This paper presents an underwater hybrid navigation system for a semi-autonomous underwater vehicle (SAUV). The navigation system consists of an inertial measurement unit (IMU), and a Doppler velocity log (DVL), accompanied by a magnetic compass. The errors of inertial measurement units increase with time, due to the bias errors of gyros and accelerometers. A navigational system model is derived, to include the scale effect and bias errors of the DVL, of which the state equation composed of the navigation states and sensor parameters is 20. The conventional extended Kalman filter was used to propagate the error covariance, update the measurement errors, and correct the state equation when the measurements are available. Simulation was performed with the 6-d.o,f equations of motion of SAUV, using a lawn-mowing survey mode. The hybrid underwater navigation system shows good tracking performance, by updating the error covariance and correcting the system's states with the measurement errors from a DVL, a magnetic compass, and a depth sensor. The error of the estimated position still slowly drifts in the horizontal plane, about 3.5m for 500 seconds, which could be eliminated with the help of additional USBL information.
This paper presents an integrated underwater navigational algorithm for unmanned underwater vehicles, using additional two-range transducers. This paper proposes a measurement model, using two range measurements, to improve the performance of an IMU-DVL (inertial measurement unit - Doppler velocity log) navigation system for long-time operation of underwater vehicles, excluding DVL measurement. Extended Kalman filter was adopted to propagate the error covariance, to update the measurement errors, and to correct the state equation when the external measurements are available. Simulation was conducted with the 6-d.o.f nonlinear numerical model of an AUV in lawn-mowing survey mode, at current flaw, where the velocity information is unavailable. Simulations illustrate the effectiveness of the integrated navigation system, assisted by the additional range measurements without DVL sensing.
효율적인 인쇄체 한글 인식을 위하여 다중 최소평균 상관 에너지 필터를 제안하였다. 제안된 방법은 기존의 나무구조 알고리듬의 단점인 인식시스템의 방대함과 인식방법의 복잡함을 해결하였다. 오직 하나의 자음 MMACE 필터와 모음 MMACE 필터를 사용하여 완전한 한글을 인식하였다. 각 MMACE 필터는 24개의 자모음으로 합성된 4개의 K-tuple MACE 필터를 이용하여 다중화시켰다. 따라서 제안된 MMACE 필터의 필터평면과 상관분포 평면은 4개의 부평면으로 나누어 진다. 각 상관분포 부평면으로 한글 인식을 위한 코드를 얻었다. 얻어진 코드와 컴퓨터에 내장된 자모음을 인식하기 위한 진리표와 비교하였다. 일치하는 코드의 해당자모음을 찾아 출력상관평면상의 상관첨두 위치에 치환하면 완전한 한글을 인식할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션과 광 실험을 통하여 제안된 MMACE 필터를 이용한 한글 인식 시스템의 높은 변별력을 확인하였다.
최근 고해상도의 해저면 영상을 취득하기 위한 합성개구 신호처리 및 수중 시스템 개발 연구가 여러 국가에서 활발히 진행 중에 있다. 국내에서도 합성개구소나의 필요성 및 중요성을 인식하여 기초적인 관련 연구가 시작되었으나 수신 배열 센서의 이동 속도에 의한 도플러 효과가 대부분 무시되어 왔다. 본 논문에서는 수신 배열 센서의 이동 속도에 따른 영향을 확인하기 위하여 공간 주파수 영역 보간법을 이용한 수동형 합성개구 신호처리 결과의 영상 왜곡 및 오차를 분석한다. 센서의 이동을 고려하지 않은 원래의 송신 신호만을 사용하는 경우 센서의 이동 속도가 증가함에 따라 음원의 위치 추정 오차가 증가하며 영상 왜곡이 현상이 뚜렷하게 나타난다. 센서의 이동을 고려하여 보정된 신호를 사용하는 경우 정확한 위치 추정이 가능하며 영상 왜곡 현상은 나타나지 않는다. 결론적으로 1 m/s 이상의 속도에서는 센서의 이동에 의한 도플러 현상을 보정하기 위한 알고리듬 적용이 필수적이다.
수중천이신호는 복잡하고 시변, 비선형 및 짧은 지속성의 특성을 지니고 있어서 기준패턴으로 모델링하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 신호들을 프레임간의 중첩을 허용하는 일정한 짧은 신호로 잘라서 분석한다. 더빈 알고리듬을 이용하여 20차의 선형예측계수(LPC)를 프레임마다 추출하여 2층 은닉신경망회로의 입력신호로 사용한다. 추출된 선형예측계수들의 65%는 신경망구조의 학습에 이용되고 35%는 시험용 입력신호로 사용된다. 고래소리 분류에 사용된 고래 종류는 대왕고래, 들쇠고래, 귀신고래, 혹등고래, 밍크고래, 북방긴수염고래 등이다. 결과적으로 이러한 시험용의 신호들로부터 83%이상의 고래 소리 평균 분류율을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 스테레오그램과 많은 영상들을 자동으로 저장하고 재생할 수 있는 흘로그래픽 광 메모리 기술을 이용하여 3차원 영상 표현 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템에서 스테레오 영상들을 저장하고, 재생하기 위해서 기준범의 입사각이 실시 간으로 제어가 되어야 한다. 이를 위해 이진 위상 흘로그램과 LCD를 이용하였다. 즉 기준빔은 SA 알고리듬으로 설계된 이진 위상 흘로그램들을 푸리에 변환 함으로써 얻었고, 이진 위상 홀로그램은 스테레오 영상 재생을 위해 0.05초 간격으로 LCD에 표현했다. 그리고 입력영상들은 입력영상의 밝기에 상관없이 균일한 빔 세기를 유지하도록 편광기가 없는 LCD에 표현하였다. 입력영상과 이진 위상 흘로그램은 영상 저장시 같은 기록 시간 간격을 가지도록 응용 소프트웨어인 포토샵을 이용하여 편집하였다. 재생되는 스테레오 영상은 영상의 위상 정보를 밝기 정보로 바꾸어 주는 편광기 뒤에서 CCD 카메라로 획득함으로써 얻었다. 그리고 출력면에서 입체감을 느끼기 위해 좌우안 영상이 표현되는 모니터에 동기화된 LCD 셔터를 착용하였다. 제안된 흘로그래픽 광메모리 기술을 이용하여 BaTiO$_3$에 네 개의 스테레오 영상을 저장하고, 재생하는 광 실험을 하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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