An optimal ground station (GS) antenna pattern design method for network-based UAV command and control communication systems considering complexity and performance is presented. The GS antenna consists of multiple side sectors and one upward sector. The antenna gain for each vertical/horizontal angle of the GS antenna according to the change of antenna design parameters such as the number of sectors, horizontal and vertical beam-width, and tilt-angle is modeled, and the effect of the parameter changes on the signal-to-noise ratio (SNR) distribution in the virtual three-dimensional space is analyzed. It is observed that the tilt-angle of the side sectors has the greatest effect on the performance, and the longer the distance between GSs, the higher the maximum altitude and the smaller the number of side sectors, the tilt-angle should be lower. In addition, it is observed that the wider vertical beam-width of the side sector is advantageous in maximizing the lowest SNR, but narrow vertical beam-width is advantageous in maximizing the average SNR.
For Multi-UAV systems, a task allocation could be a key factor to determine the capability to perform a task. In this paper, we proposed a task allocation method based on genetic algorithm for minimizing makespan and satisfying various constraints. To obtain the optimal solution of the task allocation problem, a huge calculation effort is necessary. Therefore, a genetic algorithm-based method could be an alternative to get the answer. Many types of UAVs, tasks, and constraints in real worlds are introduced and considered when tasks are assigned. The proposed method can build the task sequence of each UAV and calculate waiting time before beginning tasks related to constraints. After initial task allocation with a genetic algorithm, waiting time is added to satisfy constraints. Multiple numerical simulation results validated the performance of this mission planning method with minimized makespan.
Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.36
no.4
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pp.365-369
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2016
Red sorrel (Rumex acetosella L.), as one of exotic weeds in Korea, was dominated in grassland and reduced the quality of forage. Improving current pasture productivity by precision management requires practical tools to collect site-specific pasture weed data. Recent development in unmanned aerial vehicle (UAV) technology has offered cost effective and real time applications for site-specific data collection. To map red sorrel on a hill pasture, we tested the potential use of an UAV system with digital cameras (visible and near-infrared (NIR) camera). Field measurements were conducted on grazing hill pasture at Hanwoo Improvement Office, Seosan City, Chungcheongnam-do Province, Korea on May 17, 2014. Plant samples were obtained at 20 sites. An UAV system was used to obtain aerial photos from a height of approximately 50 m (approximately 30 cm spatial resolution). Normalized digital number values of Red, Green, Blue, and NIR channels were extracted from aerial photos. Multiple linear regression analysis results showed that the correlation coefficient between Rumex content and 4 bands of UAV image was 0.96 with root mean square error of 9.3. Therefore, UAV monitoring system can be a quick and cost effective tool to obtain spatial distribution of red sorrel data for precision management of hilly grazing pasture.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.7
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pp.156-161
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2020
In an environment that operates multiple UAVs, the use of a decentralized task allocation algorithm has more robustness from a single failure of UAV on the mission because there is no central command center. In addition, UAVs have situational awareness and redistribute tasks among themselves, which can expand the mission range. The use of multiple UAVs in a mission has increased as the agent hardware has decreased in size and cost. The decentralized mission-planning algorithm has the advantages of a larger mission range and robustness to a single failure during the mission. This paper extended the type of mission the uses CBBA, which is the most well-known decentralized task allocation algorithm, to the point mission and en-route mission. This will describe the real mission situation that has the purpose of surveillance. A Monte-Carlo simulation was conducted in the case of multiple agents in the task-rich environment, and the global rewards of each case were compared.
River cross-section measurement data is one of the most important input data in research related to hydraulic and hydrological modeling, such as flow calculation and flood forecasting warning methods for river management. However, the acquisition of accurate and continuous cross-section data of rivers leading to irregular geometric structure has significant limitations in terms of time and cost. In this regard, a primary objective of this study is to develop a methodology that is able to measure the spatial distribution of continuous river characteristics by minimizing the input of time, cost, and manpower. Therefore, in this study, we tried to examine the possibility and accuracy of continuous cross-section estimation by estimating the water depth for each cross-section through multiple linear regression analysis using RGB-based aerial images and actual data. As a result of comparing with the actual data, it was confirmed that the depth can be accurately estimated within about 2 m of water depth, which can capture spatially heterogeneous relationships, and this is expected to contribute to accurate and continuous river cross-section acquisition.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.47
no.5
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pp.379-387
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2019
The complexity of path planning for visiting multiple mission points is even larger than that of single pair path planning. Deciding a path for visiting n mission points requires conducting $n^2+n$ times of single pair path planning. We propose Multiple Mission $D^*$ Lite($MMD^*L$) which is an optimal path planning algorithm for visiting multiple mission points in dynamic environments. $MMD^*L$ reduces the complexity by reusing the computational data of preceding single pair path planning. Simulation results show that the complexity reduction is significant while its path optimality is not compromised.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.2
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pp.284-290
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2012
This paper addresses a new passive target tracking problem using the range differences measured by cooperative UAVs. In order to solve the range difference based passive target tracking problem within the framework of linear robust state estimation, the uncertain linear measurement model which contains the stochastic parameter uncertainty is derived by using the noisy range difference measurements. To cope with the performance degradation due to the stochastic parameter uncertainty, the recently developed non-conservative robust Kalman filtering technique [1] is applied. For the cruciform formation flying UAVs, the relationship between the target tracking performance and the measurement errors is quantitatively analyzed. The proposed filter has practical advantages over the classical nonlinear filters because, for its recursive linear structure, it can provide satisfactory convergence properties and is suitable for real-time multiple UAVs applications. Through the simulations, the usefulness of the proposed method is demonstrated.
In this paper, the range difference based the moving target tracking problem using multiple UAVs is solved within the new framework of linear robust state estimation. To do this, the relative kinematics is modeled as an uncertain linear system containing stochastic parametric uncertainties in its measurement matrix. Applying the non-conservative robust Kalman filter for the uncertain system, a quasi-optimal linear target tracking filter is designed. For its recursive linear filter structure, the proposed method can ensure the fast convergence and reliable target tracking performance. Moreover, it is suitable for real-time applications using multiple UAVs.
Moon, Sangwoo;Oh, Eun-Mi;You, Dong-Il;Shim, David Hyunchul
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.5
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pp.442-449
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2013
In this paper, a simulation system based on X-Plane and MATLAB/Simulink for multiple UAVs is presented. For the conceptual design of this proposed system, a hierarchical system architecture for multiple UAVs is presented. This architecture has object-oriented data structure which consists of three objects (UAV status, mission and task, and environment) and a hierarchy consisting of four layers (decision making layer, task assignment layer, path and motion planning layer, and collision avoidance layer) is also proposed. In addition, this paper shows a implementation of simulation system based on the proposed system architecture using X-Plane and MATLAB/Simulink. The result of simulation from the developed system in this paper validate capability of application for multiple UAVs in real environment.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.18
no.2
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pp.315-326
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2017
Four quadrotor UAVs are maneuvered to guide four animals into their pen within the minimum time by creating noises of predators modeled with an exponential function. The quadrotor UAVs are controlled via PID controllers, follow time optimal trajectories, and avoid collisions through altitude separations. The stability of the proposed PID controller is analyzed and verified using MATLAB/Simulink based simulations. Proposed step by step strategies would be practical solutions of actual cattle roundup problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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