This paper proposes a method of position estimating through compensating the autonomous mobile robot's noise. Proposed method is that estimated position error by modified Kalman filter method using neural network. We use a neural network for measurement noise covariance and system noise covariance. In order to verify the effectiveness of the proposed method, we performed experiments for position estimation. The results show that convergence and position error is reduced than the Kalman filter method.
재밍 환경에서의 maximum likelihood(ML) 기반의 모노펄스 기법은 공분산 행렬의 역행렬을 이용하여 재머 신호를 억제시킨다. 재머 억제를 위해서는 재머 성분에 대한 충분한 횟수의 스냅샷(snapshot)이 필요하며, 높은 PRF 환경에서는 이것이 가능하지 않아 실시간 추적에 한계가 있다. 또한, JNR(Jammer to Noise Ratio)이 낮은 경우에는 재머의 스냅샷 수가 충분하더라도 정확한 재머 억제가 이루어지지 않아, 표적 방향 추정의 정확도가 감소한다. 본 논문에서는 재밍 환경에서 스냅샷이 적은 경우에도 ML 기반의 모노펄스 성능이 우수한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 공분산 행렬의 잡음 부공간을 이용하는 모노펄스 방법으로, 이의 유도 과정을 보이고, 모의실험을 통해 기존의 방법에 비해 성능이 개선된 것을 보인다.
본 논문에서는 3GPP LTE (3rd Generation Partnership Project Long Term Evolution) MIMO-OFDMA(multiple-input multiple-output-orthogonal frequency division multiple access) 시스템의 하향 링크 수신기를 위한 asynchronous ICI (Inter-Cell Interference) 완화 기법을 제안한다. Multi-cell 환경을 고려한 celluar OFDMA 시스템에서는 기본적으로 frequency reuse factor가 1로 설정되기 때문에 셀 경계에 위치한 UE (User Equipment)의 경우 ICI 영향을 받게 되며, 특히 각기 다른 셀 반경 및 nodeB 간의 거리 차이 등 현실적인 celluar 환경을 고려 할 경우에는 UE 간 타이밍 오류가 가중되어 수신 신호의 주파수 영역의 직교성이 파괴될 가능성이 있다. 따라서 이러한 인접 셀 간섭을 제거 및 완화하기 위하여 수신 OFDM 심볼에 대한 SCM (Spatial Covariance Matrix) 추정이 필요하다. 일반적으로 SCM 추정은 training symbol을 이용함을 가정하지만, 긴 시간 동안 간섭의 통계적 특성을 측정하는 것은 어려울 뿐만 아니라 training symbol이 고려되지 않는 LTE와 같은 MIMO-OFDMA 시스템에는 적합하지 않다. 또한 추정의 정확성을 높이기 위하여 noise reduction 방식이 적용된 추정 기법이 제시되고 있으나, 기존 time-domain low-pass type weighting 방식은 spectral leakage에 의한 추정 에러를 유발하는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 noise reduction 효과를 얻으면서 spectral leakage에 의한 SCM 추정 오류를 최소화할 수 있으며, 주파수 영역에의 moving average filter로 구현 가능한 time-domain sinc-type weighting 방식의 SCM 추정 기법을 제안하였으며, 다양한 환경에서의 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 방식이 기존의 방식보다 약 3dB 의 SIR (Signal to Interference Ratio) 이득을 보임을 입증하였다.
This paper proposes the interference cancellation improvement in smart antenna system by using Applebaum array covariance matrix adjustment. This technique adds the specific adjustable multipliers with both desired signal covariance matrix and interference signal covariance matrices in order to overcome some disadvantages and improve the interference cancellation efficiency of Applebaum array. It is based on the desired and undesired signal power or desired signal-to-interference-plus-thermal noise ratio (SINR). As the result from demonstration, the proposed technique can improve and increase the interference cancellation efficiency in smart antenna better than the conventional technique.
In this paper, a linear stocastic dynamic system with norm - bounded plant perpurbations and norm - bounded noise covariarice is studied. Instead of Bellman-Gronwall inequality used in previous study, Lyapunov stability theorem is used to derive stability condition. The new condition is of more compact form than the previous result.
본 논문에서는 화상의 에지를 보존하면 가법성 백색잡음제거를 수행하는 적응 위너 필터를 제안한다. 학습용의 복수의 화상을 준비하여 각 화상을 블록으로 분할하여 블록내부의 에지의 성질에 의해 평탄, 수직, 수평, 대각선 방향(45도, 135도)의 5개의 클래스로 분류한다. 그리고, 클래스마다 공분산 행렬을 구하여 위너 필터를 설계한다. 잡음제거에 의한 블록의 클래스 분류는 각 클래스의 공분산 행렬의 고유 벡터를 이용하여 이루어진다. 각 클래스의 고유 벡터와 노이즈가 부가된 관측화상의 블록과의 내적을 구하여 얻어진 내적 값을 근거로 입력 블록을 적절한 클래스로 분류한다. 클래스 분류 후, 입력 블록의 클래스에 대응한 위너 필터로 교체하는 것으로 에지를 보존한 고정밀도의 화상 복원이 가능하였다. 또한 여러 가지 시뮬레이션을 행하여 제안 방법의 유용성도 확인하였다.
In this paper, we propose a new jammer suppression algorithm that uses orthogonal waveform space projection (OWSP) processing for a multiple input multiple output (MIMO) radar system exposed to a jamming signal. Generally, a conventional suppression algorithm based on adaptive beamforming (ABF) needs a covariance matrix composed of the jammer and noise only. By exploiting the orthogonality of the transmitting waveforms of MIMO, we can construct a transmitting waveform space (TWS). Then, using the OWSP processing, we can build a space orthogonal to the TWS that contains no SOI. By excluding the SOI from the received signal, even in the case that contains the SOI and jamming signal, the proposed algorithm makes it possible to evaluate the covariance matrix for ABF. We applied the proposed OWSP processing to suppressing the jamming signal in bistatic MIMO radar. We verified the performance of the proposed algorithm by comparing the SINR loss to that of the ideal covariance matrix composed of the jammer and noise only. We also derived the computational complexity of the proposed algorithm and compared the estimation of the DOD and DOA using the SOI with those using the generalized likelihood ratio test (GLRT) algorithm.
In this study, a wavelet-based covariance-driven system identification technique is proposed for damage assessment of structures under ambient excitation. Assuming the ambient excitation to be a white-noise process, the covariance computation is shown to be able to separate the effect of random excitation from the response measurement. Wavelet transform (WT) is then used to convert the covariance response in the time domain to the WT magnitude plot in the time-scale plane. The wavelet coefficients along the curves where energy concentrated are extracted and used to estimate the modal properties of the structure. These modal property estimations lead to the calculation of the stiffness matrix when either the spectral density of the random loading or the mass matrix is given. The predicted stiffness matrix hence provides a direct assessment on the possible location and severity of damage which results in stiffness alteration. To demonstrate the proposed wavelet-based damage assessment technique, a numerical example on a 3 degree-of-freedom (DOF) system and an experimental study on a three-story building model, which are all under a broad-band excitation, are presented. Both numerical and experimental results illustrate that the proposed technique can provide an accurate assessment on the damage location. It is however noted that the assessment of damage severity is not as accurate, which might be due to the errors associated with the mode shape estimations as well as the assumption of proportional damping adopted in the formulation.
The main purpose of this paper is to verify the effectiveness of a high resolution direction finding method, so called the‘averaged MUSIC’. This method uses a new sample array covariance matrix that consists of diagonal components obtained by taking averages of the diagonal component values of the sample covariance matrix for the MUSIC. The paper shows that the proposed method performs higher resolved direction-of-arrival estimation and better resolution probability than the MUSIC in such cases as low signal-to-noise ratio, when the number of sensors used is finite, based on the statistical analysis.
Tracking performance depends on the quantity of the measurement data. In the Kalman-Bucy filter and other trackers, this dependence is well understood in terms of the measurement noise covariance matrix, which specifies the uncertainty in the value of measurement inputs. In this paper, we derived approximated error covariance matrix to evaluate the dependence of target detection probability and false alarm probability in the presence of uncertainty of measurement origin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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