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송택열 대한전기학회 1985 전기의 세계 Vol.34 No.1
LQG로 설계된 시스템이 LQR의 보증된 안정감도를 갖도록 $K_{f}$를 조정하는 한 LTR기법을 살펴보았다. q가 0이라면 필터는 실제의 프로세서 잡음의 Q = Q$_{0}$라는 점에서 최적이다. 그러나 q의 값이 증가함에 따라 $K_{f}$는 증가되고 x over ^에 따라서 시스템의 동특성은 관측에 의해 수정되는 항보다 상대적으로 소홀히 취급되어진다. 따라서 출력 y에 포함되어 지지않는 x의 추정치 xover^은 그 실제값과 차이가 많이 나타날 우려가 생긴다. 또한 관측잡음이 xover^에 크게 영향을 미치므로 잡음을 배척하는 필터의 성질도 모호해질 우려가 있다. 그러나 안정강도의 관점에서는 크게 개선되어진다는 것을 알 수 있다. 실제 설계에 있어서는 이 장점과 단점들을 잘 trade off시키는 단계가 필요할 것이다. 또한 추정치 xover^를 얻는데 정상상태의 칼만 필터를 이용하지 않고 극배치(Pole Placement)방법을 사용함도 고려할 수 있으며 이에 따른 LTR도 흥미있는 분야가 될 수 있을 것이다.다.
Out of Sequence Measurement 환경에서의 MPDA 성능 분석
徐日煥(Il-Hwan Seo),林永澤(Young-Taek Lim),宋澤烈(Taek-Lyul Song) 대한전기학회 2006 전기학회논문지 D Vol.55 No.9
In a multi-sensor multi-target tracking systems, the local sensors have the role of tracking the target and transferring the measurements to the fusion center. The measurements from the same target can arrive out of sequence called the out-of-sequence measurements(OOSMs). Out-of-sequence measurements can arise at the fusion center due to communication delay and varying preprocessing time for different sensor platforms. In general, the track fusion occurs to enhance the tracking performance of the sensors using the measurements from the sensors at the fusion center. The target informations can arrive at the fusion center with the clutter informations in cluttered environment. In this paper, the OOSM update step with MPDA(Most Probable Data Association) is introduced and tested in several cases with the various clutter density through the Monte Carlo simulation. The performance of the MPDA with OOSM update step is compared with the existing NN, PDA, and PDA-AI for the air target tracking in cluttered and out-of-sequence measurement environment. Simulation results show that MPDA with the OOSM has compatible root mean square errors with out-of-sequence PDA-AI filter and the MPDA is sufficient to be used in out-of-sequence environment.
기동표적의 상태추정을 이용한 포의 사격통제 시스템 향상 연구
韓斗熙(Du Hee Han),李東冠(Dong Gwan Lee),宋澤烈(Taek Lyul Song) 대한전기학회 2006 전기학회논문지 D Vol.55 No.3
Fire control system(FCS) errors can be classified as hardware errors, filter prediction errors, effective ballistic function errors, and aiming errors. Among these errors, the filter prediction errors are the most significant error sources. To reduce them, a target future position calculation method using the acceleration estimate is suggested and it is compared with the constant velocity target prediction method. Simulation results show that the suggested method has better performance than the constant velocity prediction method. Target tracking algorithm is established with multiple target tracking filters based on IMM structure.