Lee, Jeom Hun;Kim, Young Wan;Kim, Nae Soo;Lee, Ho Jin
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제2권1호
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pp.44-54
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2001
This paper describes the antenna alignment method of the tracking antenna system for LEO satellite. The purpose of the antenna alignment is to reduce the angular error due to the structural alignment and the monopulse null point alignment error. The angular error of 3 axis tracking system is the key performance parameter that should be minimized to accurately track satellite movement. The angular error is analyzed via a simulation and boresight measurement. The simulation is done with formulas to be derived from vector concept for 3-axis movement. The formulas of the structural alignment are verified by comparing the formula result with the field measurement. Also, the angular error due to monopulse null shift is obtained via boresight measurement. Based on the analyzed and measured results, the antenna alignment was performed and was verified via tracking test of operating LEO satellite.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제23권1호
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pp.71-83
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2016
In this paper we discuss a deconvolution density estimator obtained using the support vector machines (SVM) and Tikhonov's regularization method solving ill-posed problems in reproducing kernel Hilbert space (RKHS). A remarkable property of SVM is that the SVM leads to sparse solutions, but the support vector deconvolution density estimator does not preserve sparsity as well as we expected. Thus, in section 3, we propose another support vector deconvolution estimator (method II) which leads to a very sparse solution. The performance of the deconvolution density estimators based on the support vector method is compared with the classical kernel deconvolution density estimator for important cases of Gaussian and Laplacian measurement error by means of a simulation study. In the case of Gaussian error, the proposed support vector deconvolution estimator shows the same performance as the classical kernel deconvolution density estimator.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제2권2호
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pp.94-100
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1995
Vector autoregressive process disturbed by measurement error is a vector autoregressive process with nonlineat parametric restrictions on the parameter. A Newton-Raphson procedure for estimating the parameter which take advantage of the information contained in the restrictions is proposed.
In this paper, the Iterated Consider Extended Kalman Filter (ICEKF) is proposed for bearing-only localization of GNSS interference to improve the estimation performance and filter consistency. The ICEKF is an extended version of Consider KF (CKF) for Iterated EKF (IEKF) to consider an effect of bearing measurement bias error to filter covariance. The ICEKF can mitigate the EKF divergence problem which can occur when linearizing the nonlinear bearing measurement by a large initial state error. Also, it can mitigate filter inconsistency problem of EKF and IEKF which can occur when a weakly observable bearing measurement bias error state is not included in filter state vector. The simulation result shows that the localization error of the ICEKF is smaller than the EKF and IEKF, and the Root Mean Square (RMS) estimation error of ICEKF matches the covariance of filter.
For volumetric error measurement and calibration for machine tools, manufacturing machine or coordinate measuring machine (CMM), are studied using a Ball-bar artifact. A design of the Ball-bar is suggested manufactured by Invar, which is a low thermal expansion material, and precision steel balls. The uncertainty for the artifact method is discussed. A method of the Ball-bar artifact for obtaining 3-D position errors in CMM is proposed. The method of error vector measurement is shown using the Ball-bar artifact. Finally, the volumetric error is calculated from the error vectors and it can be used for Pitch error compensation in conventional NC machine and 3-D position Error map for calibration of NC machine tools.
In order to achieve high performance vector control, it is essential to measure accurate ac current. The errors generated from current path are inevitable, and they could be divided into two categories: offset error and scaling error. The current data including these errors cause periodic speed ripples which are one and two times of stator electrical frequency respectively. Since these undesirable ripples bring about bad influences to motor driving system, a compensation algorithm must be needed in the control algorithm of the motor drive. In this paper, a new compensation algorithm is proposed. The signal of the integrator output of the d-axis current regulator is chosen and processed to compensate the current measurement errors. The compensation of the current measurement errors is easily implemented to smooth the signal of the integrator output of the d-axis current regulator by subtracting the DC offset value or rescaling the gain of the hall sensor. Therefore, the proposed algorithm has several features: the robustness of the variation of the mechanical parameters, the application of the steady and transient state, the easy implementation, and less computation time.
Quite often we have a lot of measurement data and would like to find some relation between them. One common task is to see whether some measured data or a curve of known shape fit into the cumulative measured data. The problem can be visualized since data could generally be presented as curves or planes in Cartesian coordinates where each curve could be represented as a vector. In most cases we have measured the cumulative 'curve', we know shapes of other 'curves' and would like to determine unknown coefficients that multiply the known shapes in order to match the measured cumulative 'curve'. This problem could be presented in more complex variants, e.g., a constant could be added, some missing (unknown) data vector could be added to the measured summary vector, and instead of constant factors we could have polynomials, etc. All of them could be solved with slightly extended version of the procedure presented in the sequel. Solution procedure could be devised by reformulating the problem as a measurement problem and applying the generalized inverse of the measurement matrix. Measurement problem often has some errors involved in the measurement data but the least squares method that is comprised in the formulation quite successfully addresses the problem. Numerical examples illustrate the solution procedure.
이동통신 기지국 시스템에서 송신 신호의 PAR 성능을 (peak-to-average power ratio) 개선함으로써 범용 전력 증폭기의 사용이 가능하게 되며, 이로 인해 전체적인 기지국 비용의 절감을 기대할 수 있다. 일반적으로 PAR 값을 줄임으로 인해 기지국 송신신호의 인근 대역 간섭 제한 성능을 나타내는 ACLR이나 (adjacent channel leakage ratio) 품질을 나타내는 EVM이나 (error vector magnitude) PCDE 성능의 (peak code domain error) 열화를 발생시킨다. 본 논문에서 이러한 문제점을 해결하기 위하여 필터링 기반의 CFR 방식인 (crest factor reduction) FDCFR 알고리즘을 (filter-dependent CFR) 소개하며, 히스토그램 기반 코드 영역 보상(HBWCDC; histogram based waterfilling code domain compensation)기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 CFR 알고리즘은 PAR 감소뿐만 아니라 앞서 언급한 ACLR, EVM 및 PCDE등의 성능 열화를 방지한다.
The adjustment of lens magnification can make the degree of precision in pattern measurement be improved, but several problems such as high cost, smaller field of view and stage error accumulation are followed. In this paper, a method for precisely measuring patterns is proposed based on gradient transition vector, in order to solve these problems. The performance of our method is evaluated using pattern images with several directions. Also, it is compared with previous methods based on edge and gray-level moment. It is judged that the proposed method outperforms consistent pattern width results, and so could be applied to automation processes for measurement and inspection of precise and complexed patterns in IT, BT industry products.
An algorithm of 3-D particle image velocimetry(3D-PIV) was developed for the measurement of 3-D velocity field of complex flows. The measurement system consists of two or three CCD camera and one RGB image grabber. In this study, stereo photogrammetty was applied for the 3-D matching of tracer particles. Epipolar line was used to decect the stereo pair. 3-D CFD data was used to estimate algorithm. 3-D position data of the first frame and the second frame was used to find velocity vector. Continuity equation was applied to extract error vector. The algorithm result involved error vecotor of about 0.13 %. In Pentium III 450MHz processor, the calculation time of cross-correlation for 1500 particles needed about 1 minute.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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