• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1961-1963
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• 2001

In a target tracking problem, the radar glint noise has non-Gaussian heavy-tailed distribution and will seriously affect the target tracking performance. In this study, an extended robust $H_{\infty}$ was developed which can significantly improve the tracking performance when glint noise is present. Through the computer simulations, the proposed filter showed superior and robust tracking performance compared with other extended Kalman filters.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.884-887
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• 2023

Recently, research has been actively conducted to overcome the limitations of high-priced single sensors and reduce costs through the convergence of low-cost multi-variable sensors. This paper estimates state variables through asynchronous Kalman filters constructed using CVXPY and uses Cvxpylayers to compare and learn state variables estimated from CVXPY with true value data to estimate filter parameters of low-cost sensors fusion.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.253-258
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• 2016

본 논문은 실내 주행 로봇의 위치 추정을 위해 최적화 기법을 적용한 방법에 대해 기술한다. 주행 로봇의 위치 추정에 사용되는 베이지안 필터 방법의 경우는 측정값과 환경 요소에 대한 불확실성을 고려하기위해 사용하는 조절 파라미터에 따라 추정성능이 달라진다. 또한 로봇동작 및 센서 측정 모델의 비선형성에 의하여 성능이 저하될 수 있다. 최적화 기법은 조절 파라미터가 적고 모델의 비선형성의 영향을 적게 받는다. 본 연구에서는 최적화 기법의 위치 추정 활용성을 보이기 위해 최적화 방법에 의한 추정성능과 EKF방법에 의한 추정 성능을 비교한다. 사용한 측정 센서는 초음파 위성 시스템(USAT, Ultrasonic Satellites system)으로서 4개의 비컨으로부터 로봇까지의 거리를 측정한다. 측정값의 비정상 오차를 제거하기 위하여 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance)를 이용한다. 최적화 기법은 거리 측정값을 사용하여 목적함수를 설계하고 반복계산을 통해 위치의 최적 값을 찾는다. 반복 수행을 위한 초기 위치를 베이시안 필터 방법을 통하여 적절히 설정함으로서 제안된 방법은 위치 추정 성능을 향상시키고 실행 시간을 단축시킬 수 있다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제13권4호
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• pp.14-22
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• 2016

This paper presents a stochastic and predictive working-risk-assessment algorithm for excavators based on a one-layer laser scanner. The one-layer laser scanner is employed to detect objects and to estimate an object's dynamic behaviors such as the position, velocity, heading angle, and heading rate. To estimate the state variables, extended and linear Kalman filters are applied in consideration of laser-scanner information as the measurements. The excavator's working area is derived based on a kinematic analysis of the excavator's working parts. With the estimated dynamic behaviors and the kinematic analysis of the excavator's working parts, an object's behavior and the excavator's working area such as the maximum, actual, and predicted areas are computed for a working risk assessment. The four working-risk levels are defined using the predicted behavior and the working area, and the intersection-area-based quantitative-risk level has been computed. An actual test-data-based performance evaluation of the designed stochastic and predictive risk-assessment algorithm is conducted using a typical working scenario. The results show that the algorithm can evaluate the working-risk levels of the excavator during its operation.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권6호
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• pp.735-746
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• 1999

We design the robust and inherently fault tolerant decetralized$$H^infty$$ filter for the multisensor state estimation problem when there are insufficient priori informations on the statistical properties of external disturbances. For developing the proposed algorithm, an alternative form of suboptimal$$H^infty$$ filter equations are formulated by applying an alternative form of Kalman filter equations to the indefinite inner product space state model of suboptimal$$H^infty$$ filtering problems. The decentralized$$H^infty$$ filter that consists of local and central fusion filters can be designed effciently using the proposed alternative$$H^infty$$ filiter gain equations. The proposed decentralized$$H^infty$$ filter is robust against un-known external disturbances since it bounds the maximum energy gain from the external disturbances to the estimation errors under the prescribed level$$r^2$$ in both local and central fusion filters and is also fault tolerant due to its inherent redundancy. In addition, the central fusion equations between the global and local data can reduce the unnecessary calculation burden effectively. Computer simulations are made to ceritfy the robustness and fault tolerance of the proposed algorithm.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권11호
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• pp.79-88
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• 1999

본 논문은 움직이는 물체가 존재하는 영상열에서 특정 물체만을 계속 추적하고자 하는 방법을 제안하였다. 밝기값과 동작(motion)경계점에 기반을 둔 윤곽선(contour) 추적 알고리즘을 이용하였다. 영상에서 움직이는 물체의 윤곽선의 동작은 이동, 회전, 크기변화를 나타내는 아핀 동작 모델에 의해 잘 묘사되어짐을 가정한다. 움직이는 물체의 윤곽선은 영상열을 따라 추정되는 B-스플라인에 의해 위치와 동작이 표현된다. 패턴인식을 이용하여 추적하고자하는 물체인지를 판별한다. 선형 칼만 필터를 사용하기 위해 아핀 동작 매개변수와 움직이는 물체의 윤곽선 모양(shape)의 두 필터로 추정과정을 나누었다. 차량계기판을 대상으로 한 실험영상에서 이 방법을 이용하여 방해물체가 존재하는 경우에도 안정된 동작의 추정과 추적된 궤적의 획득이 가능함을 보였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제40권1호
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• pp.23-34
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• 2012

우주 발사체는 치밀한 비행 계획에 따라 사전에 결정된 경로를 비행하도록 설계된다. 그러나 비정상으로 추력이 종료되거나 계획된 비행경로를 이탈한 경우, 또는 자유 낙하 중인 대기권 재진입 발사체에 대한 추적 과정에서 추적 센서의 측정이 불가하게 된 경우 등에는 별도의 추적 장비를 이용한 추적 또는 신속한 낙하지점 추정이 필요하다. 본 논문에서는 클러터 환경에서 무추력 탄도 비행 중인 발사체에 대한 위치 정보를 획득하고 트랙을 생성 및 유지하기 위하여 Integrated Track Splitting(ITS) 알고리듬과 Extended Kalman Filter(EKF)를 결합한 ITS-EKF 알고리듬 적용을 제안한다. 따라서 대기권 재진입 발사체에 대하여 ITS-EKF 알고리듬을 적용한 시뮬레이션을 통해 추적 성능 확인 및 지상 낙하지점을 추정한다. ITS-EKF 알고리듬 적용 결과의 적절성을 확인하기 위하여 ITS와 Particle Filter를 결합한 ITS-PF 알고리듬을 적용하여 구한 추적 성능 및 낙하지점 분포 결과와 비교하여 제시된 알고리듬이 효과적인 실시간 On-line 낙하지점 추정에 사용이 가능함을 확인한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권6호
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• pp.507-515
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• 2015

본 논문에서는 빠르게 기동하는 표적의 상태벡터를 효과적으로 추정하는 필터링 기법을 제안한다. 적 미사일을 높은 확률로 요격하기 위해서는 스윗 스팟이라고 불리는 지점을 타격해야 하며, 이를 위해서는 표적의 길이와 위치를 정확히 추정해야 한다. 논문에서는 FMCW 레이다에 기반하여 고분해능 거리 프로파일(HRRPs)을 생성한 후 제안된 필터링 기법을 통해 표적의 길이와 움직임을 추정하고 있다. 실제에 가까운 레이다 측정치를 모사하기 위해 ISAR 이미지를 통해 각도에 따른 표적의 산란점 특성에 대한 연구가 진행되었다. 또한 측정 잡음 공분산 행렬 R 이 고정되어 있는 기존의 칼만 필터의 경우 SNR 값이 급격히 변화하는 상황에서는 표적의 효과적인 추적이 어려우며, 제안된 기법에서는 공분산 행렬 R 을 측정값을 이용해 지속적으로 개선하며 표적을 추적하게 된다. 기법의 성능 확인을 위해 요격 미사일이 목표물을 추적하는 상황에 대하여 시뮬레이션이 수행되었으며, 시뮬레이션 결과는 제안된 필터링 기법이 실제 데이터에 효과적으로 수렴함을 보인다.

• 한국측량학회지
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• 제32권2호
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• pp.163-171
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• 2014

현재 GPS/IMU 기반의 차량항법기술은 GPS 신호 불량지역에서 위치 정밀도가 급격하게 저하된다. 근래에는 많은 차량에 주행 상태를 기록하기 위한 카메라를 탑재하고 있음에 따라 만약 도로시설물을 위치를 알 수 있을 경우 단사진 후방교차법(SPR)을 통해 카메라의 위치 및 자세를 산출할 수 있다. SPR로 추정된 외부표정요소는 GPS/IMU 항법해의 오차를 보정할 수 있음에 따라 GPS 신호 수신환경에 영향을 받지 않고 안정적으로 차량의 위치 및 자세를 결정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 GPS, IMU, 사진측량 기술인 SPR을 결합하여 GPS 수신환경에 구애받지 않고 안정적으로 위치 및 자세를 결정하는 GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘을 개발하였다. GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘은 확장형 칼만필터를 이용하여 약결합 방식으로 구현하였다. 또한 개발된 GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여, GPS 수신환경 및 영상에 획득되는 기준점의 배치에 따른 시뮬레이션 테스트를 수행하였다. 시뮬레이션 테스트 결과, GPS/IMU/SPR 결합을 통해 산출되는 위치 및 자세가 GPS/IMU 결합 결과보다 안정적으로 산출되는 것을 확인하였다. 또한 영상의 기준점이 영상 중앙에 집중되어 배치되어 있을 경우에는 광축 방향으로 위치 오차가 증가되는 것으로 분석되었다. 향후 GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘 성능을 면밀히 분석하기 위해서는 SPR 수행결과에 영향을 미치는 영상점 및 지상점의 측정오차, 초기 외부표정요소에 따른 성능 분석이 추가적으로 수행되어야 할 것이다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.682-687
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• 2013

Navigation is a crucial capability for all types of manned or unmanned vehicles. However, vehicle navigation in underwater environments still remains a challenging problem since GPS signals for position fixes are not available in the water. Terrain-referenced underwater navigation is an alternative navigation technique that utilizes geometric information of the subsea terrain to correct drift errors due to dead-reckoning or inertial navigation. Terrain-referenced navigation requires the description of an undulating terrain surface as a mathematical function or table, which often leads to a highly nonlinear estimation problem. Recently, PFs (Particle Filters), which do not require any restrictive assumptions about the system dynamics and uncertainty distributions, have been widely used for nonlinear filtering applications. However, PF has considerable computational requirements which used to limit its applicability to problems of relatively low state dimensions. This study proposes the use of a Rao-Blackwellized particle filter that is computationally more efficient than the standard PF for terrain-referenced underwater navigation involving a moderate number of states, and its performance is compared with that of the extended Kalman filter algorithm. The validity and feasibility of the proposed algorithm is demonstrated through numerical simulations.