Since multipath phenomenon frequently occurs when a Global Positioning System receiver is placed in urban area crowded with large buildings, efficient mitigation of multipath effects is necessary to resolve. In this paper, we propose a new multipath detection technique that is useful in real-time positioning with a general Global Positioning System receiver. The proposed technique is based on a channelwise multipath test statistic that efficiently indicates the degree of fluctuations induced by multipath error. The proposed multipath test statistic is operationally advantageous because it does not require any specialized hardware nor any pre-computation of receiver position, it is directly related to standard $\chi$$^2$-distributions, and it can adjust the detection resolution by increasing the number of successive measurements. Simulation and experiment results verify the performance of the proposed multipath detection technique.
With a conventional positioning apparatus, it is very difficult simultaneously to achieve desired driving ranges and precision levels at the sub-micrometer level. Generally, a lead screw and friction drive have been used as servo control systems. These have large driving ranges, and high-speed positioning is feasible. In this study, we present a global servo system controlled by a laser interferometer acting as a displacement measurement sensor for achieving positioning accuracy at the sub-micrometer level.
This paper presents a novel Long Short-Term Memory (LSTM) network architecture for the integration of an Inertial Measurement Unit (IMU) and Global Navigation Satellite Systems (GNSS). The proposed algorithm consists of two independent LSTM networks and the LSTM networks are trained to predict attitudes and velocities from the sequence of IMU measurements and mechanization solutions. In this paper, three GNSS receivers are used to provide Real Time Kinematic (RTK) GNSS attitude and position information of a vehicle, and the information is used as a target output while training the network. The performance of the proposed method was evaluated with both experimental and simulation data using a lowcost IMU and three RTK-GNSS receivers. The test results showed that the proposed LSTM network could improve positioning accuracy by more than 90% compared to the position solutions obtained using a conventional Kalman filter based IMU/GNSS integration for more than 30 seconds of GNSS outages.
Energy efficiency and safe mobility are the two key constituents of the future automobile. The technologies that enable these features are now heavily dependent upon information and communication technology rather than traditional auto-mechanical technology. This paper presents an exploratory project 'Smart&Green Vehicle Project' at Western Michigan University which is to improve the geographical location accuracy of vehicles and to study various applications of making such location data available. Global Positioning System (GPS), Inertial Navigation System (INS), Vehicular Ad-hoc Network (VANET) technology, and data fusion among these technologies are investigated. Testing and evaluation is done on systems which will gather vehicular positioning data during GPS signal loss. Vehicles in urban settings do not acquire accurate positioning data from GPS alone; therefore there is a need for exploration into technology that can assist GPS in urban settings. The goal of this project is to improve the accuracy of positioning data during a loss of GPS signal. Controlled experiments are performed to gather data which aided in assessing the feasibility of these technologies for use in vehicular platforms.
Several experiments were carried out to analyze the impact of the modernized Global Positioning System (GPS) L2C signal on pseudorange-based point positioning. Three dual-frequency positioning algorithms, ionosphere-free linear combination, ionospheric error estimation, and simple integration, were used, and the results were compared with those of Standard Point Positioning (SPP). An analysis was conducted to determine the characteristics of each dual-frequency positioning method, the impact of the magnitude of ionospheric error, and receiver grade. Ionosphere-free and ionospheric error estimation methods can provide improved positioning accuracy relative to SPP because they are able to significantly reduce the ionospheric error. However, this result was possible only when the ionospheric error reduction effect was greater than the disadvantage of these dual-frequency positioning algorithms such as the increment of multipath and noise, impact of uncertainty of unknown parameter estimation. The RMSE of the simple integration algorithm was larger than that of SPP, because of the remaining ionospheric error. Even though the receiver grade was different, similar results were observed.
Multi-Global Navigation Satellite System (GNSS) can significantly improve the positioning accuracy and convergence speed. The reliability and availability of multi-GNSS precise point positioning (PPP) is steadily increasing with the rapid development of GNSS satellites. In this study, multi-GNSS PPP analysis is performed to compare the positioning precision by processing the observations from different GNSS systems (GPS, GLONASS, Galileo and BeiDou). To improve the positioning performance of the multi-GNSS PPP, we employed the weighed measurement noise (WMN) method. After applying WMN method to multi-GNSS PPP, positioning precision is improved by approximately 26.3% compared to the GPS only solutions, and by approximately 9.1% compared to combined GPS, GLONASS, and Galileo PPP.
The Global Navigation Satellite System (GNSS) Real-Time Kinematic (RTK) positioning has been widely used in geodesy, surveying, and navigation fields. RTK can benefit enormously from the integration of multi-GNSS. In this study, we develop a GPS/BeiDou Navigation Satellite System (BDS) RTK integration algorithm for long baselines ranging from 128 km to 335 km in South Korea. The positioning performance with GPS/BDS RTK, GPS-only RTK, and BDS-only RTK is compared in terms of the positioning accuracy. An improvement of positioning accuracy over long baselines can be found with GPS/BDS RTK compared with that of GPS-only RTK and that of BDS-only RTK. The positioning accuracy of GPS/BDS RTK is better than 2 cm in the horizontal direction and better than 5 cm in the vertical direction. A lower Relative Dilution of Precision (RDOP) value with GPS/BDS integration can obtain a better positional precision for long baseline RTK positioning.
The atmospheric infrared sounder (AIRS) sensor loaded on the Aqua satellite observes the global vertical structure of atmosphere and enables verification of the water vapor distribution over the entire area of South Korea. In this study, we performed a comparative analysis of the accuracy of the total precipitable water (TPW) provided as the AIRS level 2 standard retrieval product by Jet Propulsion Laboratory (JPL) over the South Korean area using the global positioning system (GPS) TPW data. The analysis TPW for the period of one year in 2008 showed that the accuracy of the data produced by the combination of the Advanced Microwave Sounding Unit sensor with the AIRS sensor to correct the effect of clouds (AIRS-X) was higher than that of the AIRS IR-only data (AIRS-I). The annual means of the root mean square error with reference to the GPS data were 5.2 kg/$m^2$ and 4.3 kg/$m^2$ for AIRS-I and AIRS-X, respectively. The accuracy of AIRS-X was higher in summer than in winter while measurement values of AIRS-I and AIRS-X were lower than those of GPS TPW to some extent.
Global Positioning System (GPS) is currently widely used for aviation applications. Single-frequency GPS receivers are highly affected by the ionospheric delay error, and the ionospheric delay should be corrected for accurate positioning. Single-frequency GPS receivers use the Klobuchar model, whose model parameters are transmitted from GPS satellites. In this paper, the long-term accuracy of the Klobuchar model from 2002 to 2014 is analyzed. The IGS global ionosphere map is considered as true ionospheric delay, and hourly, seasonal, and geographical error variations are analyzed. Histogram of the ionospheric delay error is also analyzed. The influence of solar and geomagnetic activity on the Klobuchar model error is analyzed, and the Klobuchar model error is highly correlated with solar activity. The results show that the Klobuchar model estimates 8 total electron content unit (TECU) over the true ionosphere delay in average. The Klobuchar model error is greater than 12 TECU within $20^{\circ}$ latitude, and the error is less than 6 TECU at high latitude.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제12권3호
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pp.274-282
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2011
This paper is focused on dynamic modeling and control system design as well as vision based collision avoidance for multi-rotor unmanned aerial vehicles (UAVs). Multi-rotor UAVs are defined as rotary-winged UAVs with multiple rotors. These multi-rotor UAVs can be utilized in various military situations such as surveillance and reconnaissance. They can also be used for obtaining visual information from steep terrains or disaster sites. In this paper, a quad-rotor model is introduced as well as its control system, which is designed based on a proportional-integral-derivative controller and vision-based collision avoidance control system. Additionally, in order for a UAV to navigate safely in areas such as buildings and offices with a number of obstacles, there must be a collision avoidance algorithm installed in the UAV's hardware, which should include the detection of obstacles, avoidance maneuvering, etc. In this paper, the optical flow method, one of the vision-based collision avoidance techniques, is introduced, and multi-rotor UAV's collision avoidance simulations are described in various virtual environments in order to demonstrate its avoidance performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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