한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.15-22
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2006
This paper presents a novel signal tracking algorithm for GNSS receivers using a MLE technique. In order to perform a robust signal tracking in severe signal environments, e.g., high dynamics for navigation vehicles or weak signals for indoor positioning, the MLE based signal tracking approach is adopted in the paper. With assuming white Gaussian additive noise, the cost function of MLE is expanded to the cost function of NLSE. Efficient and practical approach for Doppler frequency tracking by the MLE is derived based on the assumption of code-free signals, i.e., the cost function of the MLE for carrier Doppler tracking is used to derive a discriminator function to create error signals from incoming and reference signals. The use of the MLE method for carrier tracking makes it possible to generalize the MLE equation for arbitrary codes and modulation schemes. This is ideally suited for various GNSS signals with same structure of tracking module. This paper proposes two different types of MLE based tracking method, i.e., an iterative batch processing method and a non-iterative feed-forward processing method. The first method is derived without any limitation on time consumption, while the second method is proposed for a time limited case by using a 1st derivative of cost function, which is proportional to error signal from discriminators of conventional tracking methods. The second method can be implemented by a block diagram approach for tracking carrier phase, Doppler frequency and code phase with assuming no correlation of signal parameters. Finally, a state space form of FLL/PLL/DLL is adopted to the designed MLE based tracking algorithm for reducing noise on the estimated signal parameters.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.83-88
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2006
Evaluation of collision risk plays a key role in developing the expert system of navigation and collision avoidance. This paper presents a new collision risk model formula that is one modification model on the basis of one approach to the evaluation of collision risk using sech function produced by Prof. Jeong in his relevant $articles^{[2][3][4][5]}$. And as a grope in collision risk evaluation field, this paper applied the new model in appraising the collision risk, suggested how to decide the safe range of own ship’'s action. Moreover this paper also analyzed theoretically how to determine the coefficients as describes in the new modification model formula, and suggested the appropriate values as applicable.
Evaluation of collision risk plays a key role in developing the expert system of navigation and collision avoidance. This paper presents a new collision risk model formula that is one modification model on the basis of one approach to the evaluation of collision risk using sech function produced in earlier studies. And as a tool of the evaluation field of ship collision, this paper applied the new model in appraising the collision risk and represented how to decide the safe range of own ship's action. Moreover this paper also analyzed theoretically how to determine the coefficients as described in the new modification model, and suggested the appropriate values as applicable.
Evaluating the risk of collision quantitatively plays a key role in developing the expert system of navigation and collision avoidance. This study analysed thoroughly how to determine the threshold function related to the avoidance time as described in the new evaluation of collision risk using sech function, and developed the appropriate equation as applicable.
기존 내비게이션 어플은 주로 과속단속을 알려주는 기능이 주기능이며, 블랙아이스 위치를 경고해주지는 않는다. 만약 내비게이션 어플이 이 기능을 수행한다면 교통사고 저감에 큰 효과를 발휘할 것이다. 따라서 본 논문에서는 블랙아이스를 탐지하는 방법과 이를 경고해주는 내비게이션 어플을 제안하고자 한다.
A ship's maneuvering motion model is important in a computer simulation, especially under the trend of intelligent navigation. This model is usually constructed by the hydrodynamic parameters of the ship which are generated by the principles of hydrodynamics. Ship's motion model is a nonlinear function. By using this function, ships' motion elements can be calculated, then the ship's trajectory can be predicted. Deeping neural networks can construct any linear or non-linear equation theoretically if there have enough and sufficient training data. This study constructs some kinds of deep Networks and trains this network by real ship motion data, and chooses the best one of the networks, uses real data to train it, then uses it to predict the ship's trajectory, getting some conclusions and experiences.
본 논문에서는 선박의 더 효율적이고 안전한 운항과 인력 및 에너지 절감을 위하여 PC를 기반으로 한 SPS (Secondary Planning System)를 개발하였으며, SPS를 중심으로 구성한 항해 자동화 시스템을 제안하였다. 개발된 SPS는 항해 선박의 각종 항해통신장비의 이상유무를 모니터링 하는 기능을 수행하며, 운항정보시스템(GIS), 전자해도시스템(ECDIS), 또는 Radar/ARPA장비에 이상 상태가 발생되었을 때 해당장비의 주요핵심 정보와 기능을 자동으로 대체함으로 해상사고의 방지와 선박의 항해 시스템의 효율성과 안정성을 높일 수 있다. 또한 SPS는 항해통신장비의 보조장비 기능인 DB Server 기능과 Network Server기능도 가진다.
In this paper, design of an error model is presented in which the bias characteristic of the MEMS IMU is taken into consideration for performance enhancement of the MEMS IMU-based GPS/INS integrated navigation system. The drift bias of the MEMS IMU is modeled as a 1st-order Gauss-Markov (GM) process, and the autocorrelation function is obtained from the collected IMU data, and the correlation time is estimated from this. Prior to obtaining the autocorrelation function, the noise of IMU data is eliminated based on wavelet. As a result of simulation, it is represented that the parameters of error model can be estimated correctly only when a proper denoising is performed according to dynamic behavior of drift bias, and that the integrated navigation system based on error model, in which the drift bias is considered, provides more correct navigation performance compared to the integrated navigation system based on error model in which the drift bias is not considered.
Binary Offset Carrier (BOC) signal planned for future Global Navigation Satellite System (GNSS) provided better positioning accuracy and smaller multipath error than GPS C/A signal. However, due to the multiple side peaks in the auto-correlation function (ACF) of the BOC modulated signals, a receiver may false lock onto one of the side peaks in the tracking mode. This false lock would then result in a fatal tracking error. In this paper, we propose an unambiguous tracking method for composite BOC (CBOC) signals to mitigate this problem. It aims to reduce the side peaks of the ACF of CBOC modulated signals. It is based on the combination of traditional CBOC correlation function (CF) and reference CF of unmodulated pseudo- random noise code (PRN code). First, we present that cross-correlation function (CCF) with unmodulated PRN code is close to the secondary peaks of the traditional CBOC. Then, we obtain an unambiguous correlation function by subtracting traditional CBOC ACF from these CFs. Finally, the tracking performance for the CBOC signals is examined, and it is shown that the proposed method has better performance than the traditional unambiguous tracking method in additive white Gaussian noise (AWGN) channel.
An expert system of collision avoidance developed by CLIPS and Visual C++ is continuously introduced in this paper. Further, a simulation function of collision avoidance is added to the expert system, the function can simulate the avoidance actions of own ship and a specific target of a period of future time. This function can help navigators to estimate collision risk and make proper collision avoidance actions in dangerous situations for navigational safety of ships. Furthermore, navigational rules can also be evaluated during the process of simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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