TOA(time-of-arrival) and TDOA(time-difference-of-arrival) positioning techniques are commonly used in many radio-navigation systems. From the literature, it is known that the position estimate and error covariance matrix of TDOA obtained by GN(Gauss-Newton) method is exactly the same as that of TOA when the error source of the range measurement is only an IID white Gaussian noise. In case of geo-location and indoor positioning, however, multi-path or NLOS(non-line-of-sight) error is frequently appeared in range measurements. Though its occurrence is random, the multipath acts like a bias for a stationary user if it occurs. This paper presents the comparisons of error characteristics between TOA and TDOA positioning in presence of multi-path or NLOS error. It is analytically shown that the position estimate of TDOA is exactly the same as that of TOA even when bias errors are included in range measurements with different magnitudes. By computer simulation, position estimation error and error distribution are analyzed in presence of range bias errors.
Kim, Shinna;Oh, Se-Heon;For, Bi-Qing;Sheen, Yun-Kyeong
천문학회보
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제45권1호
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pp.60.3-61
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2020
We perform disk-halo decomposition of the Large Magellanic Cloud (LMC) using a novel HI velocity field extraction method, aimed at better deriving its HI kinematics and thus the dark matter density profile. For this, we use two newly developed galaxy kinematic analysis tools, BAYGAUD and 2DBAT which have been used for the kinematic analysis of resolved galaxies from Australian Square Kilometre Array (ASKAP) observations like WALLABY which is an all-sky HI galaxy survey in southern sky. By applying BAYGAUD to the combined HI data cube of the LMC taken with the Australia Telescope Compact Array (ATCA) and Parkes radio telescopes, we decompose all the line-of-sight velocity profiles into an optimal number of Gaussian components based on Bayesian MCMC techniques. From this, we disentangle turbulent non-circular gas motions from the overall rotation of the galaxy. We then derive the rotation curve of the LMC by applying 2DBAT to the separated circular motions. The rotation curve reflecting the total kinematics of the LMC, dark and baryonic matters is then be combined with the mass models of baryons, mainly stellar and gaseous components in order to examine the dark matter distribution. Here, we present the analysis of the extracted HI gas maps, rotation curve, and J, H and K-band surface photometry of the LMC.
Flame propagation in a four-valve spark-ignition optical engine was visualized under lean-bum conditions with A/F=18 at 2000rpm. The early flame development in a four-valve pentroof-chamber single-cylinder engine was examined with imaging of the laser-induced Mie scattered light using an image-intensified CCD camera. Flame profiles along the line-of-sight were also visualized through a quartz piston window. Two-dimensional flame structures were visualized with a Proxitronic HF-1 fast motion camera system by Mie scattering from titanium dioxide particles along a planar laser sheet generated by a copper vapor laser. The flame propagation images were subsequently analysed with an image processing programme to obtain information about the flame structure under different tumble flow conditions generated by sleeved and non-sleeved intake ports. This allowed enhancement of the flame images and calculation of the enflamed area, and the displacement of its center, as a function of the tumble flow induced by the pentroof-chamber in the vicinity of spark plug. Image processing of the early flame development quantified the correlation between flame and flow characteristics near the spark plug at the time of ignition which has been known to be one of the most important factors in cyclic combustion variations in lean-burn engines. The results were also compared with direct flame images obtained from the natural flame luminosity of the lean mixture.
This study develops an automatic berthing control algorithm for ships with a bow thruster and a stern thruster as well as a rudder. A nonlinear mathematical model for low speed maneuvering of ships is used to develop a MIMO(multi-input multi-output) nonlinear control algorithm. The algorithm consists of two parts, which are forward velocity control and heading angle control. The control algorithm is designed based on the longitudinal and yaw dynamic models of ships. The desired heading angle is obtained by the so called "Line of Sight" method. An optimal control force allocation method of the rudder and the thrusters is suggested. The nonlinear control algorithms are tested by numerical simulations using MATLAB, and shows good tracking performances.
Ha, Deock-Ho;Ko, Yeon-Hwa;An, Jae-Sung;Kim, Tai-Hong
Journal of electromagnetic engineering and science
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제4권3호
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pp.128-136
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2004
In this paper,. with the aim of achieving the expected performance improvement for a polarization diversity system, we analyzed two-branch polarization diversity at the receiving end of a mobile link which a transmitter emits circularly polarized wave. In this analysis, to calculate the correlation coefficient considered by XPD(cross polarization discrimination) between the two received signals, a simple theoretical model of circular polarization diversity is adopted. From the analysis results, it is clearly seen that the correlation coefficient of circular polarization diversity evaluated by the XPD is less than that of conventional linear polarization diversity. And also, we designed and implemented a circular polarization diversity system with micro-strip antenna. By using the circular polarization diversity system, we analyzed the measured data in indoor NLOS(Non-Line-Of-Sight) environments. From this analysis results, it is also clearly seen that the diversity effect of circular polarization diversity system shows better performance compared to the conventional linear diversity system by about 3 dB high.
전파 전파에서 손실은 주로 전파의 산란과 회절 그리고 감쇠로 발생한다. 교외 지역에 대한 대부분의 전파 전파 모텔들은 주로 지세의 영향을 고려하였으나 토지 이용으로 인한 영향은 고려하지 않았다. 본 논문에서는 제주 지형에 적합한 전파 예측 프로그램을 개발하기 위하여 지세와 토지 이용에 의한 영향올 고려하였다. 전파 경로 및 토지 환경을 분별할 수 있도록 지형 데이터와 토지이용 데이터를 화소로 구성하였다 2-ray 모 텔은 지형 기울기와 예측 반사계수에 의하여 가시 등가 모델로 변환하였으며 비가시 경로에서는 정량적인 방법으로 손실을 구하였다. 그 결과 이 프로그램은 제주 교외지역에서의 서비스 범위를 예측하는데 적용할 수 있다.
위성 DMB는 비가시거리 지역인 위성신호의 전파음영지역이 존재하고, 이러한 지역에 서비스를 제공하기 위해 Gap Filler(GF)를 사용한다. GF는 중계기로써 위성 DMB System은 단말기의 이동수신을 보장하기 위해 GF Network을 반드시 구축해야 하며 GF의 커버리지는 Cell or Sector를 형성하게 되어 다수의 GF가 인접하여 설치되면 간섭 등의 문제가 발생할 수 있다. 그러므로, 본 논문에서는 위성 DMB 시스템과 GF에 대해 살펴보고, 이러한 문제를 경감할 수 있는 GF Network의 설계 기초 방안에 관해 검토하였다. 그 결과, GF와 단말기간의 거리가 4.6Km을 벗어나면 상호 간섭으로 작용하여 품질열화가 발생하여 서비스 제공이 어려워짐을 확인하였다.
Most of ubiquitous computing devices such as stereo camera, ultrasonic sensor based MIT cricket system and other wireless sensor network devices are widely applied to the 2 Dimensional(2D) localization system in today. Because stereo camera cannot estimate the optimal location between moving node and beacon node in Wireless Personal Area Network(WPAN) under Non Line Of Sight(NLOS) environment, it is a great weakness point to the design of the 2D localization system in indoor environment. But the conventional 2D triangulation scheme that is adapted to the MIT cricket system cannot estimate the 3 Dimensional(3D) coordinate values for estimation of the optimal location of the moving node generally. Therefore, the 3D triangulation scheme based on the space segmentation in WPAN is suggested in this paper. The measuring data in the suggested scheme by computer simulation is compared with that of the geographic measuring data in the AutoCAD software system. The average error of coordinates values(x,y,z) of the moving node is calculated to 0.008m by the suggested scheme. From the results, it can be seen that the location correctness of the suggested scheme is very excellent for using the localization system in WPAN.
This paper presents a recognition performance of VOR (Vestibular-Ocular Reflex) based vision tracking system for mobile robot. The VOR is a reflex eye movement which, during head movements, produces an eye movement in the direction opposite to the head movement, thus maintaining the image of interested objects placed on the center of retina. We applied this physiological concept to the vision tracking system for high recognition performance in mobile environments. The proposed method was implemented in a vision tracking system consisting of a motion sensor module and an actuation module with vision sensor. We tested the developed system on an x/y stage and a rate table for linear motion and angular motion, respectively. The experimental results show that the recognition rates of the VOR-based method are three times more than non-VOR conventional vision system, which is mainly due to the fact that VOR-based vision tracking system has the line of sight of vision system to be fixed to the object, eventually reducing the blurring effect of images under the dynamic environment. It suggests that the VOR concept proposed in this paper can be applied efficiently to the vision tracking system for mobile robot.
The problem of classifying a non-line-of-sight (NLOS) signal in a multipath channel is important to improve global navigation satellite system (GNSS) positioning accuracy in urban areas. Conventional deep learning-based NLOS signal classifiers use GNSS satellite measurements such as the carrier-to-noise-density ratio (CN_0), pseudorange, and elevation angle as inputs. However, there is a computational inefficiency with use of these measurements and the NLOS signal features expressed by the measurements are limited. In this paper, we propose a Convolutional Neural Network (CNN)-based NLOS signal classifier that receives successive Auto-correlation function (ACF) outputs according to a time-series, which is the most primitive output of GNSS signal processing. We compared the proposed classifier to other DL-based NLOS signal classifiers such as a multi-layer perceptron (MLP) and Gated Recurrent Unit (GRU) to show the superiority of the proposed classifier. The results show the proposed classifier does not require the navigation data extraction stage to classify the NLOS signals, and it has been verified that it has the best detection performance among all compared classifiers, with an accuracy of up to 97%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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