• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.1946-1948
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• 2001

본 논문에서는 저급 관성 센서를 이용한 개인 항법 장치의 모델 및 오차 보정 기법을 제시하고 성능 평가를 위하여 시뮬레이션을 수행하였다. 걸음 검출에 의한 보행 항법에서 중요한 변수인 보폭은 신경 회로망(Neural Network)을 이용하여 결정하였고, 자이로 바이어스 등에 의하여 누적되는 오차는 GPS와의 결합에 의하여 추정, 보상하였다. 이때 GPS와의 결합은 칼만필터를 이용하였으며 칼말필터를 구성하는데 필요한 오차 모델 및 결합 방법을 제시하였다. WNS/GPS 결합에 의하여 오차의 발산을 막을 수 있으며 GPS신호가 중간에 단절되는 경우에도 오차가 발산하지 않고 좋은 결과를 유지함을 보인다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1254-1255
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• 2011

최근 무선통신기반 열차제어시스템의 국산화 개발이 진행 중에 있으며, 이동폐색 및 열차간격의 효율적인 제어를 위해서는 열차에 서 직접 열차의 이동위치와 속도를 정확하게 실시간으로 파악할 수 있어야 한다. 하지만 기존 철도시스템에서는 열차의 위치 및 속도확인을 위해 궤도회로와 타코메터를 이용하고 있으며, 효율적인 열차제어를 위해 지상설비의 도움없이 안전하고 정확한 열차위치정보의 확보가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 위성항법수신기, 관성센서, 도플러레이더센서, 타코메터와 같이 열차에 탑재 가능한 위치 및 속도센서를 통합 적용하여 단독으로 열차 위치 및 속도파악이 가능한 차상기반 열차위치검지 장치를 구성하고, 한국형 틸팅열차 탑재시험을 통해 위치정확성을 평가하고 철도운영 환경에서의 적용성을 확인한다.

• Proceedings of the KSR Conference
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• 2006.11b
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• pp.802-810
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• 2006

For a thorough train control, the precise train position detection is necessarily required. The widely used current way for train position detection is the one of using track circuits. The track circuit has a simple structure, and has a high level of reliability. However trains can be detected only on track circuits, which have to be installed on all ground sections, and much amount of cost for its installation and maintenance is needed. In addition, for the track circuit, only discontinuous position detection is possible because of the features of the closed circuit loop configuration. As the recent advances in telecommunication technologies and high-tech vehicle-based control equipments, for the train position detection, the method to detect positions directly from on trains is being studied. Vehicle-based position detection method is to estimate train positions, speed, timing data continuously, and to use them as the control information. In this paper, the features of GPS navigation and DR navigation are analyzed, and the navigation filters are designed by constructing vehicle-based train position detection method by combining GPS navigation and DR navigation for their complementary cooperation, and by using kalman filter. The position estimation performance of the proposed method is also confirmed by simulations.