International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제13권4호
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pp.499-506
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2012
In this paper, a dynamic modeling for the velocity and position information of a single frequency stand-alone GPS(Global Positioning System) receiver is described. In static condition, the position error dynamic model is identified as a first/second order transfer function, and the velocity error model is identified as a band-limited Gaussian white noise via non-parametric method of a PSD(Power Spectrum Density) estimation in continuous time domain. A Kalman filter is proposed considering both correlated/white measurements noise based on identified GPS error model. The performance of the proposed Kalman filtering method is verified via numerical simulation.
In this paper, the system model for the compensation of the low-cost personal navigation system is derived and the error compensation method using GPS is also proposed. WNS(Walking Navigation System) is a kind of personal navigation system using the number of a walk, stride and azimuth. Because the accuracy of these variables determines the navigation performance, computational methods have been investigated. The step is detected using the walking patterns, stride is determined by neural network and azimuth is calculated with gyro output. The neural network filters off unnecessary motions. However, the error compensation method is needed, because the error of navigation information increases with time. In this paper, the accumulated error due to the step detection error, stride error and gyro bias is compensated by the integrating with GPS. Loosely coupled Kalman filter is used for the integration of WNS and GPS. It is shown by simulation that the error is bounded even though GPS signal is blocked.
Compact Network Real-Time Kinematic (RTK) is a method that combines compact RTK and network RTK, and it can effectively reduce the time and spatial de-correlation errors. A network RTK user receives multiple correction information generated from reference stations that constitute a network, calculates correction information that is appropriate for one's own position through a proper combination method, and uses the information for the estimation of the position. This combination method is classified depending on the method for modeling the GPS error elements included in correction information, and the user position accuracy is affected by the accuracy of this modeling. Among the GPS error elements included in correction information, tropospheric delay is generally eliminated using a tropospheric model, and a combination method is then applied. In the case of a tropospheric model, the estimation accuracy varies depending on the meteorological condition, and thus eliminating the tropospheric delay of correction information using a tropospheric model is limited to a certain extent. In this study, correction information modeling accuracy performances were compared focusing on the Low-Order Surface Model (LSM), which models the GPS error elements included in correction information using a low-order surface, and a modified LSM method that considers tropospheric delay characteristics depending on altitude. Both of the two methods model GPS error elements in relation to altitude, but the second method reflects the characteristics of actual tropospheric delay depending on altitude. In this study, the final residual errors of user measurements were compared and analyzed using the correction information generated by the various methods mentioned above. For the performance comparison and analysis, various GPS actual measurement data were collected. The results indicated that the modified LSM method that considers actual tropospheric characteristics showed improved performance in terms of user measurement residual error and position domain residual error.
The signal broadcast from a GPS satellite experiences code delay and carrier phase advance while passing through the ionosphere, which causes a signal error. Many ionosphere models have been studied to correct this ionospheric delay error. In this paper, the ionosphere modeling for the Korean Peninsula was carried out using a spherical harmonics based model. In contrast to the previous studies, we considered a real-time ionospheric delay correction model using fewer number of basis functions. The modeling performance was evaluated by comparing with a grid model. Total number of basis functions was set to be identical to the number of grid points in the grid model. The performance test was conducted using the GPS measurements collected from 5 reference stations during 24 hours. In the test result, the modeling residual error was smaller than that of the existing grid model. However, when the number of measurements was small and the measurements were not evenly distributed, the overall trend was found to be problematic. For improving this problem, we implemented the modeling with additional virtual measurements.
GPS 신호의 주요 오차 요인 중 전리층 지연 오차는 신호 주파수에 따라 지연량이 달라지는 특성을 가진다. 이중 주파수 사용자는 L1, L2 주파수의 의사거리 측정치의 차이 값을 이용하여 보정하게 되는데, 이렇게 추정된 전리층 지연 추정치에는 의사거리 잡음에 의한 오차가 포함되게 되므로 일반적으로 필터를 통해 의사거리 측정치를 평활화 시킨 후 전리층 지연을 계산하게 된다. Weighted hatch filter는 측정치의 잡음 수준을 고려하여 최적의 평활화 된 의사거리 측정치를 계산해 낼 수 있으나, 이를 이용하기 위해서는 측정치 잡음에 대한 모델링이 필요하다. 본 논문에서는 NDGPS 기준국들에 대하여 측정치 잡음 모델링을 수행하였다. 그리고 모델링 결과를 바탕으로 weighted hatch filter를 구성하여 평활화 된 의사거리 측정치 및 전리층 지연을 추정한 결과 필터를 적용하지 않은 것에 비하여 전리층 지연 오차의 표준편차가 1/25 가량으로 줄어드는 것을 확인하였다.
GPS 위성 고장과 같은 GPS 신호 이상에 대한 무결성 감시 연구가 진행되고 있다. GPS 신호의 이상 발생은 GPS 위성의 고장, 이온층 지연 오차의 급격한 증가, 제어부분의 항법 파라미터에 대한 잘못된 모델링 또는 고의적 이상, 전자파 간섭 등이 있는 것으로 알려져 있다. GPS 위성 고장의 경우 반송파, 코드, 항법메시지의 오류에 의해 이상이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 항법메시지에 이상이 있는 상황을 GPS 시뮬레이터를 이용하여 재현하고, 항법메시지 이상이 GPS 수신기에 미치는 영향을 분석하였다. GPS 항법메시지를 구성하는 프리앰블, HOW의 TOW 카운트메시지와 서브프레임의 ID를 나타내는 비트, 위성상태 관련 비트, 그 외의 항법메시지 이상에 대해 정리하고 이를 재현하였으며, 이러한 이상이 GPS 수신기에 미치는 영향을 분석하기 위하여 위성의 개수, DOP, 의사거리를 통해 관찰하였다.
This paper presents an FIR (Finite Impulse Response) fixed-interval smoothing filter for fast and exact estimating state variables of a discrete nonlinear system with modeling uncertainty. Conventional IIR (Infinite Impulse Response) filter and smoothing filter can estimate state variables of a system with an exact model when the system is observable. When there is an uncertainty in the system model, however, conventional IIR filter and smoothing filter may cause large errors because the filters cannot estimate the state variables corresponding to the uncertain model exactly. To solve this problem, FIR filters that have fast estimation properties and have robustness to the modeling uncertainty have been developed. However, there is time-delay estimation phenomenon in the FIR filter. The FIR smoothing filter proposed in this paper makes up for the drawbacks of the IIR filter, IIR smoothing filter, and FIR filter. Therefore, the FIR smoothing filter has good estimation performance irrespective of modeling uncertainty. The proposed FIR smoothing filter is applied to the integrated navigation system composed of a magnetic compass based DR (Dead Reckoning) and a GPS (Global Positioning System) receiver. Even when the magnetic compass error that changes largely as the surrounding magnetic field is modeled as a random constant, it is shown that the FIR smoothing filter can estimate the varying magnetic compass error fast and exactly with simulation results.
본 논문은 선박의 마그네틱컴파스와 자이로컴파스의 제한점을 극복하기 위하여 첨단 위성항법 방식인 GPS 시스템을 이용하여 고안된 GPS-Compass를 현재의 향상된 GPS 시스템 환경(2000. 5. 1 미국의 전격적인 SA 오차가 중지되어 정밀도가 7-8배 향상된 환경)을 적용하여 모델을 재검토하고 실험을 통하여 함정에서의 제2방위센서 사용 가능 여부를 확인하기 위하여 연구하였다. 따라서 본 논문에서는 GPS-Compass 구성을 위한 이론식을 정립하고 GPS-Compass 모델을 확인하여 이론적 검증을 하였고, 두 대의 GPS 수신기로 실험 장치를 구축하여 분석한 결과 선박의 제2방위 센서로서의 사용 가능 여부를 확인하였다.
GPS position errors were corrected for guidance of autonomous vehicles. From the vision, we can obtain the lateral distance from the center of lane and the angle difference between the left and right detected line. By using a controller which makes these two measurements zero, a lane following system can be easily implemented. However, the problem is that if there's no lane, such as crossroad, the guidance system of autonomous vehicle does not work. In addition, Line detection has problems working on curved areas. In this case, the lateral distance measurement has an error because of a modeling mismatch. For this reason, we propose GPS error correction filter based on curve-modeled lane detection and evaluated the performance applying it to an autonomous vehicle at the test site.
본 논문은 선박의 마그네틱 컴파스와 자이로 컴파스의 제한점을 극복하기 위하여 첨단 위성항법 방식이 GPS 시스템을 이용하여 고안된 GPS-Compass를 현재의 향상된 GPS 시스템 환경(2000. 5. 1 미국의 전격적인 SA 오차가 중지되어 정밀도가 7∼8배 향상된 환경)을 적용하여 모델을 재검토하고 실험을 통하여 함정에서의 제 2 방위센서 사용 가능 여부를 화인하기 위하여 연구하였다. 따라서 본 논문에서는 GPS-Compass 구성을 위한 이론식을 정립하고 GPS-Compass 모델을 확인하여 이론적 검증을 하였고, 두 대의 GPS 수신기로 실험장치를 구축하여 분석한 결과 선박의 제 2 방위센서로서의 사용 가능 여부를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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