본 논문에서는 공간에서 원하는 신호를 추정하기 위해서 도래방향 MUSIC 공간 스펙트럼 알고리즘에 대해서 연구한다. 본 연구에서 제안하는 MUSIC 공간 스펙트럼 알고리즘은 모델 오차와 베이즈 정리를 적용한 방법으로 목표물의 위치를 정확히 추정한다. 적응 배열 안테나를 사용한 수신기의 배열 응답 벡터는 베이즈 방법을 이용하고 모델 오차방법으로 수신 신호의 가중치를 갱신하여 원하는 목표물의 도래 방향을 정확히 추정한다. 본 연구에서 원하는 도래방향 목표물의 신호 추정은 입사 신호의 간섭과 잡음을 제거한 후 배열 응답 벡터를 신호 공분산 행렬의 가중치에 적용한다. 모의실험을 통해서 본 논문에서 제안한 방법과 기존의 도래방향 알고리즘을 비교 분석한다.
원하는 신호의 어레이 응답벡터와 조향벡터사이에 불일치가 있다면 적응 어레이는 원하는 신호와 간섭신호를 동시에 감쇠하기 때문에 심한 성능저하를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 조향벡터에 도래각 에러뿐만 아니라 랜덤에러가 있을 때 이에 대처하는 강인한 적응 어레이 기법을 제시한다. 제시된 기법에서는 상관행렬로부터 SIS(signal-plus-interference subspace) 부공간을 구한 후, ULA(uniform linear array) 구조를 이용하여 원하는 신호의 방향벡터 영향을 가능한 줄이면서 간섭 부공간을 추출하고 이에 직교하도록 가중벡터를 구하여 조향벡터 에러에 대한 강인성을 얻는다. 제안된 방식은 DCRCB(doubly constrained robust Capon beamformer) 등 기존방식보다 우수한 SINR(signal-to-interference plus noise ratio) 성능을 가짐을 시뮬레이션 결과는 보여준다.
본 논문에서는 비대화형 에이전트(독립에이전트)를 바탕으로 멀티 에이전트 연구의 대표적 실험 모델인 먹이추적문제(prey pursuit problem)의 해결에 대한 전략을 제안하고 있다. 먹이추적문제는 가상 격자로 이루어진 공간 내에서 4개의 멀티 에이전트가 1개의 먹이(목표)를 포획하는 실험이다. 이것은 오래전부터 대화형 에이전트, 비대화형 에이전트로 구분되어 연구 되어왔으며 우리는 비대화형 에이전트를 이용하여 문제의 새로운 해법을 찾고자 하였다. 그리고 기존의 제한된 환경과는 전혀 다른 순환구조형 격자 공간에서 ACS를 이용한 방향 벡터 알고리즘을 통해 비대화형 전략의 새로운 해법을 제안할 수 있었다. 에이전트들은 개미의 습성을 응용한 ACS를 이용하여 학습을 하고 목표인 먹이는 에이전트의 학습 속도를 증가시키는 환경변수를 이용하여 이동방향과 경로를 결정하게 된다. 이전에 제기되었던 에이전트간의 정보교환(대화형 에이전트)방식에서 벗어나 비 정보교환(비대화형 에이전트) 방식을 새롭게 적용하여 이를 해결할 수 있는 해법을 찾을 수 있었다는 것에 기존의 다른 멀티에이전트 연구와는 차별성이 있다.
This paper presents the thickness effect of hysteresis ring of hysteresis motor using finite element method combined with a vector hysteresis model. From the magnitude and direction of the magnetic field intensity, the magnetization of each ring element is calculated by a vector hysteresis model. The developed torque can be obtained with the vector sum of individual torque of each element on the hysteresis ring. From these calculations, it can be found that the motor torque is not in proportion to the thickness of the ring. As a result, there exists a proper point of thickness and that can be determined using the proposed methoㅇ in this paper.
In this paper, we propose an efficient motion vector recovery algorithm for the new coding standard H.264, which makes use of the Lagrange interpolation formula. In H.264/AVC, a 16$\times$16 macroblock can be divided into different block shapes for motion estimation, and each block has its own motion vector. In the natural video the motion vector is likely to move in the same direction, hence the neighboring motion vectors are correlative. Because the motion vector in H.264 covers smaller area than previous coding standards, the correlation between neighboring motion vectors increases. We can use the Lagrange interpolation formula to constitute a polynomial that describes the motion tendency of motion vectors, and use this polynomial to recover the lost motion vector. The simulation result shows that our algorithm can efficiently improve the visual quality of the corrupted video.
In this paper, a hybrid semi-3D path planning algorithm combining Virtual Tangential Vector(VTV) and fuzzy control is proposed. 3D dynamic environmental factors are reflected to the 2D path planning model, VTV. As a result, the robot can control direction from 2D path planning algorithm VTV and speed as well depending on the fuzzy inputs such as the distance between the robot and obstacle, roughness and slope. Performances and feasibilities of the suggested method are demonstrated by using Matlab simulations. Simulation results show that fuzzy rules and obstacle avoidance methods are working properly toward virtual 3D environments. The proposed hybrid semi-3D path planning is expected to be well applicable to a real life environment, considering its simplicity and realistic nature of the dynamic factors included.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.434-439
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1993
This paper present a sensor based obstacle avoidance method which is based on a VFH(Vector Field Histogram) method. The basic idea of obstacle avoidance is to find a minimum obstacle direction and distance. From the minimum sonar index and the target direction high level system determine steering angle of mobile robot. The sonar sensor system consists of 12 ultra sonic sensor, and each sensor have its direction and safety value. This method has advantage on calculation speed and small memory. This method is implemented on indoor autonomous vehicle'ALiVE-2'.
In this paper, for recognize a night pedestrian from an infrared video, a new method differentiated from the existing feature vector is proposed and experimented. The new approach focuses on the shape feature vector of the structure and shape of the pedestrian image divided by the human body seven split ratio. The pedestrian images are divided into 7 square blocks from the still image of the preprocessing process. And to reduce the dimension, the square block is converted into a mosaic block. The scalar and direction of the shape feature vector is calculated by the brightness and position of the element in the mosaic. For practicality of infrared video system, the proposed method simplifies the data to be processed by reducing the amount of data in the preprocessing in order to continuously batch process the entire system in real time. Through the experiments, we verified the validity of the proposed shape feature vector. In comparison to the existing method, we propose a new shape feature vector generation method as the feature vector for night pedestrian recognition.
전기비저항 탐사에서 측정되는 양은 두 전위전극 사이의 전위차이다. 이 전위차가 양일 경우에는 겉보기 비저항도 양의 값을 가지며, 음일 경우에는 겉보기 비저항도 음의 값을 나타낸다. 또한 측정되는 전위차의 부호는 전기장의 방향에 따라 좌우된다. 만약 측정방향과 전기장의 방향이 같다면, 전위차와 겉보기 비저항은 양의 값을 보이게 되며, 그 반대의 경우에는 음의 값을 나타낸다. 일반적으로 지표 전기비저항 탐사에는 측정방향과 1차 전기장의 방향이 같은 전극 배열을 사용하며, 이 방향의 1차 전기장은 2차 전기장에 비하여 항상 크다. 따라서 일반적인 전극배열을 사용하는 지표 전기비저항 탐사의 경우에는 지형이 평탄하고 잡음이 없다면 음의 겉보기 비저항은 나타나지 않는다. 그러나 시추공-시추공 전기비저항 탐사의 경우에는 1차 전기장의 방향과 측정방향이 일치하지 않으며, 경우에 따라서는 1차 전기장의 측정방향 성분이 2차 전기장의 측정방향 성분 보다 그 크기가 작을 수 있다. 이 경우 2차 전기장의 방향과 측정방향이 서로 반대일 경우에는 음의 겉보기 비저항이 나타날 수 있다. 따라서 음의 겉보기 비저항은 측정방향의 1차 전기장이 매우 작은 영역에서 발생할 가능성이 높다.
본 논문은 신호의 도래 방향 측정에 관한 연구로써, 어레이 안테나에 입시되는 신호의 위상차를 활용하여 방향을 추정하는 알고리즘인 CVDF(Correlative Vector Direction Finding)를 적용하여 방향탐지 정확도를 높이기 위해서는 기본적으로 안테나로부터 얻어지는 위상차 패턴이 이상적인 정현파 패턴을 가져야 한다. 그러나 실 환경에서 원형으로 안테나를 배치후 측정되는 위상차 패턴은 특정 주파수 대역, 특정 방위에서 왜곡되어 나타날 수 있다. 그 이유는 안테나를 원형 배열 구조로 배치함으로써 안테나 각 소자간의 간섭 및 중앙 센터폴(원형배열의 중앙에 위치하는 안테나 지지대)의 영향으로 인한 위상 패턴의 왜곡이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 기존 CVDF 알고리즘을 적용했을 때의 위상 왜곡 현상에 의해 저하되는 방향탐지 능력을 개선시키기 위한 방법으로, 위상을 측정하기 위한 안테나 조합의 실시간 변경 방법 및 안테나 빔패턴을 활용하는 방법 등을 제안하였고, 실험 및 결과분석을 통해 방향탐지 성능이 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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