Providing a customer with tailored location-based services (LBSs) is a fundamental problem. For location-estimation techniques with radio-based measurements, LBS applications are widely available for mobile devices (MDs), such as smartphones, enabling users to run multi-task applications. LBS information not only enables obtaining the current location of an MD but also provides real-time push-pull communication service. For indoor environments, localization technologies based on radio frequency (RF) pattern-matching approaches are accurate and commonly used. However, to survey radio information for pattern-matching approaches, a considerable amount of time and work is spent in indoor environments. Consequently, in order to reduce the system-deployment cost and computing complexity, this article proposes an indoor positioning approach, which involves using Asus Xtion to facilitate capturing RF signals during an offline site survey. The depth information obtained using Asus Xtion is utilized to estimate the locations and predict the received signal strength (RF information) at uncertain locations. The proposed approach effectively reduces not only the time and work costs but also the computing complexity involved in determining the orientation and RF during the online positioning phase by estimating the user's location by using a smartphone. The experimental results demonstrated that more than 78% of time was saved, and the number of samples acquired using the proposed method during the offline phase was twice as much as that acquired using the conventional method. For the online phase, the location estimates have error distances of less than 2.67 m. Therefore, the proposed approach is beneficial for use in various LBS applications.
The signal broadcast from a GPS satellite experiences code delay and carrier phase advance while passing through the ionosphere, which causes a signal error. Many ionosphere models have been studied to correct this ionospheric delay error. In this paper, the ionosphere modeling for the Korean Peninsula was carried out using a spherical harmonics based model. In contrast to the previous studies, we considered a real-time ionospheric delay correction model using fewer number of basis functions. The modeling performance was evaluated by comparing with a grid model. Total number of basis functions was set to be identical to the number of grid points in the grid model. The performance test was conducted using the GPS measurements collected from 5 reference stations during 24 hours. In the test result, the modeling residual error was smaller than that of the existing grid model. However, when the number of measurements was small and the measurements were not evenly distributed, the overall trend was found to be problematic. For improving this problem, we implemented the modeling with additional virtual measurements.
This paper introduces a new computational efficient Dilution of Precision (DOP)-based landmark exclusion method while ensuring the safety of the LiDAR-based navigation system that uses an innovation-based Nearest-Neighbor (NN) Data Association (DA) process. The NN DA process finds a correct landmark association hypothesis among all potential landmark permutations using Kalman filter innovation vectors. This makes the computational load increases exponentially as the number of landmarks increases. In this paper, we thus exclude landmarks by introducing DOP that quantifies the geometric distribution of landmarks as a way to minimize the loss of integrity performance that can occur by reducing landmarks. The number of landmarks to be excluded is set as the maximum number that can satisfy the integrity risk requirement. For the verification of the method, we developed a simulator that can analyze integrity risk according to the landmark number and its geometric distribution. Based on the simulation, we analyzed the relationship between DOP and integrity risk of the DA process by excluding each landmark. The results showed a tendency to minimize the loss of integrity performance when excluding landmarks with poor DOP. The developed method opens the possibility of assuring the safety risk of the Lidar-based navigation system in real-time applications by reducing a substantial amount of computational load.
The models used for ionosphere error correction in positioning using Global Navigation Satellite System (GNSS) are representatively Klobuchar model and NeQuick model. Although these models can correct the ionosphere error in real time, the disadvantage is that the accuracy is only 50-60%. In this study, a method for polynomial modeling of Global Ionosphere Map (GIM) which provides Vertical Total Electron Content (VTEC) in grid type was studied. In consideration of Ionosphere Pierce Points (IPP) of satellites with a receivable elevation angle of 15 degrees or higher on the Korean Peninsula, the target area for model generation and provision was selected, and the VTEC at 88 GIM grid points was modeled as a polynomial. The developed VTEC polynomial model shows a data reduction rate of 72.7% compared to GIM regardless of the number of visible satellites, and a data reduction rate of more than 90% compared to the Slant Total Electron Content (STEC) polynomial model when there are more than 10 visible satellites. This VTEC polynomial model has a maximum absolute error of 2.4 Total Electron Content Unit (TECU) and a maximum relative error of 9.9% with the actual GIM. Therefore, it is expected that the amount of data can be drastically reduced by providing the predicted GIM or real-time grid type VTEC model as the parameters of the polynomial model.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2018.11a
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pp.57-58
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2018
The number of deaths in the korean construction industry is more than three times the OECD average. Although safety management system should be improved to prevent the safety accidents, it is difficult to improve due to domestic safety conditions. Especially, in order to prevent accidents at construction sites, there is an increasing tendency to monitor the movement of workers and equipment in real time by introducing a location positioning system. Therefore, this study proposes a system that can monitor the position of workers and heavy equipments in real - time, detect danger and transmit alarms so that workers can pay attention to safety and keep safety. The system is expected to reduce safety accidents by transmitting alarms to workers so that they can pay attention.
In this paper, we propose an efficient satellite selection method for multi-constellation GNSS. The number of visible satellites has increased dramatically recently due to multi-constellation GNSS. By the increased availability, the overall GNSS performance can be improved. Whereas, due to the increase of the number of visible satellites, the computational burden in implementing advanced processing such as integer ambiguity resolution and fault detection can be increased considerably. As widely known, the optimal satellite selection method requires very large computational burden and its real-time implementation is practically impossible. To reduce computational burden, several sub-optimal but efficient satellite selection methods have been proposed recently. However, these methods are prone to the local optimum problem and do not fully utilize the information redundancy between different constellation systems. To solve this problem, the proposed method utilizes the inter-system biases and geometric assignments. As a result, the proposed method can be implemented in real-time, avoids the local optimum problem, and does not exclude any single-satellite constellation. The performance of the proposed method is compared with the optimal method and two popular sub-optimal methods by a simulation and an experiment.
Ei-Ju Sim;Kwan-Dong Park;Jae-Young Park;Bong-Gyu Park
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.12
no.4
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pp.423-430
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2023
One recent notable method for real-time elimination of ionospheric errors in geodetic applications is the Predicted Global Ionosphere Map (PGIM). This study analyzes the level of accuracy achievable when applying the PGIM provided by the Center for Orbit Determination of Europe (CODE) to the Korean Peninsula region. First, an examination of the types and lead times of PGIMs provided by the International GNSS Service (IGS) Analysis Center revealed that CODE's two-day prediction model, C2PG, is available approximately eight hours before midnight. This suggests higher real-time usability compared to the one-day prediction model, C1PG. When evaluating the accuracy of PGIM by assuming the final output of the Global Ionosphere Map (GIM) as a reference, it was found that on days with low solar activity, the error is within ~2 TECU, and on days with high solar activity, the error reaches ~3 TECU. A comparison of the errors introduced when using PGIM and three solar activity indices-Kp index, F10.7, and sunspot number-revealed that F10.7 exhibits a relatively high correlation coefficient compared to Kp-index and sunspot number, confirming the effectiveness of the prediction model.
UWB (Ultra Wide Band) refers to a system with a bandwidth of over 500 MHz or a bandwidth of 20% of the center frequency. It is robust against channel fading and has a wide signal bandwidth. Using the IR-UWB based ranging system, it is possible to obtain decimeter-level ranging accuracy. Furthermore, IR-UWB system enables acquisition over glass or cement with high resolution. In recent years, IR-UWB-based ranging chipsets have become cheap and popular, and it has become possible to implement positioning systems of several tens of centimeters. The system can be configured as one-way ranging (OWR) positioning system for fast ranging and TWR (two-way ranging) positioning system for cheap and robust ranging. On the other hand, the ranging based positioning system has a limitation on the number of terminals for localization because it takes time to perform a communication procedure to perform ranging. To overcome this problem, code multiplexing and channel multiplexing are performed. However, errors occur in measurement due to interference between channels and code, multipath, and so on. The measurement filtering is used to reduce the measurement error, but more fundamentally, techniques for removing these measurements should be studied. First, the TWR based positioning was analyzed from a stochastic point of view and the effects of outlier measurements were summarized. The positioning algorithm for analytically identifying and removing single outlier is summarized and extended to three dimensions. Through the simulation, we have verified the algorithm to detect and remove single outliers.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.19
no.1
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pp.9-17
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2001
GPS is an efficient system in surveying and car navigation. but it is difficult to catch minimum number of satellite when it is hindered by obstacle such as city area. GLONASS system doesn't have perfect constellation yet, but it has many similarities with GPS system in principle of point positioning and signal system. so, it is expected to be much efficient when it is used with GPS system. For the purpose of this, the coordinates of GPS and GLONASS system, the quality of time and frequency was investigated, and the algorithm of point positioning was made. also, the efficiency of GPS/GLONASS combination was presented by analysing the precision of 3D point positioning using C/A code and Yuma satellite orbit information.
Yankui, Zhang;Haiyun, Xu;Bin, Ba;Rong, Zong;Daming, Wang;Xiangzhi, Li
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.5
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pp.2454-2468
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2019
The existing direct position determinations(DPD) for coherently distributed(CD) sources are mostly applicable for uniform linear array(ULA), which result in a low degree of freedom(DOF), and it is difficult for them to realize the effective positioning in underdetermined condition. In this paper, a novel DPD algorithm for coherently distributed sources based on compressed sensing with a moving nested array is present. In this algorithm, the nested array is introduced to DPD firstly, and a positioning model of signal moving station based on nested array is constructed. Owing to the features of coherently distributed sources, the cost function of compressed sensing is established based on vectorization. For the sake of convenience, unconstrained transformation and convex transformation of cost functions are carried out. Finally, the position coordinates of the distribution source signals are obtained according to the theory of optimization. At the same time, the complexity is analyzed, and the simulation results show that, in comparison with two-step positioning algorithms and subspace-based algorithms, the proposed algorithm effectively solves the positioning problem in underdetermined condition with the same physical element number.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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