PROCESS TOMOGRAPHY-EIT APPLICATION WITH INTERACTING MULTIPLE MODEL SCHEME

Q: 이 논문에서 정의한 농도 분포란 무엇인가?

농도 분포는 유체 용기 내부의 유동하는 유체에 대한 농도 변화를 나타낸다. 이는 확률론적 대류-확산 방정식을 통해 모델링되며, 확산 계수, 유속, 모델링 오차를 포함한다. 농도 분포는 전기 임피던스 단층 촬영(EIT)을 통해 측정되는 전도도 분포와 선형적 관계를 가진다고 가정한다.

Q: 예상치 못한 측정 잡음이 있을 때 EIT 재구성 성능을 향상시키는 방법은 무엇인가?

연구 결과, 상호작용 다중 모델(IMM) 기법을 기반으로 하는 재구성 알고리즘은 예상치 못한 측정 잡음이 존재할 때 기존의 확장 칼만 필터(EKF)보다 우수한 성능을 보인다. 이는 공분산 보상 확장 칼만 필터(CCEKF)를 EKF와 함께 사용하여 잡음을 효과적으로 보상하기 때문이다.

Umer Zeeshan Ijaz; Jeong Hoon Kim; Anil Kumar Khambampati; Sin Kim; Min Chan Kim; Kyung Youn Kim

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: Umer Zeeshan Ijaz Jeong Hoon Kim Anil Kumar Khambampati Sin Kim Min Chan Kim Kyung Youn Kim

저널정보: 대한전자공학회 ITC-CSCC :International Technical Conference on Circuits Systems, Computers and Communications ITC-CSCC : 2006 Proceedings volume 3

발행연도: 2006.7

수록면: 369 - 372 (4page)

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In this paper, a dynamic reconstruction algorithm is proposed to monitor the concentration distribution inside the fluid vessel based on Electrical Impedance Tomography(EIT). The interacting multiple model (IMM) scheme is employed to enhance the performance of the extended Kalman filter (EKF). The main focus of the research is on the compensation of covariances for the EKF in the presence of unexpected measurement noise. Computer simulation is also provided to evaluate the reconstruction performance of the proposed algorithm.

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