Maximum power point tracking (MPPT) under partial shading condition (PSC) is a challenging process in the PV array system. The shaded PV panel makes different peak patterns on the P-V curve and misguides the MPPT algorithm. Various kinds of global MPP (GMPP) detecting algorithms are used to overcome this issue. Generally, too frequent execution of GMPP tracking algorithm reduces the achievable power of PV panel due to time spent on the scanning process. Thus, partial shading detection algorithm is essential for efficient utilization of solar energy source. While conventional method only detects fast shading patterns, the proposed algorithm always shows superb performance regardless of the speed of partial shading patterns.
In this paper, a practical quasi-optimal DOA(direction of arrival) estimator is proposed in order to develop a one-axis gimbaled ultrasonic source tracker for mobile robot applications. With help of the gimbal structure, the ultrasonic moving source tracking problem can be simply reduced to the DOA estimation. The DOA estimation is known as one of the representative long-pending nonlinear filtering problems, but the conventional nonlinear filters might be restrictive in many actual situations because it cannot guarantee the reliable performance due to the use of nonlinear signal model. This motivates us to reformulate the DOA estimation problem in the linear robust state estimation setting. Based on the assumption that the received ultrasonic signals are noisy sinusoids satisfying linear prediction property, a linear uncertain measurement model is newly derived. To avoid the DOA estimation performance degradation caused by the stochastic parameter uncertainty contained in the linear measurement model, the recently developed NCRKF (non-conservative robust Kalman filter) scheme [1] is utilized. The proposed linear DOA estimator provides excellent DOA estimation performance and it is suitable for real-time implementation for its linear recursive filter structure. The effectiveness of the suggested DOA estimation scheme is demonstrated through simulations and experiments.
Before some experiments were carried out with analog bandpass filter which used for filtering the noise included in sound source signal. And this filter was constituted by condenser, register and operational amplifier. Hut these elements made the phase characteristics to differentiate in each sensing channel and cause a little of measurement error. We made new measurement system that was substituted digital filter for the analog filter in order to develop the optimal system which could find the time delay between each sensors with high accuracy. This paper describes the new system's constitution and the function of each parts. Specially three digital filters were designed and applied to the digital signal processing Part. And a series of experiments were carried out with the source's distance 9.53meters and the random bearing interval within the limits of $0^{\circ}$ ~ $180^{\circ}$. As a result, we have recognized that the accuracy of measurements were differentiated by the methods what kind of digital filter were adopted. And we have confirmed the facts that IIR LPF was suitable for sound source's bearing measurement and FIR LPF reduced the range measurement error.
이 논문에서는 수중 표적추적을 방해하는 교란근원으로부터 추적표적을 판별해 내기 위한 알고리듬을 제안하였다. 이 표적 판별 알고리듬은 순차적 가설 검증을 이용한다. 교란근원은 추적표적으로부터 분리되어, 정지된 위치에서 거짓의 시선 거리와 도플러 측정을 발생시켜 표적으로 혼동되도록 한 것이다. 제안된 알고리듬은 표적운동과 교란근원의 위치를 추정하기 위한 확장 Kalman필터의 이노베이션으로부터 계산된 로그 공산비를 이용하여 판별을 위한 검증을 수행한다. 다양한 시나리오에 대한 수치실험을 통해 제안된 알고리듬이 빠른 시간내에 높은 성공률로 표적과 교란근원을 판별할 수 있음을 확인하였다.
수동 소나 시스템에서 음원 깊이 추정 분야는표적 식별, 추적 등 다양한 전술에 활용할 수 있기 때문에 많은 연구가 지난 수십년간 진행되어 왔다. 본 논문은 기존 논문[조성일 외, 한국음향학회지 제38권 제1호, 120-127(2019)]의 문제점이었던 음원 깊이가두 곳에서 추정되는 모호성을 해결하는데 목적이 있다. 해수면과 해저면에 반사되어 나타나는채널 임펄스 응답의 위상천이 패턴을 이용하여 모호성을 제거하며, 제거 후 하나의 깊이에서 채널 임펄스 응답의 교차점을 통해 음원의깊이를 추정한다. 음원에 대한 정보가 없고, 연속적인 신호 혹은 소음에서 채널 임펄스 응답을 추정하기 위해 음선 기반 블라인드 디컨벌루션 기법이 사용되며, 제안된 알고리즘은 시뮬레이션를 통하여 검증하였다.
4차 산업시대를 맞이하여 많은 공학 분야에서 IoT(Internet of Things)기술의 연계는 매우 중요한 쟁점이다. 최근 조선소에서도 디지털 조선, 스마트 팩토리 등의 개념을 구체화하고 있는 추세이다. 한편 자동차, 비행기 등에서 자율주행을 구현하는 연구는 매우 활발하고 일정 부분 상용의 형태로 나타나고 있다. 본 연구는 오픈 소스 아두파일럿 기반의 FC(Flight Controller) 및 RTK(Real Time Kinematic) GPS(Global Positioning System)를 이용하여 자율 주행 임무를 수행하는 보트의 주행성에 관한 연구로서 잔잔한 호수에서 실해역 실험을 수행하였으며 보트의 임무는 특정한 지점을 자율주행한 후 홈 위치로 스스로 돌아오는 과정에 대한 조종성 평가이다. 주어진 속도에서 기설정된 임무 궤적과 실 운항 궤적에 따른 차이를 분석하고 시스템의 보트 적용성에 대한 일련의 연구를 수행하였다. 또한 4개의 프로펠러를 가지는 OmniX 선체의 주행성을 분석하였으며 최대 48%의 주행 추적성 향상을 확인하였다.
We propose a sound source localization method using the Head-Related-Transfer-Function (HRTF) to be implemented in a robot platform. In conventional localization methods, the location of a sound source is estimated from the time delays of wave fronts arriving in each microphone standing in an array formation in free-field. In case of a human head this corresponds to Interaural-Time-Delay (ITD) which is simply the time delay of incoming sound waves between the two ears. Although ITD is an excellent sound cue in stimulating a lateral perception on the horizontal plane, confusion is often raised when tracking the sound location from ITD alone because each sound source and its mirror image about the interaural axis share the same ITD. On the other hand, HRTFs associated with a dummy head microphone system or a robot platform with several microphones contain not only the information regarding proper time delays but also phase and magnitude distortions due to diffraction and scattering by the shading object such as the head and body of the platform. As a result, a set of HRTFs for any given platform provides a substantial amount of information as to the whereabouts of the source once proper analysis can be performed. In this study, we introduce new phase and magnitude criteria to be satisfied by a set of output signals from the microphones in order to find the sound source location in accordance with the HRTF database empirically obtained in an anechoic chamber with the given platform. The suggested method is verified through an experiment in a household environment and compared against the conventional method in performance.
매우 제한된 연산능력과 메모리 그리고 소용량 배터리를 가진 센서 노드로 구성된 센서 네트워크에서 플러딩이나 기존에 제안된 애드혹 라우팅 프로토콜을 적용하여 데이타를 전달하는 것은 현실적인 방안이 되지 못한다. 본 논문에서 우리는 ELF(Energy-efficient Localized Flooding)라고 하는 에너지 효율적인 데이타 전달 프로토콜을 제안하고자 한다. ELF 프로토콜은 소스 센서 노드와 이동성을 갖는 싱크 노드 간의 데이타 전달에 있어서 tracking zone이전 까지는 유니캐스트를 통해서 데이타 메시지가 포워딩되며, tracking tone내에서는 지역적인 플러딩을 통해서 데이타가 전달되도록 하여 유니캐스트와 플러딩의 장점을 적절하게 결합하고 있다. 시뮬레이션을 결과에 따르면, ELF는 매우 높은 data delivery ratio를 유지하면서도 average energy consumption 및 average delay는 낮은 특성을 보임으로써 센서 네트워크의 데이타 전달 방법으로써 매우 효과적임을 확인할 수 있다.
본 논문은 ATM 시스템에서 동적 소스 기반의 점대다중점 호를 위한 라우팅 경로 택 방법을 제안한다. 특히 최적의 경로 선택보다는 리소스를 최대한 공유할 수 있고, 경로 계산 시간 단축 및 cycle 방지를 쉽게 보장할 수 있는 점대다중점 라우팅 경로 선택 방법을 제안하였다. 리소스를 최대한 공유할 수 있도록 하기 위해 착신지(destination) 노드로부터 가장 근거리의 branch point를 찾는 것이 이 알고리즘의 목표이다. 그러므로 목적(destination) 노드로부터 역 추적에 의해 인접한 노드중 같은 Call ID를 갖는 기존 경로상의 노드와 최초로 크로스(cross)되는 노드를 branch노드로 정하여 최적의 점대다중점 라우팅 경로를 구성하는 알고리즘이다. 크로스 노드를 찾을 때까지 역추적에 의해 선택되는 최적의 노트는 다익스트라 알고리즘을 이용하여 선택된다. 즉 점대다중점 라우팅 경로 선택은 역추적에 의한 인접 노드중 기존 경로와 크로스되는 노드 선택 단계와 각 인접 노드중 최적의 노드를 선택하는 단계를 수행한다. 이 기법은 경로 선정을 위한 라우팅 정보 테이블의 검색 및 경로 계산 과정을 단축시키고, 경로 설정시 cycle방지도 쉽게 해결한다.
The light gets darker from center to edge of the light source. Therefore, we can find the center of the sun using shading histogram. Moreover, we can track the exact position of the sun with the shading histogram. In this paper, we propose a new technique using image-processing of digital camera, in order to locate the position of the sun.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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