Positioning accuracy by the Global Positioning System (GPS) is of great concern in a variety of research tasks. It is limited due to error sources such as ionospheric effect, orbital uncertainty, antenna phase center variation, signal multipath, and tropospheric influence. In this study, the tropospheric influence, primarily due to water vapour inhomogeneity, on GPS positioning height is investigated. The data collected by the GPS receivers along with co-located surface meteorological instruments in 2003 are utilized. The GPS receivers are established as continuously operating reference stations by the Ministry of the Interior (MOI), Central Weather Bureau (CWB), and Industrial Technology Research Institute (ITRI) of Taiwan, and International GNSS Service (IGS). The total number of GPS receivers is 21. The surface meteorological measurements include temperature, pressure, and humidity. They are introduced to GPS data processing with 24 troposphere parameters for the station heights, which are compared with those obtained without a priori knowledge of surface meteorological measurements. The results suggest that surface meteorological measurements have an expected impact on the GPS height. The daily correction maximum with the meteorological effect may be as large as 9.3 mm for the cases of concern.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.2
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pp.79-87
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2011
This paper presents the optimal design of an overlapped ultrasonic sensor ring for high resolution obstacle detection of an autonomous mobile robot. It is assumed that a set of low directivity ultrasonic sensors of the same type are arranged along a circle of nonzero radius at a regular spacing with their beams overlapped. First, taking into account the dead angle region, the entire range of obstacle detection is determined with reference to the center of an overlapped ultrasonic sensor ring. Second, the optimal design index of an overlapped ultrasonic sensor ring is defined as the area closeness of three sensing subzones resulting from beam overlap. Third, the lower and upper bounds on the number of ultrasonic sensors are derived, which can guarantee minimal beam overlap and also avoid excessive beam overlap among adjacent ultrasonic sensors. Fourth, employing a commercial low directivity ultrasonic sensor, an optimal design example of an overlapped ultrasonic sensor ring is given along with the ultrasonic sensor ring prototype mounted on top of a mobile robot. Finally, some experimental results using our prototype ultrasonic sensor ring are given to demonstrate the validity and performance of an optimally overlapped ultrasonic sensor ring for high resolution obstacle detection.
Although the positioning accuracy of the Global Positioning System (GPS) has been studied extensively and used widely, it is still limited due to errors from sources such as the ionospheric effect, orbital uncertainty, antenna phase center variation, signal multipath and tropospheric influence. This investigation addresses the tropospheric effect on GPS height determination. Data obtained from GPS receivers and co-located surface meteorological instruments in 2003 are adopted in this study. The Ministry of the Interior (MOl), Taiwan, established these GPS receivers as continuous operating reference stations. Two different approaches, parameter estimation and external correction, are utilized to correct the zenith tropospheric delay (ZTD) by applying the surface meteorological measurements (SMM) data. Yet, incorrect pressure measurement leads to very poor accuracy. The GPS height can be affected by a few meters, and the root-mean-square (rms) of the daily solution ranges from a few millimeters to centimeters, no matter what the approach adopted. The effect is least obvious when using SMM data for the parameter estimation approach, but the constant corrections of the GPS height occur more often at higher altitudes. As for the external correction approach, the Saastamoinen model with SMM data makes the repeatability of the GPS height maintained at few centimeters, while the rms of the daily solution displays an improvement of about 2-3 mm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.11
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pp.3711-3730
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2014
Cognitive radio networks (CRNs) have emerged as a promising solution to enhance spectrum utilization by using unused or less used spectrum in radio environments. The basic idea of CRNs is to allow secondary users (SUs) access to licensed spectrum, under the condition that the interference perceived by the primary users (PUs) is minimal. In CRNs, the channel availability is uncertainty due to the existence of PUs, resulting in intermittent communication. Transmission control protocol (TCP) performance may significantly degrade in such conditions. To address the challenges, some transport protocols have been proposed for reliable transmission in CRNs. In this paper we survey the state-of-the-art transport protocols for CRNs. We firstly highlight the unique aspects of CRNs, and describe the challenges of transport protocols in terms of PU behavior, spectrum sensing, spectrum changing and TCP mechanism itself over CRNs. Then, we provide a summary and comparison of existing transport protocols for CRNs. Finally, we discuss several open issues and research challenges. To the best of our knowledge, our work is the first survey on transport protocols for CRNs.
Recently, forest fires have frequently occurred due to climate change, leading to human and property damage every year. The forest fire monitoring technique using remote sensing can obtain quick and large-scale information of fire-damaged areas. In this study, the Gangneung and Donghae forest fires that occurred in March 2022 were analyzed using the spectral band of Sentinel-2, the normalized difference vegetation index (NDVI), and the normalized difference water index (NDWI) to classify the affected areas of forest fires. The U-net based convolutional neural networks (CNNs) model was simulated for the fire-damaged areas. The accuracy of forest fire classification in Donghae and Gangneung classification was high at 97.3% (f1=0.486, IoU=0.946). The same model used in Donghae and Gangneung was applied to Uljin and Samcheok areas to get rid of the possibility of overfitting often happen in machine learning. As a result, the portion of overlap with the forest fire damage area reported by the National Institute of Forest Science (NIFoS) was 74.4%, confirming a high level of accuracy even considering the uncertainty of the model. This study suggests that it is possible to quantitatively evaluate the classification of forest fire-damaged area using a spectral band and indices similar to that of the Compact Advanced Satellite 500 (CAS500-4) in the Sentinel-2.
In ocean color remote sensing, atmospheric correction is a vital process for ensuring the accuracy and reliability of ocean color products. Furthermore, in recent years, the remote sensing community has intensified its requirements for understanding errors in satellite data. Accordingly, research is currently addressing errors in remote sensing reflectance (Rrs) resulting from inaccuracies in meteorological variables (total ozone, pressure, wind field, and total precipitable water) used as auxiliary data for atmospheric correction. However, there has been no investigation into the error in Rrs caused by the variability of the water vapor profile, despite it being a recognized error source. In this study, we used the Second Simulation of a Satellite Signal Vector version 2.1 simulation to compute errors in water vapor transmittance arising from variations in the water vapor profile within the GOCI-II observation area. Subsequently, we conducted an analysis of the associated errors in ocean color products. The observed water vapor profile not only exhibited a complex shape but also showed significant variations near the surface, leading to differences of up to 0.007 compared to the US standard 62 water vapor profile used in the GOCI-II atmospheric correction. The resulting variation in water vapor transmittance led to a difference in aerosol reflectance estimation, consequently introducing errors in Rrs across all GOCI-II bands. However, the error of Rrs in the 412-555 nm due to the difference in the water vapor profile band was found to be below 2%, which is lower than the required accuracy. Also, similar errors were shown in other ocean color products such as chlorophyll-a concentration, colored dissolved organic matter, and total suspended matter concentration. The results of this study indicate that the variability in water vapor profiles has minimal impact on the accuracy of atmospheric correction and ocean color products. Therefore, improving the accuracy of the input data related to the water vapor column concentration is even more critical for enhancing the accuracy of ocean color products in terms of water vapor absorption correction.
In this present study, the sensitivity of O4 Air Mass Factor (AMF) to Aerosol Peak Height (APH) has been investigated using radiative transfer model according to various parameters(wavelength (340 nm and 477 nm), aerosol type (smoke, dust, sulfate), aerosol optical depth (AOD), surface reflectance, solar zenith angle, and viewing zenith angle). In general, it was found that O4 AMF at 477 nm is more sensitive to APH than that at 340 nm and is stably retrieved with low spectral fitting error in Differential Optical Absorption Spectroscopy (DOAS) analysis. In high AOD condition, sensitivity of O4 AMF on APH tends to increase. O4 AMF at 340 nm decreased with increasing solar zenith angle. This dependency isthought to be induced by the decrease in length of the light path where O4 absorption occurs due to the shielding effect caused by Rayleigh and Mie scattering at high solar zenith angles above 40°. At 477 nm, as the solar zenith angle increased, multiple scattering caused by Rayleigh and Mie scattering partly leads to the increase of O4 AMF in nonlinear function. Based on synthetic radiance, APHs have been retrieved using O4 AMF. Additionally, the effect of AOD uncertainty on APH retrieval error has been investigated. Among three aerosol types, APH retrieval for sulfate type is found to have the largest APH retrieval error due to uncertainty of AOD. In the case of dust aerosol, it was found that the influence of AOD uncertainty is negligible. It indicates that aerosol types affect APH retrieval error since absorption scattering characteristics of each aerosol type are various.
Yoo, Jung-Moon;Jeong, Myeong-Jae;Lee, Kyu-Tae;Kim, Jhoon;Ho, Chang-Hoi;Ahn, Myoung-Hwan;Hur, Young-Min;Rhee, Ju-Eun;Yoo, Hye-Lim;Chung, Chu-Yong;Shin, In-Chul;Choi, Yong-Sang;Kim, Young Mi
Journal of the Korean earth science society
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v.28
no.3
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pp.298-310
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2007
Intercomparison between eight radiative transfer codes used for the studies of COMS (Communications, Ocean, and Meteorological Satellite) in Korea was performed under pure molecular, i.e., Rayleigh atmospheres in four shortwave fluxes: 1) direct solar irradiance at the surface, 2) diffuse irradiance at the surface, 3) diffuse upward flux at the surface, and 4) diffuse upward flux at the top of the atmosphere. The result (hereafter called the H15) from Halthore et al.'s study (2005) which intercompared and averaged 15 codes was used as a benchmark to examine the COMS models. Uncertainty of the seven COMS models except STREAMER was ${\pm}4%$ with respect to the H15, comparable with ${\pm}3%$ of Halthore et al.'s (2005). The uncertainty increased under a large $SZA=75^{\circ}$. The SBDART model generally agreed with the H15 better than the 6S model, but both models in the shortwave infrared region were equally good. The direct solar irradiance fluxes at the surface, computed by the SBDARTs of four different users, were different showing a relative error of 1.4% $(12.1Wm^{-2})$. This reason was partially due to differently installing the wavelength resolution in the flux integration. This study may be useful for selecting the optimum model in the shortwave region.
Validation of satellite data products is critical for subsequent analysis that is based on the data. Particularly, performance of ocean color products in turbid and shallow near-land ocean areas has been questioned for long time for its difficulty that stems from the complex optical environment with varying distribution of water constituents. Furthermore, validation with ship-based or station-based measurements has also exhibited clear limitation in its spatial scale that is not compatible with that of satellite data. This study firstly performed validation of major GOCI-II products such as remote sensing reflectance, chlorophyll-a concentration, suspended particulate matter, and colored dissolved organic matter, using the in-situ measurements collected from ship-based field campaign. Secondly, this study also presents preliminary analysis on the use of drone images for product validation. Multispectral images were acquired from a MicaSense RedEdge camera onboard a UAV to compensate for the significant scale difference between the ship-based measurements and the satellite data. Variation of water radiance in terms of camera altitude was analyzed for future application of drone images for validation. Validation conducted with a limited number of samples showed that GOCI-II remote sensing reflectance at 555 nm is overestimated more than 30%, and chlorophyll-a and colored dissolved organic matter products exhibited little correlation with in-situ measurements. Suspended particulate matter showed moderate correlation with in-situ measurements (R2~0.6), with approximately 20% uncertainty.
Position information of radiation interactions in detection material is essential to reconstruct a radiation source image. With most position sensing techniques, the position information of a single interaction inside the detectors can be precisely obtained. Each interaction position of multi-scattering inside scintillators, however, can not be individually measured and only the average of the scattering positions can be obtained, which causes the uncertainty in the measured interaction position. In this paper, the position uncertainties due to the multi-scattering were calculated by Monte Carlo simulation. The simulation model was a 50 by 50 by 5 mm $LaCl_3$(Ce) scintillator(pixel size is 2 by 2 by 5mm) which was utilized for the dual collimation camera. The dual collimation camera uses the information from both photoelectric effect and Compton scattering, and therefore, position uncertainties for both partial and full energy deposition of radiation interactions are calculated. In the case of partial energy deposition(PED), the standard deviations of positions are less than $1{\sim}2mm$, which means the uncertainty caused by multi-scattering is not significant. Because the effect of the multi-scattering with PED is insignificant, the multi-scattering has little effect on the performance of Compton imaging of dual collimation camera. In the case of full energy deposition(FED), however, the standard deviation of the positions is about twice that of the pixel size of the 1stdetector, except for 122keV incident radiations. Therefore, the standard deviations caused by multi-scatterings should be considered in the design of the coded mask of the dual collimation camera to avoid artifact on the reconstructed image. The position uncertainties of the FEDs are much larger than those of the PEDs for all radiation energies and the ratio of PEDs to FEDs increases when the incident radiation energy increases. The position uncertainties of both PEDs and FEDs are dependent on the incident radiation energy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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