Kalman Filter vs. Particle Filter: in the case of K-NN Indoor Positioning

칼만필터 대 파티클 필터: K-NN 옥내 측위의 경우

다양한 옥내 측위 방법이 연구 발표되었다. 그 중에서 무선근거리통신망을 이용하는 방법은 측위를 위한 별도의 특수 장비를 요구하지 않기 때문에 실용적이다. 무선근거리통신망 기반 옥내 측위에서는 지문방식과 신호세기를 거리로 환산하여 사용하는 방법이 가장 흔히 사용되는 두 가지 방법이다. 지문방식은 시간과 노력이 많이 소요되는 준비단계가 필요하지만 신호세기를 거리로 환산하여 사용하는 방법보다 정확한 반면, 신호세기를 거리로 환산하여 사용하는 방법은 구현하기가 용이하지만 오차가 심하다. 때때로 지문방식 조차도 실제 응용에 적용되기에 부적절할 만큼 오차가 커, [1]은 일종의 지문방식인 K-NN (K nearest neighbors) 방법의 오차를 개선하기 위한 파티클 필터를 소개하였다. 칼만 필터도 역시 K-NN 옥내 측위의 정확도 개선을 위하여 사용된 바 있다. 본 논문은 K-NN 방법의 정확도 개선에 있어 칼만 필터와 파티클 필터의 성능을 비교하는 실험 결과를 소개한다.