The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.1C
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pp.87-95
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2010
In this paper, we propose an improved TDoA (Time Difference of Arrival) localization scheme using PSO (Particle Swarm Optimization) in UWB (Ultra Wide Band) systems. The proposed scheme is composed of two steps: re-estimation of TDoA parameters and re-localization of a tag position. In both steps, the PSO algorithm is employed to improve the performance. In the first step, the proposed scheme re-estimates the TDoA parameters obtained by traditional TDoA localization to reduce the TDoA estimation error. In the second step, the proposed scheme with the TDoA parameters estimated in the first step, re-localizes the tag to minimize the location error. The simulation results show that the proposed scheme achieves a more superior location performance to the traditional TDoA localization in both LoS (Line-of-Sight) and NLoS (Non-Line-of-Sight) channel environments.
The accurate localization of electrical sources in the brain is one of the most important questions in EEG, especially in the analysis of evoked responses and of epileptiform spike activity. A detailed simulation study of single dipole source estimation based on EEG is given in this paper. The effects of dipole model parameters on single dipole source tracing in EEG are examined in some detail using the Monte Carlo simulation. The error of source localization is found to be greatly influenced by how the electrodes are distributed over the head and the number of them.
This research suggests a unified scheme for using stratified sampling and control variates method to improve the efficiency of estimation for parameters in simulation experiments. We utilize standardized concomitant variables defined during the course of simulation runs. We first use these concomitant variables to counteract the unknown error of response by the method of control variates, then use a concomitant variable not used in the controlled response and stratify the response into appropriate strata to reduce the variation of controlled response additionally. In case that the covariance between the response and a set of control variates is known, we identify the simulation efficiency of suggested method using control variates and stratified sampling. We conjecture the simulation efficiency of this method is better than that achieved by separated application of either control variates or stratified sampling in a simulation experiments. We investigate such an efficiency gain through simulation on a selected model.
본 논문은 추정 정확도를 높이기 위해 비례적분 관측기를 이용한 실시간 잔존용량 추정 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘의 타당성을 검증하였고, 초기 잔존 용량이 불명확하거나 배터리 모델 파라미터 값이 실제와 일치하지 않더라도 평균 추정오차는 0.3% 미만으로 확인되었다.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.3
no.3
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pp.206-213
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1998
In this paper, an adaptive compensation technique for parameter variation is proposed which can perform quick torque response in vector control of an induction motors. To solve the problem of control performance degradation due to parameter variation in an induction motor, a rotor resistance estimation is performed by the model reference adaptive control(MRAC). The algorithm of rotor resistance estimation is composed of the error relationship which is generated between a motor real instantaneous reactive power and an estimated instantaneous reactive power. The advantage of such a real reactive power reference model is independence of the motor parameter variation. The estimation rotor resistance values are applied to the direct vector control system with a flux observer. Finally, the simulations and experiment are presented to validate the rotor resistance estimation algorithm of induction motor.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.41
no.2
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pp.17-28
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2004
A deadzone compensator is designed for a XY positioning table using fuzzy logic. The classification property of fuzzy logic systems makes them a natural candidate for the rejection of errors induced by the deadzone, which has regions in which it behaves differently. A tuning algorithm is given for the fuzzy logic parameters, so that the deadzone compensation scheme becomes adaptive, guaranteeing small tracking errors and bounded parameter estimates. Formal nonlinear stability proofs are given to show that the tracking error is small. The fuzzy logic deadzone compensator is implemented on a XY positioning table to show its efficacy.
Time-delay estimation between two receivers is a technique that has been applied in a variety of fields, from underwater acoustics to room acoustics and robotics. There are two types of time delay estimation techniques: one that estimates the amount of time delay from the correlation between receivers, and the other that parametrically models the time delay between receivers and estimates the parameters by system recognition. The latter has the characteristic that only a small fraction of the system's parameters are directly related to the delay. This characteristic can be exploited to improve the accuracy of the estimation by methods such as Lasso regularization. However, in the case of Lasso regularization, the necessary information is lost. In this paper, we propose a method using Elastic Net that adds Ridge regularization to Lasso regularization to compensate for this. Comparing the proposed method with the conventional Generalized Cross Correlation (GCC) method and the method using Lasso regularization, we show that the estimation variance is very small even for white Gaussian signal sources and colored signal sources.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1995.04a
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pp.173-181
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1995
통계적 공정관리 분야가 점차 컴퓨터를 이용한 관리를 하게 되므로써 공정관리의 온라인화, 실시간화가 되고 있는 가운데, 기존의 관리도는 공정의 파라미터를 기지의 상수값으로 간주하므로 모형이 잘못 설정되었을 경우 상당히 많은 오보(false alarm)를 발생하게 된다. 이에 본 연구는 연속생산공정에서, 칼만필터를 적용하여 공정의 불확실한 파라미터와 모형의 오차에도 불구하고 공정의 변화를 보다 빠르고 정확하게 탐지할 수 있는 관리도를 설계하였다. 본 연구에서 설계한 관리도는 관축치들간에 시간적 종속성이 존재하는 경우에 있어서, 관측치들을 시계열모형으로 묘사를 하여, 파라미터(parameter)를 추정하고, 잔차를 얻어서 만든 잔차관리도로서, 실시간으로 생산공정을 관리하는 경우 효과적임을 보이기 위하여, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 ARL을 구하여 기존에 사용되고 있는 관리도와 수행도를 비교.평가하였다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.85-88
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2004
칼만/위너 필터 같은 기존의 음성향상 알고리즘은 잡음의 선험적 지식을 요구하고, 음성신호와 추정신호의 오차분산을 최소화하는데 중점을 두었다. 따라서, 잡음에 대한 통계적 추정에 오류가 있을 경우 결과에 악영향을 미칠 수 있다. 그러나 $H_\infty$ 필터는 잡음에 대한 어떠한 가정이나 선험적 지식을 요구하지 않는다. $H_\infty$ 필터는 최소상계(Upper Bound Least)를 적용하여 추정된 모든 신호들로부터 최소 에러 신호를 갖는 최상의 추정신호를 찾아내므로 칼만/위너 필터보다 잡음의 변화에 강인하다. 본 논문에서는 학습 신호로부터 은닉 마코프 모델의 파리미터를 추정한 후, 오염된 신호를 고정된 개수의 $H_\infty$ 필터를 통과시켜 각 출력에 가중된 합으로 향상된 음성 신호를 구한다. 음성의 통계적 특성을 이용하여 모델 파라미터를 추정하는 은닉 마코프 모델과 잡음의 변화에 강인한 $H_\infty$ 알고리즘을 사용해서, 다중 $H_\infty$필터에 의한 강인한 음성향상 방법을 제안하였다.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.5
no.1
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pp.88-94
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2000
In this paper, a parameter estimation method for a vector control of induction motors is presented. It can be easily implemented to the inverters in the industrial fields such as continuous process line, which requires the high performance of torque control, because of being estimated under the condition of the actual operating states. Also, this method nems no additional hardware such as voltage sensors and measuring equipments by the estimation of output voltage, and has good accuracy and repeatability by observing the variation of the stator voltage due to estimation errors. Experimental results verify the validity and usefulness of the proposed estimation method in the industrial fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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