Moving objects are spatiotemporal data that change their location or shape continuously over time. Their location coordinates are periodically measured and stored i3l the application systems. The linear function is mainly used to estimate the location information that is not in the system at the query time point. However, a new method is needed to improve uncertainties of the location representation, because the location estimation by linear function induces the estimation error. This paper proposes an application method of the cubic spline interpolation in order to reduce deviation of the location estimation by linear function. First, we define location information of the moving object on the two-dimensional space. Next, we apply the cubic spline interpolation to location estimation of the proposed data model and describe algorithm of the estimation operation. Finally, the precision of this estimation operation model is experimented. The experimentation comes out more accurate results than the method by linear function.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.11
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pp.826-833
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2017
It is important to localize trains precisely for the purpose of controlling them and there have been many studies designed to accomplish this without the need for wayside systems. Since trains run on fixed railway lines, it is possible to search in one direction to localize them. Moreover, it is also possible to know the shape of the line in advance. In the case of high speed trains, their speed and, therefore, their Doppler frequency is relatively high and the railway line is either linear or circular with a large radius. In this study, we utilize these features and propose a train localization method using the Doppler frequency of the signals transmitted from two points (base stations). We derive localization equations for a linear line, circular line, and mixed line (linear plus circular) respectively. Though Doppler radars are usually used to measure speed, the proposed method obtains the location information and the speed successively using the ratio of the doppler frequencies of two signals without knowing the location information or the speed. Computer simulations are performed to show the variation of the estimation error according to the train's location and the measurement error level. The conditions required to obtain the target error level and the increase in the estimation error according to the measurement error are compared between the proposed and conventional methods. The results show the superior performance and robustness of the proposed method.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.46
no.4
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pp.69-78
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2009
DV-Hop algorithm is not accurate in estimating geographic location of nodes because the average size for one hop is calculated without considering of the positioning error. In this paper, a novel algorithm based on DV-Hop algorithm is proposed for the approach to estimating the average size of a hop by minimizing anchor's positioning error using Least Square Error with other anchors. Moreover, unknown nodes have their own average size for one hop to compensate for the location error of the unknown occurring as more than the minimum hop counts to the distance. Simulation results show that the proposed algorithm has more accuracy than DV-Hop has in positioning.
Since Wavelet Transform decomposes a video frame into subbands with various frequencies and resolutions, the reconstructed video qualify at a receiver fluctuates according to the location of transmission errors within frames. This deteriorates the whole visual duality of the video. Specifically, for a wavelet based video which exploits the motion estimation prediction scheme, the transmission errors of a subband not only have a bad effect on other subbands within a same frame but also propagates to the subsequent frames. In this paper, we propose BDP(Block Based Dispersive Packetization) scheme, for a wavelet based video stream, which maintains constant video quality despite packet location that a transmission error occurs. To evaluate the performance of the proposed scheme, we use MRME(Multi-Resolution Motion Estimation) scheme to compress a video in Inter coding mode and Gilbert´s error model to generate the error patterns in wireless network environment. The simulation results show that BDP is more efficient than BP (Block based Packetization) or DP (Dispersive Packetization) in both PSNR and visual quality.
This paper analyzes the previous Anjok model of the Gayageum and describes a method to improve the frequency modeling based on previous model. In the previous work, relation between the fundamental frequency and Anjok's location on the body is assumed as an exponential function and these frequencies are integrated by a first-order leaky integrator. Finally, a parameter of the formula to calculate the fundamental frequency is obtained by applying integrated frequencies to the linear regression. This model shows 2.5 Hz absolute deviation on average and has maximum error 7.75 Hz for the low fundamental frequencies. In order to overcome this problem, this paper proposes that the Anjok's locations are grouped according to the rate of error increase and linear regression is applied to each group. To find the optimal parameter, the RMSE(Root Mean Square Error) between measured and calculated fundamental frequencies is used. The proposed model shows substantial reduction in errors, especially maximum three times.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.6
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pp.61-73
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2020
Real-time location-sensing technology using location information collected from IoT devices is being applied for safety management purposes in many industries, such as ports. On the other hand, positional error is always present owing to the characteristics of GPS. Therefore, accident-risk detection algorithms must consider positional error. This paper proposes an methodology of calibration for falling object accident-risk-zone approach detection algorithm considering GPS errors. A probability density function was estimated, with positional error data collected from IoT devices as a probability variable. As a result of the verification, the algorithm showed a detection accuracy of 93% and 77%. Overall, the analysis results derived according to the GPS error level will be an important criterion for upgrading algorithms and real-time risk managements in the future.
Park, Jiwon;Lim, Jeongmin;Lee, Kyujin;Sung, Tae-Kyung
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.2
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pp.125-130
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2013
Compared to OWR (One-Way Ranging) method that requires precise network time synchronization, TWR (Two-Way Ranging) method has advantages in building an indoor WPAN (Wireless Personal Area Network) location system with lower cost. However, clock offsets of nodes in WPAN system should be eliminated or compensated to improve location accuracy of the TWR method. Because conventional clock offset elimination methods requires multiple TWR transactions to reduce clock offset, they produce network traffic burden instead. This paper presents a clock offset estimation method that can reduce clock offset error with a single TWR transaction. After relative clock offsets of sensor nodes are estimated, clock offsets of mobile tags are estimated using a single TWR communication. Simulation results show that location accuracy of the proposed method is almost similar to the conventional clock offset elimination method, while its network traffic is about a half of the conventional method.
This paper proposes a method for estimating the location of a magnetized tip that is inside a non-transparent space or body by using arrayed giant magnetoresistance (GMR) sensors. In general, an object located in such an opaque space can be detected using X-rays, magnetic fields, ultra-sonic sensors, etc., depending on its characteristics. X-ray is mostly used for medical purposes but frequent exposure to it could cause harm to patients as well as doctors. In this study, how well a GMR sensor is applicable instead of an X-ray is investigated. The sensor's voltage output is experimentally fitted to distance with a relationship of 3rd degree polynomial. To detect a small magnetized tip with 900 Oe inside a human body, a 2×2 arrayed GMR sensor and a location estimation algorithm based on information acquired from four sensors is developed. Evaluation tests show that the suggested method is applicable to limited cases with a distance less than 33-55 mm, and the location of a magnet tip is estimated relatively well with an error less than 1.5 mm.
The technology to locate an individual has enabled various services, its utilization has increased. There were constraints such as the use of separate expensive equipment or the installation of specific devices on a facility, with most of the location technology studies focusing on the accuracy of location verification. These constraints can result in accuracy within a few tens of centimeters, but they are not technology that can be applied to a user's location in real-time in daily life. Therefore, this paper aims to track the locations of smartphones only using the basic components of smartphones. Based on smartphone sensor data, localization accuracy that can be used for verification of the users' locations is aimed at. Accelerometers, Wifi radio maps, and GPS sensor information are utilized to implement it. In forging the radio map, signal maps were built at each vertex based on the graph data structure This approach reduces traditional map-building efforts at the offline phase. Accelerometer data were made to determine the user's moving status, and the collected sensor data were fused using particle filters. Experiments have shown that the average user's location error is about 3.7 meters, which makes it reasonable for providing location-based services in everyday life.
This paper describes real time implementation of subband sound localization system on a floating-point DSP TI TMS320C31. The system determines two dimensional location of an active speaker in a closed room environment with real noise presents. The system consists of an two microphone array connected to TI DSP hosted by PC. The implemented sound localization algorithm is Subband CPSP which is an improved version of traditional CPSP (Cross-Power Spectrum Phase) method. The algorithm first split the input speech signal into arbitrary number of subband using subband filter banks and calculate the CPSP in each subband. It then averages out the CPSP results on each subband and compute a source location estimate. The proposed algorithm has an advantage over CPSP such that it minimize the overall estimation error in source location by limiting the specific band dominant noise to that subband. As a result, it makes possible to set up a robust real time sound localization system. For real time simulation, the input speech is captured using two microphone and digitized by the DSP at sampling rate 8192 hz, 16 bit/sample. The source location is then estimated at once per second to satisfy real-time computational constraints. The performance of the proposed system is confirmed by several real time simulation of the speech at a distance of 1m, 2m, 3m with various speech source locations and it shows over 5% accuracy improvement for the source location estimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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