능동소나에서는 표적의 거리 도플러 정보를 탐지하기 위해 여러 가지 기법을 사용한다. 그중 압축 센싱을 적용한 기법은 기존의 방식보다 더욱 정밀한 탐지가 가능하며 우수한 성능을 나타낸다. 능동 소나의 거리 도플러 추정에 적용할 수 있는 압축 센싱 알고리즘은 여러 가지 있다. 압축 센싱 알고리즘 마다 계산 성능이 다르며 압축 센싱 알고리즘에 따라 신호 대 잡음비와 센싱 행렬의 코히런스가 거리 도플러 추정에 미치는 영향의 정도가 다르다. 본 논문은 능동 소나의 거리 도플러 추정을 위한 여러 가지 압축 센싱 알고리즘의 계산 성능과 정확도를 비교, 분석하였다. 여러 신호대 잡음비, 상호간섭성 값에 대한 OMP(Orthogonal Matching Pursuit), CoSaMP(Compressive Sampling Matching Pursuit), BPDN(CVX)(Basis Pursuit Denoising), LARS(Least Angle Regression) 알고리즘의 추정 성능을 확인하였으며, 상황에 따른 최적의 압축 센싱 알고리즘을 보인다.
본 논문에서는 3D 방송의 기본적인 원리를 설명하고 압축 센싱(Compressed Sensing) 기술을 적용하여 3D 방송의 데이터 용량을 줄이는 방식을 제안한다. 샘플링 이론과 압축 센싱 기술의 차이점을 설명하고 개념과 동작원리를 설명한다. 최근 제안된 압축 센싱의 복원 알고리즘인 SS-CoSaMP(Single-Space Compressive Sampling Matched Pursuit) 와 CoSaMP(Compressive Sampling Matched Pursuit)를 소개하고 이를 이용하여 데이터를 압축 복원하여 정확도를 비교한다. 두 알고리즘의 다양한 이미지 복원을 수행하고 계산시간을 비교한다. 결론적으로 낮은 복잡도를 갖는 3D 방송에 적합한 알고리즘을 판단한다.
경로 추종 알고리즘은 행성 탐사, 무인 배송, 자율 주행 등의 다양한 모바일 플랫폼에 대하여 많은 연구가 수행되었다. 하지만, 환경에 존재하는 불확실성으로 인해 실제 응용 분야에서 높은 정확도를 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 pure pursuit 알고리즘으로 제어되는 모바일 로봇의 경로 추종 성능을 분석함으로써 알고리즘 설계 및 구현에 대한 지침을 도출하는 것을 목표한다. 이를 위해, 전방 주시 거리(look ahead distance)를 설정하고 오류가 있는 액추에이터를 장착할 때, pure pursuit 알고리즘의 추종 정확도를 전산 실험을 통해 평가한다.
본 논문에서는 희소한 신호의 압축센싱를 위해 확률적 배제에 기반한 직교정합추구 (PEOMP) 신호 복원 알고리듬을 제안하였다. CoSaMP, gOMP, BAOMP 등의 알고리듬들은 매 반복 단계에서 새로운 atom들을 support set에 추가할 뿐만 아니라 부적절하다고 판단되어지는 atom들은 삭제하기 때문에 우수한 신호 복원 성능을 보인다. 그러나 반복 과정 중에 support set의 구성이 국소 최저점에서 벗어나지 못하여 신호 복원에 실패하는 경우가 발생하는 단점을 가지고 있다. 제안된 알고리듬은 매 반복 단계에서 확률적으로 임의의 atom을 배제하여 support set이 국소 최저점에 빠져 있는 경우 그곳에서 탈출하는데 도움을 준다. 모의실험을 통해 PEOMP가 기존의 OMP 기반의 알고리듬들과 $l_1$ 최적화 방법보다 신호 복원 능력 관점에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 압축적으로 센싱된 희소 신호를 복원하기 위한 유전 알고리듬(GA)에 기반한 직교 정합 추구 방법(GAOMP)을 제안한다. 최근에 제안된 SP, CoSaMP, gOMP 등은 매 반복 단계에서 부적절한 atom을 제거하여 희소 신호의 복원 성능을 개선하였다. 그러나 support set이 국소 최저에 빠져 신호 복원에 실패하는 경우가 발생한다. 제안된 GAOMP는 유전 알고리듬의 중요 연산자인 변이를 통해 support set이 국소 최저를 벗어날 수 있도록 도와주어 희소 신호의 복원 성능을 향상시킨다. 모의 실험을 통해 GAOMP가 여러 OMP 기반 알고리듬과 $l_1$ 최적화보다 우수한 신호 복원 성능을 보임을 알 수 있다.
This paper addresses the problem of joint time of arrival (TOA) and direction of arrival (DOA) estimation in impulse radio ultra-wideband systems with a two-antenna receiver and links the joint estimation of TOA and DOA to the sparse representation framework. Exploiting this link, an orthogonal matching pursuit algorithm is used for TOA estimation in the two antennas, and then the DOA parameters are estimated via the difference in the TOAs between the two antennas. The proposed algorithm can work well with a single measurement vector and can pair TOA and DOA parameters. Furthermore, it has better parameter-estimation performance than traditional propagator methods, such as, estimation of signal parameters via rotational invariance techniques algorithms matrix pencil algorithms, and other new joint-estimation schemes, with one single snapshot. The simulation results verify the usefulness of the proposed algorithm.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권6호
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pp.705-713
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2006
For the analysis of multiunit extracellular neural signals as multiple spike trains, neural spike sorting is essential. Existing algorithms for the spike sorting have been unsatisfactory when the signal-to-noise ratio(SNR) is low, especially for implementation of fully-automated systems. We present a novel method that shows satisfactory performance even under low SNR, and compare its performance with a recent method based on principal component analysis(PCA) and fuzzy c-means(FCM) clustering algorithm. Our system consists of a spike detector that shows high performance under low SNR, a feature extractor that utilizes projection pursuit based on negentropy maximization, and an unsupervised classifier based on Gaussian mixture model. It is shown that the proposed feature extractor gives better performance compared to the PCA, and the proposed combination of spike detector, feature extraction, and unsupervised classification yields much better performance than the PCA-FCM, in that the realization of fully-automated unsupervised spike sorting becomes more feasible.
Compressed sensing-based matching pursuit algorithms can estimate the sparse channel of massive multiple input multiple-output systems with short pilot sequences. Although they have the advantages of low computational complexity and low pilot overhead, their accuracy remains insufficient. Simply multiplying the weight value and the estimated channel obtained in different iterations can only improve the accuracy of channel estimation under conditions of low signal-to-noise ratio (SNR), whereas it degrades accuracy under conditions of high SNR. To address this issue, an improved weighted matching pursuit algorithm is proposed, which obtains a suitable weight value uop by training the channel data. The step of the weight value increasing with successive iterations is calculated according to the sparsity of the channel and uop. Adjusting the weight value adaptively over the iterations can further improve the accuracy of estimation. The results of simulations conducted to evaluate the proposed algorithm show that it exhibits improved performance in terms of accuracy compared to previous methods under conditions of both high and low SNR.
Autonomous driving is one of the most important new technologies of our time; it has benefits in terms of safety, the environment, and economic issues. Path following algorithms, such as automated lane keeping systems (ALKSs), are key level 3 or higher functions of autonomous driving. Pure-Pursuit and Stanley controllers are widely used because of their good path tracking performance and simplicity. However, with the Pure-Pursuit controller, corner cutting behavior occurs on curved roads, and the Stanley controller has a risk of divergence depending on the response of the steering system. In this study, we use the advantages of each controller to propose a hybrid control strategy that can be stably applied to complex driving environments. The weight of each controller is determined from the global and local curvature indexes calculated from HD map information and the current driving speed. Our experimental results demonstrate the ability of the hybrid controller, which had a cross-track error of under 0.1 m in a virtual environment that simulates K-City, with complex driving environments such as urban areas, community roads, and high-speed driving roads.
본 논문에서는 성긴 신호의 복원을 위하여 기존의 직교매칭퍼슛 (orthogonal matching pursuit, OMP) 기술을 보완한 Parallel OMP (POMP) 기법을 제안하고 성능을 분석한다. POMP알고리즘의 과정은 간단하지만 기존 OMP와 비교하여 더 좋은 성능을 보이는 알고리즘이다. POMP 는 첫 번째 반복 과정에서 관찰 행렬과 상관도가 높은 인덱스 집합을 여러 개 선택한다. 선택된 각각의 인덱스를 첫 번째 인덱스로 하는 각각의 POMP 블록에서 OMP 알고리즘 기법이 병렬적으로 동작한다. 마지막으로 신호 복원을 위해 가장 작은 잔류 오차(residual)를 갖는 POMP블록의 인덱스 집합을 선택한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 POMP가 기존의 신호 복원 기술에 비하여 완벽복원비율과 평균 제곱 오차 (MSE) 측면에서 좋은 성능을 보임을 확인하였고, 이미지복원에 있어서는 눈으로 확인 가능할 정도의 성능 개선을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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