In this paper, we propose an effective time-of-arrival (TOA)-based localization method with adaptive bias computation in indoor environments. The goal of the localization is to estimate an accurate target's location in wireless localization system. However, in indoor environments, non-line-of-sight (NLOS) errors block the signal propagation between target device and base station. The NLOS errors have significant effects on ranging between two devices for wireless localization. In TOA-based localization, finding the target's location inside the overlapped area in the TOA-circles is difficult. We present an effective localization method using compensated distance with adaptive bias computation. The proposed method is possible for the target's location to estimate an accurate location in the overlapped area using the measured distances with subtracted adaptive bias. Through localization experiments in indoor environments, estimation error is reduced comparing to the conventional localization methods.
In this paper, the performance evaluation of the JADE-MUSIC estimation based on the indoor channel is presented. By means of the JADE-MUSIC algorithm, DOA and time delay can be obtained simultaneously. In the JADE-MUSIC method, the channel impulse response is first estimated from the received samples and then this impulse response is employed to estimate DOAs and time delays of multipath waves. Moreover, according to the JADE-MUSIC characteristics, it can work in cases when the number of impinging waves is more than the number of antenna elements, unlike the traditional parametric subspace-based method, such a case is not true. Therefore, we employ the JADE-MUSIC algorithm applying for the real indoor environment where is rich of the multipath propagation waves and can imply that the number of waves is very possibly higher than that of the array element. The experiment is carried out in our laboratory considered to be the real indoor environment. The performance of the JADE-MUSIC algorithm is evaluated in terms of the comparison between the simulation and experiment results by using the simulated channel model and the real indoor channel model, respectively. It is clear that the joint angle and delay estimation using the simulated channel model are in good agreement with the estimation using the real indoor channel model. Therefore, we can say that the JADE-MUSIC algorithm accomplishes the high performance to jointly estimate the angle and delay of the arriving signal for the indoor environment.
This paper presents capacity characteristics of the indoor LOS(Line-Of-Sight) propagation channel for MIMO system at 5GHz. The distance between antenna elements, their moving path, and number of transmitting and receiving antennas can be determined by wanted eigen-vlaue, and channel capacity of the MIMO communication channel using only reliable simulation without measurements. The simulation uses 3D Ray tracing and patch scattering model to which electromagnetic material constants are applied. As distance between antenna elements increases, distribution of the eigen-value show a tendency to decrease, but channel capacity increases in LOS environment. However, despite of short distance between antenna elements, large value of channel capacity is obtained in positions which have high AS. When the position of receiver antennas are shifted, channel capacity hardly changed, and as number of antenna elements increases, channel capacity also increases regularly.
본 논문에서는 실내환경에서 광대역 선호의 대역내 진폭변동 특성을 개선하기 위하여, 가시거리 및 비가시 거리 환경에서 원형편파 및 수직. 수평편파 안테나를 이용하여 주파수 소인에 의한 광대역 선호를 측정 해석 하였다. 그리고 광대역 전파특성의 개선을 위한 최적조건을 조사하기 위하여, 인간의 움직임 영향과 송선안테 나의 높이에 따른 영향도 해석하였다. 그 결과 비가시거리 환경에서는 편파 다이버시티 수신이 주파수 대역 내 진폭편차의 개선효과가 있음을 확인하였다. 특히, 편파 다이버시티는 원형편파 송신시 수직 및 수평편파에 의한 다이버시티 브랜치를 구성하는 방식이 가장 효과적임을 알았다. 그리고, 인간의 움직임에 의한 영향은 가시거리 및 비가시거리 환경에서 그다지 크지 않았으나, 신호강도의 저하가 더욱 심화되어 실내 디지털 무 선 통선에 있어서 burst error의 원인이 될 수 있음을 예상할 수 있었다. 그리고 송신안테나를 천장높이로 변 경했을 때는 가시거리 환경과 비가시거리 환경이 함께 존재하므로, 이 경우도 고속 무선 전송을 위해서는 편 파 다이버시티를 사용하여 대역내 진폭편차 개선의 필요성을 확인하였다.
Three-dimensional data has been used for different applications such as robotics, building reconstruction, and so on. 3D data can be generated from an optical camera or a laser scanner. Especially, a wearable multi-sensor system including the above-mentioned sensors is an optimized structure that can overcome the drawbacks of each sensor. After finding the geometric relationships between sensors, georeferencing of the datasets acquired from the moving system, should be carried out. Especially, in an indoor environment, error propagation always causes problem in the georeferencing process. To improve the accuracy of this process, other sources of data were used to combine with LiDAR (Light Detection and Ranging) data, and various registration methods were also tested to find the most suitable way. More specifically, this paper proposed a new process of NDT (Normal Distribution Transform) to register the LiDAR point cloud, with additional information from other sensors. For real experiment, a wearable mapping system was used to acquire datasets in an indoor environment. The results showed that applying the new process of NDT and combining LiDAR data with IMU (Inertial Measurement Unit) information achieved the best result with the RMSE 0.063 m.
An indoor navigation system that utilizes long-term evolution (LTE) signals has the benefit of no additional infrastructure installation expenses and low base station database management costs. Among the LTE signal measurements, received signal strength (RSS) is particularly appealing because it can be easily obtained with mobile devices. Propagation channel models can be used to estimate the position of mobile devices with RSS. However, conventional channel models have a shortcoming in that they do not discriminate between line-of-sight (LOS) and non-line-of-sight (NLOS) conditions of the received signal. Accordingly, a previous study has suggested separated LOS and NLOS channel models. However, a method for determining LOS and NLOS conditions was not devised. In this study, a machine learning-based LOS/NLOS classification method using RSS measurements is developed. We suggest several machine-learning features and evaluate various machine-learning algorithms. As an indoor experimental result, up to 87.5% classification accuracy was achieved with an ensemble algorithm. Furthermore, the range estimation accuracy with an average error of 13.54 m was demonstrated, which is a 25.3% improvement over the conventional channel model.
실내 Wi-Fi환경에서 위치추정 정확도를 향상시키기 위한 위치추정에 대한 연구가 수년 동안 계속되어 오고 있다. 핑거프린트 기법 및 전파모델은 실내 위치추정에 있어서 매우 중요한 기술이다. 추가적인 하드웨어 없이 저비용으로 핑거프린트 기법을 사용하는 다양한 위치추정 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나 실내 위치추정 모델에서 VAP (virtual access points) 개념을 사용하여 이러한 목표를 실현한 사례는 매우 드물다. 본 논문은 Wi-Fi 환경의 핑거프린트 기반에서 VAP를 사용한 실내 위치추정 시스템의 아이디어를 제시하였다. 이 아이디어의 핵심은 실제 실내 Wi-Fi 환경에서 VAP를 사용하여 AP의 역할을 수행 할 수 있다. 제안 알고리즘의 성능분석을 위하여 4개의 시나리오를 사용하여 실험한 결과, 1개의 AP 대신에 2개의 VAP를 사용했을 때 가장 우수한 결과가 도출되었으며, 실험의 3번째 경우인 3개의 AP와 2개의 VAP를 사용했을 때 3.99 미터의 가장 낮은 위치오차가 발생하였음을 확인하였다.
근거리 무선 통신시스템은 사무실과 가정의 응용으로 빠르게 확장하고 있다. 무선 네트워크의 개발은 더 높은 data rate의 요구를 만족하도록 수행되었다. 이것으로 높은 주파수에서 동작하는 통신시스템 개발의 필요성이 강조된다. 따라서 근거리 무선 통신 네트워크는 테라헤르츠 주파수 쪽으로 옮겨갈 것으로 기대된다. 실내의 벽과 바닥, 천장에 의해 발생하는 전파 환경 분석은 3차원 광선방출기법을 이용하였다. 또한 테라헤르츠 주파수에서의 rough한 건물 벽면의 특성을 파악하기 위해 광학적으로 두꺼운 smooth한 건물 재질의 반사 모델로부터 접근하여 나타내었다. 전파환경 시뮬레이션 결과평균 수신 전력이 참고문헌의 결과와 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 실내 공간의 크기가 $6m(L){\times}5m(W){\times}2.5m(H)$에서 콘크리트 벽의 경우 RMS 지연시간은 9.11 ns로 계산되었다.
본 논문은 부산 실내사격장 화재와 관련하여 불과 수 초 이내에 급격하게 연소 확대된 원인에 대하여 연구하였다. 급속한 연소 확대 원인 분석을 위하여 실내사격장에 광범위하게 사용되는 스펀지형 흡음재의 연소실험을 수행하였다. 흡음재 연소 실험결과, 일반형의 경우, 착화와 동시에 급속히 연소되는 특징을 나타내었다. 난연 처리된 흡음재는 착화와 동시에 자체 소화되는 특성을 나타내었으나, 화약잔사를 난연 흡음재에 부착시키는 경우, 착화와 동시에 급격히 연소되는 결과를 나타내었다. 발화원인에 대한 분석을 위하여 총기사용 과정에서 발생되는 유탄의 비산거리 및 크기를 실측하였으며, 화약잔사에 대한 충격 강도 실험 결과를 바탕으로 최소 착화 에너지를 계산하였다. 유탄의 충격 후, 탄속 감소 및 유탄의 크기에 따른 운동에너지 계산을 통하여 유탄이 화약잔사에 충격하는 경우, 충분한 발화 가능성이 있음을 확인하였다.
Alternative radio-navigation technologies aim at providing continuous navigation solution even if one cannot use GNSS (Global Navigation Satellite System). In shadowing region such as indoor environment, GNSS signal is no longer available and the alternative navigation system should be used together with GNSS to provide seamless positioning. For soldiers in battlefield where GNSS signal is jammed or in street battle, the alternative navigation system should work without positioning infrastructure. Moreover, the radio-navigation system should have scalability as well as high accuracy performance. This paper presents a TWR (Two-Way-Ranging)-based cooperative positioning system (CPS) that does not require location infrastructure. It is assumed that some members of CPS can obtain GNSS-based position and they are called mobile anchors. Other members unable to receive GNSS signal compute their position using TWR measurements with mobile anchors and neighboring members. Error propagation in CPS is analytically studied in this paper. Error budget for TWR measurements is modeled first. Next, location error propagation in CPS is derived in terms of range errors. To represent the location error propagation in the CPS, Location Error Propagation Indicator (LEPI) is proposed in this paper. Simulation results show that location error of tags in CPS is mainly influenced by the number of hops from anchors to the tag to be positioned as well as the network geometry of CPS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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