Existing Differential GPS (DGPS) pseudorange correction (PRC) generation techniques based on a virtual reference station cannot effectively assign a weighting factor if the baseline distance between a user and a reference station is not long enough. In this study, a virtual reference station DGPS PRC generation technique was developed based on an enhanced inverse distance weighting method using an exponential function that can maximize a small baseline distance difference due to the dense arrangement of DGPS reference stations in South Korea, and its positioning performance was validated. For the performance verification, the performance of the model developed in this study (EIDW) was compared with those of typical inverse distance weighting (IDW), first- and second-order multiple linear regression analyses (Planar 1 and 2), the model of Abousalem (1996) (Ab_EXP), and the model of Kim (2013) (Kim_EXP). The model developed in the present study had a horizontal accuracy of 53 cm, and the positioning based on the second-order multiple linear regression analysis that showed the highest positioning accuracy among the existing models had a horizontal accuracy of 51 cm, indicating that they have similar levels of performance. Also, when positioning was performed using five reference stations, the horizontal accuracy of the developed model improved by 8 ~ 42% compared to those of the existing models. In particular, the bias was improved by up to 27 cm.
Relative navigation system is presented using measurements from a single-channel global positioning system (GPS) simulator. The objective of this study is to provide real-time relative navigation results as well as absolute navigation results for two formation flying satellites separated about 1km in low earth orbit. To improve the performance, more accurate dynamic model and modified relative measurement model are developed. This modified method prevents non-linearity of the measurement model from degrading precision by applying linearization about the states from absolute navigation algorithm not about a priori states. Furthermore, absolute states are obtained using ion-free GRAPHIC pseudo-ranges and precise relative states are provided using double differential carrier-phase data based on Extended Kalman Filter. The software-based simulation is performed and achieved meter-level precision for absolute navigation and millimeter-level precision for relative navigation. The absolute and relative accuracies at steady state are about 0.77m and 4mm respectively (3D, r.m.s.). In addition, Integer ambiguity algorithm (LAMBDA method) improves simulation performances.
Kim, Seung-Hun;Kim, Moon-June;Kang, Sung-Chul;Hong, Suk-Kyo;Roh, Chi-Won
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.2
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pp.140-146
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2007
This paper demonstrates the development of a mobile robot for patrol. We fuse differential GPS, angle sensor and odometry data using the framework of extended Kalman filter to localize a mobile robot in outdoor environments. An important feature of road environment is the existence of curbs. So, we also propose an algorithm to find out the position of curbs from laser range finder data using Hough transform. The mobile robot builds the map of the curbs of roads and the map is used fur tracking and localization. The patrol robot system consists of a mobile robot and a control station. The mobile robot sends the image data from a camera to the control station. The remote control station receives and displays the image data. Also, the patrol robot system can be used in two modes, teleoperated or autonomous. In teleoperated mode, the teleoperator commands the mobile robot based on the image data. On the other hand, in autonomous mode, the mobile robot has to autonomously track the predefined waypoints. So, we have designed a path tracking controller to track the path. We have been able to confirm that the proposed algorithms show proper performances in outdoor environment through experiments in the road.
Extrapolating the correction information of ionosphere is essential for expanding wide area differential GPS (WADGPS) service area beyond the reference station network. In this paper, design and analysis of the artificial neural network for expanding the ionospheric correction region will be proposed. First, analysis about influence of each input of neural network were performed. The inputs are the day/year periodic function, sunspot number, and geomagnetic index (Ap). Second, performance analysis with respect to the number of hidden layers and neurons in the neural network is shown. As a result, estimation of total electron contents (TEC) on the high/low latitude regions in solar max(2014) are displayed.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.19
no.3
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pp.75-82
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2011
In this study, author analyzed the overview and the convergence time of Fixed solutions (<15cm) of OmniSTAR, one of SBAS(Satellite Based Augmentation System) as WADGPS (Wide Area Differential GPS), which can compensate the drawbacks of the existed GNSS (Global Navigation Satellite System) that require the expensive receiver and is impossible to position in case of the radio interference in urban sometimes. As a result, the test shows that the less than 15cm 3D standard deviation converges in 39 minutes at Dynamic mode and 28 minutes at Static mode. It is expected that we can apply OmniSTAR to a variety of fields such as LBS(Location Based Service), mobile positioning, and the geo-spatial information industry that does not necessarily guarantee the high position accuracy.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.5
no.1
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pp.94-100
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2004
Ionospheric time delay is the biggest error source for single-frequency DGPSapplications, including time transfer and Wide Area Differential GPS (WADGPS).Currently, there are many attempts to develop real-time ionospheric time delayestimation techniques to reduce positioning error due to the ionospheric time delay.Klobuchar model is now widely used for ionosphehc time delay calculation forsingle-frequency users. It uses flat surface at night time and cosine surface atdaytime[1], However, the model was developed for worldwide ionosphere fit, it isnot adequate for local area single-frequency users who want to estimateionospheric time delay accurate1y[2]. Therefore, 3-D ionosphere model usingtomographic estimation has been developed. 3-D tomographic inversion modelshows better accuracy compared with prior a1gorithms[3]. But that existing 3-Dmodel still has problem that it requires many coefficients and measurements forgood accuracy. So, that algorithm has Umitation with many coefficients incontinuous estimation at the small region which is obliged to have fewermeasurements.In this paper, we developed an modified 3-D ionosphehc time delay modelusing tomography, which requires only fewer coefficients. Because the combinationsof our base coefficients correspond to the full coefficients of the existing model, ourmodel has equivalent accuracy to the existing. We confirmed our algorithm bysimulations. The results proved that our modified algohthm can perform continuousestimation with fewer coefficients.
In the future, it is necessary that using the Satellite-based radio navigation augmentation system such as Differential Global Positioning System(DGPS) to achieve a position accuracy of sub-meter level in port. Generally, the receiver for DGPS reference station should meet performance specifications of RSIM Ver. 1.1 presented by RTCM. This paper proposes a method to verify performance of the receiver for DGPS reference station according to the RSIM Ver. 1.1. And this paper presented that performance evaluation of the commercial receiver for DGPS reference station through the proposed method is satisfied with RSIM Ver. 1.1.
An autonomous tractor system was developed and its performance was evaluated. The system consisted of a tractor system of and a remote control station. The tractor and the remote control station communicated each other via wireless modems. The tractor had a DGPS(differential global positioning system), sensors, a controller and a modem. The DGPS collected position data and the tractor status was estimated. The information of tractor status and sensors was transferred to the remote control station. Then, the control station determined the control data such as steering angles using a fuzzy controller. The fuzzy controller used the information from the DGPS, sensors, and GIS(geographic information system) data. The control data were obtained by remote signal processing at the control station The control data for autonomous operation were transferred to the tractor controller. The performances of an autonomous tractor were evaluated for various speeds, different initial positions and different initial headings. About 1.3 seconds of time lag was occurred in transferring the tractor status data and the control data. Compensation the time lag, about 27cm deviation was observed at the speed of 0.5m/s and 37cm at the speed of 1m/s. Error caused mainly by the time lag and it would be reduced by developing a full-duplex radio module for controlling the remote tractor.
Kim, Tae-Jung;Im, Yong-Jo;Kim, Ho-Won;Kweon, In-So
Proceedings of the KSRS Conference
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2002.10a
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pp.524-529
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2002
In this paper, we report the development of two DEM (digital elevation model) generation algorithms over urban areas from an IKONOS stereo pair. One ("EpiMatch") is originally developed for SPOT images and modified for IKONOS images. It uses epipolar geometry for accurate DEM generation. The other is based on graph-cut algorithm in 3D voxel space. This algorithm is believed to work better on height discontinuities than EpiMatch. An IKONOS image pair over Taejon city area was used for tests. Using ground control points obtained from differential GPS, camera model was set up and stereo matching applied. As a result, two DEMs over urban areas were produced. Within a DEM from EpiMatch small houses appear as small "cloudy" patches and large apartment and industrial buildings are visually identifiable. Within the DEM from graph-cut we could achieve better height information on building boundaries. The results show that both algorithms can generate DEMs from IKONOS images although more research is required on handling height discontinuities (for "EpiMatch") and on faster computation (for "Graph-cut").
Son, Pyo-Woong;Fang, Tae Hyun;Park, Sul Gee;Han, Younghoon;Seo, Kiyeol
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.11
no.1
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pp.23-28
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2022
The eLoran system is a high-power terrestrial navigation system that is recognized as the most appropriate alternative to complement the GNSS's vulnerability to radio frequency interference. Accordingly, Korea has conducted eLoran technology development projects since 2016. The eLoran system developed in Korea provides 20 m positioning accuracy to maritime user in Incheon and Pyeongtaek harbor. To accurately calculate the position with the eLoran signal, it is necessary to apply a compensation method that mitigates the propagation delay. In this paper, we develop the compensation method to mitigate the eLoran signal propagation delay and evaluate the positioning performance in Incheon harbor. The propagation delay due to the terrain characteristics is pre-surveyed and stored in the user receiver. Real-time fluctuations in propagation delay compared to the pre-stored data are mitigated by the temporal correction generated at a nearby differential Loran station. Finally, two performance evaluation tests were performed to verify the positioning accuracy of the Korean eLoran system. The first test took place in December 2020 and the second in April 2021. As a result, the Korean eLoran service has been confirmed to provide 20 m location accuracy without GPS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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