칼만이론 및 Unscented 변환 기반의 Unscented 칼만필터를 이용하여 동적위치제어시스템을 설계하였다. Unscented 칼만필터는 기존의 칼만필터처럼 비선형운동방정식을 선형화 할 필요없이 비선형운동방정식 그대로 사용할수 있다. Unscented 칼만필터를 이용하여 설계한 동적위치제어시스템을 MATLAB SIMULINK프로그램을 이용하여 해양선박에 대해 컴퓨터시뮬레이션을 진행하였다.
실시간 순환형 훈련 알고리즘(RTRL)과 같이 경사법에 의해 훈련되는 순환형 뉴럴 네트웍(RNN)은 수렴속도가 매우 느린 단점을 지니고 있다. 이 알고리즘은 또한 오차 역전달 처리과정에서 결코 쉽지 않은 미분 계산을 필요로 한다. 본 논문에서는 완전하게 결합된 RNN의 훈련을 위하여 소위 언센티드 칼만필터라고 불리우는 미분없는 칼만필터 훈련 알고리즘을 시스템의 상태공간 상에서 표현하였다. 미분없는 칼만필터 훈련 알고리즘은 순환형 뉴럴 네트웍 훈련시 미분 계산 없이 매우 빠른 수렴속도와 좋은 추정 성능을 보여준다. 비선형 채널 등화 실험을 통하여 미분 없는 칼만필터 훈련 알고리즘을 이용한 RNN의 성능이 향상되었음을 보였다.
고속 통신 시스템의 채널 등화에 순환 신경망이 자주 이용되고 있다. 기존의 등화방법은 대부분 시불변 채널을 주로 다루었다. 그러나 이동통신과 같은 현대의 통신환경은 페이딩으로 인하여 시변특성을 갖는다. 본 논문에서는 비선형 시변 시스템에 적용하여 성능이 우수한 결정 피드백 순환신경망을 채널등화기로 이용하며, 또한 채널 등화에 빠른 수렴속도와 우수한 추적성능을 지니는 확장된 칼만필터와 시그마 포인트 칼만필터를 이용한 두 종류의 훈련 알고리즘을 제안한다. 확장된 칼만필터를 이용한 경우 비선형 시스템의 1차 선형화 과정에서 커다란 오차를 유발할 수도 있으며, 이에 대한 대안으로 시그마 포인트 칼만필터를 이용하여 이러한 문제점을 극복할 수 있다.
본 논문에서는 다중 시그마포인트 세트(MSP)를 사용하는 분산점 칼만필터(UKF)인 UKF-MSP를 소개한다. 비선형 동적시스템을 표현하기 위해 널리 알려진 Bouc-Wen 모델을 사용하였고, 비선형성 고려가 가능한 칼만필터 중 UKF를 선정하였다. 그런데 UKF는 두 가지 인공오차와 시그마포인트의 분포를 결정하는 스케일링 파라미터의 값을 튜닝(Tuning)하는 과정을 통해 적절히 설정해야만 대상 동적시스템의 추정하고자 하는 상태(State)를 정확히 추정할 수가 있다. 본 논문에서는 후자의 스케일링 파라미터 설정 문제를 완화하고자 하였으며, MSP를 사용함으로써 기존 UKF에 비해 칼만필터 튜닝 과정에 덜 민감한 UKF-MSP를 제안하였다. 지진으로 인한 급격한 구조손상 시나리오에 대해 UKF-MSP의 안정성을 검증하였다. 제안된 방법은 튜닝과정을 완화함과 동시에 다른 칼만필터 파라미터인 인공오차에 대해서도 덜 민감한 거동을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 비선형 기동표적의 추적에 대한 새로운 접근 방식을 소개한다. 제안된 알고리즘은 예측 명중위치 개념을 이용한 칼만필터 기반의 적응 상호작용 다중모델 기법으로 측정된 위치 값과 예측된 명중위치 사이의 차이를 고려한 변형된 칼만필터 기법을 이용한다. 알 수 없는 가속도는 표적의 기동모델에 있어서 추가적인 프로세스 잡음으로 간주되고, 알고리즘 내의 하부 모델들은 각각의 가속도 수준에 따라 구해지는 전체적인 프로세스 잡음에 따라 특성화 된다. 칼만필터 기법이 비선형 기동에 있어 성능이 저하되는 점을 보완하기 위하여 상황에 따라 제안된 기법과 칼만필터를 적응적으로 이용할 수 있는 선택적 알고리즘을 구현하고자 한다. 표적의 기동중에 나타나는 가속도를 효과적으로 다루기 위하여 잡음의 크기가 급격히 증가할 경우 그 증가분을 가속도로 인식하여 기동표적 관계식에 이용한다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성은 몇 가지수치 예를 통하여 증명한다.
비선형특성을 갖고 있는 실제 무인기용 소형터보제트엔진의 운전 중 발생하는 결함을 효과적으로 탐지하기 위한 방안에 대해 연구하였다. 이를 위해서 동적 열역학 사이클해석을 통한 비선형 동특성 모델을 도출하였다. 실제적인 운전상황의 연출을 위해 잡음특성의 평가에 부합하는 무향칼만필터를 적용하였고 필터성능이 가미된 제어기를 설계하였다. 엔진회전수 센서의 결함을 통한 엔진 결함발생을 모사하였고, 발생된 결함의 실시간적인 탐지 방안으로 연속확률비 평가기법을 도입하였다. 이를 운전 중 엔진결함탐지에 적용한 결과 분명한 결정양상을 보임으로써 매우 효과적이고 유용함을 확인하였다.
본 논문의 실내위치측위시스템은 무선랜 환경에서 AP의 RSSI 신호를 수신하여 Friis 공식을 통해 거리로 산출되고, 산출된 거리는 삼각측량법에 의해 (x, y)좌표로 변환되어 현재의 위치를 나타낸다. 여기서 RSSI 신호는 신호잡음을 포함하고 신호잡음으로 인하여 실제 위치 측위 시 오차가 발생한다. 이러한, 오차를 보정하고 실내위치측위 정확도를 향상하기 위해 비선형시스템에서 사용하는 확장칼만필터를 적용하여 실험하였다. 본 실내위치측위시스템의 시스템모델은 선형이고 측정모델은 비선형이므로 효율적인 보정알고리즘인 확장칼만필터를 선택하고 실험은 MATLAB로 수행하였다. 실험결과 실내위치측위시스템의 정확도가 향상되었다.
본 논문은 IPMSM(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor)의 센서리스 운전을 위해 엔센티드 칼만필터를 기반으로 하는 속도와 위치 추정기의 설계방법을 제안한다. 제안된 방법은 회전축에 동기하여 설계된 관측기에 비해, 간단한 전류계측이 가능하고 관측기의 비선형 항이 포함되도록 상태 추정기를 설계하였다. 제어기는 비선형 백스텝핑 제어기법으로 구성하고, 추정된 속도와 위치정보로 속도와 전류제어를 수행하였다. 설계된 추정기의 성능은 시뮬레이션을 통해 dq축에 동기하여 설계된 추정기의 성능과 비교 검증하였다.
본 논문에서는 다중 표적의 중첩이라는 상황에 대한 새로운 해결 방식을 소개한다. 비선형 표적의 위치와 속도에 대한 추적을 중심으로 표적과 비표적의 중첩이 일어나는 순간 이후 분리되었을 때 추적중인 표적을 지속적으로 유지할 수 있는 방법에 대해 이야기 하고자 한다. 이 논문에서 제안된 알고리즘은 예측 명중위치 개념과 최대 잡음수준을 이용한 칼만필터 기반의 적응 상호작용 다중모델 기법으로 측정된 위치값과 예측된 명중위치 사이의 차이를 고려한 변형된 칼만필터 개념을 이용한다. 이 논문에서는 비선형 표적의 가속도를 시변 변수인 표적의 추가적인 잡음으로 두고 각각의 가속도 간격의 정도에 따라 얻어지는 모든 잡음에 대한 변수에 의해 각각의 하부 모델들을 특성화시켰다. 제안된 알고리즘은 표적의 운동특성에 따라 적응적으로 기법을 선택할 수 있는 선택적 방식을 구현하고자 한다. 표적의 기동중에 나타나는 가속도를 효과적으로 다루기 위하여 잡음의 크기가 급격히 증가하는 경우 그 증가분을 가속도로 인식하여 기동표적 관계식에 이용한다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.
운전자 보조시스템에는 적응순항제어 (adaptive cruise control), 차선변경 (lane change), 충돌경고 (collision warning), 충돌회피 (collision avoidance), 및 자동주차 (automatic parking) 등이 있다. 이런 운전자 보조시스템은 어떤 목적을 가지고 있다. 운전자의 부담을 줄이고 안전을 위하여 차량의 주행방향에 있는 장애물이나 차량을 감지하여 차량간의 안전거리론 유지하고 자동차가 일정 속도를 유지하도록 한다. 운전자 보조시스템의 효율은 센서들로부터 얻어진 정보의 해석에 달려있다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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