Real-Time Kinematic (RTK) is a phase-based differential GNSS technique and uses additional observations from permanent reference stations to mitigate or eliminate effects like atmospheric delays or satellite clocks and orbit errors. In particular, as the position accuracy required in the fields of autonomous vehicles and drones is gradually increasing, the demand for RTK-based precise navigation that can provide cm-level position is increasing. Recently, with the rapid growth of the open-source software market, the use of open-source software for building navigation system of unmanned vehicles, which is difficult to mount an expensive GNSS receivers, is gradually increasing. RTKLIB is an open-source software package that can perform RTK positioning and is widely used for research and education purposes. However, since the performance and stability of RTK algorithm of RTKLIB is inevitably inferior to that of commercial GNSS receivers, users need to verify whether RTKLIB can satisfy the navigation performance requirements of unmanned vehicles. Therefore, in this paper, the performance evaluation of the RTK positioning algorithm of RTKLIB was performed using GNSS observation data acquired in a dynamic environment. Therefore, in this paper, the RTK positioning performance of RTKLIB was evaluated using GNSS observation data acquired in a dynamic environment. Our results show that the current RTK algorithm of RTKLIB is not suitable for precise navigation of unmanned vehicles.
This paper presents the results of an integrated navigation performance analysis for selecting the sensor of an unmanned underwater vehicle (UUV) using Monte Carlo numerical simulation. An inertial measurement unit (IMU) and Doppler velocity log (DVL) are considered to build the integrated navigation system. The position error and price of the sensor are selected as performance indices to evaluate the volunteer integrated navigation systems. Monte-Carlo simulation is introduced to analyze the circular error probability (CEP) and its variance. Simulation results provide the proper sensor combination for integrated navigation in relation to the performance and price.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.14
no.5
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pp.798-804
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2011
A number of navigation improvements are envisaged : Differential GPS - WAAS, LAAS, and Performance Based Navigation. The GPS receiver verifies the integrity(usability) of the signals received from the GPS constellation through a process called receiver autonomous integrity monitoring(RAIM) to determine if a satellite is providing corrupted information. This paper describe the RAIM function and Performance-Based Navigation implementation of Mission Equipment Package(MEP) for Korean Utility Helicopter.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.8
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pp.698-705
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2002
The redundant sensor configuration problem of inertial navigation system(INS) is considered and analyzed the navigation and fault detection performance according to various sensor configurations. We considered various kinds of redundant sensor configurations for symmetric, cone, and orthogonal configurations and compare the navigation and fault detection performance for the configurations. We show that the navigation and fault detection performance is not affected by the coordinate change for a fixed configuration.
The most effective method to overcome GPS jamming problem is to use an adaptive array antenna which has the capability of beamforming or nulling to a certain direction. In this paper, Space Time Adaptive Processing (STAP) beamforming algorithm of four elements array antenna will be designed and the anti-jamming performance will be analyzed. According to the analysis, the signal to noise ratio (SNR) and anti-jamming performance can be enhanced by beamforming algorithm. Also, the time tap effect of STAP algorithm will be analyzed theoretically and verified with array antenna modeling and simulation. Specially, the cautious selection of reference time tap in STAP can prevent the degradation of position accuracy performance.
Since GNSS is easily affected by jamming and/or spoofing, alternative navigation systems can be operated as backup system to prepare for outage of GNSS. Alternative navigation systems are being researched over the world, and a multi-radio integrated navigation system using alternative navigation systems such as KNSS, eLoran, Loran-C, DME, VOR has been researched in Korea. Least Square or Kalman filter can be used to estimate navigation parameters in the navigation system. A large number of measurements of the Kalman filter may lead to heavy computational load. The decentralized Kalman filter and the federated Kalman filter were proposed to handle this problem. In this paper, the decentralized Kalman filter and the federated Kalman filter are designed for the multi-radio integrated navigation system and the performance evaluation result are presented. The decentralized Kalman filter and the federated Kalman filter consists of local filters and a master filter. The navigation parameter is estimated by local filters and master filter compensates navigation parameter from the local filters. Characteristics of three Kalman filters for a linear system and nonlinear system are investigated, and the performance evaluation results of the three Kalman filters for multi-radio integrated navigation system are compared.
To estimate the location of the train, we consider an integrated navigation system that combines Inertial Navigation System (INS) and Global Navigation Satellite System (GNSS). This system provides accurate navigation results in open sky by combining only the advantages of both systems. However, since measurement update cannot be performed in GNSS signal blocked areas such as tunnels, mountain, and urban areas, pure INS is used. The error of navigation information increases in this area. In order to reduce this problem, the train's Non-Holonomic Constraints (NHC) information can be used. Therefore, we deal with the INS/GNSS/NHC integrated navigation system in this paper. However, in the process of installing the navigation system on the train, a Mounting Misalignment Error of the IMU (MMEI) inevitably occurs. In this case, if the NHC is used without correcting the error, the navigation error becomes even larger. To solve this problem, a method of easily estimating the MMEI without an external device is introduced. The navigation filter is designed using the Extended Kalman Filter (EKF) by considering the MMEI. It is assumed that there is no vertical misalignment error, so only the horizontal misalignment error is considered. The performance of the integrated navigation system according to the presence or absence of the MMEI and the estimation performance of the MMEI according to the method of using NHC information are analyzed based on simulation. As a result, it is confirmed that the MMEI is accurately estimated by using the NHC information together with the GNSS information, and the performance and reliability of the integrated navigation system are improved.
Kim, Hyun Ki;Jung, Woo Chae;Kim, Jeong Won;Nam, Chang Woo
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.5
no.2
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pp.97-107
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2016
Military Autonomous Underwater Vehicle (AUV) is utilized to search a mine under the sea. This paper presents design and performance verification of real-time hybrid navigation system for AUV. The navigation system uses Doppler Velocity Log (DVL) integration method to correct INS error in underwater. When the AUV is floated on the water, the accumulated error of navigation algorithm is corrected using position/velocity of GPS. The navigation algorithm is verified using 6 Degree Of Freedom (DOF) simulation, Program In the Loop Simulation (PILS). Finally, the experiments are performed in real sea environment to prove the reliability of real-time hybrid navigation algorithm.
The performance of a Strapdown Inertial Navigation System (SDINS) relies heavily on the accuracy of sensor error calibration. Systematic calibration is usually employed when only a 2-axis turntable is available. For systematic calibration, the body frame is commonly defined with respect to sensor axes for ease of computation. The drawback of this approach is that sensor axes may undergo time-varying deflection under temperature change, causing pseudo gyro bias. The effect of pseudo gyro bias on navigation performance is negligible for low grade navigation systems. However, for higher grade systems undergoing rapid temperature change, the error is no longer negligible. This paper describes in detail conditions leading to the presence of pseudo gyro bias, and proposes two techniques for mitigating the error. Experimental results show that applying these techniques improves navigation performance for precision SDINS, especially under rapid temperature change.
So, Hyoungmin;Lee, Kihoon;Kim, Kapjin;Park, Junpyo
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.8
no.4
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pp.225-232
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2019
The satellite-based ionospheric model consists of local first-order plane function parameters for individual satellites and provides excellent accuracy in the flat ionospheric environment of the Korean Peninsula. This paper analyzes the performance of such model under the rapid changes in the ionosphere. Rapid changes in the ionosphere were observed in Korea from September to October 2014, and a satellite-based ionosphere model was applied to Wide Area Differential GPS (WADGPS) to analyze the navigation performance and the performance of estimating ionospheric delay errors. After processing the test data, it was confirmed that there was a deterioration in navigation performance and extrapolation performance in low-latitude areas and analyzed the cause.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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