This paper proposes a sliding mode controller with fuzzy adaptive perturbation compensator(FAPC) to get a good control performance and reduce the chatter, The proposed algorithm can reduce the chattering because the proposed fuzzy adaptive perturbation compensator compensates the perturbation terms. The compensator computes the control input for compensating unmodeled dynamic terms and disturbance by using the observer-based fuzzy adaptive network(FAN) The weighting parameters of the compensate. are updated by on-line adaptive scheme in order to minimize the estimation error and the estimation velocity error of each actuator. Therefore, the combination of sliding mode control and fuzzy adaptive network gives the robust and intelligent routine to get a good control performance. To evaluate the control performance of the proposed approach, tracking control is experimentally carried out for the hydraulic motion platform which consists of a 6-DOF parallel manipulator.
적응 변조(Adaptive Modulation: AM) 방식은 시간적으로 공간적으로 바뀌는 채널의 상태에 적합한 변조 방식을 적응적으로 할당함으로써, 시스템의 효율을 높이는 중요한 통신 방식이다. 고정 변조 방식은 시간에 따라 신호 대 잡음비(SNR: Signal-to-Noise Ratio)가 변하는 채널에서 BER(Bit Error Rate) 성능이 변한다. 하지만 적응변조 방식은 모든 채널 상태의 SNR에 대하여 일정한 평균 BER 성능을 유지하므로 채널의 상태가 수시로 변하는 통신 환경에서 시스템의 성능을 확보한다. 이를 위해서 무엇보다도 정확하고, 빠르게 신호 대 잡음비를 추정할 수 있는 간단한 SNR 추정 방법이 요구된다. 본 논문에서는 효과적인 적응 변조를 위하여 SNR 추정 성능이 적응 변조 시스템에 미치는 영향을 평균 BER과 평균 데이터 처리율(throughput)을 통하여 분석한다. 또한, 본 논문에서는 decision feedback 신호의 자기 상관 기반의 SNR 추정 방법 및 기존의 SNR 추정 방법들을 적응 변조시스템에 적용하여 각 변조 레벨 변환 점에서 SNR 추정 성능에 따라 결정되는 적응 변조 시스템의 성능 변화를 확인한다. Decision feedback 신호의 자기 상관 기반 SNR 추정 방법은 M-QAM(Quadrature Amplitude Modulation) 신호에서도 비교적 안정적인 추정 성능을 보이기 때문에 적응 변조 시스템에서 다른 SNR 추정 방법들에 비해 변조 레벨 변환 점에서 성능 열화를 줄인다.
비최소 위상 시스템에 대한 적응 제어 알고리즘의 발전은 제어 법칙에 있어서 발생되는 비정칙성(singularity)에 의하여 제한되어 왔다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 직접 적응 제어방식과 간접 적응 제어방식을 사용하여 플랜트 신호에서의 영구 여기(persistency of excitation)를 유발시켜 플랜트의 실제값을 추정하기 위한 추정의 수렴성을 보장하는 방법과 간접 적응 제어방식을 사용하여 영구 여기 조건 없이 가제어성 필요 조건을 만족하도록 추정을 적절히 변형 시키는 방법이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 직접 적응 제어방식을 사용하여 영구 여기 조건이 없어도 제어기의 파라메타 추정이 가능하도록 하였으며, 플랜트 파라메타의 추정없이 제어기의 파라메타를 직접 추정하도록하여 추정 알고리즘을 간소화하였다.
비디오 프레임 율 증가 변환은 가전 분야에서 매우 다양한 응용으로 인해 매우 많은 관심을 받아 오고 있다. 대 부분의 진보된 FRUC 알고리즘은 보간된 프레임들의 움직임 벡터장을 결정하는 움직임 보간 기술을 사용하고 있다. 그러나 몇 개의 응용 분야에서는 움직임 보상 보간 프레임이 얼마나 잘 복원되었는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이와 같은 목적을 위해 본 논문에서는 프레임 기반의 적응적 예측에 기초한 움직임 보상 보간 프레임의 왜곡 예측 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대칭형 움직임 탐색 및 보상 보간 기법에 적용되며, 세 가지 다른 예측 기법 즉, 순방향, 역방향 그리고 적응적 양방향 예측 기법으로 분석된다. 모의 실험을 통하여 제안된 적응적 양방향 왜곡 예측 방식이 다른 두 방식에 비해 성능이 우수함을 보인다.
This paper presents driving path estimation algorithm for adaptive cruise control system and advanced emergency braking system using multi-sensor fusion. Through data collection, yaw rate filtering based road curvature and vision sensor road curvature characteristics are analyzed. Yaw rate filtering based road curvature and vision sensor road curvature are fused into the one curvature by weighting factor which are considering characteristics of each curvature data. The proposed driving path estimation algorithm has been investigated via simulation performed on a vehicle package Carsim and Matlab/Simulink. It has been shown via simulation that the proposed driving path estimation algorithm improves primary target detection rate.
An adaptive channel estimation technique for OFDM-based DTV receivers is proposed using a new mobility estimator. Sample mean techniques for channel estimation have displayed good performance in slow fading channels, because averaging reduces noise In channel estimation operation. This paper suggests an algorithm which selects the optimal number of symbols within which the sample mean of consecutive pilot data can be obtained. The designed mobility estimator determines the optimal number by comparing mobility variance and estimated noise valiance. The algorithm using the mobility estimator obtains an optimal channel function under time-invariant or time-variant multipath fading channels, thereby making the best BER performance.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권2호
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pp.21-29
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2020
This paper presents an effective single image haze removal using edge-preserving and adaptive transmission estimation to enhance the visibility of outdoor images vulnerable to weather and environmental conditions with computational complexity reduction. The conventional methods involve the time-consuming refinement process. The proposed transmission estimation however does not require the refinement, since it preserves the edges effectively, which selects one between the pixel-based dark channel and the patch-based dark channel in the vicinity of edges. Moreover, we propose an adaptive transmission estimation to improve the visual quality particularly in bright areas like sky. Experimental results with various hazy images represent that the proposed method is superior to the conventional methods in both subjective visual quality and computational complexity. The proposed method can be adopted to compose a haze removal module for realtime devices such as mobile devices, digital cameras, autonomous vehicles, and so on as well as PCs that have enough processing resources.
In this paper, we propose new adaptive search range motion estimation methods where the search ranges are constrained by the probabilities of motion vector differences and a search point sampling technique is applied to the constrained search ranges. Our new methods are based on our previous work, in which the search ranges were analytically determined by the probabilities. Since the proposed adaptive search range motion estimation methods effectively restrict the search ranges instead of search point sampling patterns, they provide a very flexible and hardware-friendly approach in motion estimation. The proposed methods were evaluated and tested with JM16.2 of the H.264/AVC video coding standard. Experiment results exhibit that with negligible degradation in PSNR, the proposed methods considerably reduce the computational complexity in comparison with the conventional methods. In particular, the combined method provides performance similar to that of the hybrid unsymmetrical-cross multi-hexagon-grid search method and outstanding merits in hardware implementation.
본 논문은 고차원 시계열 자료에 이상점이 존재하는 경우 희박벡터자기회귀모형(sparse VAR; sVAR)의 모수를 강건하게 추정하는 방법에 대해서 연구하였다. 먼저 Xu 등 (2008)이 독립인 자료에서 밝혔듯이 adaptive lasso 방법이 sVAR 모형에서도 어느 정도의 강건함을 가짐을 모의 실험을 통해 알 수 있었다. 하지만, 이상점의 개수가 증가하거나 이상점의 영향력이 커지는 경우 효율성이 현저히 저하되는 현상도 관찰할 수 있었다. 따라서 이를 개선하기 위해서 최소절대편차(least absolute deviation; LAD)와 Huber 함수를 기반으로 벌점화 시키는 adaptive lasso를 이용하여 sVAR 모형을 추정하는 방법을 본 논문에서는 제안하고 그 성능을 검토하였다. 모의 실험을 통해 제안한 로버스트 추정 방법이 이상점이 존재하는 경우에 모수 추정을 더 정확하게 하고 예측 성능도 뛰어남을 확인했다. 또한 해당 방법론들을 전력사용량 데이터에 적용한 결과 이상점으로 의심되는 시점들이 존재하였고, 이를 고려하여 강건하게 추정하는 제안한 방법론이 더 좋은 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
레이더에서 목표물을 예측하기위해서 입사 방향 추정 방법을 사용한다. 본 논문에서는 적응 배열 입사 방향 방법과 단일 지향 오차 입사 방향 추정방법을 사용하여 목표물에 대한 입사방향을 추정하였다. 적응 배열 입사 방향 방법으로 주엽 재밍과 부엽 재밍을 제거하여 목표물에 대한 신호 입사 방향을 추정하였다. 단일 지향 방법은 신호 입사 방향의 지향오차가 크기 때문에 목표물의 정확한 추정은 어렵다. 원하는 목표 신호를 수신하기 위해서는신호의 입사 방향과 지향방향사이에 지향오차가 거의 없어야 한다. 입사 방향 추정시 공분산을 구하기 위해서 생기는 지연 시간문제와 단일 지향조건을 이용하여 발생하는 지향오차 문제를 감소시켰다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안된 입사 방향 추정방법이 기존의 방법에 비해 목표물 추정면에서 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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