This paper presents a tracking filter of radar beacon system (RBS) for automatic takeoff and landing of an unmanned aerial vehicle. The proposed tracking filter is designed as the decoupled tracking filter to reduce the computational burden. Also, an adaptive estimation method of the measurement error covariance is proposed to provide an improved tracking performance compared to the conventional decoupled tracking filter whenever the accuracy of RBS observations is degraded. 100 times Monte Carlo runs performed to analyze the performance of the proposed tracking filter in case of normal operation and degraded operations, respectively. The simulation results show that the proposed tracking filter provides the improved tracking accuracy in comparison with the conventional decoupled tracking filter.
Kim, Jeong-lae;Yoon, Su-yeon;Gil, Sang-hee;Park, Bo-geun;Jeong, Hyun-woo
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권4호
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pp.402-408
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2021
We are designed the delivery constitution technique that is to be measure the safe RFID statusof thewireless delivery system level (WDSL) on the delivery system tracking system. The delivery system level condition by the delivery system tracking system is organized with the RFID system. As to inspection a wireless network of the wireless network, we are found of the delivery value with wireless network by the upper take form. The concept of delivery system level is organized the reference of wireless level for delivery signal by the delivery RFID tracking system. Further, symbolizing a safe deliveryof the WDSL of the medium-minimum interval of the RFID tracking system, and the delivery wireless network RFID that was the delivery value of the far delivery of the DSTS-FA-φMED-MIN with 5.80±1.20 units, that was the delivery value of the convenient delivery of the DSTS-CO-φMED-MIN with 4.06±(-0.04) units, that was the delivery value of the flank delivery of the DSTS-φMED-MIN with 0.91±0.07 units, that was the delivery value of the vicinage delivery of the DSTS-VI-φMED-MIN with 0.18±(-0.03) units. The RFID will be to look into at the safe of the RFID tracking systemwith wireless network bythe delivery system level on the WDSL that is supply the wireless tracking system by the delivery system level system. We will be possible make to curb of a tracking system that to put the wireless signal and to use of the delivery data of RFID level by the delivery system.
Heliostat, as a concentrator to reflect the incident solar energy to the receiver, is the most important system in the tower-type solar thermal power plant since it determines the efficiency and ultimately the overall performance of solar thermal power plant. Thus, a good sun tracking ability as well as a good optical property of it are required. Heliostat sun tracking system uses usually an open loop control system. Thus the sun tracking error caused by heliostat's geometrical error, optical error and computational error cannot be compensated. Recently use of sun tracking error model to compensate the sun tracking error has been proposed, where the error model is obtained from the measured ones. This work is a development of heliostat sun tracking error measurement and compensation method using BCS (Beam Characterization System). We first developed an image processing system to measure the sun tracking error optically. Then the measured error is modeled in linear polynomial form and neural network form trained by the extended Kalman filter respectively. Finally error models are used to compensate the sun tracking error. We also developed the necessary image processing algorithms so that the heliostat optical properties such as maximum heat flux intensity, heat flux distribution and total reflected heat energy could be analyzed. Experimentally obtained data shows that the heliostat sun tracking accuracy could be dramatically improved using either linear polynomial type error model or neural network type error model. Neural network type error model is somewhat better in improving the sun tracking performance. Nevertheless, since the difference between two error models in compensation of sun tracking error is small, a linear error model is preferred in actual implementation due to its simplicity.
This paper proposes a new and simple input prediction method for robust servo system. This servo system uses robust tracking control system based on both Coprime Factorization(CF) and Zero Phase Error Tracking control system. The CF control system can be designed simply and systematically. Moreover, this system has not only stability but also robustness and disturbance rejection ability The optical disk tracking servo system can detect only the tracking error. So the new and simple input prediction system proposed in this paper estimates the reference input signal from the tracking error. Numerical simulation results show that the proposed method is effective.
본 논문은 태양광 발전 추적 시스템의 발전량을 증가시키기 위해 일사량 급변에 대한 추적 장치 기동 시 전력소모를 고려한 새로운 추적 알고리즘을 제시한다. 종래의 태양광 발전에 사용되는 센서방식의 추적시스템은 구름 및 안개 등 급변하는 기후환경에 의해 추적 장치의 오동작의 문제점으로 태양의 정확한 추적이 불가능하다. 또한 프로그램 방식의 경우에는 기후 환경의 외부 요인에 대응하지 못함으로서 추적 장치의 불필요한 동작으로 인한 에너지소비가 발생된다. 이러한 이유로 태양 추적 장치가 실시간으로 태양의 방위각 및 고도 각을 추정하는 경우에도 실제 태양광 발전량은 특정한 위치에 고정되어 있는 경우보다 발전량이 증가하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 전력소모를 줄이기 위한 추적시스템의 새로운 제어 알고리즘을 제시한다. 또한 종래의 태양광 추적 방식과 제시한 방법의 효율을 분석하고, 실증연구를 통하여 제시한 알고리즘의 타당성을 입증한다.
한국디지털정책학회 2004년도 International Conference on Digital Policy & Management
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pp.185-202
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2004
Recent development in wireless computing and GPS technology cause the active development in the application system of location information in real-time environment such as transportation vehicle management, air traffic control and location based system. Especially, study about vehicle location tracking system, which monitors the vehicle's position in a control center, is appeared to be a representative application system. However, the current vehicle location tracking system can not provide vehicle position information that is not stored in a database at a specific time to users. We designed a vehicle location tracking system that could track vehicle location using mobile interface such as PDA. The proposed system consist of a vehicle location retrieving server and a mobile interface. It is provide not only the moving vehicle's current location but also the position at a past and future time which is not stored in database for users.
나로우주센터 추적레이더가 획득한 실시간 위치 정보는 발사통제시스템에서 위치, 속도, 비행궤도 표시, 예상궤도 진입여부 및 안전을 위한 비행종료시점 판단 등의 중요한 데이터로 사용된다. 추적레이더에서 발사통제시스템으로 전송하는 표적의 위치 정보는 추적레이더 중심의 좌표값 데이터이며, 발사통제시스템에서 추적레이더로 전송하는 Slaving 데이터는 발사대 중심의 좌표값 데이터이다. 이렇듯 추적레이더와 발사통제시스템 간의 송수신 데이터는 각 시스템에 맞게 적절하게 좌표 변환이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 나로우주센터 추적레이더 간의 상호 데이터 송수신 및 발사통제시스템과의 데이터 통신에 사용되는 각각의 좌표계 및 좌표계 간의 좌표 변환에 대해 기술하였다.
Pedestrian tracking is a particular object tracking problem and an important component in various vision-based applications, such as autonomous cars and surveillance systems. Following several years of development, pedestrian tracking in videos remains challenging, owing to the diversity of object appearances and surrounding environments. In this research, we proposed a tracking-by-detection system for pedestrian tracking, which incorporates a convolutional neural network (CNN) and color information. Pedestrians in video frames are localized using a CNN-based algorithm, and then detected pedestrians are assigned to their corresponding tracklets based on similarities between color distributions. The experimental results show that our system is able to overcome various difficulties to produce highly accurate tracking results.
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.
This paper describes realtime visual tracking system of moving object for three dimensional target using EKF(Extended Kalman Filter). We present a new realtime visual tracking using EKF algorithm and image prediction algorithm. We demonstrate the performance of these tracking algorithm through real experiment. The experimental results show the effectiveness of the EKF algorithm and image prediction algorithm for realtime tracking and estimated state value of filter, predicting the position of moving object to minimize an image processing area, and by reducing the effect by quantization noise of image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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