Accuracy Analysis of Indoor Positioning System Using Wireless Lan Network

무선 랜 네트워크를 이용한 실내측위 시스템의 정확도 분석

  • 박준구 (인하대학교 지리정보공학과) ;
  • 조우석 (인하대학교 토목공학과) ;
  • 김병국 (인하대학교 지리정보공학과) ;
  • 이진영 (인하대학교 지리정보공학과)
  • Published : 2006.03.01

Abstract

There has been equipped wireless network infrastructure making possible to contact mobile computing at buildings, university, airport etc. Due to increase of mobile user dramatically, it raises interest about application and importance of LBS. The purpose of this study is to develop an indoor positioning system which is position of mobile users using Wireless LAN signal strength. We present Euclidean distance model and Bayesian inference model for analyzing position determination. The experimental results showed that the positioning of Bayesian inference model is more accurate than that of Euclidean distance model. In case of static target, the positioning accuracy of Bayesian inference model is within 2 m and increases when the number of cumulative tracking points increase. We suppose, however, Bayesian inference model using 5- cumulative tracking points is the most optimized thing, to decrease operation rate of mobile instruments and distance error of tracking points by movement of mobile user.

공공건물, 대학교, 공항 등에 무선 네트워크의 설치가 증가하면서 장소와 시간에 관계없이 모바일 환경에 접근 할 수 있게 되었으며, 모바일 사용자의 급격한 증가로 위치기반서비스의 중요성과 활용에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 무선 랜의 신호세기를 이용하여 모바일 사용자의 위치를 추적하는 실내측위 시스템을 개발하는 것이다. 사용자의 위치를 결정하기 위해 유클리디안 거리 모델과 베이시안 추론 모델을 사용하였다. 실험 결과 유클리디안 거리 모델보다 베이시안 추론 모델이 더 높은 정확도로 위치를 결정하는 것으로 나타났다. 정지상태에서 베이시안 추론 모델은 약 2m 이내의 측위 정확도를 제공하며, 누적좌표수가 증가할수록 그 정확도는 더 향상되었다. 그러나 모바일 사용자의 이동에 따른 누적좌표의 거리오차 및 모바일 기기의 연산량을 감소시키기 위하여, 누적좌표가 5개 일 때의 베이시안 추론 모델이 실내측위에 가장 최적화된 방법이라 생각된다.

Keywords

References

  1. 이흥식, 박준구, 임삼성 (2005), 무선 인터넷기반의 DGPS를 이용한 동체의 자세결정 성능평가, 한국측량학회지, 한국측량학회, 제23권, 제2호, pp. 101-108
  2. 최병길, 진세일, 홍상기 (2004), GPS를 이용한 컨테이너 모니터링 시스템에 관한 연구, 한국측량학회지, 한국측량학회, 제22권, 제4호, pp. 401-410
  3. Andrew M. Ladd (2005), Robotics-Based Location Sensing using Wireless Ethernet, Wireless Networks 11, pp. 189-204 https://doi.org/10.1007/s11276-004-4755-8
  4. Paramvir Bhal and Venkata N. Padmanabhan (2000), RADAR: An In-Building RF-based User Location and Tracking System, IEEE Infocom 2000, Tel Aviv, Israel, pp. 775-784
  5. Ping Tao, Algis Rudys, Andrew M. Ladd and Dan S. Wallach (2003), Wireless LAN Location-Sensing for Security Applications, Proceeding of the ACM Workshop on Wireless Security (WiSe), San Diego, CA
  6. Teemu Roos, Petri Myllymaki, Pauli Misikangas and Juha Sievanen (2002), A Probabilistic approach to WLAN User Location Estimation, International Journal of Wireless Information Networks, Vol. 9, No. 3, pp. 155-164 https://doi.org/10.1023/A:1016003126882
  7. Wang, Y., Jia, X., Lee, H. K. and Li, G. Y. (2003), An indoor wireless positioning system based on wireless local area network infrastructure, The 6th International Symposium on Satellite Navigation Technology Including Mobile Positioning & Location Services, Melbourne, Australia
  8. Xing, Z., Song, S., Chan, J., Wang, H. and Gao, X. (2004), A wireless LAN-based indoor positioning technology, Vol. 48, No. 5/6, pp. 617-626