This paper shows a practical approach that is robust to the errors causing path-delay in mobile wireless location, and analyzes its performance by comparing with other methods. NLOS(non-line-of-sight) error and multipath are two big sources of positioning error in wireless location. Contrary to GPS(global positioning system), they result from the terrestrial propagation of a signal. Especially, since LOS(line-of-sight) path between a transceiver and a receiver is blocked by intermediate buildings and topography, NLOS causes a signal to be reflected and diffracted. This path-delay error is very localized, and so, it is not easy to be estimated and mitigated. To treat such localized error, therefore ...
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권11호
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pp.3145-3162
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2023
As an important technology of the internetwork, wireless sensor network technique plays an important role in indoor localization. Non-line-of-sight (NLOS) problem has a large effect on indoor location accuracy. A location algorithm based on improved particle filter and directional probabilistic data association (IPF-DPDA) for WSN is proposed to solve NLOS issue in this paper. Firstly, the improved particle filter is proposed to reduce error of measuring distance. Then the hypothesis test is used to detect whether measurements are in LOS situations or NLOS situations for N different groups. When there are measurements in the validation gate, the corresponding association probabilities are applied to weight retained position estimate to gain final location estimation. We have improved the traditional data association and added directional information on the original basis. If the validation gate has no measured value, we make use of the Kalman prediction value to renew. Finally, simulation and experimental results show that compared with existing methods, the IPF-DPDA performance better.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권2호
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pp.77-85
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2013
this study examined hybrid Time of Arrival/Angle of Arrival (TOA/AOA) localization technique in a cellular network. Based on the linearized equations from the TOA and AOA measurements, the weighted least square (WLS) method is proposed to obtain the location estimation of a mobile station (MS) by analyzing the statistical properties of the error vector in Line of Sight (LOS) and Non-line of Sight (NLOS) environments, respectively. Moreover, the precise expression of the Cramer-Rao lower bound (CRLB) for hybrid TOA/AOA measurements in different LOS/NLOS conditions was derived when the LOS error is a Gaussian variable and the NLOS error is an exponential variable. The idea of cooperative localization is proposed based on the additional information from short-range communication among the MSs in fourth generation (4G) cellular networks. Therefore, the proposed hybrid TOA/AOA WLS method can be improved further with the cooperative scheme. The simulation results show that the hybrid TOA/AOA method has better performance than the TOA only method, particularly when the AOA measurements are accurate. Moreover, the performance of the hybrid TOA/AOA method can be improved further by the cooperative scheme.
LPWA는 한번에 전송할 수 있는 데이터양은 적지만 매우 넓은 범위의 정보를 수집할 수 있어 아파트 계량기의 정보를 수집하거나, 산업현장에서 간헐적으로 보내는 데이터 등을 수집하는데 적합하다. 하지만 LPWA에 대한 대부분의 응용 연구는 실외, 특히 LOS(line of sight) 환경에 대해 한정되어 있어 아파트 및 산업현장에 적용하기 위한 정보를 수집할 경우 힘든 문제가 발생한다. 본 논문에서는 LPWA 통신이 아파트 및 산업현장에 적용될 수 있도록 NLOS(non line of sight) 환경인 건물 내부에서 통신 커버리지를 측정하였다. 실험을 위해 sx1276 디바이스를 이용해 LoRa 모듈을 제작하고 Class A를 적용한 후 확산인자 7과 12에 대해서 각 층마다 데이터를 수집하였다. 실험결과, 확산인자가 낮은 7의 경우 7층에서부터 수신되는 데이터의 에러와 Loss가 증가하는 것을 확인할 수 있었으며 확산인자가 높은 12는 9층까지도 Loss 없이 데이터가 수신되는 것을 확인할 수 있었다.
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.
TOA(time-of-arrival) and TDOA(time-difference-of-arrival) positioning techniques are commonly used in many radio-navigation systems. From the literature, it is known that the position estimate and error covariance matrix of TDOA obtained by GN(Gauss-Newton) method is exactly the same as that of TOA when the error source of the range measurement is only an IID white Gaussian noise. In case of geo-location and indoor positioning, however, multi-path or NLOS(non-line-of-sight) error is frequently appeared in range measurements. Though its occurrence is random, the multipath acts like a bias for a stationary user if it occurs. This paper presents the comparisons of error characteristics between TOA and TDOA positioning in presence of multi-path or NLOS error. It is analytically shown that the position estimate of TDOA is exactly the same as that of TOA even when bias errors are included in range measurements with different magnitudes. By computer simulation, position estimation error and error distribution are analyzed in presence of range bias errors.
실내 위치 환경에서 많이 사용되고 있는 삼각 측량 기법은 TOA(Time of Arrival) 신호를 사용하기 때문에 건물의 외벽이나 창의 메탈 성분 같은 장애물로 인한 전파의 반사와 회절, 분산 등의 NLOS(Non-Line-Of-Sight) 환경으로 인하여 정확한 위치추적이 어렵다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 줄이기 위해서 Anchor로부터 수신되는 TOA의 range measurement의 표준 편차를 측정하여 LOS와 NLOS를 구분하고, 발견된 NLOS를 보정하는 방법에 대하여 연구한다. 또한 위치 정확도를 높이기 위하여 칼만 필터를 수행하여 이동객체의 위치를 생성하는 실내 환경에서의 위치 추적 시스템을 설계한다.
The location of mobile terminals in cellular networks is an important problem in the field of information technology with applications in resource allocation, location sensitive browsing, and emergency communications. Finding location estimation techniques that are robust to non-line of light (NLOS) propagation is a key problem in this area. Time of arrival (TOA) and pattern matching (PM) measurements can be made simultaneously by CDMA cellular networks at low cost. The different sources of errors for each measurement type cause TOA and PM measurements to contain independent information about mobile station (MS) locations. This paper combines the information of PM and TOA measurements to calculate a superior location estimate. The proposed location estimator is robust, provides lower error than the estimators based on the individual measurements, and has low implementation costs.
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.
Non-line-of-sight (NLOS) error is the most common and also a major source of errors in wireless location system. A novel weighting factor (NWF) method is presented in this paper, based on the RSS(Received Signal Strength) measurements, path loss model and Circular Disk of Scatterers Model (CDSM). The proposed positioning method effectively weighted the TOA distance measurements for each Base Station (BS). Simulation results show that the proposed method efficiently weighted the distance measurements and achieve higher localization accuracy than that of Linear Line of Position (LLOP) and Believable Factor Algorithm (BFA).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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