Communications for Statistical Applications and Methods
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v.16
no.4
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pp.587-594
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2009
In this paper the change point problem of the error terms in linear regression models is considered. Since fixed or stochastic independent variables and weakly dependent errors are assumed, usual multiple regression models and time series models including ARMA are covered. We use the estimates of probability density function based on residuals in order to test the distribution change of the unobserved errors. Under some mild conditions, the test using the residuals is proved to have the same limiting distribution as the test based on true errors.
The prediction of sound pressure using acoustic holography has been recognized as a useful tool for the visualization of sound field. Cylindrical acoustic holography amongst acoustic holographic methods planar, spherical, and cylindrical ones-has a wide range of application since its rather simple construction and easy implementation for the sources. To utilize the propery of cylindrical holographic method, estimation errors associated with holographic parameters such as aperture size and sampling space must be envisaged. In this these errors have been studied by numerical simulation and the relation between the errors and the spectrum in wavenumber domain is described. The results are also confirmed by simple experiments.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.1
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pp.265-270
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2006
Recently, inertial sensors like gyros and accelerometers have been quite miniaturized by Micro Electro-Mechanical Systems (MEMS) technology. JAXA is developing a MEM-based GPS/INS hybrid navigation system named Micro-GAIA. The navigation performance of Micro-GAIA was evaluated through off-line analysis by using flight test data. The estimation errors of the roll, pitch, and azimuth were $0.03^{\circ}$, $0.05^{\circ}$, $0.05^{\circ}$$(1{\sigma})$, respectively. he horizontal position errors after 60-second GPS outages were reduced to 25 m CEP. The attitude errors and position errors are nearly half of ones reported previously[2]. Furthermore, using the adaptive Kalman filters, the robustness against the uncertainty of the measurement noise was improved. Comparing the innovation-based and residual-based adaptive Kalman filters, it was confirmed that the latter is robuster than the former.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.39
no.7
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pp.729-739
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1990
This paper deals with the fault detection problem in uncertain linear/non-linear systems having both undermodelling and noise. A robust fault detection method is presented which accounts for the effects of noise, model mismatch and nonlinearities. The basic idea is to embed the unmodelled dynamics in a stochastic process and to use the nominal model with a predetermined fixed denominator. This allows the input /output relationship to be represented as a linear function of the system parameters and also facilitate the quatification of the effect of noise, model mismatch and linearization errors on parameter estimation by the Bayesian method. Comparisons are made via simulations with traditional fault detection methods which do not account for model mismatch or linearization errors. The new method suggested in this paper is shown to have a marked improvement over traditional methods on a number of simulations, which is a consequence of the fact that the new method explicitly for the effects of undermodelling and linearization errors.
In claiming for the purchased products, two types of errors can occur from the consumer's point of view. One is to accept defective products and the other one is to reject good products. Due to such errors, Claim rate for the products is expected to be different from that the producer has originally anticipated. In this paper, the probability distribution of the number of claimed products when such consumer's inspection errors are involved is derived. Then, a simple model is provided to estimate the claim rate when such errors are present.
It is a very important problem that we grasp the accurate position at car navigation system. The GPS has used for knowing position because of accumulating few errors, but it have errors that are Tropospheric error, ionospheric error and Multipath error and so on. In this paper, We estimate moving position of a vehicle by Kalman filter using initial value after deducing the line equation using initial value and target value of map data. Then, we compensate GPS errors compare estimated poing with GPS errors. The experimental results have shown that are compared position data during real travel with compensated position data which are got after applying the algorithm ...
Kim, Su-Yong;Lee, Jung-Min;Lee, Dong-Hwal;Lee, Man-Hyung
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.9
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pp.875-882
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2007
In order for a vehicle to follow a predetermined trajectory accurately, its position must be estimated accurately and reliably. In this thesis, we propose trajectory tracking control methods for unmanned vehicle and a positioning system using ultrasonic wave. The positioning problem is an important part of control problem for unmanned navigation of a vehicle. Dead Reckoning is widely used for positioning of vehicle. However this method has problems because it accumulates estimation errors. We propose a new method to increase the accuracy of position estimation using the Ultrasonic Satellite System (USAT). It is shown that we will be able to estimate the position of vehicle precisely, in which errors are not accumulated. And proposed trajectory tracking control methods include both a new path planning method and a lateral control method for vehicle. The experimental results show that the proposed methods enables exact vehicle trajectory tracking even under various environmental factors.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.5
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pp.777-787
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1995
This paper presents a new method for automatically calibrating robot link (Kinematic) parameters during the process of estimating motion parameters of a moving object. The motion estimation is performed based on stereo cameras mounted on the end-effector of a robot manipulator. This approach significantly differs from other calibration approaches in that the calibration is achieved by simply observing the motion of the moving object (without resorting to any other external calibrating tools) at numerous and widely varying joint-angle configurations. A differential error model, which expresses the measurement errors of a robot in terms of robot link parameter errors and motion parameters, is developed. And then a measurement equation representing the true measurement values is derived. By estimating the above two kinds of parameters minimizing the difference between the measurement equations and the true moving pattern, the calibration of the robot link parameters and the estimation of the motion parameters are accomplished at the same time.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.8
no.2
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pp.1-10
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2012
In this study, software products developed in the course of testing, software managers in the process of testing software test and test tools for effective learning effects perspective has been studied using the NHPP software. The finite failure nonhomogeneous Poisson process models presented and the life distribution applied exponential and log shaped type hazard function. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. As a result, the learning factor is greater than autonomous errors-detected factor that is generally efficient model could be confirmed. This paper, a failure data analysis of applying using time between failures and parameter estimation using maximum likelihood estimation method, after the efficiency of the data through trend analysis model selection were efficient using the mean square error and coefficient of determination.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.22
no.50
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pp.373-380
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1999
This paper summerizes the former 5 papers that studied computer programming for the estimation of the Weibull, Extreme value, Hazard, Normal and Log-normal parameters which have a close relation with the reliability of the various kinds of industrial products. Probability paper is very commonly used in estimating the parameters, however, it is very hard to neglect the errors in plotting the data, and especially in drawing the regression line. The main purpose of this paper is to reduce these errors and to help the engineers to use the parameters in improving the reliability of their prod- ucts. The following parts are included in the computer programming with the em- phases on significant digits and rounding of numerical values : $\bullet$ data input part for various cases $\bullet$ parameter estimation part $\bullet$ printing part for input data $\bullet$ printing part for the results $\bullet$ printing part for the graphic(probability paper). And the running results(monitor displays) of the program for a fictitious example of Weibull distribution is given for the interested ones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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