본 논문에서는, NACK 메시지가 스펙트럼 공유와 협력을 위한 명령으로 사용되어지는 방법을 제안하였다. 1차 사용자의 직접 연결이 중단될 때, 협력과 공유의 자동 반복을 허가하고, 패러다임 기반의 협력 스펙트럼 공유의 조정 메시지의 수를 절약하기 위해 허가한다. 공유 시, ${\alpha}$의 남은 전력 부분이 1차 재전송 신호인 동안, 2차 전송된 신호를 위한 $1-{\alpha}$ 전력 부분은 중계기 공유로 선택된다. 중계기를 사용하지 않는 경우, 1차 송신단은 전체 전력($1-{\alpha}$)를 사용하여 신호를 재전송 하기 위해 NACK를 사용한다. 두 시스템은 BPSK 신호를 적용한 것으로 가정한다. 이 기법에서, 2차 사용자는 공동 최적화 복호를 하는 것으로 제안한다. 프레임 오류율(FER) 성능은 양 시스템에서 분석된다. 이론과 시뮬레이션 결과는 본 프로토콜의 유효성을 분석하고 효율적임을 확인하였다.
최근 다양한 컴퓨터기반 장치들의 사용 확대에 따라 장애인에게도 정보접근의 용이성 확보가 요구되고 있다. 특히 사지를 움직일 수 없는 중증 장애인들을 위한 새로운 입력 인터페이스 기술의 개발이 절실히 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 중증 장애인이 활용 가능한 눈동자 움직임 및 깨물기를 통한 안전도(EOG)와 근전도(EMG)신호를 이용하여 아홉 가지의 명령이 가능한 인터페이스 시스템을 개발하였다. 구현된 시스템은 하드웨어로 구성된 센서모듈과 특징추출 및 패턴분류를 포함하는 소프트웨어부로 구성된다. 개발된 기술은 사용자의 편의성을 극대화하기 위해 두 개의 전극만을 이마부위에 부착하여 안전도와 근전도를 동시에 측정하고, 이를 통해 아홉 가지의 명령전달이 가능하도록 하였다. 성능평가를 위한 java 기반 실시간 모니터링 프로그램의 실험결과 92.52%의 인식률을 보였다. 또한, 구현된 시스템의 실용성을 입증하기 위해 다섯 종류의 명령을 이용하여 ER1 로봇의 조종에 성공적으로 적용 가능함을 보임으로써 장애인을 위한 새로운 인터페이스로서의 가능성을 보였다.
This paper presents a wide-range speed control scheme of brushless DC (BLDC) motors based on a hall sensor with separated low- and normal-speed controllers. However, the use of the hall sensor signal is insufficient to detect motor speed in the low-speed region because of low sensor resolution and time delay. In the proposed method, a micro-stepping current control method according to the torque angle variation is presented. In this mode, the motor current frequency and rotating angle are determined by the reference speed without the actual speed fed by the hall sensor. The detected torque angle is used to adjust the current value in a limited band to control the current value in accordance with the load. The torque angle is detected exactly at the changing point of the hall sensor signal. The rotor can follow the rotating flux with the variable torque angle. In a normal speed range, the conventional vector control scheme is used to control the motor current with a PI speed controller using the hall sensor. The torque characteristics are analyzed on the basis of the back EMF and current shape. To adopt the vector control scheme, the continuous rotor position is estimated by the measured speed and hall sensor position. At the mode changing point between low and normal speed range, the proper initial current command and reference rotor position are calculated. The calculated current command can reduce the torque ripple during transient mode. The proposed method is simple but effective in extending the speed control range of a conventional BLDC motor with hall sensor without the need for a high-resolution encoder. The effectiveness of the proposed method is verified by various experiments on a practical BLDC motor.
High Speed Rail Train Control System consists of CTC, IXL and ATC. IXL and ATC perform train control and command via interchanging relevant information between a signal room and CTC. However, it is proved that IXL and ATC are attributed to train delay error since those systems are highly sensitive to trackside conditions. Especially, network error on IXL blocks transmitting signal information to adjacent signal room so that its effects give rise to system overall problems. In order to figure out the measures for which minimizing the occurrence rate of train delay error due to HSR TCS, This paper is performed analysis on communication network structure, the length of SSI network roof and SSI-TFM distance by examining and analyzing the error cases related to IXL in a network aspect.
Since the behavior of an autonomous underwater vehicle (AUV) is influenced by disturbances and moments that are not accurately known, the depth control law of AUVs must have the ability to track the input signal and to reject disturbances simultaneously. Here, we proposed robust tracking control for controlling the depth of an AUV. An augmented closed-loop system is represented by an error dynamic equation, and we can easily show the asymptotic stability of the overall system by using a Lyapunov function. The robust tracking controller is consisted of the internal model of the command signal and a state feedback controller, and it has the ability to track the input signal and reject disturbances. The closed-loop control system is robust to parameter uncertainties. Simulation results showed the control performance of the robust tracking controller to be better than that of a P + PD controller.
EEG 신호는 신체적으로 불편함을 가지고 있는 사용자에게서도 동일하게 발생되는 신호로써 차세대 인터페이스로 각광받고 있다. 본 논문에서는 사용자의 EEG 신호를 이용하여 감성적인 정보처리와 논리적인 정보처리를 보조하는 실내 환경을 제어하는 사물인터넷 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 EEG 측정 장치, EEG 시뮬레이션 소프트웨어, 실내 환경 제어 장치로 구성된다. 실험 데이터로는 편안한 상태에서 발생되는 감성적인 정보처리에 대한 EEG 신호 데이터와 집중 시에 발생되는 논리적인 정보처리에 대한 EEG 신호 데이터를 사용한다. 측정된 신호에서는 ICA 알고리즘이 적용하여 잡음이 제거되고 베타파만을 추출한다. 이후 SVM을 통한 학습 및 테스트 과정을 거치게 된다. 피험자는 EEG 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 EEG 신호 정확도 향상 훈련을 거친 결과 평균 82.69%의 정확도를 보였다. EEG 측정 장치로부터 입력되는 EEG 신호는 Serial 통신을 통해 EEG 시뮬레이션 소프트웨어로 전송되며 감성적인 정보처리와 논리적인 정보처리를 분류하여 제어 명령이 생성된다. 이후 생성된 제어 명령은 Zigbee 통신을 통해 실내 환경 제어 장치로 전달되어 감성적인 정보처리일 경우 은은한 조명과 클래식 음악이 출력되고 논리적인 정보처리일 경우 밝은 조명과 함께 학습용 백색소음이 출력된다. 제안한 시스템은 BCI 기반 소프트웨어 및 디바이스 제어에 응용될 수 있어 몸이 불편한 사용자가 자신의 신체적인 한계를 극복하는 것을 가능하게 한다.
This paper proposes a performance improvement to a control system with state feedback control loops and feedforward control loops proposed in a previous paper. The technique allows to solve the regulator problem and at the same time to make the system follow command signal. The scheme is implemented in a 16 bit microcomputer using a floating coprocessor. Tests on a DC machine have been conducted, comparisons with the previous results are made.
This paper deals with the state observer-controller which observes unmeasurable state variables of the system and then uses the estimated values as feedback signals. The linearized model is deduced from the nonlinear electrohydraulic servo system. The 4th order analog linear observer-controller and the 2nd order digital one are modelled and implemented using OP amplifiers and IBM PC/XT, respectively. The two observer are experimentally used in the control of an electrohydraulic system. The results are satisfactory in estimation performance and in tracking performance to command signal.
In this paper, we has been studied self controlled mobile robot system with CCD camera. This system consists of TMS320F240 digital signal processor, step motor, RF module and CCD camera. we used wireless RF module for movable command transmitging between robot and host PC. This robot go straight until 95 percent filled screen from input image. And the robot recognizes obstacle about 95 percent filled something, so it could avoid the obstacle and conclude new path plan.
This study is to estimate the joint torques without torque sensor using the EMG (Electromyogram) signal of agonist/antagonist muscle with Neural Network Back Propagation Algorithm during the elbow motion. Command Signal can be guessed by EMG signal. But it cannot calculate the joint torque. There are many kinds of field utilizing Back Propagation Learning Method. It is generally used as a virtual sensor estimated physical information in the system functioning through the sensor. In this study applied the algorithm to obtain the virtual senor values estimated joint torque. During various elbow movement (Biceps isometric contraction, Biceps/Triceps Concentric Contraction (isotonic), Biceps/Triceps Concentric Contraction/Eccentric Contraction (isokinetic)), exact joint torque was measured by KINCOM equipment. It is input to the (BP)algorithm with EMG signal simultaneously and have trained in a variety of situations. As a result, Only using the EMG sensor, this study distinguished a variety of elbow motion and verified a virtual torque value which is approximately(about 90%) the same as joint torque measured by KINCOM equipment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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