This paper describes a DR construction for land navigation and the sigma point based receding horizon Kalman FIR (SPRHKF) filter for DR/GPS hybrid navigation system. A simple DR construction is adopted to improve the performance both of the pure land DR navigation and the DR/GSP hybrid navigation system. In order to overcome the flaws of the EKF, the SPKF is merged with the receding horizon strategy. This filter has several advantages over the EKF, the SPKF, and the RHKF filter. The advantages include the robustness to the system model uncertainty, the initial estimation error, temporary unknown bias, and etc. The computational burden is reduced. Especially, the proposed filter works well even in the case of exiting the unmodeled random walk of the inertial sensors, which can be occurred in the MEMS inertial sensors by temperature variation. Therefore, the SPRHKF filter can provide the navigation information with good quality in the DR/GPS hybrid navigation system for land navigation seamlessly.
A continuous-time Delta-Sigma ADC has various benefits; it does not require an explicit anti-aliasing filter, and it is able to handle wider-band signals with less power consumption in comparison with a discrete-time Delta-Sigma ADC. However, it inherently needs to sample the signal with a high-speed clock, necessitating a complex decimation filter that operates at high speed in order to convert the modulator output to a low-rate high-resolution digital signals without causing aliasing. This paper proposes a continuous-time Delta-Sigma ADC architecture that employs pulse-width modulation and shows that the proposed architecture lends itself to a simpler implementation of the decimation filter using a lookup table.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.5
no.2
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pp.11-14
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2013
This paper describes the sigma-delta ADC/DAC digital block with two channels. The ADC block has comb filter and three half band filters. And the DAC block has 5th Cascaded-of-Integrators Feedback DSM. The ADC and DAC support I2S, RJ, LJ and selectable input data modes of 24bit, 20bit, and 16bit. It is fabricated with 0.35um Hynix standard CMOS cell library. The chip size is 3700*3700um. It has been verified using NC Verilog Simulator and Matlab Tool.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.26
no.3
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pp.263-273
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2008
The precision of sensors' position is particularly important in the application of road extraction or digital map generation. In general, the various ranging solution systems such as GPS, Total Station, and Laser Ranger have been employed for the position of the sensor. Basically, the ranging solution system has problems that the signal may be blocked or degraded by various environmental circumstances and has low temporal resolution. To overcome those limitations a IMU/range integrated system could be introduced. In this paper, after pointing out the limitation of extended Kalman filter which has been used for workhorse in navigation and geodetic community, the two sampling based nonlinear filters which are sigma point Kalman filter using nonlinear transformation and carefully chosen sigma points and particle filter using the non-gaussian assumption are implemented and compared with extended Kalman filter in a simulation test. For the ranging solution system, the GPS and Total station was selected and the three levels of IMUs(IMU400C, HG1700, LN100) are chosen for the simulation. For all ranging solution system and IMUs the sampling based nonlinear filter yield improved position result and it is more noticeable that the superiority of nonlinear filter in low temporal resolution such as 5 sec. Therefore, it is recommended to apply non-linear filter to determine the sensor's position with low degree position sensors.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.36
no.4
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pp.233-242
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2023
The unscented Kalman filter (UKF), which is widely used to estimate the states of nonlinear dynamic systems, can be improved to realize robust system identification by using multiple sigma-point sets. When using Kalman filter methods for system identification, artificial noises must be appropriately selected to achieve optimal estimation performance. Additionally, an appropriate scaling factor for the sigma-points must be selected to capture the nonlinearity of the state-space model. This study entailed the use of Bouc-Wen hysteresis model to examine the nonlinear behavior of a single-degree-of-freedom oscillator. On the basis of the effects of the selected artificial noises and scaling factor, a new UKF method using multiple sigma-point sets was devised for improved robustness of the estimation over various signal-to-noise-ratio values. The results demonstrate that the proposed method can accurately track nonlinear system states even when the measurement noise levels are high, while being robust to the selection of artificial noise levels.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.11
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pp.149-156
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2012
A digital input class-D audio amplifier is presented for digital hearing aid. The class-D audio amplifier is composed of digital and analog circuits. The analog circuit converts a digital input to a analog audio signal (DAC) with noise suppression in the audio band. An interpolated digital delta-sigma modulator is used to convert data types between digital signal processor (DSP) and digital-to-analog converter (DAC). An 16-bit, 25-kbps pulse code modulated (PCM) input is interpolated to 16-bit, 50-kbps by a digital filter. The output signal of interpolation filter is noise-shaped by a third-order digital sigma-delta modulator (SDM). As a result, 1.5-bit, 3.2-Mbps signal is applied to simple digital to analog converter.
This paper has been proposed a structure composed of FIRs and IIR filters as digital interpolation filter to integrate the off-chip analog low-pass filter of audio DAC. The passband ripple (>$0.41{\times}fs$), passband attenuation(>at$0.41{\times}fs$) and stopband attenuation(<$0.59{\times}fs$) of the ${\Delta}{\Sigma}$ modulator output using the proposed digital interpolation filter had ${\pm}0.001[dB]$, -0.0025[dB] and -75[dB], respectively. Also the inband group delay was 30.07/fs[s] and the error of group delay was 0.1672%. Also, the attenuation of stopband has been increased -20[dB] approximately at 65[kHz], out-of-band. Therefore the RC products of analog low-pass filter on chip have been decreased compared with the conventional digital interpolation filter structure.
In this work, we propose new method of sigma filtering for efficient filtering and preserving edge regions in DCT Domain. In block-based image compression technique, the image is first divided into non-overlapping $8{\times}8$ blocks. Then, the two-dimensional DCT is computed for each $8{\times}8$ block. Once the DCT coefficients are obtained, they are quantized using a specific quantization table. Quantization of the DCT coefficients is a lossy process, and in this step, noise is added. In this work, we combine IDCT matrix and filter matrix to a new matrix to simplify filtering process to remove noise after IDCT in spatial domain, for each $8{\times}8$ DCT coefficient block, we determine whether this block is edge or homogeneous region. If this block is edge region, we divide this $8{\times}8$ block into four $4{\times}4$ sub-blocks, and do filtering process for sub-blocks which is homogeneous region. By this process, we can remove blocking artifacts efficiently preserving edge regions at the same time.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.4
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pp.826-832
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2007
A recurrent neural network has been frequently used in equalizing the channel for fast communication systems. The existing techniques, however, have mainly dealt with time-invariant chamois. The modern environments of communication systems such as mobile ones have the time-varying feature due to fading. In this paper, powerful decision feedback - recurrent neural network is used as channel equalizer for nonlinear and time-varying system, and two kinds of algorithms, such as extended Kalman filter (EKF) and sigma-point Kalman filter (SPKF), are proposed; EKF is for fast convergence and good tracing function, and SPKF for overcoming the problems which can be developed during the process of first linearization for nonlinear system EKF.
In this paper, an estimation scheme based on an augmented sigma-point Kalman filter to estimate the state of charge (SOC) of the battery is presented, where the battery parameters of the series resistance ($R_o$), diffusion capacitance ($C_1$) and resistance ($R_1$) are also estimated through the recursive least squares (RLS) for better accuracy of the SOC. The effectiveness of the proposed method is verified by simulation results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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