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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.6
- 수록면
- 814 - 817 (4page)
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TASS is a sonar system towing an array of sensors behind a platform, which is assumed linear. However, oceanic currents or platform maneuvering make the array shape non-linear. Therefore, the estimation of the array shape is needed for the improvement of performance.
Generally, array shape estimation technique based on Kalman filter is used. In this technique, we use compasses. In practice, the measurement of compasses has biases. In order to compensate these, Kalman filter is composed of two stages. One estimates the array shape and the other estimates the biases. In this case, the estimates of the biases have some oscillations, since we cannot obtain the real bias measurements.
In this paper, we proposed Kalman filter using a variable gain to alleviate the oscillations.
Generally, array shape estimation technique based on Kalman filter is used. In this technique, we use compasses. In practice, the measurement of compasses has biases. In order to compensate these, Kalman filter is composed of two stages. One estimates the array shape and the other estimates the biases. In this case, the estimates of the biases have some oscillations, since we cannot obtain the real bias measurements.
In this paper, we proposed Kalman filter using a variable gain to alleviate the oscillations.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배열 형상 모델
Ⅲ. 기울기 센서의 바이어스를 고려한 칼만 필터 기반의 배열형상 추정
Ⅳ. 가변이득을 가진 칼만 필터 기반의 배열형상 추정
Ⅴ. 시뮬레이션
Ⅵ. 결론
참고문헌
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