This paper presents the design methodology of an unknown input observer for Lipschitz nonlinear systems with unknown inputs in the framework of convex optimization. We use an unknown input observer (UIO) to consider both nonlinearity and disturbance. By deriving a sufficient condition for exponential stability in the linear matrix inequality (LMI) form, existence of a stabilizing observer gain matrix of UIO will be assured by checking whether the quadratic stability margin of the error dynamics is greater than the Lipschitz constant or not. If quadratic stability margin is less than a Lipschitz constant, the coordinate transformation may be used to reduce the Lipschitz constant in the new coordinates. Furthermore, to reduce the maximum singular value of the observer gain matrix elements, an object function to minimize it will be optimally designed by modifying its magnitude so that amplification of sensor measurement noise is minimized via multi-objective optimization algorithm. The performance of UIO is compared to a nonlinear observer (Luenberger-like) with an application to a flexible joint robot system considering a change of load and disturbance. Finally, it is validated via simulations that the estimated angular position and velocity provide true values even in the presence of unknown inputs.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권2호
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pp.269-277
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2008
This paper proposes a necessary and sufficient condition of convergence in the $L_2$-norm sense for a feedback-based iterative learning control (ILC) system including a multi-input multi-output (MIMO) linear time-invariant (LTI) plant. It is shown that the convergence conditions for a nominal plant and an uncertain plant are equal to the nominal performance condition and the robust performance condition in the feedback control theory, respectively. Moreover, no additional effort is required to design an iterative learning controller because the performance weighting matrix is used as an iterative learning controller. By proving that the least upper bound of the $L_2$-norm of the remaining tracking error is less than that of the initial tracking error, this paper shows that the iterative learning controller combined with the feedback controller is more effective to reduce the tracking error than only the feedback controller. The validity of the proposed method is verified through computer simulations.
본 논문에서는 다중 사용자 다중 안테나 하향링크 채널에서 실제 사용하는 BPSK, QPSK, 16QAM, 64QAM 변조방식을 적용하였을 때 얻을 수 있는 데이터 전송량을 최대화하기 위하여 generalized triangular decomposition (GTD) 기반의 적응적 자원할당 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 자원 할당 시 데이터 전송량 뿐 아니라 부가적으로 에러확률을 고려하여 시스템의 에러확률 성능도 향상 시킨다. 모의실험을 통해 제안하는 기법은 이론적인 채널 전송량 대비 2bit 정도 차이까지 도달할 수 있고, 에러확률은 모든 신호 대 잡음비에서 singular-value decomposition (SVD) 기반 자원 할당 기법에 비해 우수함을 확인한다.
2차원 영상으로부터 3차원 모델을 형성할 때, 계산량을 줄이거나 비선형 알고리즘의 초기화를 위해서 선형 알고리즘이 종종 사용된다. 하지만 기존의 선형 알고리즘은 표면적으로는 선형구조의 형태를 갖지만, 실제적으로는 SVD (Singular Value Decomposition)을 사용하여 문제를 풀어야 하는데, 이 SVD 역시 초기화를 필요로 하는 수치해석 알고리즘을 통해 구현된다. 또한 SVD 분해를 사용하는 형태의 해는 닫힌 형태의 해 보다 분석이 어렵다. 이러한 기존 방법의 사용이 불편한 수치해석적인 알고리즘을 피하고, 해의 분석이 편리하도록 본 논문에서는 닫힌 형태의 해석적인 해를 제공하는 편리한 선형방법을 제안한다.
Two-dimensional (2-D) digital filters are widely useful inn image processing and other 2-D digital signal processing fields, but designing 2-D filters is much more difficult than designing one-dimensional (1-D) ones. This paper provides a new insight into the existing singular value decomposition (SVD)-based design approach in the sense that the SVD-based design can be performed more efficiently by exploiting the symmetries of the given 2-D magnitude specifications. By using the specification symmetries. only half of the 1-D filters (sub-filters) need to be designed. which significantly simplifies the design process and reduces the computer storage required for 1-D sub-filter coefficients. Another novel point of this paper si that an objective criterion is proposed for selecting appropriate sub-filter orders in order to reduce the hardware implementation cost. A design example is given to illustrate the effectiveness of the SVD-based design approach by exploiting specification symmetry and new order-selecting criterion.
This paper proposes an advanced visual tracking algorithm for the stable grasping of a moving target(2D). This algorithm is programmed to find grasping points of an unknown polygonal object and execute visual tracking. The Kalman Filter(KF) algorithm based on the SVD(Singular Value Decomposition) is applied to the visual tracking system for the tracking of a moving object. The KF based on the SVD improves the accuracy of the tracking and the robustness in the estimation of state variables and noise statistics. In addition, it does not have the numerical unstability problem that can occur in the visual tracking system based on Kalman filter. In the grasping system, a parameterized family is constructcd, and through the family, the grasping system finds the stable grasping points of an unknown object through the geometric properties of the parameterized family. In the previous studies, many researchers have been studied on only 'How to track a moving target'. This paper concern not only on 'how to track' but also 'how to grasp' and apply the grasping theory to a visual tracking system.
LTE-Advanced 시스템은 하향링크에서 1Gbps 상향링크에서 500Mbps 데이터 송신율을 목표로 한다. 이는 100MHz 이상의 스펙트럼 할당과 상향링크에서의 진보한 MIMO 안테나 기법에 의해 이루어진다. 본 논문은 LTE-A에서 정의하는 SC-FDMA 시스템 모델에서 LTE 하향링크의 코드북, SVD 코드북, EGT 코드북을 포함하는 상향링크 선부호화 기법을 분석한다. 마지막으로 SC-FDMA 기법에서도 발생하는 PAPR을 컴퓨터 시뮬레이션으로 분석하여, 비선형 전력 증폭기를 송신부에 고려한 채널 모델에서 동 이득 전송 기법이 다른 선 부호화 기법보다 우수함을 증명한다.
디지틀 필터 설계에 있어 最小化 誤差 문제는 유한 어장의 실제적 필요성 때문에 제기되는데 이들 오차는 係數 量子化 誤差와 Round off 誤差로 분류된다. 본 논문에서는 이들 오차를 분석하고 감소시키기 위하여 임펄스 설계 명세로부터 직접 최소 係數 量子化 실현을 유도하고 또한 최소 量子化 誤差와 최소 Round off 誤差 실현 사이의 등가 변환 관계로부터 最適 實現 狀態 空間 디지틀 필터를 설계한다. 이러한 방법은 근사화된 3차 모델의 시뮬레이션에 의하여 분석되어 지는데 量子化 誤差 문제에 있어서 직접형이나 종속형 실현보다 우수한 특성을 갖는다.
본 논문에서는 특이값 분해을 이용한 클러터 신호 제거 알고리즘의 연산속도를 향상 시킬 수 있는 기법을 제시한다. IR-UWB Radar를 이용하여 실내 위치 추적 시스템을 위해서는 수신 신호에서 목표물 신호를 추출하여야 한다. 특이값 분해를 이용하여 클러터 신호를 제거함으로써 수신신호로 부터 목표물의 신호를 추출할 수 있다. 특이값 분해를 이용한 클러터 신호 알고리즘은 목표물의 신호 추출 성능이 우수하나 연산속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 단점을 극복하는 기법을 제시한다. 실제 IR-UWB Radar 시스템에 적용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 기법이 연산속도를 향상시키는 것을 확인하였다.
추천 시스템은 구매할 상품을 사용자가 찾는 것을 도와주는 시스템이다. 추천 시스템에서 사용되고 있는 여러 가지 방법 중에 대표적인 방법인 협력적 여과는 유사한 사용자들에 기초하여 그 사용자들이 선호하는 상품을 교차 추천해주는 방법이다. 사용자들에 대한 정보는 상품을 평가한 등급에 기초하고, 유사한 사용자는 평가 패턴의 유사성으로 판단된다. 순수한 협력적 여과는 사용자가 증가함에 따라서 평가 자료의 차원이 증가한다. 평가 자료의 고차원성은 자료의 희소성을 증가시켜 협력적 여과의 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 SVD를 이용하여 평가 자료의 차원을 감소시켜 희소성을 최소화하는 방법을 고찰하며, 협력적 여과에 미치는 영향을 실험적으로 제시한다. 결과적으로 SVD를 이용한 협력적 방법은 순수한 협력적 여과 방법과 비교하여 충분히 정확한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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