Precise positioning is an important problem facing motion control systems which usually use electric motor. A motor possesses a nonlinear property which degrades the positioning accuracy. Therefore, a compensator which linearizes the relationship between the angular velocity and input signal of the motor is required to enable precise positioning. In this paper, the design of a Model Reference Adaptive Control System (MRACS) for realizing the precise positioning for a system using a motor including the nonlinear property is described. The designed MRACS is applied to the attitude control problem on a satellite using a DC servomotor to drive its reaction wheel. Experimental results demonstrate the validity of a proposed control method for a positioning control system with an electric motor.
Using this model, SN ratio of taguchi method for each of subjective factors as well as values of weights are used in this comprehensive positioning method for product. A example is presented to illustrate the model and to show a rank reversal when compared to a model that eliminates the highest and lowest customers' values allocating the weights and the subjective factors.
인간의 위치 이동 데이터를 모바일 기기에서 수집한 위치 정보를 이용해 얻을 수 있게 되면서, 위치 정보를 어떻게 이용할 수 있는지 그 활용 방안이 중요시 되고 있다. 이 연구에 앞서 위치 정보에 포함된 위치 정보와 시간 정보를 이용한 개인 이동성 모델 도출 연구가 선행되었다. 이동성 모델의 개념을 집단으로 확장하여 특정 집단에 속한 사람들의 개인 이동성 모델을 이용한 집단 이동성 모델을 도출하는 방법에 대해서 연구했고, 두 명의 개인 이동성 모델을 이용한 집단 이동성 모델과 그 모델을 표현하는 Markov 모델을 생성할 수 있었다. 본 논문에서는 세명 이상의 개별 이동 모델을 포함하는 사람의 이동성 모델을 생성하고 집단 모델 내 군집간의 확률 기반 Markov 모델을 도출하는 방법에 대해 소개한다. 또한 GPGPU 기법을 통해 생성 시간을 줄이는 기법을 이용하여 실용화를 고려하였다.
Kim, Koon-Tack;Park, Kwan-Dong;Lee, Eunsung;Heo, Moon Beom
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제2권1호
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pp.9-17
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2013
In this paper, a pseudorange correction regeneration algorithm was developed to improve the positioning accuracy of DGPS using multi-reference stations, and the optimal minimum number of reference sites was determined by trying out different numbers of reference. This research was conducted using from two to five sites, and positioning errors of less than 1 m were obtained when pseudorange corrections are collected from at least four reference stations and interpolated as the pseudorange correction at the rover. After determining the optimal minimum number of reference stations, the pseudorange correction regeneration algorithm developed was tested by comparison with the performance of other algorithms. Our approach was developed based on an exponential model. If pseudorange corrections are regenerated using an exponential model, the effect of a small difference in the baseline distance can be enlarged. Therefore, weights can be applied sensitively even when the baseline distance differs by a small amount. Also weights on the baseline distance were applied differently by assigning weights depending on the difference of the longest and shortest baselines. Through this method, the positioning accuracy improved by 19% compared to the result of previous studies.
In fingerprint-based wireless positioning, it is necessary to establish a DB of the unmeasured area. To this end, a method of estimating the position of a base station based on a signal propagation model, and a method of estimating the information of the received signal in the unmeasured area based on the estimated position of the base station have been investigating. The purpose of this paper is to estimate the position of the base station using the measured information and to analyze the performance of the positioning. Vehicles equipped with a GPS receiver and signal measuring equipment travel the service area and acquire location-based Reference Signal Received Power (RSRP) measurements. We propose a method of estimating the position of the base station using the measured information. And the performance of the proposed method is analyzed on a simulation basis. The simulation results confirm that the accuracy of the positioning is affected by the measured area and the Dilution of Precision (DOP), the accuracy of the position information obtained by the GPS receiver, and the errors of the signal included in the RSRP. Based on the results of this paper, we can expect that the position of the base station can be estimated and the DB of the unmeasured area can be constructed based on the estimated position of the base stations and the signal propagation model.
In this paper, we propose a signal propagation modeling technique for generating a positioning fingerprint DB based on Long Term Evolution (LTE) signals. When a DB is created based on the location-based signal information collected in an urban area, gaps in the DB due to uncollected areas occur. The spatial interpolation method for filling the gaps has limitations. In addition, the existing gap filling technique through signal propagation modeling does not reflect the signal attenuation characteristics according to directions occurring in urban areas by considering only the signal attenuation characteristics according to distance. To solve this problem, this paper proposes a Deep Neural Network (DNN)-based signal propagation functionalization technique that considers distance and direction together. To verify the performance of this technique, an experiment was conducted in Seocho-gu, Seoul. Based on the acquired signals, signal propagation characteristics were modeled for each method, and Root Mean Squared Errors (RMSE) was calculated using the verification data to perform comparative analysis. As a result, it was shown that the proposed technique is improved by about 4.284 dBm compared to the existing signal propagation model. Through this, it can be confirmed that the DNN-based signal propagation model proposed in this paper is excellent in performance, and it is expected that the positioning performance will be improved based on the fingerprint DB generated through it.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권4호
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pp.1200-1215
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2023
With the development of IoT and artificial intelligence, location-based services are getting more and more attention. For solving the current problem that indoor positioning error is large and generalization is poor, this paper proposes a Model Stacking Algorithm for Indoor Positioning System using WiFi fingerprinting. Firstly, we adopt a model stacking method based on Bayesian optimization to predict the location of indoor targets to improve indoor localization accuracy and model generalization. Secondly, Taking the predicted position based on model stacking as the observation value of particle filter, collaborative particle filter localization based on model stacking algorithm is realized. The experimental results show that the algorithm can control the position error within 2m, which is superior to KNN, GBDT, Xgboost, LightGBM, RF. The location accuracy of the fusion particle filter algorithm is improved by 31%, and the predicted trajectory is close to the real trajectory. The algorithm can also adapt to the application scenarios with fewer wireless access points.
전리층에 의한 신호지연은 SA 해제이후 GPS 측위에 가장 큰 오차 요인이다. 전리층 오차는 이중주파수 수신기를 이용할 경우 무전리층 조합으로 쉽게 제거할 수 있지만 단일주파수 수신기는 무전리층 조합을 수행할 수 없기 때문에 전리층 오차를 쉽게 제거할 수 없다는 단점이 존재한다. 따라서 이 연구에서는 단일주파수 사용자를 위한 격자형 지역 전리층 모델을 개발하였다. 개발된 지역 전리층 모델을 평가하기 위해 IGS의 전지구 모델과 비교하였으며 그 결과 열흘 평균 3.8 TECU의 RMSE를 나타내었다. 그리고 측위 정확도에 미치는 영향을 평가하기 위해 생성된 지역 전리층 모델을 적용하여 L1 관측치만을 이용한 중 장기선 상대측위를 수행하였다. 전리층과 대류권 오차를 보정한 결과 두 오차를 보정하기 전의 측위 결과와 비교하여 평균 46.7%의 측위 정확도가 향상되었으며 대류권 오차만 보정한 측위 결과와 비교하여 전리층 오차 보정 후에는 평균 14.5%의 측위 정확도가 향상되었다.
공공건물, 대학교, 공항 등에 무선 네트워크의 설치가 증가하면서 장소와 시간에 관계없이 모바일 환경에 접근 할 수 있게 되었으며, 모바일 사용자의 급격한 증가로 위치기반서비스의 중요성과 활용에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 무선 랜의 신호세기를 이용하여 모바일 사용자의 위치를 추적하는 실내측위 시스템을 개발하는 것이다. 사용자의 위치를 결정하기 위해 유클리디안 거리 모델과 베이시안 추론 모델을 사용하였다. 실험 결과 유클리디안 거리 모델보다 베이시안 추론 모델이 더 높은 정확도로 위치를 결정하는 것으로 나타났다. 정지상태에서 베이시안 추론 모델은 약 2m 이내의 측위 정확도를 제공하며, 누적좌표수가 증가할수록 그 정확도는 더 향상되었다. 그러나 모바일 사용자의 이동에 따른 누적좌표의 거리오차 및 모바일 기기의 연산량을 감소시키기 위하여, 누적좌표가 5개 일 때의 베이시안 추론 모델이 실내측위에 가장 최적화된 방법이라 생각된다.
We introduce a two-stage game theoretic model to support decision making processes for product Positioning and pricing in competitive environment. In the first stage, firms decide on entry and product position, in the second stage, firms compete with price. 'Alpha rule' is used as a choice model. Demand parameters of the choice model are estimated by conjoint analysis. We investigate conditions for the existence of Nash price equilibria in the pricing game. Nash equilibria in the entry and positioning game are produced using a concept of stable sets. An example of the online game industry in Korea is examined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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