초록 ▼

문서암호 : www.kosen21.org

1. 자료명: Sensor Fusion
2. 저자: J.Z. Sasiadek
3. 출판사: Elsevier Annual Reviews In Control
4. 출판날짜: 2002년
5. 내용소개
센서융합(Sensor Fusion)은 다중센서의 정보신호들을 하나의 정보로 융합하여 유용한
정보를 이끌어 내는 신호처리 기법으로서 여러가지 알고리즘이 개발되고 있다.
본 보고서는 그동안 발표된 센서융합관련 논문을 검토한 보고서로서

문서암호 : www.kosen21.org

1. 자료명: Sensor Fusion
2. 저자: J.Z. Sasiadek
3. 출판사: Elsevier Annual Reviews In Control
4. 출판날짜: 2002년
5. 내용소개
센서융합(Sensor Fusion)은 다중센서의 정보신호들을 하나의 정보로 융합하여 유용한
정보를 이끌어 내는 신호처리 기법으로서 여러가지 알고리즘이 개발되고 있다.
본 보고서는 그동안 발표된 센서융합관련 논문을 검토한 보고서로서 향후 센서융합관련
연구자들을 위한 선행 기술정보 보고서로서 유용한 자료가 될것으로 기대된다.

6. 원문목차
1. INTRODUCTION
2. FUZZY ADAPTIVE KALMAN FILTERING FOR INS/GPS DATA FUSION AND ACCURATE POSITIONING
3. SENSOR FUSION FOR DEAD-RECKONING MOBILE ROBOT NAVIGATION
4. SENSOR FUSION BASED ON FUZZY KALMAN FILTER


7. 분석자 서문
센서융합은 다양한 신호원으로부터 발생하는 신호를 수집 종합하는 방법이다. 이 방법을 통해 상이한 신호원으로부터 정보를 추출하여 종합된 하나의 신호나 정보로 통합이 가능하다. 많은 경우 정보의 출처는 센서나, 환경의 변화를 감응하거나 측정할 수 있는 다른 장치들이 될수 있다. 다양한 센서들로부터 수신된 정보는 센서융합 또는 정보융합 알고리즘을 통해 처리되며, 이러한 알고리즘은 세 종류의 상이한 특성을 갖는 확률모델에 의한 융합, 최소자승법에 기초한 융합과 지능융합 알고리즘으로 분류된다.

확률모델법은 베이시안 논리, 관측이론, 견실통계학과 축차연산 등으로 구성되며, 최소자승 기법은 칼만필터, 최적이론, 정규화 및 타원함수의 특성을 갖는 불확실성 등이 주요 구성 요소이고, 지능 융합법은 퍼지이론, 신경망과 유전알고리즘을 채택하고 다. 이 논문은 지능 융합법에 대한 세 가지 방법과 이들의 공학적 응용에 대해 기술하고 있다.

※ 이 자료의 분석은 해군사관학교의 송광섭님께서 수고해 주셨습니다.
e-mail : yysong@hanmail.net