This paper considers a localization problem of a moving tag on RFID(Radio Frequency Identification) systems, where a positioning engine collects TDOA(Time-difference of Arrival) signal from a target tag to estimate the position of the tag. To localize the tag in the RFID system, we develop two heuristic algorithms and evaluate their performance in the estimation error and computational time by using randomly generated numerical examples. Based upon the performance evaluation, we can conclude our algorithms are valuable for localization the moving target.
위치 기반 서비스는 위치 측위 기술을 통해 사용자의 위치를 파악하고 이에 따라 각종 정보나 서비스를 제공하는 서비스이다. 그러나 기존의 실외 측위 시스템은 보다 높은 측위 정확도를 요구하는 실내 환경에 적용하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 무선 PAN(personal area network) 환경에서 삼각법을 이용한 실내 측위 시스템에 초점을 맞추며 기준점과 단말기 사이의 거리 예측을 위하여 RSS(received signal strength)를 사용한다. 실내 위치 측위 시스템 구축을 위하여 본 논문에서는 위치 측위 정확도를 극대화할 수 있는 최적의 기준점을 선택하는 기법과 선택된 기준점과 단말기 사이의 거리 예측을 위하여 전파 환경 변화에 적응력있는 거리 예측 기법을 제안한다. 시스템 구현을 통하여 위치 정확도 측면에서 제안 기법의 성능을 검증하였다.
모바일 환경에서 사용자의 위치를 기반으로 각종 정보나 서비스를 제공하는 위치 기반 서비스는 향후 정보 통신 산업의 핵심 응용으로 예상되고 있다. 위치 기반 서비스의 요소 기술로는 위치 측위 기술, 플랫폼 기술, 응용 서비스를 들 수 있다. 위치 측위 기술은 전송된 무선 신호를 측정 및 가공함으로써 측위 대상 단말기의 위치를 예측하는 기술이다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 기반 환경에서 실내 측위 시스템 구축을 위한 적응력있는 위치 측위 기법을 제안한다. 제안 기법은 RSS(Received Signal Strength)를 이용한 삼각법 측위 시스템에서 위치 측위 정확도를 극대화할 수 있는 최적의 기준 AP를 선택하는 기법과 단말기 주변 전파 환경의 변화에 적응력있게 대처할 수 있는 단말기와 기준 AP사이의 거리 예측 기법으로 구성된다. 실내 측위 시스템을 실제로 구축함으로써 측위 정확도 측면에서의 제안 기법 성능을 검증하였다.
In the moving target problem, the velocity information of the moving target is very important as well as the high accuracy position information. To solve this problem, active researches are being conducted recently with combine the Time Difference of Arrival (TDOA) and Frequency Delay of Arrival(FDOA) measurements. However, since the FDOA measurement is utilizing the Doppler effect due to the relative velocity between the target source and the receiver sensor, it may be difficult to use the FDOA measurement if the moving target speed is not sufficiently fast. In this paper, we propose a method for estimating the position and the velocities of the target by using only the TDOA measurements for the low speed moving target in the indoor environment with sensor network. First, the target position and heading angle are obtained from the estimated positions of two attached transmitters on the target. Then, the target angular and linear velocities are also estimated. In addtion, we apply the Instrumental Variable (IV) technique to compensate the estimation error of the estimated target velocity. In simulation, the performance of the proposed algorithm is verified.
Unmanned air vehicles (UAVs) are getting popular not only as a private usage for the aerial photograph but military usage for the surveillance, reconnaissance and supply missions. For an UAV to successfully achieve these kind of missions, geolocation (localization) must be implied to track an interested target or fly by reference. In this research, we adopted multi-sensor fusion (MSF) algorithm to increase the accuracy of the geolocation and verified the algorithm using two multicopter UAVs. One UAV is equipped with an optical camera, and another UAV is equipped with an optical camera and a laser range finder. Throughout the experiment, we have obtained measurements about a fixed ground target and estimated the target position by a series of coordinate transformations and sequential Kalman filter. The result showed that the MSF has better performance in estimating target location than the case of using single sensor. Moreover, the experimental result implied that multi-sensor geolocation algorithm is able to have further improvements in localization accuracy and feasibility of other complicated applications such as moving target tracking and multiple target tracking.
본 논문에서는 음향 스펙트로그램을 이용하여 수중 이동표적의 위치를 추정하기 위한 방법을 연구하였다. 주파수와 시간의 2차원 평면으로 표현되는 스펙트로그램은 수중 운동체의 이동 정보를 제공한다. 음원과 수신 센서간의 거리가 충분히 멀 경우 스펙트로그램의 넓은 주파수에 걸쳐 발생하는 줄무늬들은 해수면 및 해저면에 의해 반사된 모드간의 간섭을 의미하고, 이때 최대 음압이 발생하는 줄무늬의 기울기는 음향 도파관 불변인자 ${\beta}$와 표적과 센서간의 거리에 의해 영향을 받는다. 2개 이상의 센서를 사용하여 이동하는 선박의 광대역 방사 소음을 측정한 경우 스펙트로그램에 나타나는 최대 음압이 발생하는 줄무늬의 기울기와 줄무늬가 주파수축에서 천이된 비율이 표적과 센서간의 거리에 따라 각각 다르게 나타난다. 두개의 센서를 두 정점으로 가정하여 표적에 이르는 거리의 비가 일정한 값을 가지면서 운동하는 점의 자취인 아폴로니오스의 원을 형성하고, 3개의 센서를 사용할 경우 두 개의 원이 서로 교점을 형성하는데, 이 교점의 좌표를 표적의 위치라 추정한다. 제안된 위치 추정 기법의 성능을 평가하기 위해 음파전달 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.
본 논문은 지구 자기장 기반의 지문인식과 추측 항법을 사용하여 실시간으로 실내 위치정보 서비스를 사용자에 제공할 수 있는 알고리즘 및 솔루션을 제안한다. 지자기장 값의 변화 추이와 사전에 입력된 지자기장 값의 유사도를 판별하여 초기 위치를 추정하였으며 초기 위치에서 지자기장 지문인식과 추측 항법 상호 보정을 통해 보다 연속적인 이동 위치 추정을 함으로서 일부 5m가 넘어가는 지구 자기장의 최대 오차와 추측 항법의 누적 오차를 개선하였다. 그 뿐만 아니라 본 기법은 기존 지문인식 방법과는 달리 무선랜 AP등 인프라 구축을 제거하여 보다 경제적인 서비스 제공을 가능하게 한다.
본 연구에서는 정위방사선수술시 움직이는 목표점에 대한 사이버나이프 호흡동기추적장치의 위치 정확성 및 유용성을 평가하고자 한다. 본 연구를 위해 움직이는 목표점을 재현할 수 있는 동적팬톰을 사용하였으며 움직이는 목표점 추적을 위하여 사이버나이프의 호흡동기추적장치인 $Synchrony^{TM}$ 시스템을 사용하였다. 움직이는 목표점의 치료계획을 위하여 4D CT를 이용한 영상획득을 하였고 움직이는 목표점에서의 선량분포와 점선량 측정을 위하여 gafchromic EBT 필름과 0.62 cc 이온 전리함을 사용하였다. 호흡동기추적장치의 정확성을 평가하기 위하여 팬톰의 목표점을 움직였을 때와 정지 상태일 때 목표점에서의 선량분포(처방선량기준 선량분포의 80%)를 비교하였으며 목표점에서의 점선량을 측정하였다. 위치추적장치와 호흡동기추적장치 상호간의 동기화에 의한 정확성은 동기화 되지 않을 경우 평균 $11.5{\pm}3.09\;mm$였으며 동기화 되었을 경우 $0.14{\pm}0.08\;mm$의 차이를 나타내었다. 목표점 정지상태시의 영상과 4D CT를 이용한 움직이는 목표점에 대한 영상을 이용하여 치료계획상의 정확성은 평균 $0.18{\pm}0.06\;mm$의 차이를 나타내었다. 또한 호흡동기추적장치의 정확성은 1 mm 이하로 나타났다. 호흡동기추적장치의 유효성을 확인하기 위하여 움직이는 목표점에 대하여 호흡동기추적장치를 중지하여 측정한 결과 평균 $17.39{\pm}0.14\;mm$였으며 가동하였을 때 $1.37{\pm}0.11\;mm$로 나타났다. 목표점에서의 선량값을 비교한 결과 목표점이 정지상태일 때 $0.68{\pm}0.38%$, 호흡동기추적장치를 이용한 움직이는 목표점에서는 $1.31{\pm}0.81%$의 차이를 나타내었다. 위치추적장치와 호흡동기추적장치 상호간의 동기화에 의한 정확성 확인에서 장치사이에서 동기화가 매우 정확하게 수행됨을 확인하였다. 본 연구의 결과 움직이는 목표점에 대한 정위방사선수술시 호흡동기추적장치를 필수적으로 사용해야하며 본 연구에서 사용된 사이버나이프의 호흡동기추적장치인 Synchrony 시스템의 유용성과 정확성을 평가한 결과 매우 정확함을 확인하였다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권2호
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pp.204-213
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2008
In this paper, we present the practical application of an Unscented Kalman Filter (UKF) for an Indoor Mobile Localization System using ultrasonic sensors. It is true that many kinds of localization techniques have been researched for several years in order to contribute to the realization of a ubiquitous system; particularly, such a ubiquitous system needs a high degree of accuracy to be practical and efficient. Unfortunately, a number of localization systems for indoor space do not have sufficient accuracy to establish any special task such as precise position control of a moving target even though they require comparatively high developmental cost. Therefore, we developed an Indoor Mobile Localization System having high localization performance; specifically, the Unscented Kalman Filter is applied for improving the localization accuracy. In addition, we also present the additive filter named 'Pre-filtering' to compensate the performance of the estimation algorithm. Pre-filtering has been developed to overcome negative effects from unexpected external noise so that localization through the Unscented Kalman Filter has come to be stable. Moreover, we tried to demonstrate the performance comparison of the Unscented Kalman Filter and another estimation algorithm, such as the Unscented Particle Filter (UPF), through simulation for our system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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