For detection of digitally modulated signals, the receiver must be provide with accurate carrier phase and symbol timing estimates. So far, tots of algorithms have been suggested for those purposes. In general, a interpolation filter with TED(Timing Error Detection) like Gardner algorithm is popularly used for symbol timing estimate of digital communication receiver. Apart from the performance point of view, a multiplicative operation of any interpolation filter limits the symbol rate of the system. Hence, we suggest a new symbol timing estimate algorithm for high speed burst-mode fixed wireless communication system and analyze its performance in the AWGN channel.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.6A
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pp.685-692
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2008
In this paper, we propose a timing recovery loop for Inmarsat mini-m system downlink receiver. Inmarsat mini-m system requires a timing recovery loop which is robust in frequency offset and has fast acquisition because Inmarsat mini-m system specification requires frequency tolerance is required of ${\pm}924$ Hz (signal bandwidth: 2.4 kHz) and acquisition time of UW (Unique Word) signal duration (15ms).Therefore, we propose a timing recovery loop which is suitable for Inmarsat mini-m system. The proposed timing recovery loop adopted noncoherent UW detector and differential ELD which applied differential UW signal for stability and fast acquisition in frequency offset environment. Simulation results show that the proposed timing recovery loop has stable operation and fast acquisition in frequency offset environment for the system.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.46
no.2
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pp.46-52
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2009
In this paper, the timing estimator based on the principle of the best linear unbiased estimator (BLUE) is proposed in OFDMA uplink systems. The proposed timing estimator exploits the phase information of the differential correlation between adjacent subcarriers. The differential correlation can extract the information about timing offset and mitigate the distortion of the signal caused by the frequency selectivity of channel. Compared with conventional methods, the proposed estimator shows more accurate capability in estimation. In addition, the estimator is hardly affected by the distortion caused by the frequency selectivity of channel. Simulation results confirm that the proposed estimator shows a small error mean and a relatively small error variance. In addition, the performance of the estimator is evaluated by means of SNR loss. It is shown by simulations that the SNR loss of the proposed estimator by estimation errors is less than 0.4 dB for the SNR values between 0 and 20 dB. This might indicate that the proposed estimator is suitable for the timing synchronization of multiple users in OFDMA uplink systems.
The International GNSS Service (IGS) provides the IGS-Real Time Service (IGS-RTS) corrections that can be used in stand-alone positioning in real time. In this study, the positioning accuracy before and after the application of the corrections to broadcast ephemeris by applying the IGS-RTS corrections at code pseudo-range based stand-alone positioning was compared with positioning result using precise ephemeris. The analysis result on IGS-RTS corrections showed that orbit error and clock error were 0.05 m and 0.5 ns compared to precise ephemeris and accuracy improved by about 8.5% compared to the broadcast ephemeris-applied result when the IGS-RTS was applied to positioning. Furthermore, regionally dispersed five observatories were selected to analyze the effect of external environments on positioning accuracy and positioning errors according to location and time were compared as well as the number of visible satellites and position dilution of precision by observatory were analyzed to verify a correlation with positioning error.
In this paper, we propose a method for estimating the error of the Ultra-Wideband (UWB) distance measurement using the channel impulse response (CIR) of the UWB signal based on machine learning. Due to the recent demand for indoor location-based services, wireless signal-based localization technologies are being studied, such as UWB, Wi-Fi, and Bluetooth. The constructive obstacles constituting the indoor environment make the distance measurement of UWB inaccurate, which lowers the indoor localization accuracy. Therefore, we apply machine learning to learn the characteristics of UWB signals and estimate the error of UWB distance measurements. In addition, the performance of the proposed algorithm is analyzed through experiments in an indoor environment composed of various walls.
The performance of a Strapdown Inertial Navigation System (SDINS) relies heavily on the accuracy of sensor error calibration. Systematic calibration is usually employed when only a 2-axis turntable is available. For systematic calibration, the body frame is commonly defined with respect to sensor axes for ease of computation. The drawback of this approach is that sensor axes may undergo time-varying deflection under temperature change, causing pseudo gyro bias. The effect of pseudo gyro bias on navigation performance is negligible for low grade navigation systems. However, for higher grade systems undergoing rapid temperature change, the error is no longer negligible. This paper describes in detail conditions leading to the presence of pseudo gyro bias, and proposes two techniques for mitigating the error. Experimental results show that applying these techniques improves navigation performance for precision SDINS, especially under rapid temperature change.
Sim, Ki Hyeon;Woo, Jae Heun;Lee, Jae Yong;Kim, Jae Wan
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.34
no.3
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pp.191-197
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2017
Light detection and ranging (LiDAR) is one of the most efficient technologies to obtain the topographic and bathymetric map of coastal zones, superior to other technologies, such as sound navigation and ranging (SONAR) and synthetic aperture radar (SAR). However, the measurement results using LiDAR are vulnerable to environmental factors. To achieve a correspondence between the acquired LiDAR data and reality, error sources must be considered, such as the water surface slope, water turbidity, and seafloor slope. Based on the knowledge of those factors' effects, error corrections can be applied. We concentrated on the effect of the seafloor slope on LiDAR waveforms while restricting other error sources. A simulation regarding in-water beam scattering was conducted, followed by an investigation of the correlation between the seafloor slope and peak timing of return waveforms. As a result, an equation was derived to correct the depth error caused by the seafloor slope.
Underwater vehicles use Inertial Navigation System (INS) with high-performance Inertial Measurement Unit (IMU) for high precision navigation. However, when underwater navigation is performed for a long time, the INS error gradually diverges, therefore, an integrated navigation method using auxiliary sensors is used to solve this problem. In terms of underwater vehicles, the vertical axis error is primarily compensated through Vertical Channel Damping (VCD) using a depth gauge, and an integrated navigation filter can be designed to perform horizontal axis error and sensor error correction using a speedometer such as Electromagnetic-Log (EM-Log). However, since EM-Log outputs the forward direction relative speed of the vehicle with respect to the sea and sea current, INS correction filter using this may cause a rather large error. Although it is possible to design proper filters if the exact model of the sea current is known, it is impossible to know the accurate model in reality. Therefore, this study proposes an INS/EM-Log integrated navigation filter with the function to estimate sea current using an Interacting Multiple Model (IMM) filters, and the performance of this filter is analyzed through a simulation performed in various environments.
In this paper, we propose techniques to correct the altitude error and heading error of 3D Pedestrian Inertial Navigation (PIN). When a PIN is used to estimate the location of a pedestrian only with an Inetrial Measurement Unit (IMU) without infrastructure, there is a problem in that the location error gradually increases due to the limitation of the observability of the filter. To solve this problem without additional sensors, we propose two techniques in this paper. First, stair walking is recognized in consideration of the altitude difference that may occur during one step. If it is recognized as stair walking, only Zero-velocity UPdaTe (ZUPT) is performed, and if it is recognized as level walking, ZUPT + Altitude Damping (AD) is performed together to correct the altitude error. Second, the straight-line movement direction is calculated through the difference of the estimated position, and the heading error is corrected by matching this information with the link information of the digital map. By applying these techniques, it is verified through real tests that accurate three-dimensional location information of pedestrians can be estimated without infrastructure.
This paper addressed a relative navigation method for autonomous rendezvous and docking of cube-satellites using single frequency Differential GPS (DGPS) under the intermittent communication between satellites. Since the ionospheric error of GPS measurement is variable depending on the visible satellites, a few meters error of relative navigation is occurred in the Low-Earth Orbit (LEO) environment. Therefore, it is essential to remove the ionospheric error to perform relative navigation. Besides, an intermittent communication period for receiving GPS measurements of the target satellite is limited for getting information every sampling time. To solve this problem, a method combining range domain DGPS and orbit propagation is proposed in this paper. The proposed method improves the performance of DGPS by using Hatch filter and solves an intermittent communication problem by estimating the relative position and velocity using Hill-Clohessy-Wiltshire Equation. Through the simulation, it is verified that the suggested algorithm provides the relative position error within RMS 0.5 m and the relative velocity error within RMS 3 cm/s. Furthermore, it has the advantage that it is suitable for real-time implementation using single-frequency GPS measurements and is computationally efficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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