본 논문에서는 무선센서네트워크에서 미지의 노드 위치를 추정하기 위하여 VRN을 이용한 수신신호 세기 기반의 협력 위치 추정 알고리즘을 제안하였다. 제안한 위치추정 시스템은 모든 노드들을 모니터링하고 중첩 영역의 반복적 이용과 협력적 위치추정을 통해 BN의 좌표를 추정하였다. 실험결과 협력위치 추정시 반복횟수가 증가함에 따라 BN의 존재가능 영역이 줄어듦을 확인하였으며, RN의 수가 적을수록 최소 4회 이상의 반복적인 위치추정 횟수가 확보되어야만 BN의 존재가능 영역이 현저히 협소해짐을 보였다. 또한 위치추정 오차거리는 RN의 수가 4개인 경우에도 기존의 위치추정 알고리즘에 비해 약 71.6%의 성능이 향상되었다. 따라서 본 논문에서 제안한 VRN을 활용한 위치추정 알고리즘이 기존의 RSS기반의 위치추정 알고리즘에 비해 우수한 위추정 성능이 나타남을 확인하였다.
본 논문에서는 실내외 환경에서 상호 정보를 바탕으로 대상의 위치를 추적할 수 있는 영역축소 기법을 이용한 협력 위치추정 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 고정노드의 수가 제한된 환경에서 미지의 노드 위치 정보를 활용한 상호 협력적인 위치추정 방식으로 본 연구에서는 3단계에 걸쳐 노드의 위치를 추정하였다. 실험 결과 동일한 개수의 RN일 때 BN의 수가 증가할수록 본 논문에서 제안한 영역축소 방법을 이용한 협력위치추정의 정밀도가 향상됨을 확인하였다.
Due to the unavailability of global positioning system (GPS) indoors, various indoor pedestrian positioning methods have been designed to estimate the position of the user using received signal strength (RSS) measurements from radio beacons, such as wireless fidelity (WiFi) access points and Bluetooth low energy (BLE) beacons. In indoor environments, radio-frequency (RF) signals are unpredictable and change over space and time because of multipath associated with reflection and refraction, shadow fading caused by obstacles, and interference among different devices using the same frequencies. Therefore, the outliers in the positional information obtained from the indoor positioning method based on RSS measurements occur often. For this reason, the performance of the positioning method can be degraded by the characteristics of the RF signal. To resolve this issue, a map-matching (MM) algorithm based on maximum probability (MP) estimation is applied to the indoor positioning method in this study. The MM algorithm locates the aberrant position of the user estimated by the positioning method within the limits of the adjacent pedestrian passages. Empirical experiments show that the positioning method can achieve higher positioning accuracy by leveraging the MM algorithm.
In the moving target problem, the velocity information of the moving target is very important as well as the high accuracy position information. To solve this problem, active researches are being conducted recently with combine the Time Difference of Arrival (TDOA) and Frequency Delay of Arrival(FDOA) measurements. However, since the FDOA measurement is utilizing the Doppler effect due to the relative velocity between the target source and the receiver sensor, it may be difficult to use the FDOA measurement if the moving target speed is not sufficiently fast. In this paper, we propose a method for estimating the position and the velocities of the target by using only the TDOA measurements for the low speed moving target in the indoor environment with sensor network. First, the target position and heading angle are obtained from the estimated positions of two attached transmitters on the target. Then, the target angular and linear velocities are also estimated. In addtion, we apply the Instrumental Variable (IV) technique to compensate the estimation error of the estimated target velocity. In simulation, the performance of the proposed algorithm is verified.
일반적으로 보행자의 위치를 파악하는데 사용하는 시스템을 개인 항법 장치 (PNS: Personal Navigation System)라고 한다. 위성 항법 시스템(GPS: Global Positioning System)은 PNS의 대표적인 사례이나, GPS 위성 신호 수신이 어려운 지역에서는 적용이 어려운 단점이 있다. GPS 신호 음영지역에서의 위치정보를 획득하기 위한 방법으로서 보행자 관성 항법(PDR: Pedestrian Dead Reckoning)은 별도의 인프라 없이 관성측정장치(IMU: Inertial Measurement Unit)만을 이용하여 보행자의 위치를 추정하는 방식으로서 인프라 구축이 어려운 특수 분야에 적용이 적합한 방식이다. 본 논문에서는 전장환경과 같은 GPS가 제한되는 특수한 환경 하에서 보행자의 다양한 이동유형을 고려한 관성항법 기반의 보행자용 위치인식 기법을 제안한다. 걷기, 뛰기, 포복과 같은 다양한 이동 형태에 따른 보행 거리 추정을 위해 IMU에서 제공되는 센서의 정보를 활용하여 걸음 검출과 보폭 추정으로 구성되는 보행거리 추정 기법과 HDR 알고리즘과 EKF(Extended Kalman Filter) 기반의 보행방향 추정 기법을 제안한다. 또한 건물입구와 같은 GPS 신호가 수신이 되나 신뢰성이 떨어지는 구간에서의 GPS와 PDR간 위치정보 융합 기법을 제안한다. 제안 기법의 성능 검증을 위해 자체 위치인식 모듈을 제작하여 국외제품과 비교 실험을 실시하였다. 실험결과, 제안 기법은 약 600m의 이동경로에서 평균 위치오차 거리는 5.64m, 이동거리 오차율 3.41%의 결과를 보였다.
Kim, Young-Rok;Song, Young-Joo;Bae, Jonghee;Choi, Seok-Weon
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제35권4호
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pp.295-308
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2018
In this study, orbit determination (OD) simulation for the Korea Pathfinder Lunar Orbiter (KPLO) was accomplished for investigation of the observational arc-length effect using a sequential estimation algorithm. A lunar polar orbit located at 100 km altitude and $90^{\circ}$ inclination was mainly considered for the KPLO mission operation phase. For measurement simulation and OD for KPLO, the Analytical Graphics Inc. Systems Tool Kit 11 and Orbit Determination Tool Kit 6 software were utilized. Three deep-space ground stations, including two deep space network (DSN) antennas and the Korea Deep Space Antenna, were configured for the OD simulation. To investigate the arc-length effect on OD, 60-hr, 48-hr, 24-hr, and 12-hr tracking data were prepared. Position uncertainty by error covariance and orbit overlap precision were used for OD performance evaluation. Additionally, orbit prediction (OP) accuracy was also assessed by the position difference between the estimated and true orbits. Finally, we concluded that the 48-hr-based OD strategy is suitable for effective flight dynamics operation of KPLO. This work suggests a useful guideline for the OD strategy of KPLO mission planning and operation during the nominal lunar orbits phase.
본 논문에서는 전동기의 고성능 속도제어를 위해 필수적인 상수인 관성을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 속도관측기에서 발생되는 관성오차의 정보를 포함하고 있는 위치 오차신호를 관측하여 이를 비례적분 제어기를 사용하여 정상상태 오차를 없게 제어함으로써 관성을 추정하므로 특히, 관측기 기반 속도측정법에 쉽게 구현이 가능하다. 모의실험과 실험결과를 제시하여 추정관성이 제안된 방법에 의하여 실제값에 수렴하였으며 이에 파라 관측된 속도 역시 실제 측정된 속도와 일치하게 되었으며, 속도제어기가 설계한 응답특성을 보임을 입증하였다.
선박의 충돌회피 알고리즘은 인적 요인에 의한 해난사고를 방지하고, 보다 효과적이고 안전한 운항을 위해 개발되어 왔다. 본 논문에서는 충돌사고의 위험성을 줄이고, 안전운항을 지원하기 위하여, 베이지안 추정 이론을 이용하여 충돌 위험도를 추정하는 알고리즘을 고안한다. 기존의 선박 충돌 회피를 시스템보다 안전한 충돌 회피를 위해서 베이지안 추정 이론을 이용하여 충돌 위험도를 계산하고 일정 시간 이후에 타선들의 위치 및 속도정보와 자선의 위치 및 속도정보를 이용하여 충돌 위험도를 예측함으로써 보다 안전하고 효율적인 충돌 위험도를 결정한다. 본 논문에서 타선박의 항해정보는 AIS 정보를 가정하였고, 기존의 DCPA와 TCPA를 이용한 퍼지 추론 방법보다 효율적으로 충돌 위험도를 추정할 수 있다.
The fully automatic algorithm from initial finite element mesh generation to remeshing in two dimensional geometry is introduced using bubble packing method (BPM) for finite element analysis. BPM determines the node placement by force-balancing configuration of bubbles and the triangular meshes are made by Delaunay triangulation with advancing front concept. In BPM, we suggest two node-search algorithms and the adaptive/recursive bubble controls to search the optimal nodal position. To use the automatically generated mesh information in FEA, the new enhanced bandwidth minimization scheme with high efficiency in CPU time is developed. In the remeshing stage, the mesh refinement is incorporated by the control of bubble size using two parameters. And Superconvergent Patch Recovery (SPR) technique is used for error estimation. To verify the capability of this algorithm, we consider two elasticity problems, one is the bending problem of short cantilever beam and the tension problem of infinite plate with hole. The numerical results indicate that the algorithm by BPM is able to refine the mesh based on a posteriori error and control the mesh size easily by two parameters.
움직임 추정은 동영상 압축에서 가장 많은 연산량을 차지하는 부분으로 막대한 연산량을 줄이기 위한 많은 고속 탐색 기법이 제안되어 왔다. 움직임 추정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 SAD (sum-of-absolute difference) 계산의 경우, 연산량을 줄이기 위해 SAD 계산 중간에 지금까지 계산된 중간값이 지금까지 찾아진 최소 SAD를 넘을 경우 더 이상의 SAD 계산을 중단하고 다음 탐색으로 넘어가는 조기 중단 기법이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 고속 탐색 기법인 3단계 탐색기법을 변형하여 조기 중단이 자주 일어나도록 탐색 위치의 탐색 순서만을 적응적으로 재배열하는 움직임 추정 기법을 제안하였다. 모의 실험 결과, 제안하는 움직임 추정 기법은 추가 연산량이 거의 없이 기존의 3단계 탐색 기법에 비해 동일한 성능을 유지하면서 연산량을 17~30% 감소시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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