초록
본 논문은 SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two_Way Ranging)의 Ranging 오차를 보정하여 위치인식 성 능을 향상시키는 방법으로 비컨노드의 거리별 Ranging 오차의 평균 값을 이용하여 Ranging 오차를 보정하는 알고리즘($CA_d$)과, 균등거리비율의 적용으로 Ranging 오차를 보정하는 알고리즘(AEDR)이 적용된 하이브리드형 위치인식 보정 알고리즘($A_{HB}$)을 제안하고, 위치인식 실험을 통해 성능을 분석하였다. 실험결과, $A_{HB}$ 는 전체 32개의 좌표 중 28개 좌표에서 오차 개선이 이루어졌고, 설정한 3개의 오차크기 영역에서 최소한 70%이상의 오차 개선이 이루어졌음을 확인하였다. 또한 32개 좌표에서 발생한 평균 오차 2.67m를 1.19m로 55.4% 보정하였으며 특히 3m 이상의 오차크기 영역에서의 보정 성능은 90% 이상으로 매우 우수함을 확인하였다. 이와 같은 결과를 볼 때, $A_{HB}$ 는 $CA_d$와 AEDR이 각각 수행되었을 때 보다 오차 개선 비율 및 보정 성능이 더 우수함을 확인하였다.
In this paper, the hybrid compensation algorithm($A_{HB}$) for localization using the Compensation Algorithm distance($CA_d$) and the Algorithm of Equivalent Distance Rate(AEDR) in SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging) is suggested and the performance of the proposed algorithm is analyzed by practical experimentations. From experimentations, it is confirmed that the errors are reduced in 28 coordinates of total 32 coordinates in the experimental region and the errors are reduced about above 70% in the assigned 3 type error level ranges by $A_{HB}$. Also, it is analyzed that the average localization error is reduced from 2.67m to 1.19m as 55.4% in total 32 coordinates by $A_{HB}$ and the error compensation capability of $A_{HB}$ is very excellent as above 90%. From above results, we have seen that the error reduction ratio and error compensation capability of $A_{HB}$ is more excellent than each $CA_d$ or AEDR.
