• 한국전자파학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.810-818
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• 2017

본 논문에서는 근거리 미사일/로켓 방어시스템의 대응탄용 근접센서에 적용되는 칼만필터 기반 지면밀착 접근표적 추적기법을 제안한다. 탄의 전면에 위치한 근접센서는 지면 클러터를 최소화하기 위한 안테나의 제한된 빔폭으로 인해 위협체가 파편 분산 범위에 들어오는 순간을 감지하기 쉽지 않다. 또한 복잡한 지상 환경에서는 위협체뿐만 아니라, 바위, 나무 등과 같은 클러터 정보를 포함하여 정확한 위협체 감지에 어려움이 따른다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 칼만필터 기반의 접근표적 추적기법을 제시하고, 추적성능 향상을 위한 잡음 공분산 행렬의 새로운 추정 방식을 적용한다. 이후 제안한 잡음 공분산 행렬을 적용한 칼만필터의 우수한 추적 성능을 발사시험 결과를 통해 제시하여 연구의 타당성을 검증한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.133-138
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• 2010

본 논문에서는 이미지에 대한 공간 특성(Spatial properties) 및 통계적 특성(Statistical properties)을 포함한 특징이미지를 구성하고, 지역 분산 크기를 이용한 공분산 행렬을 생성하여 텍스쳐 분류에 이용함으로서 조도(illumination) 및 노이즈(Noise) 그리고 회전(Rotation)에 강인한 텍스쳐 분류 방법을 제안한다. 또한 영역 합계의 빠른 연산을 위해 사용된 중간 이미지 표현인 적분 이미지(Integral Image)를 이용함으로서 텍스쳐 검출 프로세스의 수행 시간을 최소화 하는 방법을 제공한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 브로다츠(Brodatz) 질감 이미지를 이용하여 잡음 추가 및 히스토그램 명세화 그리고 회전 이미지를 생성하여 실험하였으며, 96% 이상의 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권6C호
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• pp.475-480
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• 2005

이동 통신 시스템에서 최대 도플러 주파수 정보는 여러 가지 채널 적응 기술들과 무선 자원 관리 방법들의 무선 채널에 대한 최적화를 가능하게 한다. 본 논문에서는 레벨 교차율(LCR: level crossing rate) 및 공분산 함수(COV: covariance)에 기반을 둔 두 가지 최대 도플러 주파수 추정 기법을 제안한다. 부가 잡음의 영향을 제거하기 위해 신호 대 잡음비(SNR)에 독립적인 성능을 위한 조건을 분석하고, 제시한 조건을 만족시키기 위하여 하향 표본화 (downsampling) 방법을 이용한 도플러 주파수 추정 알고리즘을 새로이 제안하다. 모의실험을 통해, 제안된 기법이 SNR 변화에 상관없이 좋은 성능을 나타냄을 확인할 수 있다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권3호
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• pp.1016-1026
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• 2017

An adaptive extended Kalman filter based on the maximum likelihood (EKF-ML) is proposed for detecting voltage sag in this paper. Considering that the choice of the process and measurement error covariance matrices affects seriously the performance of the extended Kalman filter (EKF), the EKF-ML method uses the maximum likelihood method to adaptively optimize the error covariance matrices and the initial conditions. This can ensure that the EKF has better accuracy and faster convergence for estimating the voltage amplitude (states). Moreover, without more complexity, the EKF-ML algorithm is almost as simple as the conventional EKF, but it has better anti-disturbance performance and more accuracy in detection of the voltage sag. More importantly, the EKF-ML algorithm is capable of accurately estimating the noise parameters and is robust against various noise levels. Simulation results show that the proposed method performs with a fast dynamic and tracking response, when voltage signals contain harmonics or a pulse and are jointly embedded in an unknown measurement noise.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.25-25
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• 2023

The ensemble optimal interpolation (EnOI) scheme is a sub-optimal alternative to the ensemble Kalman filter (EnKF) with a reduced computational demand making it potentially more suitable for operational applications. Since only one model is integrated forward instead of an ensemble of model realizations, online estimation of the background error covariance matrix is not possible in the EnOI scheme. In this study, we investigate two Gaussian noise based ensemble generation strategies to produce dynamic covariance matrices for assimilation of water level observations into a distributed hydrological model. In the first approach, spatially correlated noise, sampled from a normal distribution with a fixed fractional error parameter (which controls its standard deviation), is added to the model forecast state vector to prepare the ensembles. In the second method, we use an adaptive error estimation technique based on the innovation diagnostics to estimate this error parameter within the assimilation framework. The results from a real and a set of synthetic experiments indicate that the EnOI scheme can provide better results when an optimal EnKF is not identified, but performs worse than the ensemble filter when the true error characteristics are known. Furthermore, while the adaptive approach is able to reduce the sensitivity to the fractional error parameter affecting the first (non-adaptive) approach, results are usually worse at ungauged locations with the former.

• 한국음향학회지
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• 제33권5호
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• pp.326-334
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• 2014

논문은 MVDR 빔 형성 기법을 위한 새로운 공분산 행렬 예측을 제안한다. 오디오-비디오 센서를 이용하여 음원의 방향 정보를 정확히 추적함으로써, 공분산 행렬은 가변 적응 망각율을 적용하여 효과적으로 예측된다. 가변 적응 망각율은 신호 대 방해 신호 비를 고려하여 결정된다. 실험 결과에서는 제안하는 방법의 성능이 방해신호/잡음 감소 및 음성 왜곡의 면에서 기존의 방법의 성능보다 더 우수하다는 것을 보여준다.

• ETRI Journal
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• 제43권4호
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• pp.640-649
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• 2021

In this paper, an additional degree of freedom in phased multi-input multi-output (phased-MIMO) radar with any arbitrary desired covariance matrix is proposed using space-time codes. By using the proposed method, any desired transmit covariance matrix in MIMO radar (phased-MIMO radars) can be realized by employing fully correlated base waveforms such as phased-array radars and simply extending them to different time slots with predesigned phases and amplitudes. In the proposed method, the transmit covariance matrix depends on the base waveform and space-time codes. For simplicity, a base waveform can be selected arbitrarily (ie, all base waveforms can be fully correlated, similar to phased-array radars). Therefore, any desired covariance matrix can be achieved by using a very simple phased-array structure and space-time code in the transmitter. The main advantage of the proposed scheme is that it does not require diverse uncorrelated waveforms. This considerably reduces transmitter hardware and software complexity and cost. One the receiver side, multiple signals can be analyzed jointly in the time and space domains to improve the signal-to-interference-plus-noise ratio.

• 한국음향학회지
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• 제24권4호
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• pp.230-237
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• 2005

수중음향 시스템에서는 이동 표적에 대한 상태 추정 및 표적 식별 등의 목적을 위해서 표적 방위 추적은 필수적이다. 그러나 감시영역에 근접 또는 교차 표적 등이 존재하는 다수 표적 상황에서의 방위 추적은 매우 어려운 문제로 다양한 접근방법으로 연구되어 왔다. SWORD는 배열 센서 신호의 출력 공분산 행렬로부터 방위 변위를 추정하여 표적을 추적함으로써 별도의 정보 연관 과정이 필요 없는 단순한 구조의 다중 표적 방위 추적 알고리즘을 제안하였으며, RYU 등은 표적 조향 벡터 (target steering vector)와 배열 센서 공분산 행렬의 신호 고유 벡터 (signal eigenvector)가 선형결합 관계임을 이용하여 교차 표적 (cross target)에 대해서도 우수한 성능을 나타내는 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 또한 HWANG 등은 잡음 고유 벡터 (noise eigenvector)와 표적 조향 벡터가 직교 관계임을 이용하여 RYU의 알고리즘과 동일한 성능을 유지하면서 연산량을 개선한 알고리즘을 제안하였다. 그러나 기존의 방법은 코히어런트 (coherent) 다중 표적인 경우에는 추적 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 배열 센서의 공분산 행렬로부터 추정할 수 있는 신호 고유 벡터와 잡음 공분산 행렬 (noise covariance matrix)의 특성을 이용하여 코히어런트 다중 표적에 대해 추적 성능을 유지할 수 있는 다중 표적 방위 추적 알고리즘을 제안하였으며, 근접 및 교차 기동하는 표적에 대한 시뮬레이션을 통하여 비코히어런트 (incoherent)와 코히어런트 다중 표적에 대해 추적 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.26-37
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• 2004

차분 위성 항법에 있어서 빈번한 동적 변화를 수반하는 항체에 대하여 편향되지 않은 위치 추정치를 생성하기 위해서는 위상 평활화 코드 필터가 널리 사용되고 있다. 위치추정, 오차해석, 고장진단, 그리고 미지정수 결정 등 보정위성항법시스템의 다양한 응용분야에 있어서 정확한 오차공분산 정보는 중요한 역할을 담당한다. 반면, 기존의 위상 평활화 코드 필터 알고리즘들은 대부분 누적위상 측정오차에 의한 시전달 오차를 무시하므로 실재에 비하여 낙관적인 오차공분산 정보를 생성할 위험성을 내포하고 있다. 위상 평활화 코드 기법의 활용에 있어서 일관성 있고 적절한 오차공분산 정보를 생성하기 위하여 본 논문에서는 Stepwise Optimal Position Projection Filter와 Stepwise Unbiased Position Projection Filter 알고리즘을 제안하였다. 제안된 필터는 기존의 필터에 비하여 누적위상의 특성에 기인하는 시전달 오차의 특성을 정확하고 상세하게 고려하여 주며 잦은 가시위성의 변화도 함께 고려할 수 있는 장점을 가진다. 몬테카를로 시뮬레이션에 의하여 수신기 Kalman 필터, 기존의 위상 평활화 코드 필터, 그리고 제안된 두 필터들의 성능을 비교 분석 하였다.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.89-94
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• 2024

Ultra-Short BaseLine(USBL) 은 센서 간격이 좁은 배열을 사용하기 때문에 위치 추정 성능 향상을 위해서는 정밀한 동기화가 필요하다. 그러나 수중 환경은 비교적 강한 잡음과 다중 경로 및 도플러 등의 수중 음향 채널로 인해 동기화 오류가 발생하여 위치 추정 성능이 저하된다. 본 논문에서는 수중 USBL 시스템의 위치 추정 성능을 향상시키기 위한 공분산 기반 동기 보상 기법을 제안한다. 제안 방법은 상호상관을 통해 신호를 정렬한 후, 정렬된 신호의 공분산을 계산한다. 공분산에서 동기 오차는 위상차와 선형적으로 관련되어 있으므로 위상차를 공분산으로부터 추정하여 동기 오차를 보상한다. 전산 모의실험을 통해 제안 방법이 기존 상호상관 방법보다 우수한 위치 추정 성능을 가지는 것을 보였다.