This paper presents field test results of the GPS precise positioning using carrier phase observable. The Least-squares AMBiguity Decorrelation Adjustment(LAMBDA) method is implemented to resolve integer ambiguity problem for two epoch Ll carrier phase measurement data. Field test results show that the GPS precise positioning of cm-level accuracy is obtainable with conventional low cost, single frequency C/A code GPS receivers.
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.
민간과 상업응용분야의 성장과 함께 위치정보, 항법 그리고 시각정보를 제공하는 전지구 위성 항법시스템(GNSS)은 우리의 삶에 많은 영향을 주고 있다. 사용자들의 요구사항을 맞추기 위해 10cm급의 정확도를 갖는 새로운 측위기술이 적용되고 있으며, 측위정확도는 더욱 향상 되어가고 있다. 이 연구에서는 GPS L1 수신기 사용자의 측위정확도 향상을 위해 두개의 GPS 기준국 (DAEJ, SUWN) 관측정보를 이용하였고, 한반도내 넓은 범위의 실험지역으로부터 얻어진 데이터를 자료처리 하였다. 결과적으로 이중 GPS 기준국에 의해 산출된 조합해가 단일 기준국에 의한 결과보다 향상된 위치정확도를 보였다.
본 연구는 지적측량을 위한 GPS의 활용방안을 제시하는 것으로서 보다 연구를 효과적으로 수행하기 위하여 최근 세계적으로 그 효율성 및 효용성이 증대되고 있는 최신의 측량기법인 인공위성에 의한 GPS(Global Positioning System)를 활용하였다. 실증분석은 연구대상지역에 대하여 GPS 관측을 실시한 후 현행 Total Station과 GPS의 측량 성과에 대해 비교 분석한 결과 효율성 및 경제성에 대한 측면에서 현행 측량방법보다 GPS가 시간 비용 경제적인 측면에서 보다 높은 효율성을 가지고 있는 것으로 분석되었다. 그리고 GPS 측량의 산출성과가 현행 지적법에서 인정하고 있는 측량성과 인정범위에 모두 포함되어 GPS 측량방법의 높은 정확도를 입증할 수 있었다. 이러한 분석 결과를 토대로 지적측량을 위한 GPS의 활용방안을 제시하였다.
GPS 기술의 빠른 발전에 힘입어 정밀 측위 분야에도 GPS의 활용은 증가하고 있다. GPS로부터 정밀한 좌표를 획득하기 위해서 GPS 신호에서 모호 정수값을 정확하게 결정하는 것이 중요하다. 이를 위해 기존에는 다중시점(multi-epoch) 데이터를 사용한 방법이 일반적이었으나 최근에 단일시점(single-epoch) 데이터를 이용한 방법이 개발되었다. 이에 본 연구는 각각의 방법이 구현된 세 가지 소프트웨어를 활용하여 GPS 기선해석과 관련된 다양한 실험을 수행하여 결과를 분석하였다. 이를 통해 실시간 정밀 측위에 대한 이용 가능성을 검증하였다.
Energy efficiency and safe mobility are the two key constituents of the future automobile. The technologies that enable these features are now heavily dependent upon information and communication technology rather than traditional auto-mechanical technology. This paper presents an exploratory project 'Smart&Green Vehicle Project' at Western Michigan University which is to improve the geographical location accuracy of vehicles and to study various applications of making such location data available. Global Positioning System (GPS), Inertial Navigation System (INS), Vehicular Ad-hoc Network (VANET) technology, and data fusion among these technologies are investigated. Testing and evaluation is done on systems which will gather vehicular positioning data during GPS signal loss. Vehicles in urban settings do not acquire accurate positioning data from GPS alone; therefore there is a need for exploration into technology that can assist GPS in urban settings. The goal of this project is to improve the accuracy of positioning data during a loss of GPS signal. Controlled experiments are performed to gather data which aided in assessing the feasibility of these technologies for use in vehicular platforms.
Several experiments were carried out to analyze the impact of the modernized Global Positioning System (GPS) L2C signal on pseudorange-based point positioning. Three dual-frequency positioning algorithms, ionosphere-free linear combination, ionospheric error estimation, and simple integration, were used, and the results were compared with those of Standard Point Positioning (SPP). An analysis was conducted to determine the characteristics of each dual-frequency positioning method, the impact of the magnitude of ionospheric error, and receiver grade. Ionosphere-free and ionospheric error estimation methods can provide improved positioning accuracy relative to SPP because they are able to significantly reduce the ionospheric error. However, this result was possible only when the ionospheric error reduction effect was greater than the disadvantage of these dual-frequency positioning algorithms such as the increment of multipath and noise, impact of uncertainty of unknown parameter estimation. The RMSE of the simple integration algorithm was larger than that of SPP, because of the remaining ionospheric error. Even though the receiver grade was different, similar results were observed.
In indoor environments, since global positioning system (GPS) signals can be blocked by obstacles, such as building structure. the performance of GPS-based positioning methods can be degraded because of the loss of GPS signals. To solve this problem, various localization schemes using inertial measurement unit (IMU) sensors, such as gyroscope, accelerometer, and magnetometer, have been proposed to enhance the positioning accuracy in indoor environments. IMU-based positioning methods can estimate the location of the user by calculating the velocity and heading angle of the user without the help of GPS. However, low-cost MEMS IMUs may lead to drift error and large bias. In addition, positioning errors in IMU-based positioning approaches can be caused by the irrelevant motion of the pedestrian. In this study, we propose an enhanced indoor positioning method that provides more reliable localization results by using the camera, light detection and right (LiDAR), and ARKit framework on the iPhone. Through reliable positioning results and augmented reality (AR) experiences, our indoor positioning system can provide indoor space guidance services.
GPS (Global Positioning System)를 이용하여 위치를 결정하기 위해서는 4개 이상의 가시위성이 있어야 한다. 하지만 도심지역과 같은 환경에서는 이러한 조건을 만족하기 어려운 경우도 있다. 특히, 가시위성이 3개뿐인 경우 외부로부터 위치결정에 필요한 시계오차정보를 활용하는 측위기법이 대안으로 사용되기도 한다. 본 연구에서는 먼저 수신기 시계오차특성을 분석한 후 시계오차의 보간에 적합한 방법으로 LSC (Least-Squares Collocation)을 제안하였다. 실험을 위해 국내 상시관측소와 상시관측소 근처에 설치된 수신기로부터 수신된 GPS 데이터를 이용하였다. DGPS (Differential GPS)기법을 통해 먼저 시계오차를 계산했으며 효율적인 보간을 위해 구간을 나눈 후 보간하는 방법을 적용하였다. 시계오차의 계산이 불가능한 epoch에 대해 LSC 보간법을 적용함으로써 시계오차를 계산하였다. 실험결과를 분석하기 위해 원래 데이터로부터 계산된 시계오차와 보간된 시계오차와의 차이인 잔차를 계산하였다. 계산결과 잔차의 평균은 0.24m 그리고 표준편차는 0.49m로 충분한 정확도의 확보가 가능한 것으로 판단된다.
Currently, studies on autonomous driving are being actively conducted. Vehicle positioning techniques are very important in the autonomous driving area. Currently, the global positioning system (GPS) is the most widely used technology for vehicle positioning. Although technologies such as the inertial navigation system and vision are used in combination with GPS to enhance precision, there is a limitation in measuring the lane and position in shaded areas of GPS, like tunnels. To solve such problems, this paper presents the use of LED lighting for position estimation in GPS shadow areas. This paper presents simulations in the environment of three-lane tunnels with LEDs of different color temperatures, and the results show that position estimation is possible by the analyzing chromaticity of LED lights. To improve the precision of positioning, a fuzzy logic system is added to the location function in the literature [1]. The experimental results showed that the average error was 0.0619 cm, and verify that the performance of developed position estimation system is viable compared with previous works.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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