In this paper, we address a new robust optimization problem in a multiuser multiple-input single-output broadcasting system with simultaneous wireless information and power transmission, where a multi-antenna base station (BS) sends energy and information simultaneously to multiple users equipped with a single antenna. Assuming that perfect channel-state information (CSI) for all channels is not available at the BS, the uncertainty of the CSI is modeled by an Euclidean ball-shaped uncertainty set. To optimally design transmit beamforming weights and receive power splitting, an average total transmit power minimization problem is investigated subject to the individual harvested power constraint and the received signal-to-interference-plus-noise ratio constraint at each user. Due to the channel uncertainty, the original problem becomes a homogeneous quadratically constrained quadratic problem, which is NP-hard. The original design problem is reformulated to a relaxed semidefinite program, and then two different approaches based on convex programming are proposed, which can be solved efficiently by the interior point algorithm. Numerical results are provided to validate the robustness of the proposed algorithms.
This paper presents an intelligent reduction method for external noise. The main idea comes from PSO-FCM (Particle Swam Optimization Fused fuzzy C-Means) clustering. The data of the target is transformed from the antenna coordinates to the vessel one and to the system coordinates. In the conversion, the overall noises hinder observer to get the exact position and velocity of the maneuvering target. While the filter is used for tracking system, unexpected acceleration becomes the main factor which makes the uncertainty. In this paper, the tracking efficiency is improved with the PSO-FCM and the compensation methodology. The acceleration is approximated from the external noise splitted by the proposed clustering method. After extracting the approximated acceleration, the rest in the noise is filtered by the filter and the compensation is added to after that. Proposed tracking method is applicable to the linear model and nonlinear one together. Also, it can do to the on-line system. Finally, some examples are provided to examine the reliability of the proposed method.
This article describes a robust state estimation method which enables to produce reliable estimates in spite of heavy perturbation including plant uncertainty and external disturbances. The main idea is to combine the standard state estimator with the perturbation observer in the estimator frame. The perturbation observer reflects equivalent quantity of plant uncertainty and external disturbances during the estimation process so that the state estimator dynamics gets as close as possible to the real plant dynamics. The robust state estimator proposed in this paper is given in a recursive discrete-time form which is very useful fur implementation purpose. In terms of the error dynamics derived for the robust state estimator, we discuss the stability issue and noise sensitivity. The effectiveness and practicality of the robust state estimator are verified through numerical examples and experimental results.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.372-377
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1993
In this paper, we investigate a set-membership identification approach to the quantification of an upper bound of model uncertainty in frequency domain, which is required in the H$_{\infty}$ robust control system design. First we formulate this problem as a set-membership identification of a nominal model error in the presence f unknown noise input with unknown bound, while the ordinary set-membership approaches assume that an upper bound of the uncertain input is known. For this purpose, the proposed algorithm includes the estimation of the bound of the uncertain input. thus the proposed method can obtain the hard bound of the model error in frequency domain as well as a parametric lower-order nominal model. Finally numerical simulation results are shown to confirm the validity of the presented algorithm..
Kim, Jin-Young;Min, So-Hee;Na, Seung-You;Choi, Hong-Sub;Choi, Seung-Ho
음성과학
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제14권1호
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pp.163-174
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2007
All observation has uncertainty due to noise or channel characteristics. This uncertainty should be counted in the modeling of observation. In this paper we propose a modified optimization object function of a GMM training considering inexact observation. The object function is modified by introducing the concept of observation confidence as a weighting factor of probabilities. The optimization of the proposed criterion is solved using a common EM algorithm. To verify the proposed method we apply it to the speaker recognition domain. The experimental results of text-independent speaker identification with VidTimit DB show that the error rate is reduced from 14.8% to 11.7% by the modified GMM training.
In this paper, we consider the design of a state feedback $H_{\infty}$ controller for uncertain linear systems with saturating actuators. We consider a general saturating actuator and employ the additive decomposition to deal with it effectively. And the considered uncertainty is the unstructured uncertainty which is only known its norm bound. Based on Linear Matrix Inequality(LMI) techniques, we present a condition on designing a controller that guarantees the $L_2$ gain, from the noise to the output, is not greater than a given value. A controller is obtained by checking the feasibility of three LMI's, and this can be easily done by well-known control package. Finally, we show the usefulness of our result by a numerical example.
In this paper, we consider the acquisition performance of an IS-95 reverse link access channel slot as a function of system design parameters such as postdetection integration length and the number of access channel message block repetitons. The uncertainty region of the reverse link spreading codes compared to that of forward link is very small, since the uncertainty region of the reverse link is determined by a cell radius. Thus, the parallel acquisiton technique in the reverse link is more efficient than a serial acquisition technique in terms of implementation and of acquisition time. The parallel acquisition is achieved by a bank of N parallel I/Q noncoherent correlator are analyzed for band-limited noise and the Rayleigh fast fading channel. The detection probability is derived for multiple correct code-phase offsets and multipath fading. The probability of no message error is derived when rake combining, access channel message block combining, and Viterbi decoding are applied. Numerical results provide the acquisition performance for system design parameters such as postdetection integration length and number of access channel message block repetitions in case of a random access on a mobile station.
In this paper, we design a vibration control system that includes a 3-D.O.F. mass-spring-damper structure for the analytical model of a building that is excited at the base of this structure by an external dynamic force, and one Active Mass Damper(AMD) on the top of this structure to generate control forces fro attenuation of the structural response. Two robust controllers based on $\mu$-synthesis and H$\infty$ optimal control are designed for the structural system to show that the performance of a control system can be degraded by some parameter uncertainties such as mass, stiffness coefficients, and/or damping coefficients. The performance of the two controllers are compared in terms of nominal performance, robust stability and robust performance by simulations.
Fuzzy C-Means(FCM)의 단점을 극복하기 위해 제안되었던 PCM은 잡음에는 강하지만 초기 파라미터 값에 민감하고, 상대적으로 가까이에 위치한 prototype들을 형성하는 패턴들의 경우에는 최종 prototype의 위치가 겹치는(동일한) 결과가 나올 수 있다는 단점이 있다. 이러한 PCM의 단점을 극복하기 위해 여러 방법이 제안되었지만, 본 논문에서는 PCM 알고리즘에 Interval Type 2 Fuzzy 접근 방법을 적용하여 PCM 알고리즘의 파라미터에 존재하는 uncertainty를 제어함으로써 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권6호
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pp.1496-1521
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2012
Uncertainty is ubiquitous in target tracking wireless sensor networks due to environmental noise, randomness of target mobility and other factors. Sensing results are always unreliable. This paper considers unreliability as it occurs in wireless sensor networks and its impact on target-tracking accuracy. Firstly, we map intersection pairwise sensors' uncertain boundaries, which divides the monitor area into faces. Each face has a unique signature vector. For each target localization, a sampling vector is built after multiple grouping samplings determine whether the RSS (Received Signal Strength) for a pairwise nodes' is ordinal or flipped. A Fault-Tolerant Target-Tracking (FTTT) strategy is proposed, which transforms the tracking problem into a vector matching process that increases the tracking flexibility and accuracy while reducing the influence of in-the-filed factors. In addition, a heuristic matching algorithm is introduced to reduce the computational complexity. The fault tolerance of FTTT is also discussed. An extension of FTTT is then proposed by quantifying the pairwise uncertainty to further enhance robustness. Results show FTTT is more flexible, more robust and more accurate than parallel approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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