When one attempts to construct a hologram. one finds that there are many sources of measurement errors. These errors are even amplified if one predicts the pressures close to the sources. The pressure estimation errors depend on the following parameters: the measurement spacing on the hologram plane. the prediction spacing on the prediction plane. and the distance between the hologram and the prediction plane. This raper analyzes quantitatively the errors when these are distributed irregularly on the hologram plane The sensor mismatch and inaccurate measurement location. position mismatch. are mainly addressed. In these cases. one can assume that the measurement is a sample of many measurement events. The bias and random error are derived theoretically. Then the relationship between the random error amplification ratio and the parameters mentioned above is examined quantitatively in terms of energy.
본 논문에서는 기저선 제한조건을 이용하여 GPS 반송파 측정값에 바이어스 존재 여부를 보다 정확하게 판단하는 방법을 확인하고, 시뮬레이션을 통하여 이를 분석하였다. 기저선 제한조건은 추가적인 측정값으로 사용되며, 기존의 GPS 반송파 측정 방정식을 확장하는 형태로 사용된다. GPS 반송파 측정값만을 사용하는 경우와 기저선 제한조건을 함께 사용하는 경우에 대하여, 각각 검출확률(Detection Probability)를 계산하고 기저선 제한조건을 사용하는 경우 검출확률이 향상되는 것을 보이게 된다. 기저선 제한조건을 사용하는 것에 대한 장점을 통계적으로 증명하고 시뮬레이션을 통하여 수치적인 결과를 확인한다.
본 논문은 W 비트 입력으로부터 W 비트를 출력하늘 고정길이 제곱기의 디자인 방법을 제안한다. 효율적으로 양자화 오차를 보상하기 위해 modified Booth 인코더의 출력정보를 이용하여 오차보상 바이어스를 생성한다. 절사(truncation)된 부분이 양자화 오차에 미치는 영향에 따라 두 그룹(major/minor group)으로 나누고, 각 그룹에 서로 다른 오차보상 방법을 적용하여 절사된 부분을 보상한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 오차보상 방법이 기존의 방법에 비해 절대 양자화 최대오차, 평균오차, 분산과 각은 성능 비교 파라미터에서 각각 $30\%,\;24\%,\;43\%$ 정도 적음을 보인다. 또한, 제안한 고정길이 제곱기는 이상적인 제곱기보다 면적과 전력소모 면에서 각각 약 $28\%,\;27\%$ 까지 적음을 보인다.
INS는 위치, 속도 및 자세정보를 고속으로 제공하며 스스로 항법정보를 제공하는 장점이 있으나 오차가 시간에 따라 증가하는 단점이 있다. 반면에 GPS는 데이터를 저속으로 제공하며 재밍(Jamming)에 영향을 쉽게 받으나 오차가 시간에 상관없이 일정하다는 장점이 있다. 따라서 상호보완적인 특성을 가지는 INS와 GPS를 통합하였을 때 더욱더 정확한 항법해를 제공할 수 있다. 그러나 INS와 GPS를 통합하는 과정에서 INS정보와 GPS정보의 정확한 시각적 동기가 어려우며, 시각적 비동기에 의한 오차는 일정한 측정오차를 유발하며 고속으로 운항하는 경우에는 큰 영향을 미치게 된다. 본 연구는 GPS/INS 통합항법 시스템에서 측정치 시간지연에 의해 유발되는 오차를 효과적으로 줄이기 위해 바이어스 분리형 칼만필터를 이용한 시간지연오차 보상기법을 강결합 방식과 약결합 방식에 대하여 각각 제안하였다. 각각의 통합모델에서 위치와 속도보정의 측정방정식을 지연시간에 관하여 선형화하였고 지연 상태변수를 기존의 선형 오차방정식에 추가하고 바이어스 분리형 칼만필터를 적용하여 시간지연을 초기에 추정하여 보상하도록 구성하였으며 시뮬레이션을 통하여 성능을 검증하였다.
GaAs MESFET 모델의 정확한 매채변수 값을 구하기 위하여 바이어스 의존성을 바탕으로 3가지 바이어스 변화에 대한 S-,파라미터 측정만으로 모델 매개변수를 추출할 수 있는 새로운 계산 방법을 제시한다. Weighted Broyden update방법의 최적화 과정에서 얻어지는 오차 함수에 대한 매개 변수의 검토를 이용하여 전형 및 비전형 매개 변수의 유일해를 결정한다. 제안된 방법을 적용하기 위해 Marterka & Kacprzak 모델을 사용하였으며 추출한 매개변수 값의 정당성을 측정치와 비교함으로서 입증하였다.
기존의 선형 예측법에 의한 음성 분석의 기본적인 가정은 전극점 성도 필터의 입력은 백색 신호라는 것이다. 그러나, 주기성 입력 신호의 경우 피치 바이오스 오차가 기존 선형 예측 계수에 개입된다. 만일 여기 신호의 추정값을 이용할 수 있다면 멀티 펄스에 의한 선형 예측 분석으로 이러한 바이어스를 제거할 수 있다. 기존의 선형 예측 분석에서의 예측 오차는 멀티 펄스 여기 신호열과 불규칙 잡음 신호열의합으로 나타내어질 수 있으므로 선형 예측 오차로부터 멀티 펄스 신호열을 찾아내는 것은 고전적인 검출 및 추정의 문제로 생각될 수 있다. 본 논문에서는 먼저 LRT 를 이용하여 예측오차로부터 멀티 펄스 신호의 위치와 크기를 찾아낸 다음 이 신호열로부터 피치 바이어스가 제거된 선형 예측 계수를 구하는 알고리즘을 제안한다. 매번 적응된 임계값을 적용하여 반복 수행을 함으로써 성능향상을 입증하였다.
When we visualize the sound field radiated from a spherical sound source, spherical acoustic holography is proper among acoustic holography methods. However, there are measurement errors due to sensor position mismatch, sensor mismatch, directivity of sensor, and background noise. These errors are amplified if one predicts the pressures close to the sources: backward prediction. The goal of this paper is to quantitatively examine the effects of the error due to sensor position mismatch on acoustic pressure estimation. This paper deals with the cases of which the measurement deviations are distributed irregularly on the hologram plane. In such cases, one can assume that the measurement is a sample of many measurement events, and the cause of the measurement error is white noise on the hologram plane. Then the bias and random error are derived mathematically. In the results, it is found that the random error is important in the backward prediction. The relationship between the random error amplification ratio and the measurement parameters is derived quantitatively in terms of their energies.
This paper treats the problem of estimating the longitudinal velocity of a braking vehicle using measurements from an accelerometer and wheel speed data from standard anti-lock braking wheel speed sensors. We develop and experimentally test three velocity estimation algorithms of increasing complexity. The algorithm that works the best gives peak errors of less than 3 percent even when the accelerometer signal is significantly biased.
Predictive 필터는 Kalman 필터의 단점을 보완하고 모델 오차를 동시에 추정할수 있는 최근에 제시된 기법이다. 한 단계 앞의 추정 오차를 최소화하기 위한 최적화된 필터의 형태가 Predictive 필터이다. 본 필터의 주요 장점은 상태변수와 함께 모델오차를 파악할 수 있다는데 있다. 본 연구에서는 Predictive 필터를 이용한 인공위성의 자세추정 내용을 소개하도록 한다. 기존에 제시된 Predictive 필터 이론을 적용하여 자이로 바이어스 신호를 추정할수 있는 수식을 유도하고 또한 벡터 관측 정보를 이용한 자세추정 결과를 소개하도록 한다. 본 연구결과를 통해 향후 Predictive 필터의 확장 가능성을 예상할 수 있다.
본 논문에서는 전류 스위칭(switched-current:SI) 시스템에서 THD(total harmonic distortion) 증가 원인인 클럭피드스루(clock feedthrough:CFT) 오차 전압을 감소시키는 새로운 전류 메모리(current-memory) 회로를 제안하였다. 제안한 전류 메모리는 CMOS 상보형의 PMOS 트랜지스터를 이용하여 CFT 오차 전압에 의한 출력 왜곡 전류를 감소시킨다. 제안한 전류 메모리 회로를 $1.2{\mu}{\textrm{m}}$ CMOS 공정을 사용하여 설계하고, 입력으로 전류 크기 $68{\mu}{\textrm{m}}$인 1MHz 정현파 신호를 인가하였다.(샘플링 주파수:20MHz) 모의 실험 결과, 기존의 전류 메모리보다 CFT 오차 전압에 의한 출력 왜곡 전류가 10배 정도 감소를 나타내었으며 신호 대 바이어스 전류비가 0.5(peak signal-to-bias current ratio:i/J)인 1KHz 신호를 인가할 경우 THD는 -57dB이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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