Stochastic Error Modeling of Smartphone Inertial Sensors for Navigation in Varying Dynamic Conditions


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

This paper aims at investigating and analyzing the behavior of Micro-Electromechanical Systems (MEMS) inertial sensors stochastic errors in both static and varying dynamic conditions using two MEMSbased Inertial Measurement Units (IMUs) of two different smartphones. The corresponding stochastic error processes were estimated using two different methods, the Allan Variance (AV) and the Generalized Method of Wavelets Moments (GMWM). The developed model parameters related to laboratory dynamic environment are compared to those obtained under static conditions. A contamination test was applied to all data sets to distinguish between clean and corrupted ones using a Confidence Interval (CI) investigation approach. A detailed analysis is presented to define the link between the error model parameters and the augmented dynamics of the tested smartphone platform. The paper proposes a new dynamically dependent integrated navigation algorithm which is capable of switching between different stochastic error parameters values according to the platform dynamics to eliminate dynamics-dependent effects. Finally, the performance of different stochastic models based on AV and GMWM were analyzed using simulated Inertial Navigation System (INS)/Global Positioning System (GPS) data with induced GPS signal outages through the new proposed dynamically dependent algorithm. The results showed that the obtained position accuracy is improved when using dynamic-dependent stochastic error models, through the adaptive integrated algorithm, instead of the commonly used static one, through the non-adaptive integrated one. The results also show that the stochastic error models from GMWM-based model structure offer better performance than those estimated from the AV-based model.

Об авторах

Ahmed Radi

Department of Geomatics Engineering

Автор, ответственный за переписку.
Email: ahmed.elboraee@ucalgary.ca
Канада, Calgary, AB, T2N 1N4

Sameh Nassar

Department of Geomatics Engineering

Email: ahmed.elboraee@ucalgary.ca
Канада, Calgary, AB, T2N 1N4

Naser El-Sheimy

Department of Geomatics Engineering

Email: ahmed.elboraee@ucalgary.ca
Канада, Calgary, AB, T2N 1N4

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2018

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».