초록
본 논문에서는 거리별 측정오차 패턴을 적용한 보정 알고리즘(DCA1)의 위치인식 성능특성과 문제점을 분석하고 이를 개선한 알고리즘인 WPAN에서 거리별 측정오차 패턴을 적용한 위치인식 보정 알고리즘(DCA2)을 제안하였다. 위치인식 실험결과, 평균적으로 DCA1 및 DCA2는 각각 위치인식 지점의 60%이상, 75% 이상에서 SDS-TWR 보다 위치인식 성능이 더 우수하였고, 특히 $15m{\times}15m$의 실험공간에서는 DCA2는 SDS-TWR 보다 위치인식 지점의 91%에서 위치인식 정확도가 더 우수함을 확인하였다. 또한 $10m{\times}10m$ 및 $15m{\times}15m$의 실험공간에서 DCA2는 DCA1 보다 각각 16%, 22%의 위치인식 지점에서 위치인식 정확도가 더 우수하였고, DCA1 및 DCA2의 평균 위치인식 오차는 SDS-TWR보다 각각 7~12%, 20% 감소함을 확인하였다. 이와 같은 결과를 볼 때 DCA2가 SDS-TWR 및 DCA1 보다 위치인식 정확도가 가장 우수함을 알 수 있다.
The performance characteristics and the disadvantages in the compensation algorithm based on the Measured Error Patterns of Distance that is already developed are analyzed, and the localization compensation algorithm(DCA2) based on measured error patterns of distance in WPAN that is the enhanced version of DCA1 is supposed in this paper. From the experimental results, it is confirmed that the localization performance of DCA1 and DCA2 is superior than SDS-TWR as each average above 60% and 75% of the total localizing measurement points in 2 experimental regions, and the localization performance of DCA2 is especially better than SDS-TWR as 91% of the points in $15m{\times}15m$ experimental region. In addition to this, it is confirmed that DCA2 is better than DCA1 as each 16% and 22% of the total localizing measurement points in $10m{\times}10m$ and $15m{\times}15m$ scaled experimental regions, and the average localization errors of DCA1 and DCA2 are lower than SDS-TWR to each 7~12% and 20%. Thus, it can be inferred that DCA2 is the best localization algorithm among 3 localization algorithms SDS-TWR, and DCA2.
