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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이장명
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 부산대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
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This paper proposes an integrated positioning system and position determination in shadow-area that exists in the water tank. The new water tank for robot is constructed and integrated positioning system is urgent needed. Also, system is essential to estimating position of underwater vehicle. However, there is some problem to measuring a position of underwater vehicle in underwater environment. Available sensors are restricted, and sonar sensor is only used in this system. There are many disturbances at sonar data. To reduce these disturbances, we use an extended Kalman filter. The paper contact a SVM which strong in regression analysis to positioning system for estimating localization. The SVM approaches to problem structurally. Therefore, it shows a robust image when the number of sensors data is small. Additionally, monitoring UI is constructed for users.
목차
1. 서 론 11.1 연구 배경 11.2 연구 목적 32. 통합 측위 시스템 52.1 전체 시스템 구성 53. 확장 칼만 필터 83.1 필터 선정 83.2 사용 모델 103.3 확장 칼만 필터 144. 서포트 벡터 머신 194.1 서포트 벡터 머신 194.2 비선형 분석 204.3 최소 제곱 서포트 벡터 머신(Least-Squares SVM) 225. 시뮬레이션 255.1 시뮬레이션의 목적 255.2 확장 칼만 필터 시뮬레이션 255.3 서포트 벡터 머신 시뮬레이션 296. 실험 및 결과 326.1 센서 및 시스템 구성 326.2 실험 환경 347. 결 론 40참고 문헌 41
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