A robust position-sensing system is proposed in this paper for ubiquitous mobile robots which move indoor as well as outdoor. The Differential GPS (DGPS) which has position estimation error of less than 5 m is a general solution when the mobile robots are moving outdoor, while an active beacon system (ABS) with embedded ultrasonic sensors is selected as an indoor positioning system. The switching from the outdoor to indoor or vice versa causes unstable measurements on account of the reference and algorithm changes. To minimize the switching time in the position estimation and to stabilize the measurement, a robust position-sensing system is proposed. In the system, to minimize the switching delay, the door positions are stored and updated in a database. The reliability and accuracy of the robust positioning system based on DGPS and ABS are verified through the real experiments using a mobile robot prepared for this research and demonstrated.
Stand-alone global position system receiver based on C/A code tracking generates position error of 100m mainly due to the selective availability and ionospheric and tropospheric delay errors. The differential GPS is the most commonly used method for removing those bias range error components. The relative GPS, although somewhat restrictive in its use, is ideally suited to the car monitoring system for improved Automatic Vehicle location, especially where the DGPS infrastructure is not available. The RGPS does not require any additional hardware, facility or external infrastructure and can be operated within the system with existing host computer and communication link. This paper presents detailed description of the RGPS concept and its implementation for real-time data processing. Performance of RGPS is evaluated with real data and is compared with DGPS.
미아찾기, 응급구조요청 등의 고정밀 위치정보를 요구하는 다양한 위치기반서비스 응용 분야가 증가하고 있다. 그러나 대부분 시스템에서 사용할 수 있는 GPS의 정밀도는 아직까지 낮은 상태이다. 본 논문에서는 위치기반서비스에 적용될 수 있고 무선 환경에서도 안정적인 서비스가 제공될 수 있으며 다양한 단말기에서 활용할 수 있는 객체지향 설계 기법을 이용한 웹서비스 기반의 저가형 위성항법보정시스템(DGPS)을 설계 및 제안한다. 제안하는 시스템은 시스템의 확장성과 재활용성을 극대화하기 위해 UML을 기반으로 객체지향 설계 모델링을 이용하여 시스템을 설계한다. 또한 저가형의 기준국과 위치 보정 측위 프레임워크 및 서버를 구축하여 이동국의 위치에 따른 GPS의 정밀도를 높이고자 한다. 이동국의 위치 정밀도는 이동환경을 고려하여 안정적이고 다양한 서비스 제공이 가능한 형태인 웹 서비스 기반의 통신 인터페이스를 구현한다. 마지막으로 성능평가 결과, 제안된 시스템을 통해 1~2m이내까지 위치측위 정밀도가 확보할 수 있으며, 88.5% 확률로 2m이하의 위치측위 정밀도를 확보 할 수 있다.
본 논문은 지상파 기반의 측위·항법·시각(PNT, Positioning, Navigation, and Timing) 서비스의 대표격인 eLoran(enhance LOng RAnge Navigation) 시스템의 시각동기 성능 모니터링 시스템의 설계에 관한 것으로서, GNSS(Global Navigation Satellite System)의 신호 취약성에 따른 시각동기시스템의 한계에 대해 설명하고, 이에 대한 백업시스템으로 대표적 지상파항법시스템인 eLoran 시스템의 시각동기 성능모니터링 시스템에 대해 중점적으로 다룬다. eLoran 시스템을 이용한 시각동기 서비스 및 이에 대한 성능감시를 위한 보정기준국(dLoran, differential Loran) 관점에서의 시각동기 성능모니터링 시스템의 구성과 그 요구성능에 대해 설명한다. 또한 eLoran 테스트베드 환경 내 시각동기 모니터링 시스템의 장기 시범운영을 통해서, eLoran 시각동기서비스의 성능을 분석한다. 시각동기 성능모니터링 시스템을 이용한 성능 분석결과 보정 전 43.71 ns, 보정 후 22.52 ns (rms)의 시각정밀도를 나타내었으며, 이를 통해서 정밀시각 동기원으로 eLoran 서비스가 충분히 GPS 백업 시각동기시스템으로 활용이 가능함을 확인할 수 있었다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제10권2호
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pp.97-102
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2012
The differential global positioning system (DGPS) transmits a GPS enhancement signal using a top-loaded monopole antenna in the medium frequency range. The top-loaded antenna in the medium frequency band can attain a radiation efficiency on the order of 10%. The antenna ground plane characteristics affect the antenna radiation efficiency. To improve the radiation efficiency, it is necessary to install the antenna on a ground plane with large enough physical dimensions and good conductivity. The antenna radiation efficiency is a primary factor in determining the DGPS service area. The service area of the DGPS using a medium frequency band is dominantly affected by the antenna radiation efficiency. To determine antenna radiation efficiencies accurately, the antenna radiation efficiencies of DGPS are deduced from the propagation power in this paper. Based on the deduced antenna radiation efficiencies, the service area for the Korean nationwide-DGPS is analyzed and evaluated.
The ambiguity resolution is an essential task for the precise carrier phase differential GPS. In practice, however, there are still many problems in resolving the ambiguity in kinematic mode, especially in the urban areas. The multipath in received signal, the frequent change in visible satellites, and the cyclic slips make the ambiguity resolution very difficult task in real-time operation. In this paper, we consider a differential positioning with the float ambiguity that is free from the integer constraint. The float ambiguity estimation if carried out by the Kalman filter. The float and fixed ambiguities are combined together to determine the position in real-time kinematic mode.
해양수산부에서 구축추진 중인 NDGPS 즉, 전국망위성항법보정시스템을 널리 홍보하고, NDGPS 이용기술교육지원 및 이용 사례조사 발굴을 통해 국민 누구나 쉽고 편리하게 DGPS시스템을 이용할 수 있도록 찾아가는 서비스, 고객지향 혁신행정서비스 실천을 목표로 추진 중인 해양수산부 위성항법사무서의 홍보추진내용
It is generally important to get a precise position information for autonomous unmanned vehicle(AUV) to run safely. For getting the position of AUV, the GPS has been using to navigation in a vehicle. Though it is useful to finding a position, it is difficult to precisely control a trajectory of the AUV due to large measuring error which may reach over 10 meters. Therefore to apply AUV it needs to compensate for the error. This paper proposes a method to more precisely localize AUV using three low-cost differential global positioning systems (DGPS). The distance errors between each DGPS are minimized as using the least square method (LSM) and the Kalman filter to eliminate a Gaussian white noise. The selected DGPS is cheaper and easier to set up than the RTK-GPS. It is also more precise than the general GPS. The proposed method can compensate the relatively position error according to stationary and moving distance of the AUV. For evaluating the algorithm by simulation, the DGPS signal with the Gaussian white noise to any points is generated by the AR model and compared with the measurement signal. It is confirmed that the proposed method can effectively compensate the position error as comparing with the measurement signal. The compensated position signal can be used to localize and control the AUV in the road.
This study develops a Global Positioning System (GPS) Code Multipath Grid Map (CMGM) of each individual domestic reference station from the extracted code multipath of measurement data. Multipath corresponds to signal reflection/refraction caused by obstacles around the receiver antenna, and it is a major source of error that cannot be eliminated by differencing. From the receiver-independent exchange format (RINEX) data for two days, the associated code multipath of a satellite tracking arc is extracted. These code multipath data go through bias correction and interpolation to yield the CMGM with respect to the azimuth and elevation angles. The effect of the CMGM on multipath mitigation is then quantitatively analyzed to improve the Root Mean Square (RMS) of averaged pseudo multipath. Furthermore, the single point positioning (SPP) accuracy is analyzed in terms of the RMS of the horizontal and vertical errors. During two weeks in February 2023, the RMSs of the averaged pseudo multipath for five reference stations decreased by about 40% on average after CMGM application. Also, the SPP accuracies increased by about 7% for horizontal errors and about 10% for vertical errors on average after CMGM application. The overall quantitative analysis indicates that the proposed approach will reduce the convergence time of Differential Global Navigation Satellite System (DGNSS), Real-Time Kinematic (RTK), and Precise Point Positioning (PPP)-RTK correction information in real-time to use measurement data whose code multipath is corrected and mitigated by the CMGM.
Mohasseb, M.;El-Rabbany, A.;El-Alim, O. Abd;Rashad, R.
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.21-26
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2006
This paper focuses on modeling and predicting differential GPS corrections transmitted by marine radio-beacon systems using artificial neural networks. Various neural network structures with various training algorithms were examined, including Linear, Radial Biases, and Feedforward. Matlab Neural Network toolbox is used for this purpose. Data sets used in building the model are the transmitted pseudorange corrections and broadcast navigation message. Model design is passed through several stages, namely data collection, preprocessing, model building, and finally model validation. It is found that feedforward neural network with automated regularization is the most suitable for our data. In training the neural network, different approaches are used to take advantage of the pseudorange corrections history while taking into account the required time for prediction and storage limitations. Three data structures are considered in training the neural network, namely all round, compound, and average. Of the various data structures examined, it is found that the average data structure is the most suitable. It is shown that the developed model is capable of predicting the differential correction with an accuracy level comparable to that of beacon-transmitted real-time DGPS correction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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