The distance vector-hop wireless sensor node location method is one of typical range-free location methods. In distance vector-hop location method, if a wireless node A can directly communicate with wireless sensor network nodes B and C at its communication range, the hop count from wireless sensor nodes A to B is considered to be the same as that form wireless sensor nodes A to C. However, the real distance between wireless sensor nodes A and B may be dissimilar to that between wireless sensor nodes A and C. Therefore, there may be a discrepancy between the real distance and the estimated hop count distance, and this will affect wireless sensor node location error of distance vector-hop method. To overcome this problem, it proposes a wireless sensor network node location method by modifying the method of distance estimation in the distance vector-hop method. Firstly, we set three different communication powers for each node. Different hop counts correspond to different communication powers; and so this makes the corresponding relationship between the real distance and hop count more accurate, and also reduces the distance error between the real and estimated distance in wireless sensor network. Secondly, distance difference between the estimated distance between wireless sensor network anchor nodes and their corresponding real distance is computed. The average value of distance errors that is computed in the second step is used to modify the estimated distance from the wireless sensor network anchor node to the unknown sensor node. The improved node location method has smaller node location error than the distance vector-hop algorithm and other improved location methods, which is proved by simulations.
This paper proposes a new mesh simplification algorithm using differential error metric. Many simplification algorithms make use of a distance error metric, but it is hard to measure an accurate geometric error for the high-curvature region even though it has a small distance error measured in distance error metric. This paper proposes a new differential error metric that results in unifying a distance metric and its first and second order differentials, which become tangent vector and curvature metric. Since discrete surfaces may be considered as piecewise linear approximation of unknown smooth surfaces, theses differentials can be estimated and we can construct new concept of differential error metric for discrete surfaces with them. For our simplification algorithm based on iterative edge collapses, this differential error metric can assign the new vertex position maintaining the geometry of an original appearance. In this paper, we clearly show that our simplified results have better quality and smaller geometry error than others.
DGPS(Differential Global Positioning System) and RTK(RealTime Kinematic) is in one of today's most widely used surveying techniques. But It's use is restricted by the distance between reference station and rover station and it is difficult to process data in realtime by it's own orgnizational limitation in precise measurement of positioning. To meet these new demands, In This paper, new DGPS and RTK correction data services through Internet and PSTN(Public Switched Telephony Network) have been proposed. For this purpose, we implemented performance a DGPS and RTK error correction data transmission system for long-distance using the internet and PSTN network which allows a mobile user to increase the distance at which the rover receiver is located from the reference in realtime. and we analyzed and compared DGPS and RTK performance by experiments through the Internet and PSTN network with the distance and the time.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.8
no.3
s.22
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pp.5-10
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2005
This paper presents the new in-flight alignment method using the flight distance of vehicle in order to improve the performance of the heading error estimation. In the proposed method, the Kalman filter having the difference between GPS and SDINS position as measurements is used for levelling of SDINS and heading error is estimated utilizing the flight distance information. It is shown in the simulation results that the in-flight method proposed in this paper has the high accuracy in heading error estimation and the heading error can be very quickly estimated at the high speed vehicle, compared with the existing method using the Kalman filter.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.1
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pp.1-10
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2001
In order to generate the gray scale image by the binary state imaging devices such as a digital printer, the gray scale image needs to be converted into the binary image by the halftoning techniques. This paper presents a new error diffusion technique to achieve the homogeneous dot distributions on the binary images. In this paper,'the minimum pixel distance'from the current pixel under binarization to the nearest minor pixel is defined first. Also, the gray levels of the input image are converted into a new variable based on the principal distance for the error diffusion. In the proposed method, the difference in the principal distances is utilized for the error propagation, whereas the gray level difference due to the binarization is diffused to the neighboring pixels in the existing error diffusion techniques. The quantization is accomplished by comparing the updated principal distance with the minimum pixel distance. In order to calculate the minimum pixel distance, MPOA(Minor Pixel Offset Array) is employed to reduce the computational loads and memory resources.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.12
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pp.11-21
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2011
An embedded sensor is significantly influenced by its spatial environment, such as barriers or distance, through low power and signal strength. Due to these causes, noise data frequently occur in an embedded sensor. Because the information acquired from the embedded sensor exists in a time series, it is hard to detect an error which continuously takes place in the time series information on a realtime basis. In this paper, we proposes an error detection method based on time-series prediction that detects error signals of embedded sensors in real time in consideration of the physical characteristics of embedded devices. The error detection method based on time-series prediction proposed in this paper determines errors in generated embedded device signals using a stable distance function. When detecting errors by monitoring signals from an embedded device, the stable distance function can detect error signals effectively by applying error weight to the latest signals. When detecting errors by monitoring signals from an embedded device, the stable distance function can detect error signals effectively by applying error weight to the latest signals.
Passive Ranging Sonar (PRS) is a type of passive sonar consisting of three sub-array on the port and starboard, and has a characteristic of detecting a target and calculating a bearing and a distance. The bearing and distance calculation requires physical sub-array position information, and the bearing and distance accuracy performance are deteriorated when the position information of the sub-array is inaccurate. In particular, it has a greater impact on distance accuracy performance using plus value of two time-delay than a bearing using average value of two time-delay. In order to improve this, a study on sub-array position error estimation and error compensation is needed. In this paper, We estimate the sub-array position error based on enetic algorithm, an optimization search technique, and propose a method to improve the performance of distance accuracy by compensating the time delay error caused by the position error. In addition, we will verify the proposed algorithm and its performance using the sea-going data.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.3
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pp.914-919
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2010
It is confirmed that as the distance measurements accuracy of the SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging) based on CSS(Chirp Spread Spectrum) is considerably degraded due to frequency interference and it causes to severe errors in the localization applications. In this paper, the compensation algorithm based on error rate offset of distance measurement ($CA_d$) is proposed for the purpose to reduce the ranging errors due to by the SDS-TWR ranging problems. The $CA_d$ measures the distance values between two nodes by means of 1m interval about 1~25m distances in the SDS-TWR, and compensates the distance values using the parameters related to the distance compensation. From the experiments, it is analyzed that the $CA_d$. have reduced the distance error to average 95cm and maximum 526cm, and the distance error by the $CA_d$ was below about 60cm in the 25m distances. In particular, the performance of the distance measurements accuracy by the $CA_d$ is very high in LOS(Line Of Sight) environments.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.8
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pp.824-833
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2006
In this paper, the image modelling of road's lane markings is established using view frustum(VF) model. From this model, a measurement system of lane markings and obstacles is proposed. The system also involve the real time processing of the 3D position coordinate and the distance data from the camera to the points on the 3D world coordinate by virtue of the camera calibration. In order to reduce their measurement error, an useful algorithm for which analyze the geometric variations due to traveling vehicle's fluctuation using VF model is proposed. In experiments, without correction, for instance, the $0.4^{\circ}$ of pitching rotation gives the error of $0.4{\sim}0.6m$ at the distance of 10m, but the more far distance cause exponentially the more error. We con finned that this algorithm can be reduced less than 0.1m of error at the same condition.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.5
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pp.2390-2395
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2011
For intersymbol interference (ISI) compensation from communication channels with multi-path fading and impulsive noise, a decision feedback equalizer algorithm that minimizes Euclidean distance of error probability is proposed. The Euclidean distance of error probability is defined as the quadratic distance between the probability error signal and Dirac-delta function. By minimizing the distance with respect to equalizer weight based on decision feedback structures, the proposed decision feedback algorithm has shown to have significant effect of residual ISI cancellation on severe multipath channels as well as robustness against impulsive noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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