In this paper, the performance of ranging measurement, which is generated using two receiver clock offsets in one receiver, was analyzed. A spoofer transmits a counterfeited spoofing signal which is similar to the GPS signal with hostile purposes, so the same tracking technique can be applied to the spoofing signal. The multi-correlator can generate two receiver clock offsets in one receiver. The difference between these two clock offsets consists of the path length from the spoofer to the receiver and the delay of spoofer system. Thus, in this paper, the ranging measurement was evaluated by the spoofer localization performance based on the time-of-arrival (TOA) technique. The results of simulation and real-world experiments show that the position and the system clock offset of the spoofer could be estimated successfully.
Localization is a very important technique for the mobile robot to navigate in outdoor environment. In this paper, the development of the sensor fusion algorithm for controlling mobile robots in outdoor environments is presented. The multi-sensorial dead-reckoning subsystem is established based on the optimal filtering by first fusing a heading angle reading data from a magnetic compass, a rate-gyro, and two encoders mounted on the robot wheels, thereby computing the dead-reckoned location. These data and the position data provided by a global sensing system are fused together by means of an extended Kalman filter. The proposed algorithm is proved by simulation studies of controlling a mobile robot controlled by a backstepping controller and a cascaded controller. Performances of each controller are compared.
The purpose of this study is to develop 2D brachy-therapy plannig system using Visual C++ on the IBM PC. The method of Semi-orthogonal Localization was used and dose calculation is based on point dose computation model. The GUI of this planning system was designed for user's convenience and the dose distribution of Cs137 brachy-therapy is demonstrated.
RFID system can be used to improve object recognition, map building and localization for robot area. A novel method of indoor navigation system for a mobile robot is proposed using RFID technology. The mobile robot With a RFID reader and antenna is able to find what obstacles are located where in circumstance and can build the map similar to indoor circumstance by combining RFID information and distance data obtained from sensors. Using the map obtained, the mobile robot can avoid obstacles and finally reach the desired goal by $A^*$ algorithm. 3D map which has the advantage of robot navigation and manipulation is able to be built using z dimension of products. The proposed robot navigation system is proved to apply for SLAM and path planning in unknown circumstance through numerous experiments.
The improvement of the social environment and the rapid development of medicine are making possible the age of 100. So a great number of countries including Korea are rapidly becoming the aged society or the super aged society. The elderly are accompanied by discomfort and disability. A variety of systems are developed and distributed to overcome them. The electric wheelchair is an electric motorized system for people who can not manipulate a manual wheelchair. In this paper, we propose an autonomous driving platform for an electric wheelchair. Here we use QR (Quick Response) code for self-localization. We also present real test results of the proposed system.
Automated driving systems require a high level of performance regarding environmental perception, especially in urban environments. Today's on-board sensors such as radars or cameras do not reach a satisfying level of development from the point of view of robustness and availability. Thus, map data is often used as an additional data input to support these systems. An accurate digital map is used as a powerful additional sensor. In this paper, we propose a new approach for vehicle localization using a lane map and a single-layer LiDAR. The maps are created beforehand using a highly accurate DGPS and a single-layer LiDAR. A pose estimation of the vehicle was derived from an iterative closest point (ICP) match of LiDAR's intensity data to the lane map, and the estimated pose was used as an observation inside a Kalmanfilter framework. The achieved accuracy of the proposed localization algorithm is evaluated with a highly accurate DGPS to investigate the performance with respect to lateral vehicle control.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권2호
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pp.106-116
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2012
The huge success of location-aware applications has called for the rapid development of an alternative positioning system to the global positioning system (GPS) for indoor localization based on existing technologies, such as 802.11 wireless networks. This paper proposes the Wireless MAC Processor Positioning System (WMPS), which is a localization system running on off-the-shelf 802.11 Access Points and based on the time-of-flight ranging of users' standard terminals. This paper proves through extensive experiments that the propagation delays can be measured with the accuracy required by indoor applications despite the different noise components that can affect the result: latencies of the hardware transreceivers, multipath, ACK jitters and timer quantization. Key to this solution is the choice of the Wireless MAC Processor architecture, which enables a straightforward implementation of the ranging subsystem directly inside the commercial cards without affecting the basic DCF channel access algorithm. In addition to the proposed measurement framework, this study developed a simple and effective localization algorithm that can work without requiring any preliminary calibration or device characterization. Finally, the architecture allows the measurement methodology to be adjusted as a function of the network load or propagation environments at the run time, without requiring any firmware update.
This paper proposes an observation model for a particle filter-based localization using a sonar grid map. The proposed model estimates a predicted observation by considering the properties of a sonar sensor which has a large angular uncertainty. The proposed model searches a grid which has the highest probability to reflect a sonar beam using the following procedures; (1) the reliable area of a single sonar data is determined using the footprint association model; (2) the detection probability of each grid cell in a sonar beam coverage in estimated. The proposed model was applied to the particle filter based localization, and was verified by experiments in indoor environments.
본 논문은 distributed Multi-input Multi-output(MIMO) 레이다 시스템에서 다수의 송 수신기 조합으로부터 얻어진 Time of Arrival(ToA) 정보들을 이용하여 표적의 위치를 추정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 테일러 선형 근사를 반복적으로 수행함으로써 임의의 초기 값으로부터 표적의 위치를 추정한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 기존 표적 위치 추정 기법들보다 더 향상된, 더 나아가 Cramer-Rao Lower Bound(CRLB)에 도달하는 평균제곱오차(MSE) 성능을 가지는 것을 보여준다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권5호
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pp.566-572
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2014
Recently, indoor navigation has been applied in large convention centers by using wireless sensor networks (WSNs), which provide not only a user's path to be traveled but also orientation and shopping information to increase user's convenience. This paper presents the localization system for estimating relative coordinates without pre-deployment of the reference node based on ultra wide band (UWB) ranging system, which is relatively suitable for indoor localization compared to other wireless communications, and azimuth sensor. The proposed localization system which consists of an azimuth sensor and a mobile node composed of three nodes estimates relative coordinates of the reference node without applying any recursive and time consumption algorithms. Also, in the process of estimating relative coordinates of the reference node, ranging errors are minimized through the proposed technique and the number of nodes can be reduced. Experimental results show the feasibility and validity of the proposed system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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