As the technology of industrial automation using robot system grows the rapid advance, productivity improvement and decrease in number of maintenance, management occur in many fields. Therefore, more various and intelligent robot motions are needed without human being help. Considering this situation, the need of robot with various, fast and safe acting sensors are demanded. In these sensings, the slippage sensing gives us specific information between ripper and object while grasps the object. In this paper, we proposed new slippage sensing algorithm for various and intelligent robot motion. So, optimal grasping force control and compensation of position error is possible for an adaptive task execution using adaptive control.
LMS(Least Mean Square) 알고리즘은 식이 간단하고 계산량이 비교적 적기 때문에 널리 사용되고 있다. 그러나 LMS 알고리즘은 수렴속도를 높이게 되면 주위 환경이 급격하게 변하는 경우 발산하게 되고, 안정성을 높이게 되면 수렴속도가 떨어지는 수렴속도와 안정성 사이에 trade-off가 발생한다. 이러한 LMS 알고리즘의 단점을 개선하기 위해 VSSLMS(Variable Step Size LMS) 알고리즘이 개발되었다. VSSLMS 알고리즘은 에러 신호를 이용하여 스텝사이즈를 조절하여 수렴속도와 성능을 동시에 향상시킨다. 본 논문에서는 실시간 환경에서 적응잡음 제거기의 성능을 개선시키기 위해 I-VSSLMS(Instantaneous Signal to Noise Radio VSSLMS)을 제안한다. 제안한 I-VSSLMS을 TMS320C6713 DSP 보드를 이용하여 적응 잡음 제거기에 적용하여, 실시간으로 시뮬레이션을 하였고, 각 알고리즘의 성능을 비교 분석하여 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 입증하였다.
Adaptive correlator receiver with neural network based on complex multilayer perceptron is persented for suppressing interference of narrow-band of direct spread spectrum communication systems. Recursive least square algorithm with backpropagation error is used for fast convergence and better performance in adaptive correlator scheme. According to signal noise and transmission power, computer simulation results show that bit error ratio of adaptive correlator using neural network improved that of adative transversal filter of direct sequence spread spectrum considering of jamming and narrow-band interference. Bit error ratio of adaptive correlator with neural network is reduced about 10-1 than that of adaptive transversal filter where interference versus signal ratio is 5dB.
본 논문에서는 LTE-Advanced 상향 링크 시스템을 위한 적응적 채널 추정을 통한 고속 ICI 제거 알고리즘을 제안한다. 시변 채널 환경에서 위상 잡음과 반송파 주파수의 영향을 효과적으로 제거하기 위해서 comb type 파일럿을 사용하였다. 본 논문의 목적은 기존의 PNFS(Phase Noise & Frequency offset Suppression) 알고리즘보다 계산상의 복잡도를 줄여서 시스템 처리 속도의 향상을 가져오는 것이다. 중복되거나 불필요한 계산을 줄여서 계산상의 복잡도를 줄였다. 또한, 효과적으로 다중 경로 채널을 추정하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 적응적 채널 추정 방법을 이용하여 다중 경로 채널을 효과적으로 추정하고 보상한다. 제안된 방법이 Vehicular A 채널 환경에서 BER이 약 0.5 dB 정도 성능이 더 좋다.
이 논문에서 는 부호 알고리듬(Sign Algorithm)의 수렴성능을 향상시킨 새로운 Equalizer 알고리듬을 소개하였다. 이것은 입력 데이터를 재활용하여 필터계수를 다중 갱신하는 Data-Recycling 방식을 곱셈 계산이 적은 Sign 알고리듬에 적용하였다. Sign 알고리듬은 계산량이 적고 구현이 간단한 장점을 가지나 느린 수렴속도의 한계를 가지고 있다. 제안한 알고리듬은 Sign 알고리듬의 계산량이 적은 장점과 Data-Recycling LMS 알고리듬의 단순성과 빠른 수렴속도를 가지는 장점을 결합한 구조의 알고리듬이다. 컴퓨터 시뮬레이션에서 제안된 적응 등화 알고리듬은 LMS 알고리듬보다 2배 빠른 수렴 속도를 나타내었으며, 근사한 수렴성능에 조건에서 Data-Recycling LMS와 비교할 때 반으로 줄어든 곱셈 계산량을 보였다.
The 3D-AVC standard aims at improving coding efficiency by applying new techniques for utilizing intra, inter and view predictions. 3D video scenes are rendered with existing texture video and additional depth map. The depth map comes at the expense of increased computational complexity of the encoding process. For real-time applications, reducing the complexity of 3D-AVC is very important. In this paper, we present a fast intra mode decision algorithm to reduce the complexity burden in the 3D video system. The proposed algorithm uses similarity between texture video and depth map. The best intra prediction mode of the depth map is similar to that of the corresponding texture video. The early decision algorithm can be made on the intra prediction of depth map coding by using the coded intra mode of texture video. Adaptive threshold for early termination is also proposed. Experimental results show that the proposed algorithm saves the encoding time on average 29.7% without any significant loss in terms of the bit rate or PSNR value.
This paper investigates noise reduction performance and performs convergence analysis of a Variable Error Data Normalized Step-Size Least Mean Square(VEDNSS LMS) algorithm. Adopting VEDNSS LMS results in higher system complexity, but noise is reduced providing fast convergence speed Mathematical analysis demonstrates that tap coefficient misadjustment converges. This is confirmed by computer simulation with the proposed algorithm.
본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용하여 사람이 보행 시 발생하는 센서 데이터를 획득하여 실시간 걸음 수 검출과 활동량으로 변환 가능한 웨어러블 디바이스를 개발하였다. 피험자 59명을 대상으로 트레드밀에서 호흡가스대사분석기(K4B2), Actical 그리고 본 연구에서 개발된 디바이스를 착용 후 36분 동안 테스트 프로토콜에 따라 느리게 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 천천히 뛰기, 뛰기, 빠르게 뛰기 등의 다양한 걸음 속력에서 테스트를 진행하였다. 3축 가속도 센서의 X, Y, Z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude :SVM)를 사용하였다. 또한 정확한 걸음 수를 검출하기 위해 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm :HA)을 제안하고 적응적인 임계값 알고리즘(Adaptive Threshold Algorithm :ATA), 적응적인 잠금 구간 알고리즘(Adaptive Locking Period Algorithm :ALPA)을 제안한다. 그리고 인체 활동량 측정을 위하여 가속도 센서 출력 데이터와 피험자 정보를 이용하여 에너지소비량(Energy Expenditure :EE)을 추정하는 회귀식을 도출하였다. 실험결과 제안하는 알고리즘의 걸음 수 인식률은 97.34%를 보였으며 활동량 변환 알고리즘도 Actical의 성능보다 1.61% 향상 되었다.
This paper describes a new stochastic heuristic algorithm in engineering problem optimization especially in power system applications. An improved particle swarm optimization (PSO) called adaptive particle swarm optimization (APSO), mixed with simulated annealing (SA), is introduced and referred to as APSO-SA. This algorithm uses a novel PSO algorithm (APSO) to increase the convergence rate and incorporate the ability of SA to avoid being trapped in a local optimum. The APSO-SA algorithm efficiency is verified using some benchmark functions. This paper presents the application of APSO-SA to find the optimal location, type and size of flexible AC transmission system devices. Two types of FACTS devices, the thyristor controlled series capacitor (TCSC) and the static VAR compensator (SVC), are considered. The main objectives of the presented method are increasing the voltage stability index and over load factor, decreasing the cost of investment and total real power losses in the power system. In this regard, two cases are considered: single-type devices (same type of FACTS devices) and multi-type devices (combination of TCSC, SVC). Using the proposed method, the locations, type and sizes of FACTS devices are obtained to reach the optimal objective function. The APSO-SA is used to solve the above non.linear programming optimization problem for better accuracy and fast convergence and its results are compared with results of conventional PSO. The presented method expands the search space, improves performance and accelerates to the speed convergence, in comparison with the conventional PSO algorithm. The optimization results are compared with the standard PSO method. This comparison confirms the efficiency and validity of the proposed method. The proposed approach is examined and tested on IEEE 14 bus systems by MATLAB software. Numerical results demonstrate that the APSO-SA is fast and has a much lower computational cost.
스테레오 음향 반향 제거기는 기본적으로 한 채널 반향 제거를 위하여 두 개의 적응 필터를 사용하게 된다. 그런데 두 채널간의 강한 상관 관계로 인하여 입력 신호의 특성에 관계없이 ESR이 커지게 되어 수렴 속도가 매우 느려지게 된다. 이를 해결하기 위하여 AP(affine projection) 알고리즘이나 RLS(recursive least square) 알고리즘 등을 두 채널에 적용한 방법들이 제안되었으나 자기상관 행렬의 특성으로 인하여 단일 채널 고속 알고리즘을 적용하기 어렵게 된다. 그런데 AP 알고리즘은 Gram-Schmidt 직교화와 TDL 구조를 이용하면 NLMS 계수 갱신식과 같이 간단한 형태로 표현될 수 있다. 본 논문에서는 근사화된 AP 알고리즘을 이용하여 NLMS와 비슷한 계산량으로 훨씬 빠른 수렴 성능을 가지는 스테레오 음향반향 제거기를 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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