Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.5
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pp.289-295
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2021
Recently, owing to the development of autonomous vehicles, research on precisely determining the position of a moving object has been actively conducted. Previous research mainly used the fusion of GNSS/IMU (Global Positioning System / Inertial Navigation System) and sensors attached to the vehicle through a Kalman filter. However, in recent years, new technologies have been used to determine the location of a moving object owing to the improvement in computing power and the advent of deep learning. Various techniques using RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long Short-Term Memory), and NARX (Nonlinear Auto-Regressive eXogenous model) exist for such learning-based positioning methods. The purpose of this study is to compare the precision of existing filter-based sensor fusion technology and the NARX-based method in case of GNSS signal blockages using simulation data. When the filter-based sensor integration technology was used, an average horizontal position error of 112.8 m occurred during 60 seconds of GNSS signal outages. The same experiment was performed 100 times using the NARX. Among them, an improvement in precision was confirmed in approximately 20% of the experimental results. The horizontal position accuracy was 22.65 m, which was confirmed to be better than that of the filter-based fusion technique.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.4
no.3
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pp.243-257
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2010
Rapid developments in wireless sensor networks have extended many applications, hence, many studies have developed wireless sensor network positioning systems for indoor environments. Among those systems, the Global Position System (GPS) is unsuitable for indoor environments due to Line-Of-Sight (LOS) limitations, while the wireless sensor network is more suitable, given its advantages of low cost, easy installation, and low energy consumption. Due to the complex settings of indoor environments and the high demands for precision, the implementation of an indoor positioning system is difficult to construct. This study adopts a low-cost positioning method that does not require additional hardware, and uses the received signal strength (RSS) values from the receiver node to estimate the distance between the test objects. Since many objects in indoor environments would attenuate the radio signals and cause errors in estimation distances, knowing the path loss exponent (PLE) in an environment is crucial. However, most studies preset a fixed PLE, and then substitute it into a radio propagation loss model to estimate the distance between the test points; such method would lead to serious errors. To address this problem, this study proposes a Path Loss Exponent Estimation Algorithm, which uses only four beacon nodes to construct a radio propagation loss model for an indoor environment, and is able to provide enhanced positioning precision, accurate positioning services, low cost, and high efficiency.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.4
no.3
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pp.595-602
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2000
This paper is aimed at developing an location tracking system of mobile station based on currently available mobile communication network or mobile Phone and PCS(Personal Communication System). When the location tracking of mobile stations is in services, Emergency-119, all of crime investigation, effective urban traffic management and the safety protection of Alzheimer's patients can be available. In order to track the location of the mobile and base station, assumption in this paper is to use the statistic characteristics of LOS when modeling the standard noise in case that radio path is LNOS environment. The standard variation of the standard noise is $\pm150$. First, location is estimated by the positioning algorithms of TOA and TDOA and compared each other. Second, after canceling the standard noise by Kalman filter, location is estimated by the above two positioning algorithms. Finally, the location by the Kalman filter and two positioning algorithms is estimated by smoothing method. As a result, 2 dimensional average location error is imvoved by 51.2m in TOA and 34.8m in TDOA when Kalman filer and two positioning algorithms are used, compared with the two positioning algorithm used. And there is 3 more meter improvement after smoothing than Kalman filer and two positioning algorithms used.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38B
no.8
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pp.672-678
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2013
In the recent year, along with the rapid development of LED technology, many applications using LEDs have been researched and indoor positioning is one of them. In particular, previous indoor positioning systems based on visible light communication combine triangulation manner such as AoA, ToA TDoA. But most of them needs transmitting unique ID of each LED panel. In this paper, we propose an non LED-ID based indoor positioning system in which the visible light radiated from LEDs is used to locate the position of receiver. Compared to current indoor positioning systems using LED light, our system has the advantages of simple implementation, low cost and high accuracy. Through the computer simulation, our system can achieve a high estimation accuracy of 3.6cm in average in the $5{\times}5{\times}3m^3$ room.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.37
no.3
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pp.181-189
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2001
This paper describes the positioning accuracy of GPS moduls (KGP9800C, KiRyung) which need to record the operating position of fishing boat as realtime processing in order to develope auto recording system of fishing boat's operating information, and then it's positioning accuracy for DGPS receiver (MGP-100D, Shin-A) and DGPS beacon (GP-36, Furuno) were analyzed. Futhermore, it was examined the positioning error of the GPS module with processing algorithm to minimize the effect of the signal fluctuations. The results indicate that the positioning error is able to decrease 5m as 2drms, and such improvement of positioning performance for GPS module (KGP9800C) can be provide the basic design data in the development of the auto recording system of fishing boat's operating information.
KAO(Korea Astronomy Observatory) GPS group has developed an iRTK system as a near-real time positioning system using GPS carrier phase data. We focused on improving the accuracy of positioning through the updated capability of data processing of KAO's iRTK system using low-cost L1 carrier phase receiver. The accuracy of a positioning was demonstrated by Extended Kalman filter. Experiments were accomplished using from 30m to 20km baselines. Within 10km, the positioning accuracy was improved by approximately 50-70% to the previous study using one minute observable data. However, it took two minutes to obtain 1m level positioning accuracy at 20km point. We expect that the developed iRTK system can be applied to the various fields of GPS in near-real time positioning.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.10
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pp.2102-2112
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2015
In this paper, we propose a new positioning scheme for accuracy improvement of Relay-based Navigation System. The conventional relay-based system occurs larger vertical error than horizontal one due to structural characteristics that positioning references are located toward same direction and a location of user is estimated by triangulation technique. In the proposed positioning scheme, the user position is reestimated using an additional virtual reference which is generated based on position information of reference stations in navigation signals and estimated initial user position. The nearest reference station from the estimated user position is selected as a virtual reference to minimize the effect of geometrical factor. The vertical error decreases by using reference points on multi planes, therefore, accurate positioning is possible than the conventional scheme. We demonstrated that the accuracy of a user is improved through simulation results.
We have developed Real-time Phase DAta processor(RPDAP) for GPS L1 carrie. And also, we tested the RPDAP's positioning accuracy compared with results of real time kinematic(RTK) positioning. While quality of the conventional L1 RTK positioning highly depend on receiving condition, the RPDAP can gives more stable positioning result because of different set of common GPS satellites, which searched by elevation mask angle and signal strength. In this paper, we demonstrated characteristics of the RPDAP compared with the L1 RTK technique. And we discussed several improvement ways to apply the RPDAP to precise real-time positioning using low-cost GPS receiver. With correcting the discussed weak points in new future, the RPDAP will be used in the field of precise real-time application, such as precise car navigation and precise personal location services.
The GPS positioning offer 3D position using code and carrier phase measurements, but the user can obtain the precise accuracy positioning using carrier phase in Real Time Kinematic(RTK). The main problem, which RTK have to overcome, is the necessary to have a reference station(RS) when using RTK should be generally no more than 10km on average, which is significantly different from DGPS, where distances to RS can exceed several hundred kilometers. The accuracy of today's RTK is limited by the distance dependent errors from orbit, ionosphere and troposphere as well as station dependent influences like multipath and antenna phase center variations. For these reasons, the author proposes Network based GPS Carrier Phase Differential Positioning using Multiple RS which is detached from user receiver about 30km. An important part of the proposed system is algorithm and software development, named DAUNet. The main process is corrections computation, corrections interpolation and searching for the integer ambiguity. Corrections computation of satellite by satellite and epoch by epoch at each reference station are calculated by a Functional model and Stochastic model based on a linear combination algorithm and corrections interpolation at user receiver are used by area correction parameters. As results, the users can obtain the cm-level positioning.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.12
no.3
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pp.221-233
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2007
In this paper, a simple but effective position profile generation algorithm for single axis high dynamic linear machine drive system is presented. In the recent industrial application fields like as LCD/PDP and semiconductor factory, requirements for the high performance positioning system with optimal position profile generator are highly increased to reduce the overall processing time. There might be various solutions for position profile generating algorithm according to the application type. A square-wave Impact quantity(Jerk) based algorithm with minimal locomotion time is argued in this paper to minimize the total time of one movement under some specific constrains such as maximum speed limit and maximum acceleration limit. In order to reduce the calculation efforts and satisfy the minimal locomotion time condition, the time variants representing each profile sector and a simple condition comparison algorithm are adopted. Also, the actual implementation method for profile generation algorithm and it's real performance results are presented through commercial linear machine drive system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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