• 한국항행학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.738-743
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• 2012

INS/GPS 통합 항법 필터는 주로 칼만 필터를 이용하여 구성되고 있다. 그러나 낮은 성능의 관성 센서를 이용한 INS/GPS 통합 항법 필터의 경우 센서 오차 레벨 등의 문제로 인해 정확한 방위각 정보의 제공이 곤란하며, 이로 인해 통합 필터를 구성하는 칼만 필터의 추정 성능이나 안정성을 보장할 수 없게 된다. 본 논문에서는 칼만 필터와 파티클 필터의 결합된 형태의 국지선형 파티클 필터를 이용하여 초기 방위각 오차를 극복할 수 있는 방법을 제시하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제26권1호
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• pp.10-21
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• 2023

For various target tracking applications, it is well known that the Kalman filter is the optimal estimator(in the minimum mean-square sense) to predict and estimate the state(position and/or velocity) of linear dynamical systems driven by Gaussian stochastic noise. In the case of nonlinear systems, Extended Kalman filter(EKF) and/or Unscented Kalman filter(UKF) are widely used, which can be viewed as approximations of the(linear) Kalman filter in the sense of the conditional expectation. However, to implement EKF and UKF, the exact dynamical model information and the statistical information of noise are still required. In this paper, we propose the recurrent neural-network based Kalman filter, where its Kalman gain is obtained via the proposed GRU-LSTM based neural-network framework that does not need the precise model information as well as the noise covariance information. By the proposed neural-network based Kalman filter, the state estimation performance is enhanced in terms of the tracking error, which is verified through various linear and nonlinear tracking problems with incomplete model and statistical covariance information.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.68-75
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• 2012

This paper presents a study on the driveline output torque estimation using a discrete Kalman filter. The in-situ output shaft torque is first measured by a non-contacting magneto-elastic torque transducer. The linear state-space system equations are first derived and the discrete Kalman filter is designed based on the Kalman filter theory to recover the driveline output torque contaminated by random noises. In addition to using torque measurement, the estimation of the output torque using two angular velocities: the output and wheel, is also conducted. The experimental results show that the discrete Kalman filter can be effective for not only removing the random noise in output torque but also estimating the output torque without torque measurement.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권4호
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• pp.47-52
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• 2006

불규칙 혼합잡음의 등가 ARMA 모델 표현을 사용하여 자이로의 불규칙 혼합잡음을 고려하는 보조항법시스템 칼만필터 설계 방법을 제안한다. 필터 설계 절차는 먼저 보조항법 시스템에 사용되는 필터는 간접 되먹임 칼만필터임을 고려하여 등가 ARMA 모델로 표현된 자이로 불규칙 잡음의 시간 차분을 구한다. 다음으로 시간 차분된 ARMA 모델을 상태 방정식으로 표현하는데 AR과 MA 차수에 따라 두 가지로 나누어진다. 먼저 AR 차수가 큰 경우 가제어 혹은 가관측 특이형태를 사용한다. MA 차수가 큰 경우에는 몇 단계 이후의 예측치를 상태변수로 하는 상태방정식을 사용하는데, 이때 자이로 출력을 보상하는 값에 따라 다시 고차수 필터와 저차수 필터로 구분된다. 마지막으로 자이로 불규칙 잡음을 보조항법시스템 칼만필터에 포함시켜 최종적인 필터 모델을 얻는다. 시뮬레이션 결과를 통하여 제안된 고차수 및 저차수 필터 모두 혼합잡음을 백색잡음으로 간주한 기존의 필터보다 항법오차를 감소시킬 수 있음을 보임으로써 그 효용성을 제시한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권11호
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• pp.881-888
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• 2020

본 논문에서는 관측자가 얻을 수 있는 시선각(LOS) 측정값을 사용하여 관심표적의 상태변수를 추정하는 연구를 수행하였다. 관심상태변수는 표적의 위치, 속도 및 가속도로 설정하였다. 시선각 측정값은 필터에 표적운동모델 적용을 어렵게 하는 비선형성이 강한 측정값이다. 이러한 문제해결을 위해 가측정치 공식(Pseudomeasurement equation)을 사용하여 시선각 측정값 수식을 변경한 후 3D 가변선회(3D Variable Turn) 표적운동모델을 적용하였다. 또한 필터의 성능을 위해 기구학적구속조건(Kinematic Constraint)을 적용하였다. 필터는 초기조건에 강건한 특성을 가진 Bias Compensation Pseudomeasurement Filter (BCPMF)를 사용하였다. 병렬 계산의 이점을 위해 Two Stage Kalman Filter 형태를 추가적으로 적용하였다. 이 기법들을 사용하여 TBCPMF 3DVT-KC 필터를 제안하였고 시뮬레이션을 통해 성능을 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권2호
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• pp.48-55
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• 2006

본 논문에서는 실시간 동적 차분 위성항법과 관련하여 근래에 제안된 위치영역 Hatch 필터의 오차 특성을 해석하였다. 위치영역 Hatch 필터에 의하여 생성되는 잉여값 순열 (residual sequence)이 고장검출에 유용한 백색잡음 (white noise) 특성을 가짐을 보였으며, 위치영역 Hatch 필터는 기존에 알려진 위치영역 Kalman 형 필터에 비하여 전 상태 추정치 (a priori state estimate) 의 정확도 면에서 오히려 더 우수함을 해석적으로 보였다. 이와 같은 특성에 의하면 차분 위성항법의 다양한 응용분야에서 위치영역 Hatch 필터가 고장검출 및 정밀측위에 효율적으로 사용될 수 있음을 알 수 있다.

• 한국정밀공학회지
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• 제25권4호
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• pp.39-46
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• 2008

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권1호
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• pp.55-60
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• 2011

이동로봇의 동시 위치인식 및 지도작성 (Simultaneous Localization And Mapping, SLAM) 에서 가장 기본이 되는 알고리즘은 확장 칼만 필터 SLAM(Extended Kalman Filter SLAM, EKF-SLAM)이다. 하지만 칼만 필터를 사용할 때, 시스템 설계자는 외부 입력에 대한 시스템적 특성과 외부 노이즈의 확률적 모델을 알고 있어야 하나, 실제 환경에서는 이를 정확히 파악할 수 없는 한계가 있다. 이에, 칼만 필터를 불확실성이 심한 실제 환경에 적용할 경우 내부 변수의 변화에 민감하게 반응하거나, 필터의 수학적 일관성이 지켜지지 않거나 또는 부정확한 상태 변수값을 추정하기도 한다. 이에 비해 $H_{\infty}$ 필터는 외부 모델에 대한 상세한 정보가 없을지라도 강인하게 상태를 예측할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 $H_{\infty}$ 필터의 특성이 이용로봇의 SLAM 알고리즘의 성능 향상에 도움이 될 것이라는 아이디어에 착안하여 $H_{\infty}$ 필터에 가번한 SLAM 알고리즘을 제안하고 이를 모의 실험에 적용해 보았다. 이를 통해 불확실성이 큰 환경에서는 제안된 알고리즘이 기존의 EKF-SLAM에 비해 다소 우수한 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제23권7호
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• pp.540-547
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• 2004

칼만/위너 필터에 근거한 음성향상 알고리즘은 잡음의 선험적 지식을 요구하고, 음성신호와 추정신호의 오차분산을 최소화하는데 중점을 두고 있어, 잡음에 대한 통계적 추정에 오류가 있을 경우 결과에 악영향을 미칠 수 있다. 그러나 H/sub ∞/필터는 잡음에 대한 어떠한 가정이나 선험적 지식을 요구하지 않으며, 최소상계 (Least Upper Bound)를 적용하여 추정된 모든 신호들로부터 최소에러 신호를 갖는 최상의 추정신호를 찾아내므로 칼만/위너 필터보다 잡음의 변화에 강인하다. 본 논문에서는 학습 신호로부터 은닉 마코프 모델의 파라미터를 추정한 후, 오염된 신호를 고정된 개수의 H/sub ∞/필터를 통과시켜 각 출력에 가중된 합으로 향상된 음성 신호를 구하는 다중 H/sub ∞/필터에 의한 강인한 음성향상 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 음성 향상 시간과 신호 대 잡음비를 비교한 결과, 기존의 방법에 비해 계산량은 다소 증가하지만 신호 대 잡음비는 약 1∼2dB 향상 되었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권12호
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• pp.1062-1070
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• 2015

본 연구에서는 최적 스무딩 필터를 이용한 이동 목표물 궤적 추정을 수행한다. 이동 목표물의 위치와 속도 데이터 확보를 위해 마이크로폰 어레이를 이용한 빔형성 기법이 적용하며, 획득 데이터를 이용한 궤적 추정 성능 향상을 위해 칼만 필터와 최적 스무딩 필터를 설계한다. 목표물의 기동을 고려한 싱어 표적 모델을 필터에 활용한다. 최적 스무딩 필터 검증을 위해 초기 기동을 하는 미사일 시뮬레이션 환경에서 추정 성능을 확인하였으며, 모형 로켓을 이용한 실험을 통해 빔형성 기법과 칼만 필터, 그리고 최적 스무딩 필터의 궤적 추정 성능을 검증하였다. 검증 결과 적용한 필터를 통해 빔형성 기법을 이용한 궤적 추정 성능의 향상을 확인하였으며, 칼만 필터와 비교해 최적 스무딩 필터의 이동 목표물 궤적 추정 정밀도가 향상됨을 확인하였다.