The Kalman filter is a recursive Linear Estimator for the linear dynamic systems(LDS) affected by two different noises called process noise and measurement noise both of which are uncorrelated white. The Expectation Maximization(EM) algorithm is employed in this paper as a preprocessor to reinforce the effectiveness of Kalman estimator. Particularly, we focus on the relation between Kalman filter and EM algorithm in the LDS. In this paper, we propose a new algorithm to improve the performance on the parameter estimation via EM algorithm, which improves the overall process of Kalman filtering. Since Kalman filter algorithm not only needs the system parameters but also is very sensitive the initial state conditions, the initial conditions decided through EM turns out to be very effective. In experiments, the computer simulation results ate provided to demonstrate the superiority of the proposed algorithm.
Song, Il Young;Song, Jin Mo;Jeong, Woong Ji;Gong, Myoung Sool
센서학회지
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제28권4호
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pp.216-220
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2019
In this paper, we propose a finite memory filter (estimator) for discrete-time stochastic linear systems with delays in state and measurement. A novel filtering algorithm is designed based on finite memory strategies, to achieve high estimation accuracy and stability under parametric uncertainties. The new finite memory filter uses a set of recent observations with appropriately chosen initial horizon conditions. The key contribution is the derivation of Lyapunov-like equations for finite memory mean and covariance of system state with an arbitrary number of time delays. A numerical example demonstrates that the proposed algorithm is more robust and accurate than the Kalman filter against dynamic model uncertainties.
To obtain aircraft dynamic parameters, various estimation methods such as Maximum Likelihood, Linear Regression are applied. In this paper we adopt the extended Kalman filter(EKF) to estimate the stability and control derivatives in aircraft dynamic models from flight test data. The extended Kalman filter is applied to nonlinear augmented system assuming that unknown parameters are additional states. In this work, the results of the extended Kalman filter are compared with the results of the wind tunnel test using Chang Gong-91 aircraft flight test data.
일반적으로 비선형 시스템에서 particle filter가 Kalman Filter보다 표적추적 성능이 뛰어나다고 알려져 있다. 그러나 particle filter는 많은 연산량을 요구하는 단점이 있다. 본 논문에서는 particle filter 보다 적은 particle의 수, 즉 적은 연산량으로 동일한 성능을 가지는 Rao-Blackwellized particle filter의 모델의 민감성을 줄인 Rao-Blackwellized Multiple Model Particle Filter(RBMMPF)의 알고리즘을 소개하고 이에 다중센서 정보를 융합하는 자료융합 기법을 적용하였다. 시뮬레이션을 통해 단일센서 정보를 이용한 RBMMPF 표적추적 성능과 다중센서정보를 융합한 RBMMPF의 표적추적 성능을 비교, 분석하였다.
In this paper, we propose a fast implementation of Bilateral filter for tone mapping algorithm. Bilateral filter is able to preserve detail while at the same time prevent halo-ing artifacts because of improper scale selection by ensuring image smoothed that not only depend on pixel closeness, but also similarity. We accelerate Bilateral filter by using a piecewise linear approximation and recursive Gaussian filter as its domain filter. Recursive Gaussian filter is scale independent filter that combines low cost 1D filter which makes this filter much faster than conventional convolution filter and filtering in frequency domain. The experiment results show that proposed method is simpler and faster than previous method without mortgaging the quality.
현재의 디지털 통신시스템은 매우 다양한 디지털 변조방식을 채택하고 있다. 이러한 통신시스템에서는 인접채널에 대한 간섭을 최대한 줄이기 위해서 필연적으로 선형 전력증폭기를 요한다. 선형 전력증폭기는 매우 다양한데 그 중에서 전방궤환 전력증폭기는 구조상 광대역이면서 선형화 정도가 매우 우수하다. 전방궤환 전력중폭기에 사용되는 지연선로의 손실로 인하여 전체효율이 감소한다. 본 논문에서는 이러한 지연선로를 손실이 매우 작은 지연필터를 사용함으로써 효율과 선형성을 동시에 개선하였다. 측정된 결과 ACLR이 약 17.43dB 개선되었으며 이것은 지연필터를 사용함으로써 2.54dB 더 개선되었음을 나타낸다.
디지털 통신시스템에 사용되는 파형 성형 필터를 고정소수점으로 설계하는 방법에 대하여 제시한다. 기존에는 설계가 간단한 RCF(Raised Cosine Filter) 또는 Root Squared RCF를 많이 사용했으나 대역제한 특성이 나쁘고 부동소수점 계수로 설계되는 단점이 있다. 본 논문에서는 혼합 선형계획법을 이용하여 고정소수점 파형 성형 필터를 설계하는 방법을 제시하구 정합 필터로 사용하기 위한 Root Squared 형태에 대해서도 소개한다. 몇 개의 설계 예제를 통하여 제안된 설계 방식이 기존의 RCF나 Root Squared RCF와 비교하여 동일한 성능에서 20%이상 간단히 설계가 가능함을 보이고 있다. 특히 급격한 대역제한이 요구되는 IS-95와 같은 무선 통신시스템에서 표준 필터보다 ISI가 75%이상 개선된 결과를 제시하고 있다.
This paper addresses a novel approach to performance enhancement of the naval gun fire control system(FCS) by using the projectile tracking filter without any distortion of radar measurements. Under the assumption that the maneuvering between the projectile and the ship equipped with the radar is not quite large, this method is based on the concept of polar-coordinate target tracking, which separates the range estimation filter and the direction cosine estimation filter. Note that using polar-coordinates allows tracking to be performed in the same coordinate system from which the radar line-of-sight(LOS) measurements are obtained, unlike the conventional tracking process in Cartesian. Also, it is easy to implement in real-time and guarantees consistent estimates due to its linear filter structure. With the help of the above method, therefore, the proposed filter is able to improve the overall performance of FCS which requires stability of projectile estimates within a short engagement time. The effectiveness of the presented scheme is validated through computer simulations.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제3권2호
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pp.173-182
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2005
In this paper, a target tracking algorithm for tracking maneuvering vehicles is presented. The overall algorithm belongs to the category of an interacting multiple-model (IMM) algorithm used to detect multiple targets using fused information from multiple sensors. First, two kinematic models are derived: a constant velocity model for linear motions, and a constant-speed turn model for curvilinear motions. Fpr the constant-speed turn model, a nonlinear information filter is used in place of the extended Kalman filter. Being equivalent to the Kalman filter (KF) algebraically, the information filter is extended to N-sensor distributed dynamic systems. The model-matched filter used in multi-sensor environments takes the form of a federated nonlinear information filter. In multi-sensor environments, the information-based filter is easier to decentralize, initialize, and fuse than a KF-based filter. In this paper, the structural features and information sharing principle of the federated information filter are discussed. The performance of the suggested algorithm using a Monte Carlo simulation under the two patterns is evaluated.
본 논문은 연안 군사시설 및 주요 기반시설에 대한 침투세력을 감시하는 수영자 탐지 소나에서의 자동 표적추적 알고리즘을 다루었다. 이를 위해 수영자 탐지 소나에서의 해상실험 데이터를 분석하였고, 클러터 환경에서 자동표적 추적을 위한 트랙평가수단으로서 트랙존재확률 기반의 알고리즘을 적용하여 시스템을 구성하였다. 특히 트랙초기화, 확정, 제거, 합병 등의 트랙관리 알고리즘과 단일표적추적 IPDAF(Integrated Probabilistic Data Association Filter), 다중표적추적 LMIPDAF(Linear Multi-target Integrated Probabilistic Data Association Filter) 등의 표적추적 알고리즘을 제시하였으며, 해상실험 데이터 및 몬테카를로 모의실험 데이터를 이용하여 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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