본 논문에서는 통계적 파라미터 불확실성을 포함한 시변 선형 불확정 시스템에 대한 강인 칼만필터링 문제를 고려한다. 최소자승 관점에서 정의된 공칭 칼만필터링 문제의 목적함수를 파라미터 불확실성의 통계적 특성을 이용하여 가용한 측정행렬의 함수로 표현하고, 이로부터 근사화된 선형공간 위로의 사교사영으로 해를 도출할 수 있음을 보인다. 최종적으로 벡터 최소자승 추정기법을 동일하게 적용하여, 순환강인 칼만필터식을 유도하고, 유도된 강인 칼만필터 식이 최근 제안된 강인 최소자승 추정식에 공정잡음 및 측정잡음 분산을 반영한 보완된 형태임을 확인한다.
In this paper, a robust stationary Kalman filter is designed by minimizing selected performance indices so that it is less sensitive to uncertainties. The uncertainties include not only stochastic factors such as process noise and measurement noise, but also deterministic factors such as unknown initial estimation error, modeling error and sensing bias. To reduce the effect on the uncertainties, three performance indices that should be minimized are selected based on the quantitative error analysis to both the deterministic and the stochastic uncertainties. The selected indices are the size of the observer gain, the condition number of the observer matrix, and the estimation error variance. The observer gain is obtained by optimally solving the multi-objectives optimization problem that minimizes the indices. The robustness of the proposed filter is demonstrated through the comparison with the standard Kalman filter.
본 논문에서는 스트랩다운 영상탐색기 개발을 위해 각속도계 정보를 이용한 실용적인 움직임 훼손영상 복원 필터링 기법을 제안한다. 각속도계 편향오차가 움직임 훼손을 기술하기 위한 점확산 함수 파라미터의 불확실성으로 작용한다는 점에 착안하여, 이를 놈 제한조건을 만족하는 파라미터 불확실성으로 가정한 후 움직임 훼손 영상을 불확정 선형 상태 공간 방정식으로 모델링한다. 각속도계 편향오차에 의한 파라미터 불확실성 행렬이 놈 제한 조건을 만족한다는 가정 하에, 순환 선형 강인 칼만필터에 기반한 움직임 훼손영상 복원필터가 설계된다. 실제 IR 영상을 이용하여 제안된 영상훼손 복원 필터가 각속도계 편향 오차가 존재하는 상황에서도 신뢰할만한 영상복원 성능을 제공함을 확인한다.
본 논문에서는 불확실성의 크기가 유한한 파라미터를 갖는 스트랩다운 관성항법시스템에 대한 강인한 전달정렬 기법을 제안하였다. 크레인 공간을 이용하면 에너지가 유한한 불확실성을 갖는 강인한 필터는 일반적인 칼만필터와 동일한 구조를 갖게 된다. 단지 측정 행렬과 측정 잡음의 공분산값을 수정하면 된다. 본 논문에서 제안한 강인한 전달정렬 기법의 성능을 분석하기 위해서 항체가 고기동 운항을 하면서 측정치에 시간 지연이 발생하는 경우를 가정하여 시뮬레이션을 수행하였고 제안한 기법의 강인성을 검증하였다.
A new robust Kalman filter is designed for the linear discrete-time system with norm-bounded parametric uncertainties. Sum quadratic constraint, which describes the uncertainties of the system, is converted into an indefinite quadratic form to be minimized in indefinite inner product space. This minimization problem is solved by the new robust Kalman filter. Since the new filter is obtained by simply modifying the conventional Kalman filter, robust filtering scheme can be more readily designed using the proposed method in comparison with the existing robust Kalman filters. A numerical example demonstrates the robustness and the improvement of the proposed filter compared with the existing filters.
본 논문에서는 전기자동차용 배터리의 충방전 상태를 정확하게 추정하고 안정적으로 평가하기 위하여, 비선형성을 가지는 배터리의 출력특성을 단계마다 선형화시켜 상태를 평가하고, 실시간 구현 및 모델의 오차보정과 노이즈에 강인한 특성을 가지고 있는 확장칼만필터 알고리즘을 이용한 SOC 추정 방법을 제안한다. 확장칼만필터를 적용하기 위해 배터리를 1차 Thevenin 모델로 나타내고, SOC 추정을 위한 배터리 성능평가 시뮬레이터를 구현하여, 실험을 통해 확장칼만필터에 적용될 파라미터를 도출한다. 본 논문에 적용된 SOC 상태추정 전략에서는 기존 선행 연구들과 다르게 배터리에 명시되어 있는 정격용량을 최대 충전가능용량으로 대체함으로써, 배터리의 노화에 상관없이 언제나 0%~100%의 SOC를 가질 수 있도록 변경된 수법을 제안한다. 이를 통해, 고정밀 CT를 사용한 Ah counting에 의한 SOC 추정을 기준으로 하여 본 논문에서는 배터리의 비선형 구간에서도 오차를 줄일 수 있는 확장칼만필터 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 배터리 전 SOC 영역에서 추정오차를 5% 미만으로 줄일 수 있음을 확인한다.
기동물체 추적을 위해서 GPS, INS, 레이더 및 광학장비 등의 다양한 위치추적 센서가 이용되고 있으며, 기동물체의 강인한 추적성능을 유지하기 위해 이기종 센서의 효과적인 융합방법이 필요하다. 이기종 다중센서를 이용한 추적성능 향상을 위해 센서의 서로 다른 오차특성을 고려하여 각 센서의 측정치를 상이한 모델로 간주하여 융합하는 연구가 수행되었지만, 한 센서의 오차가 급격히 증가하는 구간에서 다른 센서의 추정치에 대한 오차가 증가하고 각 센서의 측정값이 참 값일 확률인 Sensor Probability 값에 대해 센서 측정치 변화를 실시간으로 반영하지 못하였다. 본 논문에서는 각 센서 칼만필터의 갱신추정치와 측정치 간의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)를 비교하여 Sensor Probability를 구하고, 결합추정치를 다시 각 센서 칼만필터 입력값으로 대입하는 과정을 제외하여 센서 측정치에 대한 실시간적인 반영과 센서 성능이 급격히 저하되는 구간에서의 추적성능을 개선한다. 제안하는 알고리즘은 각 센서의 오차특성을 조건부 확률값으로 추가하여 각 센서의 Sensor Probability에 따라 가장 양호한 성능을 보이는 센서 위주로 트랙융합을 함으로써 강인성을 보장 한다. 실험을 통해 UAV의 기동 경로를 생성하고 제안 알고리즘을 적용하여 다른 융합 알고리즘과 성능분석을 실시한다.
본 논문은 항법장치 위치보정을 위해 칼만필터를 적용한 GPS/INS융합의 다중보정방법을 제안한다. 연구에서는 관성항법장치를 구현하기 위해 9축 항법장치로 보정알고리즘을 적용하여 위치오차를 감소시킨 방법을 적용했다. 일반적으로 GPS/INS는 위치정보를 얻어낼 수 있지만 위치정보를 구하는 과정에서 오차 또한 더불어 커지게 되기에 이를 보정하기 위한 강인한 오차 보정 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 9축 관성센서(mpu-9150)의 외란에 대한 강인성 향상을 위해 가속도계 보정 알고리즘을 사용하여 tilt보정을 수행했으며, 제어 대상체의 정확한 방위를 파악할 수 있도록 Yaw각 재정의 알고리즘을 적용하였다. 최종적으로 GPS/INS와 칼만 필터를 함께 결합한 통합시스템을 구현하였다.
In this paper, a robust Extended Kalman filter is proposed by introducing a new sliding mode surface. This filter can be used for the system with a matching condition The new state estimater is designed for stochastic systems with bounded uncertainties
A robust bending frequency tracker is proposed to design the adaptive notch filter which removes the time-varying missile structural modes from the sensor measurements. To do this, the state-space form of a bending frequency model is derived under the assumption that the bending signal could be described as the lightly damped sinusoid. Since the resultant bending frequency model contains the parametric uncertainties in the measurement matrix, the design problem of bending frequency tracker is tackled by applying the robust Kalman filter to the model. This technique could be easily expanded to the multiple frequencies case because it newly illuminates the bending frequency tracking problem in view of general state estimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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