알고리즘의 유연성 및 효율성으로 인해 GPS 이동측위 시 칼만필터가 주로 사용되어 왔으며 동시에 다양한 계통오차의 제거가 가능한 상대측위 기법이 널리 사용되어 왔다. 하지만 기선의 길이가 길어지게 되면 상대측위 기법을 사용하더라도 대기효과를 충분히 제거하기 어렵기 때문에 이 경우 제거되지 않고 남아 있는 대기효과를 상태벡터에 추가하여 추정을 하기도 한다. 칼만필터를 이용하는 경우 일반적으로 대기효과는 랜덤워크 혹은 일차가우스-마르코프 프로세스로 모델링하게 되는데 이때 프로세스 잡음에 대한 정확한 모델링이 필수적이다. 본 연구에서는 대기효과에 해당되는 프로세스 잡음 모델링을 위해 필요한 매개변수를 결정하였다. 이를 위해 이중차분 전리층 지연값과 천정방향 습윤지연값을 이용하여 실험적 자기상관함수를 계산하였으며 이를 통해 프로세스 잡음 모델링에 필요한 매개변수를 계산하였다. 결정된 매개변수값들은 유사한 대기환경에서 취득된 데이터에 대한 프로세스 잡음 모델링 시 직접 사용될 수 있으며 유사한 대기환경이 아닌 경우일 지라도 초기 근사값으로 활용될 수 있을 것이다.
칼만 필터는 이동 목표물의 운동 상태 특성이 선형이라고 가정할 경우 비교적 정확하게 표적의 위치를 추정할 수 있는 알고리즘으로 목표물의 운동 상태 특성이 얼마나 정확하게 모형화 되었느냐에 따라 성능이 좌우된다. 표적의 다양성을 고려하지 않고 운동 특성을 일반적으로 모형화 하여 칼만필터(SKF : Simple Kalman filter) 알고리즘을 적용하는 경우 표적이 갑작스런 기동을 하게 되면 칼만필터의 고정된 프로세스 잡음 분산은 기동을 다를 수 없게 되므로 추적 성능은 현저히 저하된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 표적의 기동에 따른 프로세스 잡음 분산을 능동적으로 변화시켜 적용할 수 있는 능동형 칼만필터(ABC Active Kalman filter)를 구현하였다. 즉 표적이 가질 수 있는 기동의 범위를 구분하여 설정하고 기동의 정도에 따라 표적을 추적할 수 있는 칼만필터 프로세스 잡음 분산을 구하여 기동 정도에 따른 칼만필터 프로세스 잡음 분산을 오프 라인(off-line)에서 선행 학습시켰다. 선행 학습은 뉴럴네트워크를 이용하여 표적의 기동 상태에 따른 시스템 프로세스 잡음 분산을 인식하도록 하였으며, 그 결과에 따라 레이더가 실제 표적 탐지 및 추적 처리시 칼만필터의 프로세스 잡음 분산을 선택하여 실시간으로 반영할 수 있도록 능동형 칼만필터(AKF : Active Kalman filter)를 구현하고 시뮬레이션을 통해 성능 개선을 입증하였다.
많은 사물들이 네트워크를 통해서 연결되고 제어되면서 제어 시스템에서 양자화 오류를 다루는 문제의 중요성이 증가하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 제어시스템의 실용적 안정성을 달성하기 위해서 양자화기에서 필요로 하는 데이터 율에 대한 조건을 제시한다. 먼저, 프로세스 잡음이 없는 조건에서 데이터율이 궤환 시스템 행렬의 고유값, 초기 상태의 크기, 초기 양자화 오류의 크기 및 제어 이득 등에 의해서 결정됨을 보이고, 프로세스 잡음이 있는 경우 프로세스 잡음의 최대 크기에 의한 추가적인 데이터율이 발생함을 보인다. 또한, 점근적 분석을 통해서 네트워크 제어를 위한 데이터율을 감소시키기 위해서는 이를 고려한 제어기의 설계가 필요함을 보인다. 간단한 예제를 통해서 균일 양자화기 및 로그형 양자화기가 데이터 율에 따라서 어떤 실용적 안정성을 보이는지를 확인한다.
측정잡음이 시간에 순차적으로 상관된 경우의 동적 시스템에서의 다중 고장들을 검출하고 진단하는 효과적인 방법을 제시하였다. 제안된 고장검출 및 진단기법은 수정된 상호간섭다중모델 추정 알고리즘을 기반으로 하며 이것은 유색잡음에 대해 자기회귀 모델을 사용하고 측정 차분법을 적용함으로써 일반 비상관 프로세스를 설계하여 상호간섭다중모델 추정 알고리즘에 적용한 것이다.
본 논문에서는 포맷 변환기를 사용하여 여러 가지 영상처리 필터링을 구현하였다. 이러한 설계기법은 집적회로를 이용한 대규모 화소처리배열을 근거로 하여 실현하였다. 집적구조의 두가지 형태는 연산병렬프로세서와 병렬 프로세스 DRAM(또는 SRAM) 셀로 분류할 수 있다. 이러한 포맷 변환기 설계는 효율적인 제어 경로 수행을 능력을 가지고 있으며 하드웨어를 복잡하게 한 필요 없이 고급 기술로 사용 될 수 있다. 실험 결과 1)단순한 평활화는 더 높은 공간의 주파수를 억제하면서 잡음을 감소시킬 뿐 아니라 에지를 흐리게 할 수 있으며, 2) 평활화와 분할 과정은 날카로운 에지를 보존하면서 잡음을 감소시키고, 3) 평활화와 분할과 같은 메디안 필터링기법은 영상 잡음을 줄이기 위해 적용될 수 있고 날카로운 에지는 유지하면서 스파이크 성분을 제거하고 화소 값에서 단조로운 변화를 유지 할 수 있었다.
본 논문에서는 클래스내부와 클래스간의를 확정하게 제어할 수 있는 랜덤 프로세스 모델을 제어하는 프리세스 내부의 파라메다들을 변화시키며, 프로세스간의 통계적인 차이와 랜덤 잡음을 변화시켜 학습을 위한 패턴들을 생성한다. 이 랜덤 프로세스 모델에서 생성된 패턴들을 이용하여 역전파알고리즘으로 학습된 다단 신경망의 성능 성능을 평가한다. 평가 실험결과는 패턴 분류문제에서 일반화된 통계적인 거리가 분류문제의 난이도에 대한 좋은 예측기가 되는 것을 보여 준다. 또한 본 논문에서는 다단신경망의 성능과 베이스패턴분류기의 성능을 비교하기 위하여 베이스분류기의 이론적인 성능분석과 모의실험을 통한 평가를 하였다. 다단신경망의 분류성능이 이론적인 성능과 실헝치와 매우 근사하며 그 두 성능 중간에 위치함을 발견하였다.
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.
본 논문에서는 포맷 변환기를 사용하여 여러 가지 화상처리 필터링을 구현하였다. 이러한 설계 기법은 집적회로를 이용한 대규모 화소처리 배열을 근거로 하여 실현하였다. 집적구조의 두가지 형태는 연산병렬프로세서와 병렬 프로세스 DRAM(또는 SRAM) 셀로 분류할 수 시다. 1비트 논리의 설계 피치는 집적 구조에서의 고밀도 PE를 배열하기 위한 메모리 셀 피치와 동일하다. 이러한 포맷 변환기 설계는 효율적인 제어 경로 수행 능력을 가지고 있으며 하드웨어를 복잡하게 할 필요 없이 고급 기술로 사용 될 수 있다. 배열 명령어의 순차는 프로세스가 시작되기 전에 주 컴퓨터에 의해 생성이 되며 명령은 유니트 제어기에 저장이 된다. 주 컴퓨터는 프로세싱이 시작된 후에 저장된 명령어위치에서 시작하여 화소-병렬 동작을 처리하게 된다. 실험 결과 1) 단순한 평활화는 더 높은 공간의 주파수를 억제하면서 잡음을 감소시킬 뿐 아니라 에지를 흐리게 할 수 있으며, 2) 평활화와 분할 과정은 날카로운 에지를 보존하면서 잡음을 감소시키고, 3) 메디안 필터링기법은 화상 잡음을 줄이기 위해 적용될 수 있고 날카로운 에지는 유지하면서 스파이크 성분을 제거하고 화소 값에서 단조로운 변화를 유지 할 수 있었다.
This Paper presents a general algorithm for the parameter estimation of an antoregressive moving average process observed in additive white noise. The algorithm is based on the Gauss-Newton recursive prediction error method. For the parameter estimation, the output measurement is modelled as an innovation process using the spectral factorization, so that noise free RPE ARMA estimation can be used. Using apriori known properties leads to algorithm with smaller computation and better accuracy be the parsimony principle. Computer simulation examples show the effectiveness of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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