This paper presents the sensor location and step estimation algorithm for personal navigation system (PNS). PNS has the disadvantage in that the position of the sensor must be fixed on a human body. Three-axis acceleration sensor is used to solve the disadvantage and to consider the real situation. We simplify the measurement data by using the band pass filter, witch It has the advantage in the detection of characteristic point. Through the detected characteristic points, it is possible to setup the parameter for the pattern detection. Depending on the sensor location, the parameters have the different type of noise covariance. Particularly, when the position of the sensor is changed, the impulse noise shows up. Considering the noise, we apply the recursive least square algorithm using the variable forgetting factors, which can classify the sensor location based on the estimated parameters. We performed the experiment for the verification of the proposed algorithm in the various environments. Through the experimental results, the effectiveness of the proposed method is verified.
This paper describes a newly developed method of production simulation by using the Mixture of Cumulant Approximation (MOCA). In this method, the load is modelled as random variable (r.v.) which can be interpreted in terms of partitioning the load into various categories. We can consider the load shape of multi-modal characteristics. The number of load category and demarcation points of each load category are calculated automatically by using interpolation and least square method. Each generating unit of a supply system is modelled as r.v. of unit outage capacity according to the number of unit outage subset. Since the computation burden of each subset's moments increases exponentially as units are convolved to the system, we further derive the specific recursive formulae. In simulating the energy limited units, hydro unit simulation is performed using Energy Invariance Property and the simulation of pumped storage unit is modelled as compulsory and economic operations. The proposed MOCA method is applide to the test systems and the results are compared with those of cumulant and Booth Baleriaux method. It is verified that the MOCA method is considerably reliable and stable both pathological and well behaved system.
In the linear system identification using the discrete time constant coefficients, there is a subspace method based on 4SID recently much suggested instead of the parametric method like as the maximum likelihood method. The subspace method is not related with the impulse response and difference equation in its input-output equation, but with the system matrix of the direct state space model from the input-output data. The subspace method is a very useful tool to adopt in the multivariable system identification, but it has a shortage unable to adopt in the closed-loop system identification. In this paper, we are suggested the methods to get rid of the shortage of the subspace method in the closed-loop system identification. The subspace method is used in the estimate of the output prediction values from the estimating of the state space vector. And we have compared the results with the outputs of the recursive least square method in the numerical simulation.
본 논문은 다중 안테나 시스템 환경에서 전송 용량을 보장하면서 통신 성능 신뢰성을 확보할 수 있는 효율적인 Throughput 향상기법에 관한 연구를 진행하였다. 기존 공간 다이버시티 기법은 각 안테나 채널들로부터 발생하는 간섭과 주파수 선택적 채널의 영향으로 코드 간 직교성의 훼손, 부반송파 직교성의 훼손이 발생하여 성능 향상이 제한적이다. 주파수 선택적 다중 안테나 채널 환경에 따라서 발생하는 안테나 간의 간섭을 SVD 채널 병렬화를 통하여 효과적으로 줄이고, 낮은 복잡도를 가지는 부반송파 결합기법을 통하여 제안시스템의 전송용량과 성능을 향상시키는 전송 시스템을 제안하였으며, 모의실험을 통하여 성능 향상을 확인하였다.
In this paper, we propose the design methodology of target tracking system using the identification of TS fuzzy model based on genetic algorithm(GA) and RLS algorithm. In general, the objective of target tracking is to estimate the future trajectory of the target based on the past position of the target obtained from the sensor. In the conventional and mathematical nonlinear filtering method such as extended Kalman filter(EKF), the performance of the system may be deteriorated in highly nonlinear situation. In this paper, to resolve these problems of nonlinear filtering technique, the error of EKF by nonlinearity is compensated by identifying TS fuzzy model. In the proposed method, after composing training datum from the parameters of EKF, by identifying the premise and consequent parameters and the rule numbers of TS fuzzy model using GA, and by tuning finely the consequent parameters of TS fuzzy model using recursive least square(RLS) algorithm, the error of EKF is compensated. Finally, the proposed method is applied to three dimensional tracking problem, and the simulation results shows that the tracking performance is improved by the proposed method.
본 논문에서는 무선랜 시스템에 단일 채널 전이중 통신 기법을 적용하고, 적응 신호처리 기반의 디지털 간섭 제거기를 설계한다. 다수의 송수신 안테나를 사용하는 무선랜 시스템에 전이중 통신 방식을 사용하면 다수의 안테나로 전송된 신호가 피드백되어 간섭을 유발한다. 피드백 간섭을 제거하기 위해 적응 신호처리 기법에 기반하여 최소 평균 자승, 정규화 최소 평균 자승, 순환 최소 자승 간섭 제거 알고리즘을 유도한다. 또한 최소 평균 자승과 순환 최소 자승 기법의 이론적인 수렴 특성을 분석한다. PER (Packet Error Rate) 성능이 동일한 경우 전이중 통신 방식의 채널 용량은 반이중 통신 방식에 비해 2배 증가한다. 무선랜 시스템에서의 모의실험을 통해 제안된 간섭 제거기를 적용한 전이중 통신 방식이 기존 반이중 전송 기법과 PER 성능이 유사함을 보인다.
LMS 적응필터는 많은 신호처리 응용분야에서 광범위하게 사용되고 있으나 반복 적 최소 자승 (RLS) 적응 필터와 비교해서 주어진 안정상태 평균 자승 에러에 대한 수렴특성이 떨어진 다. 본 논문은 LMS 알고리즘의 수렴속도를 향상시키기 위해 폐기된 탭 입력 데이터를 몇 개의 한정된 버퍼를 이용 탭 가중치를 적응적으로 조절하여 수렴특성을 개선한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 스텝 크기 매 개변수 $\mu$값의 증가는 보다 빠른 수렴속도와 평균 자승에러를 감소시키는 효과를 가지므로 데이터 재순 환 버퍼 구조에서 탭 가중치의 갱신에 비례하여 평균 자승 에러의 수렴속도가 재순환 버퍼 B를 증가시 켜 수렴속도가 (B+1)배 만큼 증가한다. 데이터 버퍼 알고리즘을 이용한 제안된 TDL 필터가 LMS 알고 리즘과 동일한 수렴조건을 가지고 실행될 때 연산복잡성의 실질적 부담감을 배제하고 채널 간의 상호심 볼간섭을 보다 효율적으로 제어하면서 적응 횡단선 필터의 수렴속도를 증기시켜 개선한다.
본 논문에서는 비선형 다변수 시스템에 적응할 수 있는 신경회로망을 이용한 PID 구조를 갖는 직접 다변수 자기동조 제어기를 제안한다. 제어기에 적용되는 플랜트는 잡음, 시간지연과 상호결합항이 존재하며 파라미터가 변하는 비선형 다변수 시스템이다. 비선형 다변수 시스템은 선형부분과 비선형부분으로 분리한 형태로 구성되며, 선형제어기는 외부환경 변화에 적응할 수 있는 PID 제어기 특성을 가진 자기동조 PID 제어기 이다. 선형부분의 제어기 파라미터는 순환최소자승법으로 직접 추정하고 비선형 부분의 파라미터는 신경회로망으로 추정한다. 그리고 각 부분에서 추정한 파라미터를 합한 후 비선형 다변수 일반화 자기동조 제어기의 제어법칙에 적용한다. 제어 알고리듬의 타당성을 확인하기 위해 시간 지연이 있고 일정한 시간이 경과한 후 시스템의 파라미터가 변하는 비선형 다변수 시스템에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다. 또한 기존의 신경회로망을 이용한 직접 다변수 적응 제어기에 비해 효과적이다.
차량의 롤오버는 심각한 사고중의 하나로 SUV 에 있어서 더욱 위험하나 롤오버 방지시스템을 통하여 발생을 최소화 시킬 수 있다. 하지만 이러한 방지 시스템의 성능은 승객 수나 다른 하중 조건에 따라 변하는 차의 질량이나 무게중심 같은 차량 관성 파라미터에 매우 민감하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 종 방향, 횡 방향, 수직 방향 동역학을 기반으로 한 세 가지 질량 추정 알고리즘을 개발하고 이 세 가지 알고리즘들을 통합하여 임의의 주행 상황에서 실시간 연산을 통해 차량의 질량을 추정할 수 있는 통합 차량 질량 추정 방법을 제안하였다. 또한 실시간 시뮬레이션과 실험을 통하여 이 방법의 성능을 검증하였다.
일상 생활에서 인간의 자세와 운동은 전정기관, 시각, 고유수용체에 의해 조절되어진다. 특히 전정기관은 정전안구반사를 통한 안구 운동과 전정척수반사를 통한 골격근의 수축 운동을 제어하는 매우 중요한 기능을 갖고 있다. 그러나 자세 조절기능의 손실로 인한 자세 부조화는 오심, 구토, 현기증을 초래하여 삶의 의욕을 상실케 만들고 안진이라 불리는 비정상적인 안구반사운동을 초래한다. 현기증 진단에 EOG를 이용한 안진의 분석이 필요하다. 본 연구의 목적은 데이터 처리를 위한 컴퓨터 시스템과 OKN 시뮬레이션 시스템에 의해 유발된 안진 서상속도의 자동평가 알고리즘을 개발하는데 있다. 본 논문에서는 RLSM을 이용하여 안진의 서상속도를 검출하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 이 방법은 눈 깜빡임과 같은 artifact에 둔감하여 안진의 빠르고 정확한 평가가 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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