The asynchronous gyro outputs in the 3-axis navigation system are defined as each of gyros has its own output frequency. In this case, the navigation system has gyro outputs concurrently with the sensor mechanical frequency instead of the attitude frequency. So, there is an asynchronous error between gyro outputs and attitude calculation. In this paper, we analyze the gyro output error caused by the asynchronous gyro and present the high speed sampling technique and the extrapolation and interpolation of gyro outputs for synchronizing the gyro outputs.
The delay-insensitive Null Convention Logic (NCL) asynchronous design as one of innovative asynchronous logic design methodologies has many advantages of inherent robustness, power consumption, and easy design reuses. However, transistor-level structures of conventional NCL gate cells have weakness of high area overhead and high power consumption. This paper proposes a new NCL gate based on power gating structure. The proposed $4{\times}4$ NCL multiplier based on power gating structure is compared to the conventional NCL $4{\times}4$ multiplier and MTNCL(Multi-Threshold NCL) $4{\times}4$ multiplier in terms of speed, power consumption, energy and size using PTM 45 nm technology.
센서정보 관리를 위해서는 다양하고 수많은 센서의 정보를 신속하게 저장, 수정, 삭제 할 수 있는 기능을 제공해야 한다. 본 연구에서는 Celery 와 MongoDB 를 활용하여 위의 조건에 부합한 센서정보 관리 시스템을 설계 및 구현하였다. Celery 는 파이썬으로 개발된 비동기 통신을 기반으로 하는 큐구조를 제공하고 있다. 그리고 이것은 분산된 작업 큐 구조이고 단순하지만 많은 양의 메시지를 처리하기에 적합한 신뢰성 있는 분산 시스템이다. MongoDB 는 NoSQL 데이터베이스로써 다양한 정보 표현을 저장할 수 있고 검색할 수 있다. 본 연구에서는 개발한 시스템을 활용한 실험을 통해 IoT 환경에서 제공되는 다양한 센서를 관리할 수 있음을 확인할 수 있었다. 센서데이터를 갖는 메시지를 처리하기 위한 성능을 개선하기 위해 본 시스템은 클라우드 하부구조의 에지단에 배치되어 사용한다.
다중센서 시스템에서 센서 바이어스를 제거하는 센서 등록 과정은 각각의 센서가 공통된 좌표를 갖게 하기 위해 반드시 필요하다. 만약 센서 등록 과정을 적절하게 처리하지 않는다면, 거대한 추적 에러 또는 같은 목표물을 향한 다수의 허수 트랙이 발생하게 되어 추적에 실패하게 된다. 특히, 발사체 추적에 있어서 각각의 추적 장비는 반드시 적절한 센서등록 과정을 거쳐야 하며, 이 후 다중센서 융합알고리즘을 활용하면 발사체 추적 성능을 높이고 다중 추적 시스템에 정확한 지향입력으로 활용 가능하게 된다. 본 논문에서는 실시간 바이어스 추정/제거 알고리즘과 비동기 다중 센서 융합 기법을 제안하였다. 제안된 바이어스 추정 알고리즘은 GPS와 다중 레이더 간의 의사 바이어스 측정치를 활용하였고, 비동기 센서 융합알고리즘 적용을 통해 추적 성능을 향상하였다.
In this paper we propose a sensor fusion method for the navigation algorithm which can be used to estimate state vectors such as position and velocity for its motion control using multi-sensor output measurements. The output measurement we will use in estimating the state is a series of known multi-sensor asynchronous outputs with measurement noise. This paper investigates the Extended Kalman Filtering method to merge asynchronous heading, heading rate, velocity of DVL, and SSBL information to produce a single state vector. Different complexity of Kalman Filter, with. biases and measurement noise, are investigated with theoretically data from MOERI's SAUV. All levels of complexity of the Kalman Filters are shown to be much more close and smooth to real trajectories then the basic underwater acoustic navigation system commonly used aboard underwater vehicle.
In a naval combat system, the information processing node is a key functional equipment and performs major combat management functions including control sensor and weapon systems. Therefore, a failure of one of the node causes fatal impacts on overall combat system capability. There were many methodologies to enhance system availability by reducing the impact of system failure like a fault tolerant method. This paper proposes a fault tolerant mechanism for information processing node using a replication algorithm with hardware duplication. The mechanism is designed as a generic algorithm and does not require any special hardware. Therefore all applications in combat system can use this functionality. The asynchronous characteristic of this mechanism provides the capability to adapt this algorithm to the module which has low performance hardware.
Hyeon-su Hwang;Hyo-jung Kim;Hak-tae Lee;Jong-han Kim
한국항행학회논문지
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제27권6호
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pp.884-887
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2023
Recently, research has been actively conducted to overcome the limitations of high-priced single sensors and reduce costs through the convergence of low-cost multi-variable sensors. This paper estimates state variables through asynchronous Kalman filters constructed using CVXPY and uses Cvxpylayers to compare and learn state variables estimated from CVXPY with true value data to estimate filter parameters of low-cost sensors fusion.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 이동 싱크에 대한 앵커리지 시스템 지정 방안을 고려한다. 동기식 이동 방식의 경우 싱크 시스템의 진입 지점이 노출되어 정보 제공에 대한 주기가 결정될 수 있지만, 비동기식의 경우 이동 싱크 시스템의 진입 지점이 각기 달라질 수 있기 때문에 이에 대한 대응 방안이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 싱크 시스템에 의한 정적 지정방식을 고려하여, 앵커리지 시스템을 지정하는 방안을 제안한다.
고정형 센서 노드(고정노드)와 이동형 센서 노드(이동노드)가 상존하는 형태로 무선 센서 네트워크를 구축할 경우 고정노드는 단위공간의 환경 데이터 수집 및 이동 노드를 위한 액세스 포인트 역할, 그리고 이동노드는 이동체에 부착하여 이동체의 실시간 위치인식 및 이동체 내부 상태 정보 실시간 감시가 가능해져 다양한 새로운 서비스가 창출될 수 있다. 이러한 환경에서 이동노드 간 메시지 전송 서비스는 중요한 핵심기술 이나 기존 센서 네트워크 환경에서 이동노드들의 위치 변화는 빈번한 네트워크 토폴로지 재구성을 유발하여 불안정한 통신 환경과 낮은 메시지 전송율의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 다수 이동노드의 이동성을 보장하면서 고정 노드를 경유하는 이동노드 간 비동기 메시지 전송의 확률을 높이기 위한 세 가지 방법을 제안한다.
In this Paper we propose a navigation algorithm which can be used to estimate state vectors such as position and velocity for its motion control using multi-sensor output measurements. The output measurement we will use in estimating the state is a series of known multi-sensor asynchronous outputs with measurement noise. This paper investigates the Extended Kalman Filtering method to merge asynchronous heading, heading rate, velocity of DVL, and SSBL information to produce a single state vector. Different complexity of Kalman Filter, with biases and measurement noise, are investigated with theoretically data from KRISO's AUV. All levels of complexity of the Kalman Filters are shown to be much more close and smooth to real trajectories then the basic underwater acoustic navigation system comment)'used aboard underwater vehicle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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