Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권10호
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pp.935-941
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2016
Predicting and evaluating ship manoeuvring characteristics are very important not only for the design stage, but also for the existing vessels. There are several ways to predict ship's manoeuvrability and most of them are highly connected with the estimation of hydrodynamic coefficients. This paper presents a new estimation method using the system identification with mathematical algorithms for estimating hydrodynamic coefficient in the ship's mathematical model. Specifically a double ended ferry which equips four azimuth propulsion systems were chosen as benchmark ship and a set of benchmark data which is generated in the fast time simulation software was provided to conduct mathematical optimization process. Also the initial values for the optimization were borrowed from the empirical regression formulas of the simulation software of Rheinmetall Defence ship simulator. Therefore the newly suggested mathematical optimization algorithm gave a successful result for estimation hydrodynamic coefficients. Proper optimization conditions of the objective function and constraints were also verified during the study.
신호도착방향 추정에 관한 대부분의 연구는 신호원을 점신호원이라 두고 이루어져 왔으나, 실제 환경에서는 신호원을 퍼진 신호모형으로 두면 더 알맞게 추정할 수 있을 때가 많다. 신호원이 어떤 영역에 걸쳐 퍼져 있을 때 우리는 잘 알려진 신호도착방향 추정 방법들을 직접 사용할 수 없다. 이 논문에서는 2차원 퍼진 신호원을 중심각과 퍼짐의 정도로 나타내고, 3차원 공간에서 두단계 기법을 써서 모수형 퍼진 신호원의 수직, 수평각을 추정하였다.
고속 수중운동체 능동 탐지는 수중 무기 방어 시스템에 중요한 기술로, 정확한 표적 탐지와 거리 및 속도 추정이 필수적이다. 빔 형성 각도마다 신호를 순차적으로 송신해야 하지만 펄스 분할 송신 방법은 거리 추정의 모호성이 발생한다. 이를 보완하기 위해 다중 주파수 기반 방법이 제안되었지만 대역폭을 분할할 경우 시간-대역폭 곱에서 손실이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 대역폭을 분할하지 않아도 부펄스 간의 상관관계를 낮게 설계할 수 있는 일반화된 사인파 주파수 변조(Generalized Sinusoidal Frequency Modulation, GSFM)를 사용한 능동 고속 탐지 기법을 제안한다. 제안한 방법은 펄스 길이를 최소화시킨 GSFM을 사용함으로써 표적의 거리와 속도를 빠르게 갱신할 수 있다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 잔향이 존재하는 모의 환경을 구축하였다. 모의 실험 결과 0.05 s의 선형 주파수 변조 펄스는 한정적인 주파수 대역으로 인해 추정 거리 대비 평균적으로 50 %의 거리 추정 오차와 103 %의 속도 추정오차가 발생하였다. 이에 반해, GSFM은 같은 길이의 펄스를 사용하더라도 추정 거리 대비 거리 추정 오차와 속도 추정 오차가 각각 10 %와 14 %로 표적을 비교적 정확하고 빠르게 추적할 수 있었다. 게다가, GSFM은 방위별로 직교성이 높은 부펄스를 송신하여 표적의 대략적인 방위까지 알 수 있었다.
This paper deals with the transfer alignment problem of SDINS(StrapDown Inertial Navigation System) subjected to roll and pitch motions of the ship. In order to reduce alignment errors induced by ship body flexure, a linearized error model for the velocity and attitude matching transfer alignment system is first derived by linearizing the nonlinear measurement equation with respect to the dominant y axis component and defining the flexure state of random constant type. And then a robust state estimation scheme is introduced to account for modeling uncertainty of the flexure. By interpreting the simulation results and comparing with the velocity and DCM(Direction Cosine Matrix) partial matching method, it is shown that the proposed method is effective enough to improve the azimuth alignment performance.
이 논문에서는 장애물이 존재하는 환경에서 적외선 센서를 가진 다수의 감시 로봇이 획득한 정보를 융합하여 분산되어있는 표적의 위치 좌표를 추정하는 기법을 제안한다. 방위각(azimuth)과 표적을 대응시키는 방법으로는 장애물이 존재하지 않는 경우에서 제안되었던 깊이-우선(depth-first) 트리 탐색(tree search) 기법을 바탕으로, 우회경로 탐색, 중간 단계 탐색 종료, 하위 단계 부분 탐색, 결정기준 보완 등을 추가함으로써 트리 탐색을 확장한 새로운 기법을 제시하였다. 방위각과 표적이 대응된 후에는 하나의 표적을 가리키는 방위각들에 최소 제곱 오차(least square error) 알고리듬을 적용하여 최적 교점을 구함으로써 표적의 위치 좌표를 추정한다. 제안한 위치 추정 기법의 좌표 추정 성능과 복잡도를 모의실험으로 제시하고 분석한다.
An algorithm is presented for estimating the 3-D location (i.e., azimuth angle, elevation angle, and range) of multiple sources with a uniform circular array (UCA) consisting of an even number of sensors. Recently the rank reduction (RARE) algorithm for partly-calibrated sensor arrays was developed. This algorithm is applicable to sensor arrays consisting of several identically oriented and calibrated linear subarrays. Assuming that a UCA consists of M sensors, it can be divided into M/2 identical linear subarrays composed of two facing sensors. Based on the structure of the subarrays, the steering vectors are decomposed into two parts: range-independent 2-D direction-of-arrival (DOA) parameters, and range-relevant 3-D location parameters. Using this property we can estimate range-independent 2-D DOAs by using the RARE algorithm. Once the 2-D DOAs are available, range estimation can be obtained for each source by defining the 1-D MUSIC spectrum. Despite its low computational complexity, the proposed algorithm can provide an estimation performance almost comparable to that of the 3-D MUSIC benchmark estimator.
기존에 제안된 SPICE(Sparse Iterative Covariance-based Estimation) 알고리즘은 시간영역에서 구현되며 공분산 행렬에 sparse recovery 기법을 적용함으로써 표적 방위각을 추정한다. 본 논문은 기존의 시간영역에서 다루던 SPICE 알고리즘을 주파수 영역으로 확장함으로써 주파수 영역에서도 구현 가능함을 보여준다. 또한 기존의 주파수 영역 표적 방위각 추정 알고리즘의 성능에 비하여 제안된 알고리즘의 성능이 우수함을 보여준다.
Location Service는 주로 위성을 이용한 GPS 방법에 의해 이루어진다. 그러나 스마트안테나를 쓰는 차세대이동통신시스템에서는 신호도착방향(DOA: Direction Of Arrival) 추정기법을 써서 Location Service가 가능하다. 본 논문에서는 차세대이동통신시스템에서 Location Service를 위한 DOA 추정기법에 관해 연구하고 타당성을 컴퓨터 모의실험을 통해 알아본다. 먼저, 직교하는 수직$.$수평 배열처리기를 써서 퍼진신호원의 DOA 추정문제를 다룬다. 수직배열처리기에서 수직 방향의 DOA를 추정한 다음 수평배열처리기에서 순차적으로 수평방향의 DOA를 추정한다. 다음으로, 3개의 스마트안테나를 이용하여 특정 신호원의 Location Service를 수행하는 과정을 컴퓨터 모의실험으로 보임으로서 제안된 DOA 추정기법이 차세대 이동통신시스템에서 Location Service를 위해 쓰일 수 있다는 타당성을 고찰한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.3862-3879
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2019
More and more problems for public security have occurred due to the limited solutions for drone detection especially for micro-drone in long range conditions. This paper aims at dealing with drones detection using a radar system. The radio frequency (RF) signals emitted by a controller can be acquired using the radar, which are usually too weak to extract. To detect the drone successfully, the static clutters and linear trend terms are suppressed based on the background estimation algorithm and linear trend suppression. The principal component analysis technique is used to classify the noises and effective RF signals. The automatic gain control technique is used to enhance the signal to noise ratios (SNR) of RF signals. Meanwhile, the empirical mode decomposition (EMD) based wavelet transform (WT) is developed to decrease the influences of the Gaussian white noises. Then, both the azimuth information between the drone and radar and the bandwidth of the RF signals are acquired based on the statistical analysis algorithm developed in this paper. Meanwhile, the proposed accumulation algorithm can also provide the bandwidth estimation, which can be used to make a decision accurately whether there are drones or not in the detection environments based on the probability theory. The detection performance is validated with several experiments conducted outdoors with strong interferences.
본 논문에선 Interferometric Synthetic Aperture Radar(InSAR) 고도계의 측정값인 거리와 도래각(Angle of Arrival: AOA)을 실제 수치 표고 자료(Degital Elevation Model: DEM)상에서 모의실험하여 얻었다. 이 때 거리 측정값을 얻기 위해서 필요한 원시 데이터 및 압축 데이터의 결과도 나타냈다. 도래각은 안테나 간의 위상 차이로부터 Deterministic Maximum Likelihood Estimator(DMLE)를 사용하여 구했다. 거리 빈(range bin)의 크기와 펄스 반복 주기(PRI: Pulse Repetition Interval)가 실제 수치 표고 자료의 셀 크기에 비해 작기 때문에 모의실험에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 선형 보간법을 이용하여 해상도가 높은 수치 표고 자료를 생성하여 모의실험하였다. 서론 부분에서 InSAR 고도계를 소개하였고, 고도와 각도를 구하는 방법에 대해서 설명하였으며, 모의실험 부분에서 위에 소개된 방법의 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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