In order to reduce the time and cost of developing a navigation system, a performance evaluation platform can be used. A User Interface (UI) is required to effectively evaluate the performance, which sets parameters and gives navigation sensor signals and data display, and also displays navigation results. In this paper, a LabVIEW-based UI design method for multi-integrated navigation systems is proposed and implementation results are presented. The UI consists of a signal and data generation part and a signal and data processing part. The signal and data generation part sets parameters for the signal and data generation and displays the navigation sensor signal and data generation results. The signal and data processing part sets parameters for the signal and data processing and displays the navigation results. The signal and data generation part and signal and data processing part are designed to satisfy the requirements of the UI for a performance evaluation of the navigation system. In order to show the usefulness of the proposed UI design method, parameters of the signal and data generation and the signal and data processing are set through the LabVIEW-based UI, and the Global Positioning System (GPS) signal and inertial measurement unit data generation results and the navigation results of a GPS Software Defined Receiver (SDR) and inertial navigation system are confirmed. The implementation results show that the proposed UI design method helps users conduct an effective performance evaluation of navigation systems.
SDINS 운항중 정렬에 적용 가능한 GPS 반송파 위상변화율 측정 모델을 유도하여 새로운 SDINS/GPS 복합항법 시스템 구성 방법을 제안한다. 제안된 SDINS/GPS 복합항법 필터의 성능 분석을 공분산 해석기법을 이용하여 수행하고 이의 결과를 실제 차량 실험을 통하여 검증한다. 제안된 결합기법은 2개 이상의 안테나를 갖는 SDINS/GPS 결합시스템에 적용가능하며 기수각 추정에 직접적으로 연계된 GPS 측정치를 생성함으로써 빠른 SDINS의 기수각 추정을 가능하게 함으로써 SDINS/GPS의 항법 성능을 향상시키게 된다.
Ionospheric anomaly is one of the major error sources which deteriorate the GNSS performance. In the equatorial region, effects of the ionospheric plasma bubbles are of great interest because they are pretty common phenomena, especially in the period of the high solar activity. In order to evaluate the GNSS performance under circumstance of the bubbles, an ionospheric scintillation monitor has been developed and installed in Bangkok, Thailand. Furthermore, a model simulating the ionospheric delay and scintillation due to the bubbles has been developed. Based on these developments, the effects of the simulated plasma bubbles are analyzed and their agreement with the real observation is demonstrated. An availability degradation of the GPS ground based augmentation system (GBAS) caused by the bubbles is exampled in details. Finally, an integrated GPS/INS approach based on the Doppler frequency is proposed to remedy the deterioration.
The GPS can provide accurate position information on the earth. But GPS receiver can't give position information inside buildings. DR(Dead-Reckoning) or INS(Inertial Navigation System) gives position information continuously indoors as well as outdoors, because they do not depend on the external navigation information. But in general, the inertial sensors severely suffer from their drift errors, the error of these navigation system increases with time. GPS and DR sensors can be integrated together with Kalman filter to overcome these problems. In this paper, we developed a personal navigation system which can be carried by person, using GPS and electronic pedometer. The person's footstep is detected by an accelerometer installed in vertical direction and the direction of movement is sensed by gyroscope and magnetic compass. In this case the step size is varying with person and changing with circumstance, so determining step size is the problem. In order to calculate the step size of detected footstep, the neural network method is used. The teaming pattern of the neural network is determined by human walking pattern data provided by 3-axis accelerometer and gyroscope. We can calculate person's location with displacement and heading from this information. And this neural network method that calculates step size gives more improved position information better than fixed step size.
This study was conducted to develop a robust navigator which could be in positioning for precision farming through developing a plural GPS receiver with 4 sets of GPS antenna. In order to improve positioning accuracy by integrating GPS signals received simultaneously, the algorithm for processing plural GPS signal effectively was designed. Performance of the algorithm was tested using a simulation program and a fixed point on WGS 84 coordinates. Results of this study are aummarized as followings. 1. 4 sets of lower grade GPS receiver and signals were integrated by kalman filter algorithm and geometric algorithm to increase positioning accuracy of the data. 2. Prototype was composed of 4 sets of GPS receiver and INS components. All Star which manufactured by CMC, gyro compass made by KVH, ground speed sensor and integration S/W based on RTOS(Real Time Operating System)were used. 3. Integration algorithm was simulated by developed program which could generate random position error less then 10 m and tested with the prototype at a fixed position. 4. When navigation data was integrated by geometrical correction and kalman filter algorithm, estimated positioning erros were less then 0.6 m and 1.0 m respectively in simulation and fixed position tests.
This letter presents a filter for a car navigation system integrating a low-grade inertial measurements unit (IMU) and a global positioning system receiver. The filter is designed according to the state variables to be estimated and the usable measurements. The usable measurements change from case to case, and the estimative state variables also change due to the measurements; therefore, multiple models must be used for real environmental maneuvers. In this letter, four models for land navigation are chosen and switched by rearranging the system matrix and resetting the error covariance matrices.
This study describes the jump error smoothing scheme with fuzzy logic based on the scalar adaptive filter. The scalar adaptive filter is an useful algorithm for smoothing abrupt jump errors. However, the performances of scalar adaptive algorithm depend on the variance of real signal. So to design an effective algorithm, many informations of real and jump signal are required. In this paper, the fuzzy rules are designed by the analysis of scalar adaptive filter, and then the improved and simplified scheme is developed for smoothing the jump error. Simulations to INS/GPS integrated system show that the proposed method is effective.
기존 레이다 시스템에 비해 다양한 이점을 제공하는 능동 위상 배열 (AESA) 레이다의 성공적인 운용을 위해서는 정확하고 강건한 항법이 중요하다. 본 논문은 AESA 레이다를 탑재한 항공기의 EGI 시스템을 기반으로 한 통합 항법의 성능 분석에 대한 연구를 소개한다. GPS 및 IMU 입력을 생성하는 모델이 개발되었고, GPS/IMU 약결합 항법 필터가 구성되었다. GPS/IMU 모델 및 항법 필터와 함께 6자유도 항공기 시뮬레이터를 사용하여 항법 성능을 평가하는 절차가 소개되었다. 성능 분석 절차의 단계는 사례 연구와 함께 설명되었다.
본 연구에서는 전술급 무인항공기의 GPS 신호간섭 및 재밍(Jamming)/기만(Spoofing) 공격 시 위치항법 정보의 취약성을 보완하기 위해 개발한 영상정보 기반 실시간 비행체 위치보정 시스템을 기술하고자 한다. 전술급 무인항공기는 GPS 두절 시 항법장비가 GPS/INS 통합항법에서 DR/AHRS 모드로 전환하여 자동비행이 가능하나, 위치 항법의 경우 대기속도 및 방위각을 활용한 추측항법(DR, Dead Reckoning)으로 인해 시간이 지나면 오차가 누적되어 비행체 위치 파악 및 데이터링크 안테나 자동추적이 제한되는 등의 문제점을 갖고 있다. 이러한 위치 오차의 누적을 최소화하기 위해 영상감지기를 이용한 특정지역 위치보정점을 바탕으로 비행체 자세, 영상감지기 방위각/고각 및 수치지도 데이터(DTED)를 활용하여 비행체 위치를 계산하고 이를 실시간으로 항법장비에 보정하는 시스템을 개발하였다. 또한 GPS 시뮬레이터를 이용한 지상시험과 추측항법 모드의 비행시험으로 영상정보 기반 실시간 비행체 위치보정 시스템의 기능 및 성능을 검증하였다.
무인항공기의 영상 기반 항법은 널리 사용되는 GPS/INS 통합 항법 시스템의 취약점을 보강할 수 있는 중요한 기술로 이에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 일반적인 영상 대조 기법은 실제 항공기 비행 상황들을 적절하게 고려하기 힘들다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상기반 항법을 위한 가우시안 혼합 모델 기반의 파티클 필터를 제안한다. 제안한 파티클 필터는 영상과 데이터베이스를 가우시안 혼합 모델로 가정하여 둘 간의 유사도를 이용하여 항체의 위치를 추정한다. 또한 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 위치 추정 성능을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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