Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.12
no.3
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pp.368-377
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2009
In this paper we study the gyro bias calibration method of SDINS(Strap-Down Inertial Navigation System). Generally, SDINS's calibration is performed in 2-axis(or 3-axis) rate table with chamber for varying ambient temperature. We assumed that the majority of calibration-parameter except for gyro bias is knowned. During gyrobias calibration procedure, it can be induced some disturbances(accelerometer's short-term error induced rate table rotation and anti-vibration mount's rotation). In these cases, old gyro-bias calibration methods(using velocity error or attitude error) have an error, because these disturbances are not detectable at the same time. So that, we propose a new gyro-bias calibration method(heading error minimizing using equivalent linear transformation) that can detect anti-vibration mount's rotation. And we confirm efficiency of the new gyro-bias calibration method by simulation.
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.
Dual-polarization can distinguish precipitation type and dual-polarization is provide not only meteorological phenomena in the atmosphere but also non-precipitation echoes. Therefore dual-polarization radar can improve radar estimates of rainfall. However polarimetric measurements by transmitting vertically vibration waves and horizontally vibrating waves simultaneously is contain systematic bias of the radar itself. Thus the calibration bias is necessary to improve quantitative precipitation estimation. In this study, the calibration bias of reflectivity (Z) and differential reflectivity ($Z_{DR}$) from the Bislsan dual-polarization radar is calculated using the 2-Dimensional Video Disdrometer (2DVD) data. And an improvement in rainfall estimation is investigated by applying derived calibration bias. A total of 33 rainfall cases occurring in Daegu from 2011 to 2012 were selected. As a results, the calibration bias of Z is about -0.3 to 5.5 dB, and $Z_{DR}$ is about -0.1 dB to 0.6 dB. In most cases, the Bislsan radar generally observes Z and $Z_{DR}$ variables lower than the simulated variables. Before and after calibration bias, compared estimated rainfall from the dual-polarization radar with AWS rain gauge in Daegu found that the mean bias has fallen by 1.69 to 1.54 mm/hr, and the RMSE has decreased by 2.54 to 1.73 mm/hr. And estimated rainfall comparing to the surface rain gauge as ground truth, rainfall estimation is improved about 7-61%.
The object of this work was to investigate the influence of growing district and harvest year on calibration for sweetness (Brix) determination of Fuji apple fruit using near infrared (NIR) reflectance spectroscopy, and to develop the robust calibration across these variation. The calibration models was based on wavelength range of 1100∼2500 nm using a stepwise multiple linear regression. A calibration model by sample set of one growing district was not transferable to other growing districts. The combined calibration (data of three growing districts) predicted reasonable well against a population set drawn from all growing districts (SEP=0.69, Bias=0.075). A calibration model by sample set of one harvest year was not also transferable to other harvest years. The combined calibration (data of three harvest years) predicted well against a population set drawn from all harvest years (SEP=0.53, Bias=0.004).
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.1154-1154
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2001
Near infra-red (NIR) spectroscopy has been used for the non-invasive assessment of intact fruit for eating quality attributes such as total soluble solids (TSS) content. However, little information is available in the literature with respect to the robustness of such calibration models validated against independent populations (however, see Peiris et al. 1998 and Guthrie et al. 1998). Many studies report ‘prediction’ statistics in which the calibration and prediction sets are subsets of the same population (e. g. a three year calibration validated against a set from the same population, Peiris et al. 1998; calibration and validation subsets of the same initial population, Guthrie and Walsh 1997 and McGlone and Kawano 1998). In this study, a calibration was developed across 84 melon fruit (R$^2$= 0.86$^{\circ}$Brix, SECV = 0.38$^{\circ}$Brix), which predicted well on fruit excluded from the calibration set but taken from the same population (n = 24, SEP = 0.38$^{\circ}$Brix with 0.1$^{\circ}$Brix bias), relative to an independent group (same variety and farm but different harvest date) (n = 24, SEP= 0.66$^{\circ}$ Brix with 0.1$^{\circ}$Brix bias). Prediction on a different variety, different growing district and time was worse (n = 24, SEP = 1.2$^{\circ}$Brix with 0.9$^{\circ}$Brix bias). Using an ‘in-line’ unit based on a silicon diode array spectrometer, as described in Walsh et al. (2000), we collected spectra from fruit populations covering different varieties, growing districts and time. The calibration procedure was optimized in terms of spectral window, derivative function and scatter correction. Performance of a calibration across new populations of fruit (different varieties, growing districts and harvest date) is reported. Various calibration sample selection techniques (primarily based on Mahalanobis distances), were trialled to structure the calibration population to improve robustness of prediction on independent sets. Optimization of calibration population structure (using the ISI protocols of neighbourhood and global distances) resulted in the elimination of over 50% of the initial data set. The use of the ISI Local Calibration routine was also investigated.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.21
no.2
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pp.269-274
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2005
In this work, analytical bias arising from the gas chromatographic determination of sulfur compounds was evaluated by the application of direct loop injection method to the GC/PFPD detection of four sulfur compounds including H$_{2}$S, CH$_{3}$SH, DMS, and DMDS. For the proper evaluation of analytical uncertainties involved in GC calibration, we employed two comparative techniques of calibration at fxed concentration injection (CFCI) vs calibration at fixed volume injection (CFVI) method. The results of our study indicate that CFCI method exhibits very poor sensitivity due to the matrix effect with varying injection volumes. On the other hand, as CFVI method overcomes such limitation, it can be used to obtain very accurate quantification of S compounds at their high concentration levels above a few to a few tens ppb.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.5
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pp.615-623
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2006
The gyroscope free strap-down INS is composed only of accelerometers. Any gyroscope free INS navigation error is deeply affected by the accuracy of the sensor bias, scale factor, orientation and location error. However these parameters can be found by calibration. There is an important research issue about a multi-position calibration method in this paper. It provides a novel method to find the error parameters for the six-accelerometer INS. A superior simulation is shown that the multi-position calibration can find the specifications of a six-accelerometer INS in laboratory. From these parameters the six-accelerometer INS could apply in realistic navigation.
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.1625-1625
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2001
The calibration equations for Brix value determination of intact mango were developed using the NIR spectra in a short wavelength region from 700 to 1100 nm. Multiple linear regression (MLR) and partial least square regression (PLS) was used for the calibration. It was found that the best wavelength region for PLS calibration from 900 to 1000 nm was similar to the wavelength region selected by MLR from 906 nm to 996 nm. Both MLR and selected region PLS provided sufficiently accurate prediction equations for Brix determination of intact mango. For MLR, the prediction results were SEP = 0.45 Brix and Bias = -0.04 Brix while PLS prediction results were SEP : 0.46 Brix and Bias = -0.2 Brix. It was concluded that MLR and PLS would have similar abilities in making calibration equation for Brix determination of intact mango if the appropriate wavelengths or wavelength region were selected. The appropriate wavelength region for PLS regression could be assumed by using the wavelength region selected by MLR in place of random selection, The relationship between calibration results of MLR and PLS regression is discussed.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.22
no.2
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pp.189-196
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2019
The inertial sensor errors in SDINS(Strapdown Inertial Navigation System) can be compensated by rotating the inertial measurement unit and it is called RINS(Rotational Inertial Navigation System). It is assumed that the error of the inertial sensor in RINS is a static bias. However, the error of the inertial sensor actually developed and produced is not a static bias due to the change of the temperature applied to the sensor and the influence of the earth's gravity acceleration. In this paper, we propose a six-position gyro bias calibration method to evaluate the gyro bias required for RINS and present the test results of applying it to a ring laser gyro inertial navigation system under development.
Kester, Michael D.;Baudais, Fred L.;Simpson, Michael B.
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.1191-1191
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2001
Generation of precise, accurate, and robust calibration models for spectroscopic methods of analysis can be time-consuming, expensive, and sometimes difficult to achieve. For these reasons, efforts have been made to find ways in which the calibration from one instrument can be moved to another with minimal performance reduction. A slight shift in nomenclature from the common term calibration transfer to the term calibration transport is used here to help resolve the subtle difference between two means of moving a calibration from one instrument to another. The former term denotes a transfer procedure that includes mathematical manipulation of the calibration data via some determined transfer function, whereas the latter term does not. Todays generation of process and laboratory FTNIR analyzers is capable of not only achieving calibration transfer, but also calibration transport often without the need of slope or bias adjustments. Several studies are used to examine the boundaries of the extent to which calibration transport is achieved in the refining industry. Data collected on multiple on-line and laboratory FTNIR analyzers located in multiple countries are considered, and the ultimate limitations discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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