마이크로셀 구조에서 효율적으로 핸드오프와 채널 할당을 수행하기 위하여 이동체의 위치 및 속도를 추정 하는 것이 중요한 문제로 대두되고 있다. 이전 연구에서, 마이크로셀 환경에서 응용할 수 있는 이동체의 위치 추정 방법을 제안했다. 제안된 방법은 탐색 지역을 단계적으로 좁혀서 이동체가 위치한 지역을 결정하는 3단계 위치 추정 방법에 근거한다. 3단계 위치 추정 방법을 사용하여, 섹터 추정 단계에서 섹터를 추정하고, 트랙 추정 단계에서는 트랙을, 최종적으로 블럭 추정 단계에서 이동체가 위치한 블럭을 추정한다. 그러나 이 방법은 이동체가 섹터나 트랙의 경계 지점에 위치할 경우 추정의 정확도가 감소되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 가상구역 개념을 이용하여, 경계 지역에 있는 이동체에 대한 추정 오류율을 줄일 수 있는 위치추정 방법을 제안한다.
정지궤도 기상위성자료의 시차오류(Parallax error)는 기상위성 산출물 중에서 구름과 관련된 산출물의 위치 오류를 발생시키기 때문에 강수의 유무와 강도를 옳게 분석하더라도 강수위치 선정에 오류를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 시차오류를 보정하는 방법을 제시하고 보정방법을 검증 및 적용하는데 목적이 있다. 시차오류에 의한 구름위치 보정은 첫째, 원래의 위성친정각파 구름고도를 입력 자료로 보정된 위성천정각을 산출한다. 둘째, 보정된 위성천정각과 위성방위각을 이용하여 위성시차오류를 보정하여 구름의 원래 위치에 가깝게 옮겨준다. 시차오류는 위성천정각이 증가하고 구름고도가 증가 할수록 더 크게 나타나며, 동아시아지역($20{\sim}50^{\circ}N$)에서는 최대 약 25km의 구름위치오류가 발생 할 수 있다. Terra MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectrometer)의 센서천정각 $20^{\circ}$이내의 관측 자료와 검증한 결과 시차 보정된 구름위치가 원래 위치에 가깝게 개선된 것을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 정지위성 시차오류 보정방법은 향후 아시아지역의 여러 정지궤도 기상위성의 영상 활용성 증대에도 기여할 것이다.
One of the basic problems in Wireless Sensor Networks (WSNs) is the localization of the sensor nodes based on the known location of numerous anchor nodes. WSNs generally consist of a large number of sensor nodes and recording the location of each sensor nodes becomes a difficult task. On the other hand, based on the application environment, the nodes may be subject to mobility and their location changes with time. Therefore, a scheme that will autonomously estimate or calculate the position of the sensor nodes is desirable. This paper presents an intelligent localization scheme, which is an artificial neural network (ANN) based localization scheme used to estimate the position of the unknown nodes. In the proposed method, three anchors nodes are used. The mobile or deployed sensor nodes request a beacon from the anchor nodes and utilizes the received signal strength indicator (RSSI) of the beacons received. The RSSI values vary depending on the distance between the mobile and the anchor nodes. The three RSSI values are used as the input to the ANN in order to estimate the location of the sensor nodes. A feed-forward artificial neural network with back propagation method for training has been employed. An average Euclidian distance error of 0.70 m has been achieved using a ANN having 3 inputs, two hidden layers, and two outputs (x and y coordinates of the position).
The present time is wanted quickness corretness position so as having more and more concern about present my position AS a doncing fan the intrenet marketed of fornation and recongnition about spatial generel is changed now is opening that present my position is where? to questing is answering through smaller (Mobile Device : Mobile Phone, PDA, GPS) then palm of the hand like this background, we know about that what is LBS?, service commercial of LBS SUCH embodiment practical use and possibilities of the future!!
UGV가 임무를 수행하기 위해서는 먼저 자신의 위치를 인식하는 것이 중요하며, 위치 인식을 위해 일반적으로 GPS나 INS 등 하나의 센서로 구성된 항법시스템을 이용한다. 그러나 GPS와 INS와 같은 센서들은 각각 단독으로 사용되기에는 제한사항을 가지고 있다. 즉 GPS는 정확한 위치정보의 제공이 가능하지만 기상과 환경에 의해 위치정보가 단절되며, INS는 독자적인 항법정보의 제공이 가능하지만 오차가 누적되어 정확한 위치추정이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 연속적이고 정확한 위치추정을 위해서는 센서 융합을 통한 복합 항법시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 GPS와 INS를 융합한 복합 항법시스템을 구성하기 위해 퍼지추론과 언센티드 파티클 필터를 이용한 UGV의 데이터 융합 및 위치추정 알고리즘을 제안한다. 퍼지추론은 GPS와 INS를 융합하는데 있어 수학적인 방법보다 더 간단하게 구현이 가능하며, 언센티드 파티클 필터는 오차보정에 탁월한 성능을 보여주는 비선형 추정 필터이다. 제안한 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 실험을 실시하였으며, 실험 결과 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘보다 연속적이고 정밀한 위치추정이 가능함을 입증하였다.
본 논문은 CDMA 단말기의 위치추정방법으로 기지국 순방향 Pilot신호의 단말기 도착시간의 차(TDOA)를 이용하는 기법을 제안한다. 단말기 Searcher는 기지국의 Pilot신호를 획득하여 TDOA를 측정한다. 이를 위하여 Searcher의 Processing 이득은 매우 중요하다. 이득은 신호의 동기누적구간에 비례함을 이론적으로 유도하고 분석하였으며 이를 증거함으로서 미약한 Pilot신호의 획득과 안정적인 TDOA값의 측정이 가능함을 Field 시험하였다. 또한, 신호의 세기는 전송거리에 따라 지수적으로 감쇄한다. 그러므로, Searcher 이득의 향상은 기지국에서 멀리 떨어진 곳에서도 Pilot신호의 획득을 가능하게 한다. 셀 내 신호세기에 대하여 가능한 위치추정영역의 변화를 컴퓨터로 모의실험 하였다. Shadow 영향을 무시하고도 90%이상의 영역을 포함하기 위하여 -35dB이하의 신호검출이 필요함을 제시하였다. 따라서, 미약한 Pilot신호 획득을 통한 위치추정영역의 확장과 안정적인 TDOA값의 측정을 위하여 Searcher 동기누적구간의 최대화가 요구된다.
RFID를 이용한 실내 위치 인식 시스템은 실내의 위치를 예측하는 방식이기 때문에 장애물 등 주변 환경에 의해 오차가 발생한다. 본 논문에서는 역전파 신경망을 이용하여 오차를 줄이고자 한다. 신경망은 층간의 가중치를 조정하고 훈련시켜 리더를 보유한 물체의 실제위치와 실험을 통해 예상되는 위치간의 오차를 줄인다. 본 논문에서는 중앙값을 사용한 방법과 방사 형태를 사용한 방법을 신경망의 입력으로 사용하는 구성을 제안하였다. 두 가지 방법 중 장애물이 있는 환경에서 어떤 방법이 실제 위치를 인식하는 데에 더 효율적인지 확인하고 오차를 줄이고자 한다. 그 결과 중앙값을 이용한 방법이 오차가 더 적었으며, 데이터 개수가 많을수록 오차가 더 줄어드는 것을 확인하였다.
WSN(Wireless Sensor Network)의 기술 요소 중의 하나는 센서 노드의 위치 관리이다. GPS, 초음파 센서, RSSI 등이 전형적인 노드의 위치 관리 방법이다. 본 논문에서는 센서 노드 위치 측정의 정확성을 향상시키기 위해 RSSI 측정에 회귀분석을 적용한 새로운 위치 관리 방식을 제안한다. 또한 기존 방식의 실험적인 결과와의 비교를 통해 제안된 방식의 성능을 평가한다. 결과에 따르면 우리 의 제안된 방식인 LM-RAR은 RSSI와 Friis 공식을 사용한 기존의 위치 관리 방식보다 향상된 정확성을 보인다.
In this paper we present 3-D Navigation View, a three-dimensional visualization of indoor environment which serves as an intuitive and unified user interface for our developed indoor location tracking system via Virtual Reality Modeling Language (VRML) in web environment. The extracted user's spatial information from indoor location tracking system was further processed to facilitate the location indication in virtual 3-D indoor environment based on his location in physical world. External Authoring Interface (EAI) provided by VRML enables the integration of interactive 3-D graphics into web and direct communication with the encapsulated Java applet to update position and viewpoint of user periodically in 3-D indoor environment. As any web browser with VRML viewer plug-in is able to run the platform independent 3-D Navigation View, specialized and expensive hardware or software can be disregarded.
A location-based service or LBS in a cellular telephone network is a service provided to the subscriber based on his current geographic location. This position can be known by user entry or a GPS receiver that he carries with him, but most often the term implies the use of a function built into the cell network that uses the known geographic coordinates of the base stations through which the communication takes place. One implication is that knowledge of the coordinates is owned and controlled by the network operator, and not by the end user. Location utility service provides two kinds of functions, geocoder and reverse geocoder. Geocoder converts an address into a coordinate and reverse geocoder changes a coordinate into an address. Because location utility service is the first step to progress LBS, various servises such as directory, routing, presentation, and etc require to access that. In this paper, we will describe the architecture of LBS platform and the concept and the role of location utility service.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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