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로버스트한 최소 M-추정기법을 이용한 비가시선 상의 멀티스태틱 레이더 클락 동기 기술 연구 / 신혁수 ; 여광구 ; 정명득 ; 양훈기 ; 정용식 ; 정원주 1

요약 1

ABSTRACT 1

I. 서론 1

II. 본론 2

2.1. 시스템 모델 2

2.2. Maximum Likelihood (ML) 추정 기법 3

2.3. 제안된 알고리즘 4

III. 실험 5

IV. 결론 6

References 6

[저자소개] 7

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 논문에서는 최근에 무선 센서 관련 연구에서 제안된 높은 정확도를 가진 센서 간의 클락 동기 기술을 멀티스태틱 레이더 시스템을 위한 무선 시간동기 알고리즘에 적용을 고려하고 특히 비가시선 상에 있는 노드들 간에 적용 될 수 없는 기존 이론의 한계를 극복하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 두 노드에서의 얻어진 타임 스탬프 관찰 결과 정보를 바탕으로 recursive robust least M-estimation (RLM) 기법을 이용하여 두 개의 센서 노드 간의 상대적인 클락 스큐(skew)와 위상 차이를 추정한다. 그 과정에서 NLOS 환경으로 인해 uplink와 downlink시에 발생하는 지연시간의 차이를 추적하여 억제시킴으로써 알고리즘의 성능 향상시킨다. 또한 mean square error (MSE)를 계산하여 알고리즘의 성능을 기존 maximum-liklihood (ML) 기법을 이용한 알고리즘과 비교 분석한다.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
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로버스트한 최소 M-추정기법을 이용한 비가시선 상의 멀티스태틱 레이더 클락 동기 기술 연구 신혁수, 여광구, 정명득, 양훈기, 정용식, 정원주 pp.1004-1010

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참고문헌 (10건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Matthias weiB, "Synchronisation of Bistatic Radar System", Geoscience and Remote Sensing Symposium, pp.1750-1753, Wachtberg, Germany, Sept 2004 미소장
2 Novel Clock Phase Offset and Skew Estimation Using Two-Way Timing Message Exchanges for Wireless Sensor Networks 네이버 미소장
3 On Clock Synchronization Algorithms for Wireless Sensor Networks Under Unknown Delay 네이버 미소장
4 Simon Haykin, Michael Moher, Modern Wireless communication, NJ: Prentice-Hall, 2005. 미소장
5 S. H. Zhao and S. C. Chan, “A novel algorithm for mobile station location estimation with none line of sight error using robust least M-estimation,” in Proc. IEEE ISCAS, pp. 1176–n1179., Seattle, WA, May 2008, 미소장
6 Signal Processing in Communications 네이버 미소장
7 R. E. Frank and M. Hampel, Robust Statistic: The Approach Based on Influence Fucntions, New York:John Wiley &Sons Inc., 1986. 미소장
8 Miklós Maróti, Branislav Kusy, Gyula Simon, Ákos Lédeczi, “The Flooding Time Synchronization Protocol”, SenSys ’04, pp.39-49 NY, USA, Nov. 2004 미소장
9 Clock Synchronization of Wireless Sensor Networks 네이버 미소장
10 Robust Clock Synchronization in Wireless Sensor Networks Through Noise Density Estimation 네이버 미소장