KAO(Korea Astronomy Observatory) GPS group has developed an iRTK system as a near-real time positioning system using GPS carrier phase data. We focused on improving the accuracy of positioning through the updated capability of data processing of KAO's iRTK system using low-cost L1 carrier phase receiver. The accuracy of a positioning was demonstrated by Extended Kalman filter. Experiments were accomplished using from 30m to 20km baselines. Within 10km, the positioning accuracy was improved by approximately 50-70% to the previous study using one minute observable data. However, it took two minutes to obtain 1m level positioning accuracy at 20km point. We expect that the developed iRTK system can be applied to the various fields of GPS in near-real time positioning.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.9
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pp.4587-4592
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2013
GPS is recognized the essential method to obtain the best result in the sphere of earth science that is setting of International Reference Frame, decision of the rotation coefficient about the earth rotation axis, detection of the crustal deformation, and observation of the diastrophism by high precision positioning except for navigation, geodetic survey and mapping. Therefore, in this study, it was attempted to build an expert service that enables non-experts to use high-precision GPS data processing. As a result, an Precise Point Positioning Solution that can maximize user convenience simply by entering the minimum required information for GPS data processing was developed, and the result of Precise Point Positioning Solution using GPS data provided by National Geographic Information Institute was compared with result of ITRF.
Global Positioning System (GPS) Precise Point Positioning (PPP) has been extensively used for geodetic applications. Since December 2012, BeiDou navigation satellite system has provided regional positioning, navigation and timing (PNT) services over the Asia-Pacific region. Recently, many studies on BeiDou system have been conducted, particularly in the area of precise orbit determination and precise positioning. In this paper PPP method based on BeiDou observations are presented. GPS and BeiDou data obtained from Mokpo (MKPO) station are processed using the Korea Astronomy and Space Science Institute Global Navigation Satellite System (GNSS) PPP software. The positions are derived from the GPS PPP, BeiDou B1/B2 PPP and BeiDou B1/B3 PPP, respectively. The position errors on BeiDou PPP show a mean bias < 2 cm in the east and north components and approximately 3 cm in the vertical component. It indicates that BeiDou PPP is ready for the precise positioning applications in the Asia-Pacific region. In addition, BeiDou tropospheric zenith total delay (ZTD) is compared to GPS ZTD at MKPO station. The mean value of their difference is approximately 0.52 cm.
Kim, J.I.;Hwang, Y.S.;Kim, Y.S.; Kim, I.S.; Kim, K.B.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2009.04a
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pp.239-244
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2009
This paper suggests a precision positioning control technique of a precision positioning stage with coupling effects. The precision positioning stage is supported by four flexible spring hinges and driven by two piezoelectric actuators. The dynamic characteristics of the precision positioning stage is modeled and identified by the FEM analysis. The dynamic characteristics of the stage are also identified by the frequency domain modeling technique based on the experimental data. Reliability of two modeling methods is examined by comparing the numerically and experimentally produced responses of the stage. This paper proposes a sliding mode control technique with integrator to improve the tracking ability of the precision positioning stage to the complex input signal using. To demonstrate the effectiveness of the proposed modeling schemes and control algorithm, experiment validations are performed.
Indoor positioning system becomes of increasing interests due to the demands for accurate indoor location information where Global Navigation Satellite System signal does not approach. Wi-Fi access points (APs) built in many construction in advance helps developing a Wi-Fi Received Signal Strength Indicator (RSSI) based indoor localization. This localization method first collects pairs of position and RSSI measurement set, which is called fingerprint database, and then estimates a user's position when given a query measurement set by comparing the fingerprint database. The challenge arises from nonlinearity and noise on Wi-Fi RSSI measurements and complexity of handling a large amount of the fingerprint data. In this paper, machine learning techniques have been applied to implement Wi-Fi based localization. However, most of existing indoor localizations focus on single position estimation. The main contribution of this paper is to develop multi-target localization by using deep neural, which is beneficial when a massive crowd requests positioning service. This paper evaluates the proposed multilocalization based on deep learning from a multi-story building, and analyses its learning effect as increasing number of target positions.
In this paper, we propose a new algorithm to improve the accuracy of indoor positioning techniques using Wi-Fi access points as beacon nodes. The proposed algorithm is based on the Weighted Centroid algorithm, a popular method widely used for indoor positioning, however, it improves some disadvantages of the Weighted Centroid method and also for other kinds of indoor positioning methods, by using the received signal strength correction method and genetic algorithm to prevent the signal strength fluctuation phenomenon, which is caused by the complex propagation environment. To validate the performance of the proposed algorithm, we conducted experiments in a complex indoor environment, and collect a list of Wi-Fi signal strength data from several access points around the standing user location. By utilizing this kind of algorithm, we can obtain a high accuracy positioning system, which can be used in any building environment with an available Wi-Fi access point setup as a beacon node.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.7
no.1
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pp.82-88
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1998
It is very important to test linear cycle positioning accuracy of NC lathes as it affect all other machines machined by them in industries. For example, if the linear positioning accuracy of x or z-axis directions is bad, the size of works will be wrong and the change-ability will be bad in the assembly of machine parts. In this paper , measuring systems are organized to measure linear displacement of ATC(Automatic tool changer) of NC lathe using laser interferometer, magnescale and tick pulses coming out from computer in order to get data at constant time intervals from the sensors, And each set of data gotten from test is expressed to a plots by computer treatment and the results of linear positioning error motion is estimated to numerics by statistical treatments.
Location-based services are used as core services in various fields. In particular, in the field of public services such as emergency rescue, accurate location estimation technology is very important. Recently, the technology of tracking the location of self-isolation subjects for COVID-19 has become a major issue. Therefore, location estimation technology using personal smart devices is being studied in various ways, and the most widely used method is to use GPS. Other representative methods are using Wi-Fi, Pedestrian Dead Reckoning (PDR), Bluetooth Low Energy (BLE) beacons, and LTE signals. In this paper, we introduced a positioning technology using deep learning based on LTE Channel State Information-Reference Signal (CSI-RS) data, and confirmed the possibility through an outdoor location estimation experiment using a commercial LTE signal.
In this paper, we present a novel idea to integrate low cost Inertial Measurement Unit(IMU) and Differential Global Positioning System (DGPS) for Telematics applications. As well known, low cost IMU produces large positioning and attitude errors in very short time due to the poor quality of inertial sensor assembly. To conquer the limitation, we present a bimodal approach for integrating IMU and DGPS, taking advantage of positioning and orientation data calculated from CCD images based on photogrammetry and stereo-vision techniques. The positioning and orientation data from the photogrammetric approach are fed back into the Kalman filter to reduce and compensate IMU errors and improve the performance. Experimental results are presented to show the robustness of the proposed method that can provide accurate position and attitude information for extended period for non-aided GPS information.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.7
no.3
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pp.51-51
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1998
It is very important to test linear cycle positioning accuracy of Machining centers as it affect all other machines machined by them in industries. For example, if the linear positioning accuracy of each axes directions is bad, the size of works will be wrong and the change-ability will be bad in the assembly of machine parts. In this paper, measuring systems are organized to measure linear displacements of table or spindle of machine center using laser interferometer, magnescale and tick pulses comming out from computer in order to get data at constant time intervals from the sensors. And each set of data gotten from test is expressed to a plots by computer treatment and the results of linear positioning error motion is estimated to numerics by statistical treatments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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