This paper shows the development of the high accuracy vehicle positioning algorithm using the differential technique in vehicle tracking systems form the existing vehicle position which is acquired from the global positioning system (GPS). The control center receives the satellite ephemerise data and pseudorange correction from the reference station, and vehicle position from the moving vehicle. The pseudorange is calculated with the satellite position and the vehicle position, and corrected by pseudorange correction. Using this corrected pseudorange and kalman filter, more improved vehicle positioning data were obtained.
So, Hyoungmin;Jang, Jaegyu;Lee, Kihoon;Park, Junpyo;Song, Kiwon
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제5권1호
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pp.21-28
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2016
The Wide Area Differential Global Positioning System (WADGPS) that uses a number of Global Navigation Satellite System (GNSS) reference stations are implemented with various types and provide services as it can service a wide range of areas relatively. This paper discusses a constellation design of reference stations and performance analysis of the WADGPS. It presented performance results of static and dynamic users when wide area correction algorithm was applied using eight reference stations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.69-85
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2019
BeiDou navigation satellite system (BDS) is one of the four main types of global navigation satellite systems. The current system has been widely used by the military and by the aerospace, transportation, and marine fields, among others. However, challenges still remain in the BeiDou system, which requires rapid responses for delay-sensitive devices. A differential positioning algorithm called the data center-based differential positioning (DCDP) method is widely used to avoid the influence of errors. In this method, the positioning information of multiple base stations is uploaded to the data center, and the positioning errors are calculated uniformly by the data center based on the minimum variance or a weighted average algorithm. However, the DCDP method has high delay and overload risk. To solve these problems, this paper introduces edge computing to relieve pressure on the data center. Instead of transmitting the positioning information to the data center, a novel method called edge computing-based differential positioning (ECDP) chooses the nearest reference station to perform edge computing and transmits the difference value to the mobile receiver directly. Simulation results and experiments demonstrate that the performance of the ECDP outperforms that of the DCDP method. The delay of the ECDP method is about 500ms less than that of the DCDP method. Moreover, in the range of allowable burst error, the median of the positioning accuracy of the ECDP method is 0.7923m while that of the DCDP method is 0.8028m.
In order to provide a location-based services regardless of indoor or outdoor space, it is important to provide position information of the terminal regardless of location. Among the wireless/mobile communication resources used for this purpose, Long Term Evolution (LTE) signal is a representative infrastructure that can overcome spatial limitations, but the positioning method based on the location of the base station has a disadvantage in that the accuracy is low. Therefore, a fingerprinting technique, which is a pattern recognition technology, has been widely used. The simplest yet widely applied algorithm among Fingerprint positioning technologies is k-Nearest Neighbors (kNN). However, in the kNN algorithm, it is difficult to find the optimal K value with the lowest positioning error for each location to be estimated, so it is generally fixed to an appropriate K value and used. Since the optimal K value cannot be applied to each estimated location, therefore, there is a problem in that the accuracy of the overall estimated location information is lowered. Considering this problem, this paper proposes a technique for adaptively varying the K value by using a Convolutional Neural Network (CNN) model among Artificial Neural Network (ANN) techniques. First, by using the signal information of the measured values obtained in the service area, an image is created according to the Physical Cell Identity (PCI) and Band combination, and an answer label for supervised learning is created. Then, the structure of the CNN is modeled to classify K values through the image information of the measurements. The performance of the proposed technique is verified based on actual data measured in the testbed. As a result, it can be seen that the proposed technique improves the positioning performance compared to using a fixed K value.
This paper proposes a new global positioning system (GPS) receiver algorithm to improve the positioning accuracy of a transporter using fault detection and isolation techniques from satellite signals. To improve the positioning accuracy, several factors including a feasible number of satellite signals, SNR, NAV Measurement Quality Indicator (mesQI), and Doppler, among others, have been utilized in the proposed algorithm. To increase the number of feasible satellite signals, an erroneous satellite signal has been replaced by the previous one. In conventional approaches, received GPS signals are analyzed and directly determined to be contaminated or not. The only clean signals are utilized for identifying the current location. This fault detection and isolation (FDI) feasibility test is popular for commercial GPS receivers. In the urban environment, especially near a building, the feasible number of satellite signals becomes insufficient to position the transporter. To overcome this problem, satellite signals are efficiently selected and recovered. Additionally, using the proposed GPS receiver algorithm, a feasible number of satellite signals can be increased, thereby improving the positional accuracy. Real world experiments using a transporter that carries blocks in a shipyard have demonstrated the superiority of the proposed algorithm compared to conventional approaches.
This study presents a simple genetic algorithm to systematically design a PID controller for a hydraulic positioning system operated by a proportional solenoid valve. The inverse dead-zone compensator with nonlinear characteristics is used to cancel out the dead-zone phenomenon in the hydraulic system. The object function considering overshoot, settling time, and control input is adopted to search for optimal PID gains. The designed PID controller is compared with the LQG/LTR controller to check the performance of the hydraulic positioning system in the time and frequency domains. The experimental results show that the hydraulic servo system with the proposed PID controller responds effectively to the various types of reference input.
The accuracy simulation technology of linear motion system is introduced in this paper. Motion errors and positioning errors are simulated using informations on the design parameters of elements of linear motion system. 5 Degree-of-freedom motion error analysis algorithm utilizing the transfer function method and positioning error analysis algorithm which are main frame of accuracy simulation are introduced. Simulated motion errors are compared with experimental results for verifying the effectiveness. Then, using the proposed algorithms, simulation is performed to investigate the effects of ballscrew and linear motor on the motion errors. Finally, the influence of feedback sensor position on the positioning error is also discussed.
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