Global Navigation Satellite Systems (GNSS) based precise positioning using Real Time Kinematic (RTK) technique has been proposed as an enabler of the formation operation of moving vehicles. In RTK methods, the integer ambiguity of GNSS carrier phase measurements must be resolved. Although there have been many proposed algorithms for the integer ambiguity resolution, the widelane combination of carrier phase measurements and LAMBDA methods have gained the most popularity in literatures when dual frequency GNSS measurements were used. In this paper, we evaluated five alternative methods to determine relative positions of moving base and rover receivers; the round-off scheme of widelane carrier phase, instant least-squares and Kalman filter-based LAMBDA with widelane carrier phase, instant least-squares and Kalman filter-based LAMBDA with dual frequency measurements. The paper presented the performance of each method using flight test data, which showed their strength and weakness in the aspects of time-to-first-fix, ambiguity resolution success ratio, and relative position errors. Based on that, we provided practical recommendations of RTK operations for moving vehicles.
Journal of the Korean Society of Mechanical Technology
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v.20
no.6
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pp.872-878
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2018
Steam tables including superheated, saturated and compressed region were simultaneously modeled using the neural networks. Pressure and temperature were used as two inputs for superheated and compressed region. On the other hand Pressure and dryness fraction were two inputs for saturated region. The outputs were specific volume, specific enthalpy and specific entropy. The neural network model were compared with the linear interpolation model in terms of the percentage relative errors. The criterion of judgement was selected with the percentage relative error of 1%. In conclusion the neural networks showed better results than the interpolation method for all data of superheated and compressed region and specific volume of saturated region, but similar for specific enthalpy and entropy of saturated region.
For safe last-mile autonomous robot delivery services in complex environments, rapid and accurate collision prediction and detection is vital. This study proposes a suitable neural network model that relies on multiple navigation sensors. A light detection and ranging technique is used to measure the relative distances to potential collision obstacles along the robot's path of motion, and an accelerometer is used to detect impacts. The proposed method tightly couples relative distance and acceleration time-series data in a complementary fashion to minimize errors. A long short-term memory, fully connected layer, and SoftMax function are integrated to train and classify the rapidly changing collision countermeasure state during robot motion. Simulation results show that the proposed method effectively performs collision prediction and detection for various obstacles.
In this paper we study a new convergence behavior of the least mean fourth (LMF) algorithm where the error raised to the power of four is minimized for a multiple sinusoidal input and Gaussian measurement noise. Here we newly obtain the convergence equation for the sum of the mean of the squared weight errors, which indicates that the transient behavior can differ depending on the relative sizes of the Gaussian noise and the convergence constant. It should be noted that no similar results can be expected from the previous analysis by Walach and Widrow.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2002.11a
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pp.3-9
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2002
In financial time series, the autoregressive conditional heteroscedastic (ARCH) models have been widely used for modeling conditional variances. In many cases, non-normality or heavy-tailed distributions of the data have influenced the estimation methods under normality assumption. To solve this problem, a robust function for the conditional variances of the errors is proposed and compared the relative efficiencies of the estimators with other conventional models.
The goal of this paper is to show that the linear approxi-mation in evaluation of functions may be effectively replaced by the ex-ponential approximation formulas obtained by numerical quadratures and in the instance the relative errors can be estimated without know-ing the true values.
One common procedure in the approximate solution of a nonclassically damped linear system is to neglect the off-diagonal elements of the normalized damping matrix. A tight error bound, which can be computed with relative ease, is given for this method of solution. The role that modal coupling plays in the control of error is clarified. If the normalized damping matrix is strongly diagonally dominant, it is shown that adequate frequency separation is not necessary to ensure small errors.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.12A
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pp.2043-2049
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2001
In this paper we study the convergence behavior of the least mean fourth(LMF) algorithm where the error raised to the power of four is minimized for a multiple sinusoidal input and Gaussian measurement noise. Here we newly obtain the convergence equation for the sum of the mean of the squared weight errors, which indicates that the transient behavior can differ depending on the relative sizes of the Gaussian noise and the convergence constant. It should be noted that no similar results can be expected from the previous analysis by Walach add Widrow.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.10
no.1
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pp.28-33
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1993
Measurements errors due to sound velocity effect on vibrating gas densimeters were described. Nitrogen was used to calibrate the densimeter, and oxygen was employed to determine a coefficient for the compensation of sound velocity effect. Sound velocity effects were shown with methane at temperatures of 7.97, 19.93 and 39.57 .deg. C, and pressures up to 3.6 Mpa. A relative error of about 1% was introduced when the nitrogen calibrated densimeter was used to measure densities of pure methane. A method of sound velocity effect compensation was able to reduce the error down to 0.1%.
A procedure for the simultaneous determination of reducing sugar, nicotine alkaloid, total sugar and ammonia has been developed. The four components of tobacco extracted from ground tobacco sample with 2 % acetic acid were deter mined with a Technicon autoanalyzer system. The relative errors in burley and flue-cured tobacco leaves were 3.6% in comparison with each official methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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