To address the problem of multi-target retrieval (MTR) of remote sensing images, this study proposes a new object-level feature representation model. The model provides an enhanced application image representation that improves the efficiency of MTR. Generating the model in our scheme includes processes, such as object-oriented image segmentation, feature parameter calculation, and symbolic image database construction. The proposed model uses the spatial representation method of the extended nine-direction lower-triangular (9DLT) matrix to combine spatial relationships among objects, and organizes the image features according to MPEG-7 standards. A similarity metric method is proposed that improves the precision of similarity retrieval. Our method provides a trade-off strategy that supports flexible matching on the target features, or the spatial relationship between the query target and the image database. We implement this retrieval framework on a dataset of remote sensing images. Experimental results show that the proposed model achieves competitive and high-retrieval precision.
Bearing and frequency measurements of TMA (Target Motion Analysis) in passive line array SONAR have lower bearing rate and frequency doppler, and are not detected or tracked continuously because of various ocean environments. This is a main reason to effect the TMA performance and it takes a long time to get TMA solutions. We propose the bearing and frequency TMA(BFTMA) using accumulative batch estimation to solve the TMA problem of line array passive SONAR. The accumulative batch estimation structure is based on MLE (Maximum Likelihood Estimation) but used accumulative measurements. The accumulative batch estimation is applied for the BFTMA with nonlinear Kalman filter to estimate the target range, speed and course. Simulation and sea data analysis were carried out to verify the performance and applicability of the proposed techniques.
In this letter, we propose a moving-target tracking algorithm based on a particle filter that uses the time difference of arrival (TDOA)/frequency difference of arrival (FDOA) measurements acquired by distributed sensors. It is shown that the performance of the proposed algorithm, based on the particle filter, outperforms the one based on the extended Kalman filter. The use of both the TDOA and FDOA measurements is shown to be effective in the moving-target tracking. It is proven that the particle filter deals with the nonlinear nature of the movingtarget tracking problem successfully.
This paper deals with the maneuver detection and target tracking problem in uncertain parameter systems using a robust{{{{ { H}_{ } }}}} FIR filter to improve the unacceptable tracking performance due to the parametr uncertainty. The tracking filter used in the current paper is based on the robust{{{{ { H}_{ } }}}} FIR filter proposed by Kwon et al. [1,2] to estimate the state signal in uncertain systems with parameter uncertainty, and the basic scheme of the proposed method is the input estimation approach. Tracking performance of the maneuver detection and target tracking method proposed is compared with other techniques, Bogler allgorithm [4] and FIR tracking filter [2], via some simulations to examplify the good tracking performance of the proposed method over other techniques.
일반적인 시간 영역에서의 레이더 신호들은 표적의 관측각에 민감하게 변화한다. 따라서 대표적인 시간영역 레이더 신호인 1차원 range profile을 이용하여 구분실험을 하는 경우에 있어서 central moments와 PCA를 결합하여 먼저 특성벡터를 추출한 후 clustering 기법에 기반한 subclass concept을 사용하는 구분기를 사용하여 넓은 관측각에서의 표적인식 성능을 향상시킨 결과들을 보여준다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제19권3호
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pp.235-252
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2015
Optimal impact angle control guidance law and its variants for intercepting a maneuvering target are introduced in this paper. The linear quadratic(LQ) optimal control theory is reviewed first to setup framework of guidance law derivation, called the sweep method. As an example, the inversely weighted time-to-go energy optimal control problem to obtain the optimal impact angle control guidance law for a fixed target is solved via the sweep method. Since this optimal guidance law is not applicable for a moving target due to the angle mismatch at the impact instant, the law is modified to three different biased proportional navigation(PN) laws: the flight path angle control law, the line-of-sight(LOS) angle control law, and the relative flight path angle control law. Effectiveness of the guidance laws are verified via numerical simulations.
In modern battlefield situation, radar and infrared sensors may be located on aircraft having limited computational resources available for real-time computer processing. Hence sensor images are transmitted typically to central stations for processing and automatic target recognition/detection. Owing to the limited bandwidth channels that are typically available between the aircraft and processing stations, images are compressed prior to transmission to facilitate rapid transfer. In this paper we examine the problem of compressing sensor data for transmission, given that target recognition is the end goal. Performance result shows that the front-end target recognition system achieves a relatively high level of performance as well as a high compression ratio.
By the increase of internet usage, communicating online became an everyday thing. Thereby various people have experienced profanity by anonymous users. Nowadays lots of studies tried to solve this problem using artificial intelligence, but most of the solutions were for non-real time situations. In this paper, we propose a Telegram plugin that detects swear words using word2vec, and an algorithm to find the target of the sentence. We vectorized the input sentence to find connections with other similar words, then inputted the value to the pre-trained CNN (Convolutional Neural Network) model to detect any swears. For target recognition we proposed a sequential algorithm based on KoNLPY.
차량 충돌 경보용 레이더 시스템의 개발에 있어 표적 추적의 정확도와 신뢰도는 매우 중요한 요소이다. 여러 표적을 동시에 추적할 때 중요한 것은 표적과 측정치와의 데이터 연관(data association) 이며, 부적절한 측정치가 어느 표적과 연관되면 그 표적은 트랙을 벗어나 추적능력을 잃어버릴 수 있고 심지어 다른 표적의 추적에도 영향을 줄 수 있다 지금까지 발표된 대부분의 데이터 연관 필터들은 근접하여 이동하는 표적들의 경우 이와 같은 문제점을 보여왔다 따라서, 현재 개발되고 있는 많은 알고리즘들은 이러한 데이터 연 관 문제의 해결에 초점을 맞추고 있다 본 논문에서는 순서통계(order statistics)를 이용한 새로운 다중 표적의 데이터 연관 방법에 대하여 서술하고자 한다 OSPDA와 OSJPDA로 불리는 제안된 방법은 각각 PDA 필터 또는 JPDA 필터에서 계산된 연관 확률을 이용하며 이 연관 확률을 결정 논리(dicision logic)에 의한 가중치로 함수화 하여 표적과 측정치 사이에 최적 혹은 최적 근처의(near optimal) 데이터 연관이 가능하도록 한 것이다 시뮬레이션 결과를 통해, 제안한 방법은 기존의 NN 필터, PDA 필터, 그리고 JPDA 필터의 성능과 비교 분석되었으며, 그 결과 제안한 OSPDA, OSJPDA 필터는 PDA, JPDA 필터보다 추적 정확도에 대해 각각 약 18%, 19% 이상으로 성능이 향상됨을 확인하였다 제안한 방법은 CAN을 통해 차량 엔진 등의 ECU와 통신하도록 개발된 DSP 보드를 이용하여 구현되었다
A spent fuel problem has prevented the nuclear power from claiming to be a completely clean energy source. The nuclear transmutation technology to incinerate the long lived radioactive nuclides and produce energy during the incineration process is believed to be one or the best solutions. HYPER(Hybrid Power Extraction Reactor) is the accelerator driven transmutation system which is being developed by KAERI(Korea Atomic Energy Research Institute). Some major feature of HYPER have been developed and employed. On-power fueling concepts are employed to keep system power constant with minimum variation of accelerator power. A hollow cylinder-type metal fuel is designed for the on-line refueling concept. Lead-bismuth(Pb-Bi) is adopted as a coolant and Spallation target material. HYPER is a subcritical reactor which needs an external neutron source. 1GeV proton beam is irradiated to Lead-bismuth(Pb-Bi) target inside HYPER, and spallation neutrons are produced. When proton beams are irradiated, much heat is also deposited in the Pb-Bi target and beam window which separates Pb-Bi and accelerator vacuum. Therfore, an effective cooling is needed for HYPER target. In this paper, we performed the thermal-hydraulic analysis of HYPER target using FLUENT code, and also calculated thermal and mechanical stress of the beam window using ANSYS code.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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