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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Sang-il Ko (한국과학기술연구소) Jong-suk Choi (한국과학기술연구소) Byoung-hoon Kim (한국과학기술연구소)
저널정보
대한전기학회 International Journal of Control Automation and Systems International Journal of Control Automation and System Vol.6 No.2
발행연도
2008.4
수록면
204 - 213 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2008

Indoor Mobile Localization System and Stabilization of Localization Performance using Pre-filtering
Sang-il Ko ,  Jong-suk Choi ,  Byoung-hoon Kim International Journal of Control, Automation, and Systems 2008.04 학술저널
Indoor Mobile Localization System and Stabilization of Localization Performance using Pre-filtering
Sang-il Ko ,  Jong-suk Choi ,  Byoung-hoon Kim International Journal of Control Automation and Systems 2008.04 학술저널

2006

Performance Enhancement of Indoor Mobile Localization System using Unscented Kalman Filter
Sang-il Ko ,  Jong-suk Choi ,  Byoung-hoon Kim 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 2006.10 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, we present the practical application of an Unscented Kalman Filter (UKF) for an Indoor Mobile Localization System using ultrasonic sensors. It is true that many kinds of localization techniques have been researched for several years in order to contribute to the realization of a ubiquitous system; particularly, such a ubiquitous system needs a high degree of accuracy to be practical and efficient. Unfortunately, a number of localization systems for indoor space do not have sufficient accuracy to establish any special task such as precise position control of a moving target even though they require comparatively high developmental cost. Therefore, we developed an Indoor Mobile Localization System having high localization performance; specifically, the Unscented Kalman Filter is applied for improving the localization accuracy. In addition, we also present the additive filter named 'Pre-filtering' to compensate the performance of the estimation algorithm. Pre-filtering has been developed to overcome negative effects from unexpected external noise so that localization through the Unscented Kalman Filter has come to be stable. Moreover, we tried to demonstrate the performance comparison of the Unscented Kalman Filter and another estimation algorithm, such as the Unscented Particle Filter (UPF), through simulation for our system.
#Indoor GPS #Pre-filtering #Tone Detection #UKF #UPF

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. COMPARISON BETWEEN UNSCENTED KALMAN FILTER (UKF) AND UNSCENTED PARTICLE FILTER (UPF)
3. UKF IMPLEMENTATION AND LOCALIZATION RESULT
4. STABILIZATION THROUGH PREFILTERING
5. CONCLUSION
REFERENCES

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