GPS(Global Positioning System) data has a high accuracy at outdoor positioning generally, but its accuracy decreases in the urban areas with dense buildings. Moreover insufficient number of satelllites prevent us GPS positioning at inside of buildings. To complement these shortcomings of GPS, RFID(Radio Frequency IDentification) has been studied on indoor positioning parts. In Ubiquitous environment, LBS(Location Based Service) which can be used anytime and anywhere is an essential component. We use kalman filter to estimate the real location in GPS and RFID handover area. This study's purpose is to make a continuous positioning system using interlocking RFID and GPS.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.6
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pp.599-606
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2014
Since the accuracy of Global Positioning System (GPS)-based vehicle positioning system is significantly degraded or does not work appropriately in the urban canyon, the integration techniques of GPS with Inertial Navigation System (INS) have intensively been developed to improve the continuity and reliability of positioning. However, its accuracy is degraded as INS errors are not properly corrected due to the GPS signal blockage. Recently, the image-based positioning techniques have been started to apply for the vehicle positioning for the advanced in processing techniques as well as the increased the number of cars installing the camera. In this study, Single Photo Resection (SPR), which calculates the camera exterior orientation parameters using the Ground Control Points (GCPs,) has been integrated with the INS/GPS for continuous and stable positioning. The INS/GPS/SPR integration was implemented in both of a loosely and a tightly coupled modes, based on the Extended Kalman Filter (EKF). In order to analyze the performance of INS/SPR integration during the GPS outage, the simulation tests were conducted with a consideration of factors affecting SPR performance. The results demonstrate that the accuracy of INS/SPR integration is depended on magnitudes of the GCP errors and SPR processing intervals. Additionally, the simulation results suggest some required conditions to achieve accurate and continuous positioning, used the INS/SPR integration.
A typical type-1 positioning servomechanism is theoretically analyzed as a multirate sampled-data system which contains two or more signals sampled at different rates by the Z-transform method. And also it is analyzed as a continuous system by using the Younsei 101 Electronic Analog Computer. Comparing the solution of the multirate sampled data system with that of the continuous system to a step input, it is concluded that the response time of the output of the multirate sampled-data system is reduced by a multirate controller, the ripple between samples is lessened and all the transients are diminished within one period.
Kim, Sun Young;Kang, Chang Ho;Yang, Jeong Hwan;Park, Chan Gook;Joo, Jung Min;Heo, Moon Beom
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.1
no.1
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pp.15-21
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2012
For a GNSS receiver's robustness against RFI and the high accuracy of navigation solution in GNSS, interference source detection and mitigation are needed. In this paper, an adaptive lattice IIR notch filter is employed to track single-tone continuous wave and swept continuous wave interference signals, and an interference detection method is proposed. Furthermore, this paper presents interference source characterization algorithm using multiple ground stations' interference detection results. The measurement of the signal powers from each ground station is used to build weighting factors to estimate the type of the interference. The performance of interference detection algorithm is simulated for scenarios of GPS signal in the presence of single-tone continuous wave interference and swept continuous wave interference.
A laser docking system provides a centimeter-level accuracy distance from jetty mounted laser sensors in order to help a vessel to approach to a pier. It is very accurate & useful, whereas there are too many considerable problems. Laser sensors of the laser docking system need to be correctly positioned and installed on a jetty to allow for full range of vessels to be berthed and to consider loading condition and tidal variations. Above all, the laser docking system is expensive and its service coverage is limited. In order to solve these problems, CDGPS positioning method using GPS satellites has been proposed. This paper presents that, through RHDOP simulation, the previous CDGPS positioning method using only GPS satellites is not able to provide the continuous service with centimeter-level positioning accuracy. And this paper proposes a pseudolite-augmented positioning method for vessel docking in order to solve the problem of the continuous service on the previous CDGPS positioning method. In this paper, pseudolite is used to aid in CDGPS positioning. This paper shows that the proposed method can provides the continuous service through comparison analysis of RHDOP simulation results between the GPS satellite constellation and the pseudolite-augmented GPS satellite constellation. Furthermore, it is shown that the proposed positioning method satisfies the positioning performance required for vessel automatic docking at a test bed designed for performance evaluation.
Now, for the continuous location detection of train, The method which the moving distance and speed of vehicles are detected using an odometer mounted within railway vehicle, is used in railway domain generally. There are some problems that the train's positioning errors are accumulated as the moving distances increase. To solve this problems, The Train-borne Positioning System is being developed at Korea Railroad Research Institute. It is required to evaluate exactly a positioning performance of The Train-borne Positioning System for improvement of performance. Therefore, in this paper, we review the CDGPS methods to acquire reference position for performance evaluation of Train-borne Positioning System and verify the accuracy of the reference position through the static test and the vehicle test.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.456-457
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2021
Recently, in order to more accurately provide indoor location-based services, technologies using Wi-Fi fingerprints and deep learning are being studied. Among the deep learning models, an RNN model that can store information from the past can store continuous movements in indoor positioning, thereby reducing positioning errors. When using an RNN model for indoor positioning, the collected training data must be continuous sequential data. However, the Wi-Fi fingerprint data collected to determine specific location information cannot be used as training data for an RNN model because only RSSI for a specific location is recorded. This paper proposes a region clustering technique for sequential input data generation of RNN models based on Wi-Fi fingerprint data.
Now, for the continuous location detection of train, the method that the moving distance of a vehicle is detected using an wheel sensor(odometer) mounted within a train, is generally used. It has a problem that the positioning errors of a train can be accumulated as the moving distance increases. To solve this problem, it is required to apply a variety of positioning sensors and to integrate with sensor data. In this paper, we develop the train-borne positioning system applicable to the conventional railway and high-speed railway, and verify the performance of the train-borne positioning system through a vehicle test.
Yoo, Won Jae;Choi, Kwang Ho;Lim, JoonHoo;Kim, La Woo;So, Hyoungmin;Lee, Hyung Keun
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.6
no.3
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pp.95-104
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2017
Positioning signals transmitted by Global Positioning System (GPS) satellites located at approximately 20,000 km height is very weak. For the reason, GPS signals are vulnerable to intentional jamming and unintentional disturbance. Recently, the number of jamming has been increased significantly all over the world. For the applications where continuous and reliable positioning is required when GPS jammers are activated, other positioning systems are strongly required. In this work, a set of Time Division Multiple Access (TDMA)-based transmitters and receivers utilizing Universal Software Radio Peripheral (USRP) and GNU Radio are designed and implemented. To eliminate the undesirable effects of GPS jamming, a frequency band which does not overlap L band is utilized. To demonstrate the accuracy of the proposed method, an experiment was performed.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.458-459
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2021
Recently, researches using deep learning technology based on Wi-Fi fingerprints have been conducted for accurate services in indoor location-based services. Among the deep learning models, an RNN model that can store information from the past can store continuous movements in indoor positioning, thereby reducing positioning errors. At this time, continuous sequential data is required as training data. However, since Wi-Fi fingerprint data is generally managed only with signals for a specific location, it is inappropriate to use it as training data for an RNN model. This paper proposes a path generation method through prediction of a moving path based on Wi-Fi fingerprint data extended to region data through clustering to generate sequential input data of the RNN model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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