• 제목/요약/키워드: estimation algorithm

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목표물 추정을 위한 오차 빔 지향벡터의 적응 회소 행렬 빔형성 알고리즘 연구 (A Study on Adaptive Sparse Matrix Beamforming Algorithm of Error Beam Steering Vector for Target Estimation)

  • 강경식
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제7권2호
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    • pp.111-116
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    • 2014
  • 본 연구는 무선통신에서 선형 배열 안테나를 이용하여 원하는 목표물의 도래 방향을 추정 한다. 도래방향 추정은 수신기 배열 안테나에 입사하는 신호들 중에서 원하는 신호를 추정하는 것이다. 본 연구에서는 도래방향 추정을 위한 최적 가중치와 고 분해능 적응 빔 형성 알고리즘과 회소행렬을 사용하여 목표물에 대한 도래방향을 추정 정확도를 향상 시켰다. 모의실험을 통하여 목표물 도래 방향 추정에서 기존의 적응 빔 형성 알고리즘과 제안 알고리즘의 성능을 비교 분석 하였다. 목표물 도래 방향 추정에서 제안한 알고리즘이 기존의 빔형성 알고리즘보다 도래 방향추정 능력이 향상되었다.

MUSIC알고리즘의 지향 방향벡터와 최적 가중치를 이용한 도래방향 추정 알고리즘 연구 (A Study on Direction of Arrival Algorithm using Optimum Weight and Steering Direction Vector of MUSIC Algorithm)

  • 이관형;송우영;이명호
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.147-152
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    • 2012
  • 본 연구는 공간상에서 전파를 이용하여 원하는 목표물의 도래 방향을 추정 한다. 도래방향 추정은 수신 배열 안테나들로 입사하는 신호들 중에서 원하는 목표물의 위치를 찾는 것이다. 본 연구에서는 도래방향 추정의 고 분해능 MUSIC알고리즘과 비용함수를 사용하여 목표물에 대한 도래방향을 추정하였고, 최적의 가중치를 계산하였다. 모의실험을 통하여 목표물 도래 방향 추정에서 기존 ESPRIT 알고리즘과 제안 알고리즘의 성능을 비교 분석 하였다. 목표물 도래 방향 추정에서 제안한 알고리즘이 기존의 ESPRIT 알고리즘보다 도래 방향 추정 능력이 향상되었다.

모바일 환경에서 모션 추정을 위한 빠르고 정확한 알고리즘 (Fast and Accurate Algorithm for Motion Estimation in Mobile Environments)

  • 김준호;오일석
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제10권3호
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    • pp.1-9
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    • 2010
  • 본 논문에서는 모바일 환경에서 모션을 추정하기 위하여 특징점을 코너로 선택하고, 기존 코너 검출 알고리즘인 Rosten 알고리즘 보다 모션 추정의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. Rosten 알고리즘은 간단한 덧셈과 뺄셈만으로 코너를 검출함에 따라 처리 속도가 빠른 장점이 있지만, 코너를 매칭하면서 모션추정의 성능이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 우리는 Normalized Cross Correlation(NCC) 계수를 사용하여 코너를 매칭하고, 두 단계에 걸쳐 부정확한 매칭에 의한 외톨이를 제거한다. 기존의 Rosten 알고리즘과 제안하는 알고리즘을 실제 영상에서 실험을 통하여 성능을 비교하고, 실제 모바일 장치의 응용 프로그램에 적용한다. 제안한 알고리즘이 Rosten 알고리즘 보다 더 정확한 모션을 추정해 냄을 실험 결과 확인하였고, 실제 모바일 환경에서도 실시간으로 동작함을 확인하였다.

Spatial Region Estimation for Autonomous CoT Clustering Using Hidden Markov Model

  • Jung, Joon-young;Min, Okgee
    • ETRI Journal
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    • 제40권1호
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    • pp.122-132
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    • 2018
  • This paper proposes a hierarchical dual filtering (HDF) algorithm to estimate the spatial region between a Cloud of Things (CoT) gateway and an Internet of Things (IoT) device. The accuracy of the spatial region estimation is important for autonomous CoT clustering. We conduct spatial region estimation using a hidden Markov model (HMM) with a raw Bluetooth received signal strength indicator (RSSI). However, the accuracy of the region estimation using the validation data is only 53.8%. To increase the accuracy of the spatial region estimation, the HDF algorithm removes the high-frequency signals hierarchically, and alters the parameters according to whether the IoT device moves. The accuracy of spatial region estimation using a raw RSSI, Kalman filter, and HDF are compared to evaluate the effectiveness of the HDF algorithm. The success rate and root mean square error (RMSE) of all regions are 0.538, 0.622, and 0.75, and 0.997, 0.812, and 0.5 when raw RSSI, a Kalman filter, and HDF are used, respectively. The HDF algorithm attains the best results in terms of the success rate and RMSE of spatial region estimation using HMM.

An Alternative State Estimation Filtering Algorithm for Temporarily Uncertain Continuous Time System

  • Kim, Pyung Soo
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제16권3호
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    • pp.588-598
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    • 2020
  • An alternative state estimation filtering algorithm is designed for continuous time systems with noises as well as control input. Two kinds of estimation filters, which have different measurement memory structures, are operated selectively in order to use both filters effectively as needed. Firstly, the estimation filter with infinite memory structure is operated for a certain continuous time system. Secondly, the estimation filter with finite memory structure is operated for temporarily uncertain continuous time system. That is, depending on the presence of uncertainty, one of infinite memory structure and finite memory structure filtered estimates is operated selectively to obtain the valid estimate. A couple of test variables and declaration rule are developed to detect uncertainty presence or uncertainty absence, to operate the suitable one from two kinds of filtered estimates, and to obtain ultimately the valid filtered estimate. Through computer simulations for a continuous time aircraft engine system with different measurement memory lengths and temporary model uncertainties, the proposed state estimation filtering algorithm can work well in temporarily uncertain as well as certain continuous time systems. Moreover, the proposed state estimation filtering algorithm shows remarkable superiority to the infinite memory structure filtering when temporary uncertainties occur in succession.

면역 알고리즘 기반의 서포트 벡터 회귀를 이용한 소프트웨어 신뢰도 추정 (Estimation of Software Reliability with Immune Algorithm and Support Vector Regression)

  • 권기태;이준길
    • 한국IT서비스학회지
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    • 제8권4호
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    • pp.129-140
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    • 2009
  • The accurate estimation of software reliability is important to a successful development in software engineering. Until recent days, the models using regression analysis based on statistical algorithm and machine learning method have been used. However, this paper estimates the software reliability using support vector regression, a sort of machine learning technique. Also, it finds the best set of optimized parameters applying immune algorithm, changing the number of generations, memory cells, and allele. The proposed IA-SVR model outperforms some recent results reported in the literature.

고속 스케일러블 동영상 부호화 알고리듬 (A Fast Scalable Video Encoding Algorithm)

  • 문용호
    • 대한임베디드공학회논문지
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    • 제7권5호
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    • pp.285-290
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    • 2012
  • In this paper, we propose a fast encoding algorithm for scalable video encoding without compromising coding performance. Through analysis on multiple motion estimation processes performed at the enhancement layer, we show redundant motion estimations and suggest the condition under which the redundant ones can efficiently be determined without additional memory. Based on the condition, the redundant motion estimation processes are excluded in the proposed algorithm. Simulation results show that the proposed algorithm is faster than the conventional fast encoding method without performance degradation and additional memory.

스펙트럼 추정을 위한 공분산 기구변수 격자 앨고리즘 (Covariance Lattice Instrumental Variable Algorithm for Spectral Estimation)

  • 양흥석;남현도;김진기
    • 대한전기학회논문지
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    • 제35권4호
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    • pp.156-162
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    • 1986
  • The last few years have seen a rapid development of so-called lattice algorithms for the fast solution of finite date algorithms. So far, most of the work on ladder form has been done for the prewindowed case. In this paper, the covariance lattice algorithm for instrumental variable recusions is presented. This algorithm can be used in various areas of adaptive signal processing, spectral estimation and system identification. The behavior of the proposed algorithm is illustrated by some simulation results for spectral estimation.

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비선형 시스템의 계수추정 알고리즘 연구 (A Study on the Parameter Estimation Algorithm for Nonlinear Systems)

  • 이달호;성상만
    • 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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    • 제48권7호
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    • pp.898-902
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    • 1999
  • In this paper, we proposed an algorithm for estimating parameters of nonlinear continuous-discrete state-space system. This algorithm uses the conventional extended Kalman filter(EKF) for estimating state variables, and modifies the recursive prediction error method for parameter estimation of the nonlinear system. Simulation results for both linear and nonlinear measurements under the environment of process and measurement noises show a convincing performance of the proposed algorithm.

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무선 센서네트워크에서 실외 환경을 고려한 위치 추정 기법 (Location Estimation Algorithm in Outdoor Wireless Sensor Network)

  • 오천인;정운철;김내수
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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    • pp.139-140
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    • 2007
  • A purpose of this paper is to research a location estimation algorithm of node which considers outdoor environments. After analyzing existing range based location estimation algorithm and their performances, we proposed a suitable algorithm to outdoor environment.

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