Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권3호
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pp.175-181
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2000
This paper investigates the robust nonlinear H$_{\infty}$ filter with FIR(Finite Impulse Response) structure for nonlinear discrete time-varying uncertain systems represented by the state-space model having parameter uncertainty. Firstly, when there is no parameter uncertainty in the system, the discrete-time nominal nonlinear H$_{\infty}$ FIR filter is derived by using the equivalence relationship between the FIR filter and the recursive filter, which corresponds to the standard nonlinear H$_{\infty}$ filter. Secondly, when the system has the parameter uncertainty, the robust nonlinear H$_{\infty}$ FIR filter is proposed for the discrete-time nonlinear uncertain systems.
Super-RENS(super-resolution near-field structure) read-out 신호는 비선형 채널을 겪으면서 ISI(inter-symbol interference)의 영향으로 신호가 변형된다. 본 논문에서는 등화기의 측면에서 super-RENS 신호에 나타나는 비대칭성과 domain bloom 특성에 대해 살펴본다. Domain bloom은 광 레코드의 기록 과정에서 발생한다. 본 연구에서는 비대칭 심벌 변환 방식을 이용하여 비대칭 심벌들을 생성하며, 비선형 심벌과 선형 FIR(finite impulse response) 필터로 read-out 채널을 모델링한다. 이러한 비선형 채널의 등화는 채널의 선형 FIR 필터의 역필터를 찾은 다음 역필터로 등화된 신호를 심볼 변환 방식으로부터 전개된 결정 방식 테이블에 기초하여 판별하는 과정으로 진행된다. 제안하는 등화기를 raw BER(bit error ratio)의 관점에서 모의실험과 실제 super-RENS read-out 신호를 이용하여 분석하였다.
이 논문에서는 FIR(Finite Impulse Response) 필터의 연산의 양을 줄이는 효율적인 직접방식의 고속 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 임의의 다운샘플링 크기로 병렬화가 가능하며, 다운샘플링의 크기가 결정되면 쉽게 구조를 유도할 수 있다. 특히 제안된 알고리즘은 이론적인 샘플당 곱셈연산의 수를 감소시킴과 동시에 실제 구현에 있어서도 효과가 있음을 실험을 통하여 입증하였다. 이론적으로 연산의 양이 감소함을 보이기 위하여 부필터의 수와 샘플당 곱셈연산의 수를 기존의 고속 알고리즘과 비교하였으며, 실제적으로 구현의 효과를 입증하기 위하여 하드웨어 구현소자의 수와 Verilog-HDL (Hardware Description Language) 구현으로 기존의 방식들과 비교하여 제안된 구조가 효과적임을 보였다.
본 연구에서는 finite impulse response (FIR) 필터에 의해 인식기의 입력 특징벡터가 필터링되는 경우에 hidden Markov model (HMM) 파라미터를 적응시키는 새로운 기법을 제안한다. 제안한 적응 기법은 필터링에 의해 변환된 특징벡터에 대해 HMM 파라미터를 다시 학습시킬 필요가 없으며 주어진 FIR필터 계수만을 사용하여 HMM 파라미터를 적응시킬 수 있다. 개발된 FIR필터링에 대한 HMM 파라미터 적응 기법은 연속 숫자음 인식 실험에서 재학습 방법과 비교 실험한 결과 low-pass 필터의 경우에 재학습 방법과 비슷한 인식 성능을 나타내었다.
This paper investigates the problem of robust H$_{\infty}$ filter with FIR(Finite Impulse Response) structure for linear continuous time-varying systems with sampled-data measurements. It is assumed that the system is subject to real time-varying uncertainty which is represented by the state-space model having parameter uncertainty. The robust H$_{\infty}$ FIR filter is proposed for the continuous-time linear parameter uncertain systems. It is also derived from the equivalence relationship between the robust linear H$_{\infty}$ FIR filter and the robust linear H$_{\infty}$ filter with sampled-data measurements.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제4권4호
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pp.305-310
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2002
The measured rate of the tracking sensor becomes biased under some operational situation. For a highly maneuverable aircraft in 3D space, the target dynamics changes from time to time, and the Kalman filter using position measurement only can not be used effectively to reject the rate measurement bias error. To cope with this problem, we present a new algorithm which incorporate FIR-type filter and FIR-type fixed-lag smoother, and demonstrate that it has the optimal performance in terms of both estimation accuracy and response time through an application example to the anti-aircraft gun fire control system(AAGFCS).
This research presents a laboratory study about an subjective response of impulsive sound caused by leisure shooting. The sources are sampled from outdoor noise and their levels range from 40 to 75 dB at the interval of 5dB. The noise unit is based on A-weighted sound exposure level (ASEL; $L_{AE}$). To make equal ASEL of outdoor noise, finite impulse response (FIR) filter is applied to the originally sampled source to include the effect of distance attenuation. The evaluation method of the jury test adopted a Semantic Difference(SD) Method. In the result of the jury test for impulsive noise, the mean response rating expressed a linear relation and %HA(percent highly annoyed) displayed a exponential growth relation.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제3권4호
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pp.289-292
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2001
This paper concerns with a receding horizon estimator (RHE) for discrete-time linear systems subject to constraints on the estimate. In solving the optimization for every horizons, the past all measurement data outside the horizon is discarded and thus the arrival cost is not considered. The RHE in the current work is a finite impulse response (FIR) structure which has some good inherent properties. The proposed RHE can be represented in the simple matrix form for the unconstrained case. Various numerical examples demonstrate how including constraints in the RHE can improve estimation performance. Especially, in the application to the unknown input estimation, it will be shown how the FIR structure in the RHE can improve the estimation speed.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.352-355
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1995
In this paper, estimation error bounds of the optimal FIR (Finite Impulse Response) filter, which is proposed by Kwon et al.[1, 2], are presented in discrete-time systems with the model uncertainty. Performance bounds are here represented by the upper bounds on the difference of the estimation error covariances between the nominal and real values in case of the systems with the noise or model parameter uncertainty. The estimation error bounds of the discrete-time optimal FIR filter is compared with those of the Kalman filter via a numerical example applied to the simulation problem by Toda and Patel[3]. Simulation results show that the former has robuster performance than the latter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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