본 논문에서는 IEEE 802.16e 초기 레인징을 위한 타이밍 옵셋 추정 기법을 제안한다. 기존의 연구에서는 수신 신호와 국부 (local) 신호의 상호 상관값만을 이용하여 타이밍 옵셋을 추정하였으나, 본 논문에서는 레인징 신호가 반복하여 전송된다는 특성을 이용하여 추가적인 상호 상관을 구하여 누적함으로써 상호 상관 함수의 main peak과 side peak의 전력 차이를 증가시킨다. 또한 모의실험을 통해 제안한 기법이 기존의 기법에 비해 우수한 타이밍 옵셋 추정 성능을 보임을 확인하였다.
Fuzzy C-Means (FCM)는 군집화를 위해 널리 사용되는 알고리듬 중 하나로 다양한 응용 분야에서 성공적으로 사용되어 왔다. 하지만 FCM은 여러 가지 단점을 가지고 있으며 초기 원형 설정이 그 중 하나이다. FCM은 국부 최적해에 수렴하므로 초기 원형 설정에 따라 군집화의 결과가 달라진다. 따라서 초기 원형의 설정은 군집화 결과 향상을 위해 중요하다. 이 논문에서는 이러한 FCM의 초기 원형 설정 문제를 해결하는 방안으로 커널 밀도 추정을 활용하는 방법을 제안한다. 커널 밀도 추정은 비모수적 분포들에도 사용할 수 있어 국부적인 데이터 밀도 추정에 유용하다. 제안한 방법에서는 커널 밀도 추정을 수행한 후 밀도가 높은 지역에 클러스터의 초기 원형을 설정하고 원형이 설정된 영역의 밀도를 감소시키는 과정을 반복함으로써 효율적으로 초기 원형을 선택할 수 있다. 제안된 방법이 일반적으로 사용되는 무작위 초기화 방법에 비해 효율적이라는 사실은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
본 논문은 MB-OFDM UWB 시스템용 초기 채널 추정의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 초기 채널 추정의 성능은 채널 추정에 활용되는 프리엠블 심볼의 수가 커짐에 따라 증가된다. MB-OFDM UWB 표준안은 프리엠블 형식에서 부대역 당 2개의 채널 추정용 심볼 (CE symbol : channel estimation symbol)을 제시한다. 2 개 심볼에 기반한 채널 추정의 성능은 각각 200 Mbps와 480 Mbps 전송율에 대한 -77.5 dBm과 -72.5 dBm의 상당적으로 높은 수신 감도에서는 만족될 수 있지만, 55 Mbps와 110 Mbps 전송율에 대한 수신 감도 -83.5 dBm과 -80.5 dBm에서 채널 추정 성능은 저하될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 초기 채널 추정 영역을 기존 2개의 채널 추정용 심볼을 포함하여 패킷 동기 심볼 (PS symbol : packet synchronization symbol)과 프레임 동기 심볼 (FS symbol : frame synchronization symbol)로 확장함으로써 성능 향상을 얻을 수 있는 방법이다. 이 방법은 저하된 SBR에서 초기 채널 추정 성능을 향상시키고 물리 계층 헤더 (physical-layer header)에서의 오류율를 감소시킬 수 있다. 그러므로, 제안한 방법에 기반한 링크 마진의 증가는 통신 처리량을 증가시키는 효과가 있다. 초기 채널 추정에 대해 제안된 방법에 대한 시뮬레이션 결과, 단지 2개의 CE 심볼만을 사용했을 때보다 CE 심볼 포함 1 개의 심볼을 확장한 4 개 심볼 기반의 초기 채널 추정 방식의 성능이 $10^{-4}$ BER에서 약 0.7 dB 만큼 향상된 성능을 가진다.
A new time-domain FIR parameter estimation called the receding horizon least square estimation (RHLSE) is suggested for stochastic systems by combining the well known least square estimation with the receding horizon strategy. It can be always obtained without the requirement of any \textit{a priori} information about the horizon initial parameter. A fast algorithm for the suggested estimation is also presented which is remarkable in the view of computational advantage and simple implementation. It is shown that the proposed estimation is robust against temporary modeling uncertainties due to their FIR structure through simulation studies.
This paper proposes a fast motion estimation algorithm based on motion speed and multiple initial center points. The proposed method predicts initial search points by means of the spatio-temporal neighboring motion vectors. A dynamic search pattern based on motion speed and the predicted initial center points is proposed to quickly obtain the motion vector. Due to the usage of the spatio-temporal information and the dynamic search pattern, the proposed method greatly accelerates the search speed while maintaining a good predicted image quality. Experimental results show that the proposed method has a good predicted image quality in terms of PSNR with less search time as compared to the Full Search, New Three-Step Search, and Four-Step Search.
This paper presents an advanced method for an initial pole position estimation of a PMLSM (Permanent Magnet Linear Synchronous Motor) that has an incremental encoder for servo applications but does not have Hall sensors as a magnetic pole sensor. The proposed algorithm finds either of two zero force positions and then the correct d-axis by appropriately using the secant method as a numerical method. It only requires the tuned current controller and the relative position information and so it can be simply applicable to a rotary PMSM. The experimental results show the validity of the proposed method with respect to accurate pole position estimation under the minimal moving distance during estimation process.
It is very difficult to find optimal train operation plan when analyzing the economic investment using traditional railroad travel demand estimation method. Train operation plan depends on travel demand and vice versa. To solve this problem, this study suggests a demand estimation method to address an optimal train operation scheme with the modal spilt using initial train operation plan and trip assignment.
Rotor initial position is an important factor affecting the control performance of electrically excited synchronous motors. This study presents a novel method for estimating rotor initial position based on sliding discrete Fourier transform (sDFT). By injecting an ac excitation into the rotor winding, an induced voltage is generated in stator windings. Through this voltage, the stator flux can be obtained using a pure integral voltage model. Considering the influence from a dc bias and an integral initial value, we adopt the sDFT to extract the fundamental flux component. A quadrant identification model is designed to realize the accurate estimation of the rotor initial position. The sDFT and high-pass filter, DFT, are compared in detail, and the contrast between dc excitation and ac injection is determined. Simulation and experimental results verify that this type of novel method can eliminate the influence of dc bias and other adverse factors, as well as provide a basis for the control of motor drives.
Kim, J.H.;Jeon, H.J.;Choi, B.Y.;Kim, M.C.;Kim, S.;Kim, K.Y.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.553-558
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2003
The boundary estimation problem is used to estimate the shape of organic depend on the phase of the cardiac cycle or interested in the detection of the location and size of anomalies with resistivity values different from the background tissues such as nuclear reactor. And we can use the method to solve the optimal solution such as modified Newton raphson, kalman filter, extended kalman filter, etc. But, this method consumes much time and is sensitive to the initial value and noise in the estimation of the unknown shape. In the paper, we propose that multi-layer neural networks estimate the boundary of the unknown object using Fourier coefficient. This method can be used at the real time estimation and have strong characteristics at the noise and initial value. It uses voltage change; difference the homogeneous voltage to the non-homogeneous voltage, and change of Fourier coefficient change to train multi-layer neural network. After train, we can have real time estimation using this method.
본 논문에서는 홀센서와 같은 자극위치 센서를 사용하지 않는 Z축 선형 영구자석 동기전동기의 초기 자극위치 추정에 관한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 Z축의 경우에 존재하는 중력에 의한 자체하중의 영향을 고려하고, 부하질량 변동에 따른 추정특성 변화를 회피하기 위한 방법을 제시하며, 2단계로 구성되어 있다. 1단계에서는 미리 정한 각도 간격의 시험 q축에 전류를 인가하여 구한 이동거리를 사용하여 근사적인 q축을 추정한다. 2단계에서는 1단계의 추정치를 초기치로 이용하며, 부하질량의 영향을 받지 않도록 하기 위하여 3개의 시험 q축에 인가한 전류에 따른 추력에 대응하는 값을 이용하여 자극위치를 정밀하게 추정한다. 그리고 Z축 PMLSM에 대한 실험 결과를 통하여 제안된 초기 자극위치 추정방법으로 부하질량 조건에 관계없이 정밀하게 자극위치를 추정함을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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