유도탄과 표적 사이의 거리는 유도명령을 산출, 탄두의 폭발 시간을 결정하는데 활용 가능하다. 거리는 유도탄의 온보드 센서에 의해 직접 측정되지 않기 때문에 일반적으로 각도정보를 이용하여 필터기반 기법을 통해 이를 추정한다. 그러나 기존의 필터 기반의 기법들은 복잡하고 많은 연산량을 요구하는 단점이 있다. 본 논문에서는 유도탄의 두 지점과 표적에 대한 기하관계를 이용하여 삼각 측량법에 기반한 거리 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 단순한 구조를 가지며 측정 오차에 의해 추정 성능이 크게 좌우된다. 추정의 정확도 향상을 위해 Digital Fading Memory Filter(DFMF)를 적용하였으며 수치 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다.
능동소나에서는 표적의 거리 도플러 정보를 탐지하기 위해 여러 가지 기법을 사용한다. 그중 압축 센싱을 적용한 기법은 기존의 방식보다 더욱 정밀한 탐지가 가능하며 우수한 성능을 나타낸다. 능동 소나의 거리 도플러 추정에 적용할 수 있는 압축 센싱 알고리즘은 여러 가지 있다. 압축 센싱 알고리즘 마다 계산 성능이 다르며 압축 센싱 알고리즘에 따라 신호 대 잡음비와 센싱 행렬의 코히런스가 거리 도플러 추정에 미치는 영향의 정도가 다르다. 본 논문은 능동 소나의 거리 도플러 추정을 위한 여러 가지 압축 센싱 알고리즘의 계산 성능과 정확도를 비교, 분석하였다. 여러 신호대 잡음비, 상호간섭성 값에 대한 OMP(Orthogonal Matching Pursuit), CoSaMP(Compressive Sampling Matching Pursuit), BPDN(CVX)(Basis Pursuit Denoising), LARS(Least Angle Regression) 알고리즘의 추정 성능을 확인하였으며, 상황에 따른 최적의 압축 센싱 알고리즘을 보인다.
In this paper, we propose the improved initial image estimation method for a fast fractal image decoding. When the correlation between a domain and a range is given as the linear equation, the value of initial image estimation using the conventional method is the intersection between its linear equation and y=x. If the gradient of linear equation is large, that the difference of the value between each adjacent pixels is large, the conventional method has disadvantage which has the impossibility of exact estimation. The method of the proposed initial image estimation performs well by two steps. he first step can improve the disadvantage of the conventional method. The second step upgrades the range value which was found previous step by referring information of its domain. Though the computational complexity for the initial image estimation increses slightly, the total computational complexity decreases by 30% than that of the conventional method because of diminishing in the number of iterations.
본 논문에서는 진폭 변조 거리 측정 시스템에 적용 가능한 개선된 위상 추정 기법을 제안한다. 기존 위상 측정 방법은 이동 목표물의 도플러 천이에 의해 위상 측정 오차가 발생한다. 제안된 위상 추정 기법은 도플러 천이에 대해 적응 도플러 보정(Adaptive Doppler Correction)을 사용하여 위상 추정 오차를 보정하므로 거리 측정 정확도를 향상 시킬 수 있다. 모의실험 결과 도플러 주파수 천이 보정은 기존 방식보다 94.7% 향상된 성능을 보이며, 거리 측정 정확도는 50%로 향상되었다. 음향 수조에서는 오차가 7.7cm로 추정되어 해양 환경에서 음파를 이용하여 거리 추정에도 적용 가능함을 확인하였다.
본 논문은 시계열 분석의 추론에서 매우 중요한 역할을 하는 장기적 분산에 대해서 붓스트랩을 이용한 추정을 다룬다. 본 논문은 기존의 방법을 두가지 측면에서 확장한다. 첫째, 단기억 시계열에서의 장기적 분산 추정을 확장하여 자료의 의존성이 매우 강한 장기간 의존 시계열에서 붓스트랩을 이용한 장기적 분산의 추정에 대해서 논의한다. 또한 장기간 의존 시계열이 평균변화모형과 매우 쉽게 잘 혼동됨이 잘 알려져 있기에 이를 해결하기 위해서 쌍봉형 커널을 이용한 추세 추정 및 붓스트랩의 블럭을 결정하는 방법을 제안한다. 모의 실험결과 제안한 방법이 매우 유의하였으며 북반구 평균 온도 변화 자료 분석으로 실증 자료 예제도 아울러 제시하였다.
본 논문에서는 jammer를 향하여 호밍하는 대함 유도탄에 대하여 적용할 수 있는 피동 거리추정필터를 제안하였다. 최근의 jammer는 상당히 먼 거리에서 jamming이 가능하므로, 제안된 필터는 필터 초기치 오차가 큰 경우에도 이를 신속히 제거하고 잘 동작할 수 있도록 설계되었다. 함대함 유도탄의 경우, 표적에 비하여 유도탄의 운동이 훨씬 주도적이므로 교전상황은 상대거리와 시선변화율을 상태변수로 하는 2차 시스템으로 모델링이 가능하다. 본 논문에서는 이와같은 2차 모델에 근거한 확장칼만필터를 구성하고, 최소자승법을 이용한 초기치 오차 추정 알고리듬을 부가함으로써 새로운 피동 거리추정필터를 유도하였다. 제안된 필터는 필터의 초기치 오차가 상당히 큰 경우에도 적은 계산량으로 우수한 거리추정성능을 보여주었다.
선택도 추정 기법은 질의 최적화를 위해 현재 상용 데이터 베이스에서 많이 사용되고 있고 히스토그램은 가장 많이 사용되는 선택도 추정 기법중의 하나이다. 최근에 시공간 데이터 베이스 관련 연구들에서 이러한 선택도 추정 기법이 기존의 시간 공간 데이타베이스 선택도 추정 기법을 확장하여 활발하게 연구되었다. 하지만 기존의 시공간 데이타베이스 선택도 추정 연구는 주로 이동 객체와 같은 시계열 데이타만 고려하였다. 또한 기존의 연구는 과거시점부터 현재 시점까지 시간적 범위 질의에 대한 선택도 추정은 불가능하였다. 따라서 본 논문에서는 시공간 데이타베이스에서 과거 시점에서 현재시점까지 시퀀스 데이타의 시간적 범위 질의를 위한 히스토그램을 구축하고 이를 이용한 효과적인 선택도 추정 기법을 제안한다. 제안한 히스토그램을 이용하면 과거부터 현재까지 시퀀스 데이타의 선택도 추정이 가능하고, 범위시간 선택도 추정 기법이 가능하며 효과적인 히스토그램 유지 기법의 적용이 가능하다.
본 논문에서는 MB-OFDM 기반 UWB 시스템을 위한 효율적인 주파수 옵셋 추정 기법을 제안한다. MB-OFDM 시스템에서 사용되는 시간-주파수 인터리빙 기법은 동일 서브 밴드 내에서 전송되는 두 OFDM 심볼간의 시간 간격을 늘어나게 한다. 이로 인해 주파수 옵셋의 추정 범위가 감소되어 시스템 성능이 열화될 뿐 아니라 저장해야 할 샘플 수가 증가하여 하드웨어 복잡도가 높아질 수 있다. 제안된 주파수 옵셋 추정 기법은 제안된 부호 검출 기법의 적용을 통하여 추정 범위를 확장시킨다. 모의실험 결과, 최대 추정 값이 기존 방식에 비해 약 30ppm 증가하는 것을 확인하였다. 또한, 세 개의 서브 밴드 중 하나에서만 주파수 옵셋을 추정하고 나머지는 관계식을 이용해 계산하는 방식으로 저장해야 할 샘플 수를 기존 방식의 약 1/3 정도로 감소시켰다. 제안된 기법이 적용된 주파수 옵셋 추정기는 하드웨어 오버 헤드를 최소화하기 위해 연산기와 메모리 유닛을 공유하는 구조로 설계되었으며 $0.13{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용하여 약 47K 개의 논리 게이트로 합성되었다.
The purpose of this study was to measure intra-rater and inter-rater reliability and range of motion for measurement of passive shoulder internal rotation range of motion and to compare anterior glide distance of humeral head in three methods. Fifty healthy subjects and fifty patients with shoulder musculoskeletal pain were recruited for this study. The subjects' passive shoulder internal rotation range of motion was measured by visual estimation, manual stabilization, and pressure biofeedback unit methods. In two trials, measurements were performed on each subject by two examiners. Intraclass correlation coefficient (ICC(3,1)) was used to determine the reliability of each measurement. The intra-rater reliability of the three methods was excellent (ICC=.77~.93) in both groups. The inter-rater reliability of the visual estimation method was poor (ICC=.20, .29), the manual scapular stabilization method was poor and fair (ICC=.09, .50), and the pressure biofeedback unit method was excellent (ICC .86, .75) in the experimental and control groups. In the experimental group, the difference of examined range of motion by each examiner was significant in the visual estimation method and manual scapular stabilization method, but there was an insignificant difference between the groups is the pressure biofeedback unit method. This result suggests that the intra-rater and inter-rater reliability of a pressure biofeedback unit was better than the other methods. The difference in distance of the anterior glide of humeral head was insignificant among all the methods. The pressure biofeedback unit method was the most reliable method, so it is proposed to be a new and reliable method to measure internal rotation range of motion.
수중 이동체의 방사소음을 측정하는 경우 이동체와 수신기 사이의 거리 정보가 중요한 요소이지만 수중에서는 Global Positioning System(GPS)를 사용할 수 없기 때문에 대체 수단이 필요하다. 대체 수단으로써 별도의 음향신호를 이용하여 도달 시간, 도달 시간 차 및 도달 주파수 차 등을 추정하여 거리를 측정한다. 하지만 채널 환경에 의해 오류가 발생하며, 이러한 특이값들은 연속적으로 거리를 측정함에 있어서 장애 요인이 된다. 본 논문에서는 거리 정보를 측정하는 과정에서 발생한 특이값들을 제거하기 위하여 사후 처리로써 V-곡선 형태의 함수로 곡선 적합하여 오류를 감소시키는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 성능검증을 위해 모의, 호수 및 해상실험을 수행하였다. 호수실험 결과에서는 Root Mean Square Error(RMSE) 관점에서 약 85 % 정도로 거리 추정 오차가 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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