표적위치 추정은 정찰용 무인기의 주요 기능 중 한가지로, 다양한 용도로 활용되고 있으나 랜덤 측정 오차로 인하여 잡음이 심한 표적위치가 추정되는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 무인기 위치 및 자세와 광학장비 시선벡터에 대하여 칼만필터를 이용하여 최적의 상태를 추정한 후 이를 이용하여 표적위치를 계산함으로써 표적위치 오차를 감소시키는 방안을 제안하였다.
본 연구는 슬라이딩 모드개념을 이용한 비선형 견실 상태 추정기의 선박 위치제어시스템에 대한 적용에 관한 연구이다. 개발된 상태추정기는 제어기 설계에 필요한 동적 모델에 있어서 고려되지 않은 비선형성과 불확실성 및 외란이 존재하더라도 견실히 상태추정을 수행할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 선박의 속도 및 유체력으로 인한 외란의 추정이 가능하며, 파랑으로 인한 고주파 운동응답을 여과시킴으로 불필요한 작동기의 동작과 과도한 연료손실을 방지할 수 있다. 특히 상태 추정기에 불연속 함수를 도입함으로 비선형성, 외란 및 불확실성에 대해 강인한 특성을 가지고 있다. 제안된 상태추정기에 기초하여 Observer backstepping 방법을 이용한 위치 제어기가 설계되었으며, 제어시스템의 안정성을 Lyapunov 법을 이용하여 검증하였다. 일련의 수치 시뮬레이션을 수행함으로서 제안된 상태추정기 및 제어기의 선박위치제어시스템으로서의 성능을 예증하였다.
무인화 기술의 획기적인 발달로 인해, 사용자 또는 객체의 위치를 정확히 추정하는 위치추정기술(Location Detection Technology : LDT)이 매우 중요하게 부각되고 있다. 대표적인 위치추정기술로 도달 시간을 측정하여 위치를 계산하는 TOA(: Time of Arrival)와 신호의 도달 시간차를 이용하여 위치를 계산하는 TDOA(: Time Difference of Arrival) 방식이 있다. 이들 기술은 3개 이상의 기지국들로부터 수신된 신호들을 기반으로 TOA의 경우에는 원을 TDOA의 경우에는 쌍곡선을 그려 교점을 계산해 위치를 추정하는 기술이다. 도심의 경우 전파 음영지역이 많이 발생하는데, 이 문제점을 개선하기 위해 많은 중계기가 설치되어 있다. 이러한 중계기를 거쳐서 수신되는 신호를 기반으로 단말기의 오차를 추정할 시 심각한 오차가 발생하게 된다. 본 논문은 중계기를 거쳐 수신된 신호를 이용하여, 위치를 정확하게 추정할 수 있는 기술을 제안한다. 제안된 기술은 한 개의 중계기와 두 개의 기지국으로부터 수신된 신호를 기반으로 TOA 및 TDOA 기법을 이용하여 단말기의 위치를 추정한다.
본 논문에서는 속도검출기가 없는 표면부착형 영구자석 동기 전동기의 속도제어 기법을 제안한다. 표면부착형 영구자석 동기 전동기는 그 형상에 있어서는 자기적 돌극성을 가지지 않지만 기본 주파수에 비하여 높은 주파수를 가지는 전압을 전동기의 추정된 회전사의 위치와 같은 축에 인가함으로써 자속의 포화에 의한 고주파 임피던스의 차이를 관측할 수 있다. 본 논문에서는 이 고주파 임피던스의 차이를 이용하여 전동기회전자의 위치를 추정하고, 추정된 회전자의 위치를 이용하여 속도 및 위치 검출기가 없이도 벡터제어를 수행한다. 또한, 이 고주파 임피던스의 특성은 부하조건에 따라 변하기 때문에 추정하는 회전자의 위치가 부하조건에 따라서 왜곡된다. 본 논문에서는 회전자의 위치를 추정한 후 부하조건에 따라 회전자의 위치를 보정하는 기법도 제안한다. 마지막으로 실험을 통하여 제안된 기법의 타당성을 검증한다.
본 논문은 SRM의 센서리스 속도제어를 위한 슬라이딩 모드 자속관측기법을 적용하고, 초기기동에서 센서리스 영역까지의 천이구간에서는 동일한 센서리스 추정방식과 계산된 자속의 오차 성분으로 오픈루프 상태에서 속도리플을 억제할 수 있는 방식과 전동기의 온도 및 파라미터 변화에 의한 자속 오차 성분으로 인해 발생하는 위치 추정오차를 보상하기 위한 새로운 추정위치 보상기를 제안한다. 제안된 추정위치 보상기는 SRM의 자기적인 특성에 의해 발생하는 인덕턴스 변곡점 위치를 실제 위치로 가정하여 추정된 센서리스 위치를 순시적으로 보상하는 방식이다.
인지무선네트워크에서 기 사용자(primary user)의 위치를 정확하게 파악하는 것은 2차 사용자(secondary user)들의 스펙트럼 이용 효율 향상 및 적절한 전력제어를 통한 기 사용자에 대한 간섭을 야기하는 것을 회피하는데 사용될 수 있기 때문에 인지무선네트워크에서 매우 중요한 연구 주제이다. 노드의 위치를 추정하는 다양한 기법들 중, 수신신호세기(RSS) 기반의 위치 추정 기법은 추가적인 하드웨어 자원 없이 쉽게 구현할 수 있어 일반적으로 가장 많이 사용되는 기법으로 인지무선네트워크에서도 사용될 수 있다. 하지만, 수신신호세기 기반의 위치 추정에서 노드간 거리 측정은 수신된 신호 세기를 기반으로 이루어져 무선 채널 환경의 페이딩, 쉐도잉 그리고 장애물 등으로 인해서 거리 추정의 오차가 생긴다. 따라서 본 논문에서는 수신신호세기 기반으로 기 사용자의 위치 측정의 정확도를 향상시키기 위하여 전송 손실 지수(path loss exponent) 추정기반의 기 사용자 위치 검출 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 방식이 기존 방식보다 기 사용자 위치 측정의 오차를 줄어 기 사용자에 대한 간섭률을 더 줄일 수 있음을 보였다.
본 논문은 눈 랜드마크 위치 검출과 시선 방향 벡터 추정이 하나의 딥러닝 네트워크로 통합된 시선 추정 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 Stacked Hourglass Network[1]를 백본(Backbone) 구조로 이용하며, 크게 랜드마크 검출기, 특징 맵 추출기, 시선 방향 추정기라는 세 개의 부분으로 구성되어 있다. 랜드마크 검출기에서는 눈 랜드마크 50개 포인트의 좌표를 추정하며, 특징 맵 추출기에서는 시선 방향 추정을 위한 눈 이미지의 특징 맵을 생성한다. 그리고 시선 방향 추정기에서는 각 출력 결과를 조합하고 이를 통해 최종 시선 방향 벡터를 추정한다. 제안하는 네트워크는 UnityEyes[2] 데이터셋을 통해 생성된 가상의 합성 눈 이미지와 랜드마크 좌표 데이터를 이용하여 학습하였으며, 성능 평가는 실제 사람의 눈 이미지로 구성된 MPIIGaze[3] 데이터 셋을 이용하였다. 실험을 통해 시선 추정 오차는 0.0396 MSE(Mean Square Error)의 성능을 보였으며, 네트워크의 추정 속도는 42 FPS(Frame Per Second)를 나타내었다.
이 논문에서는 발신자가 송출한 신호를 이용하여 TDOA(Time Difference of Arrival) 방식으로 발신자의 3 차원 위치를 추정할 때, BLUE(Best Linear Unbiased Estimator) 추정기를 닫힌 해 형태로 구하였다. 4 개의 기준국 또는 센서를 사용하여 3차원의 발신자 위치를 추정할 때, BLUE 추정기를 구하기 위해서 발신자의 위치에 대한 기준 위치를 설정한 후 이를 1 차 Taylor 급수로부터 유도된 근사화된 TDOA 쌍곡선 방정식을 사용하였다. 이 논문에서 근사화를 통해 구해진 유도식은 각 기준국 또는 센서에서의 TOA(Time of Arrival) 측정 잡음이 서로 상관관계가 없고 독립적이라는 가정하에서, 백색 가우시안 잡음에 대해서뿐만 아니라 평균이 제로인 모든 잡음에 대해서 적용할 수 있다.
본 논문은 비대칭 2상 SRM의 센서리스 속도제어를 위한 초기각 검출 및 초기 기동방식과 자속관측기를 적용한 센서리스 제어에서 전동기의 온도 및 파라미터 변동에 의한 자속 오차 성분으로 인해 발생하는 위치 추정오차를 보상하기 위한 새로운 보상기를 제안한다. 제안된 방식은 전압펄스 인가로 초기각을 검출하고 검출된 초기 위치정보를 바탕으로 동일한 전압펄스 인가를 통해 비여자상이 여자상이 되는 회전자 위치를 검출하여 상여자를 교체하는 초기기동을 통해 자속관측기를 적용한 센서리스 제어로 안정적으로 진입하도록 한다. 이 때, 제안된 추정위치 보상기를 통해 추정된 센서리스 위치를 순시적으로 보상한다.
비행체의 위치정보는 GPS 교란과 같은 위험성에 노출될 수 있기 때문에 위치를 추정하기 위해 관성항법장치와 같은 여러 연구가 수행되고 있다. DoA(: Direction of Arrival) 및 RTT(: Round Trip Time)을 이용한 위치추정 기법은 레이다시스템에 적용되어 비행체의 위치를 추정하는데 사용되고 있으며 무인기 데이터링크에 적용 가능하다. 무인기 데이터링크는 넓은 대역폭을 사용하기 때문에 다중혼 방식의 합 차패턴 생성 방식을 주로 사용하며 탑재체의 제한된 송신출력으로 낮은 SNR 영역을 포함하여 추적을 수행한다. 일반적으로 낮은 SNR에서 위치 추정오차는 증가하며 높은 SNR에서 부엽을 제한하지 못하면 추정된 DoA의 유효성이 상실된다. 본 논문에서는 부엽을 제한하고 낮은 SNR에서 증가하는 DoA 추정오차를 보정하기 위한 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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