Estimating underwater target state variables(position, velocity, course, etc) is necessary to counteract threatening targets. In passive sonar systems, conventional target motion analysis(TMA) techniques using bearing and frequency measurements of an underwater target are widely introduced. However, it is not clear how conventional TMA techniques can be used if some of frequency measurements are unavailable during parts of the scenario, partially unavailable frequency measurements are common in the ocean with complicated acoustic conditions where frequency measurements often come and go. This paper proposes a new TMA algorithm, which is robust to partially unavailable frequency measurements, using the frequency measurements fusion method.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제17권4호
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pp.169-177
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2017
The role of electromagnetic (EM) waves in magnetic fusion plasma-ranging from radio frequency (RF) to microwaves-has been extremely important, and understanding of EM wave propagation and related technology in this field has significantly advanced magnetic fusion plasma research. Auxiliary heating and current drive systems, aided by various forms of high-power RF and microwave sources, have contributed to achieving the required steady-state operation of plasmas with high temperatures (i.e., up to approximately 10 keV; 1 eV=10000 K) that are suitable for future fusion reactors. Here, various resonance values and cut-off characteristics of wave propagation in plasmas with a nonuniform magnetic field are used to optimize the efficiency of heating and current drive systems. In diagnostic applications, passive emissions and active sources in this frequency range are used to measure plasma parameters and dynamics; in particular, measurements of electron cyclotron emissions (ECEs) provide profile information regarding electron temperature. Recent developments in state-of-the-art 2D microwave imaging systems that measure fluctuations in electron temperature and density are largely based on ECE. The scattering process, phase delays, reflection/diffraction, and the polarization of actively launched EM waves provide us with the physics of magnetohydrodynamic instabilities and transport physics.
A MTG (Multimode Tracking and Guidance) system is employed to compensate for the limitations of individual seekers such as RF (Radio frequency) or IIR (Imaging Infra-red) and to improve the overall tracking and guidance performance in jamming, clutter, and adverse weather environments. In the MTG system, tracking filter, data association, and data fusion methods are important elements to maximize the effectiveness of precision homing missile guidance. This paper proposes the formulation of a Kalman filter for the estimation of line-of-sight rate from seeker measurements in missiles guided by proportional navigation. Also, we suggest the HPDA (Highest Probability Data Association) and data fusion methods of the MTG system for target tracking in the adverse environments. Mont-Carlo simulation is employed to evaluate the overall tracking performance and guidance accuracy.
The acceleration information is significant for the structural health monitoring, which is the basic measurement to identify structural dynamic characteristics and structural vibration. The efficiency of the accelerometer is subsequently important for the structural health monitoring. In this paper, the distance measure matrix and the support level matrix are constructed firstly and the synthesized support level and the fusion method are given subsequently. Furthermore, the synthesized support level can be served as the determination for diagnosis on accelerometers, while the consensus data fusion method can be used to recover the acceleration information in frequency domain. The acceleration acquisition measurements from the accelerometers located on the real structure National Aquatics Center are used to be the basic simulation data here. By calculating two groups of accelerometers, the validation and stability of diagnosis and recovering on acceleration based on the data fusion are proofed in the paper.
The spatial resolution of multispectral images can be improved by merging them with higher resolution image data. A fundamental problem frequently occurred in existing fusion processes, is the distortion of spectral information. This paper presents a spatially adaptive image fusion algorithm which produces visually natural images and retains the quality of local spectral information as well. High frequency information of the high resolution image to be inserted to the resampled multispectral images is controlled by adaptive gains to incorporate the difference of local spectral characteristics between the high and the low resolution images into the fusion. Each gain is estimated to minimize the l$_2$-norm of the error between the original and the estimated pixel values defined in a spatially adaptive window of which the weight are proportional to the spectral correlation measurements of the corresponding regions. This method is applied to a set of co-registered Landsat7 ETM+ panchromatic and multispectral image data.
As well-known, the extended Kalman filter (EKF) is a powerful tool for parameter identification with limited measurements. However, traditional EKF is not applicable when the external excitation is unknown. By using least-squares estimation (LSE) for force identification, an EKF with unknown input (EKF-UI) approach was recently proposed by the authors. In this approach, to ensure the influence matrix be of full column rank, the sensors have to be deployed at all the degrees-of-freedom (DOFs) corresponding to the unknown excitation, saying collocated measurements are required. However, it is not easy to guarantee that the sensors can be installed at all these locations. To circumvent this limitation, based on the idea of first-order-holder discretization (FOHD), an improved EKF with unknown input (IEKF-UI) approach is proposed in this study for the simultaneous identification of structural parameters and unknown excitation. By using projection matrix, an improved observation equation is obtained. Few displacement measurements are fused into the observation equation to avoid the so-called low-frequency drift. To avoid the ill-conditioning problem for force identification without collocated measurements, the idea of FOHD is employed. The recursive solution of the structural states and unknown loads is then analytically derived. The effectiveness of the proposed approach is validated via several numerical examples. Results show that the proposed approach is capable of satisfactorily identifying the parameters of linear and nonlinear structures and the unknown excitation applied to them.
Underwater robots generally show better performances for tasks than humans under certain underwater constraints such as. high pressure, limited light, etc. To properly diagnose in an underwater environment using remotely operated underwater vehicles, it is important to keep autonomously its own position and orientation in order to avoid additional control efforts. In this paper, we propose an efficient method to assist in the operation for the various disturbances of a remotely operated vehicle for the diagnosis of underwater structures. The conventional AHRS-based bearing estimation system did not work well due to incorrect measurements caused by the hard-iron effect when the robot is approaching a ferromagnetic structure. To overcome this drawback, we propose a sensor fusion algorithm with the camera and AHRS for estimating the pose of the ROV. However, the image information in the underwater environment is often unreliable and blurred by turbidity or suspended solids. Thus, we suggest an efficient method for fusing the vision sensor and the AHRS with a criterion which is the amount of blur in the image. To evaluate the amount of blur, we adopt two methods: one is the quantification of high frequency components using the power spectrum density analysis of 2D discrete Fourier transformed image, and the other is identifying the blur parameter based on cepstrum analysis. We evaluate the performance of the robustness of the visual odometry and blur estimation methods according to the change of light and distance. We verify that the blur estimation method based on cepstrum analysis shows a better performance through the experiments.
The purpose of this paper is to propose a method of rest to reduce work load of night shift workers for night shift work. The experiment was carried out 10minutes preparing time, 45minutes first work, 10minutes first rest, 45minutes second work, 10minutes second rest between 2 and 4 o'clock that the lowest physiological function of workers. The methods of rest set up as four patterns (1) non-action rest (2) non-action rest + listening music (3) action rest + non-action rest, (4) action rest + non-action rest + listening music. For the measurements of experiment, heart rates(R-R interval), critical flicker fusion frequency(CFF), blood pressure, oral temperature, reaction time and error rates were considered as criteria for work performance. As a result, action rest + non-action rest and action rest + non-action rest + listening music were more effective to reduce work load additional work than non-action rest and non-action rest + listening music.
Previous long-term measurements of the Uldolmok tidal current power plant showed that the structure's natural frequencies fluctuate with a constant cycle-i.e., twice a day with changes in tidal height and tidal current velocity. This study aims to improve structural health monitoring (SHM) techniques for offshore structures under a harsh tidal environment like the Uldolmok Strait. In this study, lab-scale experiments on a simplified offshore structure as a lab-scale test structure were conducted in a circulating water channel to thoroughly investigate the causes of fluctuation of the natural frequencies and to validate the displacement estimation method using multimetric data fusion. To this end, the numerical study was additionally carried out on the simplified offshore structure with damage scenarios, and the corresponding change in the natural frequency was analyzed to support the experimental results. In conclusion, (1) the damage that occurred at the foundation resulted in a more significant change in natural frequencies compared with the effect of added mass; moreover, the structural system became nonlinear when the damage was severe; (2) the proposed damage index was able to indicate an approximate level of damage and the nonlinearity of the lab-scale test structure; (3) displacement estimation using data fusion was valid compared with the reference displacement using the vision-based method.
노면 모니터링은 노면의 함몰 정도 및 크랙 감지와 같은 위험 요소 관리를 통해 도로 환경의 안전성을 유지하는 필수적인 과정이다. 고성능 2D 레이저 센서를 탑재한 자율주행 기반 UGV를 활용한 정밀 측정이 가능하지만, 고성능 센서의 에너지 소모량 증가로 인해 배터리 용량에 대한 한계가 있다. 본 논문에서는 UGV에서 효율적인 노면 모니터링을 위한 퓨전 센서 시스템을 제안한다. 제안된 퓨전 센서 시스템은 카메라를 통한 칼라 정보와 선레이저 센서를 통한 깊이 정보를 결합하여 노면 모니터링의 정밀한 변위 탐지를 가능하게 한다. 또한 카메라 센서를 이용해 모니터링 대상의 탐지 여부에 따라 선레이저 센서 스캔 주파수를 동적으로 제어하는 동적 샘플링 알고리즘을 적용함으로써 불필요한 에너지 소모를 절감한다. 제안된 퓨전 센서 시스템에서의 평균 소비전력 모델을 제시하고 다양한 미션 환경의 크랙 분포 및 센서 특성을 고려하여 에너지 효율성을 분석한다. 성능 분석 결과, 선레이저 센서의 Active 상태 소비 전력이 Saving 상태의 2배이고, λ=10, µ=10인 환경에서 고정 샘플링 기법에 비해 전력 소비 효율이 13.3% 향상됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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