메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김응주 (세종대학교) 김승택 (세종대학교) 김용훈 (세종대학교) 최민준 (세종대학교) Do Hoang Viet (세종대학교) 송진우 (세종대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제26권 제2호
발행연도
2020.2
수록면
136 - 143 (8page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2020.19.0239

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

오류제보하기
In this paper, we propose the dual fault detection (dual FD) algorithm for the enhancement of the navigation system reliability. The dual FD algorithm, which contributes to fast and accurate fault detection results, is constructed by fusing the measurement-based FD algorithm and system-based FD algorithm. The measurement-based algorithm uses the parity space concept and the system-based algorithm employs the federated Kalman filter. To fuse the measurement-based FD algorithm and the system-based FD algorithm, the weighting factors for each FD algorithm are added. In the measurement-based algorithm, the weighting factor related to the failure rate of each sensor is added to the parity vector. In the system-based algorithm, the weighting factor tat limits the covariance weighting is added to enhance the fault detection time. Moreover, the modified threshold for the chi-square test used in the measurement-based FD is employed in the decision-making stage to reduce the fault detection time delay without sacrificing the accuracy of fault detection. The proposed algorithm was verified using simulations for various fault types. The simulation result demonstrated that the proposed dual FD algorithm is as fast as teh measurement-based FD algorithm and as as accurate as the system-based FD algorithm.

목차

Abstract
I. 서론
II. 항법시스템 고장검출 알고리즘
III. 연합형 칼만필터 기반 이중 고장검출 알고리즘
IV. 시뮬레이션
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (16)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-003-000365449