The Distance Measuring Equipment (DME) is a ground-based aircraft navigation system and is considered as an infrastructure that ensures resilient aircraft navigation capability during the event of a Global Navigation Satellite System (GNSS) outage. The main problem of DME as a GNSS back up is a poor positioning accuracy that often reaches over 100 m. In this paper, a novel approach of applying deep reinforcement learning to a DME pulse design is introduced to improve the DME distance measuring accuracy. This method is designed to develop multipath-resistant DME pulses that comply with current DME specifications. In the research, a Markov Decision Process (MDP) for DME pulse design is set using pulse shape requirements and a timing error. Based on the designed MDP, we created an Environment called PulseEnv, which allows the agent representing a DME pulse shape to explore continuous space using the Soft Actor Critical (SAC) reinforcement learning algorithm.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.44
no.3
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pp.240-246
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2016
The hottest news and achievements of space science and research in recent years may be NASA Curiosity rover's exploration (2013) of Mars, China Chang'e 3's exploration (2013) of Moon, ESA Rosetta's exploration (2014) of Comet 67P/Churyumov-Gerasimenko, and NASA New Horizons' exploration (2015) of Pluto, which are very astonishing achievement since such a deep space journey was possible with current technology. In contrast the wonderful cruise and navigation technologies evolution of explorer in deep space, there are no remarkable changes in deep space data communication, it is still in conservative area, of which much changes are reluctantly accepted so far. But there are some movements of deep space exploration in order to allow ground brilliant technologies to deep space. One of those experiments is internet, whose main topic of this paper. In this paper, we will present the analysis of effectiveness of solar system internet to deep space exploration.
This paper describes a navigation system design for horizontal position estimation using inertial measurement sensors and celestial navigation. In space, stars are widely spread objects in the celestial sphere and have been used mainly to obtain attitude information through star observation. However, it is also possible to obtain information about the horizontal position with the altitude of the star. It is called celestial navigation which is the same principle that former navigators used to locate themselves while sailing on the sea. In particular, in deep space where GPS is not available, it is important to obtain information on the location by making use of stars that are relatively easy to observe. Therefore, we introduce a navigation system that can estimate horizontal position and design two types of systems, loosely coupled and tightly coupled depending on how the measurements are utilized. It is intended to help in the future design of navigation system using celestial navigation by simulation studies that not only verify whether the system correctly estimates horizontal position but also comparing the performance of loosely and tightly coupled methods.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.50
no.12
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pp.877-888
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2022
Recently, as the CAPSTONE, a precursor mission for Lunar Gateway, was launched on a small launch vehicle for the purpose of demonstrating communications and navigation technology in the NRHO, large attention was brought to this event that enabled high-impact deep space mission using dedicated small launch vehicle and small spacecraft. In this study, we introduced the concept of a dual launch operation and examined the capability of the new concept in the exploration of the Moon, Mars and asteroid. It turned out a single launch is sufficient for the lunar low orbit mission up to around 247 kg, and the dual launch option can transport 215 kg and 183 kg to nearby destinations as such as Mars and astroid Apophis respectively.
Kim, Youngkwang;Park, Sang-Young;Lee, Eunji;Kim, Minsik
Journal of Astronomy and Space Sciences
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v.34
no.2
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pp.139-151
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2017
This paper presents an overview of deep space orbit determination software (DSODS), as well as validation and verification results on its event prediction capabilities. DSODS was developed in the MATLAB object-oriented programming environment to support the Korea Pathfinder Lunar Orbiter (KPLO) mission. DSODS has three major capabilities: celestial event prediction for spacecraft, orbit determination with deep space network (DSN) tracking data, and DSN tracking data simulation. To achieve its functionality requirements, DSODS consists of four modules: orbit propagation (OP), event prediction (EP), data simulation (DS), and orbit determination (OD) modules. This paper explains the highest-level data flows between modules in event prediction, orbit determination, and tracking data simulation processes. Furthermore, to address the event prediction capability of DSODS, this paper introduces OP and EP modules. The role of the OP module is to handle time and coordinate system conversions, to propagate spacecraft trajectories, and to handle the ephemerides of spacecraft and celestial bodies. Currently, the OP module utilizes the General Mission Analysis Tool (GMAT) as a third-party software component for high-fidelity deep space propagation, as well as time and coordinate system conversions. The role of the EP module is to predict celestial events, including eclipses, and ground station visibilities, and this paper presents the functionality requirements of the EP module. The validation and verification results show that, for most cases, event prediction errors were less than 10 millisec when compared with flight proven mission analysis tools such as GMAT and Systems Tool Kit (STK). Thus, we conclude that DSODS is capable of predicting events for the KPLO in real mission applications.
In this work, the preliminary analysis on both the tracking schedule and measurements characteristics for the spacecraft on the phase of lunar transfer and capture is performed. To analyze both the tracking schedule and measurements characteristics, lunar transfer and capture phases' optimized trajectories are directly adapted from former research, and eleven ground tracking facilities (three Deep Space Network sties, seven Near Earth Network sites, one Daejeon site) are assumed to support the mission. Under these conceptual mission scenarios, detailed tracking schedules and expected measurement characteristics during critical maneuvers (Trans Lunar Injection, Lunar Orbit Insertion and Apoapsis Adjustment Maneuver), especially for the Deajeon station, are successfully analyzed. The orders of predicted measurements' variances during lunar capture phase according to critical maneuvers are found to be within the order of mm/s for the range and micro-deg/s for the angular measurements rates which are in good agreement with the recommended values of typical measurement modeling accuracies for Deep Space Networks. Although preliminary navigation accuracy guidelines are provided through this work, it is expected to give more practical insights into preparing the Korea's future lunar mission, especially for developing flight dynamics subsystem.
In this study, the observational arc-length effect on orbit determination (OD) for the Korea Pathfinder Lunar Orbiter (KPLO) in the Earth-Moon Transfer phase was investigated. For the OD, we employed a sequential estimation using the extended Kalman filter and a fixed-point smoother. The mission periods, comprised between the perigee maneuvers (PM) and the lunar orbit insertion (LOI) maneuver in a 3.5 phasing loop of the KPLO, was the primary target. The total period was divided into three phases: launch-PM1, PM1-PM3, and PM3-LOI. The Doppler and range data obtained from three tracking stations [included in the deep space network (DSN) and Korea Deep Space Antenna (KDSA)] were utilized for the OD. Six arc-length cases (24 hrs, 48 hrs, 60 hrs, 3 days, 4 days, and 5 days) were considered for the arc-length effect investigation. In order to evaluate the OD accuracy, we analyzed the position uncertainties, the precision of orbit overlaps, and the position differences between true and estimated trajectories. The maximum performance of 3-day OD approach was observed in the case of stable flight dynamics operations and robust navigation capability. This study provides a guideline for the flight dynamics operations of the KPLO in the trans-lunar phase.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.1
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pp.27-40
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2013
This study is about development of technology system for an advanced deep-sea unmanned underwater robot of S. Korea analysed by the application of scenario planning. It was developed a 6000m class next-generation deep-sea unmanned underwater vehicle(or robot, UUV) system, soonly ROV 'Hemire' and Depressor 'Henuvy' in 2006 at S. Korea and motion control, adaptive control algolithm, a work-space manipulator control algolithm, especially the underwater inertial-acoustic navigation system robust to initial errors and sensor failures. But there are remained matters on position tracking of the USBL, inertial-acoustic navigation system, attitude sensor, designed sonar sensors. So this study suggest the new idea for settle the matters and then this idea help the development of the underwater inertial-acoustic navigation system robust to initial errors and sensor failures, such as acoustic signal drop-out, by modifying the error covariance of the failed sonar signal when drop-out occurs. As a result, the future policy for deep-sea unmanned underwater robot of S. Korea is to further spur the development of new technology and more improvement of the technology level for deep-sea unmanned underwater robot system with indicator and imaginary wall as external device.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.9
no.4
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pp.302-306
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2021
Indoor localization is one of the basic elements of Location-Based Service, such as indoor navigation, location-based precision marketing, spatial recognition of robotics, augmented reality, and mixed reality. We propose a Voxel Labeling-based visual positioning system using object simultaneous localization and mapping (SLAM). Our method is a method of determining a location through single image 3D cuboid object detection and object SLAM for indoor navigation, then mapping to create an indoor map, addressing it with voxels, and matching with a defined space. First, high-quality cuboids are created from sampling 2D bounding boxes and vanishing points for single image object detection. And after jointly optimizing the poses of cameras, objects, and points, it is a Visual Positioning System (VPS) through matching with the pose information of the object in the voxel database. Our method provided the spatial information needed to the user with improved location accuracy and direction estimation.
Khuong G. T. Diep;Viet-Tuan Le;Tae-Seok Kim;Anh H. Vo;Yong-Guk Kim
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.624-627
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2023
Unmanned aerial vehicles are gaining in popularity with the development of science and technology, and are being used for a wide range of purposes, including surveillance, rescue, delivery of goods, and data collection. In particular, the ability to avoid obstacles during navigation without human oversight is one of the essential capabilities that a drone must possess. Many works currently have solved this problem by implementing deep reinforcement learning (DRL) model. The essential core of a DRL model is reward function. Therefore, this paper proposes a new reward function with appropriate action space and employs dueling double deep Q-Networks to train a drone to navigate in indoor environment without collision.
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