본 논문은 SDR(Software Defined Radio) 기술을 기반으로 CDMA(Code Division Multiple Access) 방식의 이동전화 시스템과 같은 다중 채널 처리 시스템에서 특정 FA(frequency Assignment)만을 여파하여 처리하는 다양한 응용에 적용될 수 있는 디지털 필터 기법을 제안한다. 이 기법은 마이크로 프로세서를 이용하여 사용자가 선택하는 특정 시스템 정보에 따라 소프트웨어적으로 필터 계수(Filter Coefficients)를 재설계하여 한 개의 디지털 FIR(Finite Impulse Response) 대역통과 필터(BPF: Band Pass Filter)를 재구성함으로써 여러 개의 대역통과 필터를 갖는 효과를 얻는다. 본 논문에서 제안하는 기법을 적용하여 다중채널 신호 발생기를 구현하고, 동일한 하드웨어 상에서 WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 시스템 혹은 CDMA 시스템으로 재구성하는 시험을 통하여 본 알고리즘의 구현 가능성을 검증하였다.
In this study, Software Defined Radio (SDR) technology-based digital filterbank architecture applicable to a multiple-channel processing system such as a wireless mobile communication system using Code Division Multiple Access (CDMA) technology is proposed. The technique includes a micro-processor to redesign Finite Impulse Response (FIR) filter coefficients according to specific system information and to download the filter coefficients to one digital Band Pass Filter (BPF) to reconfigure another system. The feasibility of the algorithm is verified by computer simulation and by implementing a multiple-channel signal generator that is reconfigurable to other system profiles, including those of a Wideband Code Division Multiple Access (WCDMA) system and a CDMA system.
In this study, flow analysis of single, double, and triple filter systems of cylindrical structures was performed to analyze the flow characteristics of each filter. As a result of the flow analysis of the filter system, the number of filters and the pressure drop rate tend to be proportional to each other. It was found that the area passing through the inside of the filter had almost the same pressure. The maximum pressure drop rate of the triple filter system was about 14.9% for the forward-flow and about 12.4% for the reverse-flow. It was determined that the performance of the filter was stable within 20% of the allowable pressure drop rate of the filter system, which is the standard presented to the Korea Water Technology Certification Institute(KWTCI). In the future, a study on the decompression characteristics of the filter system according to the effect of the arrangement interval and filter density of the triple filter will be conducted.
Direct tracking problem of moving noncircular sources for multiple arrays is investigated in this study. Here, we propose an improved unscented particle filter (I-UPF) direct tracking method, which combines system proportional symmetry unscented particle filter and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithm. Noncircular sources can extend the dimension of sources matrix, and the direct tracking accuracy is improved. This method uses multiple arrays to receive sources. Firstly, set up a direct tracking model through consecutive time and Doppler information. Subsequently, based on the improved unscented particle filter algorithm, the proposed tracking model is to improve the direct tracking accuracy and reduce computational complexity. Simulation results show that the proposed improved unscented particle filter algorithm for noncircular sources has enhanced tracking accuracy than Markov Chain Monte Carlo unscented particle filter algorithm, Markov Chain Monte Carlo extended Kalman particle filter, and two-step tracking method.
In this paper, we propose an interacting multiple model (IMM) method using intelligent tracking filter with fuzzy gain to reduce tracking errors for maneuvering targets. In the proposed filter, the unknown acceleration input for each sub-model is determined by mismatches between the modelled target dynamics and the actual target dynamics. After a acceleration input is detected, the state estimates for each sub-filter are modified. To modify the accurate estimation, we propose the fuzzy gain based on the relation between the filter residual and its variation. To optimize each fuzzy system, we utilize the genetic algorithm (GA). The tracking performance of the proposed method is compared with those of the adaptive interacting multiple model(AIMM) method and input estimation (IE) method through computer simulations.
In this paper, we propose an interacting multiple model (IMM) method using intelligent tracking filter with fuzzy gain to reduce tracking errors for maneuvering targets. In the proposed filter, to exactly estimate for each sub-model, we propose the fuzzy gain based on the relation between the filter residual and its variation. To optimize each fuzzy system, we utilize the genetic algorithm (GA). Finally, the tracking performance of the proposed method is compared with those of the adaptive interacting multiple model (AIMM) method and input estimation (IE) method through computer simulations.
본 논문에서는 위성 항법 해를 이용하여 INS의 순수항법을 보상하는 INS / GPS 통합 항법 알고리즘을 구성할 때 불안정한 위성 항법 위치 해 출력에도 안정적인 항법 성능을 보장할 수 있는 IMM (interacting multiple model)필터를 설계하였다. INS / GPS 통합 항법 시스템 구조 내에 칼만필터를 서브 필터로 하는 IMM 필터 구조를 정의하였다. IMM필터 구성시 서브필터는 2개로 구성하였으며, 각각의 칼만필터는 INS의 오차 방정식으로부터 위치, 속도, 자세, 센서 오차 등으로 구성한 16차의 상태를 정의하고 추가로 위성항법의 유색 잡음(coloured measurement noise)영향으로 2차를 확장하였다. 제안한 IMM 필터의 성능을 확인하기위해 위성 항법에 임의의 오차를 위도와 경도에 삽입하고 필터의 추종성을 확인하는 것으로 성능을 비교 분석하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 100회 수행하여 결과를 RMS로 비교한 결과 제안한 필터 방식이 오차에 대해 안정적이며 빠른 수렴결과를 보이고 있음을 확인할 수 있었다.
When the maneuver occurs, the performance of the standard Kalman filter has been degraded because mismatches between the modeled target dynamics and the actual target dynamics. To solve this problem, the unknown acceleration is determined by using the fuzzy logic based on genetic algorithm(GA) method. This algorithm is the method to estimate the increment of acceleration by a fuzzy system using th relation between maneuver filler residual and non-maneuvering one. To optimize this system, a GA is utilized. And then, the modified filter is corrected by the new update equation method which is a fuzzy system using the relation between the filter residual and its variation. To shows the feasibility of the suggested method with only one filter, the computer simulations system are provided, this method is compared with multiple model method.
In this paper, the range difference based the moving target tracking problem using multiple UAVs is solved within the new framework of linear robust state estimation. To do this, the relative kinematics is modeled as an uncertain linear system containing stochastic parametric uncertainties in its measurement matrix. Applying the non-conservative robust Kalman filter for the uncertain system, a quasi-optimal linear target tracking filter is designed. For its recursive linear filter structure, the proposed method can ensure the fast convergence and reliable target tracking performance. Moreover, it is suitable for real-time applications using multiple UAVs.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권1호
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pp.350-364
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2022
Traditionally, in multi-user multi-carrier systems, the neighboring subband will be gapped by one subcarrier, which is set as guard band to reduce multiple access interference (MAI) between neighboring subbands. The empty subcarrier for guard band will degrade the spectral efficiency of the whole system. In order to enhance the spectral efficiency of multi-user filter bank multiple carrier (FBMC) systems, a new subband allocation method is introduced, in which the neighboring subband is gapped by half subcarrier instead of one subcarrier. Meanwhile, in order to implement the proposed resource allocation scheme, an optimized FBMC prototype filter is designed to decrease the inter-subband interference to the neighboring subband. The detailed simulations about the comparison between the proposed spectrum assignment and traditional FBMC are given, as well as the performance in the different interference scenarios. The simulation results show that the combination of the proposed spectrum assignment scheme and the optimized filter has better performance compared to the traditional scheme. The proposed scheme can be used in the system which serves massive users to get higher spectrum efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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