본 논문은 “Stop-and-go"알고리듬을 부분응답시스템에 응용한 것이다. ”Stop-and-Go"알고리듬은 결정한 심볼에 관한 에러신호가 충분히 믿을만 한가를 판단하여 등화기에 간단한 깃발로 알려주어 등화 적응 과정을 멈추는 성질을 이용하는 것이다. 부분응답신호는 현재 수신되는 신호 레벨이 바로 전에 들어온 이웃 신호 레벨에 의해 가능한 레벨이 정해지는 레벨 천이 특성을 가지고 있다. 이 레벨 천이 특성을 이용하여 부분응답신호에 적합한 새로운 비선형 예측기를 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 비선형 예측기의 우수한 성능을 보인다.한 성능을 보인다.
In this paper, we designed a equalizer that moved the multipath of channel in 8-VSB transmission receiver. After doing the initial equalization with "LMS(Least Mean Square)"aigorithm. this equalizer used "Stop-and-Go" algorithm. Because of estimating SER(Symbol to Error Ratio) every a training sequence, this can positively cope with transformation of channel and because of using fast clock than symbol-clock(10.76 MHz), we are able to reduce a multiplier.
For an adaptive cruise control (ACC) stop-and-go system in automotive applications, three radar sensors are needed because two 24 GHz short range radars are used for object detection in an adjacent lane, and one 77 GHz long-range radar is used for object detection in the center lane. In this letter, we propose a single sensor-based 24 GHz radar with a detection capability of up to 150 m and ${\pm}30^{\circ}$ for an ACC stop-and-go system. The developed radar is highly integrated with a high gain patch antenna, four channel receivers with GaAs RF ICs, and back-end processing board with subspace based digital beam forming algorithm.
This paper presents design of a vehicle stop-and-go cruise control strategy based on analyzed results of the manual driving data. Human drivers driving characteristics have been investigated using vehicle driving data obtained from 100 participants on low speed urban traffic ways. The control algorithm has been designed to incorporate the driving characteristics of the human drivers and to achieve natural vehicle behavior of the controlled vehicle that would feel comfortable to the human driver under low speed stop-and-go driving conditions. Vehicle following characteristics of the cruise controlled vehicle have been investigated using a validated vehicle simulator and real driving radar sensor data.
이 논문에서는 CATV 수신기에서 QAM 복조에 널리 이용되는 stop-and-go 알고리즘을 기본으로 한 블라인드 등화기의 상호 절충(trade-off)문제를 해결하였다. Stop-and-go 알고리즘은 탭 가중치의 적응 과정에서 최소 제곱 평균(least mean square) 알고리즘을 이용하였기 때문에 등화기의 구조가 간단하기는 하지만 전형적인 최소 제곱 평균 알고리즘과 같이 수렴 속도와 정상 상태 오차 사이에 상호 절충 문제가 존재한다. 정상 상태 오차를 일정한 수준으로 유지하면서 수렴 속도를 높이기 위해 가변 스텝 크기 알고리즘을 이용하였다. 동일 수준의 정상 상태 오차를 기준으로 하였을 때, 가변 스텝 크기 알고리즘을 이용한 stop-and-go 알고리즘이 상수 스텝 크기를 이용한 알고리즘에 비해 수렴 속도가 $36%{\sim}56%$ 향상되었다.
This paper proposes a vehicle trajectory prediction method for application to vehicle-to-vehicle distance control. This method is based on 2-dimensional kinematics and a Kalman filter has been used to estimate acceleration of the object vehicle. The simulation results using the proposed control method show that the relative distance characteristics can be improved via the trajectory prediction method compared to the customary vehicle stop and go cruise control systems which makes the vehicle remain at a safe distance from a preceding vehicle according to the driver's preference, automatically slow down and come to a full stop behind a preceding vehicle.
This Research focuses on how to maximize fuel economy improvement of I.S.G. while keeping 12V system. With 12V system the maximum gain of fuel economy with I.S.G. is known to be about 3~5% in FTP-75 mode because engine stop is only conducted in standstill idle. But in this study deceleration engine stop (engine speed is zero) has been tried additionally and the optimum condition for deceleration engine stop was found to maximize fuel economy improvement in practical point of view, the result of which is about 8.8% in FTP-75.
팬/틸트 카메라와 같은 비정적인 카메라를 사용한 지능적 영상 감시 시스템들의 경우 정적인 카메라를 사용한 시스템에서보다 객체 추적의 안정성이 많이 떨어진다. 비정적인 환경에서 배경에 대한 모델링을 수행할 수 없기 때문이다. 본 레터에서는 팬/틸트 카메라를 사용하지만, 안정적인 객체추적을 위해 차영상을 얻을 수 있도록 동적 윤곽선모델을 stop/go방식과 연동하여 사용하는 방식의 팬/틸트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 추적대상의 움직임으로 차영상을 몇 프레임밖에 얻지 못하는 상황에서도 추적대상에 대한 영역정보를 추출할 수 있고, 안정적인 추적이 가능하다.
In this paper, in order to speed up the convergence process and improve the steady mean square error simultaneously, we propose the Stop-and-Go Dual Mode Modified Constant Modulus Algorithm(SAG DM MCMA) for adaptive blind channel equalization of high order QAM. The proposed algorithm is a hybrid scheme of the Modified CMA that treat error signals with real and imaginary components of the equalizer output, the concept of dual mode CMA, and Stop-and-Go algorithm. As a result it can prevent blind equalization from converging to incorrect direction and simultaneously operates reliably for tap weight adaptation. We demonstrate via simulation that the proposed algorithm achieves lower steady state mean square error and residual ISI than the conventional algorithms under high order QAM signals and severe channel environment.
A vehicle longitudinal control strategy with guaranteed string stability for vehicle stop-and-go(SG) cruise control is presented in this paper. The SG cruise control systems should be designed such that string stability can be guaranteed in addition to that every vehicle in a string of SG cruise control vehicles must track any bounded acceleration and velocity profile of its preceding vehicle with a bounded spacing and velocity error. An optimal vehicle following control law based on the information of the 1311owing distance (clearance) and its velocity relative to the vehicle ahead (relative velocity) has been used and string stability analysis has been done based on the control law and constant time gap spacing policy, A validated multi-vehicle simulation package has been shown that the string stability analysis using the approximate model of the vehicle servo-loop which includes vehicle powertrain and brake control system dynamics is valid in the design of the SG cruise control law with guaranteed string stability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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