This paper describes the measurement of pulse positioning (input time) to calculate a time of arrival (TOA) that takes from transmitting a signal from the target of multilateration (MLAT) system to receiving the signal at the receiver. In this regard, this paper analyzes performances of simple threshold method and level adjust system (LAS) method, which is one of the adaptive threshold detector (ATD) methods, among many methods to calculate pulse positioning of signal received at the receiver. To this end, Cramer-rao lower bound (CRLB) with regard to pulse positioning, which was measured when signals transmitted from a transponder mounted at the target were received at the receiver, was induced and then deviation sizes with regard to pulse positioning, which was measured with simple threshold and LAS methods through MATLAB simulations, were compared. Next, problems occurring according to a difference in amplitude of signals inputted to each receiver are described when pulse positioning is measured at multiple receivers located at a different distance from the target as is the case in the MLAT system. Furthermore, LAS method to resolve the problems is explained. Lastly, this study analyzes whether a pulse positioning error occurring due to the signal noise satisfies the requirement (6 nsec. or lower) recommended for the MLAT system when using these two methods.
In recent years, the need of high accuracy navigation for vehicles has increased due to the development of autonomous driving vehicles and increase in land transportation convenience. This study is performed for vehicle users to achieve a performance of centimeter-level positioning accuracy by utilizing Compact Network Real-time Kinematic (RTK) that is applicable as a national-level infrastructure. To this end, medium-baseline RTK was implemented in real time to estimate accurate integer ambiguities between reference stations for reliable generation of Network RTK correction using the linear combination of carrier-phase observations and L1/L2 pseudo-range measurements. The residual tropospheric error was estimated in real time to improve the accuracy of double-differenced integer ambiguity resolution between network configuration reference stations that have at least 30 km or longer baseline distance. In addition, C++ based software was developed to enable real-time generation and broadcasting of Compact Network RTK correction information by utilizing an accurately estimated double-differenced integer ambiguity values. As a result, the horizontal and vertical 95% accuracy was 2.5cm and 5.2cm, respectively, without performance degradation due to user's position change within the network.
ATSC DTV시스템에서는 심볼타이밍 동기를 위해서 ATSC규격에 소개되어있는 $77.3{mu}s$ 마다 반복적으로 삽입되어있는 세그먼트 싱크를 이용하는 세그먼트 동기 방법 또는 QAM과 같은 다중레벨을 가지는 신호에 일반적으로 사용되는 가드너(Gardner)방법을 사용한다. 이중 가드너 방법은 매심볼마다 타이밍 에러성분을 추출하므로 다중경로 채널에서 타이밍동기를 추적하면서 유지하는데 유리한 방식이어서 일반적으로 사용한다. 가드너 방법을 이용하는 ATSC DTV시스템에서 가드너 방법에 에러를 검출하기 위해 사용되는 가드너 타이밍 에러 검출기(Timing Error Detector)는 수신단의 파워레벨이 기준 파워레벨에서 크게 벗어날 경우 에러를 검출 할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결 하기 위해 가드너 타이밍 에러 검출기 블록 앞에 송신파워 레벨과 수신파워 레벨의 비를 이용하여 정상적인 수신 파워 레벨로 수신학 수 있도록 보정하는 블록을 추가하여 전체적인 동기성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다.
Compact-SQAM이라 명명된 전력 및 대역폭 효율적인 변조기법을 제시하였다. 부가백색잡음, 심볼간의 상호간섭방해 및 timing jitter가 존재하는 선형 및 비선형의 단일 방송파 전송환경하에서, 또한 각종 인접채널방해 - 즉, 목적 및 인접방해채널간의 간격 및 목적채널상의 페이딩정도가 다른 다수 반송파전송환경하에서 본 변조기법의 성능을 Computer simulation을 통해 실험적으로 분석하였다. 분석결과, Compact-SQAM은 기존의 QPSK, OQPSK, MSK, 1JF-OQPSK(또는 SQORC) 및 SQAM과 비교하여 대역폭 효율상의 장점이 있으며, 구현이 매우 간단한 복조기 사용시에도 그 오류확률특성이 우수함을 보였다. 특히, 가용-주파수대역이 극히 제한되는 비선형 다중 반송파 전송채널에서 타 변복조방식보다 주파수 이용 효율 및 오류확률 특성이 우수함을 보였다.
The reference stations in a satellite-based augmentation system (SBAS) collect raw data from global navigation satellite system (GNSS) to generate correction and integrity information. The multipath signals degrade GNSS raw data quality and have adverse effects on the SBAS performance. The currently operating SBASs (WAAS and EGNOS, etc.) survey existing commercial equipment to perform multipath assessment around the antennas. For the multi-path assessment, signal power of GNSS and multipath at the MEDLL receiver of NovAtel were estimated and the results were replicated by a ratio of signal power estimated at NovAtel Multipath Assessment Tool (MAT). However, the same experiment environment used in existing systems cannot be configured in reference stations in Korean augmentation satellite system (KASS) due to the discontinued model of MAT and MEDLL receivers used in the existing systems. This paper proposes a test environment for multipath assessment around the antennas in KASS Multipath Assessment Tool (K-MAT) for multipath assessment. K-MAT estimates a multipath error contained in the code pseudorange using linear combination between the measurements and replicates the results through polar plot and histogram for multipath assessment using the estimated values.
The Satellite-based Augmentation System (SBAS), as a safety critical system, should be verified on an ongoing basis to ensure the adequate performance. This study proposes two methods to evaluate the performance of SBAS satellite correction. Analysis methods based on precise ephemeris and measurement were applied to present an evaluation method for SBAS satellite correction, and a test was performed based on real data. The precise ephemeris-based analysis method had no limitations on the position of the test user and showed a high precision, enabling an accurate performance analysis in various positions. Although the measurement-based analysis method has the advantage of fast data interval, it showed a relatively lower accuracy due to the effects of various error factors. Compared with the precise ephemeris-based analysis method, there was a large difference of more than 5 m at the beginning of smoothing filter, and a difference less than 50 cm when filtered for more than an hour.
In this paper, a Software Defined Radio (SDR) architecture was designed and implemented for rapid prototyping of GNSS receiver. The proposed SDR can receive various GNSS and direct sequence spread spectrum (DSSS) signals without software modification by expanded input parameters containing information of the desired signal. Input parameters include code information, center frequency, message format, etc. To receive various signal by parameter controlling, a correlator, a data bit extractor and a receiver channel were designed considering the expanded input parameters. In navigation signal processing, pseudorange was measured based on Coordinated Universal Time (UTC) and appropriate navigation message decoder was selected by message format of input parameter so that receiver position can be calculated even if SDR is set up various GNSS combination. To validate the proposed SDR, the software was implemented using C++, CUDA C based on GPU and USRP. Experimentation has confirmed that changing the input parameters allows GPS, GLONASS, and BDS satellite signals to be received. The precision of the position from implemented SDR were measured below 5 m (Circular Error Probability; CEP) for all scenarios. This means that the implemented SDR operated normally. The implemented SDR will be used in a variety of fields by allowing prototyping of various GNSS signal only by changing input parameters.
An indoor navigation system that utilizes long-term evolution (LTE) signals has the benefit of no additional infrastructure installation expenses and low base station database management costs. Among the LTE signal measurements, received signal strength (RSS) is particularly appealing because it can be easily obtained with mobile devices. Propagation channel models can be used to estimate the position of mobile devices with RSS. However, conventional channel models have a shortcoming in that they do not discriminate between line-of-sight (LOS) and non-line-of-sight (NLOS) conditions of the received signal. Accordingly, a previous study has suggested separated LOS and NLOS channel models. However, a method for determining LOS and NLOS conditions was not devised. In this study, a machine learning-based LOS/NLOS classification method using RSS measurements is developed. We suggest several machine-learning features and evaluate various machine-learning algorithms. As an indoor experimental result, up to 87.5% classification accuracy was achieved with an ensemble algorithm. Furthermore, the range estimation accuracy with an average error of 13.54 m was demonstrated, which is a 25.3% improvement over the conventional channel model.
GNSS receivers capable of tracking multiple Global Navigation Systems (GNSSs) simultaneously are widely used. In order to estimate accurate user position and velocity, it is necessary to consider the key elements that contribute to the interoperability of the different GNSSs. Typical examples are the time system and the coordinate system. Each GNSS is operated based on its own reference time system depending on when the system was developed and whether the leap seconds are applied. In addition, each GNSS is designed based on its own coordinate system based on earth model constant values. This paper addresses the interoperability issues from the viewpoint of Single Point Positioning (SPP) users utilizing multiple GNSS signals from GPS, GLONASS, BeiDou, and Galileo. Since the broadcast ephemerides of each GNSS are based on their own time and coordinate systems, the time and the coordinate systems should be unified for any user algorithm. For this purpose, this paper proposes a method of converting each GNSS coordinate system into the reference coordinate system through Helmert transformation. The error of the broadcast ephemerides was calculated with the precise ephemerides provided by the International GNSS Service (IGS). The effectiveness of the proposed multi-GNSS correction and transformation method is verified using the Multi-GNSS Experiment (MGEX) station data.
Inertial Navigation System (INS)/Global Navigation Satellite System (GNSS) integrated navigation system can be used for land vehicle navigation. When the GNSS signal is blocked in a dense urban area or tunnel, however, the problem of increasing the error over time is unavoidable because navigation must be performed only with the INS. In this paper, Non-Holonomic Constraints (NHC) information is utilized to solve this problem. The NHC may correct some of the errors of the INS. However, it should be noted that NHC information is not applicable to all areas within the vehicle. In other words, the lever arm effect occurs according to the distance between the Inertial Measurement Unit (IMU) mounting position and the NHC effective point, which causes the NHC condition not to be satisfied at the IMU mounting position. In this paper, an INS/GNSS/NHC integrated navigation filter is designed, and this filter has a function to compensate for the lever arm effect. Therefore, NHC information can be safely used regardless of the vehicle's driving environment. The performance of the proposed technology is verified through Monte-Carlo simulation, and the performance is confirmed through experimental test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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