• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1527-1533
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• 2009

본 논문에서는 MVP 분포의 움직임 방향 치우침 특성을 이용한 방향성 탐색 패턴을 디자인하고, 탐색점의 이동 방향에 따라 탐색 패턴을 적응적으로 변화시키는 방향 적응적 십자형 다이아몬드 탐색 방법을 제안 한다. 제안한 방법은 이웃 매크로 블록으로부터 모션 벡터를 예측하고, 예측한 모션 벡터를 이용하여 초기 움직임 방향을 설정 한다. 탐색 과정에서 BMP의 이동 방향에 따라 제안한 탐색 패턴을 적응적으로 변화시킴으로써 탐색 효율을 향상시킨다. 실험 결과, 제안한 방법 은 움직임 추정에 소요되는 계산량을 기존의 십자형 다이아몬드 탐색에 비해 $0.43%{\sim}1.76%$ 감소시킴으로써 고속 움직임 추정이 가능함을 알 수 있었다.

• 전기학회논문지
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• 제61권2호
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• pp.276-283
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• 2012

In this paper, a practical quasi-optimal DOA(direction of arrival) estimator is proposed in order to develop a one-axis gimbaled ultrasonic source tracker for mobile robot applications. With help of the gimbal structure, the ultrasonic moving source tracking problem can be simply reduced to the DOA estimation. The DOA estimation is known as one of the representative long-pending nonlinear filtering problems, but the conventional nonlinear filters might be restrictive in many actual situations because it cannot guarantee the reliable performance due to the use of nonlinear signal model. This motivates us to reformulate the DOA estimation problem in the linear robust state estimation setting. Based on the assumption that the received ultrasonic signals are noisy sinusoids satisfying linear prediction property, a linear uncertain measurement model is newly derived. To avoid the DOA estimation performance degradation caused by the stochastic parameter uncertainty contained in the linear measurement model, the recently developed NCRKF (non-conservative robust Kalman filter) scheme [1] is utilized. The proposed linear DOA estimator provides excellent DOA estimation performance and it is suitable for real-time implementation for its linear recursive filter structure. The effectiveness of the suggested DOA estimation scheme is demonstrated through simulations and experiments.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권3호
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• pp.297-304
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• 2010

Since the change in Doppler centroid according to moving targets brings alteration to the phase in azimuth differential signals of synthetic aperture radar (SAR) data, one can measure the velocity of the moving targets using this effect. In this study, we will investigate theoretically measuring the velocity of an object from azimuth differential signals by using range compressed data which is the interim outcome of treatment from the simulated SAR raw data of moving targets on the background of sea clutter. Also, it will provide evaluation for the elements that affect the estimation error of velocity from a single SAR sensor. By making RADARSAT-1 simulated image as a specific case, the research includes comparisons for the means of velocity measurement classified by the directions of movement in the four following cases. 1. A case of a single target without currents, 2. A case of a single target with tidal currents of 0.5 m/s, 1 m/s, and 3 m/s, 3. A case of two targets on a same azimuth line moving in a same direction and velocity, 4. A case of a single target contiguous to land where radar backscatter is strong. As a result, when two moving targets exist in SAR image outside the range of approximately 256 pixels, the velocity of the object can be measured with high accuracy. However, when other moving targets exist in the range of approximately 128 pixels or when the target was contiguous to the land of strong backscatter coefficient (NRCS: normalized radar cross section), the estimated velocity was in error by 10% at the maximum. This is because in the process of assuming the target's location, an error occurs due to the differential signals affected by other scatterers.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.889-893
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• 2000

In this paper, a method to detect lanes and obstacles from the images captured by a CCD camera fitted in an automobile is proposed, and a new terminology “Moving Window” is defined. Processing the input dynamic images in real time can cause quite a few constraints in terms of hardware. In order to overcome these problems and detect lanes and obstacles in real time using the images, the optimal size of “Moving Window” is determined, based upon road conditions and automobile states. The real time detection is made possible through the technique. For each image frame, the moving window is moved in a predicted direction, the accuracy of which is improved by the Kalman filter estimation. The feasibility of the proposed algorithm is demonstrated through the simulated experiments of freeway driving.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.398-405
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• 2005

The intelligent robots that will be needed in the near future are human-friendly robots that are able to coexist with humans and support humans effectively. To realize this, robots need to recognize their position and posture in known environment as well as unknown environment. Moreover, it is necessary for their localization to occur naturally. It is desirable for a robot to estimate of his position by solving uncertainty for mobile robot navigation, as one of the best important problems. In this paper, we describe a method for the localization of a mobile robot using image information of a moving object. This method combines the observed position from dead-reckoning sensors and the estimated position from the images captured by a fixed camera to localize a mobile robot. Using a priori known path of a moving object in the world coordinates and a perspective camera model, we derive the geometric constraint equations which represent the relation between image frame coordinates for a moving object and the estimated robot's position. Also, the control method is proposed to estimate position and direction between the walking human and the mobile robot, and the Kalman filter scheme is used for the estimation of the mobile robot localization. And its performance is verified by the computer simulation and the experiment.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.171-176
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• 2019

드론은 원거리 동영상을 효율적으로 획득할 수 있어서 활용성이 높다. 드론 운용에서 속도의 크기인 속력은 설정할 수 있지만 이동하는 방위의 정확한 값은 설정이 불가능하다. 본 논문에서는 드론에서 획득한 동영상을 이용하여 일정한 속도로 이동하는 드론의 속도를 추정한다. 기준 프레임과 표적 프레임의 Sum of Absolute Difference(SAD)를 최소로 하는 표적 프레임의 변위를 구한다. 드론의 실제 속도(Ground Truth)는 각 프레임에서 일정한 동일 지점(Matching Point)의 위치를 이용하여 계산한다. 실험에서 150m 상공에서 일정한 속력으로 이동하는 드론으로 동영상을 획득하였다. 추정한 x와 y방향의 속도와 속력의 평균 제곱근 오차(RMSE)를 구하여 제안한 방법의 신뢰성을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권7A호
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• pp.766-774
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• 2004

차세대 이동통신 시스템(B3G)은 음성 트래픽 뿐만 아니라 데이터, 화상, 비디오와 같은 멀티미디어 트래픽을 지원하므로 더 많은 무선 자원을 요구한다. 특히 멀티미디어 트래픽의 전송 중에 핸드오버가 발생하면 멀티미디어 트래픽의 QoS가 지연 및 손실에 의하여 영향 받기 때문에, 정지 상태에서의 경우와 대등한 QoS를 유지하기 위해서는 효율적인 자원 예약 및 할당 방안이 필요하다. 본 논문에서는 이동 멀티미디어 망에서 이동 단말기의 이동방향 추정에 근거하여 자원을 예약하곡 이를 근거로 멀티미디어 트래픽을 전송하는 핸드오버 기법을 제안한다 이 기법은 섹터 추정과 존 추정으로 구성된 2 단계 추정에 근거하여 이동 단말기의 위치와 이동 방향을 결정하고 이를 이용하여 자원을 예약한다. 제안된 방법의 성능을 시뮬레이션에 의해 분석한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.1-14
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• 2007

멀티미디어 트래픽의 전송 중에 핸드오프가 발생하면 멀티미디어 트래픽의 QoS가 지연 및 손실에 의하여 영향 받기 때문에, 정지 상태에서의 경우와 대등한 QoS를 유지하기 위해서는 효율적인 자원 예약 및 할당 방안이 필요하다. 본 논문에서는 이동 멀티미디어 망에서 이동 단말기의 이동 방향 추정에 근거하여 자원을 예약하고, 멀티미디어 트래픽을 전송하는 핸드오프 방법을 제안한다. 이 기법은 퍼지 다기준 의사 결정 방법에 근거한 MT 추적을 적용한다. 이 방법에서 기존의 수신신호세기 이외에 MT와 기지국간의 거리, 이동 방향, 이전 위친 등의 다수의 부정확한 위치 결정 파리미터를 사용 함으로서 추정의 정확성을 증가시킨다. 이 위치 정보에 근거하여 이동 방향을 결정하고, 이를 이용하여 자원을 예약한다. 실시간 세션의 핸드오프 요구는, 이동 방향 정보에 근거하여 동적으로 예약되고 할당된다. 제안된 방법의 성능을 시뮬레이션에 의해 분석한다.

• ETRI Journal
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• 제35권5호
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• pp.748-756
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• 2013

This paper addresses the problem of online hop timing detection and frequency estimation of multiple frequency-hopping (FH) signals with antenna arrays. The problem is deemed as a dynamic one, as no information about the hop timing, pattern, or rate is known in advance, and the hop rate may change during the observation time. The technique of particle filtering is introduced to solve this dynamic problem, and real-time frequency and direction of arrival estimates of the FH signals can be obtained directly, while the hop timing is detected online according to the temporal autoregressive moving average process. The problem of network sorting is also addressed in this paper. Numerical examples are carried out to show the performance of the proposed method.

• ETRI Journal
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• 제38권2호
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• pp.356-365
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• 2016

This research proposes a modified particle filter to increase the accuracy of vehicle tracking in a noisy and occluded medium. In our proposed method for vehicle tracking, the direction angle of a target vehicle is calculated. The angular difference between the motion direction of the target vehicle and each particle of the particle filter is observed. Particles are filtered and weighted depending on their angular distance to the motion direction. Those particles moving in a direction similar to that of the target vehicle are assigned larger weights; this, in turn, increases their probability in a given likelihood function (part of the process of estimation of a target's state parameters). The proposed method is compared against a condensation algorithm. Our results show that the proposed method improves the stability of a particle filter tracker and decreases the particle consumption.