LMS Adaptive Filters for Noise Cancellation: A Review

This paper reviews the past and the recent research on Adaptive Filter algorithms based on adaptive noise cancellation systems. In many applications of noise cancellation, the change in signal characteristics could be quite fast which requires the utilization of adaptive algorithms that converge rapidly. Algorithms such as LMS and RLS proves to be vital in the noise cancellation are reviewed including principle and recent modifications to increase the convergence rate and reduce the computational complexity for future implementation. The purpose of this paper is not only to discuss various noise cancellation LMS algorithms but also to provide the reader with an overview of the research conducted

동적 상황에서 저가 관성 센서를 이용한 틸트 추정

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 공과대학 기계항공공학부, 2019. 2. 박찬국.In this paper, we propose a method to improve the performance of attitude reference system (ARS) in dynamic situations. In order to do so, the method estimates acceleration using gyros simultaneously while estimating tilt using accelerometers. In general, ARS methods cannot be used in dynamic situationshowever, it is possible when the magnitude and direction of acceleration which the sensor is subject to is known. In many smart device usage scenarios, acceleration is produced by rotation about a fixed body joint. In such cases, it is possible to determine the acceleration from gyro measurements. By correcting for acceleration, the accuracy the availability of tilt estimation can be made nearly equal to that in static mode, and gyro drift can be compensated even in dynamic situations. We tested the proposed method in various smart device usage scenarios with VICON motion capture system as reference, and have confirmed that the proposed method improves the attitude estimation performance.본 논문에서는 동적 상황에서 저가 관성 센서 기반 기기의 틸트 추정 성능을 향상시키기 위해 가속도계 측정치를 활용해 자세를 계산함과 동시에 자이로 측정치를 활용해 가속도를 추정한다. 일반적인 Attitude Heading and Reference System (ARS)에서는 정적 상황(static mode)을 가정하고 가속도계의 측정치로부터 틸트를 계산하며, 물체의 가속도를 알지 못하면 동적 상황(dynamic mode)에서는 가속도계 측정치를 활용할 수 없다. 그러나 스마트 기기의 경우 신체 관절 중심의 회전운동에 의한 가속이 일어나고, 이러한 경우 자이로 정보를 이용하여 스마트 기기의 가속도를 추정할 수 있다. 물체의 가속도를 알면 동적 상황에서도 정적 상황에서와 마찬가지로 자세를 추정할 수 있다. 본 논문에서는 VICON 모션 캡처 시스템을 이용한 실험을 통해 제안한 기법을 적용하였을 때 다양한 동작에 대해 스마트 기기의 틸트 추정 성능이 향상됨을 검증하였다.Chapter 1 Introduction 1 1.1 Motivation and Background 1 1.2 Objectives and Contributions 2 1.3 Organization of the Thesis 4 Chapter 2 Tilt Estimation Using Low Cost Sensors 5 2.1 Gyro Integration for Tilt Estimation 5 2.1.1 Performance by Gyro White Nosie 5 2.1.2 Performance by Gyro Bias 8 2.2 Accelerometer Based Tilt Estimation 13 2.2.1 Performance by Accelerometer White Noise 14 2.2.2 Performance by Disturbance 15 2.3 Gyro and Accelerometer Fusion using the Kalman Filter 19 2.3.1 Steady-State Error Covariance 19 2.3.2 Choosing Compatible Sensors 23 2.3.3 Performance by Disturbance 24 Chapter 3 ARS in Dynamic Situations 25 3.1 Covariance Adaptation Methods 26 3.1.1 Accelerometer Meausrement Based Adaptation 26 3.1.2 Gyro Measurement Based Adaptation 27 3.1.3 Innovation Based Adaptation 28 3.1.4 Probability Model Based Adaptation 29 3.2 Kinematic Modelling 29 3.2.1 Multiple-Joint Rotation Model for Human Motion 30 3.2.2 Applications of the Multiple Rigid Body Model 30 Chapter 4 ARS with Single-Joint Kinematic Constraint 32 4.1 Method 32 4.1.1 Single Rigid Body Rotation Model for Human Motion 33 4.1.2 Online Estimation of Center of Rotation 37 4.1.3 Verification of Estimation Performance 39 4.2 Experiment 41 4.2.1 Walking (Smartphone) 42 4.2.2 Walking (Smartwatch) 44 4.2.3 Jogging (Smartwatch) 47 4.2.4 Table Tennis (Smartwatch) 49 4.2.5 Virtual Reality (HMD) 52 Chapter 5 Conclusion 59Maste

A Robust Method to Suppress Jamming for GNSS Array Antenna Based on Reconstruction of Sample Covariance Matrix

The Global Navigation Satellite System (GNSS) receiver is vulnerable to active jamming, which results in imprecise positioning. Therefore, antijamming performance of the receiver is always the key to studies of satellite navigation system. In antijamming application of satellite navigation system, if active jamming is received from array antenna main-lobe, main-lobe distortion happens when the adaptive filtering algorithm forms main-lobe nulling. A robust method to suppress jamming for satellite navigation by reconstructing sample covariance matrix without main-lobe nulling is proposed in this paper. No nulling is formed while suppressing the main-lobe jamming, which avoids main-lobe direction distortion. Meanwhile, along with adaptive pattern control (APC), the adaptive pattern of array antenna approaches the pattern without jamming so as to receive the matching navigation signal. Theoretical analysis and numerical simulation prove that this method suppresses jamming without main-beam distortion. Furthermore, the output SINR will not decrease with the main-lobe distortion by this method, which improves the antijamming performance

Initial Self-Alignment for Marine Rotary SINS Using Novel Adaptive Kalman Filter

The accurate initial attitude is essential to affect the navigation result of Rotary Strapdown Inertial Navigation System (SINS), which is usually calculated by initial alignment. But marine mooring Rotary SINS has to withstand dynamic disturbance, such as the interference angular velocities and accelerations caused by surge and sway. In order to overcome the limit of dynamic disturbance under the marine mooring condition, an alignment method using novel adaptive Kalman filter for marine mooring Rotary SINS is developed in this paper. This alignment method using the gravity in the inertial frame as a reference is discussed to deal with the lineal and angular disturbances. Secondly, the system error model for fine alignment in the inertial frame as a reference is established. Thirdly, PWCS and SVD are used to analyze the observability of the system error model for fine alignment. Finally, a novel adaptive Kalman filter with measurement residual to estimate measurement noise variance is designed. The simulation results demonstrate that the proposed method can achieve better accuracy and stability for marine Rotary SINS

Covariance Estimation for Batch Processing Terrain Referenced Navigation Using Adaptive Filter

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 기계항공공학부, 2014. 8. 박찬국.본 논문에서는 관성항법(Inertial Navigation System이하 INS)과 함께 일괄처리 방식 지형참조항법(Batch Processing Terrain Referenced Navigation이하 BPTRN)을 결합한 시스템을 구현하기 위해 일괄처리 방식 지형참조항법 위치해(position fix)의 오차 공분산을 추정하기 위하여 새로운 적응 필터(adaptive filter)를 제안하였다. INS/BPTRN 결합항법 시스템은 일괄처리 방식의 위치해를 칼만 필터(Kalman filter)의 측정치로 입력 받아 INS의 항법해를 보상하는 방식으로 구성된다. 여기서 지형참조항법 시스템의 위치해가 칼만 필터의 측정치로 사용되기 위해서는 위치해에 대한 오차 공분산이 필요하다. INS/BPTRN 결합항법 시스템을 위한 공분산 추정으로 위치해 간의 관련 식을 이용하여 유도한 출력 값 기반의 방식이 존재하지만, 공분산 추정에 대한 변화 속도가 느리고 일괄처리 방식 지형참조항법 시스템 특성에 적합하지 않다는 단점이 존재한다. 또 다른 방법으로 일괄처리 방식 지형참조항법 시스템에 영향을 주는 요소들을 고려하여 오차 공분산 추정에 관한 사상함수를 만들어 사용하는 입력 값 기반의 방식이 있으나, 모든 요소들을 고려할 수 없을 뿐만 아니라 지형의 형태가 단순하지 않아 시스템에 부적합한 경우가 발생한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 일괄처리 방식 지형참조항법 위치해의 오차 공분산을 추정하기 위해 적응 필터 기법을 사용하였으며, 프로베니우스 놈 기반의 적응 필터와 순환최소자승법 기반의 새로운 적응 필터 기법을 INS/BPTRN 결합항법 시스템에 적용하여 오차 공분산 추정 성능을 비교 및 분석하였다. 프로베니우스 놈 기반의 적응 필터와 본 논문에서 제안한 새로운 적응 필터 기법에 영향을 주는 파라미터들을 고려하여 결과를 분석하였으며 몬테카를로(Monet Carlo) 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안한 적응 필터 기법을 사용하였을 때 INS/BPTRN의 성능 향상이 나타나는 것을 확인하였다.This thesis proposes a newly adaptive filter to estimate a covariance matrix of a BPTRN (Batch Processing Terrain Referenced Navigation) for an integrated INS (Inertial Navigation System) and BPTRN system using a Kalman filter. The position fix of the BPTRN system is utilized as input to the Kalman filter to compensate a navigation error of the INS in the integrated INS/BPTRN system. Because the BPTRN system does not automatically offer the covariance matrix of the estimated position fix, it is necessary to estimate a covariance matrix for BPTRN system. The method for covariance estimation was proposed based on the output and input values. The method for covariance estimation based on output values utilizes the combining two positions fix between at the current time and at the past time, and the covariance is estimated by time average. That is why it has the low pass character, and the estimated covariance cannot reflect the information of the position fix at a proper time. On the contrary, the method for covariance estimation based on input values makes the several mapping function considering the sensor noise and terrain roughness. And then, the one of the functions is used to calculate the covariance of each position fix. It is not a simple task and it is impossible to consider every factors effecting on BPTRN system. That is why this thesis utilizes an adaptive filter to estimate a covariance matrix for BPTRN system. The adaptive filter based on Frobenius norm and the proposed adaptive filter based on RLS (Recursive Least Square) algorithm was applied to the integrated INS/BPTRN system, and the performance of the proposed adaptive filter was compared to the one based on Frobenius norm. Finally numerical simulations are performed to evaluate the performance of the proposed method, and the results show that the performance of the proposed adaptive filter based on RLS algorithm can be improved.초록 ………………………………………….………………………………….. ⅰ 목차 ……………………………………………………………………………… ⅲ 표 목차 …………………………………………………………………….….... ⅴ 그림 목차 ………………………………………………………..……………… ⅵ 1. 서 론 ….......…….......…….......…….......…….......……........…….......…….... 1 1.1. 연구 배경 .......…….......…….......…….......…….......…….......……........ 1 1.2. 연구 목적 및 내용 .......…….......…….......…….......…….......……....... 3 2. 지형참조항법 알고리즘 .......…….......…….......…….......…….......……....... 6 2.1. 지형참조항법 소개 .......…….......…….......…….......…….......……....... 6 2.2. 순차처리 방식 지형참조항법 .......…….......…….......…….......…….... 8 2.3. 일괄처리 방식 지형참조항법 .......…….......………….......………....... 11 2.4. INS/BPTRN 결합항법 시스템.......…….......………….......………....... 15 3. 기존의 일괄처리 방식 공분산 추정 기법 .......…….......……...….....…... 17 3.1. 출력 값 기반의 공분산 추정 기법 .....…….......……...........……....... 17 3.2. 입력 값 기반의 공분산 추정 기법 .....…….......……...........……....... 19 3.3. 기존 공분산 추정 기법의 문제점 .....…….......……...........……......... 24 4. 적응필터를 이용한 공분산 추정 기법 .......…….......…….......................... 30 4.1. 적응 필터(Adaptive filter theory) .......…….......………….......……. 30 4.2. 프로베니우스 놈(Frobenius norm) 기반의 적응 필터 .......…….... 31 4.3. 순환최소자승법(RLS) 기반의 적응 필터 .......…………….......……. 35 5. 수치 시뮬레이션 수행 및 결과 분석 .......…….......……........................... 43 5.1 시뮬레이션 환경 …………………………………………….............….. 43 5.2. 가중 인자에 따른 시뮬레이션 결과 분석 ……………….............…. 45 5.3. 잔차 분산 샘플 개수에 따른 시뮬레이션 결과 분석 .....……......... 49 6. 결론 및 추후 연구과제 .......…….......…….......……………………...…...... 63 참고문헌 ..……………………………………………………………………....... 65 Abstract ………………………………………………………..………………….. 68Maste

다중 기준국 기반의 위성항법시스템 기만신호 검출 및 위치추정 기법

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 기계항공공학부, 2015. 2. 박찬국.위성항법시스템은 인공위성을 이용하는 전파항법시스템으로 사용자의 위치 및 시각을 정밀하게 측정할 수 있어 국방뿐 아니라 다양한 민수분야에서 광범위하게 활용되고 있다. 그러나 약 2만킬로미터 상공으로부터 수신기에 도달하는 위성항법신호의 세기는 잡음 레벨 이하이므로 전파교란신호에 취약하다는 단점이 있다. 전파교란신호는 크게 자연적인 전파교란신호와 인위적인 전파교란신호로 구분할 수 있는데, 그 중에서 인위적인 전파교란신호는 특정 목적에 의해서 시스템에 악영향을 주므로 이에 대응하는 연구가 필요하다. 인위적인 전파교란신호는 재밍, 미코닝, 기만신호로 나눌 수 있고 이중에서 기만신호는 실제 위성항법신호를 그대로 모사하여 수신기를 기만시킨 후에 잘못된 항법해를 유발시키기 때문에 심각한 결과를 초래할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기만신호에 대한 대응기법으로 다중 기준국 기반에서 항법해 품질을 감시하기 위해 기만신호를 검출하고 위치를 추정하는 방법에 대한 연구를 진행하였다. 기만신호를 검출하는 방법은 검출 파라미터 및 기만 시나리오에 따라 다양한 방법들이 있으며 최근 몇 년 동안 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다양한 기만 시나리오를 포괄적으로 검출하기 위한 방법으로 이미 알고 있는 고정된 위치의 기준국 기반에서 적응 페이딩 칼만 필터의 페이딩 팩터를 검출 파라미터로 사용한 검출방법에 대해서 소개하였다. 이때 기만신호는 스마트 기만 시나리오를 모사하여 그 영향을 램프 바이어스 형태의 의사거리 오차로 모델링 하였다. 또한 이에 따른 페이딩 팩터 변화값을 정량적으로 분석하였고 분석결과를 바탕으로 기만신호 검출을 위한 임계치를 설정하였다. 이 방법은 최종적으로 페이딩 팩터로 칼만 게인을 조절함으로써 기만신호의 영향을 완화시키는 효과도 나타났다. 앞에서 설명한 기만신호 검출 방법을 이용하여 기만신호가 있다고 판단하면 다중 기준국에서의 측정치를 통해 기만신호원의 위치를 추정하게 된다. 전파간섭원의 위치를 추정하는 방법은 사용하는 측정치에 따라 다양하게 분류되는데 본 논문에서는 주기준국을 기준으로 하여 각 기준국에서 수신된 신호세기차이를 이용하여 위치를 추정하였으며, 이때 신호세기 측정치로 C/No를 사용하였고 시뮬레이션을 위해 전파손실모델은 COST231-Walfisch-Ikegami 모델을 사용하여 신호감쇄를 계산하였다. 본 논문에서 제안한 검출 및 위치추정 기법은 각각 간단한 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다. 이러한 방법은 채널별 의사거리 이상을 검출할 수 있으므로 사용자의 위치가 고정된 경우 무결성 감시 알고리즘으로 사용이 가능할 것으로 기대된다. 또한 추가적인 하드웨어나 복잡한 알고리즘 구현이 필요하지 않아 실용적인 측면에서 유용할 것으로 기대된다.The Global Navigation Satellite System (GNSS) is a radio navigation system using satellites and has been widely used by both military and civilian systems since it can provide an accurate position and timing information to users. However, the strength of the GNSS signal on the users receiver is weak since GNSS satellites are approximately 20,000 Km away and transmit several watts of signal power such that at the ground level. Therefore, GNSS signal is quite vulnerable to different types of interference. Interference signals can be categorized as unintentional and intentional. Intentional interference, such as jamming, meaconing, and spoofing, are specifically designed with malicious intention to deny or mislead GNSS receivers, thus they are serious threat to GNSS applications. Among them, spoofing is much more dangerous since it is designed to mislead their target receiver that is not aware of the attack and this can lead to disastrous consequences in scores of applications. Therefore, in this thesis, a detection and localization method for GNSS spoofing signal based on multiple base stations has been researched for monitoring the quality of navigation solutions. There are various spoofing detection methods according to detection parameters and spoofing scenarios. The related researches have been actively performed for recent years. In this thesis, GNSS spoofing detection method based on adaptive fading Kalman filter is proposed to detect spoofing signal and the fading factor of the filter is used as a detection parameter. In order to detect spoofing signal regardless of spoofing scenarios, the proposed method is based on multiple base stations whose locations are fixed and already known. The effect of the spoofing is modeled by the ramp type bias error of the pseudorange to emulate smart spoofer. In addition, the change of the fading factor according to ramp type bias error is quantitatively analyzed and the detection threshold is established to detect spoofing signal by analyzing the change of the error covariance. The proposed method also has an effect on spoofing mitigation by adjusting the Kalman gain of the filter. If spoofing signal is detected by using the proposed method, spoofing localization method based on multiple base stations is performed to estimate spoofing location. There are various localization methods according to measurements. However, in this thesis, spoofing location is estimated by differential received signal strength (DRSS) method because of simplicity and efficiency. The carrier to noise ratio (C/No) measurement characterizes the received signal strength (RSS), therefore, the difference of the C/No between main station (MS) and each base station (BS) is used as measurement for DRSS method. In addition, the Cost231-Walfisch-Ikegami model is applied as path-loss model for calculating signal attenuation. To verify the performance analysis of the proposed spoofing detection and localization method, simple simulations are implemented, respectively. This method can be applied for integrity monitoring algorithm in case of fixed user because it can detect abnormal pseudorange of each channel. In addition, this method is expected to be easily applied to practical system because they do not need to additional hardware and realization of complex algorithm.Abstract i Contents iv List of Figures vi List of Tables vii Chapter 1.Introduction 1 1.1 Motivation and Background 1 1.2 Objectives and Contributions 2 1.3 Organization 2 Chapter 2. GNSS Intentional Interference 4 2.1 Introduction 4 2.2 Jamming 5 2.3 Meaconing 8 2.4 Spoofing 11 Chapter 3. Spoofing Detection Method 13 3.1 Introduction 13 3.2 Adaptive Fading Kalman Filter 15 3.2.1 Backgroud 15 3.2.2 Adaptive Fading Factor 17 3.2.3 Parameter Analysis 21 3.3 Simulation 25 Chapter 4. Spoofing Localization Method 34 4.1 Introduction 34 4.2 DRSS Method 35 4.3 Simulation 38 Chapter 5. Conclusions 43 Bibliography 45 국문초록 51Maste