비가우시안 노이즈가 존재하는 수중 환경에서 MBK 시스템의 위치 추정
기관명 | NDSL |
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저널명 | Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea = 전자공학회논문지 |
ISSN | 2287-5026, |
ISBN |
저자(한글) | 이대희,양연모,허경무 |
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저자(영문) | |
소속기관 | |
소속기관(영문) | |
출판인 | |
간행물 번호 | |
발행연도 | 2013-01-01 |
초록 | 본 논문은 노이즈가 비 정규 분포를 따르는 수중 환경에서 비 선형 필터 기법에 따른 Mass-Damper-Spring (MBK) 시스템 위치추정에 관한 연구 내용이다. 최근 위치 추정에 사용되는 필터는 확장 칼만 필터 (EKF: Extended Kalman Filter) 와 파티클 필터(Particle Filter)가 주목 받고 있다. EKF는 가우시안 잡음 (Gaussian Noise) 이 존재하는 비선형 시스템에서 정확도가 높은 알고리즘으로 널리 사용되고 있지만, 수중 환경과 같이 비 가우시안 잡음이 존재하는 경우 사용에 많은 제약이 따른다. 이에 본 논문에서는 상태예측을 기반으로 둔 EKF와 비교하여, 통계적 발생 가능성 인자 (Maximum Likelihood) 에 기반한 분포 재해석 기법을 이용한 개선된 ODPF (One-Dimension Particle Filter)를 제안한다. 모의 실험을 통하여 non-Gaussian noise가 존재하는 수중 환경에서 EKF와 제안한 Particle filter를 사용한 위치 추정 결과를 비교 분석하였으며, 계산 용량 및 통계 샘플이 충분한 경우 ODPF가 EKF 대비 정확한 위치 추정 결과를 제공하는 것을 확인하였다. |
원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=JAKO201308138129557 |
첨부파일 |
과학기술표준분류 | |
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ICT 기술분류 | |
DDC 분류 | |
주제어 (키워드) | Estimation,non-Gaussian Noise,Particle filtering,Kalman filtering,Mass-Damper-Spring System,Stochastic signal processing,Under Water Acoustic Sensor Networks (UWASNs) |