Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.1
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pp.17-25
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2011
At the computer games, we can experience a variety of environments using a virtual object. It is similar to that be trained in War-game simulator of the defense. Actual soldiers and a computer-generated virtual group(Computer Generated Force: CGF) in 3-D virtual battlefield environment are training. However, path finding algorithm, one of the techniques of simulation models, to the current level only considers the shortest time path. So, this current level at the special situation of the army in the battlefield for selecting the optimal path is limited. The focus of this paper is to select the least-cost path using the deadline with several different mission conditions(METT+TC). For the only shortest time path algorithm and the least-cost path algorithm using dealine,($d_t$, one of METT+TC elements), Its usefulness is verifying the change of the move spent time(t) for all possible paths and the fighting power of the combat troops(Troops ability, a) through a comparison of the total cost of moves(c(t)). According to the results, when considering the deadline, the proposed algorithm saves about 62.5% of the maximum cost.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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v.2
no.3
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pp.51-60
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1997
A practically applicable collision free trajectory planning technique for tow robot systems is proposed. The robot trajectories considered in this work are composed of many segments, an at the intersection points between segments robots stop to assemble, weld, ordo other jobs by the attached a end-effectors. The proposed method is based on the Planning-Coordination Decomposition where planning is to find a trajectory of each robot independently according to their tasks and coordination is to find a velocity modification profile to avoid collision with each other. To fully utilize the independently planned trajectories and to ensure no geometrical path deviation after coordination, we develop a simple technique added the minimal delay time to avoid collision just before moving along path segments. We determine the least delay time by the graphical method in the Coordination space where collisions and coordinations are easily visualized. We classify all possible cases into 3 group and derive the optimal solution for each group.
An active noise control (ANC) algorithm for noise canceling headphone is proposed. In this study, the feedback ANC operated with the filtered-x least mean square algorithm (FxLMS) algorithm is used to attenuate the undesired noise. Also an adaptive residual music canceller (RMC) is proposed for enhancing the accuracy of the reference signal of the feedback ANC. Simulation results show that a high quality of music sound can be consistently achieved in a time-varying secondary path situation.
Kim, Jun-Ki;Lee, Dong-Kwan;Cho, Kil-Seok;Song, Taek-Lyul
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.4
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pp.414-421
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2014
This paper presents a method of ballistic missile launch point estimation using phase division least squares. The proposed algorithm employs smoothing to enhance estimation accuracy and generates functions of time for total velocity, flight path angle and heading angle, allowing extrapolation to estimate the launch point. Performance of the proposed algorithm is tested in conjunction with the extended Kalman filter and the Kalman filter.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.9
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pp.138-144
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2012
In this paper, we introduce the time-domain equalizer in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems using orthogonal matching pursuit (OMP) algorithm. Since OFDM system inserts guard intervals, it shows robust performance against multi-path fading. However, in Doppler channel, inter-carrier interference (ICI) occurs because an orthogonality of sub-carriers does not maintain. A least squares (LS) algorithm is common method of time-domain equalizer, but if a channel length is longer, the performance deteriorates by noise. The multi-path fading is a summation of the different delay signal. And that has sparse properties in time-domain. Because the OMP algorithm of the compressive sensing (CS) algorithm restores the channel by choosing the important elements of sparse channel, it can reduce the influence of noise. We simulate the performance of time-domain equalizer in OFDM system with various channel environments using OMP algorithm compared with other equalization method.
Many of the active noise control system utilize a form of the least mean square(LMS) algorithm. This paper discusses the dependence of the convergence rate on the acoustic error path in the popular algorithm which is conventional "filtered-x LMS" and introduces new algorithm "constrained filtered-x LMS". The proposed method increase the convergence region regardless of the time-delay in the acoustic error path. In the algorithms, coefficients of the controller are adapted using the residuals of constrained structure which are defined in such a way that the control process become stationary. Advantages of constrained filtered-x LMS algorithm is illustrated by convergence analysis in the mean sense.
The Korean government concentrates on supplying public transit facilities for the mobility handicapped. In other hands, increasing needs of transfer information when the mobility handicapped use transit facilities are substantial but not satisfactory as a whole. This study focuses on evaluating the applicability of developed K-path algorithm to provide user-customized route information that could make an active using of public transit while considering the mobility handicapped preferences. Developed algorithm reflects on requirements considering transfer attributes of the mobility handicapped. Trip attributes of the handicapped are addressed distinguished from handicapped types such as transfer walking time, transfer ratio, facility preferences and etc. This study examines the verification and application of the proposed algorithm that searches the least time K-paths by testing on actual subway networks in Seoul metropolitan areas. It is shown that the K-path algorithm is good enough to provide paths that meet the needs of the mobility handicapped and to be adoptable for the future expansion.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.18
no.2
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pp.115-124
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2015
A methodology is proposed to estimate a trajectory of a flying target and its velocity using the time and frequency analysis of the acoustic signal. The measurement of sound emitted from a flying acoustic source with a microphone above a ground shall receive both direct and ground-reflected sound waves. For certain frequency contents, the destructive interference happens in received signal waveform reflected path lengths are in multiple integers of direct path length. This phenomenon is referred to as the acoustical mirror effect and it can be observed in a spectrogram plot. The spectrogram of acoustic measurement for a flying vehicle measurement shows several orders of destructive interference curves. The first or second order of curve is used to find the best approximate path by using nonlinear least-square method. Simulated acoustic signal is generated for the condition of known geometric of a sensor and a source in flight. The estimation based on cepstrogram analysis provides more accurate estimate than spectrogram.
Park, Soo-Ho;Choi, Han-Lim;Roy, Nicholas;How, Jonathan P.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.11
no.4
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pp.326-337
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2010
This work addresses problems regarding trajectory planning for unmanned aerial vehicle sensors. Such sensors are used for taking measurements of large nonlinear systems. The sensor investigations presented here entails methods for improving estimations and predictions of large nonlinear systems. Thoroughly understanding the global system state typically requires probabilistic state estimation. Thus, in order to meet this requirement, the goal is to find trajectories such that the measurements along each trajectory minimize the expected error of the predicted state of the system. The considerable nonlinearity of the dynamics governing these systems necessitates the use of computationally costly Monte-Carlo estimation techniques, which are needed to update the state distribution over time. This computational burden renders planning to be infeasible since the search process must calculate the covariance of the posterior state estimate for each candidate path. To resolve this challenge, this work proposes to replace the computationally intensive numerical prediction process with an approximate covariance dynamics model learned using a nonlinear time-series regression. The use of autoregressive time-series featuring a regularized least squares algorithm facilitates the learning of accurate and efficient parametric models. The learned covariance dynamics are demonstrated to outperform other approximation strategies, such as linearization and partial ensemble propagation, when used for trajectory optimization, in terms of accuracy and speed, with examples of simplified weather forecasting.
We formulated the multi-robot trajectory problem into a series of NLP problem, each of which is that of finding the optimal tip positions of the robots for the next time step. The NLP problem is composed of an objective function and three constraints, namely: a) Joint position limits, b) Joint velocity limits, and c) Collision-avoidance constraints. By solving a series of NLP problem, optimally coordinated trajectories can be determined without requiring any prior path information. This is a novel departure from the previous approach in which either all paths or at least one path is assumed to be given. Practical application of the developed method is for optimal synthesis of multiple robot trajectories in off-line. To test the validity and effectiveness of the method, numerical examples are illustrated.
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