This paper proposes a method of underwater source localization using the wideband interference patterns matching. By matching two interference patterns in the spectrogram, it is estimated a ratio of the range from source to sensor5, and then this ratio is applied to the Apollonius circle. The Apollonius circle is defined as the locus of all points whose distances from two fixed points are in a constant value so that it is possible to represent the locus of potential source location. The Apollonius circle alone, however still keeps the ambiguity against the correct source location. Therefore another equation is necessary to estimate the unique locus of the source location. By estimating time differences of signal arrivals between source and sensors, the hyperbola equation is used to get the cross point of the two equations, where the point being assumed to be the source position. Simulations are performed to get performances of the proposed algorithm. Also, comparisons with real sea experiment data are made to prove applicability of the algorithm in real environment. The results show that the proposed algorithm successfully estimates the source position within an error bound of 10%.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.14
no.6
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pp.57-65
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2018
Conventional RF signal-based indoor localization techniques such as BLE or Wi-Fi based fingerprinting method show considerable localization errors even in small-scale indoor environments due to unstable received signal strength(RSS) of RF signals. Therefore, it is difficult to apply the existing RF-based fingerprinting techniques to large-scale indoor environments such as airports and department stores. In this paper, instead of RF signal we use the geomagnetic sensor signal for indoor localization, whose signal strength is more stable than RF RSS. Although similar geomagnetic field values exist in indoor space, an object movement would experience a unique sequence of the geomagnetic field signals as the movement continues. We use a deep neural network model called the recurrent neural network (RNN), which is effective in recognizing time-varying sequences of sensor data, to track the user's location and movement path. To evaluate the performance of the proposed geomagnetic field based indoor positioning system (IPS), we constructed a magnetic field map for a campus testbed of about $94m{\times}26$ dimension and trained RNN using various potential movement paths and their location data extracted from the magnetic field map. By adjusting various hyperparameters, we could achieve an average localization error of 1.20 meters in the testbed.
Kim, Mi-Kyeong;Jeon, Hyeon-Sig;Yeom, Jin-Young;Park, Hyun-Ju
Journal of Internet Computing and Services
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v.11
no.2
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pp.61-72
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2010
This paper addresses the problem of moving object localization using Ultra-Wide-Band(UWB) range measurement and the method of location accuracy improvement of the indoor moving object. Unlike outdoor environment, it is difficult to track moving object position due to various noises in indoor. UWB is a radio technology that has attention for localization applications recently. UWB's ranging technique offer the cm accuracy. Its capabilities for data transmission, range accurate estimation and material penetration are suitable technology for indoor positioning application. This paper propose a positioning algorithm of an moving object using UWB ranging technique and particle filter. Existing positioning algorithms eliminate estimation errors and bias after location estimation of mobile object. But in this paper, the proposed algorithm is that eliminate predictable UWB range distance error first and then estimate the moving object's position. This paper shows that the proposed positioning algorithm is more accurate than existing location algorithms through experiments. In this study, the position of moving object is estimated after the triangulation and eliminating the bias and the ranging error from estimation range between three fixed known anchors and a mobile object using UWB. Finally, a particle filter is used to improve on accuracy of mobile object positioning. The results of experiment show that the proposed localization scheme is more precise under the indoor.
Purpose: To develop a whole body frame for the purpose of reducing patient motion and minimizing setup error for extra-cranial stereotactic radiotherapy, and to evaluate the repositioning setup error of a patient in the frame. Materials and Methods: The developed whole body frame is composed of a base plate, immobilizer, vacuum cushion, ruler and belts. The dimension of the base plate is 130 cm in length, 50 cm in width and 1 cm in thickness. The material used in the base plate of the frame was bakelite and the immobilizer was made of acetal. In addition, Radiopaque angio-catheter wires were engraved on the base plate for a coordinate system to determine the target localization. The measurement for radiation transmission and target localization is peformed in order to test the utilization of the frame. Also, a Matlab program analyzed the patients setup error by using the patient's setup images obtained from a CCTV camera and digital record recorder (DVR). Results: A frame that is useful for CT simulation and radiation treatment was fabricated. The frame structure was designed to minimize collisions from the changes in the rotation angle of the gantry and to maximize the transmission rate of the Incident radiation at the lateral or posterior oblique direction. The lightening belts may be used for the further reduction of the patient motion, and the belts can be adjusted so that they are not in the way of beam direction. The radiation transmission rates of this frame were measured as 95% and 96% at 10 and 21 MV, respectively. The position of a test target on the skin of a volunteer is accurately determined by CT simulation using the coordinate system in the frame. The estimated setup errors by Matlab program are shown 3.69$\pm$1.60, 2.14$\pm$0.78 mm at the lateral and central chest, and 7.11 $\pm$2.10, 6.54$\pm$2.22 mm at lateral and central abdomen, respectively. The setup error due to the lateral motion of breast is shown as 6.33$\pm$ 1.55 mm. Conclusion: The development and test of a whole body frame has proven very useful and practical in the radiosurgery for extra-cranial cancers. It may be used in determining target localization, and it can be used as a patient immobilization tool. More experimental data should be obtained in order to improve and confirm the results of the patient setup error.
The common features of the behavioral inhibition and the action monitoring that are considered as one of the executive functions were investigated using event-related brain potentials (ERPs) and source localization analysis. The electrophysiological correlates of behavioral inhibition and action monitoring ate analyzed when the subjects performed the Go/NoGo task. Two ERP components of behavioral inhibition termed as N200 and P300 in NoGo condition were differ from those of Go condition, that is the amplitudes of NoGo N200 and P300 are largest on the fronto-central region, which may reflect the inhibitory control of frontal lobe required in NoGo condition. The error-related negativity (ERN) observed on the fronto-central region when the subjects committed error was much larger in amplitude and faster in latency than those of the correct-related negativity (CRN), which may indicate that the signal of action monitoring is much more required for the error response. The correlation analysis for the ERP components of behavioral inhibition and action monitoring revealed the significant negative correlation among the latencies of NoGo N200 and P300 and the amplitude of ERN, which may reflects that the faster subjects inhibit response, the more monitor their own action. The close relationship between behavioral inhibition and action monitoring was also supported by the results of source localization analysis, which showed the common neural sources of NoGo N200 and ERN was anterior cingulate cortex.
In this paper, in order to verify the performance of a localization algorithm using GPS as an auxiliary sensor, the algorithm was applied to a hovering-type autonomous underwater vehicle (AUV) to perform a field test. The applied algorithm is an algorithm to improve the accumulated positional error of dead reckoning using doppler velocity logger(DVL) and tilt-compensated compass module (TCM) mounted on the AUV. GPS when surfaced helps the algorithm to estimate the position and the heading bias error of TCM for geodetic north, which makes it possible to perform dead reckoning on north-east-down (NED) coordinates. As a result of field test performing heading control, it was judged that the algorithm could improve the positional error, enhance the operational capability of AUV and contribute to the research of underwater navigation depending on a magnetic compass.
Kim, Seung-Beom;Kang, Dong-Youn;Yun, Hee-Hak;Lee, Geon-Woo;Lee, Sang-Jeong;Park, Chan-Sik
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.10
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pp.1025-1031
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2007
GPS is widely used for positioning applications and attitude of a vehicle can be found also with multiple antennas. However, extremely weak signal level prevents GPS from indoor operation. DR with accelerometers and gyros and landmark based localization method used for indoor applications increase complexity and cost. In this paper, a simple but very efficient ultrasound based attitude determination system which determines both position and attitude in WSN is given. The range between transmitter and receivers are measured using the arrival time difference between ultrasound and RF signal. The 3 dimensional positions can be found using more than 3 range measurements. Furthermore, if more than 2 transmitters are used, the attitude can be determined using the baseline vectors obtained by differencing transmitter and receiver positions. The prototype system is implemented to evaluate the performance of the proposed method. In addition, an error analysis shows the relation between the attitude error and basel me length, quality of measurement and orientation of a vehicle. The static and dynamic experiments performed by micro mobile robot shows accurate position with less than 1.5cm error and attitude with less than 1 degree error can be obtained continuously with 20cm baseline. It is expected that these results can be adapted without modification to indoor applications such as home cleaning robot and autonomous wheelchair maneuvering.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.10a
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pp.493-496
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2011
Currently in the development of community wireless technology is gaining interest in location-based services and as a result, the importance of the location information is a growing trend. To calculate the location information is being suggested several ways, among them Trilateration is representative. Trilateration is three beacon nodes, the distance between the location in which you want to calculate with information. Beacon from a node to know where to get information when the distance between the obstacle and the distance error caused by the surrounding environment, which leads to the exact location can not be obtained. Currently due to distance error, location information has a variety of algorithms to reduce the error. However, a systematic analysis of these algorithms is not progress. This paper analyzes the location-aware technologies, and the error the distance of the location information to reduce errors in the various aspects of the algorithm for the systematic and empirical comparison was evaluated through the analysis.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.3
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pp.914-919
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2010
It is confirmed that as the distance measurements accuracy of the SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging) based on CSS(Chirp Spread Spectrum) is considerably degraded due to frequency interference and it causes to severe errors in the localization applications. In this paper, the compensation algorithm based on error rate offset of distance measurement ($CA_d$) is proposed for the purpose to reduce the ranging errors due to by the SDS-TWR ranging problems. The $CA_d$ measures the distance values between two nodes by means of 1m interval about 1~25m distances in the SDS-TWR, and compensates the distance values using the parameters related to the distance compensation. From the experiments, it is analyzed that the $CA_d$. have reduced the distance error to average 95cm and maximum 526cm, and the distance error by the $CA_d$ was below about 60cm in the 25m distances. In particular, the performance of the distance measurements accuracy by the $CA_d$ is very high in LOS(Line Of Sight) environments.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.2
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pp.123-128
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2014
This paper presents the study about MGV(Magnetic guidance vehicle) with up-and-down rotating type differential drive unit. Previous MGV needs the landmarks to get the driving information and additional sensor to recognize the landmarks except for localization sensor. Previous MGV requires at least 2 drive units when common fixed differential drive unit is used because it occurs the problems with driving control and localization error from imbalance of the MGV's weight. To solve such problems, we propose the MGV using up-and-down rotating type differential drive unit. Proposed MGV recognizes the driving information from the pattern which is consisted of both pole of magnet without landmarks and additional sensors, and it control the backward movement using up-and-down rotating type differential drive unit instead of common drive units. Proposed MGV considers KF(Kalman filter) to improve the localization accuracy. To verify the performance of proposed method, we designed MGV for the experiment. As the results, we can confirm the performance of propoesed method to recognize the pattern and to control the backward movement. With respect to localization, proposed method has the less RMSE about 5.6904 mm than previous method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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