Non-line-of-sight (NLOS) propagation can severely weaken the accuracy of ranging and localization in wireless location systems. NLOS bias mitigation techniques have recently been proposed to relieve the NLOS effects, but positively rely on the capability to accurately distinguish between LOS and NLOS propagation scenarios. This paper proposes an energy-capture-based NLOS identification method for LDR-UWB systems, based on the analysis of the characteristics of the channel impulse response (CIR). With this proposed energy capture method, the probability of successfully identifying NLOS is much improved than the existing methods, such as the kurtosis method, the strongest path compare method, etc. This NLOS identification method can be employed in adaptive modulation scheme to decrease bit error ratio (BER) level for certain signal-to-noise ratio (SNR). The BER performance with the adaptive modulation can be significantly enhanced by selecting proper modulation method with the knowledge of channel information from the proposed NLOS identification method.
이동형 장치의 위치 정보를 확보하기 위해 다양한 위치 측정 시스템이 연구되고 있으며 현재 가장 많이 이용하는 시스템은 위성 정보를 이용하는 GPS와 무선 네트워크를 이용하는 RTLS가 있다. 장치 주변의 장애물은 장치와 위성 혹은 무선 통신 앵커와 NLOS 상태를 유발하며 측정 정확도를 떨어뜨린다. 본 논문에서는 대상의 위치 측정을 위해 두 개의 시스템을 함께 이용해 장치 주변의 NLOS 상태를 파악하여 장치간의 측정 신뢰성 정보를 추정함으로써 측위 정확도를 향상시키는 기법을 제안한다. 또한 NLOS 상태의 파악을 위한 위성 정보의 분석 방법에 대해서 설명하고 이를 이용한 위치 측정 시스템을 제안한다. 본 시스템의 성능평가를 위해 다양한 환경에서의 NLOS 상태 판별에 대한 테스트를 수행하였으며 해당 측정결과를 이용한 위치 측정 시스템을 구현하여 시뮬레이션 하였다. NLOS 상태 파악을 위한 실험 결과 약 97% 정도의 성공률로 NLOS 상태를 판별하였다. 또한 NLOS 상태 판별 정보를 이용한 동작 성능을 모의실험한 결과 단독으로 위치 측정한 결과에 비해 성능이 89% 향상되는 것을 확인하였다.
Non-line-of-sight (NLOS) propagation is one of the challenges in radio positioning. Distinguishing the transmission status of the communication as line-of-sight (LOS) or NLOS is of great importance for the wireless communication systems. This paper focuses on the identification of NLOS based on time-of-arrival (TOA) distance estimates and the received signal strength (RSS) measurements. We set a path loss threshold based on the joint TOA and RSS based NLOS detection method to determine LOS or NLOS. Simulation results show that the proposed method ensures the correct of detection for the LOS condition and can improve the NLOS identification for the weak noise and long distance.
본 논문에서는 NLOS(non-line-of-sight) 환경에서 신뢰성 있는 LBS(location based service)를 제공하기 위해, TDOA(time difference of arrival) 위치 추정 성능 향상을 위한 시간 지연 역추적 기법을 제안하고, 다양한 사용조건에서 성능을 분석하였다. 제안하는 위치 추정 기법은 탐색영역 주변에 복수의 리더를 배치하여 송신된 신호를 리더 조합(reader combination) 수만큼 재활용 하는 방안을 적용하였다. 또한, NLOS에 의한 성능 열화를 개선하기 위해 리더가 수신한 시간에서 일정한 시간 간격을 빼주면서 위치를 재추정하는 기법을 적용하였다. 실험 결과 제안하는 시간 지연 역추적 기법을 적용하였을 때, NLOS 시간 지연 70 m에서 NLOS 리더를 3개로 가정하고 Sub-blink 수를 3회로 하였을 때 약 16 m의 RMSE 개선을 확인 할 수 있었다. 이와 같은 결과를 통해 NLOS 환경에서 LBS 서비스 제공을 위해 요구되는 위치 추정 기법으로 본 논문에서 제안하는 시간 지연 역추적 기법이 적합함을 확인하였다.
Range-based wireless localization system must measure accurate range between a mobile node (MN) and reference nodes. However, non-line-of-sight (NLOS) error caused by the spatial structures disturbs the localization system obtaining the accurate range measurements. Localization methods using the range measurements including NLOS error yield large localization error. But filter-based localization methods can provide comparatively accurate location solution. Motivated by the accuracy of the filter-based localization method, a filter residual-based NLOS error estimation method is presented in this paper. Range measurement-based residual contains NLOS error. By considering this factor with NLOS error properties, NLOS error is mitigated. Also a process noise covariance matrix tuning method is presented to reduce the time-delay estimation error caused by the single dynamic model-based filter when the speed or moving direction of a MN changes, that is the used dynamic model is not fit the current dynamic of a MN. The presented methods are evaluated by simulation allowing direct comparison between different localization methods. The simulation results show that the presented filter is more accurate than the iterative least squares- and extended Kalman filter-based localization methods.
The problem of classifying a non-line-of-sight (NLOS) signal in a multipath channel is important to improve global navigation satellite system (GNSS) positioning accuracy in urban areas. Conventional deep learning-based NLOS signal classifiers use GNSS satellite measurements such as the carrier-to-noise-density ratio (CN_0), pseudorange, and elevation angle as inputs. However, there is a computational inefficiency with use of these measurements and the NLOS signal features expressed by the measurements are limited. In this paper, we propose a Convolutional Neural Network (CNN)-based NLOS signal classifier that receives successive Auto-correlation function (ACF) outputs according to a time-series, which is the most primitive output of GNSS signal processing. We compared the proposed classifier to other DL-based NLOS signal classifiers such as a multi-layer perceptron (MLP) and Gated Recurrent Unit (GRU) to show the superiority of the proposed classifier. The results show the proposed classifier does not require the navigation data extraction stage to classify the NLOS signals, and it has been verified that it has the best detection performance among all compared classifiers, with an accuracy of up to 97%.
IEEE 802.11n의 표준화와 더불어 2.4GHz와 5GHz대역을 모두 사용하는 AP가 개인과 통신 사업자에 의하여 널리 보급되고 있다. 더불어 실내 위치 측위 등의 분야에서 위치 측정의 정확도 향상을 이유로 line-of-sight (LOS)와 non-line-of-sight (NLOS)를 분간하는 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문은 주파수 대역에 따른 전파 감쇠 특성의 차이를 이용하여 AP와 사용자 사이의 LOS와 NLOS여부를 식별 하고자 하였으며, 해당 기술에 기반 하여 실내 위치를 측정하는 시스템을 설계 하고자 하였다. 본 논문에서 제안하는 LOS/NLOS 판별 알고리즘은 AP로부터의 거리가 알려지지 않은 상황에서도 LOS/NLOS를 판별 할 수 있다는 강점을 갖으며, 실내 위치 측위 알고리즘은 방 단위에서의 정확한 위치 측위를 가능하게 한다는 강점을 갖는다. 제안 기술을 Android 어플리케이션으로 구현하였으며, 스마트폰을 이용한 실험 결과를 제시함으로써 타당성을 입증하였다.
IEEE 802.15.4a 표준은 정확한 위치추정 서비스를 지원하기 위하여 time-of-arrival (TOA) 기반의 거리측정 기술을 제공한다. 특히, non-line-of-sight (NLOS) 상황은 TOA 기반의 위치인식에서 중요한 문제이고, IEEE 802.15.4a 네트워크의 성능에 심각한 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문에서는 에너지 효율적인 낮은 복잡도의 위치추정 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 TOA 거리측정을 위해 순차적인 acknowledgment (ACK) 패킷을 이용하고 위치추정지역을 제한 할 수 있는 작은 사각 영역을 설정함으로써 위치를 추정한다. 패킷 교환으로 인한 메시지 오버헤드는 순차적 ACK 패킷을 이용하여 감소될 수 있다. 사각 영역 설정을 통하여 NLOS 환경에 있는 거리측정 값을 제거하고, 위치 추정의 영역을 제한함으로써 추정하는 연산 시간과 에너지를 줄일 수 있다. 시뮬레이션을 통해 에너지 소모와 추정 위치의 정확도 측면에서 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘 보다 좋은 성능을 보이는 것을 확인 하였다.
본 논문에서는 실내 환경에서 blind 노드가 이동하거나 움직이는 장애물 (ex. 사람)로 인하여 RSSI가 급격히 변하더라도 정확한 blind 노드 측위를 가능하게 하는 exponential moving average (EMA) 필터 적용 적응적 신호 모델 기반 삼변측량기법을 제안한다. 제안된 EMA 필터 적용 적응적 신호 모델 기반 삼변측량기법은 고정된 세 개의 전파 송신 노드와 blind 노드 간 얻어진 RSSI를 통해 blind 노드의 위치를 측정한다. 또한 외부 환경 요인으로 인해 RSSI가 급격히 변화할 경우 non-LOS (NLOS) 환경인 것인지 혹은 blind 노드의 이동으로 인한 RSSI 변화인지를 판별한다. Blind 노드와 전파 송신 노드 사이 경로가 NLOS 환경이 되었다고 판단될 경우 LOS 환경에서 측정된 RSSI를 기반으로 NLOS 환경에서 측정된 RSSI를 보정하여 blind 노드의 좌표를 도출하고, blind 노드가 이동하였다고 판단된다면 실시간 측정된 RSSI를 이용하여 blind 노드의 좌표를 도출한다. 제안 기법은 ZigBee 기반 testbed를 통해 검증하였으며, NLOS 환경 혹은 blind 노드가 이동하는 환경 하에서 기존 기법 대비 개선된 위치 인식 정확도를 가짐을 증명하였다.
The performance analysis of wireless geolocation in a non-line-of-sight (NLOS) environment is a very important issue. Since Cramer-Rao lower bound (CRLB) determines the physical impossibility of the variance of an unbiased estimator being less than the bound, many studies presented the performance analysis in terms of CRLB. Several CRLBs for time-of-arrival (TOA), pseudo-range TOA, angle-of-arrival (AOA), and signal strength (SS) based positioning methods have been derived for NLOS environment. However, the performance analysis of time difference of arrival (TDOA) and TDOA/SS based geolocation techniques in a NLOS environment is still an opening issue. This paper derives the CRLBs of TDOA and TDOA/SS based positioning methods for NLOS environment. In addition, theoretical analysis proves that the derived CRLB for TDOA is the same as that of pseudo-range TOA and the TDOA/SS scheme has a lower CRLB than the TDOA (or SS) scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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