Improving the Positioning Accuracy of DGPS/MEMS IMU Integrated Systems Utilizing Cascade De-noising Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Global Positioning System (GPS) and Inertial Measurement Unit (IMU) augmented systems provide an enhanced navigation system that has superior performance in comparison with the stand-alone systems (i.e. GPS or Inertial Navigation System (INS)) as it overcome each of their limitations. Most GPS/IMU systems are integrated using the Kalman filter approach. In general, the quality of the final estimates of the state depends therefore on the quality of both the measurements being made and the models being used. Generally speaking, the long term errors of an INS can be reduced through the integration with GPS. On the contrary, the short term errors of an INS can be reduced by both the numerical integration process of the INS mechanization and pre-filtering the IMU raw data. Wavelet based denoising techniques have been applied to reduce the remaining short term errors. However, traditional wavelet denoising algorithm has certain limitations in removing undesired high frequency disturbance. Therefore, a novel denoising algorithm, cascade denoising algorithm, is presented in this article to overcome such limitations and improve the positioning accuracy during GPS outage. The proposed method has been tested using MEMS IMU data collected in land-vehicle.. The results demonstrated that the positioning accuracy during eight out of ten GPS outage periods was successfully improved from 5% to 20% using proposed cascade denoising technique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».