• 제목/요약/키워드: 불변 확장 칼만 필터

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시그마 포인트를 이용한 채널 등화용 순환신경망 훈련 알고리즘 (Training Algorithm of Recurrent Neural Network Using a Sigma Point for Equalization of Channels)

  • 권오신
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.826-832
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    • 2007
  • 고속 통신 시스템의 채널 등화에 순환 신경망이 자주 이용되고 있다. 기존의 등화방법은 대부분 시불변 채널을 주로 다루었다. 그러나 이동통신과 같은 현대의 통신환경은 페이딩으로 인하여 시변특성을 갖는다. 본 논문에서는 비선형 시변 시스템에 적용하여 성능이 우수한 결정 피드백 순환신경망을 채널등화기로 이용하며, 또한 채널 등화에 빠른 수렴속도와 우수한 추적성능을 지니는 확장된 칼만필터와 시그마 포인트 칼만필터를 이용한 두 종류의 훈련 알고리즘을 제안한다. 확장된 칼만필터를 이용한 경우 비선형 시스템의 1차 선형화 과정에서 커다란 오차를 유발할 수도 있으며, 이에 대한 대안으로 시그마 포인트 칼만필터를 이용하여 이러한 문제점을 극복할 수 있다.

Invariant EKF를 사용한 자율 이동체의 SLAM 개선 (Improvement of SLAM Using Invariant EKF for Autonomous Vehicles)

  • 정다빈;고낙용;정준혁;변재영;황석승;김태운
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.237-244
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    • 2020
  • 본 논문은 2차원 공간에서 SLAM(: Simultaneous Localization and Mapping)의 구현을 설명한다. 본 논문에서 사용한 방법은 불변량이라고 하는 변수가 일정하게 유지 될 때 변환된 변수가 선형 공간을 구성하도록 상태 변수와 측정 변수를 변환하는 IEKF(: Invariant extended Kalman filter)를 사용한다. 따라서, IEKF는 불변량이 일정하게 유지되는 경우 수렴을 보장한다. 제안된 IEKF 접근법 중 변환을 하는 과정에서는 리군(Lie group) 행렬을 사용한다. 이 방법은 시뮬레이션을 통해 테스트 되었으며 결과는 선형 칼만 필터의 경우와 마찬가지로 칼만 이득이 일정하다는 것을 보여준다. 즉, 시뮬레이션 결과 이동체의 추정된 위치와 검출된 물체들 사이의 일관성을 보였다.

비선형 특성을 시스템 입력으로 처리하는 추적 필터 (Tracking Filter Dealing with Nonlinear Inherence as a System Input)

  • 신상진
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제25권7호
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    • pp.774-781
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    • 2014
  • 레이더에서 측정값은 직교 좌표계가 아니라 극 좌표계에서 얻어진다. 표적 동력학을 직교 좌표계에서 모델링하면 극 좌표계에서 획득된 측정값을 직교 좌표계로 변환한 의사 측정치를 사용하거나 확장형 칼만 필터를 사용하여 표적 추적 필터를 구현한다. 만일 표적 동력학을 극 좌표계에서 모델링하면 측정 방정식은 선형이나 동력학 방정식이 비선형이 된다. 본 논문에서는 극 좌표계에서 동력학 방정식을 모델링하고, 시스템 행렬을 시불변 형태로 모델링하여 발생한 비선형 성분을 시스템 입력으로 처리한 추적 필터를 제안한다. 이러한 추적 필터는 거리 측정값과 동시에 도플러 측정값이 가용할 경우, 측정방정식의 선형성을 그대로 유지하게 되므로 추적 필터의 알고리듬에 변동이 없고 추가된 도플러 정보를 사용하여 추적 성능을 높일 수 있다. 또한, 기존에 일반적으로 사용되고 있는 추적 필터와 제안한 모델링을 사용한 추적 필터의 추적 성능을 시뮬레이션을 통하여 검증한다.

일반 그래프 최적화를 활용한 그래프 기반 SLAM 구현 (The Implementation of Graph-based SLAM Using General Graph Optimization)

  • 고낙용;정준혁;정다빈
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제14권4호
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    • pp.637-644
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    • 2019
  • 본 논문은 일반 그래프 최적화(g2o, General Graph Optimization)를 사용하여 그래프 기반 SLAM을 구현한 결과를 기술한다. 일반 그래프 최적화는 SLAM을 노드와 엣지의 그래프를 통하여 표현한다. 노드는 시간에 따른 로봇의 위치를 나타내며, 엣지는 노드들 사이의 구속 조건을 나타낸다. 구속 조건은 센서에 의한 측정값에 의해 결정된다. 일반 그래프 최적화는 구속 조건에 의해 결정되는 성능지표를 최적화하여 SLAM 문제를 해결한다. 실현된 일반 그래프 최적화 방법을 SLAM 방법의 성능 시험용으로 공개된 실험 데이터를 사용하여 검증하였다.