible scenarios that might happen in the LCRR basin based on the stochastic simulation of the Net Basin Supplies that calculates the amount of flow into the lake and the river. Therefore, the current study proposed a novel apporach that simulate the annual NBS teleconnecting the climate index. The proposed model employed the bivariate empirical decomposition to contamporaneously model the long-term evolution of nonstationary oscillation embeded in the annual NBS and the climate signal (here, Artic Oscillation: AO). In order to represent the variational behavior of NBS correlation structure along with the temporal revolution of the climate index, a new nonstationary parameterization concept is proposed. The results indicate that the proposed model is superior performance in preserving long and short temporal correlation. It can even preserve the hurst coefficient better than any other tested models.
Lamb waves have received a great attention in the structural health monitoring (SHM) societies because they can propagate over relatively large distances in wave guides such as thin plates and shells. The time-of-flights of Lamb waves can be used to detect damages in a wave guide. However, due to the inherent dispersive and multi-mode characteristics of Lamb waves, one must decompose the Lamb wave modes into the symmetric and anti-symmetric modes for SHM applications. Thus, this paper proposes a decomposition method for the two-mode Lamb waves based on two rules: the group velocity ratio rule and the mode amplitude ratio rule. The group velocity ratio rule means that the ratio of the group velocities of fundamental symmetric and anti-symmetric modes is constant, while the mode amplitude ratio rule means that the magnitude of the fundamental symmetric modes of all measured response signals should be always larger than those of the anti-symmetric mode once the input signal is applied so that the magnitude of fundamental symmetric mode of excited Lamb-wave is larger than that of anti-symmetric mode, and vice versa. The proposed method is verified through the experiments ducted for an aluminum plate specimen.
제트엔진변조(Jet Engine Modulation: JEM) 식별기법은 제트엔진의 주기적인 회전에 의해 변조되는 레이더 반사 신호로부터 제트엔진의 종류를 식별하는 기법이다. 본 논문에서는 JEM의 새로운 접근법으로서, 제트엔진의 특성을 추출하기 위한 자동화 알고리즘을 제안한다. 먼저 복소 신호의 경험적인 모드 분리법(Complex Empirical Mode Decomposition: CEMD)을 거친 JEM 신호의 자기상관도로부터 제트엔진의 회전 주기를 산출한다. 그 후 DM(Divisor-Multiplier) 규칙 및 'Scoring' 개념을 JEM 스펙트럼 해석에 도입하여 최종적인 날개개수를 추정한다. 시뮬레이션 및 측정 JEM 신호로의 적용 결과를 통해 제안된 알고리즘이 정확하고 자동적인 제트엔진 정보 추출에 효과적임을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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