Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.25
no.3
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pp.207-213
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2007
For several years, although the demand of high accuracy kinematic positing using multiple bases has been increased, most of the commercial GPS processing softwares can provide the single-baseline solutions only. Thus, we studied the methods to improve the accuracy of the kinematic positioning using the network configuration based on the several single-baseline solutions. As discussed in this study, the positioning accuracy as well as the network stability is improved by introducing the geodetic network adjustment theories into the kinematic positioning application. Three different methods to remove the rank-deficiency, RLESS, BLIMPBE and SCLESS, are analyzed in this study. The 3D RMS error has been improved from 3.5cm(max) to 2.1cm using the network-based kinematic positioning, and it is desired to choose BLIMPBE and SCLESS depending on the accuracy of the base stations.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.1
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pp.94-106
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2020
Recently, the radio navigation method utilizing the GPS(Global Positioning System) satellite information is widely used as the method to measure the position of objects. As GPS applications become wider and fields based on various positioning information emerge, new methods for achieving higher accuracy are required. In the case of autonomous vehicles, the INS(Inertial Navigation System) using the IMU(Inertial Measurement Unit), and the DR(Dead Reckoning) algorithm using the in-vehicle sensor, are used for the purpose of preventing degradation of accuracy of the GPS and to measure the position in the shadow area. However, these positioning methods have many elements of problems due not only to the existence of various shaded areas such as building areas that are continually enlarged, tunnels, underground parking lots and but also to the limitations of accumulation-based location estimation methods that increase in error over time. In this paper, an efficient positioning method in a large underground parking space using Fingerprint method is proposed by placing the AP(Access Points) and directional antennas in the form of four anchors using WLAN, a popular means of wireless communication, for positioning the vehicle in the GPS shadow area. The proposed method is proved to be able to produce unchanged positioning results even in an environment where parked vehicles are moved as time passes.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.2
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pp.131-136
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2006
Commercial uses of GPS have been growing rapidly with applications for aircraft, ship, and land vehicle navigation as well as for surveying and time keeping. The next generation GPS and Japanese QZS (Quasi Zenith Satellite) will provide three different civil signals. Galileo will also provide several types of civil signals. The availability of the third civil frequency has obvious advantages to instantaneous carrier phase accuracy and ambiguity resolution for centimeter level measurements. This paper discusses the effects of additional new civil signals for the high accuracy positioning in urban areas based on simulation using practical raw data. As for constellation, only GPS and GPS+QZS are considered. For positioning, a short distance baseline is assumed in order to disregard atmosphere effects. In this simulation, mask angle and signal conditions were fixed and ambiguity success rates were compared between different triple frequency combination scenarios. The coefficient of reflection was set randomly from 0.05 to 0.5 and the multipath delay was also set randomly from 5-100 m. Visible satellites and signal strength were determined by raw data collected in Tokyo by car. These simulation results have confirmed that the availability of high accuracy positioning will increase in all scenarios if we use GPS+QZS with triple frequencies.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.1
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pp.49-54
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2023
The Global Positioning System (GPS) was developed for military purposes and developed as it is today by opening civilian signals (GPS L1 frequency C/A signals). The current satellite orbits the earth about twice a day to measure the position, and receives more than 3 satellite signals (initially, 4 to calculate even the time error). The three-dimensional position of the ground receiver is determined using the data from the radio wave departure time to the radio wave Time of Arrival(TOA) of the received satellite signal through trilateration. In the case of navigation using GPS in recent years, a location error of 5 to 10 m usually occurs, and quite a lot of areas, such as apartments, indoors, tunnels, factory areas, and mountainous areas, exist as blind spots or neutralized areas outside the error range of GPS. Therefore, in order to acquire one's own location information in an area where GPS satellite signal reception is impossible, another method should be proposed. In this study, IMU(Inertial Measurement Unit) combined with an acceleration and gyro sensor and a geomagnetic sensor were used to design a system to enable location recognition even in terrain where GPS signal reception is impossible. A method to track the current position by calculating the instantaneous velocity value using a 9-DOF IMU and a geomagnetic sensor was studied, and its feasibility was verified through production and experimentation.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.8
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pp.727-732
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2008
In this paper, the state-space representation of generalized complimentary filter is proposed. Complementary filter has the suitable structure to merge information from sensors whose frequency regions are complementary. First, the basic concept and structure of complementary filter is introduced. And then the structure of the generalized filter and its state-space representation are proposed. The state-space representation of complementary filter is able to design the complementary filter by applying modern filtering techniques like Kalman filter and $H_{\infty}$ filter. To show the usability of the proposed state-space representation, the design of Inertial Navigation System(INS) vertical channel damping loop using Global Positioning System(GPS) is described. The proposed GPS/INS damping loop lends the structure of Baro/INS(Barometer/INS) vertical channel damping loop that is an application of complementary filter. GPS altitude error has the non-stationary statistics although GPS offers navigation information which is insensitive to time and place. Therefore, $H_{\infty}$ filtering technique is selected for adding robustness to the loop. First, the state-space representation of GPS/INS damping loop is acquired. And next the weighted $H_{\infty}$ norm proposed in order to suitably consider characteristics of sensor errors is used for getting filter gains. Simulation results show that the proposed filter provides better performance than the conventional vertical channel loop design schemes even when error statistics are unknown.
For a practical mobile robot team such as carrying out a search and rescue mission in a disaster area, the localization have to be guaranteed even in an environment where the network infrastructure is destroyed or a global positioning system (GPS) is unavailable. The proposed architecture supports localizing robots seamlessly by finding their relative locations while moving from a global outdoor environment to a local indoor position. The proposed schemes use a cooperative positioning system (CPS) based on the two-way ranging (TWR) technique. In the proposed TWR-based CPS, each non-localized mobile robot act as tag, and finds its position using bilateral range measurements of all localized mobile robots. The localized mobile robots act as anchors, and support the localization of mobile robots in the GPS-shadow region such as an indoor environment. As a tag localizes its position with anchors, the position error of the anchor propagates to the tag, and the position error of the tag accumulates the position errors of the anchor. To minimize the effect of error propagation, this paper suggests the new scheme of full-mesh based CPS for improving the position accuracy. The proposed schemes assuring localization were validated through experiment results.
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.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.1
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pp.133-138
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2006
Singular value decomposition (SDV) approach is applied to the observability analysis of GPS/INS in this paper. A measure of observability for a subspace is introduced. It indicates the minimum size of perturbation in the information matrix that makes the subspace unobservable. It is shown that the measure has direct connections with observability of systems, error covariance, and singular structure of the information matrix. The observability measure given in this paper is applicable to the multi-input/multi-output time-varying systems. An example on the observability analysis of GPS/INS is given. The measure of observability is confirmed to be less sensitive to system model perturbation. It is also shown that the estimation error for the vertical component of gyro bias can be considered unobservable for small initial error covariance for a constant velocity horizontal motion.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.11
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pp.159-166
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2012
There are several ways such as GPS(Global Positioning System) and INS (Inertial Navigation System) to track the location of moving vehicle. The GPS has the advantages of having non-accumulative error even if it brings about errors. In order to obtain the position information, we need to receive at least 3 satellites information. But, the weak point is that GPS is not useful when the 혠 signal is weak or it is in the incommunicable region such as tunnel. In the case of INS, the information of the position and posture of mobile with several Hz~several hundreds Hz data speed is recorded for velocity, direction. INS shows a very precise navigational performance for a short period, but it has the disadvantage of increasing velocity components because of the accumulated error during integration over time. In this paper, sensor fusion algorithm is applied to both of INS and GPS for the position information to overcome the drawbacks. The proposed system gets an accurate position information from experiment using SVD in a non-accessible GPS terrain.
In this paper, design of an error model is presented in which the bias characteristic of the MEMS IMU is taken into consideration for performance enhancement of the MEMS IMU-based GPS/INS integrated navigation system. The drift bias of the MEMS IMU is modeled as a 1st-order Gauss-Markov (GM) process, and the autocorrelation function is obtained from the collected IMU data, and the correlation time is estimated from this. Prior to obtaining the autocorrelation function, the noise of IMU data is eliminated based on wavelet. As a result of simulation, it is represented that the parameters of error model can be estimated correctly only when a proper denoising is performed according to dynamic behavior of drift bias, and that the integrated navigation system based on error model, in which the drift bias is considered, provides more correct navigation performance compared to the integrated navigation system based on error model in which the drift bias is not considered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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