We consider the linear calibration model: $y_1={\alpha}+{\beta}x_i+{\sigma}{\varepsilon}_i$, i = 1, ${\cdots}$, n, $y={\alpha}+{\beta}x+{\sigma}{\varepsilon}$ where ($y_1$, ${\cdots}$, $y_n$, y) stands for an observation vector, {$x_i$} fixed design vector, (${\alpha}$, ${\beta}$) vector of regression parameters, x unknown true value of interest and {${\varepsilon}_i$}, ${\varepsilon}$ are mutually uncorrelated measurement errors with zero mean and unit variance but otherwise unknown distributions. On the basis of simple small-sample low-noise approximation, we introduce a new method of comparing the mean squared errors of the various competing estimators of the true value x for finite sample size n. Then we show that a class of estimators including the classical and the inverse estimators are consistent and first-order efficient within the class of all regular consistent estimators irrespective of type of measurement errors.
기존에 제안되어온 판별분석 기법이 대상으로 하는 대부분의 자료는 각 개체가 어느 한 특정한 집단에 전적으로 소속되어 있는 것으로 국한되어 왔다. 그러나 오늘날 (0-1)의 이치논리가 퍼지(Fuzzy) 개념과 다치논리로 확장되는 현상은 어느 한 개체를 꼭 한개의 집단에만 국한시키는 관점 역시 변화를 요구하고 있다고 본다. 이에 본 논문에서는 한 개체가 어떤 소속확률을 갖고 여러개의 집단에 소속되어 있는 상황을 고려하여 이러한 개체들로 구성된 학습표본으로부터 판별분석 규칙을 개발하는 것을 목표로 하였다. 방법론으로는 개체들의 특성벡터와 소속상태의 관계를 역추정(calibration) 모형으로 표현하고 판별대상개체의 특성벡터가 주어졌을 때 소속상태를 추정하도록 하며 이때 추정은 베이지안 방법, Metropolis 알고리즘 등을 사용하였다. 또한 제안된 판별규칙의 평가를 위한 기준을 제안하고 두개의 자료를 기존의 다른 규칙들과 함께 분석하여 결과를 비교하였다.
Multi-axis magnetic and accelerometer sensor are widely used in consumer product such as smart phones. The vector output of multi-axis sensors have errors on each axis such as offset error, scale error, non-orthogonality. These errors cause many problems on the performance of the applications. In this paper, we designed the effective inline compensation algorithm for calibrating of 3 axis sensors using ellipsoid for mass production of multi-axis sensors. The outputs with those kinds of errors can be modeled by ellipsoid, and the proposed algorithm makes sequential mappings of the virtual ellipsoid to perfect sphere which is calibrated function of the sensor on three-dimensional space. The proposed calibrating process composed of four main stages and is very straightforward and effective. In addition, another imperfection of the sensor such as the drift from temperature can be easily inserted in each mapping stage. Numerical simulation and experimental results shows great performance of the proposed compensation algorithm.
In this paper, an iterative subspace-based calibration algorithm for a CDMA-based antenna array in the presence of unknown gain and phase error is presented. The algorithm does not depend on the array geometry and does not require a prior knowledge of the Directions Of Arrival (DOA) of the signals. The method requires the code sequence of a reference user only. The proposed algorithm is based on the subspace method and root finding approach, and it provides estimates of the calibration vector, the DOA and the channel impulse response, by using the code sequence of a reference user. The performance of the proposed algorithm was investigated by means of computer simulations and was verified using field data measured through a custom-built W-CDMA test-bed. The data show that experimental results match well with the theoretical calibration algorithm. Also, teh study propose an efficient algorithm using the simulated annealing technique. This algorithm overcomes the requirement of initial guessing in the subspace-based approach.
The Kalman filter has been used as a self-localization method for the mobile robot. To satisfy the assumptions inherent in the Kalman filter, we should calibrate the sensors of the robot before use of them. However, it is generally hard to find exact sensor parameters, and the parameters may change during the robot task as the environment varies. Thus we need to perform on-line sensor calibration, by which we can obtain more credible location of the mobile robot. In this paper, we present an on-line sensor calibration scheme which estimates the unknown sensor bias and the current position of the robot. To this end, first we find out the calibration errors of the sensor from redundant sensory data using the parity vector and recursive minimum variance estimation. Then we calculate the current position of the robot by weighted least square estimation without internal encoder data. The performance of the proposed method is evaluated through computer simulation.
This paper shows the development process of a straight-type five-hole pressure probe for measuring three-dimensional flow velocity components. The data reduction method using a bi-cubic curve-fitting program in a new calibration map was introduced in this study. This new calibration map can be applied up to the application angle, ${\pm}55^{\circ}$ of a probe. As a result, for the application angle of ${\pm}45^{\circ}$, an error for yaw and pitch angles appeared from $-1.76^{\circ}\;to\;1.83^{\circ}$ and from $-1.91^{\circ}\;to\;1.75^{\circ}$, respectively. Moreover, an error for a vector magnitude and a static pressure compared with a dynamic one showed from -7.83% to 4.87% and from -0.73 to 0.77, respectively. Even though this data reduction method showed unsatisfactory errors in a vector magnitude, it resulted in an easy and simple application method. Especially, when it was applied to an actual flow field including a swirling flow, a good result came out on the whole. However, in order to obtain a better result, it is thought that a more sophisticated interpolation method needs to be introduced.
In this study, the effect of the steering vector model mismatch due to array uncertainties on the performance of array processing was analyzed through simulation, along with the alleviation of the model mismatch effect depending on array calibration. To increase the reliability of the simulation results, the actual steering vector of the array antenna obtained by electromagnetic simulation was used along with the Jahn's channel model, which is an experimental channel model. Based on the analysis of the power spectrum for each direction, beam pattern, and the signal-to-interference-plus-noise ratio of the beamformer output, the performance deterioration of array processing due to array uncertainties was examined, and the performance improvement of array processing through array calibration was also examined.
영상의 두점과 카메라 초점을 지나는 벡터들간의 사잇각을 기반한 방정식은 카메라 위치와 제세가 독립적으로 분리시킬 수 있다. 본 논문은 이 방정식의 두번째 응용으로써, 벡터내적 기반 방정식에 의해 생성된 곡면 분석을 통한 카메라와 레이져 라인 스캐너간의 상대적인 외부표정 계산을 소개한다.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.23-26
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2004
Five-port reflectometer which consists of a ring with 5 arms (two inputs, three outputs) and three RF power detectors has been used as a vector network analyser, a demodulator in the homodyne receiver as well as in Phase Looked Loop (PLL) and so on. Calibration of five-port reflectometer is an important task. In this paper, we present a calibration method of five-port for a propagation channel sounder. The method is based on measurement of the phase differences between the three voltages at the five-port's outputs in order to determine the ratio of two input incident waves. The frequency channel sounder based on five-port is calibrated for each frequency from 2.2 GHz to 2.6 GHz with 1 MHz step. This method can also determine the absolute delays of each propagation path in the propagation channel. The calibration method is validated using measurement data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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