In CDGPS, ambiguity resolution is determined by the performance of a floating solution, and thus, the performance needs to be improved. In the case of precise positioning at a stationary position, the batch method using multiple measurements is used for the accuracy improvement of a position. The position accuracy performance of a floating solution is outstanding, but it has a problem of high computation cost because all measurements are used. In this study, to improve the floating solution performance of the initial static user in CDGPS, a floating solution method using a recursive filter was implemented. A recursive filter estimates the position solution of the current epoch using the position solution of up to the previous epoch and the pseudorange measurement of the current epoch. The computation cost of the floating solution method using a recursive filter was found to be similar to that of the epoch-by-epoch method. Also, based on actual GPS signals, the floating solution performance was found to be similar to that of the batch method. The floating solution using a recursive filter could significantly improve the performance of the prompt initial position and ambiguity resolution of the initial static user.
The part-of-speech determination is necessary for resolving the part-of-speech ambiguity in English-Korean machine translation. The part-of-speech ambiguity causes high parsing complexity and makes the accurate translation difficult. In order to solve the problem, the resolution of the part-of-speech ambiguity must be performed after the lexical analysis and before the parsing. This paper proposes the CatAmRes model, which resolves the part-of-speech ambiguity, and compares the performance with that of other part-of-speech tagging methods. CatAmRes model determines the part-of-speech using the probability distribution from Bayesian network training and the statistical information, which are based on the Penn Treebank corpus. The proposed CatAmRes model consists of Calculator and POSDeterminer. Calculator calculates the degree of appropriateness of the partof-speech, and POSDeterminer determines the part-of-speech of the word based on the calculated values. In the experiment, we measure the performance using sentences from WSJ, Brown, IBM corpus.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.4
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pp.184-193
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2015
Passive Surveillance System based on the TDOA detects the emitter position in the air using TOA of pulses comprising emitter signal from multiple receivers. In case that PRI of pulses from the emitter is not enough big in comparison with the distance among receivers, it causes the ambiguity problem in selecting proper pulse pairs for TDOA emitter geolocation. In this paper, a novel ambiguity resolution method of radar pulses is presented by using genetic algorithm after changing ambiguity problem into optimization problem between TDOA of received pulses from each receiver and emitter position. Simulation results are presented to show the performance of the proposed method.
In this paper, we introduce two techniques for resolving integer ambiguities between reference stations, which is one of the most important processes in Network RTK correction generation process. Each techniques uses Hatch filter and combination of L1/L2 measurements and we used simulation data and real data to evaluate performance of the techniques. For evaluating performance of each technique, we compared corrections generated from user site and Network RTK. As a result, Network RTK with the technique which uses Hatch filter improves user performance much more than single baseline RTK does. Residual of user is smaller than a half size of wavelength so it does not affect user integer ambiguity resolution, however, it contains significant bias error. On the other hand, when we used the technique which uses combination of L1/L2 measurements, residual error of user is largely reduced compared to the technique using Hatch filter.
Entity Linking find the meaning of an entity mention, which indicate the entity using different expressions, in a user's query by linking the entity mention and the entity in the knowledge base. This task has four challenges, including the difficult knowledge base construction problem, multiple presentation of the entity mention, ambiguity of entity linking, and NIL entity recognition. In this paper, we first construct the entity name dictionary based on Wikipedia to build a knowledge base and solve the multiple presentation problem. We then propose various methods for NIL entity recognition and solve the ambiguity of entity linking by training the support vector machine based on several features, including the similarity of the context, semantic relevance, clue word score, named entity type similarity of the mansion, entity name matching score, and object popularity score. We sequentially use the proposed two methods based on the constructed knowledge base, to obtain the good performance in the entity linking. In the result of the experiment, our system achieved 83.66% and 90.81% F1 score, which is the performance of the NIL entity recognition to solve the ambiguity of the entity linking.
IT projects need engineers with various backgrounds to cooperate to build an IT system that satisfy the requirements of users given a limited expense and time. Such diversity of team members and the complexity of task naturally involve considerable amount of conflict among team members. High level of conflict among team members is known to be detrimental to the performance of the team. The purpose of this study is to examine the reasons for conflicts among team members in IT projects and to check how the level of conflict affects the performance of a project and the satisfaction of the members of the project team. To test the relationship, a survey on 166 participants in IT projects was conducted. The reasons for conflicts in IT projects were categorized into five types. The level of ambiguity was found to have a significant correlation with the level of conflict. And the level of conflict, in turn, is found to have a significant effect on the degree of satisfaction among team members and the project results. Based on the research results, it is suggested that a clear definition of tasks and their boundaries is required to reduce ambiguity and thus, the level of conflict and improve the level of satisfaction of IT project team members.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.10
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pp.977-987
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2012
One of the most significant errors in the pseudo-range measurement performance of GNSSes (Global Navigation Satellite Systems) is their multipath error for high-precision applications. Several schemes to mitigate this error have been studied. Most of them, however, have been focused on the GPS (Global Positioning System) L1 C/A (Coarse/Acquisition) signal that was designed in the 1970s and is still being used for civil navigation. Recently, several modernized signals that were especially conceived to more significantly mitigate multipath errors have been introduced, such as Time Multiplexed and Composite Binary Offset Carrier (TMBOC and CBOC, respectively) signals. Despite this advantage, however, a problem remains with the use of TMBOC and CBOC modulations: the ambiguity of BOC (Binary Offset Carrier)-modulated signal tracking. In this paper, a novel unambiguous multipath error mitigation scheme for these modernized signals is proposed. The proposed scheme has the same complexity as HRCs (High Resolution Correlators) but with low ambiguity. The simulation results showed that the proposed scheme outperformed or performed at par with the HRC in terms of their multipath error envelopes and running averages in the static and statistical channel models. The ranging error derived by the mean multipath error of the proposed scheme was below 1.8 meters in an urban area in the statistical channel model.
This paper deals with performance assessment of the kinematic network-based GPS positioning technique with a view to using it for ellipsoidally referenced bathymetric surveys. To this end, two field trials were carried out on a land vehicle and a surveying vessel. Single-frequency GPS data acquired from these tests were processed by an in-house software which equips the network modeling algorithm with instantaneous ambiguity resolution procedure. The results reveals that ambiguity success rate based on the network model is mostly higher than 99.0%, which is superior to that of the single-baseline model. In addition, achievable accuracy of the technique was accessed at ${\pm}1.6cm$ and 2.7 cm with 95% confidence level in horizontal and vertical component respectively. From bathymetric survey at the West Nakdong River in Busan, Korea, 3-D coordinates of 2,011 points on its bed were computed by using GPS-derived coordinates, attitude, measured depth and geoid undulation. Note that their vertical coordinates are aligned to the geoid, the so-called orthometric height which is widely adopted in river engineering. Bathymetry was constructed by interpolating the coordinate set, and some discussion on its benefit was given at the end.
This paper deals with data association using 3 sets of passive linear array sonars (PUS) geometrically positioned in a Y-shaped configuration, but fixed in an underwater environment. The data association problem is directly transformed into a 3-D assignment problem, which is known to be NP-hard. For generic passive sensors, it can be sotted using conventional algorithms, while it in PLAS becomes a formidable task due to the presence of bearing ambiguity. In particular, we proposed data association method robust to bearing measurements errors by incorporating frequency information and analyze a region of ghost problem by geometrical relation PUS and target. We analyzed the effectiveness of the proposed method by representative simulation in multi-target.
In this paper, a computationally efficient time delay and doppler estimation algorithm is proposed for active sonar with Linear Frequency Modulated (LFM) signal. To reduce the computational burden of the conventional estimation algorithm, an algebraic equation is used which represents the relationship between the time delay and doppler in cross-ambiguity function of the LFM signal. The algebraic equation is derived based on the Fast maximum Likelihood (FML) method. Using this algebraic relation, the time delay and doppler are estimated with two 1-D search instead of the conventional 2-D search. The estimation errors of the proposed algorithm are analyzed for various SNR's. The simulation result demonstrates the good performance of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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