이 논문에서는 장애물이 존재하는 환경에서 적외선 센서를 가진 다수의 감시 로봇이 획득한 정보를 융합하여 분산되어있는 표적의 위치 좌표를 추정하는 기법을 제안한다. 방위각(azimuth)과 표적을 대응시키는 방법으로는 장애물이 존재하지 않는 경우에서 제안되었던 깊이-우선(depth-first) 트리 탐색(tree search) 기법을 바탕으로, 우회경로 탐색, 중간 단계 탐색 종료, 하위 단계 부분 탐색, 결정기준 보완 등을 추가함으로써 트리 탐색을 확장한 새로운 기법을 제시하였다. 방위각과 표적이 대응된 후에는 하나의 표적을 가리키는 방위각들에 최소 제곱 오차(least square error) 알고리듬을 적용하여 최적 교점을 구함으로써 표적의 위치 좌표를 추정한다. 제안한 위치 추정 기법의 좌표 추정 성능과 복잡도를 모의실험으로 제시하고 분석한다.
Diverter is an essential element in gravimetric calibration method of flowmeter. Error of diverter are influenced by flow velocity profile of nozzle outlet, motion velocity of diverter and detecting location. That's why, time detection position of diverter is tuned through repetitive test for minimizing error of diverter. Further the diverter must be compared with the other institutions test since the influence on the accuracy of the flow meter used in the test. In this paper, errors (flow velocity profile of nozzle outlet, motion velocity of diverter and detecting location) of diverter are decreased by produced uni-direction diverter and error of gravimetric calibration system is decreased. Uni-direction diverter is calibrated by gravimetric calibration system with precision flowmeter, the flowmeter is calibrated by pipe prover and other institutions and uni-direction diverter is evaluated. Uni-direction diverter is not influenced by flow velocity profile of nozzle outlet, motion velocity of diverter and detecting location. As a result, Uni-direction diverter can calibrate in wider scope since increasing ratio of maximum and minimum flow rate of uni-direction diverter.
Electrical impedance tomography (EIT) has been applied to measure the location of external disturbance using a phantom and conductive yarns. According to the test results, the addition of carbon nanotube particles into the phantom does not show remarkable improvement in location errors. On the other hand combined fabric, conductive yarns with fabric, and non-woven fabric, were added to evaluate its performance as a fabric sensor. The combined fabric resulted in a decrease of 21.5% in the circumferential location error and a decrease of 50% in the radial location error, compared to those of the yarns. Additionally, it was revealed that the measurement error is almost linearly proportional to the conductivity of the phantom liquid and resistance of the conductive yarns. The combined fabric can be a promising material for fabric sensors in sports utilities and medical devices.
산림의 바이오매스 탄소저장량을 추정하는 것은 산림의 공익적인 가치를 평가하기 위해 선행되어야 하는 연구이다. 하지만 기존의 바이오매스 탄소저장량 추정에 관한 연구는 대부분 결정론적 모델이 사용되어 오차에 의한 영향을 알 수 없다는 한계를 가진다. 본 연구에서는 단양군의 지상부 바이오매스 탄소저장량 추정의 경우를 대상으로 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 위치 오차에 의한 추정오차의 영향을 분석하고자 하였다. 기본적인 추정 방법으로는 kNN 알고리즘이 사용되었으며, 표본점의 위치에 우연오차 및 계통오차를 추가하여 RMSE의 변화를 통해 추정오차에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 일반적인 위성영상에서 발생 할 수 있는 0.5~1 영상소의 위치오차에 의해 추정의 평균 RMSE가 24.8 tonC/ha에서 26 tonC/ha로 증가하는 것으로 확인되었으며, 추정 오차의 범위는 23.8 tonC/ha에서 28.1 tonC/ha로 나타났다. 하지만, 대상지역의 특성에 의해 0.8 영상소 이상의 우연오차에 대해서는 더 이상의 RMSE 증가가 없이 수렴하는 것으로 확인되었다. 방향을 고려한 계통오차에 대한분석의 경우 실험자료에서 특정한 경향은 발견되지 않았다.
This paper shows that the OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplex) system is robust to multipath than CDMA (Code Division Multiple Access) system and it has a strong possibility to be utilized as a supplementing wireless location system for the forthcoming portable internet network. The OFDM system based on IEEE 802.16e is a wireless TDD (Time Division Duplex) OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access) system providing portable internet services in 2.3 GHz frequency band and is scheduled in service in Korea starting in 2006. In this paper, multipath error is calculated using a two-ray model and compared with that of a CDMA system which is following IS-95. The OFDM system shows a maximum multipath error of 3 m while a CDMA system shows a maximum multipath error of 61 m. For this simulation, an early-late technique is used. This technique is usually used to match synchronization of signal in DLL(Delay Lock Loop).
이 논문은 실외에서 실시간 적이고 안정적이며 정확도가 높은 위치 인식 정보 및 위치 기반 서비스 제공을 위한 복합 위치인식 알고리즘 개발에 초점을 둔다. 현재 사용 중인 위성 항법 시스템에 갈릴레오 위성 항법 시스템을 병행하여 사용할 경우 사용 주파수의 증가와 가시 위성의 증가로 전리층 오차 등 여러 가지 오차 요인을 줄일 수 있다. 따라서 더 이상 거리 오차는 위치 인식에서는 문제가 되지 않는다. 하지만 노이즈로인해 생기는 chips 등기 오차는 acquisition이나 tracking 지연 오차를 유발하게 되어 수신기의 성능을 저하시킨다. 이를 해결하기 위하여 이 논문에서는 고 정밀도 향상을 위한 correlator를 제안하여 수신기의 성능 향상에 그 목적이 있다.
In the salvage area, the location of the incident vessel and diver to rescue the victim are very important. But there are no ways but to rely on the GPS satellites to obtain the location in the salvage sites. Because the positioning using GPS satellites has a measurement error of up to 50 meters caused by the status of the atmosphere, a new positioning method with more accuracy should be devised. So if studies on measuring the position of the ships and divers accurately in the sea are performed, it will be helpful in the field of the salvage positioning. In this paper, a high precision positioning system in salvage using DGPS signal through mobile broadcasting is proposed with positioning error of up to 1 meter.
This paper deals with the construction of system for correct location determination of fixed tag. We adapted to construct the above method. Also we adapted the several filtering method. This system was constructed through using of several filtering methods to decrease the location determination error and fingerprint method which is composed of training phase and positioning phase. We constructed this system using Labview 2010 and MS-SQL 2000 as database. This system results in less location determination error than least square method, triangulation positioning method, and other fingerprint methods.
Eui Yeon Cho;Jae Uk Kwon;Myeong Seok Chae;Seong Yun Cho;JaeJun Yoo;SeongHun Seo
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제12권3호
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pp.271-280
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2023
Pedestrian Dead Reckoning (PDR) methods using initial sensors are being studied to provide the location information of smart device users in indoor environments where satellite signals are not available. PDR can continuously estimate the location of a pedestrian regardless of the walking environment, but has the disadvantage of accumulating errors over time. Unlike this, WiFi signal-based wireless positioning technology does not accumulate errors over time, but can provide positioning information only where infrastructure is installed. It also shows different positioning performance depending on the environment. In this paper, an integrated positioning technology integrating two positioning techniques with different error characteristics is proposed. A technique for correcting the error of PDR was designed by using the location information obtained through WiFi Measurement-based fingerprinting as the measurement of Extended Kalman Filte (EKF). Here, a technique is used to variably calculate the error covariance of the filter measurements using the WiFi Fingerprinting DB and apply it to the filter. The performance of the proposed positioning technology is verified through an experiment. The error characteristics of the PDR and WiFi Fingerprinting techniques are analyzed through the experimental results. In addition, it is confirmed that the PDR error is effectively compensated by adaptively utilizing the WiFi signal to the environment through the EKF to which the adaptive error covariance proposed in this paper is applied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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