In digital mobile communication system, the transmission errors affect the quality of output speech seriously. There are many error concealment techniques using a posteriori probability which provides information about any transmitted parameter. They need knowledge about channel transition probability as well as the 1st order Markov transition probability of codec parameters for estimation of transmitted parameters. However, in applications of mobile communication systems, the channel transition probability varies depending on nonstationary channel characteristics. The mismatch of designed channel transition probability of the estimator to actual channel transition probability degrades the performance of the estimator. In this paper, we proposed a new parameter estimator which adapts to the channel characteristics using short time average of maximum a posteriori probabilities(MAPs). The proposed scheme, when applied to the LSP parameter estimation, performed better than the conventional estimator which do not adapt to the channel characteristics.
In this paper a robust control law is presented which stabilezes overall system via pole reassignment and loop-shaping. A robust adaptive controller is designed combining this robust control law and a robust estimator.
본 논문에서는 가정모드(assumed mode) 방법과 Lagrange 방식을 이용하여 유연성 로봇 매니퓰레이터의 동력학 방정식을 구하였으며, 조인트 구동기를 포함한 유연성 로봇 매니플레이터에 대한 제어기를 설계를 하였다. 제어기는 매개변수 추정부와 적응제어기로 구성하였으며, 매개변수 추정부는 RLS알고리즘을 이용하여 ARMA예측모델의 매개변수를 추정하도록 하였다. 적응제어기는 기준모델(reference)과 최소예측오차제어기(minimum prediction controller)로 구성하였다.
This research investigates the adaptive input estimation method applied to the multilayer shearing stress structure. This method is to estimate the values of wind load inputs by analyzing the active reaction of the system. The Kalman filter without the input term and the adaptive weighted recursive least square estimator are two main portions of this method. The innovation vector can be produced by the Kalman filter, and be applied to the adaptive weighted recursive least square estimator to estimate the wind load input over time. This combined method can effectively estimate the wind loads to the structure system to enhance the reliability of the system active performance analysis. The forms of the simulated inputs (loads) in this paper include the periodic sinusoidal wave, the decaying exponent, the random combination of the sinusoidal wave and the decaying exponent, etc. The active reaction computed plus the simulation error is regard as the simulated measurement and is applied to the input estimation algorithm to implement the numerical simulation of the inverse input estimation process. The availability and the precision of the input estimation method proposed in this research can be verified by comparing the actual value and the one obtained by numerical simulation.
This paper reports a new and simple posteriori error estimate method for adaptive finite element mesh genration especially for the magnetic field problems. To estimate local errors, we consider the interelement boundary conditions. Elements which violate much the conditions are considered to have great errors. Magnetic flux density errors are considered as a basis for refinement. This estimator is tested on two dimensional proplems with singular points. The estimated errors are always under estimated but in same order as exact errors, and this algorithm is much simpler and more convenient than other methods. The adaptive mesh gives much better rate of convergence in global errors than the uniform mesh.
In an orthogonal frequency division multiplexing system, conventional interpolation techniques cannot correctly balance performance and overhead when estimating dynamic long-delay channels in single frequency networks (SFNs). In this study, classical filter analysis and design methods are employed to derive a complex interpolator for maximizing the resistible echo delay in a channel estimator on the basis of the correlation between frequency domain interpolating and time domain windowing. The coefficient computation of the complex interpolator requires a key parameter, i.e., channel length, which is obtained in the frequency domain with a tentative estimation scheme having low implementation complexity. The proposed complex adaptive interpolator is verified in a simulated digital video broadcasting for terrestrial/handheld receiver. The simulation results indicate that the designed channel estimator can not only handle SFN echoes with more than $200{\mu}s$ delay but also achieve a bit-error rate performance close to the optimum minimum mean square error method, which significantly outperforms conventional channel estimation methods, while preserving a low implementation cost in a short-delay channel.
Park, Sang-Hyun;Cho, Deuk-Jae;Seo, Ki-Yeol;Suh, Sang-Hyun
한국항해항만학회지
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제31권9호
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pp.763-769
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2007
A narrow loop noise bandwidth method is desirable to reduce the error of raw measurements due to the thermal noise. However, it degrades the performance of GPS initial synchronization such as mean acquisition time. And it restricts the loop noise bandwidth to a fixed value determined by the lower bound of the allowable range of carrier-to-noise power ratio, so that it is difficult to optimally track GPS signal. In order to make up for the weak points of the fixed-type narrow loop noise bandwidth method and simultaneously minimize the error of code and carrier measurements, this paper proposes a stepwise-type adaptive bandwidth algorithm for DGPS reference receivers. In this paper, it is shown that the proposed adaptive bandwidth algorithm can provide more accurate measurements than those of the fixed-type narrow loop noise bandwidth method, in view of analyzing the simulation results between two signal tracking algorithms. This paper also carries out sensitivity analysis of the proposed adaptive bandwidth algorithm due to the estimation uncertainty of carrier-to-noise power ratio. Finally the analysis results are verified by the experiment using GPS simulator.
An adaptive control in the robotic GMA welding is employed to monitor information about weld characteristics and process parameters as well as to modify those parameters to hold weld quality within acceptable limits. Typical characteristics are the bead geometry, composition, microstructure, appearance, and process parameters which govern the quality of the final weld. The main objectives of this thesis are to realize the mapping characteristics of bead width through learning. After learning, the neural estimation can estimate the bead width desired form the learning mapping characteristic. The design parameters of the neural network estimator(the number of hidden layers and the number of nodes in a layer) are chosen from an estimation error analysis. A series of bead of bead-on-plate GMA welding experiments was carried out in order to verify the performance of the neural network estimator. The experimental results show that the proposed neural network estimator can predict the bead width with reasonable accuracy and guarantee the uniform weld quality.
In this paper, we propose an indirect vector control method using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) parameter estimator. It estimates the rotor time constant when the indirect vector control of induction motor is applied. We use the stator current error that is difference between the current command and estimated current calculated from terminal voltage and current. And two induced current estimate equations are used in training ANFIS.The estimator is trained by the hybrid learning algorithm. Simulation results shows good performance under load disturbance and motor parameter variations.
본 연구에서는 무요소방법에 적응적 해석기법을 적용하기 위한 부분 및 전체오차의 평가기법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 오차의 평가방법은 무요소방법에서 계산된 응력이 오차가 큰 영역에서 진동한다는 특성을 이용한 것으로 해석결과 얻어진 응력을 낮은 차수의 형상함수로 투사하는 후처리를 함으로써 가상진동모우드를 제거하고 이때 얻어진 투영응력과 원래의 응력을 비교하여 부분오차 및 전체오차를 구할 수 있다. 1차원 및 2차원 예제해석을 통하여 투영응력을 구할 때 가능한 한 작은 영향영역을 사용하는 것이 바람직하다는 것을 보였으며 이는 영향영역의 크기를 과도하게 설정할 경우 투영응력을 과대 평가할 수 있기 때문이다. 본 연구에서 제안한 오차의 평가기법은 다른 무요소 방법에 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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