In this paper, it is shown that the dominant errors of baro-altimeters can be characterized by bias and scale factor errors. Also an optimal filter for estimating both bias and scale factor is derived based on the concept of model transition. The optimal filter is, however, not realizable because the model transition hypotheses increase exponentially. Therefore a realizable suboptimal filter using the interacting multiple model(IMM) technique is proposed. Computer simulation results show that the estimation errors of the proposed filter are smaller than those of the conventional least squares algorithm with a forgetting factor when both the bias and the scale factor are varying.
기상레이다에 수신되는 도플러 스펙트럼의 약 25%는 비대칭 스펙트럼, 즉 skewed spectrum 인 것으로 알려지고 있다. 그러나 기상정보의 추출을 위하여 가장 널리 쓰이고 있으며 효율적인 것으로 알려진 기존의 펄스페어 추정방법은 도플러 스펙트럼이 대칭형 또는 매우 좁은 주파수 대역을 갖는다는 가정을 전제로 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 가정이 만족되지 않을 경우 기상레이다에서의 스펙트럼 모멘트들의 추정치에 상당한 편향오차가 발생할 수 있음을 정량적으로 분석하였다. 또한 이러한 편향오차가 상대적으로 심각한 평균 도플러 주파수 추정치의 정확도를 향상시키기 위하여 다중 펄스페어 추정기법을 제안하였다. 제안한 방법을 적용할 경우 편향오차가 현저히 줄어들을 확인할 수 있었다.
The deterministic errors of semiconductor gyros and accelerometers must be estimated and compensated to develop the low-cost IMU using them. Generally, the dominant errors of the low-cost IMU are bias and misalignment errors. Bias is sensitive to temperature. Therefore, in this paper, the effect on temperature of bias is analyzed and temperature compensation are carryed out. It is shown by experiment that the compensation is efficient.
In this paper, we propose an effective time-of-arrival (TOA)-based localization method with adaptive bias computation in indoor environments. The goal of the localization is to estimate an accurate target's location in wireless localization system. However, in indoor environments, non-line-of-sight (NLOS) errors block the signal propagation between target device and base station. The NLOS errors have significant effects on ranging between two devices for wireless localization. In TOA-based localization, finding the target's location inside the overlapped area in the TOA-circles is difficult. We present an effective localization method using compensated distance with adaptive bias computation. The proposed method is possible for the target's location to estimate an accurate location in the overlapped area using the measured distances with subtracted adaptive bias. Through localization experiments in indoor environments, estimation error is reduced comparing to the conventional localization methods.
일반적으로 대공화기의 체계 명중률을 예측할 때 오차를 각각 고정편기, 가변편기 및 랜덤오차로 분류한 후 가변편기와 랜덤오차는 각 오차의 값의 제곱의 합의 제곱근으로 나타내고 고정편기의 경우는 오차의 합으로 나타낸다. 이때 각 오차의 단위 값의 변화에 관한 고각방향과 방위각 방향의 변위를 나타내는 변수가 가중치로 작용한다. 그리고 이 오차들을 이용하여 정규분포식의 적분을 통하여 체계 명중률을 예측한다. 본 논문에서는 오차의 상관관계를 고려하여 체계 명중률을 예측하는 방법을 제시한다. 본 접근법이 정밀한 체계 명중률을 예측하는데 도움이 된다는 것을 보인다.
In this paper the normalized innovations squared of a Kalman filter is used to detect a bias level in prediction errors due to target accelerations. The probability density function of the normalized innovation squared is obtained for a steady state Kalman filter, and it is used to calculate the detection probability of the bias level. A typical example is given to compute the detection probability.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권5호
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pp.533-545
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2022
Collection of data on several variables, especially in the field of medicine, results in the problem of measurement errors. The presence of such measurement errors may influence the outcomes or estimates of the parameter in the model. In classification scenario, the presence of measurement errors will affect the intrinsic cum summary measures of Receiver Operating Characteristic (ROC) curve. In the context of ROC curve, only a few researchers have attempted to study the problem of measurement errors in estimating the area under their respective ROC curves in the framework of univariate setup. In this paper, we work on the estimation of area under the multivariate ROC curve in the presence of measurement errors. The proposed work is supported with a real dataset and simulation studies. Results show that the proposed bias-corrected estimator helps in correcting the AUC with minimum bias and minimum mean square error.
The accuracy of satellite-observed sea surface salinity (SSS) was evaluated in comparison with in-situ salinity measurements from ARGO floats and buoys in the seas around the Korean Peninsula, the northwest Pacific, and the global ocean. Differences in satellite SSS and in-situ measurements (SSS errors) indicated characteristic dependences on geolocation, sea surface temperature (SST), and other oceanic and atmospheric conditions. Overall, the root-mean-square (rms) errors of non-averaged SMOS SSSs ranged from approximately 0.8-1.08 psu for each in-situ salinity dataset consisting of ARGO measurements and non-ARGO data from CTD and buoy measurements in both local seas and the ocean. All SMOS SSSs exhibited characteristic negative bias errors at a range of -0.50- -0.10 psu in the global ocean and the northwest Pacific, respectively. Both rms and bias errors increased to 1.07 psu and -0.17 psu, respectively, in the East Sea. An analysis of the SSS errors indicated dependence on the latitude, SST, and wind speed. The differences of SMOS-derived SSSs from in-situ salinity data tended to be amplified at high latitudes (40-60°N) and high sea water salinity. Wind speeds contributed to the underestimation of SMOS salinity with negative bias compared with in-situ salinity measurements. Continuous and extensive validation of satellite-observed salinity in the local seas around Korea should be further investigated for proper use.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.34-39
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1993
Presented in this paper is a complete error covariance analysis for strapdown inertial navigation system(SDINS). We have found that in SDINS the cross-coupling terms in gyrocompass alignment errors can significantly influence the SDINS error propagation. Initial heading error has a close correlation with the east component of gyro bias erro, while initial level tilt errors are closely related to accelerometer bias errors. In addition, pseudo-state variables are introduced in covariance analysis for SDINS utilizing the characteristics of gyrocompass alignment errors. This approach simplifies the covariance analysis because it makes the initial error covariance matrix to a diagonal form. Thus a real implementation becomes easier. The approach is conformed by comparing the results for a simplified case with the covariance analysis obtained from the conventional SDINS error model.
가상용 도플러 레이다의 경우 기상이변 등을 탐지하기위해서는 대상지역의 강우량, 풍속의 변화, turbulence정도 등을 거리 및 방위각별로 세밀하게 측정, 표시하여줄 수 있어야 한다. 이러한 목적으로 쓰여지고 있는 알고리즘으로 pulse pair추정방법이 가장 효율적인 것으로 인정되어지고 있다. 그러나 이 방법은 레이다 반사신호의 스펙트럼이 비대칭일 경우 bias오차가 크게 생길 수 있으며 두개이상의 peak 점을 갖는 스펙트럼의 경우에는 무의미한 결과가 얻어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 bias 오차에 대해서 분석하였으며 이러한 오차를 줄이기 위한 개선된 방법을 제시하였다. 또한 여러개의 peak점을 갖는 스펙트럼이나 비대칭의 정도가 심할 경우 mode 추정 방법을 이용한 탐지 기법에 대해서도 연구, 검토되어졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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