The Satellite Based Augmentation System (SBAS) improves the accuracy and reliability of user positioning by transmitting the error correction and integrity information of the global navigation satellite system signal from geostationary satellites in real time. For this reason, SBAS was designed for aircraft operations and approach procedures and is now in operational or development stages in many countries. Time has passed since the construction of SBAS and many changes have occurred in the composition of the monitoring stations and the geostationary satellites. These changes have been investigated and the current operation and development status of SBAS globally are surveyed. The development and test schedules for the transition to dual frequency multi-constellation, an important topic in SBAS, are discussed.
Satellite and receiver Inter-Frequency Biases (IFBs) should be estimated or calibrated by pre-defined values for generating precise navigation messages and augmentation data in satellite navigation systems or the augmentation system. In this paper, a Kalman filter is designed and implemented to estimate the ionospheric delay and satellite/receiver IFBs using a regional receiver network. First, an ionospheric model and its filter parameter is defined based on previous studies. Second, a measurement model for estimating the relative satellite/receiver IFBs without any constraints is proposed. Third, a procedure for ensuring the continuity of estimation is proposed in this paper. To verify the performance of the designed filter, six Continuously Operating Reference Stations (CORSs) are selected. Finally, the stability and accuracy of satellite/receiver IFB estimation are analyzed.
본 연구에서는, 가우시안 잡음에 의해 교란된 평면 오실레이터의 위상 천이의 시변 분산을, 기존 3개 위상천이 모델이 얼마나 정확하게 추정할 수 있는지를 몬테카를로 시뮬레이션을 통하여 비교한다. 비교 결과, Kaertner 모델이 ISF 모델이나 PP 모델 보다 약 1000배 높은 정확도를 가지고 위상 천이의 시변 분산을 추정한다는 것을 알 수 있다. 또한, PP 모델의 추정 정확도는 ISF 모델 보다 다소 높다는 것을 알 수 있다.
Loran(LOang RAnge Navigation) 신호에 의한 항법은 GPS(Global Positioning System) 활성화 전까지 주요한 항법시스템으로 이용되어 왔다. 특히 선박들 항행하는데 있어서 필수적인 기능을 담당하였다. 그러나 산업의 발전과 더불어 항행 외에 항만 근접과 육상에서의 항법 그리고 정밀시각활용과 같은 분야에서는 지금의 항법정확도 보다 우수한 정확도가 필요하다. 그 정확도를 향상시킬 수 있는 방법은 Loran 송신국과 사용자 위치 사이의 전파지연 즉, ASF (Additional Secondary Factor)를 정확히 측정하는 것이다. 본 연구에서는 우리나라에서 방송하는 9930M(포항)과 같이 TOC(Time of Coincidence) 테이블이 없는 방송시스템에서 절대시간 지연을 측정할 수 있는 기법을 개발하였으며, 송신국으로부터 몇 개의 측정지정에서 ASF를 측정한 결과를 제시한다.
본 논문은 나노 구조에서 ASIC 표준 라이브러리 셀의 특성에 대하여 전파지연시간 측정의 새로운 설계 방법을 제시하였다. 라이브러리 셀((NOR, AND, XOR 등)에 대한 정확한 시간 정보를 제공함으로서 ASIC 설계 흐름 공정의 시간적 분석을 증진시킬 수 있다. 이러한 분석은 기술 공정에서 반도체 파운드리 팀에게 유용하게 사용할 수 있다. CMOS 소자의 전파지연시간과 SPICE 시뮬레이션 은 트랜지스터 파라미터의 정확도를 예측할 수 있다. 위상오차 축적방법 물리적 실험은 반도체 제조공정($0.11{\mu}m$, GL130SB)으로 실현하였다. 표준 셀 라이브러리에서 전파지연시간은 $10^{-12}$초 단위까지 정확성을 측정할 수 있었다. VLSI STPE를 위한 솔루션은 배치, 시뮬레이션, 그리고 검증에 사용할 수 있다.
Cho, Seong Yun;Kang, Dongyeop;Kim, Jinhong;Lee, Young Jae;Moon, Ki Young
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제6권3호
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pp.105-116
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2017
Several wireless localization algorithms are evaluated for the IR-UWB-based indoor location with the assumption that the ranging measurements contain the channelwise Non-Calibration Error (NCE). The localization algorithms can be divided into the Model-free Localization (MfL) methods and Model-based Kalman Filtering (MbKF). The algorithms covered in this paper include Iterative Least Squares (ILS), Direct Solution (DS), Difference of Squared Ranging Measurements (DSRM), and ILS-Common (ILS-C) methods for the MfL methods, and Extended Kalman Filter (EKF), EKF-Each Channel (EKF-EC), EKF-C, Cubature Kalman Filter (CKF), and CKF-C for the MbKF. Experimental results show that the DSRM method has better accuracy than the other MfL methods. Also, it demands smallest computation time. On the other hand, the EKF-C and CKF-C require some more computation time than the DSRM method. The accuracy of the EKF-C and CKF-C is, however, best among the 9 methods. When comparing the EKF-C and CKF-C, the CKF-C can be easily used. Finally, it is concluded that the CKF-C can be widely used because of its ease of use as well as it accuracy.
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.
The existing indoor localization method using Wi-Fi fingerprinting has a high collection cost and relatively low accuracy, thus requiring integrated correction of convergence with other technologies. This paper proposes a new method that significantly reduces collection costs compared to existing methods using Wi-Fi fingerprinting. Furthermore, it does not require labeling of data at collection and can estimate pedestrian travel paths even in large indoor spaces. The proposed pedestrian movement path estimation process is as follows. Data collection is accomplished by setting up a feature area near an indoor space intersection, moving through the set feature areas, and then collecting data without labels. The collected data are processed using Kernel Linear Discriminant Analysis (KLDA) and the valley point of the Euclidean distance value between two data is obtained within the feature space of the data. We build learning data by labeling data corresponding to valley points and some nearby data by feature area numbers, and labeling data between valley points and other valley points as path data between each corresponding feature area. Finally, for testing, data are collected randomly through indoor space, KLDA is applied as previous data to build test data, the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm is applied, and the path of movement of test data is estimated by applying a correction algorithm to estimate only routes that can be reached from the most recently estimated location. The estimation results verified the accuracy by comparing the true paths in indoor space with those estimated by the proposed method and achieved approximately 90.8% and 81.4% accuracy in two experimental spaces, respectively.
Network RTK is a highly practical technology that can provide high positioning accuracy at levels between cm~dm regardless of user location in the network by extending the available range of RTK using reference station network. In particular, unlike other carrier-based positioning techniques such as PPP, users are able to acquire high-accuracy positions within a short initialization time of a few or tens of seconds, which increases its value as a future navigation system. However, corrections must be continuously received to maintain a high level of positioning accuracy, and when a time delay of more than 30 seconds occurs, the accuracy may be reduced to the code-based positioning level of meters. In case of SSR, which is currently in the process of standardization for PPP service, the corrections by each error source are transmitted in different transmission intervals, and the rate of change of each correction is transmitted together to compensate the time delay. Using these features of SSR correction is expected to reduce the performance degradation even if users do not receive the network RTK corrections for more than 30 seconds. In this paper, the simulation data were generated from 5 domestic reference stations in Gunwi, Yeongdoek, Daegu, Gimcheon, and Yecheon, and the network RTK and SSR corrections were generated for the corresponding data and applied to the simulation data from Cheongsong reference station, assumed as the user. As a result of the experiment assuming 30 seconds of missing data, the positioning performance compensating for time delay by SSR was analyzed to be horizontal RMS (about 5 cm) and vertical RMS (about 8 cm), and the 95% error was 8.7 cm horizontal and 1cm vertical. This is a significant amount when compared to the horizontal and vertical RMS of 0.3 cm and 0.6 cm, respectively, for Network RTK without time delay for the same data, but is considerably smaller compared to the 0.5 ~ 1 m accuracy level of DGPS or SBAS. Therefore, maintaining Network RTK mode using SSR rather than switching to code-based DGPS or SBAS mode due to failure to receive the network RTK corrections for 30 seconds is considered to be favorable in terms of maintaining position accuracy and recovering performance by quickly resolving the integer ambiguity when the communication channel is recovered.
Ding, Weidong;Wang, Jinling;Li, Yong;Mumford, Peter;Rizos, Chris
ETRI Journal
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제30권1호
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pp.59-67
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2008
The necessity for the precise time synchronization of measurement data from multiple sensors is widely recognized in the field of global positioning system/inertial navigation system (GPS/INS) integration. Having precise time synchronization is critical for achieving high data fusion performance. The limitations and advantages of various time synchronization scenarios and existing solutions are investigated in this paper. A criterion for evaluating synchronization accuracy requirements is derived on the basis of a comparison of the Kalman filter innovation series and the platform dynamics. An innovative time synchronization solution using a counter and two latching registers is proposed. The proposed solution has been implemented with off-the-shelf components and tested. The resolution and accuracy analysis shows that the proposed solution can achieve a time synchronization accuracy of 0.1 ms if INS can provide a hard-wired timing signal. A synchronization accuracy of 2 ms was achieved when the test system was used to synchronize a low-grade micro-electromechanical inertial measurement unit (IMU), which has only an RS-232 data output interface.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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