Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.9
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pp.155-163
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2012
The geometrical and electrical errors of array sensors can severely degrade the performance of array sensor system. Various calibration techniques are developed to alleviate this problem. In this paper, two different calibration methods with respect to location, gain and phase of array sensors are presented. One method applies the first-order Taylor series expansion to approximate the true steering vector from the nominal values of array sensors. Then a set of equations is formed by using the null characteristics of the MUSIC spectrum to estimate errors of location, gain and phase of array sensors. Another method estimates these errors based on the data covariance matrix of pilot sources. From the simulations, it is demonstrated that two calibration algorithms calibrated an array system successfully. In addition to that, Fistas and Manikas's algorithm is more robust against noise than Ng and Lie's one when SNR is from 10dB to 50dB.
A passive sonar of warship is composed of several directional or omni-directional sensors. In order to model the acoustic signal received into a warship sonar, the wave propagation modeling is usually required from arbitrary noise source to all sensors equipped to the sonar. However, the full calculation for all sensors is time-consuming and the performance of sonar simulator deteriorates. In this study, we suggest an asymptotic method to estimate the sonar signal arrived to sensors adjacent to the reference sensor, where it is assumed that all information of eigenrays is known. This method is developed using Taylor series for the time delay of eigenray and similar to Fraunhofer and Fresnel approximation for sonar aperture. To validate the proposed method, some numerical experiments are performed for the passive sonar. The approximation when the second-order term is kept is vastly superior. In addition, the error criterion for each approximation is provided with a practical example.
The NISS onboard NEXTSat-1 is being developed by Korea astronomy and space science institute (KASI). For the study of the cosmic star formation history, the NISS performs the imaging spectroscopic observation in the near-infrared range for nearby galaxies, low background regions, star-forming regions and so on. It is designed to cover a wide field of view ($2{\times}2$ deg) and a wide wavelength range from 0.95 to $3.8{\mu}m$ by using linear variable filters. In order to reduce the thermal noise, the telescope and the infrared sensor are cooled down to 200 K and 80 K, respectively. Evading a stray light outside the field of view and making the most use of limited space, the NISS adopts the off-axis reflective optical system. The primary and the secondary mirrors, the opto-mechanical part and the mechanical structure are designed to be made of aluminum material. It reduces the degradation of optical performance due to a thermal variation. This paper presents the study on the conceptual design of the NISS.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.11
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pp.123-129
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2016
Disturbance Observer(DOB) based control is considered for the purpose of the balancing performance enhancement in a single-wheel robot. Design of DOB can be folded into two parts, the inverse model of the plant and the Q-filter. The inverse model is derived from the inverted stick model and a Q-filter is designed to stabilize the inverse model. In this paper, a Q31 filter is designed and its effect is evaluated by experimental studies. The time constant provides a complimentary characteristic between the disturbance suppression and the sensor noise immunity. Therefore, suitable selection of the time-constant must be considered. Comparative experiments are conducted to investigate the control performances when three different Q filters are respectively applied in the DOB. Through the analysis of the experimental results, a time constant is designed to have a proper value in the design of DOB for balancing control of a single-wheel robot.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.9
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pp.1837-1845
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2015
The longitudinal velocity is necessary for accurate vehicular positioning in urban environment. The pitch angle, which is a road slope, should be calculated to acquire the longitudinal velocity. However, it is impossible to consider very accurate pitch, when using a sensor and an algorithm. That's why process noise and positioning stimation error of IMU should be adjusted to the driving environment and fuse GPS, OBD data with ACF which consist of AKF, CF in this paper. Then, final pitch angle which is appropriate for driving environment is estimated by IMMKF in order to optimize the system model according to road slope models.
Ahn, Hyeo Gyeong;Kang, Hyeon Jun;Kim, Jin Beom;Jung, Ji Won;Ok, Seo Won;Kim, Dong Hwan
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.26
no.1
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pp.20-29
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2017
Motion synchronization between developed real and virtual robots for object recognition and target tracking is introduced. ASUS's XTION PRO Live is implemented as a sensor and configured to recognize walls and obstacles, and perceive objects. In order to create virtual reality, Unity 3D is adopted to be associated with the real robot, and the virtual object is controlled by using an input device. A Bluetooth serial communication module is used for wireless communication between the PC and the real robot. The motion information of a virtual object controlled by the user is sent to the robot. Then, the robot moves in the same way as the virtual object according to the motion information. Through motion synchronization, two scenarios, which map the real space and current object information with virtual objects and space, were demonstrated, yielding good agreement between the two spaces.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.36
no.6
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pp.645-651
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2012
In this paper, we propose a new method for stabilizing the image captured from a camera mounted on a buoy robot. In this study, in order to solve the problem of cumulative errors and noise produced by a general gyro sensor measuring the orientation angle of the buoy robot, we propose new method for stabilizing the image. In this method, image processing techniques are combined with a newly designed target mounting mechanism that adapts to wave fluctuations. New target extraction and angle estimation techniques are introduced, along with the new mounting mechanism used for the camera and the target, which produce a stabilized image even if the buoy robot is on fluctuating waves.
The research and implementation was preformed on high-resolution CCTV camera with CCD exclusive DSP conventional analog signal processor CCTV camera has its limit on auto exposure(AE), auto white balance(AWB), back light compensation(BLC) processing, severe distortion and noise of image, manual control parameter setting, etc. In our study, to resolve the problems in conventional CCTV camera, we made it possible to control AE, AWB, BLC automatically by the use of the DSP, which are used exclusively in the CCD camera produced domestically, and the microcontroller. And we utilized the function of screen display of microcontroller for the user-friendly interface to control CCD camera. And the electronic variable resister(EVR) was used to avoid setting parameters manually in the level of manufacturing process. As the result, It became possible to control parameters of the camera by program. And the cost-down effect was accomplished by improving the reliability of parameter values and reducing the efforts in setting parameters.
Kim, Gyeonghun;Kim, Seungkeun;Suk, Jinyong;Kim, Jong-Rae
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.43
no.7
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pp.609-618
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2015
This paper discusses the attitude determination of the CNUSAIL-1 cube-satellite. The primary mission of the CNUSAIL-1 is sail deployment and operation in low Earth orbit, and the secondary mission is to look into influence of the sail deployment on satellite attitude and orbit. The attitude determination strategy is proposed depending on three mission phases, and its performance and applicability are verified through numerical simulations. This study considers the following sensors: Sun sensors and a three-axis magnetometer as attitude reference sensors, and a three-axis MEMS gyroscope as an inertial attitude sensor. Because sensors used for cube satellites have relatively low performances and worse noise characteristics, an Extended Kalman filter (EKF) is applied to attitude determination. Additionally, it has the merits to deal with the Gaussian noises and to predict the attitude even with no measurements from reference attitude sensors, especially in the eclipse of the cube satellite. The performance of the EKF is compared to a deterministic attitude determination technique, QUEST(QUaternion ESTimation).
Park, Jung-Hwan;Kim, Yoon-Sik;Chang, Tae-Suk;Yoon, En-Sup
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.12
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pp.1113-1119
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2000
To operate a process plant safely and economically, process monitoring is very important. Process monitoring is the task to identify the state of the system from sensor data. Process monitoring includes data acquisition, regulatory control, data reconciliation, fault detection, etc. This research focuses on the data recon-ciliation using scale-space filtering and fault detection using functional-link associative neural networks. Scale-space filtering is a multi-resolution signal analysis method. Scale-space filtering can extract highest frequency factors(noise) effectively. But scale-space filtering has too large calculation costs and end effect problems. This research reduces the calculation cost of scale-space filtering by applying the minimum limit to the gaussian kernel. And the end-effect that occurs at the end of the signal of the scale-space filtering is overcome by using extrapolation related with the clustering change detection method. Nonlinear principal component analysis methods using neural network have been reviewed and the separately expanded functional-link associative neural network is proposed for chemical process monitoring. The separately expanded functional-link associative neural network has better learning capabilities, generalization abilities and short learning time than the exiting-neural networks. Separately expanded functional-link associative neural network can express a statistical model similar to real process by expanding the input data separately. Combining the proposed methods-modified scale-space filtering and fault detection method using the separately expanded functional-link associative neural network-a process monitoring system is proposed in this research. the usefulness of the proposed method is proven by its application a boiler water supply unit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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