• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2011년도 한국우주과학회보 제20권1호
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• pp.25.4-25.4
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• 2011

Various estimation methods based on Kalman filter have been applied to the real-time satellite orbit determination. The most popular method is the Extended Kalman Filter (EKF) and the Unscented Kalman Filter (UKF). The EKF is easy to implement and to use on orbit determination problem. However, the linearization process of the EKF can cause unstable solutions if the problem has the inaccurate reference orbit, sparse or insufficient observations. In this case, the UKF can be a good alternative because it does not contain linearization process. However, because both methods are based on Gaussian assumption, performance of estimation can become worse when the distribution of state parameters and process/measurement noise are non-Gaussian. In nonlinear/non-Gaussian problems the particle filter which is based on sequential Monte Carlo methods can guarantee more exact estimation results. This study develops and tests the particle filter for satellite orbit determination. The particle filter can be more effective methods for satellite orbit determination in nonlinear/non-Gaussian environment.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제26권1호
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• pp.75-88
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• 2009

이 연구의 목적은 선형화 과정이 필요 없는 Unscented 변환(Unscented Transformation)을 사용한 후처리 배치 알고리즘을 소개하고, 기존 최소자승법을 이용한 후처리 배치 필터와 반복 UKF 스무더(Iterative Unscented Kalman Filter Smoother)들과 비교하여 추정 방법 간의 성능비교와 장단점을 분석하는 것이다. 연구에 사용된 위성 궤도 결정시스템의 동역학 방정식은 지구의 비대칭 중력장의 영향, 대기항력, 태양복사압 및 달과 태양의 중력으로 구성되었다. 관측 데이터로는 지상국으로부터 측정한 위성의 거리, 방위각과 고도각이 사용되었다. 특히, 비선형성의 영향에 대한 추정 방법 간의 성능과 장단점의 비교를 위해 위성의 포기 궤도오차별, 관측데이터의 관측 잡음의 크기별 테스트를 수행하였다. 이 연구를 통해 소개된, 선형화 과정이 필요 없는 Unscented 변환 기반의 후처리 배치 필터는, 비선형성의 특징이 증대된 상황에서 기존의 후처리 배치 알고리즘들에 비해 초기 궤도오차별, 관측데이터 잡음의 크기별 테스트 시 평균적으로 각각 약 5%와 12%정도의 정밀도 향상결과를 보였다. 또한, 기존 최소자승법을 이용한 후처리 배치필터가 발산한 상황에서도, 수렴성을 확보하는 안정적인 결과를 얻을 수 있었다. 그러므로 Unscented 변환 기반의 후처리 배치필터가 인공위성 궤도 결정 시스템에 효율적으로 사용할 수 있음을 제시하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권5호
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• pp.9-18
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• 2024

객체 궤적 모델링은 다중 객체 추적(Multi Object Tracking, MOT)의 주요 과제다. CenterTrack은 객체 중심 위치를 추적하는 Heatmap 기반의 방법으로 이를 해결하고자 했다. 하지만 복잡한 움직임과 비선형성을 가진 객체를 추적할 때 제한적인 성능을 보였다. 우리는 CenterTrack의 성능 저하 요인을 보행자의 동적 움직임으로 간주하여 확장된 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)를 CenterTrack에 통합했다. 우리가 제안하는 방법의 우수성을 입증하기 위해 기존 칼만 필터(Kalman Filter, KF)와 무향 칼만 필터(Unscented Kalman Filter, UKF)를 CenterTrack에 적용 후 다양한 데이터셋에 비교 평가했다. 실험결과, EKF를 CenterTrack에 통합했을 때 73.7% MOTA(Multiple Object Tracking Accuracy)를 달성하며 CenterTrack에 가장 적합한 필터임을 확인했다.

• 한국항공우주학회지
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• 제40권4호
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• pp.285-291
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• 2012

본 논문에서는 간섭계 레이더 고도계를 활용한 지형참조항법의 성능을 분석하고자 한다. 간섭계 레이더 고도계는 항체의 주변 지형의 고도 중 가장 높은 값을 측정값으로 취함으로써 항법의 정확성을 향상시키고 있다. 이에 본 연구에서는 간섭계 레이더 고도계의 적용에 따른 새로운 측정 모델을 제시하고 이에 따른 지형참조항법 시스템을 구축하려 한다. 또한 필터에 따른 지형참조항법의 성능 분석을 위하여 확장형 칼만 필터, 무향 칼만 필터, 파티클 필터를 적용하며 여러 환경의 변화에 따른 지형참조항법의 성능을 도출고자 한다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2005년도 한국우주과학회보 제14권2호
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• pp.62-62
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• 2005

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2008년도 한국우주과학회보 제17권2호
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• pp.36.1-36.1
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• 2008

An Unscented Kalman Filter(UKF) for estimation of attitude and rate of a spacecraft using only magnetometer vector measurement is presented. The dynamics used in the filter is nonlinear rotational equation which is augmented by the quaternion kinematics to construct a process model. The filter is designed for low Earth orbit satellite, so the disturbance torques include gravity-gradient torque, magnetic disturbance torque, and aerodynamic drag. The magnetometer measurements are simulated based on time-varying position of the spacecraft. The filter has been tested not only in the standby mode but also in the detumbling mode. To stabilize the attitude, linear PD controller is applied and the actuator is assumed to be thruster. A Monte-Carlo simulation has been done to guarantee the stability of the filter performance to the various initial conditions. The UKF performance is compared to that of EKF and it reveals that UKF outperforms EKF.

• Wind and Structures
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• 제36권4호
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• pp.221-236
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• 2023

The lateral component of turbulence and the vortices shed in the wake of a structure result in introducing dynamic wind load in the acrosswind direction and the resulting level of motion is typically larger than the corresponding alongwind motion for a dynamically sensitive structure. The underlying source mechanisms of the acrosswind load may be classified into motion-induced, buffeting, and Strouhal components. This study proposes a frequency domain framework to decompose the overall load into these components based on output-only measurements from wind tunnel experiments or full-scale measurements. First, the total acrosswind load is identified based on measured acceleration response by solving the inverse problem using the Kalman filter technique. The decomposition of the combined load is then performed by modeling each load component in terms of a Bayesian filtering scheme. More specifically, the decomposition and the estimation of the model parameters are accomplished using the unscented Kalman filter in the frequency domain. An aeroelastic wind tunnel experiment involving a tall circular cylinder was carried out for the validation of the proposed framework. The contribution of each load component to the acrosswind response is assessed by re-analyzing the system with the decomposed components. Through comparison of the measured and the re-analyzed response, it is demonstrated that the proposed framework effectively decomposes the total acrosswind load into components and sheds light on the overall underlying mechanism of the acrosswind load and attendant structural response. The delineation of these load components and their subsequent modeling and control may become increasingly important as tall slender buildings of the prismatic cross-section that are highly sensitive to the acrosswind load effects are increasingly being built in major metropolises.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.361-368
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• 2015

본 논문은 실내 환경에서 이동로봇의 위치추정을 위해 무향 칼만 필터(UKF, Unscented Kalman Filter)를 적용하는 방법을 기술한다. 위치 추정을 위해 적용한 무향 칼만 필터 방법은 측정 거리에 따라 오차 공분산 값을 조절하는 새로운 측정 불확실성 모델을 제안한다. 또한 이 방법은 속도정보의 불확실성 및 측정 불확실성에 관한 오차 공분산 행렬의 비 대각 성분을 '0'이 아닌 값으로 설정한다. 이 방법은 100*40m 의 실내 작업환경에서 외수용성 센서로서 레이저영역측정기(Laser range finder)를 가진 차륜형 이동로봇을 이용한 실험을 통하여 평가한다. 이 실험에서는 적응적 불확실성 모델을 사용하지 않는 보통의 방법과 제안된 방법의 추정성능을 비교한다. 또한 이 실험은 오차 공분산의 비 대각성분을 '0'이 아닌 값으로 설정하여 추정 성능이 개선되는 것을 확인한다. 이 논문은 이동로봇의 위치추정을 위한 실용적인 UKF 방법을 구현하고 그 성능을 평가 하는 것을 주요 내용으로 한다.

• Journal of Power Electronics
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• 제18권4호
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• pp.1127-1139
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• 2018

A reduced particle-unscented Kalman filter estimation method, along with a splice-equivalent circuit model, is proposed for the state-of-charge estimation of an aeronautical lithium-ion battery pack. The linearization treatment is not required in this method and only a few sigma data points are used, which reduce the computational requirement of state-of-charge estimation. This method also improves the estimation covariance properties by introducing the equilibrium parameter state of balance for the aeronautical lithium-ion battery pack. In addition, the estimation performance is validated by the experimental results. The proposed state-of-charge estimation method exhibits a root-mean-square error value of 1.42% and a mean error value of 4.96%. This method is insensitive to the parameter variation of the splice-equivalent circuit model, and thus, it plays an important role in the popularization and application of the aeronautical lithium-ion battery pack.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.265-274
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• 2019

본 논문은 저가형 AHRS(: Attitude Heading Reference System)센서를 이용하여 무인 운송체(Unmanned vehicle)의 자세를 무향 칼만 필터 (Unscented Kalman filter)통해 추정하는 방법을 제안한다. 측정된 가속도와 지구자기장 값을 이용하여 UKF의 보정 단계에서 사용될 자세를 계산한다. 롤 (roll)과 피치 (pitch)는 가속도로부터 구해지며 요 (yaw)는 지구 자기장을 이용하여 연산한다. 이때 사용되는 지구자기장 측정값은 강철 효과(hard-iron effect)와 연철 효과(soft-iron effect)에 의해 쉽게 왜곡되기 때문에 계산된 요의 불확실성이 롤이나 피치의 불확실성에 비하여 크다. 본 논문은 이러한 불확실성을 줄이기 위하여 측정된 지구자기장에 포함된 편차성분을 추정하고 보정하여 더 정밀한 요값을 구한다. 제안된 방법을 수조에서의 무인 운송체 항법 실험을 통하여 검증하였다. 실험결과, 자세 추정 성능이 개선되고 이에 따라 위치 추정 성능도 개선됨을 확인하였다.