• 한국군사과학기술학회지
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• 제1권1호
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• pp.201-210
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• 1998

Inertial Navigation System(INS) can provide the vehicle position and velocity information using inertial sensor outputs without the use of external aids. Unfortunately INS navigation error increases with time due to inertial sensor errors, and therefore it is desirable to combine INS with external aids such as GPS, TACAN, OMEGA, and etc.. In this paper we propose an integration algorithm of commercial GPS/GLONASS and INS where an adaptive filter for signal processing of GPS/GLONASS receiver and the 12th order Kalman filter for aided strapdown INS(SDINS) we employed. Simulation results show that the proposed adaptive filter can effectively remove a randomly occurring abrupt jump due to sudden corruption of the received satellite signal and that the Kalman filter performs satisfactorily.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권3호
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• pp.285-291
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• 2001

In this paper, we designed two preprocessing adaptive filter - high pass filter and notch filter - using FPGA. For minimizing the calculation load of multi-channel and high-resolution ECG system, we utilize FPGA rather than digital signal processing chip. To implement the designed filters in FPGA, we utilize FPGA design tool(Altera corporation, MAX-PLUS II) and CSE database as test data. In order to evaluate the performance in terms of processing time, we compared the designed filters with the digital filters implemented by ADSP21061(Analog Devices). As a result, the filters implemented by FPGA showed better performance than the filters based on ADSP21061. As a consequence of examination, we conclude that FPGA is a useful solution in multi-channel and high-resolution signal processing.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.848-852
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• 2001

생체신호인 심전도(ECG), 근전도(EMG), 뇌파(EEG)는 환자진단에 있어 매우 중요한 신호이다. 이 신호는 많은 잡음이 혼합되어 있고, 시변과 비선형적인 특정을 가지고 있어 잡음제거가 어렵다. 따라서 환자 또는 시스템의 환경에 따라 적응하여 필터링을 하여야 한다 그러나 현재 적응필터는 고정된 필터 차수를 설정하여 잡음을 제거하기 때문에 과도한 필터 차수는 시스템의 출력인 생체신호의 왜곡을 발생시킨다. 따라서 본 논문에서는 생체신호처리를 위한 적응필터의 구조와 성능을 개선시키기 위한 알고리즘을 제안하고 실험한 결과 최적의 필터 차수를 구하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.597-602
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• 1987

In this paper, an adaptive observe based upon the exponentially weighted least-squares method is implemented in the design of a model reference adaptive controller for an unknown time-invariant discrete single-input single-output linear plant. A method of selecting the state variable filter is proposed. In this scheme, all the past data are weithted exponentially with the weighting coefficient.

• 대한전자공학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.1-9
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• 1983

MRAS 초안주 출력 오차 모델(MRAS hyperstable output-error model)을 이용한 적응 순환 필터(adaptive recursive filter)의 설계상 가장 어려운 점은 오차 완화 필터 (error-smoothing filter)의 설계이다. 본 논문에서는 적응 순환 필터의 대표적 알고리즘인 HARF(hyperstable adaptive recursive filter) 알고리즘을 적절히 변형시킴으로써 오차 완화 필터를 제거시킬 수 있고, 동시에 수산 속도도 바른 알고리즘을 얻을 수 있음을 보였다.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제15권1호
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• pp.74-81
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• 2014

This article documents the design of a novel two-loop acceleration autopilot based on $\mathcal{L}_1$ adaptive output feedback control for tail-controlled missiles. The inner loop is an adaptive angle-of-attack tracking loop and the outer loop is the traditional PI controller for error compensation. A systematic low-pass filter design procedure is provided for minimum phase system and is applied to the inner loop design while the parameters of the outer loop are obtained from the multi-objective optimization problem. The effectiveness of the proposed autopilot is verified through numerical simulations under various conditions.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권7호
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• pp.81-89
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• 1999

통신에 의한 전송 영상은 잡음이나 번짐 또는 일그러짐 등을 항상 포함한다. 본 논문에서는 적응형 일반스텍 최적화 필터(OAGSF: optimal adaptive generalized stack filter)라는 영상복원 공간 필터를 제안하였는데, 이는 영상의 복원에서 잡음 제거율과 외곽선 정보의 보존률의 증가을 위해 신경회로맘의 역전파 학습 알고리즘의 가중치 학습 알고리즘을 기반으로 적응형 일반스택 필터(AGSF)를 최적화 시킨 것이다. 적응형 일반스택 필터는 일반스택 필터(GSF: generalized stack filter)와 적응형 다단계 메디안 필터(AMMF; adaptive multistage median filter)로 구분하고, 일반스텍 필터는 스택 필너치 기능을 보완한것이고, 적응형 다단계 메디안 필터는 메디안 필터의 외곽선 정보 보존률을 높인 것이다. 신경회로망의 역전파 학습 알고리즘에 대하여 두가지 가중치 학습 알고리즘인 최소평균절대 (LMA:Least Mean Absolute) 알고리즘과 최소평균자승(LMS: Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응형 일반스택 필터를 최적화하였다. 본 논문에서 제시한 신경회로망을 이용한 영상복원 공간필터에 대해 실험결과를 통해 제시하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.679-691
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• 2003

The band-width of disk drive servo system is rapidly increasing for the robustness to external disturbance as the track density is increasing. The increase of the band-width may cause mechanical resonance of an actuator. In disk drive servo system, a notch filter is usually used to suppress the mechanical resonance of the actuator. However, the resonance frequency differs from drive to drive because of manufacturing tolerance and varies with temperature even within a single drive. The variation of resonance frequency degrades the suppression performance of the notch filter. In this paper, we present an adaptive digital notch filter that identifies the resonance frequency of the disk drive servo actutaor precisely and adjusts automatically its center frequency. For this, we design an adaptive FIR digital filter for the estimation of the resonance frequency. The estimation filter identifies the resonance frequency adaptively using the output signal generated from the servo system, which is excited with an excitation signal including all the expected resonance frequency components. We prove mathematically the convergence of the resonance frequency estimation filter. Furthermore, in order to demonstrate the practical use of our work, we present some experimental results using a commercially available disk drive.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제3권1호
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• pp.86-94
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• 2002

The initial alignment of inertial platform for navigation system was considered. An adaptive filtering technique is developed for the system with unknown and varying sway disturbance. It is assumed that the random sway motion is the second order ARMA(Auto Regressive Moving Average) model and performed parameter identification for unknown parameters. Designed adaptive filter contain both a Kalman filter and a self-tuning filter. This filtering system can automatically adapt to varying environmental conditions. To verify the robustness of the filtering system, the computer simulation was performed with unknown and varying sway disturbance.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.30-36
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• 2002

본 논문에서는 선형적응필터를 사용하고 있는 기존의 적응잡음제거 기 의 단점을 보완하기 위해 신경망 적응필터를 이용한 비선형 적응잡음제거기를 다루고 있다. 제안된 적응잡음제거기는 광대역 시변 잡음신호를 사용하여 잡음제거 성능을 조사하였으며 상대평가를 위해 TDL (tapped-delay -line) 선형필터의 적응잡음제거기와 비교하였다. 실험결과에 의하면 적응잡음 제거기의 주입력에 포함된 잡음과 기준입력 사이에 비선형적인 상관관계가 존재하는 경우 신경망 적응잡음제거기는 평균자승오차값을 기준으로 선형잡음제거기보다 더 우수한 성능을 보여주었으며, 또한 리커런트 신경망 적응필터가 순방향 신경망 필터보다 성능이 우수하였다. 따라서 적응잡음제거기에서 광대역 시변잡음을 제거하는데 신경망 적응필터가 선형 적응필터보다 효과적임을 확인하였다.