An adaptive fuzzy system can efficiently classify subimages into four categories according to image activity level for image data compression. The system estimates fuzzy rules by clustering input-output data generated from a given adaptive transform image coding process. The system encodes different images without modification and reduces side information when encoding multiple images. In the second part, a fuzzy system estimates optimal bit maps for the four subimage classes in noisy channels assuming a Gauss-Markov image model. The fuzzy systems respectively estimate the sampled subimage classification and the bit-allocation processes without a mathematical model of how outputs depend on inputs and without rules articulated by experts.
일반적으로 VRS 데이터 생성 등을 위해 GPS 상시관측망으로부터 대류지연 및 전리층 지연량을 계산하여야 하며 이를 위해 다양한 모델링 기법과 추정 이론을 적용하게 된다. 본 연구에서는 대류 및 전리층 지연량의 계산을 위해 칼만필터를 기반으로 모델링을 수행하였으며 상태벡터의 특성을 고려하여 상태전이행렬 및 분산-공분산 값을 결정하였다. 수신기의 좌표 및 천정방향의 대류지연량과 이중차분전리층 지연량은 각각 random walk 및 first-order Gauss-Markov 프로세스로 모델링을 하였다. 모델링한 필터의 검증을 위해 구현된 칼만필터를 이용하여 상시관측소 데이터를 처리하였으며 그 결과 수신기의 좌표뿐만 아니라 천정방향의 대류지연량 및 이중차분전리층 지연량을 성공적으로 추출할 수 있었다. 따라서 향후 알고리즘을 통해 추출된 대기효과에 VRS 데이터 등의 생성에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
조류를 고려한 조종운동방정식을 정립한 후 선박의 운동변수 뿐만 아니라 외력 및 조류의 방향과 속도도 상태변수로 설정하여 비선형 상태방정식과 측정방정식을 표현하였다. 여기서 외력은 3차의 Gauss-Markov 프로세스로 표시하고, 조류의 방향과 속도는 일정하다고 가정하였다. 상태 추정을 위하여 확장 Kalman-Bucy 필터와 고정간격 스무더를 이용하였다. 기존의 Hwang은 실선 시운전 계측값을 이용하여 동유체력미계수 및 조류의 영향을 동시에 확장 Kalman 필터를 이용하여 추정하였으므로 매개변수의 개수가 상당히 많아지는 반면 모델링 전 추정기법을 사용하면 각각의 동유체력미계수를 추정하는 대신에 3방향의 외력과 조류 변수만을 추정한다. 측정잡음이 포함된 시뮬레이션 측정값을 적용하여 조류 변수를 추정하는 경우 실제값이 잘 추정되는 것을 확인하였다.
웨이블릿 변환은 영상을 분석하고 처리하는데 유용한 도구로써 영상 압축, 영상 잡음 제거 등의 분야에서 우수한 성능을 보여주었다. 웨이블릿 계수들은 은닉 마코프 트리(Hidden Markov Tree: HMT) 모델에 의해 효과적으로 모델링 될 수 있다. 그러나 영상 보간에서 은닉 마코프 트리 모델을 적용하기 위해서는 훈련 과정이 필요하며 훈련 과정에서 획득된 파라미터들이 입력 영상과 잘 맞지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 영상 보간을 위해 은닉 마코프 트리의 구조를 사용하되, 그 파라미터들은 훈련 과정 없이 부대역간의 통계적 특성을 이용하여 직접 추정한다. 제안 방법에서 웨이블릿 계수는 가우스 혼합 모델(Gauss Mixture Model: GMM)로 모델링 된다. 가우스 혼합 모델의 상태 천이 확률은 부대역간의 웨이블릿 계수의 통계적 천이 특성을 이용하여 결정하며, 각 상태의 분산은 웨이블릿 계수의 지수적 감소(exponential decay) 특성에 의해, 추정된다. 모의실험에서 제안 방법은 전통적인 bicubic 방법이나 훈련 과정을 필요로 하는 은닉 마코프 모델을 사용한 방법보다 여러 테스트 영상들에 대해서 개선된 성능을 보여주었다.
This paper proposes the strategy of noise injection into inputs in the Kohonen learning algorithm (KKA) to improve the local convergence problem of the KLA. Noise strengths are high in the begin of the learning and gradually lowered as the teaming proceeds. This strategy is a kind of stochastic relaxation (SR) method which is broadly used in the general optimization problems. It is convenient to implement and improves the convergence properties of the KLA with moderately increased computing time compared to the KLA. Experimental results for Gauss-Markov sources and real speech demonstrate that the proposed method can consistently provide better codebooks than the KLA.
항공기가 평형상태로 비행하는 도중 돌풍과 같은 외부교란을 만난 교란상태운동은 선형화된 미분방정식으로 표현되며 비교적 짧은 비행시간동안의 비행은 선형시 불변계가 된다. 돌풍은 Gauss-Markov확률과정으로 모델링 되며, 항공기가 돌풍을 만난 교란상태운동은 시스템론적으로 보면 백색잡음이 성형필터를 거쳐 계에 입력되는 것과 같다. 초기의 설계방법은 고전적인 주파수영역에서의 해석방법을 사용하였으나 1960년대에 최적제어이론이 도입되면서 평가함수를 사용하여 원하는 비행특성을 얻는 방법을 사용하게 되었다. 그 후 계에 입력되는 외란과 측정시의 잡음으로 인한 불확실한 측정량으로부터 최적상태변수의 추정을 위해 필터링이론을 도입한 확률제어이론을 적용하여 자동조종장치를 설계하게 되었다. 이때까지는 연속제어계로 설계되었으며 그 후 측정신호를 샘플링하여 연속제어계와 등가의 이산제어계를 사용한 자동조종장치가 등장하였으며 이 경우 설계기법으로는 연속제어계를 사용하고 실현시킬 때는 디지털컴퓨터를 사용하였다. 이는 제어하는 동안 계의 계수와 제어법칙을 바꾸어 줄 수 있는 이산제어계의 장점을 이용하지 못하므로 처음부터 계를 등가의 이산계로 보고 제어계를 설계하는 방법이 도입되었다. 이 때 샘플링간격의 결정과 Quantization 영향이 설계시 고려되어야 한다.
This paper deals with 3-dimensional missile guidance law. This presents the general optimal solution of the state equation which includes the target maneuvering as the Gauss-Markov processing. The main results ore about the transformation between the Cartesian coordinates on which both the guidance law and the filter are bused and the polar coordinates system in real missile guidance and measurement information. And the extended Kalman filter and adjustment of the estimated target acceleration by triangular functions is proposed solution to this transformation problem. It is shown that this proposed transformation is valid in real 3-dimensional guidance problem by the computer simulation.
Sarfaraz, Sadiq M.;Rosic, Bojana V.;Matthies, Hermann G.;Ibrahimbegovic, Adnan
Coupled systems mechanics
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제7권2호
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pp.211-232
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2018
In this work we present an upscaling technique for multi-scale computations based on a stochastic model calibration technique. We consider a coarse-scale continuum material model described in the framework of generalized standard materials. The model parameters are considered uncertain, and are determined in a Bayesian framework for the given fine scale data in a form of stored energy and dissipation potential. The proposed stochastic upscaling approach is independent w.r.t. the choice of models on coarse and fine scales. Simple numerical examples are shown to demonstrate the ability of the proposed approach to calibrate coarse scale elastic and inelastic material parameters.
Most existing space-time coding (STC) schemes have been developed for flat fading channels. To obtain antenna diversity gain, they rely on channel state information (CSI) required at the receiver through channel estimation techniques. This paper proposes a new decision feedback decoding scheme for Alamouti-based space-time block coding (STBC) transmission over time-selective fading channels. In wireless channels, time-selective fading effects arise mainly due to Doppler shift and carrier frequency offset, Modelling the time-selective fading channels as the first-order Gauss-Markov processes, we use recursive algorithms such as Kalman filtering, LMS and RLS algorithms for channel tracking. The proposed scheme consists of the symbol decoding stage and channel tracking algorithms. Computer simulations confirm that the proposed scheme shows the better performance and robustness to time-selectivity.
Despite the fact that the deployment of sensor networks and target tracking could both be managed by taking full advantage of Voronoi diagrams, very little few have been made in this regard. In this paper, we designed an optimized barrier coverage and an energy-efficient clustering algorithm for forming Vonoroi-based Wireless Sensor Networks(WSN) in which we proposed a mobile target tracking scheme (CTT&MAV) that takes full advantage of Voronoi-diagram boundary to improve detectability. Simulations verified that CTT&MAV outperforms random walk, random waypoint, random direction and Gauss-Markov in terms of both the average hop distance that the mobile target moved before being detected and lower sensor death rate. Moreover, we demonstrate that our results are robust as realistic sensing models and also validate our observations through extensive simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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