Recently, interests on positioning system for location-based services have been significantly increased. Many indoor environment systems using fingerprint scheme have been designed to take more accuracy of positioning, but they are inefficient in adapting to change of environments. In this paper, we focus on a client-based positioning system over WLAN for decreasing installation cost and adapting to change of environments. In the proposed system, APs with stable RSSI are selected as base APs independently for each reference point. Experimental results show that proposed system expands service area approximately 20% much than traditional systems using K-NN algorithm and needs only 20% modification process to fingerprint data compare with traditional systems whenever environment conditions are changed.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.6
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pp.2054-2061
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2010
This paper suggests an algorithm for optimal positioning individuals(or observations) with p-dimensional measurements into coordinates of a two dimensional space. A criterion for optimizing the rotation is taken as the consistency of the grouping result obtained by the cluster analysis. This paper introduces the criterion and a transformation matrix for the orthogonal rotation. The criterion of the optimal positioning is that standard groups are placed in each quadrant of the positioning. An optimal angle of the orthogonal rotation is investigated and found by this criterions.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.9
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pp.963-968
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2008
A new method to deal with GPS indoor positioning by means of time synchronized switching GPS repeater has been developed by authors[1]. But the developed indoor positioning system has problems. Therefore, we proposed a method for indoor positioning using GNSS Repeater-Assisted. To solve the 3-dimensional user's position, the 4 or more retransmission antennas are needed in the previously proposed methods. If a GPS repeater periodically transmits the signal like as pseudollite, the information for assisting an acquisition and tracking can be informed to receiver. Then, the user position can be calculated using the induced weak signal. The advantage of the proposed algorithm is use of only 1 re-transmission antenna because the re-transmitted signal are not used for positioning but used for assisting an acquisition and tracking weak signals induced indoor. We analyze the propose algorithms through the experiment and performed the test of feasibility.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.3
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pp.153-158
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2010
In this paper, we propose and analyze the positioning technique using TH-PPM ultra wideband for indoor environment. We employed AWGN and IEEE 802.15.3a channel as a simulation environment and used to TDOA algorithm. Positioning technique using ultra wideband has high accuracy in indoor environment. From the simulation results, it is analyzed the probability of error and positioning performance for channel effects and confirmed usefulness of the proposed scheme.
Wi-Fi Received Signal Strength Indicator (RSSI) is considered one of the most important sensor data types for indoor localization. However, collecting a RSSI fingerprint, which consists of pairs of a RSSI measurement set and a corresponding location, is costly and time-consuming. In this paper, we propose a Wi-Fi RSSI learning technique without true location data to overcome the limitations of static database construction. Instead of the true reference positions, inertial measurement unit (IMU) data are used to generate pseudo locations, which enable a trainer to move during data collection. This improves the efficiency of data collection dramatically. From an experiment it is seen that the proposed algorithm successfully learns the unsupervised Wi-Fi RSSI positioning model, resulting in 2 m accuracy when the cumulative distribution function (CDF) is 0.8.
In urban areas it can be difficult to utilize global navigation satellite systems (GNSS) due to signal reflections and blockages. It is thus crucial to detect reflected or blocked signals because they lead to significant degradation of GNSS positioning accuracy. In a previous study, a classifier for global positioning system (GPS) signal reception conditions was developed using three features and the support vector machine (SVM) algorithm. However, this classifier had limitations in its classification performance. Therefore, in this study, we developed an improved machine learning based method of classifying GPS signal reception conditions by including an additional feature with the existing features. Furthermore, we applied various machine learning classification algorithms. As a result, when tested with datasets collected in different environments than the training environment, the classification accuracy improved by nine percentage points compared to the existing method, reaching up to 58%.
Differential Global Positioning System-Correction Projection (DGPS-CP) algorithm, which has been suggested as a method of correcting pre-calculated position error by projecting range-domain correction to positional domain, is a method to improve the accuracy performance of a low price GPS receiver to 1 to 3 m, which is equivalent to that of DGPS, just by using a software program without changing the hardware. However, when DGPS-CP algorithm is actually realized, the error is not completely eliminated in a case where a reference station does not provide correction of some satellites among the visible satellites used in user positioning. In this study, the problem of decreased performance due to the difference in visible satellites between a user and a reference station was solved by applying the Multifunctional Transport Satellites (MTSAT) based Augmentation System (MASA) correction to DGPS-CP, instead of local DGPS correction, by using the Satellite Based Augmentation System (SBAS) operated in Japan. The experimental results showed that the accuracy was improved by 25 cm in the horizontal root mean square (RMS) and by 20 cm in the vertical RMS in comparison to that of the conventional DGPS-CP.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.29
no.4
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pp.441-448
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2012
This paper describes the optimal home positioning algorithm of Eclipse-II, a new conceptual parallel mechanism for motion simulator. Eclipse-II is capable of translation and 360 degrees continuous rotation in all directions. In unexpected situations such as emergency stop, riders have to be resituated as soon as possible through a shortest translational and rotational path because the return paths are not unique in view of inverse kinematic solution. Eclipse-II is man riding. Therefore, the home positioning is directly related to the safety of riders. To ensure a least elapsed time, ZYX Euler angle inverse kinematics is applied to find an optimal home orientation. In addition, the subsequent decrease of maximum acceleration and jerk values is achieved by combining the optimal return path function with cubic spline, which consequently reduces delivery force and vibration to riders.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.3
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pp.375-382
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2004
This paper presents control designs using neural networks (NN) for a XY positioning table. The proposed neuro-controller is composed of an outer PD tracking loop for stabilization of the fast flexible-mode dynamics and an NN inner loop used to compensate for the system nonlinearities. A tuning algorithm is given for the NN weights, so that the NN compensation scheme becomes adaptive, guaranteeing small tracking errors and bounded weight estimates. Formal nonlinear stability proofs are given to show that the tracking error is small. The proposed neuro-controller is implemented and tested on an IBM PC-based XY positioning table, and is applicable to many precision XY tables. The algorithm, simulation, and experimental results are described. The experimental results are shown to be superior to those of conventional control.
Kim, Jung-Jae;Choi, Young-Man;Kim, Ki-Hyun;Gweon, Dae-Gab;Hong, Dong-Pyo
Journal of the Semiconductor & Display Technology
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v.5
no.4
s.17
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pp.1-4
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2006
Recently, with rapid development of digital media like semiconductor and large flat panel display, the manufacturing equipment is required to have high precision over large travel range. Moreover it should have high product throughput. To achieve high product throughput, a controller should perform fast point-to-point motion and high precision positioning after settling in spite of external disturbances or residual vibrations. We proposed a new mode switching control algorithm with an application to dual stage for long range and high precision positioning. The proposed algorithm uses a proximate time-optimal servomechanism for the fast settling and a time-delay controller for the high precision positioning. Experimental results show that the proposed method enables smooth mode switching and improves the settling time and the precision accuracy after settling by over than 33% and 45%, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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