A new time-domain FIR parameter estimation called the receding horizon least square estimation (RHLSE) is suggested for stochastic systems by combining the well known least square estimation with the receding horizon strategy. It can be always obtained without the requirement of any \textit{a priori} information about the horizon initial parameter. A fast algorithm for the suggested estimation is also presented which is remarkable in the view of computational advantage and simple implementation. It is shown that the proposed estimation is robust against temporary modeling uncertainties due to their FIR structure through simulation studies.
A new diversity combining scheme is proposed for time-of-arrival (TOA) estimation of chirp signal in dense multipath channel. In the multipath channel, the performance of TOA estimation using conventional correlation matrix-based diversity combining scheme is degraded due to the lack of de-correlation effect. To increase the de-correlation effect, the proposed diversity scheme employs interleaving method based on the property of de-chirped signal. As a result, the proposed scheme increases de-correlation effect and also reduces the noise of TOA estimation. Finally, the diversity achieved from the proposed scheme improves TOA estimation performance. The de-correlation effect is analyzed mathematically. The estimation accuracy of the proposed diversity scheme is superior to that of conventional diversity scheme in multipath channel.
This paper presents the velocity estimation of a mobile robot using a regular polygonal array of optical mice that are installed at the bottom of a mobile robot. First, the basic principle of the proposed velocity estimation method is explained. Second, the velocity kinematics from a mobile robot to an array of optical mice is derived as an overdetermined linear system. Third, for a given set of optical mouse readings, the mobile robot velocity is estimated based on the least squares solution to the obtained system. Finally, simulation results are given to demonstrate the validity of the proposed velocity estimation method.
Shinhye Moon;Sang-Young Park;Seunggwon Jeon;Dae-Eun Kang
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제41권2호
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pp.61-78
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2024
This study developed a real-time spacecraft pose estimation algorithm that combined a deep learning model and the least-squares method. Pose estimation in space is crucial for automatic rendezvous docking and inter-spacecraft communication. Owing to the difficulty in training deep learning models in space, we showed that actual experimental results could be predicted through software simulations on the ground. We integrated deep learning with nonlinear least squares (NLS) to predict the pose from a single spacecraft image in real time. We constructed a virtual environment capable of mass-producing synthetic images to train a deep learning model. This study proposed a method for training a deep learning model using pure synthetic images. Further, a visual-based real-time estimation system suitable for use in a flight testbed was constructed. Consequently, it was verified that the hardware experimental results could be predicted from software simulations with the same environment and relative distance. This study showed that a deep learning model trained using only synthetic images can be sufficiently applied to real images. Thus, this study proposed a real-time pose estimation software for automatic docking and demonstrated that the method constructed with only synthetic data was applicable in space.
레이더에서 목표물을 예측하기위해서 입사 방향 추정 방법을 사용한다. 본 논문에서는 적응 배열 입사 방향 방법과 단일 지향 오차 입사 방향 추정방법을 사용하여 목표물에 대한 입사방향을 추정하였다. 적응 배열 입사 방향 방법으로 주엽 재밍과 부엽 재밍을 제거하여 목표물에 대한 신호 입사 방향을 추정하였다. 단일 지향 방법은 신호 입사 방향의 지향오차가 크기 때문에 목표물의 정확한 추정은 어렵다. 원하는 목표 신호를 수신하기 위해서는신호의 입사 방향과 지향방향사이에 지향오차가 거의 없어야 한다. 입사 방향 추정시 공분산을 구하기 위해서 생기는 지연 시간문제와 단일 지향조건을 이용하여 발생하는 지향오차 문제를 감소시켰다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안된 입사 방향 추정방법이 기존의 방법에 비해 목표물 추정면에서 우수함을 보인다.
Precise construction cost estimation is paramount to determining the total construction expense of a project prior to the initiation of the construction phase. Despite this, manual quantification and cost estimation methods, which continue to be widely used, may result in imprecise estimation and subsequent financial loss. Given the fast-paced and efficiency-demanding nature of the construction industry, trustworthy quantity and cost estimation is essential. To mitigate these obstacles, this research is focused on establishing an automated quantity estimation algorithm, particularly designed for the main rebar of beams which are recognized for their complicated reinforcement configurations. The exact quantity derived from the proposed algorithm is compared to the manually approximated quantity, reflecting a variance of 10.27%. As a result, significant errors and impending financial loss can be averted. The implementation of the findings from this research holds the potential to significantly assist construction firms in quickly and accurately estimating rebar quantities while adhering strictly to applicable specifications and regulatory requirements.
Cho, Bit Na;Kim, Young Hwan;Kim, Min Seo;Jeong, Tae Woon;Kim, Chang Hak;Kang, Leen Seok
국제학술발표논문집
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The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.612-613
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2015
As a construction project is recently becoming large-scaled and complex, construction process plan and management for successful performance of a construction project has become more important. Especially a reasonable estimation plan of activity duration is required because the activity duration is directly related to the determination of the entire project duration and budget. However, the activity duration is used to estimate by the experience of a construction manager and past construction records. Furthermore, the prediction of activity duration is more difficult because there is some uncertainty caused by various influencing factors in a construction project. This study suggests an estimation model of construction activity duration using neural network theory for a more systematic and objective estimation of each activity duration. Because suggested model estimates the activity duration by a reasonable schedule plan, it is expected to reduce the error between planning duration and actual duration in a construction project. And it can be a more systematic estimation method of activity duration comparing to the estimation method by experience of project manager.
An alternative state estimation filtering algorithm is designed for continuous time systems with noises as well as control input. Two kinds of estimation filters, which have different measurement memory structures, are operated selectively in order to use both filters effectively as needed. Firstly, the estimation filter with infinite memory structure is operated for a certain continuous time system. Secondly, the estimation filter with finite memory structure is operated for temporarily uncertain continuous time system. That is, depending on the presence of uncertainty, one of infinite memory structure and finite memory structure filtered estimates is operated selectively to obtain the valid estimate. A couple of test variables and declaration rule are developed to detect uncertainty presence or uncertainty absence, to operate the suitable one from two kinds of filtered estimates, and to obtain ultimately the valid filtered estimate. Through computer simulations for a continuous time aircraft engine system with different measurement memory lengths and temporary model uncertainties, the proposed state estimation filtering algorithm can work well in temporarily uncertain as well as certain continuous time systems. Moreover, the proposed state estimation filtering algorithm shows remarkable superiority to the infinite memory structure filtering when temporary uncertainties occur in succession.
A visually servoed paired structured light system (ViSP) was recently proposed as a novel estimation method of the 6-DOF (Degree-Of-Freedom) relative displacement in civil structures. In order to apply the ViSP to massive structures, multiple ViSP modules should be installed in a cascaded manner. In this configuration, the estimation errors are propagated through the ViSP modules. In order to resolve this problem, a displacement estimation error back-propagation (DEEP) method was proposed. However, the DEEP method has some disadvantages: the displacement range of each ViSP module must be constrained and displacement errors are corrected sequentially, and thus the entire estimation errors are not considered concurrently. To address this problem, a pose-graph optimized displacement estimation (PODE) method is proposed in this paper. The PODE method is based on a graph-based optimization technique that considers entire errors at the same time. Moreover, this method does not require any constraints on the movement of the ViSP modules. Simulations and experiments are conducted to validate the performance of the proposed method. The results show that the PODE method reduces the propagation errors in comparison with a previous work.
Diverse geostatistical tools such as kriging have been used to estimate the volume and spatial coverage of contaminated soil needed for remediation. However, many approaches frequently yield estimation errors, due to inherent geostatistical uncertainties. Such errors may yield over- or under-estimation of the amounts of polluted soils, which cause an over-estimation of remediation cost as well as an incomplete clean-up of a contaminated land. Therefore, it is very important to use a better estimation tool considering uncertainties arising from incomplete field investigation (i.e., contamination survey) and mathematical spatial estimation. In the current work, as better estimation tools we propose stochastic simulation approaches which allow the remediation volume to be assessed more accurately along with uncertainty estimation. To test the efficiency of proposed methods, heavy metals (esp., Pb) contaminated soil of a shooting range area was selected. In addition, we suggest a quantitative method to delineate the confident interval of estimated volume (and spatial extent) of polluted soil based on the spatial aspect of uncertainty. The methods proposed in this work can improve a better decision making on soil remediation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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