본 연구에서 관심을 갖는 수중환경에서의 천이소음도 가청주파수 대역임에 착안하여 이동통신 시스템의 표준 음성부호화기인 EVRC의 전처리단을 이용하여 배경잡음 구간을 판별하고 이를 바탕으로 수중 천이신호를 탐지하는 알고리즘을 제안하였다. EVRC 전처리 모듈에 프레임 단위의 입력신호가 들어가면 모듈로부터 잡음 구간을 결정하는 플래그, 각 채널의 에너지, 잡음이 제거된 신호, 입력신호의 에너지, 배경잡음의 에너지, 잡음이 제거된 신호의 에너지에 해당하는 파라미터 값을 얻게 된다. 잡음이 제거된 신호의 에너지를 배경잡음의 에너지로 정규화하고 이를 문턱값과 비교함으로써 천이신호를 검출할 수 있다. 또한 문턱 값은 잡음 구간에서 구한 이전 값을 이용해서 갱신된다. 실험결과를 통해 제안한 알고리즘이 백색 또는 유색잡음 하에서도 4% 미만의 오차를 보여주는 것을 검증한다.
An instantaneous amplitude (IA) estimator using the symmetric higher order differential energy operator is proposed. The amplitude estimator and the instantaneous frequency (IF) estimator based on the symmetric higher order differential energy operator coincide with the analyzed signal in time, and they show better estimation results than the IA and IF based on the higher order differential energy operator. Various IF and IA estimators are applied to AM-FM signals for the performance comparison. Among the IF and IA estimators, the IF and IA estimators based on the symmetric higher order energy operator show the best estimation accuracy. Then, the IA and IF estimators are applied to the distorted power line signal to show their usefulness as power disturbance detectors.
Zuo, Jiakuo;Dao, Van Phuong;Bao, Yongqiang;Fang, Shiliang;Zhao, Li;Zou, Cairong
ETRI Journal
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제36권4호
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pp.686-689
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2014
This paper studies energy-efficiency (EE) power allocation for cognitive radio MIMO-OFDM systems. Our aim is to minimize energy efficiency, measured by "Joule per bit" metric, while maintaining the minimal rate requirement of a secondary user under a total power constraint and mutual interference power constraints. However, since the formulated EE problem in this paper is non-convex, it is difficult to solve directly in general. To make it solvable, firstly we transform the original problem into an equivalent convex optimization problem via fractional programming. Then, the equivalent convex optimization problem is solved by a sequential quadratic programming algorithm. Finally, a new iterative energy-efficiency power allocation algorithm is presented. Numerical results show that the proposed method can obtain better EE performance than the maximizing capacity algorithm.
In this paper, we propose the bandpass form of discrete prolate spheroidal sequences(DPSS) which have the maximal energy concentration in a given passband and as such are very appropriate to obtain a projection of signals. The basic properties of the bandpass DPSS are also presented. Assuming a signal satisfies the finite time support and the essential band-limitedness conditions with a known center frequency, signal representation and interpolation techniques for band-limited signals using the bandpass DPSS are introduced where the reconstructed signal has minimal out-of-band energy. Simulation results are given to present the usefulness of the bandpass DPSS for efficient representation of band-limited signal.
One of the main problems concerning the shallow seismic survey is how to generate high frequency signals with large amplitudes using small seismic sources. If one could focus the seismic energy in the direction of the survey line, it will be much helpful in identifying the first break. In this research, we have used hammer as an impulsive source and compared the signal powers generated by different shapes of the hammer plates: circular, square, and rectangular. The experiment was conducted by calculating the power spectral density function to compare the frequency spectrum and signal power. In the direction perpendicular to the long side of the rectangular plate, the largest seismic energy with the highest frequency was achieved even with the same weights of hammer plates. Our conclusion is that it is more efficient to use a rectangular plate than a circular (or square) one when conducting a 2-D shallow seismic survey.
본 논문은 건설재료(암석, 콘크리트, 목재 등) 등의 압축강도를 비파괴적으로 산정하기 위하여 재료타격 시 발생하는 충격력에 대한 응답신호를 모두 측정하고 이를 누적한 전체 충격력 신호에너지의 이용성 및 가능성에 관해 기초연구를 수행하고 그 결과를 제시하는 것이다. 본 연구에서는 이를 위해서 충격 및 측정장치를 고안하였고 이를 이용하여 측정대상물을 회전 자유낙하에 의해 초기 타격토록하고 이후 반발작용에 의한 반복타격이 소멸될 때까지 발생할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 서로 다른 강도를 가지는 목재와 암석시편에 대하여 충격력실험을 실시하고 발생신호를 측정하였다. 시편별 산정된 전체 충격력 신호에너지는 직접압축강도시험을 통한 시편별 압축강도와 상호 비교하였다. 비교결과, 충격력 응답신호를 통해 산정된 전체 충격력 신호에너지는 시편의 직접압축강도와 직접적인 관계가 있다는 것을 확인하였으며, 이를 통해 다양한 건설재료의 압축강도는 재료타격 시 발생하는 충격력 응답신호로부터 산정된 전체 충격력 신호에너지를 이용하여 비파괴적으로 산정할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 수동 소나의 광대역 에너지 탐지를 위하여 수신신호 강도 변화에 따른 가중치를 인가하는 기법을 제안한다. 광대역 에너지 탐지에 널리 사용되는 부대역 에너지 탐지 (Subband Energy Detection) 기법은 CED(Conventional Energy Detection) 기법에 비하여 다중신호 및 클러터 간섭에 강인하나, 수신신호에서 검출된 극값의 강도 변화에 따라 효율적인 가중치를 인가할 수 없어 탐지 성능을 저하 시킨다. 따라서 본 논문에서는 검출된 극값의 강도 변화에 따라 효율적으로 가중치를 인가하는 기법을 제안하였다. 시뮬레이션 및 황해 실 음향 데이터를 이용한 성능 비교, 칼만 필터를 이용한 추적시험 수행을 통하여 제안 기법의 탐지성능이 기존 기법에 비해 우수함을 관찰하였다.
This paper proposes a loose part monitoring system (LPMS) design with a signal processing method based on fuzzy logic. Considering fuzzy characteristics of metallic impact waveform due to not only interferences from various types of noises in an operating nuclear power plant but also complex wave propagation paths within a monitored mechanical structure, the proposed LPMS design incorporates the comprehensive relation among impact signal features in the fuzzy rule bases for the purposes of alarm discrimination and impact diagnosis improvement. The impact signal features for the fuzzy rule bases include the rising time, the falling time, and the peak voltage values of the impact signal envelopes. Fuzzy inference results based on the fuzzy membership values of these impact signal features determine the confidence level data for each signal feature. The total integrated confidence level data is used for alarm discrimination and impact diagnosis purposes. Through the perpormance test of the proposed LPMS with mock-up structures and instrumentation facility, test results show that the system is effective in diagnosis of the loose part impact event(i.e., the evaluation of possible impacted area and degree of impact magnitude) as well as in suppressing false alarm generation.
Acoustic Emission technique is widely applied to develop the early fault detection system, and the problem about a signal processing method for AE signal is mainly focused on. In the signal processing method, envelope analysis is a useful method to evaluate the bearing problems and wavelet transform is a powerful method to detect faults occurred on rotating machinery. However, exact method for AE signal is not developed yet for the rotating machinery diagnosis. Therefore, in this paper two methods which are processed by Hilbert transform and DET for feature extraction. In addition, we evaluate the classification performance with varying the parameter from 2 to 15 for feature selection DET, 0.01 to 1.0 for the RBF kernel function of SVR, and the proposed algorithm achieved 94 % classification of averaged accuracy with the parameter of the RBF 0.08, 12 feature selection.
There are two methods for train control in information transmission by using track circuit system and installing wayside transmitter. Information signal is transmitted to the on-board antenna by using rails. Continuous information about train intervals, speed and route is received by on-board antenna in AF track circuit system. The information signal is included with carrier wave and received by magnetic coupling in the on-board antenna. Therefore, it is important to define standard current level in the AF track circuit system. When current flowed to rails is low, magnetic sensors are not operated by decreasing magnetic field intensity. Hence, SNR is decreased because electric field intensity is decreased. When the SNR is decreased, there is the serious influence of noise upon demodulation. So, the frequency of information signal is not extracted in frequency response. Thus, it is possible to happen to train accident and delay as the information signal is not analyzed in the on-board antenna. In this paper, standard energy density is calculated by using Parseval's theory in UM71c track circuit. Hence, detection time of information signal is presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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