• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권1호
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• pp.45-54
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• 2019

본 논문에서는 EKF기법의 초기 파라미터 설정에 따른 상태벡터의 발산 문제를 해결하고자 AEKF기법을 제시한다. EKF기법의 초기 파라미터는 상태벡터 수렴 및 안정성에 중요한 역할을 함으로 초기 파라미터의 적절한 설정은 EKF를 사용함에 있어 매우 중요하다. AEKF방법은 초기 파라미터인 P행렬을 k스텝마다 업데이트하여 초기 상태벡터의 변화에 민감하게 반응할 수 있으며, 또한 초기 상태벡터와 실제 시스템 모델과의 차이가 크게 발생하여도 적응적으로 P행렬의 값을 조절하여 상태벡터의 수렴을 가능하게 한다. 또한 Q행렬 및 R행렬을 k스텝 업데이트하여 상태벡터의 수렴 안정성을 더욱 확보하였다. 3DOF시스템을 통해서 AEKF기법의 결과와 EKF, UKF기법을 비교 검증하였다.

• Journal of Power Electronics
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• 제12권1호
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• pp.40-48
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• 2012

This paper proposes the State-of-charge (SOC) estimator of a LiPB Battery using the Extended Kalman Filter (EKF). EKF can work properly only with an accurate model. Therefore, the high accuracy electrical battery model for EKF state is discussed in this paper, which is focused on high-capacity LiPB batteries. The battery model is extracted from a single cell of LiPB 40Ah, 3.7V. The dynamic behavior of single cell battery is modeled using a bulk capacitance, two series RC networks, and a series resistance. The bulk capacitance voltage represents the Open Circuit Voltage (OCV) of battery and other components represent the transient response of battery voltage. The experimental results show the strong relationship between OCV and SOC without any dependency on the current rates. Therefore, EKF is proposed to work by estimating OCV, and then is converted it to SOC. EKF is tested with the experimental data. To increase the estimation accuracy, EKF is improved with a single dominant varying parameter of bulk capacitance which follows the SOC value. Full region of SOC test is done to verify the effectiveness of EKF algorithm. The test results show the error of estimation can be reduced up to max 5%SOC.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권3호
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• pp.1016-1026
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• 2017

An adaptive extended Kalman filter based on the maximum likelihood (EKF-ML) is proposed for detecting voltage sag in this paper. Considering that the choice of the process and measurement error covariance matrices affects seriously the performance of the extended Kalman filter (EKF), the EKF-ML method uses the maximum likelihood method to adaptively optimize the error covariance matrices and the initial conditions. This can ensure that the EKF has better accuracy and faster convergence for estimating the voltage amplitude (states). Moreover, without more complexity, the EKF-ML algorithm is almost as simple as the conventional EKF, but it has better anti-disturbance performance and more accuracy in detection of the voltage sag. More importantly, the EKF-ML algorithm is capable of accurately estimating the noise parameters and is robust against various noise levels. Simulation results show that the proposed method performs with a fast dynamic and tracking response, when voltage signals contain harmonics or a pulse and are jointly embedded in an unknown measurement noise.

• 정보통신설비학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.107-110
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• 2009

In this paper, a PN code tracking loop with extended Kalman filter (EKF) is proposed for a direct-sequence spread-spectrum. EKF is used to estimate amplitude and delay in a multipath. fading channel. It is shown that tracking error performance is significantly improved by EKF compared with a conventional tracking loop.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2009년도 정보통신설비 학술대회
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• pp.112-114
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• 2009

In this paper, a PN code tracking loop with extended Kalman filter (EKF) is proposed for a direct-sequence spread-spectrum. EKF is used to estimate amplitude and delay in a multipath fading channel. It is shown that tracking error performance is significantly improved by EKF compared with a conventional tracking loop.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.310-312
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• 2009

The heterodyne laser interferometer has been widely used in precise measurement field. However, the accuracy is limited by the nonlinearity error caused from incomplete laser sources and nonideal optical components. In this paper, we propose the Dual-EKF which estimates states and weights simultaneously to improve the resolution of heterodyne laser interferometer. As a proof, we demonstrate the effectiveness of our proposed method through experimental results.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권4B호
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• pp.331-337
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• 2002

본 논문은 정지궤도위성을 이용한 고정밀 표준 시각/주파수 방송 서비스를 위해 요구되는 정지궤도위성 궤도추적 정확도를 개선할 수 있도록 기존의 무선 지점결정 기술인 trilateration에 확장칼만필터(EKF extended Kalman filter)를 결합한 EKF-trilateration 방식을 제안하고 차동보정 방식, 국내 및 국외 보정국을 이용한 trilateration 방식과 시각 정확도를 비교 분석하였다. EKF-trilateration 방식은 ECF-좌표계상의 각 축별 오타를 수백 m이내로 줄임으로써 위성궤도 추적 정확도를 10배 개선할 수 있었다. 한국과 같이 영토가 작은 국가의 경우 위성궤도 결정에 참여하는 국내 보정 국들이 형성하는 기하학적 조건 (GDOP)이 매우 열악함에도 불구하고 국내 보정 국만을 이용한 EKF-trilateration 방식을 사용하여 수 ns 이내(주파수 안정도 : $10^{-14}$[7일이상]의 시각 정확도로 표준 시각 방송 서비스를 한반도 전역에 제공할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.418-422
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• 2013

본 논문은 비가우시안 노이즈가 존재하는 수중환경에서 비선형 필터 기법에 따른 2차원 위치 추정에 관한 연구 내용이다. 최근 위치 추정을 위한 필터로 확장형 칼만필터(EKF: Extended Kalman filter)가 많이 사용되고 있다. 하지만, 수중과 같은 비가우시안 노이즈가 존재하는 비선형 시스템에서는 많은 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 상태변이의 예측을 기반으로한 EKF를 대신하여 통계적 발생인자 에 기반을 둔 분포 재해석 기법을 이용한 2차원 파티클필터 (TDPF: Two-Dimension Particle Filter)를 제안한다. 모의 실험을 통하여 Non-Gaussian Noise 가 존재하는 수중환경에서 제안하는 TDPF의 성능을 EKF와 비교분석하였으며 TDPF가 EKF보다 정확한 위치 추정결과를 제공하는 것을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.81-89
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• 2008

네트워크 가상 환경에서 다중 사용자들이 정보를 공유하는 경우 교환되는 이벤트 트래픽을 줄이기 위하여 개선된 EKF를 이용한 가변적 경로예측을 제안한다. 다중 사용자를 지원하는 3차원 가상공간의 일관성은 분산된 참여자간의 상태정보를 끊임없이 교환함으로써 유지되며, 주기적인 상태정보 전송은 네트워크의 트래픽 오버헤드를 가져온다. 실시간 계속 변화하는 동적 데이터의 이동 패킷 예측을 위하여 움직임 정보인 이동 궤적의 실측치와 EKF 예측 치와의 오차 정보를 이용하여 이동경로를 예측하는 방법을 제안하고, DIS의 데드레커닝 알고리즘과 EKF를 이용한 경로예측을 시뮬레이션 하여 결과를 비교한다. 특정 경로를 따라 움직이는 동안 제안 방법은 DIS 데드레커닝 알고리즘으로 예측하는 것과 비교해 실제 물체의 이동경로에 근접하여 예측한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2010년도 추계학술대회 논문집
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• pp.185-186
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• 2010