Njonjo, Anne Wanjiru;Pan, Bao-Feng;Jeong, Tae-Gweon
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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pp.302-304
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2016
The purpose of this paper is to draw comparison between the performance of ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ filter and Kalman filter of a tracking module for ARPA system on board high dynamic warship. The comparison is based on the filters' capability to reduce residual error and maintain a stable transient response. The residual error is computed from the difference between the observed the predicted positions for the entire tracking period. The results indicate that the Kalman filter has a higher tracking accuracy compared to the optimal ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ filter. However, both filters have a similar transient response.
In this study, both sedimentation and thickening experiments were conducted for residuals produced from an advanced water treatment plant for more accurate and practical design of residual treatment train. In order to design a backwashed residual sedimentation basin (SRSB) in the filter backwash water recycle system, two kinds of backwash waters, one from sand filter (SFBW) and the other from GAC adsorption bed (GACBW), were separately collected and their surface loading rate measured. In addition, in order to design a gravity thickener, batch thickening tests were conducted for concentrated residuals taken from sedimentation basin and their limiting solid flux ($SF_{L}$) measured. From the experimental results and consideration of the seasonal characteristics of the residual, surface loading rate of $70m^{3}/m^{2}{\cdot}d$ was proposed as a design parameter for SRSB and solid loading rate of 20 kg $TS/m^{2}{\cdot}d$ was proposed as a design parameter for gravity thickeners. Finally, the material mass-balance was made for the design of each unit process in the residual treatment train.
This paper presents a modified residual-based EKF (Extended Kalman Filter) for performance improvement of indoor positioning using WiFi RSSI (Received Signal Strength Indicator) measurement. Radio signal strength in indoor environments may have irregular attenuation characteristics due to obstacles such as walls, furniture, etc. Therefore, the performance of the RSSI-based positioning with the conventional trilateration method or Kalman filter is insufficient to provide location-based accurate information services. In order to enhance the performance of indoor positioning, in this paper, error analysis of the distance calculated by using the WiFi RSSI measurement is performed based on the radio propagation model. Then, an IARM (Irregularly Attenuated RSSI Measurement) error is defined. Also, it shows that the IARM error is included in the residual of the positioning filter. The IARM error is always positive. So, it is presented that the IARM error can be estimated by taking the absolute value of the residual. Consequently, accurate positioning can be achieved based on the IEM (IARM Error Mitigated) EKF with the residual modified by using the estimated IARM error. The performance of the presented IEM EKF is verified experimentally.
Range-based wireless localization system must measure accurate range between a mobile node (MN) and reference nodes. However, non-line-of-sight (NLOS) error caused by the spatial structures disturbs the localization system obtaining the accurate range measurements. Localization methods using the range measurements including NLOS error yield large localization error. But filter-based localization methods can provide comparatively accurate location solution. Motivated by the accuracy of the filter-based localization method, a filter residual-based NLOS error estimation method is presented in this paper. Range measurement-based residual contains NLOS error. By considering this factor with NLOS error properties, NLOS error is mitigated. Also a process noise covariance matrix tuning method is presented to reduce the time-delay estimation error caused by the single dynamic model-based filter when the speed or moving direction of a MN changes, that is the used dynamic model is not fit the current dynamic of a MN. The presented methods are evaluated by simulation allowing direct comparison between different localization methods. The simulation results show that the presented filter is more accurate than the iterative least squares- and extended Kalman filter-based localization methods.
Recently to increase the productivity and improve the quality in the industrial process, suppressing the residual vibration in motion control systems becomes the essential problem to solve. One of the methods to suppress the residual vibration is the input shaping technique. It is based on parameters of the system model; however, the parameters are usually difficult to obtain. This paper shows the effects of the residual vibration caused by the variation of the general velocity profile for the system with two vibration modes, and also shows the effects of the input shaping filter based on the parameters of system model. Finally, the simulation results show that the proposed input shaping filter using an artificial immune algorithm is more effective for suppressing residual vibrations than genetic algorithm.
This paper describes an algorithm to suppress composite noise in a two-microphone speech enhancement system for robust hands-free speech communication. The proposed algorithm has four stages. The first stage estimates the power spectral density of the residual stationary noise, which is based on the detection of nonstationary signal-dominant time-frequency bins (TFBs) at the generalized sidelobe canceller output. Second, speech-dominant TFBs are identified among the previously detected nonstationary signal-dominant TFBs, and power spectral densities of speech and residual nonstationary noise are estimated. In the final stage, the bin-wise output signal-to-noise ratio is obtained with these power estimates and a Wiener post-filter is constructed to attenuate the residual noise. Compared to the conventional beamforming and post-filter algorithms, the proposed speech enhancement algorithm shows significant performance improvement in terms of perceptual evaluation of speech quality.
In this paper, an improved network echo canceller is proposed. The proposed echo canceller is based on the LTJ(lattice transversal joint) adaptive filter which uses informations from the speech decoder. In the proposed implementation method of the network echo canceller, the filer coefficients of the transversal filter part in the LTJ adaptive filter is updated every other sample instead of every sample. So its complexity can be lower than that of the transversal filter. And the echo cancellation rate can be improved by residual echo cancellation using the lattice predictor whose order is less than 10. Computational complexity of the proposed echo canceller is lower than that of the transversal filter but the convergence speed is faster than that of the transversal filter. The performance improvement of the proposed echo canceller was verified by the experiments using the real speech signal and speech coder.
본 논문에서는 H.264 동영상 표준 부호화 방식을 이용한 압축 동영상의 성능 향상을 위한 잔여신호 필터에 대해 제안한다. 영상 획득 과정에서 발생된 첨가 노이즈에 의해 훼손된 동영상은 고주파 성분의 존재로 인하여 시각적으로 불편한 현상과 압축 효율의 저하를 초래한다. 제안된 필터 과정에서는 국부 통계적 특성과 양자화 매개변수 및 주어진 양자화 스텝 사이즈를 이용하여 노이즈 성분을 제거하고 시각적인 효과와 압축 효율을 높이고자 했다. 또한 노이즈에 대한 매개변수를 H.264 동영상 표준 부호화 방식의 변환과 양자화 과정을 통해 잔여신호 필터의 계산량을 줄이기 위해 적용하였다. 제안된 방식의 성능을 실험 결과로부터 확인할 수 있었다.
In this study, two kinds of industrial filter bags were tested for their filtration performance to apply the existing bag filter systems. Experimental variables were examined for pressure drop, cleaning interval, residual pressure drop, cleaning efficiency, fractional grade efficiency, total collection efficiency according to the filter bag structure. According to these results, the filter bags tested in this study demonstrated good performance in dust collection. This was also true for the double surface filter bag. The lifetime was longer than the round type filter bag because the filtration area was more than 1.6 times wider and the filter quality factor was much higher. Therefore, double surface filter bags are suggested to be used in order to increase filtration performance of the bag filter systems.
본 논문에서는 다중 필터 융합을 위한 기법을 제안하고 이를 INS/GPS 결합항법장치에 적용한다. IIR 형태의 EKF와 FIR 형태의 RHKF 필터를 각 필터의 잉여값(residual)을 이용한 적응형 융합 확률을 계산하여 융합함으로써 두 필터의 장점을 갖도록 한다. 이 융합 기법을 적용한 INS/GPS 결합항법장치는 기존의 단독 필터를 사용하는 것보다 강인한 특성을 갖는 항법정보를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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