Range-based wireless localization system must measure accurate range between a mobile node (MN) and reference nodes. However, non-line-of-sight (NLOS) error caused by the spatial structures disturbs the localization system obtaining the accurate range measurements. Localization methods using the range measurements including NLOS error yield large localization error. But filter-based localization methods can provide comparatively accurate location solution. Motivated by the accuracy of the filter-based localization method, a filter residual-based NLOS error estimation method is presented in this paper. Range measurement-based residual contains NLOS error. By considering this factor with NLOS error properties, NLOS error is mitigated. Also a process noise covariance matrix tuning method is presented to reduce the time-delay estimation error caused by the single dynamic model-based filter when the speed or moving direction of a MN changes, that is the used dynamic model is not fit the current dynamic of a MN. The presented methods are evaluated by simulation allowing direct comparison between different localization methods. The simulation results show that the presented filter is more accurate than the iterative least squares- and extended Kalman filter-based localization methods.
현재의 디지털 통신시스템은 매우 다양한 디지털 변조방식을 채택하고 있다. 이러한 통신시스템에서는 인접채널에 대한 간섭을 최대한 줄이기 위해서 필연적으로 선형 전력증폭기를 요한다. 선형 전력증폭기는 매우 다양한데 그 중에서 전방궤환 전력증폭기는 구조상 광대역이면서 선형화 정도가 매우 우수하다. 전방궤환 전력중폭기에 사용되는 지연선로의 손실로 인하여 전체효율이 감소한다. 본 논문에서는 이러한 지연선로를 손실이 매우 작은 지연필터를 사용함으로써 효율과 선형성을 동시에 개선하였다. 측정된 결과 ACLR이 약 17.43dB 개선되었으며 이것은 지연필터를 사용함으로써 2.54dB 더 개선되었음을 나타낸다.
KIM S. G.;GALLUZZO T.;MACARTHUR D.;SOLANKI S.;ZAWODNY E.;KENT D.;KIM J. H.;CRANE C. D.
International Journal of Automotive Technology
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제7권1호
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pp.83-90
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2006
The purpose of this paper is to describe the design and implementation of an unmanned ground vehicle, called the TailGator at CIMAR (Center for Intelligent Machines and Robotics) of the University of Florida. The TailGator is a gas powered, four-wheeled vehicle that was designed for the AUVSI Intelligent Ground Vehicle Competition and has been tested in the contest for 2 years. The vehicle control model and design of the sensory systems are described. The competition is comprised of two events called the Autonomous Challenge and the Navigation Challenge: For the autonomous challenge, line following, obstacle avoidance, and detection are required. Line following is accomplished with a camera system. Obstacle avoidance and detection are accomplished with a laser scanner. For the navigation challenge, waypoint following and obstacle detection are required. The waypoint navigation is implemented with a global positioning system. The TailGator has provided an educational test bed for not only the contest requirements but also other studies in developing artificial intelligence algorithms such as adaptive control, creative control, automatic calibration, and internet-base control. The significance of this effort is in helping engineering and technology students understand the transition from theory to practice.
VTS에서는 소형 선박들에 대한 운항정보의 파악이 어려우므로 관제에 애로가 많다. 즉, GMDSS의 대상이 아닌 소형 선박들이 평상시에 선명 및 위치정보를 전송하고, VTS에서는 입ㆍ출항하는 모든 선박들의 선명과 위치를 용이하게 확인하고 항내에서의 해난사고가 발생하지 않도록 통제할 수 있는 시스템이 필요한 실정이다. 본 연구의 항행정보 전송관리시스템은 micro-processor를 이용하여 CPS의 데이터 중에서 위치와 시간정보를 추출하고 여기에 선박의 ID를 추가하여 2,400[bps]의 저속으로 447[MHz], FSK의 송신기로 전송할 수 있는 시스템을 구현하였다. VTS에서는 이것을 수신, 복조하여 선박의 항행상태를 확인할 수 있다. 실험단계에서는 목포항을 중심으로 항해중의 데이터를 전송하였고, 수신점에서는 해도상에 실시간으로 위치를 표시하는 소프트웨어를 개발하였다. 원거리의 서비스를 위하여 기존의 SSB 통신망에 접속할 수 있는 하드웨어적인 융통성도 고려하였다.
Various convenient systems which are telecommunication and navigation system and safety system which include Antilock Braking System, Electronic Stability Control, Adaptive Cruise Control have been developed and applied to meet customer needs and each standards since vehicles are used. The complexity of new electronics become significant reason of breakdown especially embedded software failures. Hardware reliability is almost stabilized with long history but software reliability needs more improvements through reliability researches. This new challenge will improve software reliability to clear its overall failures in vehicles. This paper introduces some software reliability models and evaluates embedded software reliability using failure data which occurred during operating.
본 논문에서는 사람의 신체 일부분을 추적하는 시스템을 위해서 피부영역을 추출하고 여러 개의 영역을 추적하는 다중 CAMShift 알고리즘(Multi Continuously Adaptive Mean Shift Algorithm)을 제안하였다. 입력 영상에서 피부영역을 추출하기 위해 영상의 RGB의 특정값을 기준으로 피부색에 적응적인 임계값을 적용하였다. 이때 적용된 피부영역을 양손, 얼굴 등에 초기 윈도우를 설정하였다. 이 영역들을 추적함에 있어 영역들 사이에 폐색 영역을 회피하기 위해 가우시안 배경 모델(Gaussian Background Model)을 사용하여 각 추적 영역들을 제한하였다. 또한 폐색영역에 가중치를 부가하여 확률분포영상에서 중심값을 이동시켜 폐색 영역을 회피하였다. 실험 결과 다중 물체들에 강인한 추적을 보이고 유사한 색상을 갖는 물체의 폐색 시에도 우수한 결과를 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 CABAC (context adaptive binary arithmetic coding)를 하드웨어로 구현하기 위하여 병행설계 (co-design) 기법을 사용하였다. H.264/AVC의 부호기 전체를 C언어로 개발하고, CABAC만을 하드웨어 IP로 설계하고, H.264/AVC의 나머지 부분은 소프트웨어로 설계하였다. CABAC의 문맥모델러 부분을 하드웨어로 설계하여 연산값을 지속적으로 업데이트시킴으로써 메모리를 효율적으로 사용하고 스트림을 절감시키는 설계를 하였다. 설계된 IP는 Xilinx ML410 보드의 Virtex-4 FX60 FPGA에 다운로드하여 MicroBlaze CPU를 이용하여 H.264/AVC의 참조 소프트웨어인 JM과 연동하도록 설계하였다. 기능 시뮬레이션은 ModelSim을 이용하였다. 기존의 CABAC 하드웨어 모듈이 레지스터 레벨에서 설계하여 개발기간이 오래 걸리는데 비하여 본 논문의 설계 기법은 소프트웨어 엔지니어가 쉽게 하드웨어를 개발하는 것이 가능해지는 장점이 있으며 설계시간도 짧다. 또한, 동일한 방법으로 구현된 CAVLC 모듈과 Slice 사용량을 비교해볼 때, 1/3 이하로 감축됨을 보였다. 본 연구에서 제시한 개발 방법은 임베디드 환경에서 고성능 동영상 압축 부호화시 하드웨어 가속기가 필요한 부분을 설계할 때 유용할 것으로 보인다.
Typical anti-jamming technologies based on array antennas, Space Time Adaptive Process (STAP) & Space Frequency Adaptive Process (SFAP), are very effective algorithms to perform nulling and beamforming. However, it does not perform equally well for all types of jamming signals. If the anti-jamming algorithm is not optimized for each signal type, anti-jamming performance deteriorates and the operation stability of the system become worse by unnecessary computation. Therefore, jamming classification technique is required to obtain optimal anti-jamming performance. Machine learning, which has recently been in the spotlight, can be considered to classify jamming signal. In general, performing supervised learning for classification requires a huge amount of data and new learning for unfamiliar signal. In the case of jamming signal classification, it is difficult to obtain large amount of data because outdoor jamming signal reception environment is difficult to configure and the signal type of attacker is unknown. Therefore, this paper proposes few-shot jamming signal classification technique using meta-learning and transfer-learning to train the model using a small amount of data. A training dataset is constructed by anti-jamming algorithm input data within the GNSS receiver when jamming signals are applied. For meta-learning, Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) algorithm with a general Convolution Neural Networks (CNN) model is used, and the same CNN model is used for transfer-learning. They are trained through episodic training using training datasets on developed our Python-based simulator. The results show both algorithms can be trained with less data and immediately respond to new signal types. Also, the performances of two algorithms are compared to determine which algorithm is more suitable for classifying jamming signals.
객체추적은 이전시간에서 추정한 위치와 현재 관측 데이터를 바탕으로 객체의 위치를 연속적으로 추적하는 신호처리 분야이다. 이 논문에서는 3개의 RNN을 서브모듈로 가지는 적응형 스케일조절 신경망을 이용해 입력 데이터의 스케일을 스스로 조절하여 추적할 수 있는 신경망을 제안한다. 객체 추적 성능을 평가하기 위해 객체가 조각별 등가속운동을 하는 1차원 객체 운동 모델에서 제안하는 시스템, 칼만 필터와 최대우도기법의 추적 성능을 비교한다. 그 결과 제안하는 알고리듬의 성능이 평균제곱근오차 기준으로 최대우도기법과 칼만필터보다 다양한 상황에서 전반적으로 우수하며 관측잡음이 커질수록 성능격차가 더 커지는 것을 보인다.
논문에서는 극저속 영역 및 저속 영역에서 안정적이고 동특성이 우수한 벡터제어 시스템을 구성하여, 축소차원 상태관측기를 이용한 순시속도 관측기와 극 저속 제어, 회전자 속도를 추정하는 벡터제어 시스템에 관한 방법을 제안하였다. 본 시스템에서 제안된 관측기는 축소차원 상태관측기를 부하토크 추정에 적용하여 속도추정에 이용함으로서 시스템구성을 간단히 구현 하면서도 극 저속 영역에서 정확한 순시속도 추정이 가능하였다. 또한, 시스템 잡음에 의한 영향을 줄이고, 관측기의 극을 변화시키는 일 없이 부하외란 이나 모델화 오차, 측정 잡음 등에 강인한 유도전동기 속도제어 시스템을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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