This paper describes a new LOS(Line-of-Sight) estimator for BTT missiles. The dynamic models of LOS rate and a seeker are derived. Based on these dynamic models, we design a nonlinear estimator, which takes into account roll motion of BTT missiles and sensor noises. Simulation results show that the LOS rate estimates of the proposed estimator are more accurate than those of the conventional estimator.
This paper proposes about decentralized control approach based Leader-Follower formation control using LOS (Line of Sight) algorithm and unknown input observer. The position of robots which is a basic information in multi-robot or single robot motion control is determined by localization algorithm fusing UPS (Ultrasonic Position System) and kinematics model. For formation control, a decentralized control approach individually installing a local controller in leader and follower robot is adopted. Leader robot is controlled to track a specified trajectory by LOS algorithm, and the other robots follow the leader by local controller based on tracking platoon level function, self-sensing data and estimated information from unknown input observer. The performance of proposed method is proven through the formation experiment of two vehicle models.
An indoor navigation system that utilizes long-term evolution (LTE) signals has the benefit of no additional infrastructure installation expenses and low base station database management costs. Among the LTE signal measurements, received signal strength (RSS) is particularly appealing because it can be easily obtained with mobile devices. Propagation channel models can be used to estimate the position of mobile devices with RSS. However, conventional channel models have a shortcoming in that they do not discriminate between line-of-sight (LOS) and non-line-of-sight (NLOS) conditions of the received signal. Accordingly, a previous study has suggested separated LOS and NLOS channel models. However, a method for determining LOS and NLOS conditions was not devised. In this study, a machine learning-based LOS/NLOS classification method using RSS measurements is developed. We suggest several machine-learning features and evaluate various machine-learning algorithms. As an indoor experimental result, up to 87.5% classification accuracy was achieved with an ensemble algorithm. Furthermore, the range estimation accuracy with an average error of 13.54 m was demonstrated, which is a 25.3% improvement over the conventional channel model.
Non-line-of-sight (NLOS) propagation is one of the challenges in radio positioning. Distinguishing the transmission status of the communication as line-of-sight (LOS) or NLOS is of great importance for the wireless communication systems. This paper focuses on the identification of NLOS based on time-of-arrival (TOA) distance estimates and the received signal strength (RSS) measurements. We set a path loss threshold based on the joint TOA and RSS based NLOS detection method to determine LOS or NLOS. Simulation results show that the proposed method ensures the correct of detection for the LOS condition and can improve the NLOS identification for the weak noise and long distance.
Wind lidar application is increasing and its calibration method is required to use wind lidar as an alternative to the meteorological mast. A nacelle lidar calibration method is now being discussed in IEC 61400-50-3 (Wind energy generation systems - Part 50-3: Use of nacelle-mounted lidars for wind measurements), and the method is mainly based on the wind lidar beam line of sight (LOS) wind speed calibration suggested by DTU as DTU E-0020 (Calibrating Nacelle Lidars). In this paper, a LOS wind speed calibration method is introduced and a calibration example performed on Jeju island is presented. The results showed a slope of 1.011 and R2 of 0.997, which means that the LOS wind speed is highly correlated with the reference wind speed and is comparable. But LOS wind speed calibration requires a very long time due to its principle and environmental conditions, and a calibration method that can overcome this problem of uncontrollable environments needs to be developed.
This paper describes real-time unbalance moment compensation method for line of sight(LOS) stabilization control systems. The factors of system inertia, frictions and unbalance moment affect the control accuracy of drive systems that are equipped to on the move(OTM) platforms requiring LOS stabilization function. In case of the unbalance moment among those factors is continuously changed as variation of relative angle between gravity vector and drive torque vector. Then, consideration of the effect in real-time is very complicate. Therefore, its effect should be designed to be minimized, however, designing it almost zero is impossible in real condition. In other words, it is hard to achieve target performance overcoming stability issue of highly unbalanced systems. To solve these problems, this paper proposes calculation method of unbalance moment by using measured sensor data for LOS stabilization control and its use for control compensation. Also, kinematical converting process and control structure for compensation are explained. The effectiveness of the proposed method as variation of unbalance moment is verified under simulation circumstance modeled by assuming LOS control system with 2-axis gimbal structure.
Jo, Se-Hyeon;Lee, Woo-Sin;Kim, Hack-Joon;Jin, So-Yeon;Yoo, In-Deok
한국컴퓨터정보학회논문지
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제23권12호
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pp.11-19
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2018
In the Unmanned Aerial Vehicle Line-Of-Sight datalink system, there is a possibility that the communication line is disconnected because line of sight can not be secured by one antenna due to changes in position and posture of the air vehicle. In order to prevent this, both top and bottom of air vehicle are equipped with antennas. At this time, if the signal can be transmitted and received by switching to an antenna advantageous for securing the line of sight, communication disconnection can be minimized. The legacy antenna switching method has disadvantages such that diffraction, fading due to the surface or obstacles, interference and reflection of the air vehicle are not considered, or antenna switching standard is not clear. In this paper, we propose an airborne antenna switching method for improving the performance of UAV LOS datalink system. In the antenna switching method, the performance of each of the upper and lower parts of the mounted antenna according to the position and attitude of the air vehicle is predicted by using the deep learning in an UAV LOS datalink system in which only the antenna except the receiver is duplicated. Simulation using flying test dataset shows that it is possible to switch antennas considering the position and attitude of unmanned aerial vehicle in the datalink system.
The analysis of LOS(Line-Of-Sight) is defined as an "unobstructed view between two points". The LOS results may be influenced by terrain source, algorithm/interpolation method, etc. In the area denies any access and flight over, LOS results would be doubtful because of low precision of terrain data therefore have limitations of referring to many military applications. Using LIDAR data, LOS Analysis was performed by changing DTED resolution(1$\sim$30m) and LOS distance(50$\sim$2000m). The results of experiment shows that LOS analysis for small area, such as DMZ surveillance, were heavily influenced by DTED resolution.
장애물이 거의 없는 대기 중이나 주로 고정된 장애물이 존재하는 지상과 달리 해수면에서는 파도에 의해 수시로 통신 장애가 발생 할 수 있다. 특히 파도의 영향을 크게 받고 안테나 고도가 낮은 소형 통신국에서는 무선 통신을 위한 안테나 가시선(Line Of Sight, LOS) 확보가 어렵다. 본 논문에서는 해수면에서 파고와 송 수신 안테나의 고도 변화에 따른 가시선(LOS)과 통신망 운용을 위한 최소 안테나 고도를 계산하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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