• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제21권1호
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• pp.66-70
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• 1997

In this paper a new learning algorithm for curvature smoothing and improved generalization for multi-layer neural networks is proposed. To enhance the generalization ability a constraint term of hidden neuron activations is added to the conventional output error, which gives the curvature smoothing characteristics to multi-layer neural networks. When the total cost consisted of the output error and hidden error is minimized by gradient-descent methods, the additional descent term gives not only the Hebbian learning but also the synaptic weight decay. Therefore it incorporates error back-propagation, Hebbian, and weight decay, and additional computational requirements to the standard error back-propagation is negligible. From the computer simulation of the time series prediction with Santafe competition data it is shown that the proposed learning algorithm gives much better generalization performance.

• 대한전자공학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.204-210
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• 1988

The residue number system offers the possibility of high-speed operation and error detection/correction because of the separability of arithmetic operations on each digit. A compact residue arithmetic module named the self-checking pulse-train residue arithmetic circuit is effectively employed as the basic module, and an efficient error detection/correction algorithm in which error detection is performed in each basic module and error correction is performed based on the parallelism of residue arithmetic is also employed. In this case, the error correcting circuit is imposed in series to non-redundant system. This design method has an advantage of compact hardware. Following the proposed method, a 2nd-order recursive fault-tolerant digital filter is practically implemented, and its fault-tolerant ability is proved by noise injection testing.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제8권3호
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• pp.5-10
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• 2005

This paper presents the new in-flight alignment method using the flight distance of vehicle in order to improve the performance of the heading error estimation. In the proposed method, the Kalman filter having the difference between GPS and SDINS position as measurements is used for levelling of SDINS and heading error is estimated utilizing the flight distance information. It is shown in the simulation results that the in-flight method proposed in this paper has the high accuracy in heading error estimation and the heading error can be very quickly estimated at the high speed vehicle, compared with the existing method using the Kalman filter.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.602-610
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• 2012

GPS 신호의 주요 오차 요인 중 전리층 지연 오차는 신호 주파수에 따라 지연량이 달라지는 특성을 가진다. 이중 주파수 사용자는 L1, L2 주파수의 의사거리 측정치의 차이 값을 이용하여 보정하게 되는데, 이렇게 추정된 전리층 지연 추정치에는 의사거리 잡음에 의한 오차가 포함되게 되므로 일반적으로 필터를 통해 의사거리 측정치를 평활화 시킨 후 전리층 지연을 계산하게 된다. Weighted hatch filter는 측정치의 잡음 수준을 고려하여 최적의 평활화 된 의사거리 측정치를 계산해 낼 수 있으나, 이를 이용하기 위해서는 측정치 잡음에 대한 모델링이 필요하다. 본 논문에서는 NDGPS 기준국들에 대하여 측정치 잡음 모델링을 수행하였다. 그리고 모델링 결과를 바탕으로 weighted hatch filter를 구성하여 평활화 된 의사거리 측정치 및 전리층 지연을 추정한 결과 필터를 적용하지 않은 것에 비하여 전리층 지연 오차의 표준편차가 1/25 가량으로 줄어드는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제40권5호
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• pp.171-180
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• 2003

CDMA(Code Division Multiple Access) 이동통신 시스템은 페이딩에 의한 왜곡을 보상하기 위해 수신기에서 정확한 채널추정을 요구한다. 순간채널추정값은 수신된 신호를 전송된 신호로 나누어 줌으로써 얻게 되며, 추정분산을 줄이기 위하여 필터를 통과함으로써 보다 정확한 채널추정값을 얻는다. 채널추정필터에서 필터 크기의 결정은 채널추정값의 정확도에 매우 큰 영향을 미치는 중요한 일이다. 기존의 논문들은 필터의 크기 결정을 위해서 일반적으로 속도 추정기만을 사용하지만, 이 논문에서는 결정지향 채널추정 방법의 채널추정필터를 위해서 단말기의 속도뿐만 아니라 심벌오류확률과 신호대잡음비를 고려한 필터 크기 결정 방법을 제안한다. 이 논문은 심벌오류확률과 신호대잡음비가 필터 크기를 결정할 때의 중요한 요소임을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제23권7호
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• pp.540-547
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• 2004

칼만/위너 필터에 근거한 음성향상 알고리즘은 잡음의 선험적 지식을 요구하고, 음성신호와 추정신호의 오차분산을 최소화하는데 중점을 두고 있어, 잡음에 대한 통계적 추정에 오류가 있을 경우 결과에 악영향을 미칠 수 있다. 그러나 H/sub ∞/필터는 잡음에 대한 어떠한 가정이나 선험적 지식을 요구하지 않으며, 최소상계 (Least Upper Bound)를 적용하여 추정된 모든 신호들로부터 최소에러 신호를 갖는 최상의 추정신호를 찾아내므로 칼만/위너 필터보다 잡음의 변화에 강인하다. 본 논문에서는 학습 신호로부터 은닉 마코프 모델의 파라미터를 추정한 후, 오염된 신호를 고정된 개수의 H/sub ∞/필터를 통과시켜 각 출력에 가중된 합으로 향상된 음성 신호를 구하는 다중 H/sub ∞/필터에 의한 강인한 음성향상 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 음성 향상 시간과 신호 대 잡음비를 비교한 결과, 기존의 방법에 비해 계산량은 다소 증가하지만 신호 대 잡음비는 약 1∼2dB 향상 되었다.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제6권3호
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• pp.626-637
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• 2014

On ship, especially on large ship, the flexure deformation between Master (M)/Slave (S) Inertial Navigation System (INS) is a key factor which determines the accuracy of the integrated system of M/S INS. In engineering this flexure deformation will be increased with the added ship size. In the M/S INS integrated system, the attitude error between MINS and SINS cannot really reflect the misalignment angle change of SINS due to the flexure deformation. At the same time, the flexure deformation will bring the change of the lever arm size, which further induces the uncertainty of lever arm velocity, resulting in the velocity matching error. To solve this problem, a $H_{\infty}$ algorithm is proposed, in which the attitude and velocity matching error caused by deformation is considered as measurement noise with limited energy, and measurement noise will be restrained by the robustness of $H_{\infty}$ filter. Based on the classical "attitude plus velocity" matching method, the progress of M/S INS information fusion is simulated and compared by using three kinds of schemes, which are known and unknown flexure deformation with standard Kalman filter, and unknown flexure deformation with $H_{\infty}$ filter, respectively. Simulation results indicate that $H_{\infty}$ filter can effectively improve the accuracy of information fusion when flexure deformation is unknown but non-ignorable.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.597-599
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• 2005

To make the autonomous mobile robot move in the unknown space, we have to know the information of current location of the robot. So far, the location information that was obtained using Encoder always includes Dead Reckoning Error, which is accumulated continuously and gets bigger as the distance of movement increases. In this paper, we analyse the effect of the size of the two wheels of the mobile robot and the wheel track of them among the factors of Dead Reckoning Error. And after this, we compensate this Dead Reckoning Error by Kalman filter using Gyro Sensors. To accomplish this, we develop the controller to analyse the error components of Gyro Sensor and to minimize the error values. We employ the numerical approach to analyse the error components by linearizing them because each error component is nonlinear. And we compare the improved result through simulation.

• 한국항해항만학회지
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• 제41권5호
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• pp.297-302
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• 2017

The tracking filter plays a key role in accurate estimation and prediction of maneuvering the vessel's position and velocity. Different methods are used for tracking. However, the most commonly used method is the Kalman filter and its modifications. The ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ filter is one of the special cases of the general solution provided by the Kalman filter. It is a third order filter that computes the smoothed estimates of position, velocity, and acceleration for the nth observation, and predicts the next position and velocity. Although found to track a maneuvering target with good accuracy than the constant velocity ${\alpha}-{\beta}$ filter, the ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ filter does not perform impressively under high maneuvers, such as when the target is undergoing changing accelerations. This study aims to track a highly maneuvering target experiencing jerky motions due to changing accelerations. The ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ filter is extended to include the fourth state that is, constant jerk to correct the sudden change of acceleration to improve the filter's performance. Results obtained from simulations of the input model of the target dynamics under consideration indicate an improvement in performance of the jerky model, ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}-{\eta}$ algorithm as compared to the constant acceleration model, ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ in terms of error reduction and stability of the filter during target maneuver.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권7호
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• pp.801-808
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• 2007

MPEG-2, MPEG-4, H.263, H.264 와 같은 부호화 표준은 비디오 영상을 압축하여 대역폭이 제한된 유/무선 통신 시스템을 통하여 전송한다. 통신 시스템에서 고압축률의 비트스트림은 채널 잡음 (channel noise)에 민감하여, 채널 잡음으로 인한 오류가 발생하기 쉽다. 이러한 오류는 수신부에서 디코딩할 때 비디오 영상을 심각하게 왜곡시키게 된다. 본 논문에서는 수신부 단에서 오류를 복원하는 기법 (decoder error concealment) 중 손상된 움직임벡터를 복원하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 손실된 움직임벡터를 예측하기 위하여 인접 블록들의 움직임 벡터를, 예측필터의 일종인 칼만 필터의 입력 치로 사용하여, 손실된 움직임벡터의 최적 예상치를 만들어 손상된 움직임벡터를 복구하게 된다. H.264 비디오 코딩을 적용한 표준 테스트 영상에 대하여, 손실된 MVD (motion vector difference) 값을 0 으로 대체한 뒤, H.264 비디오 코딩에서 사용하고 있는 기본 움직임벡터 예측만을 사용한 경우와 본 논문에서 제안한 칼만 필터를 사용한 복원기법을 비교하였으며, 복원된 움직 임벡터와 원래 움직임벡터 값과의 차이를 나타내는 오차율을 비교한 결과 제안된 기법의 오차율이 평균 0.91 - 1.12 정도의 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있다.