This paper presents a novel calibration method for a base station system adopting an antenna array. The proposed technique utilizes Zadoff-Chu sequence, which is included in the LTE pilot signal periodically, in order to compute the phase characteristic of each antenna channel. As the Zadoff-Chu sequence exhibits an excellent autocorrelation characteristic, it is possible for the receiving base station to retrieve the Zadoff-Chu sequence transmitted from each mobile terminal. In addition, we can obtain the phase characteristic of each antenna channel, which is the ultimate goal of the calibration procedure. The proposed calibration algorithm has been implemented using an FPGA (Field Programmable Gate Array). We have applied the proposed algorithm to an array consisting of 2 antenna elements for simplicity. the phase value implied to the first and second antenna path is very accurately calculated from the proposed procedure. From the experimental test, the proposed method provides accurate calibration results.
Recently, 3D structure recovery through self-calibration of camera has been actively researched. Traditional calibration algorithm requires known 3D coordinates of the control points while self-calibration only requires the corresponding points of images, thus it has more flexibility in real application. In general, self-calibration algorithm results in the nonlinear optimization problem using constraints from the intrinsic parameters of the camera. Thus, it requires initial value for the nonlinear minimization. Traditional approaches get the initial values assuming they have the same intrinsic parameters while they are dealing with the situation where the intrinsic parameters of the camera may change. In this paper, we propose new initialization method using the minimum 2 images. Proposed method is based on the assumption that the least violation of the camera’s intrinsic parameter gives more stable initial value. Synthetic and real experiment shows this result.
This paper presents a new autonomous kinematic calibration technique by using a laser-vision sensor called "Perceptron TriCam Contour". Because the sensor measures by capturing the image of a projected laser line on the surface of the object, we set up a long, straight line of a very fine string inside the robot workspace, and then allow the sensor mounted on a robot to measure the point intersection of the line of string and the projected laser line. The point data collected by changing robot configuration and sensor measuring are constrained to on a single straght line such that the closed-loop calibration method can be applied. The obtained calibration method is simple and accurate and also suitable for on-site calibration in an industrial environment. The method is implemented using Hyundai VORG-35 for its effectiveness.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제5권1호
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pp.83-93
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2004
A new alignment calibration method of attitude sensors for the precisionattitude determination of a spacecraft based on the extended Kalman filter is proposed.The proposed method is divided into two steps connected in series: the gyro and thestar tracker calibration. For gyro calibration, alignment errors and scale factor errorsare estimated during the calibration maneuver under the assumption of a perfect startracker. Estimation of the alignment errors of the star trackers and compensation ofthe gyro calibration errors are then performed using the measurements includingpayload information. Performance of the proposed method are demonstrated bynumerical simulations.
정적법(constant volume method)을 이용하여 $1Pa\sim100kPa$ 영역에서 진공게이지의 직접교정 (direct calibration) 장치를 개발하였다. 이 장치는 피 교정 게이지의 이동 없이 in-situ 상태에서 비교교정(comparison calibration)도 가능하다. 이 장치가 개발됨으로서 산업체 교정기관의 생산성을 높이고 개발도상국에 국가 진공표준과 교정기술을 보급할 수 있게 되었다.
Among the CMM calibration techniques, the calibration with standard specimen is most accurate way to acquire the required precision. When there is no standard specimen, the calibration of CMM with itself is possible. This calibration method is called "self-calibration". In this paper, we developed self-calibration algorithm for CMM XY plane. It is possible to calculate the in-plane error and out-of-plane error of CMM with 3 different measurement of same artifact. Experimental result shows that the non-orthogonality error is dominant in in-plane error and the self-calibration result and laser interferometer measured result have almost same value.ame value.
Camera calibration is an important and fundamental procedure for the application of a vision sensor to 3D problems. Recently many camera calibration methods have been proposed particularly in the area of robot vision. However, the reliability of data used in calibration has been seldomly considered in spite of its importance. In addition, a camera model can not guarantee good results consistently in various conditions. This paper proposes methods to overcome such uncertainty problems of data and camera models as we often encounter them in practical camera calibration steps. By the use of the RANSAC (Random Sample Consensus) algorithm, few data having excessive magnitudes of errors are excluded. Artificial neural networks combined in a two-step structure are trained to compensate for the result by a calibration method of a particular model in a given condition. The proposed methods are useful because they can be employed additionally to most existing camera calibration techniques if needed. We applied them to a linear camera calibration method and could get improved results.
This paper presents an examination of the spatial integration method for extracting the RCS of a trihedral corner reflector from SAR images for SAR external calibration. An exact external radiometric calibration technique is required for extracting an exact calibration constant. Therefore, we examine the accuracy of the spatial integration method, which is commonly used for the SAR external radiometric calibration. At first, an SAR image for a trihedral corner reflector is simulated with a high-resolution SAR impulse response with a known theoretical RCS of the reflector, and a background clutter image for the high resolution SAR system is also generated. Then, a SAR image in a high resolution is generated for a trihedral comer reflector located on a background clutter by superposition of the two SAR images. The radar cross section of a trihedral corner reflector in the SAR image is retrieved by integrating the radar signals of the pixels adjacent to the reflector for various size of the integration area. By comparison of the measured RCS by the integration method and the theoretical RCS of the reflector, the effect of the size of the integration area on the extraction of the calibration constant is examined.
Magnetometer calibration must be performed before the use of three-axis magnetometers to ensure the accuracy of orientation estimation. Recently, one of the most popular calibration approaches is the ellipsoid fitting technique due to its high performance in calibration. To date, in fact, performances of the existing ellipsoid fitting methods have been evaluated with full range rotation data. However, in case of the calibration of magnetometers attached to vehicles, ships, and planes, it is very difficult to collect the full range rotation data since their allowable ranges in terms of roll and pitch are limited to small. This constraint may result in serious performance degradation of some ellipsoid fitting algorithms. Therefore, to be practical, this paper proposes a weighted least square-based magnetometer calibration method that is robust in roll-pitch limited conditions. Furthermore, the proposed method is a linear approach and thus is free from the well-known initial value issue in nonlinear approaches. Experimental results show the superiority of the proposed method to other ellipsoid-fitting calibration methods.
There have been many autonomous robot calibration methods which form closed loop structures through the various attached sensors and mechanical fixtures. Single point calibration among them has been used for on-site calibration due to its convenience of implementation. The robot can reach a single point with infinitely many configurations so that single point calibration algorithm can be set up and easily implemented relative to the other methods. However, it is not still easy to drive the robots' sharp edge to its corresponding edge of the fixture. This is error-prone process. In this paper, we propose a 3 dimensional small displacement measuring sensor and a robot calibration algorithm based on this sensor. This method relieves the difficulty of matching two edges in the single point calibration and improves the resulting robot accuracy. Simulated study is carried out on a Hyundai HA06 robot to show the effectiveness of the proposed method over the single point calibration. And also, the resulting robot accuracy is compared with that from 3D laser tracker based calibration to show the dependency of robot accuracy on range of the workspace where the measurement data are collected.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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