International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제14권4호
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pp.379-386
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2013
The hemispherical resonator gyroscope is a type of vibratory gyroscope, which can measure angle or angular rate, based on its operating mode. This paper deals with the case when the hemispherical resonator gyroscope is operated in angle measurement mode. In angle measurement mode, the resonator pattern angle precesses, with respect to the external rotation input, by the principle of the Coriolis effect, so that the external rotation can be estimated, by measuring the amount of precession angle. However, this pattern angle drifts, due to the manufacturing error of the resonator. Since the drift effect causes degradation of the angle estimation performance of the resonator, the corresponding drift compensation control should be performed, to enhance the estimation performance. In this paper, a mathematical model of the hemispherical resonator gyro is first introduced. By using the mathematical model, a nonlinear observer for imperfection parameter estimation, and the corresponding compensation controller are designed to operate hemispherical resonator gyros, as angle measurement sensors.
문화콘텐츠는 고속, 고품질의 데이터 통신이 가장 핵심적인 요소이다. 고품질 콘텐츠로 VR AR 기술이 포함되고 다양한 고품질 콘텐츠는 스마트 폰을 통해 무선이동 중 스트리밍 서비스를 받을 수 있다. 또한, 사물이 무선인터넷에 연결을 하기위한 IoT(Internet of Things) 환경에서 네트워크 및 유무선 통신이 필연적으로 필요하다. IoT는 다양한 네트워크 기술로 4G, 5G 이동통신, WIFI 무선랜, 블루투스 등의 방식에 연결하여 사용되어 진다. 사물간의 연결을 언제 어디서나 이용할 수 있는 기술로 무선 이동통신 환경에서 이루어 질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 고속 이동 환경에서도 고품질의 콘텐츠를 서비스 받을 수 있도록 이동통신 채널 환경 분석을 토대로 데이터 오류를 줄일 수 있는 데이터 오류 보상 추정 방식에 대해 연구한다.
본 논문에서는 pulsed-CW를 사용하는 위협 레이더 신호를 상쇄시키기 위한 능동 상쇄 신호에 임의의 파라미터 추정 오차가 존재하는 경우 능동 상쇄 신호의 영향을 분석하고, 이를 기반으로 능동 상쇄 측면에서 maximum-likelihood estimation (MLE) 기법 및 2차 보간 기법이 포함하는 추정 오차의 영향을 분석한다. 그리고 능동 상쇄 신호의 성능을 향상시키기 위해 MLE 기법의 파라미터 추정 오차를 보정하는 correlation 기반의 오차 보정 기법을 개선하여 적용하고, 이 기법이 능동 상쇄 관점에서 다른 기법보다 우수함을 모의실험을 통해 검증한다.
This paper presents a algorithm to improve accuracy and reliability in state estimation of contaminated bad data. The conventional algorithms for detection of bad data confront the problems of excessive memory requirements and long computation time. In order to overcome measurement compensation approach is proposed to reduce computation time and partitioned measurement error model has the advantage of remarkable reduction in computation time and memory requirements in estimated error computation. The proposed algorithm has been tested for IEEE sample systems, which shows its applicability to on-line power systems.
This paper presents an algorithm to improve accuracy and reliability in the state estimation of contaminated bad data. The conventional algorithms for detection of bad data have the problems of excessive memory requirements and long computation time. In order to overcome these problems, a measurement compensation approach is proposed to reduce computation time, and the partitioned measurement error model has the advantage of remarkable reduction in computation time and memory requirements in estimated error computation. The proposed algorithm has been tested for IEEE sample systems, which shows its applicability to on-line power systems.
This paper presents zero crossing point(ZCP) estimation methods considering discretization error for a high speed brushless DC(BLDC) motor drive. The ZCP is estimated by detecting the change of back-EMF polarity for the BLDC sensorless drive, and the discretization error exist on the estimated ZCP. The discretization error of the ZCP is a cause of the delay of a commutation timing of current and increment of a current ripple factor. Besides a delay of a ZCP estimation brings on the limitation of a speed range for the BLDC sensorless drive. The compensation method based on the error analysis with probability theory for reducing the effects of the discretization error of the ZCP is proposed. Also a ZCP estimation method according to the Back-EMF patterns is proposed to widen the speed range for the BLDC sensorless drive. The proposed methods are verified by the experiment.
The frequency is an important operation parameter for the control, protection, and stability of a power system. The frequency as a key index of power quality can be indicative of system abnormal conditions and disturbances. Due to the sudden change in generation and loads or faults in power system, the frequency is supposed to deviate from its nominal value. It is essential that the frequency must be maintained very close to its nominal frequency. An accurate monitoring of the power frequency is essential to optimal operation and prevention for wide area blackout. As most conventional frequency estimation schemes are based on DFT filter, it has been pointed out that the gain error could cause defects when the frequency is deviated from nominal value. This paper presents an advanced frequency estimation technique using gain compensation to improve the performance of DFT filter based techniques. To evaluate performance of the proposed algorithm, the 765kV T/L system in Korea is simulated by EMTP-RV software. The proposed technique can reduce the gain error caused when the power system frequency deviates from nominal value.
OFDM 기반의 무선 LAN 시스템에 대한 기존의 연구는 주로 주파수 오프셋이나, 채널추정 방식에 관한 개별적인 성능분석에 관한 내용이었다. 본 논문에서는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)방식을 채택한 IEEE 802.11a 무선 LAN 시스템에 대해 실내 다중경로 채널에서 주파수 오프셋 보상 및 채널 추정을 고려한 무선 LAN 시스템의 성능분석을 하였다. 실내 환경에서 측정된 전력지연 프로파일에 Rayleigh 다중경로 채널모델을 적용하여, 표준안에 맞추어 구성된 OFDM 무선 LAN 시스템에서 1/2 코딩율 16-QAM 방식의 BER(Bit Error Rate) 성능을 구하였다. 성능분석 결과, 주파수 오프셋 보상과 채널 추정을 통한 성능과 주파수 오프셋이 없고 완벽한 채널추정 상황에서 성능은 10-3 BER 기준 약 1-2dB의 Eb/No 차이가 있음을 확인 하였다.
Latency occurs in RTK, where the measured position actually outputs past position when compared to the measured time. This latency has an adverse effect on the navigation accuracy. In the present study, a system that estimates the latency of RTK and compensates the position error induced by the latency was implemented. To estimate the latency, the speed obtained from an odometer and the speed calculated from the position change of RTK were used. The latency was estimated with a modified correlator where the speed from odometer is shifted by a sample until to find best fit with speed from RTK. To compensate the position error induced by the latency, the current position was calculated from the speed and heading of RTK. To evaluate the performance of the implemented method, the data obtained from an actual vehicle was applied to the implemented system. The results of the experiment showed that the latency could be estimated with an error of less than 12 ms. The minimum data acquisition time for the stable estimation of the latency was up to 55 seconds. In addition, when the position was compensated based on the estimated latency, the position error decreased by at least 53.6% compared with that before the compensation.
In low earth orbit (LEO) satellite communication systems, more severe phase distortion due to Doppler shift is frequently detected in the received signal than in cases of geostationary earth orbit (GEO) satellite systems or terrestrial mobile systems. Therefore, an estimation of Doppler shift would be one of the most important factors to enhance performance of LEO satellite communication system. In this paper, a new adaptive Doppler compensation scheme using location information of a user terminal and satellite, as well as a weighting factor for the reduction of prediction error is proposed. The prediction performance of the proposed scheme is simulated in terms of the prediction accuracy and the cumulative density function of the prediction error, with considering the offset variation range of the initial input parameters in LEO satellite system. The simulation results showed that the proposed adaptive compensation algorithm has the better performance accuracy than Ali's method. From the simulation results, it is concluded the adaptive compensation algorithm is the most applicable method that can be applied to LEO satellite systems of a range of altitude between 1,000 km and 2,000 km for the general error tolerance level, M = 250 Hz.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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