This paper designs a electromagnetic-log (EM-Log) aided navigation filter for maritime environment without global navigation satellite system (GNSS). When navigation is performed for a long time, Inertial navigation system (INS)'s error gradually diverges. Therefore, an integrated navigation method is used to solve this problem. EM-Log sensor measures the velocity of the vehicle. However, since the measured velocity from EM-Log contains the speed of the sea current, the aided navigation filter is required to estimate the sea current. This paper proposes a single model filter and interacting multiple (IMM) model filter methods to estimate the sea current and analyzes the influence of the sea current model on the filter. The performance of the designed aided navigation filter is verified using a simulation and the improvement rate of the filter compared to the pure navigation is analyzed. The performance of single model filter is improved when the sea current model is correct. However, when the sea current model is incorrect, the performance decreases. On the other hands, IMM model filter methods show the stable performance compared to the single model.
In this paper, a GPS/MEMS IMU integrated navigation receiver module capable of operating in a high dynamic environment is designed and fabricated, and the results is confirmed. The designed module is composed of RF receiver unit, inertial measurement unit, signal processing unit, correlator, and navigation S/W. The RF receiver performs the functions of low noise amplification, frequency conversion, filtering, and automatic gain control. The inertial measurement unit collects measurement data from a MEMS class IMU applied with a 3-axis gyroscope, accelerometer, and geomagnetic sensor. In addition, it provides an interface to transmit to the navigation S/W. The signal processing unit and the correlator is implemented with FPGA logic to perform filtering and corrrelation value calculation. Navigation S/W is implemented using the internal CPU of the FPGA. The size of the manufactured module is 95.0×85.0×.12.5mm, the weight is 110g, and the navigation accuracy performance within the specification is confirmed in an environment of 1200m/s and acceleration of 10g.
No, Heekwon;Song, Junesol;Kim, Jungbeom;Bae, Yonghwan;Kee, Changdon
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.7
no.3
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pp.155-163
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2018
This study examined methods to enhance navigation performance and reduce the divergence of navigation solutions that may occur in the event of global positioning system (GPS) failure by integrating the GPS/inertial navigation system (INS) with the three-dimensional (3D) magnetic vector measurements of a magnetometer. A magnetic heading aiding method that employs a magnetometer has been widely used to enhance the heading performance in low-cost GPS/INS navigation systems with insufficient observability. However, in the case of GPS failure, wrong heading information may further accelerate the divergence of the navigation solution. In this study, a method of integrating the 3D magnetic vector measurements of a magnetometer is proposed as a countermeasure for the case where the GPS fails. As the proposed method does not require attitude information for integration unlike the existing magnetic heading aiding method, it is applicable even in case of GPS failure. In addition, the existing magnetic heading aiding method utilizes only one-dimensional information in the heading direction, whereas the proposed method uses the two-dimensional attitude information of the magnetic vector, thus improving the observability of the system. To confirm the effect of the proposed method, simulation was performed for the normal operation and failure situation of GPS. The result confirmed that the proposed method improved the accuracy of the navigation solution and reduced the divergence speed of the navigation solution in the case of GPS failure, as compared with that of the existing method.
Cho, Seong Yun;Ju, Ho Jin;Park, Chan Gook;Cho, Hyeonjin;Hwang, Junho
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.6
no.4
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pp.167-179
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2017
In this paper, a simplified Cubature Kalman Filter (SCKF) is proposed to reduce the computation load of CKF, which is then used as a filter for transfer alignment of shipboard INS. CKF is an approximate Bayesian filter that can be applied to non-linear systems. When an initial estimation error is large, convergence characteristic of the CKF is more stable than that of the Extended Kalman Filter (EKF), and the reliability of the filter operation is more ensured than that of the Unscented Kalman Filter (UKF). However, when a system degree is large, the computation amount of CKF is also increased significantly, becoming a burden on real-time implementation in embedded systems. A simplified CKF is proposed to address this problem. This filter is applied to shipboard inertial navigation system (INS) transfer alignment. In the filter design for transfer alignment, measurement type and measurement update rate should be determined first, and if an application target is a ship, lever-arm problem, flexure of the hull, and asynchronous time problem between Master Inertial Navigation System (MINS) and Slave Inertial Navigation System (SINS) should be taken into consideration. In this paper, a transfer alignment filter based on SCKF is designed by considering these problems, and its performance is validated based on simulations.
Conventional DLLs estimate the delay times of satellite signals individually and feed back these measurements to the VCO independently. But VDLL estimates delay times and user position directly and then estimate the feedback term for VCO using the estimated position changes. In this process, input measurements are treated as vectors and these vectors are used for navigation. First advantage of VDLL is that noise is reduced in all of the tracking channels making them less likely to enter the nonlinear region and fall below threshold. Second is that VDLL can operate successfully when the conventional independent parallel DLL approach fails completely. It means that VDLL receiver can get enough total signal power to track successfully to obtain accurate position estimates under the same conditions where the signal strength from each individual satellite is so low or week that none of the individual scalar DLL can remain in lock when operating independently. To operate VDLL successfully, it needs to know the initial user dynamics and position and prevents total system from the divergence. The suggested integration method is to use the inertial navigation system to provide initial dynamics for VDLL and to maintain total system stable. We designed the GPS/INS integrated navigation system. This new type of integrated system contained the vector pseudorange format generation block, VDLL signal processing block, position estimation block and the conversion block from position change to delay time feedback term aided by INS.
In this paper, a new model-based Fault Detection and Diagnosis (FDD) method for an agile supersonic flight vehicle is presented. A nonlinear model, controlled by a classical closed loop controller and proportional navigation guidance in interception scenario, describes the behavior of the vehicle. The proposed FDD method employs the Inertial Navigation System (INS) data and nonlinear dynamic model of the vehicle to inform fins damage to the controller before leading to an undesired performance or mission failure. Broken, burnt, unactuated or not opened control surfaces cause a drastic change in aerodynamic coefficients and consequently in the dynamic model. Therefore, in addition to the changes in the control forces and moments, system dynamics will change too, leading to the failure detection process being encountered with difficulty. To this purpose, an equivalent aerodynamic model is proposed to express the dynamics of the vehicle, and the health of each fin is monitored by the value of a parameter which is estimated using an adaptive robust filter. The proposed method detects and isolates fins damages in a few seconds with good accuracy.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.2
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pp.95-101
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2013
The paper investigates the geometric effect of landmarks to the navigation error in the landmark based 3D vision navigation and introduces the INS/Vision integrated navigation system considering its effect. The integrated system uses the vision navigation results taking into account the dilution of precision for landmark geometry. Also, the integrated system helps the vision navigation to consider it. An indirect filter with feedback structure is designed, in which the position and the attitude errors are measurements of the filter. Performance of the integrated system is evaluated through the computer simulations. Simulation results show that the proposed algorithm works well and that better performance can be expected when the error characteristics of vision navigation are considered.
When a velocity-aided strapdown inertial navigation system is loaded into a torpedo subjected to an extraneous force by the current, odometer measurement errors occur seriously. In order to compensate for navigation errors induced by large odometer biases, the Kalman Filter with separate bias estimator is applied, which separately estimates an unknown bias, and corrects the state estimate produced by the bias-free Kalman Filter to reflect the effect of the bias estimate.
In this paper, a HILS(Hardware-In-the-Loop-Simulation) System designed for an unmanned airship, which is under development by KARI, is introduced. A HILS system is essential to validate flight control systems on the ground. The HILS system consists of several systems: a virtual ADT(airborne data terminal) system, a virtual payload system, a virtual airship system, and a status display system. Also, a 3-axis motion table and an inertial navigation sensor are included. The reliability of the flight control computer has been validated by HILS tests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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