Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1996.04a
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pp.443-447
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1996
The meeds of vehicle navigation system are increassing and the accurate determination of position is still of promary improtance. GPS (Global Positioning System)receiver and low cost dead reckoning sensors have been used for vehicle position location. The integartion of these can improve the system performance to cope with accumulating errors and multipath problem in urban area. However, the implementation of integrated system of two sensors is net easy, for their real data ave noises that are not apt to be modeled. This paper discusses how to combine a GPS receiver and dead reckoning sensors. The characteriatics of sensors and their data are investigated, and the system for field test is manufactured. The test results of a selected typical route are presented.
A continuous and reliable electrical energy supply is the objective of any power system operation. A transmission line is the part of the power system where faults are most likely to happen. This paper describes the use of wavelet transform for analyzing power system fault transients in order to determine the fault location. Synchronized sampling was made possible by precise time receivers based on GPS time reference, and the sampled data were analyzed using wavelet transform. This paper describes a fault location monitoring system and fault locating algorithm with GPS, DSP processor, and data acquisition board, and presents some experimental results and error analysis.
The accuracy of the Digital Photologging System, designed for the construction of the road Facility Database, highly depends on the positions and attitudes of the cameras from GPS/INS integration. In this paper, the development of a loosely coupled GPS/INS is presented. The performance of the system is verified through a simulation as well as a real test data processing. Since the IMU used in this study shows large systematic errors, the possible accuracy of the positions and attitudes of this low-performance IMU when combined with precise GPS positions are assigned. Currently, the integrated system shows the positional accuracy better than 5cm in real data processing. Although the accuracy of attitude based on real test could not be assigned at this time, it is expected that better than 0.5 degrees and 1.8 degrees for horizontal and down component are achievable according to the simulation result.
Inertial Navigation System(INS) provides short-term accurate navigation solution but its error grows with time due to integration characteristics. Meanwhile, Global Positioning System(GPS) provides long-term stable solution but it has poor error characteristics in high dynamic region. So for its synergistic relationship, an integrated INS/GPS systems has been widely used as an advanced navigation system. Generally, two kinds of integration method are used. One is loosely coupled mode which uses GPS-derived position and velocity as measurements in an integrated Kalman filter. The other is tightly coupled one which uses pseudorange and pseudorange rate as Kalman filter measurements. In this paper the system error models and observation models for two kinds of integrated systems are derived, respectively, and their performance are compared through Monte-Carlo simulations.
Park Woon Yong;Lee Kang Won;Lee Jae One;Jeong Gong Uhn
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.22
no.3
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pp.285-291
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2004
GPS photogrammetry or the GPS/INS photogrammetry, which are based on the direct measurement of the projection centers and attitude at the moment of camera exposure time through loading the GPS receiver or INS in aircraft. Both photogrammetric methods can offer us to acquire the exterior orientation parameters with only minimum ground control points, even the ground control process could be completely skipped. Consequently, we can drastically reduce the time and cost for the mapping process. In this thesis, test flight was conducted in Suwon area to evaluate the performance of accuracy and efficiency through the analysis of results among the three photogrammetric methods, that is, traditional photogrammetry, GPS photogrammetry and GPS/INS photogrammetry. Test results shows that a large variety of advantages of GPS photogrammetry and GPS/INS photogrammetry against traditional photogrammetry is to be verified. Especially, the number of ground control points for the exterior orientation could be saved more than 70~80%, respectively.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.9
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pp.723-732
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2016
This paper proposes an approach to fused navigation of an unmanned surface vehicle(USV) and to detection of the outlier or interference of global positioning system(GPS). The method fuses available sensor measurements through extended Kalman filter(EKF) to find the location and attitude of the USV. The method uses error covariance of EKF for detection of GPS outlier or interference. When outlier or interference of the GPS is detected, the method excludes GPS data from navigation process. The measurements to be fused for the navigation are GPS, acceleration, angular rate, magnetic field, linear velocity, range and bearing to acoustic beacons. The method is tested through simulated data and measurement data produced through ground navigation. The results show that the method detects GPS outlier or interference as well as the GPS recovery, which frees navigation from the problem of GPS abnormality.
Global positioning system (GPS) is widely used to measure the position of a vehicle. However, the accuracy of the GPS can be severely affected by surrounding environmental conditions. To deal with this problem, the GPS and odometry data can be combined using an extended Kalman filter. For stable navigation of an outdoor mobile robot using the GPS, this paper proposes two methods to evaluate the reliability of the GPS data. The first method is to calculate the standard deviation of the GPS data and reflect it to deal with the uncertainty of the GPS data. The second method is to match the GPS data to the traversability map which can be obtained by classifying outdoor terrain data. By matching of the GPS data with the traversability map, we can determine whether to use the GPS data or not. The experimental results show that the proposed methods can enhance the performance of the GPS-based outdoor localization.
Kim, Jin-Won;Jee, Gyu-In;Lee, Jang-Gyu;Lee, Young-Jae
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.2
no.3
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pp.188-193
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1996
In this paper, an integrated navigation system based on GPS(Global Positioning System) and Dead-Reckoning (DR) is designed. For the calibration of DR, a self-calibration method and a GPS-based calibration method are proposed. From the field-test results, it is shown that DR can be successfully calibrated by the two proposed calibration methods. Also, a cascaded filter approach and a mixed-measurement algorithm are employed for GPS/DR integration. By using the newly proposed mixed-measurement algorithm, it is shown in simulation that the position error becomes smaller than by using only DR even if the number of visible GPS satellites is less than 4.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.6
no.1
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pp.39-48
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2003
A GPS translator system is used to get the precise and reliable trajectory data for the high dynamic test vehicles, such as missiles or artillery shells. The missile system with high dynamics, vibration and shock needs to determine its position and velocity in particular. The proposed GPS translator on the test vehicle receives GPS signals, amplifies, down-converts, digitally samples, BPSK modulates, up-converts them to S-band, and then retransmits them to the ground translator processing station. It has doppler variation and signal noise, so design method for resolving them is proposed. The performance of the translator is proved by environmental test and real flight test.
International journal of advanced smart convergence
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v.7
no.4
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pp.27-39
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2018
Since the global positioning system (GPS) has been included in mobile devices (e.g., for car navigation, in smartphones, and in smart watches), the impact of personal GPS log data on daily life has been unprecedented. For example, such log data have been used to solve public problems, such as mass transit traffic patterns, finding optimum travelers' routes, and determining prospective business zones. However, a real-time analysis technique for GPS log data has been unattainable due to theoretical limitations. We introduced a machine learning model in order to resolve the limitation. In this paper presents a new, three-stage real-time prediction model for a person's daily route activity. In the first stage, a machine learning-based clustering algorithm is adopted for place detection. The training data set was a personal GPS tracking history. In the second stage, prediction of a new person's transient mode is studied. In the third stage, to represent the person's activity on those daily routes, inference rules are applied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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