In indoor sensor networks equalization algorithms based on the minimization of Euclidean distance (MED) for the distributions of constant modulus error (CME) have yielded superior performance in compensating for signal distortions induced from optical fiber links, wireless-links and for impulsive noise problems. One main drawback of MED-CME algorithms is a heavy computational burden hindering its implementation. In this paper, a recursive gradient estimation for weight updates of the MED-CME algorithm is proposed for reducing the operations $O(N^2)$ of the conventional MED-CME to O(N) at each iteration time for N data-block size. From the simulation results of the proposed recursive method producing exactly the same results as the conventional method, the proposed estimation method can be considered to be a reliable candidate for implementation of efficient receivers in indoor sensor networks.
Using a Shack-Hartmann sensor, we construct an optical testing system measuring the wavefront error of small optical components. The systematic error of the sensor is compensated with a reference plane-wave system that produces almost perfect plane waves. Several types of lenses are tested using a point source that generates spherical waves emitted from a pinhole. The results of the optical testing obtained with the Shack- Hartman sensor are compared with those measured with Zygo interferometer.
Yoon H. S;Park T. H;Yoon Y. K;Hwang J. K.;Lee J. H.
Proceedings of the KSR Conference
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2004.10a
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pp.1205-1211
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2004
We propose a train position estimation method for automatic train control system. The accurate train position should be continuously feedback to control system for safe and efficient operation of trains in railway. In this paper, we propose the sensor fusion method integrating the tachometer, the transponder, and the doppler sensor for estimation of train position. The external sensors(transponder, doppler sensor) are used to compensate for the error of internal sensor(tachometer). The Kalman filter is also applied to reduce the measurement error of the sensors. Simulation results are then presented to verify the usefulness of the proposed method.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.20
no.2
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pp.89-95
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2017
In this paper, we suggest the method for a mobile robot to move safely from an initial position to a goal position in the wide environment like a building. There is a problem using odometry encoder sensor to estimate the position of a mobile robot in the wide environment like a building. Because of the phenomenon of wheel's slipping, a encoder sensor has the accumulated error of a sensor measurement as time. Therefore the error must be compensated with using other sensor. A vision sensor is used to compensate the position of a mobile robot as using the regularly attached light's panel on a building's ceiling. The method to create global path planning for a mobile robot model a building's map as a graph data type. Consequently, we can apply floyd's shortest path algorithm to find the path planning. The effectiveness of the method is verified through simulations and experiments.
By adding Gyro sensor to support the steering wheel angle sensor, an improved functional DR solution is proposed in this paper The proposed angle data algorism is developed based on the steering wheel with Gyro sensor for DR. The Gyro sensor support the error of steering wheel sensor to improve the angle data for the DR algorism.
Since inertial sensor errors which increase with time are caused by initial orientation error and sensor errors (accelerometer bias and gyro drift bias), the accuracy of these devices, while still improving, is not adequate for many of today's high-precision, long-duration sea, aircraft, and long-range missile missions. This paper presents a navigation error compensation scheme for Strap-Down Inertial Navigation System (SDINS) using Line-Of-Sight(LOS) vector from star sensor. To be specific, SDINS error model and measurement equation are derived, and Kalman filter is implemented. Simulation results show the bounded-ness of position and attitude errors.
Kang Taekyung;Koh Kanghoon;Kwon Soonkurl;Suh Kiyoung;Nakaoka Mutsuo;Lee Hyunwoo
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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2005.06a
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pp.160-163
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2005
This paper proposes a simple MPPT control scheme of a Current-Control-Loop Error system Based that can be obtains a lot of advantage to compare with another digital control method, P&O and IncCond algorithm, that is applied mostly a PV system. An existent method is needed an expensive processor such as DSP that calculated to change the measure power of a using current and voltage sensor at the once. Therefore, it is applied a small home power generation system that required many expenses. But, a proposed method is easy to solve the cost reduction and power unbalance problems that it is used by control scheme to limit error of a current control of common sensor. This proposed algorithm had verified through a simulation and an experiment on battery charger using PIC that is the microprocessor of a low price.
Physical sensor model in pushbroom satellite images can be made from sensor modeling by rotation parameters and attitude parameters on the satellite track. These parameters are determined by the information obtained from GPS, INS, or star tracker. Provided from satellite image, an auxiliary data error is connected directly with an error of rotation parameters and attitude parameters. This paper analyzed how obtaining satellite images influenced errors of rotation parameters and attitude parameters. furthermore, for detailed analysis, this paper generated simulated satellite image, which was changed variously by rotation parameters and attitude parameters of satellite sensor model. Simulated satellite image is generated by using high-resolution digital aerial image and DEM (Digital Elevation Model) data. Moreover, this paper determined correlation of rotation parameter and attitude parameters through error analysis of simulated satellite image that was generated by various rotation parameters and attitude parameters.
This paper describes performance improvement of GPS/DR Integration system using area decision algorithm and vehicle movement information. In GPS signal blockage area, i.e., tunnel and underground parking area, DR sensor errors are accumulated and navigation solution is gradually diverged. We use the car movement information according to moving area to correct the DR sensor error. Also, vehicle movement is decided as stop, straight line, turn and movement changing region through DR sensor data analysis. The car experiment is performed to verify the supposed method. The results show that supposed method provides small position and heading error than previous method.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.1
no.2
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pp.37-42
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2006
In this paper, we study a problem of providing reliable data transmission in wireless sensor network(WSN). A system with forward error correction9FEC) can provide an objective reliability while using less transmission power than a system without FEC. We propose the use of LDPC codes of various code rate (0.53, 0.81, 0.91) of FEC for WSN. Node-node-node interference is considered in the simulation in addition to AWGN in the channel. It is shown that the rate of 0.91 LDPC coded system obtained 7dB gain in signal to noise ratio over a system without FEC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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