In this paper, an iterative array shape estimation technique is presented, which is based on the use of the least squares polynomial fitting to the data from heading sensors. The estimated polynomial shape model is then used for calculating the hydrophone positions on the assumption that the arc distances between sensors are constant. In order to verify the applicability of the proposed algorithm, numerical simulations are performed using two types of non-linear array shapes. In addition the noise effects of heading sensors on the array shape estimation results and the performance of beamformer are also investigated.
In this paper, a novel RLS-based DOB (Recursive Least Squares Disturbance Observer) scheme is proposed to improve the performance of DOB for nominal model identification. A nominal model can be generally assumed to be a second order system in the form of a proper transfer function of an ARMA (Autoregressive Moving Average) model. The RLS algorithm for the model identification is proposed in association with DOB. Experimental studies of the balancing control of a one-wheel robot are conducted to demonstrate the feasibility of the proposed method. The performances between the conventional DOB scheme and the proposed scheme are compared.
This paper presents a vehicle mass and road grade estimator for developing an automated bus. To consider the dynamic characteristics of a bus varying with the number of passengers, the longitudinal controller needs the estimation of the vehicle's mass and road grade in real-time and utilizes the information to adjust the control gains. Discrete Kalman filter is applied to estimate the time-varying road grade, and the recursive least squares algorithm is adopted to account for the constant mass estimation. After being implemented in MATLAB/Simulink, the estimators are evaluated with the dynamic model and experimental data of the target bus. The proposed estimators will be applied to complement the algorithm of the longitudinal controller and proceed with algorithm verification.
본 논문에서는 자동적인 퍼지 규칙 생성을 위해 퍼지 균등화(Fuzzy Equalization)와 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 TSK 퍼지 시스템의 구축을 다룬다. Pedrycz에 의해 제안된 퍼지 균등화 방법은 수치적인 데이터로부터 확률분포함수를 구축한 후 전체공간상에서 이들을 적절히 표현할 수 있는 소속함수를 생성한다. 이렇게 구축된 각 입력에 대한 소속함수는 유전알고리즘에 의해 입력공간이 분할되며 결론부 파라미터는 최소자승법에 의해 추정되어 진다. 제안된 방법은 그리드 분할로 인해 규칙의 수가 증가하는 문제를 해결하고 학습데이터와 검증데이터에 의해 타당한 입력공간분할과 퍼지 규칙을 생성할 수 있다. 시뮬레이션의 예로서 Box-Jenkins의 가스로 데이터의 모델링에 적용하여 제안된 방법의 유용성을 알 수 있다.
This paper proposes a parameter estimation technique of a power transformer. Based on the combined equation, it estimates separately the primary and secondary leakage inductances using the least square method from the instantaneous voltages and currents in the steady state. The performance of the proposed technique was investigated by varying the cut-off frequency of the filter and the number of samples per cycle. The estimated values are obtained based on the average value for 41 cycles.
본 연구에서는 회귀모형의 오차분석을 모형오차분석과 표본오차분산으로 분리하므로써 오차분산에 대한 합리적이고도 편의되지 않은 추정량을 제공해 줄 수 있는 일반화 최소자승법을 이용하여 한강 및 낙동강유역의 유량관측점에서 수집된 연최대홍수량 자료를 유역특성 및 강우량 자료와 연관시키는 지역화회귀모형을 개발하였다. 본 모형은 계측지점으로부터 미계측지점으로 수문정보를 전달해주기 위한 수단으로 사용될 수 있다.
Growth curves including Logistic and Gompertz functions are widely used in forecasting the market demand. To estimated the parameters of those functions, we use the non-linear least square method. However, it is difficult to set up the starting points for each parameter. If a wrong starting point is selected, the result reveals the local optimum or does not converge to a certain value. The purpose of this paper is to resolve the problem of selecting a starting point. Especially, rescaling the market data using the national economic index make it possible to figure out the range of parameters and to utilize the grid search method. Applications to some real data are also included.
Global navigation satellite systems (GNSS) use dual frequency signals to remove ionosphere delay effect. GNSS receivers have their own biases, called inter-frequency bias (IFB) between dual frequencies due to differential signal delays in receiving each frequency codes. The IFB degrades pseudo-range and ionosphere delay accuracies, and they must be accurately estimated. Simultaneous estimation of ionosphere map and IFB is applied in order to analyze the IFB estimation accuracy and variability. GPS network data in Korea is used to compute each receiver's IFB. Accuracy changes due to ionosphere model changes is analyzed and the effect of external GNSS satellite IFB on the receiver IFB is analyzed.
This paper proposes a parameter estimation technique of a power transformer. Based on the combined equation, it estimates separately the primary and secondary leakage inductances, winding resistances using the least square method from the instantaneous voltages and currents in the steady state. The performance of the proposed technique was investigated by varying the cut-off frequency of the filter and the number of samples per cycle. The technique estimates the parameters with higher sampling frequencies.
수평(HCP)및 수직동일면(VCP)배열을 사용하는 다중 주파수 소형루프 전자탐사 자료의 1차원 역산 프로그램을 개발하였다. 역산방법은 ACB 최소자승법을 사용하였으며, Jacobian 행렬을 해석적으로 계산하였다. 간단한 1차원 모델에 대한 이론자료를 계산하고, 동상 및 이상성분 자료를 사용하여 역산을 수행하였다. 역산 결과 동상 및 이상성분을 모두 사용할 경우 가장 정확하게 각 층의 전기전도도 및 심도를 추정하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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