• 한국통신학회논문지
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• 제26권11B호
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• pp.1510-1521
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• 2001

이 논문에서는 신호 부공간을 이용한 미상 간섭 제거 기법을 제안하고 성능을 분석한다. 제안한 미상 적응 검파 방식은 적은 계산량으로 신호 부공간의 성분들을 추적하는 개선된 자연 멱 방법을 바탕으로 구현될 수 있다. 이 논문에서 수행한 이론적 분석에 의하면 이 방식의 성능은 정확한 공분산 행렬을 알고 있을 때 상관 제거 검파기와 성능이 동일하다. 또한, 공분산 행렬을 추정할 때는 점근적 결과를 분석한다. 모의 실험을 수행한 결과 기존의 적응 RLS MOE 검파기보다 우수한 성능임을 확인하였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제7권4호
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• pp.438-449
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• 2005

In this paper, we describes the information-theoretic approaches to sensor selection and sensor placement in sensor net­works for target localization and tracking. We have developed a sensor selection heuristic to activate the most informative candidate sensor for collaborative target localization and tracking. The fusion of the observation by the selected sensor with the prior target location distribution yields nearly the greatest reduction of the entropy of the expected posterior target location distribution. Our sensor selection heuristic is computationally less complex and thus more suitable to sensor networks with moderate computing power than the mutual information sensor selection criteria. We have also developed a method to compute the posterior target location distribution with the minimum entropy that could be achieved by the fusion of observations of the sensor network with a given deployment geometry. We have found that the covariance matrix of the posterior target location distribution with the minimum entropy is consistent with the Cramer-Rao lower bound (CRB) of the target location estimate. Using the minimum entropy of the posterior target location distribution, we have characterized the effect of the sensor placement geometry on the localization accuracy.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제17권1호
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• pp.108-114
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• 2014

This paper describes a method to set an intensity-based initial validation gate for tracking filter while preserves the ability of tracking a target with maximum speed. First, we collected real data set of signal versus distance of an airplane target. And at each data point, we computed maximum distance the target can move. And a function is modeled to expect the maximum moving pixels on the lateral direction based on the intensity of the detected target in IR image sequence. The initial prediction error covariance can be computed using this function to decide the size of the initial validation gate. The simulation results show the proposed method can set the appropriate initial validation gates to track the targets with the maximum speed.

• 항공우주기술
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• 제12권2호
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• pp.40-47
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• 2013

정지궤도복합위성은 천리안위성에 비하여 고품질의 영상품질을 요구하며 이를 위해서 기본적으로 위치유지 작업이 없는 시간대에 대하여 정지궤도 위성으로서는 비교적 고정밀도인 2km이하의 궤도결정성능을 요구하고 있다. 정지궤도복합위성은 항공우주연구원과 해외에 위치한 레인징 장비를 통하여 획득된 레인징 정보를 이용하여 궤도결정을 수행할 예정이다. 본 논문에서는 SOC와 가용한 해외 후보 추적소를 궤도결정에 적용할 경우 정지궤도복합위성에 대해 획득할 수 있는 궤도결정 정밀도를 공분산 분석 기법을 통하여 해석하여 2km 요구사항 만족여부를 확인하였다. 이와 더불어 해석의 타당성을 검토하기 위해 통계적 기법인 Monte-Carlo 시뮬레이션 기법을 추가적으로 궤도결정에 적용하여 공분산해석 결과와 비교하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권6호
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• pp.107-116
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• 2015

고성능 컴퓨터와 디지털 카메라의 보급으로 컴퓨터를 이용한 객체 탐지 및 추적은 컴퓨터 비전의 다양한 응용분야에서 중요한 문제로 대두 되고 있다. 또한, 지능형 자동화 감시 장치, 영상 분석 장치, 자동화된 로봇 분야 등에서 그 필요성이 점점 부각 되고 있다. 객체 추적은 카메라를 이용하여 움직이는 객체의 위치를 찾는 처리 과정을 의미 하며, 강건한 객체 추적을 위해서는 객체의 스케일, 형태 변화, 회전에 강건하고 정확한 객체의 위치를 파악할 수 있어야한다. 본 논문에서는 랜덤 포레스트를 이용한 강건한 객체 추적에 대한 알고리즘을 제안하였다. 정확한 객체의 위치를 찾기 위해 지역 공분산과 ZNCC (Zeros Mean Normalized Cross Correlation)를 사용하여 객체를 검출하고 검출된 객체를 5개의 부분으로 나누어 랜덤 포레스트로 객체가 잘 검출 되었는지 검증 한다. 검증된 객체 중 모델을 선택하여 객체 검출이 잘못 되었다고 판단된 경우 입력 모델을 변경하여 정확한 객체를 찾도록 하였다. 제안된 알고리즘과 기존의 알고리즘들을 비교 하였을 때 비교적 정확한 객체의 위치를 잘 찾아 가는 것을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1988년도 전기.전자공학 학술대회 논문집
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• pp.305-308
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• 1988

Pole assignment controller with variable forgetting factor is generalizaed to allow the output and/or input variance to be reduced. The algorithm can give significant reductions in variance for little extra computational effort and is presented for servo-tracking using leat-squares estimation. Moreover, the use of a variable forgetting factor with correct choice of information bound can avoid 'blowing-up' of the covariance matrix of the estimates and subsequent unstable control.

• 한국음향학회지
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• 제24권5호
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• pp.294-300
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• 2005

지금까지 근거리 다중 표적에 대한 위치 추적은 2차원 MUSIC (MUltiple Signal Classification) 기법 등으로 표적 의 위치를 추정하여 JPDA (Joint Probabilistic Data Association) 필터 등의 순차적 상태 추정 알고리즘을 적용해 왔다. 그러나 이러한 방법은 데이터 연관 과정을 해결해야할 뿐 아니라 샘플 기간마다 표적의 위치를 추정하기 위해 많은 격자를 탐색해야 하므로 연산량 부하가 가중된다 또한 다수의 표적이 근접하여 위치할 경우 각 표적에 대한 위치 추정 오차가 크게 되어 위치 추적 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 근거 리 음장 (near field)에서의 선배열 센서 출력 신호 공분산 행렬로부터 위치 변위를 추정하여 근거리 다중 표적에 대한 위치 추적이 가능한 알고리즘을 제안하였으며, 근접 및 교차 표적에 대한 모의실험을 수행하여 그 성능의 우수함을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제40권2호
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• pp.109-120
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• 2021

본 논문은 고밀도 클러터 환경 비선형 표적에 대해서 수동소나 자동표적추적 자료결합 게이트를 강인하게 적용하기 위한 H∞ 놈 기반의 자료결합 게이트 기법을 제안한다. 표적추적을 위한 자료결합 기법은 유효 측정 범위인 유효 게이트 내에 있는 측정치를 자료결합의 후보대상으로 선택한다. 자료결합에서의 유효 게이트 범위가 적정하지 않거나 고밀도 클러터 환경에서 자료결합이 수행되면, 클러터 측정치의 간섭을 더욱 받게 되어 표적추적의 강인성을 유지하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문은 가우시안 분포 가정 및 추적 오차 공분산 기반의 기존 3-σ 게이트 기법에 H∞ 놈 기반의 이분법 알고리즘을 결합하여 적용한 새로운 게이팅 기법을 제안한다. 제안 기법은 클러터의 간섭을 완화시키고, 비선형 기동표적을 견실하게 추적하게 한다. 해석적인 분석 방법과 수평방위 및 수직방위의 측정치를 모의한 신호를 활용한 시뮬레이션을 통해 자료결합의 강인함이 기존 기법에 대비하여 향상됨을 확인하였다.

• Journal of Power Electronics
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• 제17권1호
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• pp.149-160
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• 2017

To improve the performance of sensorless induction motor (IM) drives, an adaptive speed estimation method based on a strong tracking extended Kalman filter with a least-square algorithm (LS-STEKF) for induction motors is proposed in this paper. With this method, a fading factor is introduced into the covariance matrix of the predicted state, which forces the innovation sequence orthogonal to each other and tunes the gain matrix online. In addition, the estimation error is adjusted adaptively and the mutational state is tracked fast. Simultaneously, the fading factor can be continuously self-tuned with the least-square algorithm according to the innovation sequence. The application of the least-square algorithm guarantees that the information in the innovation sequence is extracted as much as possible and as quickly as possible. Therefore, the proposed method improves the model adaptability in terms of actual systems and environmental variations, and reduces the speed estimation error. The correctness and the effectiveness of the proposed method are verified by experimental results.

• 전자공학회논문지SC
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• 제43권1호
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• pp.31-38
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• 2006

이 논문에서는 클러터 환경에서 최적의 거리와 거리방향 속도 추적을 위한 검출문턱값과 파형 파라미터의 one-step-ahead 제어를 제시하였다. 파형 파라미터의 최적 제어는 파형 파라미터에 대한 제약 조건이 있는 상황에서 추적 성능지수를 최소화하는 것이다. 성능지수는 항적분실확률과 추정오차 공분산행렬의 함수로 표현하였다. 항적분실확률과 오차 공분산행렬은 하이브리드 알고리듬을 이용하여 얻었다. 거짓 검출과 클러터 간섭의 영향은 이 성능 예측 알고리듬에서 함께 고려되었다. 여기서 제안한 one-step-ahead 제어의 추적 성능을 여러 가지 수치실험을 통해 확인하였고, 이 제어 방법은 유한 구간의 최적화 결과로부터 얻어진 경험적인 방법이다.