• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제11권2호
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• pp.71-81
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• 2022

In order for electro-optical tracking system (EOTS) to have accurate target coordinate, accurate navigation results are required. If an integrated navigation system is configured using an inertial measurement unit (IMU) of EOTS and the vehicle's navigation results, navigation results with high rate can be obtained. Due to the time-delay of the navigation results of the vehicle in the EOTS and scale factor errors of the EOTS IMU in high-speed and high dynamic operation of the vehicle, it is much more difficult to have accurate navigation results. In this paper, an integrated navigation system of EOTS which compensates time-delay and scale factor error is proposed. The proposed integrated navigation system consists of vehicle's navigation system which provides time-delayed navigation results, an EOTS IMU, an inertial navigation system (INS), an augmented Kalman filter and integration Kalman filter. The augmented Kalman filter outputs navigation results, in which the time-delay of the vehicle's navigation results is compensated. The integration Kalman filter estimates position, velocity, attitude error of the EOTS INS and accelerometer bias, accelerometer scale factor error, gyro bias and gyro scale factor error from the difference between the output of the augmented Kalman filter and the navigation result of the EOTS INS. In order to check performance of the proposed integrated navigation system, simulations for output data of a measurement generator and land vehicle experiments were performed. The performance evaluation results show that the proposed integrated navigation system provides more accurate navigation results.

• 스마트미디어저널
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• 제2권1호
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• pp.27-30
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• 2013

논문에서는 EPIC(Electronic Potential Integrated Circuit) 센서를 이용한 Hand tracking 및 Calibration 알고리즘을 연구하였다. 주변의 전위차를 감지하는 EPIC 센서의 특성을 분석하고, 이러한 특성을 고려한 EPIC 센서들 간의 감지된 진폭의 차를 이용하여 이차원 좌표 변환을 구현하였다. 이에 추가적으로 주변 환경에 민감한 EPIC 센서의 특성을 고려한 Calibration 알고리즘을 구현하였으며, 효과적으로 목표물을 추적하도록 칼만 필터 알고리즘을 적용하였다. 구현된 알고리즘은 검증 및 분석을 위해 윈도우 어플리케이션 환경으로 구현하였으며 EPIC 센서의 아날로그 데이터를 추출하기 위해 DAQ(Data Acquisition) API 함수를 사용하였다, DAQ 하드웨어는 전기적 신호를 측정 및 생성할 수 있는 기능을 가지고 있으며, DAQ API를 통해 아날로그 또는 디지털 신호를 측정 및 생생할 수 있다. 측정된 아날로그 신호를 구현된 알고리즘을 통해 사용자의 손의 움직임에 따라 EPIC 센서에서 전위차를 감지함으로써 PC의 mouse cursor 움직임을 확인한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제8권4호
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• pp.24-31
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• 2005

This paper presents an implementation of a real-time multi-sensor data fusion algorithm for Flight Test Computer. The sensor data consist of positional information of the target from a radar, a GPS receiver and an INS. The data fusion algorithm is designed by the 21st order distributed Kalman Filter which is based on the PVA model with sensor bias states. A fault detection and correction logics are included in the algorithm for bad measurements and sensor faults. The statistical parameters for the states are obtained from Monte Carlo simulations and covariance analysis using test tracking data. The designed filter is verified by using real data both in post processing and real-time processing.

• 센서학회지
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• 제28권3호
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• pp.146-151
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• 2019

This paper reports a sliding window filtering approach for ground moving targets with cross-correlated sensor noise and uncertainty. In addition, the effect of uncertain parameters during a tracking error on the model performance is considered. A distributed fusion sliding window filter is also proposed. The distributed fusion filtering algorithm represents the optimal linear combination of local filters under the minimum mean-square error criterion. The derivation of the error cross-covariances between the local sliding window filters is the key to the proposed method. Simulation results of the motion of the ground moving target a demonstrate high accuracy and computational efficiency of the distributed fusion sliding window filter.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제14권6호
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• pp.1198-1206
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• 2011

In this paper, a sensor bias estimation method with pseudo measurement for asynchronous multisensor systems is proposed. The proposed bias estimation method separates the local filter which estimates the target state with biased measurements into two parts, one is bias part, the other is target state part. By using these two parts, the algorithm generates the pseudo bias measurement for estimating bias, and then eliminates bias of local track through bias compensation. Finally, the proposed algorithm is evaluated by comparing with the existing EXX method.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.809-811
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• 1999

The three-mode PID controller is widely used in plant because control algorithm is simple and tuning method is general. But the conventional PID controller can not have the both purpose of setpoint tracking and disturbance rejection at the same time. In this paper, we studied the application 2DOF PID controller to pneumatic control valve through simulation and experiments. Results are Presented a satisfactory response

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1275-1283
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• 2014

PCM(Pulse Code Modulation) 파형은 펄스에 특정 code를 실어 보내는 형태로 추적에 적합한 특성을 가진다. 특히 단일 펄스의 송수신만으로 표적의 탐지 및 추적이 가능하므로, 여러 임무를 수행해야 하는 다기능 레이다(MFR: Multi-Function Radar)에서는 시간 측면에서 효율적이다. 하지만 PCM 파형은 모호성 함수(ambiguity function) 의 특성으로 인해 표적을 탐지하고, 거리와 속도 정보를 얻기 위해서 도플러 필터 뱅크(Doppler filter bank)가 필요하다. 본 논문에서는 계산량과 하드웨어 측면에서 한계가 있는 도플러 필터 뱅크를 사용하는 대신, ML(Maximum Likelihood) 기반의 도플러 추정 방법을 고안하였다. 제안한 알고리즘은 폐형(closed form) 수식의 suboptimal 방법으로 적은 계산량으로 정확한 도플러 주파수를 추정할 수 있고, 이를 기반으로 표적의 탐지에 적용할 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제4권1호
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• pp.16-24
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• 2015

본 논문에서는 멀티터치 추적 및 제스처 인식을 위하여 MRF기반 입자필터와 제스처 우도 측정 방법을 제안한다. 멀티터치 추적에서 자주 발생하는 문제 중 하나는 강탈 문제이며 터치 객체 추적기가 이웃 터치 객체에게 빼앗기는 현상을 가리킨다. 강탈 문제의 원인은 입자필터의 예측 입자들이 이웃 터치 객체에 가까이 갈 경우 입자의 가중치(우도)가 낮아야 하지만 이웃 객체 영향으로 높게 계산되는 오류 때문이다. 따라서 MRF를 기반으로 이웃 객체에 가까운 입자의 가중치를 낮추는 벌점함수를 정의한다. MRF가 멀티터치를 노드로 정의하고 거리가 가까운 이웃 멀티터치들을 에지로 표현한 그래프정보이므로 이웃 멀티터치들에 대한 데이터구조로 활용되기 쉽다. 또한 MRF 그래프 정보를 바탕으로 멀티터치 제스처 분석이 가능하다. 본 논문에서는 MRF를 기반으로 다양한 제스처 우도를 정의할 수 있는 방법을 서술한다. 실험 결과에서는 제안 방법이 효과적으로 강탈 현상을 회피하고 멀티터치 제스처 우도를 정확히 측정할 수 있음을 확인할 수 있다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권3호
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• pp.82-89
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• 2012

본 논문에서는 기동표적의 위치오차에서 구해지는 가속도를 보상하는 지능형 추적 알고리즘을 소개한다. 관측치와 예상위치와의 차이값은 가속도와 순수잡음으로 분리된다. 이때, 최적의 가속도를 얻기 위하여 퍼지 c-means 클러스터링 기법과 예상명중위치기법이 이용되었다. 분리된 가속도와 잡음에 대한 퍼지 이론의 멤버쉽 함수를 결정되고, 이에 따라 기동표적의 기동특성이 인식되어진다. 분리된 가속도와 잡음은 추적 알고리즘 내에서 추정된 오차값을 보상하는데 이용된다. 표적의 추정값을 계산하는 일련의 과정중 필터링 과정은 기동표적의 비선형성을 선형성으로 인식하게 된다. 이것은 필터가 위치오차에서 가속도를 추출하여 남겨진 잡음만을 인식하기 때문이다. 필터링 과정 이후 추출된 가속도를 보상하여 표적의 추정값을 구해낸다. 제안된 기법은 퍼지 시스템의 멤버쉽 함수에서 파라미터를 조절하여 적응성과 강인성을 향상 시켰다. 제안된 시스템의 효율성을 극대화하기 위하여 제안된 기법을 다중모델 구조로 형성한다. 또한 제안된 기법은 온라인 시스템으로서의 수행이 가능하다. 마지막으로 제안된 알고리즘의 효율성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 추가하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.74-84
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• 2001

IMM과 IE의 장점을 혼합한 IMM/IE 혼합 알고리즘이 근래에 제시되었다. 이 혼합방식은 IMM이나 IE 방식의 단점을 어느 정도 보완하였으나 기동이 발생하는 시점에서 필터의 성능이 급격히 저하되는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이 IMM/IE 혼합 알고리즘의 이러한 문제점을 개선하기 위한 두 가지 방안을 제안하고 그 성능을 Monte-Carlo 시뮬레이션으로 예증한다.