The carrier-to-noise power ratio is a key parameter for determining the reliability of PVT (Position, Velocity, and Time) solutions which are obtained by a GNSS (Global Navigation Satellite System) receiver. It is also used for locking a tracking loop, deciding the re-acquisition process, and processing advanced navigation in the receiver subsystem. The representative carrier-to-noise power ratio estimation schemes are the narrowband-wideband power ratio method (NW), the MM (Moment Method), and Beaulieu's method (BL). The NW scheme is the most classical one for commercial GNSS receivers. It is often used as an authoritative benchmark for assessing carrier-to-noise power estimation schemes. The MM scheme is the least biased solution among them, and the BL scheme is a simpler scheme than the MM scheme. This paper focuses on the less biased estimation with low complexity when the residual phase noise remains, then proposes a novel carrier-to-noise power ratio estimation scheme with low complexity for GNSS receivers. The asymptotic bias of the proposed scheme is derived and compared with others, and the simulation results demonstrate that the complexity of the proposed scheme is lowest among them, while the estimation performance of the proposed scheme is similar to those of the BL and MM schemes in normal and high gained reception environments.
In this paper, a novel scheme with which to mitigate a repeat-back jamming effect is proposed for the GPS L1 coarse/acquisition signal. The proposed scheme estimates the code tracking bias caused by repeat-back jamming signals using a Combined Pseudo-random noise signal. It then mitigates the repeat-back jamming effect by subtracting the estimated code timing on a normal correlation channel from the estimated value. Through a Monte-Carlo simulation, the proposed scheme can diminish the running average of code tracking bias to less than 10% of the bias using the conventional scheme.
기상레이다에 수신되는 도플러 스펙트럼의 약 25%는 비대칭 스펙트럼, 즉 skewed spectrum 인 것으로 알려지고 있다. 그러나 기상정보의 추출을 위하여 가장 널리 쓰이고 있으며 효율적인 것으로 알려진 기존의 펄스페어 추정방법은 도플러 스펙트럼이 대칭형 또는 매우 좁은 주파수 대역을 갖는다는 가정을 전제로 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 가정이 만족되지 않을 경우 기상레이다에서의 스펙트럼 모멘트들의 추정치에 상당한 편향오차가 발생할 수 있음을 정량적으로 분석하였다. 또한 이러한 편향오차가 상대적으로 심각한 평균 도플러 주파수 추정치의 정확도를 향상시키기 위하여 다중 펄스페어 추정기법을 제안하였다. 제안한 방법을 적용할 경우 편향오차가 현저히 줄어들을 확인할 수 있었다.
평균잔여수명은 공학, 의학, 생존분석, 사회과학 등 많은 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 특히 시스템의 신뢰성연구에서 시스템의 갑작스런 중지는 심각한 문제를 초래하기 때문에, 부품에 대한 평균잔여수명 추정은 매우 중요하다. 그래서 많은 상황변수를 고려한 시뮬레이션 연구가 되어왔다. 본 연구에서는 임의절단(random censoring) 에서 가지 평균잔여수명 추정기법을 소개하고 3가지 와이블 수명분포와 6가지 절단분포의 조합에서 시뮬레이션하였다. 또한 이들의 성과를 편의(bias)와 MSE측면에서 비교 분석하였다.
본 연구는 레이더의 중첩관측영역을 활용한 정량적 강수량 추정방법을 제안하였다. 이를 위해 국내의 조밀한 지상우량계 관측망과 레이더 관측망의 중첩관측영역을 이용하였다. 결과적으로 중첩관측영역 내 레이더간의 계통오차를 확인하였으며, 이를 이용하여 새로운 정량적 강수량 추정방법을 개발하였다. 이 방법으로 추정된 강우강도는 기존의 정량적 강수량 추정방법보다 모든 강우강도 범위에서 강수량이 적절하게 추정되는 것으로 나타났다.
표본조사에서는 정확한 모수 추정을 위한 다양한 방법이 개발되었으며 이 중에서 보조정보를 이용한 비추정량 또는 회귀추정량이 흔히 사용된다. 최근 많은 연구가 진행되고 있는 비형태추정량(ratio type estimator)은 비추정량의 단점을 보완하여 추정의 정확성을 향상시키는 것으로 알려져 있다. 그러나 비형태추정량은 편향이 있는 것으로 알려져 있어 이를 해결하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 편향을 제거하기 위해 비형태추정량에 새로운 모수를 추가한 일반화 비형태추정량(generalized ratio-type estimator)을 제안하였다. 또한 사업체조사와 같이 등분산성을 만족하지 않는 자료에서 추정의 정확성 향상을 위해 모형의 오차에 포함된 분산 모수를 추정하고 제안된 추정량을 적용하는 방법을 제안하였다. 또한 모의실험을 통해 일반화 비형태추정량은 기존의 비추정량에 비해 매우 우수한 결과를 주는 것을 확인하였다.
한반도 상공의 전리층 총전자수(TEC, Total Electron Content)를 추정하는 방법을 통해 GPS 수신기와 위성의 코드 바이어스(DCB, Differential Code Bias)를 함께 추정하였다. 한국천문연구원에서 운영하고 있는 GPS 기준국망 데이터를 사용하였으며, 가중치 최소자승법을 이용하여 매 1시간 간격으로 DCB를 산출하였다. 총 3일간의 데이터를 처리한 결과 9개 GPS 수신기의 DCB는 ${\pm}2m$ 이내에서 변화하는 것으로 나타났으며, 3일 동안 크게 변하지 않았다. 또한 일일 평균값으로 산출된 위성의 DCB는 최대 약 4.09ns(nano-second), 최소 약 -6.28ns를 갖는 것으로 나타났다. 그리고 산출된 DCB를 전리층 총전자수 산출에 적용한 결과, 적용 전에 비해 특정시점에서 최대 약 9TECU 이상의 총전자수 변화가 검출됨을 확인 할 수 있었다.
패널 자료는 자료가 축적되는 만큼 그 가치가 증대된다. 이와 동시에 장기추적에 따른 표본이탈은 자료의 신뢰성을 떨어뜨린다. 국내 외 대부분의 패널조사에서 가중값 보정을 통해 표본 이탈 문제를 해결하고 있다. 본 논문에서는 패널자료에서 차수별 응답여부에 따라 연속 응답 그룹과 비연속 응답 그룹으로 나누고, 비연속 응답 그룹에 대한 적정 가중값 산출방법을 검토하였다. 연속/비연속 응답그룹을 구분하여 비연속 응답 그룹의 응답자 특성을 반영한 복합추정 방식의 가중값 작성방법을 제안하고, 그룹의 구분 없이 작성하였던 기존의 가중값 작성방법과 새로 제안한 복합추정 방식의 가중값 산출방법의 효율성을 모의실험과 실증분석을 통해 살펴보았다. 결과적으로 새로 제안한 복합추정 방식의 가중값 산출방법은 기존 방법 보다 편향을 대폭 감소시킴을 모의실험을 통해 볼 수 있었다. 한편, 제시한 가중값 작성방법을 한국고용정보원 고령화연구패널에 적용한 결과도 제시하였다.
This paper presents a sensor fusion method based on indirect Kalman filter(IKF) for error compensation of low-cost inertial sensors and its application to the determination of attitude and position of small flying robots. First, the analysis of the measurement error characteristics to zero input is performed, focusing on the bias due to the temperature variation, to derive a simple nonlinear bias model of low-cost inertial sensors. Moreover, from the experimental results that the coefficients of this bias model possess non-deterministic (stochastic) uncertainties, the bias of low-cost inertial sensors is characterized as consisting of both deterministic and stochastic bias terms. Then, IKF is derived to improve long term stability dominated by the stochastic bias error, fusing low-cost inertial sensor measurements compensated by the deterministic bias model with non-inertial sensor measurement. In addition, in case of using intermittent non-inertial sensor measurements due to the unreliable data link, the upper and lower bounds of the state estimation error covariance matrix of discrete-time IKF are analyzed by solving stochastic algebraic Riccati equation and it is shown that they are dependant on the throughput of the data link and sampling period. To evaluate the performance of proposed method, experimental results of IKF for the attitude determination of a small flying robot are presented in comparison with that of extended Kaman filter which compensates only deterministic bias error model.
This study estimates and evaluates the daily January temperature from 2003 to 2012 with 30 m-resolution over South Korea, using a modified Parameter-elevation Regression on Independent Slopes Model (K-PRISM). Several factors in K-PRISM are also adjusted to 30 m grid spacing and daily time scales. The performance of K-PRISM is validated in terms of bias, root mean square error (RMSE), and correlation coefficient (Corr), and is then compared with that of inverse distance weighting (IDW) and hypsometric methods (HYPS). In estimating the temperature over Jeju island, K-PRISM has the lowest bias (-0.85) and RMSE (1.22), and the highest Corr (0.79) among the three methods. It captures the daily variation of observation, but tends to underestimate due to a high-discrepancy in mean altitudes between the observation stations and grid points of the 30 m topography. The temperature over South Korea derived from K-PRISM represents a detailed spatial pattern of the observed temperature, but generally tends to underestimate with a mean bias of -0.45. In bias terms, the estimation ability of K-PRISM differs between grid points, implying that care should be taken when dealing with poor skill area. The study results demonstrate that K-PRISM can reasonably estimate 30 m-resolution temperature over South Korea, and reflect topographically diverse signals with detailed structure features.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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