We consider the problem of secure and robust clustering for quantized target tracking in wireless sensor networks (WSN) where the observed system is assumed to evolve according to a probabilistic state space model. We propose a new method for jointly activating the best group of candidate sensors that participate in data aggregation, detecting the malicious sensors and estimating the target position. Firstly, we select the appropriate group in order to balance the energy dissipation and to provide the required data of the target in the WSN. This selection is also based on the transmission power between a sensor node and a cluster head. Secondly, we detect the malicious sensor nodes based on the information relevance of their measurements. Then, we estimate the target position using quantized variational filtering (QVF) algorithm. The selection of the candidate sensors group is based on multi-criteria function, which is computed by using the predicted target position provided by the QVF algorithm, while the malicious sensor nodes detection is based on Kullback-Leibler distance between the current target position distribution and the predicted sensor observation. The performance of the proposed method is validated by simulation results in target tracking for WSN.
In this study, we produced a light, flexible, wearable gas sensor by depositing MWCNTs (Multi-walled Carbon Nanotubes) into nylon. MWCNTs are widely used as a gas sensor material due to their excellent mechanical, electrical and physical characteristics. We produced a gas sensor to detect NOx gases by depositing nylon yarn in a MWCNT solution. The MWCNT solution was made by mixing 3 mg MWCNT in 5 ml of ethanol. Nylon yarn was placed in the manufactured solution and ultrasonic waves were applied using an ultrasonicator for 3 h, resulting in MCWNT deposition. The MWCNT-deposited nylon yarn was dried at room temperature for 24 h. The MWCNT-thin-film-coated nylon yarn was masked 1 mm apart, and gold was then deposited on the masked nylon yarn to create the gas sensor. The sensor then was installed in a chamber with a controlled atmospheric environment and exposed to NOx gas. The changing signal from the sensor was amplified to analyze its gas detection characteristics.
In this paper, a development of the sensor fusion algorithm for a visual control of mobile robot is presented. The output data from the visual sensor include a time-lag due to the image processing computation. The sampling rate of the visual sensor is considerably low so that it should be used with other sensors to control fast motion. The main purpose of this paper is to develop a method which constitutes a sensor fusion system to give the optimal state estimates. The proposed sensor fusion system combines the visual sensor and inertial sensor using a modified Kalman filter. A kind of multi-rate Kalman filter which treats the slow sampling rate ...
The Korea Multi-Purpose Satellite-2 (KOMPSAT-2) was launched in July 2006 and The main mission of the KOMPSAT-2 is a high resolution imaging for the cartography of Korea peninsula by utilizing Multi Spectral Camera (MSC) images. The camera resolutions are 1 m in panchromatic scene and 4 m in multi-spectral imaging. KOMPSAT-2 measure the position, velocity and attitude data of satellite using by star sensor, gyro sensor, and GPS sensor. This paper provides an initial geometric accuracy assessment of the KOMPSAT-2 high resolution image, both geometric Cal/Val overview.
이 논문에서는 다수의 IR 거리센서를 이용한 실내용 이동로봇의 자기위치 추정에 관한 새로운 방법을 제안한다. 각각의 IR 거리센서로부터 획득한 거리데이터를 이용하여 장애물과 벽면의 모서리를 검출한다. 각 센서에서 측정된 데이터를 병합하여 환경지도를 작성한다. 실험을 통하여 얻어진 환경지도와 실제 환경을 비교하고 그 성능을 평가하였다.
Kim, San-Ju;Jin, Tae-Seok;Lee, Oh-Keol;Lee, Jang-Myung
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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pp.240-243
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2003
In this study, as the preliminary step far developing a multi-purpose Autonomous robust carrier mobile robot to transport trolleys or heavy goods and serve as robotic nursing assistant in hospital wards. The aim of this paper is to present the use of multi-sensor data fusion such as sonar, IR sensor for map-building mobile robot to navigate, and presents an experimental mobile robot designed to operate autonomously within both indoor and outdoor environments. Smart sensory systems are crucial for successful autonomous systems. We will give an explanation for the robot system architecture designed and implemented in this study and a short review of existing techniques, since there exist several recent thorough books and review paper on this paper. It is first dealt with the general principle of the navigation and guidance architecture, then the detailed functions recognizing environments updated, obstacle detection and motion assessment, with the first results from the simulations run.
Chatter vibration is an unwanted phenomenon in metal cutting and it always affects surface finish, tool life machine life and the productivity of machining process. The In-process monitoring & control of chatter vibration is necessarily required to automation system. In this study, we constructed the multi-sensing system using Tool Dynamometer,Accelerometer and AE(Acoustic Emission) sensor for the credible detection of chatter vibration. And a new approach using a neural network to process the features of multi-sensor for the recognition of chatter vibration in turning operation is proposed. With the back propagation training process, the neural network memorize and classify the feature difference of multi-sensor signals.
In this study, In order to measure foot pressure, it makes analyzing device using multi-pressure sensor. This device was limited frequency band to 5Hz by using low-pass filter and MCU was detected signal every milliseconds. After wearing the device, the result was confirmed by blue-tooth to measure wirelessly. Also, we propose an algorithm to obtain the walking pattern using a time table in each of the detected peak from the pressure sensor. Using the algorithm, right walking pattern and abnormal pattern was detected. The results can be reflected more individual walking patterns than when using a conventional methods and also, developed device was no restriction on the human activity.
In multi-axis force sensor, compliance matrices representing structural behaviour of internal sensor bodies play an important role in decoupled sensing and accuracy, Recently, error propagation through compliance matrices has been studied via approximation approach. However the upper bound of measured force error has not been known. In this paper, error propagation in force sensing is analysed in a unified way when both strain measurement error and compliance matrix error exist, and the upper bound of the measured force error is derived exactly(not approximately). The analysis is examined through a numerical example.
This paper proposes using the multi-type sensor vibration measurements, such as from a relative displacement sensors and a traditional accelerometer for the damage detection of shear connectors in composite bridge under moving loads. Hilbert-Huang Transform (HHT) spectra of these responses will be fused with a data fusion approach i.e., Dempster-Shafer method, to detect the damage of shear connectors. Experimental studies on a composite bridge model in the laboratory are conducted to demonstrate the effectiveness and performance of using the proposed approach in detecting the damage of shear connectors in composite bridges. Both undamaged and damaged scenarios are considered. The detection results with the data fusion of multi-type sensor measurements show a more reliable and robust performance and accuracy, avoiding the false identifications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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