GPS 음영에서 두 개의 Kalman Filter를 사용한 위치 보정에 관한 연구
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 조위덕 | - |
dc.contributor.author | 하길수 | - |
dc.date.accessioned | 2018-11-08T08:09:55Z | - |
dc.date.available | 2018-11-08T08:09:55Z | - |
dc.date.issued | 2014-08 | - |
dc.identifier.other | 17625 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/11004 | - |
dc.description | 학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :전자공학과,2014. 8 | - |
dc.description.tableofcontents | 1.서론 1 1.1 연구 배경 및 목적 1 1.2 연구 동향 2 2.배경이론 4 2.1 위성 항법 시스템과 관성 항법 시스템 4 2.1.1 위성 항법 시스템 GPS(Global Positioning System) 4 2.1.2 관성항법 시스템(INS, Inertial Navigation System) 7 2.2 좌표계 11 2.2.1 지구고정좌표계(ECEF-Frame, Earth Centered Earth Fixed Frame) 11 2.2.2 항법좌표계(N-Frame, Navigational Frame) 12 2.2.3 동체좌표계(B-Frame, Body Frame) 13 2.2.4 관성 좌표계(I-Frame, Inertial Frame)) 14 2.2.5 곡선형 좌표계(Curvilinear-frame) 15 2.3 좌표 변환 방식 16 2.3.1 방향 코사인 행렬 (DCM, Direction Cosine Matrix) 19 2.3.2 Euler Angle 19 2.3.3 Quaternion (or Euler Symmetric Parameters) 22 2.4 Kalman Filter 25 2.5 Extended Kalman Filter 26 2.6 Unscented Kalman Filter 27 3.위치 추적 알고리즘 제안 29 3.1자세 계산 알고리즘 33 3.1.1가속도 센서와 자이로 센서의 보정 알고리즘 33 3.1.2 자세 계산 알고리즘 34 3.1.3 속도, 위치 측정 알고리즘 41 3.1.4 헤딩 측정 알고리즘 42 3.1.5 항법 좌표와 GPS 좌표(WGS84)의 변환 43 4.실험 결과 44 4.1 실험 장비 및 방법 44 4.1.1 실험 장비 44 4.1.2. 실험 방법 46 4.2 자세 측정 알고리즘 결과 47 4.3 GPS 불능 지역에서의 결과 분석 56 5.결론 60 6. 참고 문헌 61 | - |
dc.language.iso | kor | - |
dc.publisher | The Graduate School, Ajou University | - |
dc.rights | 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. | - |
dc.title | GPS 음영에서 두 개의 Kalman Filter를 사용한 위치 보정에 관한 연구 | - |
dc.title.alternative | Gil Su Ha | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.contributor.affiliation | 아주대학교 일반대학원 | - |
dc.contributor.alternativeName | Gil Su Ha | - |
dc.contributor.department | 일반대학원 전자공학과 | - |
dc.date.awarded | 2014. 8 | - |
dc.description.degree | Master | - |
dc.identifier.localId | 652549 | - |
dc.identifier.url | http://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000017625 | - |
dc.subject.keyword | GPS/INS | - |
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