정보처리학회논문지C (The KIPS Transactions:PartC)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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실내 환경에서 래터레이션을 이용한 위치 측위 기법

Accurate Localization Scheme using Lateration in Indoor Environments

  • 임유진 (수원대학교 정보미디어학과) ;
  • 박재성 (수원대학교 인터넷정보공학과)
  • 투고 : 2009.12.30
  • 심사 : 2010.04.02
  • 발행 : 2010.06.30
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초록

래터레이션 기법을 사용한 실내 위치 측위 기법은 단말기의 위치 예측을 위하여 RSS(Received Signal Strength)를 기반으로 예측된 단말기와 AP(Anchor Point)사이의 거리와 AP의 위치 정보를 사용한다. 따라서 단말기와 AP사이의 거리 예측 정확도가 단말기 위치 예측 정확도에 많은 영향을 미치게 된다. 무선 전파 환경은 시간과 공간에 따라 변화하므로 가장 높은 RSS 측정 값이 거리 예측에 가장 적합한 RSS 값은 아닐 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 다수의 AP들이 사용되었으나 일정 수준 이상의 AP의 사용은 오히려 위치 측위 대상 면적이 증가하게 되어 단말기 위치 예측 정확도를 악화시킨다. 따라서 본 논문에서는 위치 측위 대상 면적을 감소시킴으로써 위치 예측 정확도를 향상시키기 위한 기법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 단말기의 신호를 수신한 AP들로 구성된 다각형의 무게중심을 사용하여 단말기의 상대적인 위치를 예측하였다. 일단 단말기의 상대적인 위치가 예측되면 단말기에서 지리적으로 가장 근접한 AP를 단말기 위치 예측을 위한 기준 AP로 선택함으로써 측위 대상 다각형의 면적을 줄일 수 있다. 본 논문에서 구현한 실내 측위 시스템을 이용한 다양한 환경에서의 실험을 통하여 위치 예측 정확도 측면에서의 제안 기법의 타당성을 검증하였다.

In an indoor localization method taking the lateration-based approach, the location of a target is estimated with the location of anchor points (APs) and the approximated distances between the target and APs using received signal strength (RSS) measurements. The accuracy of distance estimation affects the localization accuracy of a lateration-based method. Since a radio propagation environment varies randomly in time and space, the highest RSSs do not necessarily give the best estimation of the distances between a target and APs. Thus, all APs hearing a target have been used for localization. However, the accuracy of a lateration-based method degrades if more APs beyond a certain threshold are used because the area of polygon with the APs increases. In this paper, we focus on reducing the size of the polygon to further increase the localization accuracy. We use the centroid of the polygon as a reference point to estimate the relative location of a target in the polygon. Once the relative location is estimated, only the APs which are closest to the target are used for localization to reduce the area of the polygon with the APs. We validate the proposed method by implementing an indoor localization system and evaluating the accuracy of the proposed method in the various experimental environments.

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참고문헌

  1. P. Bahl and V. N. Padmanabhan, “RADAR: An in-building RF-based user location and tracking system,” Proc. IEEE Intl. Conf. Computer Communications (INFOCOM), Israel, pp.775-784, March, 2000. https://doi.org/10.1109/INFCOM.2000.832252
  2. P. Barsocchi, S. Lenzi, S. Chessa, and G. Giunta, “Virtual calibration for RSSI-based indoor localization with IEEE 802.15.4,” IEEE Intl. Conf. Communications (ICC), Dresden, Germany, pp.1-5, June, 2009. https://doi.org/10.1109/ICC.2009.5199566
  3. M. Dominguez-Duran, D. Claros, C. Urdiales, F. Coslado, and F. Sandoval, “Dynamic calibration and zero configuration positioning system for WSN,” IEEE Intl. Mediterranean Electrotechnical Conf. (MELECON), France, pp.145-150, May, 2008. https://doi.org/10.1109/MELCON.2008.4618425
  4. K. Pahlavan and A. Levesque, “Wireless information networks,” Wiley, New York, 1995.
  5. G. Chandrasekaran, M. A. Ergin, J. Yang, and S. Liu, “Empirical evaluation of the limits on localization using signal strength,” Proc. IEEE Intl. Conf. Sensor, Mesh and Ad Hoc Communications and Networks (SECON), Rome, Italy, pp.1-9, June, 2009. https://doi.org/10.1109/SAHCN.2009.5168931
  6. Y. Gwon and R. Jain, “Error characteristics and calibration-free techniques for wireless LAN-based location estimation,” Proc. ACM Intl. Workshop on Mobility Management and Wireless Ac cess (MOBIWAC), Philadelphia, pp.2-9, Sep., 2004. https://doi.org/10.1145/1023783.1023786
  7. E. Elnahrawy, X. Li, and R. P. Martin, “The limits of localizations using signal strength: a comparative study,” Proc. IEEE Intl. Conf. Sensor, Mesh and Ad Hoc Communications and Networks (SECON), Santa Clara, USA, pp.406-141, Oct., 2004. https://doi.org/10.1109/SAHCN.2004.1381942
  8. K. Langendoen and N. Reijers, “Distributed localization in wireless sensor networks: a quantitative comparison,” Elsevier Computer Networks, 43(4), pp.499-518, Nov., 2003. https://doi.org/10.1016/S1389-1286(03)00356-6
  9. B. Turgut and R. P. Martin, “Localization for indoor wireless networks using minimum intersection areas of iso-RSS lines,” Proc. IEEE Intl. Conf. Local Computer Networks (LCN), Dublin, Ireland, pp.962-972, Oct., 2007. https://doi.org/10.1109/LCN.2007.147
  10. M. Youssef and A. Agrawala, “The Horus WLAN Location Determination System,” ACM Intl. Conf. Mobile Systems, Applications, and Services (MOBISYS), Seattle, USA, pp.205-218, June, 2005.
  11. S. Woon, N. Golmie, and Y. A. Sekercioglu, “Effective link triggers to improve handover performance,” Proc. IEEE Intl. Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC), Finland, pp.1-5, Sep., 2006. https://doi.org/10.1109/PIMRC.2006.254239
  12. K. Whitehouse, C. Karlof, and D. Culler, “Practical evaluation of radio signal strength for ranging-based localization,” ACM SIGMOBILE Mobile Computing and Communications Review, 11(1), pp.41-52, Jan., 2007. https://doi.org/10.1145/1234822.1234829
  13. HBE-Zigbex, http://www.hanback.co.kr/english/sub0101.htm.
  14. C. Suh, J-E. Joung, and T-B. Ko, “New RF models of the TinyOS simulator for IEEE 802.15.4 standard,” Proc. IEEE Intl. Conf. Wireless Communications \& Networking Conference (WCNC), Hong Kong, pp.2236-2240, March, 2007. https://doi.org/10.1109/WCNC.2007.418
  15. IEEE Std 802.15.4, Part 15.4: Wireless medium access control (MAC) and physical layer (PHY) specifications for low-rate wireless personal area metworks (WPANs), 2003.
  16. K. Pahlavan, X. Li, and J-P Makela, “Indoor geolocation science and technology,” IEEE Communications Magazine, 40(2), pp.112-118, Feb., 2002. https://doi.org/10.1109/35.983917