센서 네트워크는 주로 물리적인 공간의 모니터링이나 위치 추적과 같은 주변의 정보를 얻고자 하는 환경에 사용되며, 이러한 정보는 비대칭적이고 비신뢰적인 무선 링크로 인해 불필요한 재전송을 요구하고 많은 손실이 발생한다. 이 때문에 신뢰적이고 에너지 효율적인 링크를 선택하기 위해 RSSI(Received Signal Strength Indicator), LQI(Link Quality Indicator)를 이용하여 무선 링크에 대한 품질을 추정하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 그 일차적인 단계로써 단일 홉 무선 센서 네트워크에서 MICAZ에 구현된 RSSI, LQI 값을 이용하여 노드간 무선 링크 품질을 모니터링하는 응용을 구현하였다. 구현 시나리오는 무선 링크의 비대칭성을 고려하기 위해, 순방향 링크 품질의 경우 센서 플랫폼이 BS로부터 수신한 요구 메시지의 RSSI, LQI 값을 응답 메시지에 캡슐화하여 BS로 전송하도록 하였고, 역방향 링크 품질의 경우 BS가 센서 플랫폼으로부터 수신한 응답 메시지의 RSSI, LQI 값을 기반으로 하였다. 또한 BS로 취합된 이러한 두 링크 품질을 PC상에 시각적으로 표시하기 위해 자바 기반의 링크 품질을 모니터링하는 응용을 구현하였다. 간단한 실험을 통해 RSSI, LQI로 얻은 무선 링크의 품질과 특성을 확인하였다.
센서 네트워크 시스템 기반의 저 전력, 저 비용의 지능형 홈 네트워크 시스템을 설계 및 구현 하였다. RSSI(Received Signal Strength Indicator)기반의 사용자 실내 위치 추적 시스템과 Dynamic multi-hop routing 시스템, 학습형 통합 리모컨을 활용한 능동적 가전기기 제어 시스템을 각각 설계하여 지능형 홈 네트워크 시스템을 구현 하였다. 지능형 서비스를 위해 반드시 팔요한 사용자 위치 정보는 RSSI기반의 삼각측량을 통해 계산하고 측정된 위치 정보값의 오차를 줄이기 위해 Smoothing Algorithm을 적용하였다. 또한 지능형 홈네트워크 서비스 제공을 위해 사용자가 휴대하는 무선 센서노드를 Layout 하여 설계, 제작하였으며 수집된 사용자의 실시간 위치 정보와 환경 센서 데이타는 Dynamic multi-hop routing을 통해 서버 프로그램으로 전달되며 각종 계산을 통해 사용자 위치정보와 환경 정보가 디스플레이 된다.
As required performance of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) becomes more complex and complicated, required positioning accuracy is becoming more and more higher. GPS is a reliable world wide positioning providing system. Therefore, UAV generally acquires position information from GPS. But when GPS is not available such as too weak signal or too less GPS satellites environments, UAV needs alternative positioning system such as network positioning system. RSSI (Received Signal Strength Indicator) based positioning, which is one method of network positioning technologies, determines its position using RSSI measurements containing distance information from AP (Access Point)s. In that method, a selected AP's configuration has strong and tight relationship with its positioning errors. In this paper, for, we additionally account AP's configuration information by adopting DOP (Dilution of Precision) into AP selection procedures and provide more accurate RSSI based positioning results.
In many applications, received signal strength indicator is used for location tracking and sensor nodes localization. For location finding, the distances between sensor nodes can be estimated by converting received signal's power into distance using path loss prediction model. Many researches have done the analysis of power-distance relationship for radio channel characterization. In indoor environment, the general conclusion is the non-linear variation of RSSI values as distance varied linearly. This has been one of the difficulties for indoor localization. This paper presents works on indoor RSSI characterization based on statistical methods to find the overall trend of RSSI variation at different places and times within the same room From experiments, it has been shown that the variation of RSSI values can be determined by both spatial and temporal factors. This two factors are directly indicated by the two main parameters of path loss prediction model. The results show that all sensor nodes which are located at different places share the same characterization value for the temporal parameter whereas different values for the spatial parameters. Using this relationship, the characterization for location estimation can be more efficient and accurate.
실내위치인식을 위한 플랫폼으로서 RSSI(Received Signal Strength Indicator)기반으로 Zigbee/IEEE802.15.4표준을 따르는 CC2431(Chipcon, Norway)과 베이스스테이션노드를 결합하여 실내위치인식 시스템을 구현하였다. CC2431은 지정된 위치에서 자신의 현재위치를 전송해주는 레퍼런스노드와 인접해있는 레퍼런스노드들의 현재위치(X, Y좌표)와 RSSI값을 수신받아 내장된 Location Engine에서 자신의 현재위치를 계산하여 베이스스테이션노드로 전송해주는 블라인드노드로 구성이 되어있다. 베이스스테이션노드는 블라인드노드의 현재위치를 전송받아서 PC로 데이터를 넘겨주기 위한 게이트웨이로 사용하였으며 서버측의 원격지뿐만 아니라 외부에서도 블라인드노드의 현재위치를 실시간으로 확인할 수가 있다.
In this paper, we propose a method for a mobile robot to estimate a specific location of a service provision target using a beacon-tag for the purpose of providing location-based services (LBS) to users in an indoor environment. To estimate the location, the irregular characteristics and error factors of the received signal strength indicator (RSSI) generated from the beacon are analyzed, and the distance conversion function is derived from the RSSI data extracted by applying a Gaussian filter. Then, the distance data converted from the plurality of beacons estimates an indoor location through a triangulation technique. After that, the improvement in the location estimation is analyzed by applying the temporal confidence reasoning technique. The possibility of providing a LBS of a mobile robot was confirmed through a location estimation experiment for a plurality of designated locations in an indoor environment.
Lee, Jae Gu;Kim, Jin;Lee, Seon Woo;Ko, Young Woong
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.1162-1179
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2017
In this paper, we propose indoor location tracking method using RSSI(Received Signal Strength Indicator) value received from BLE(Bluetooth Low Energy) beacon. Due to the influence of various external environmental factors, it is very difficult to improve the accuracy in indoor location tracking. In order to solve this problem, we propose a novel method of reducing the noise generated in the external environment by using a double Gaussian filter. In addition, the value of the RSSI signal generated in the BLE beacon is different for each device. In this study, we propose a method to allocate additional weights in order to compensate the intensity of signal generated in each device. This makes it possible to improve the accuracy of indoor location tracking using beacons. The experiment results show that the proposed method effectively decrease the RSSI deviation and increase location accuracy. In order to verify the usefulness of this study, we compared the Kalman filter algorithm which is widely used in signal processing. We further performed additional experiments for application area for indoor location service and find that the proposed scheme is useful for BLE-based indoor location service.
This paper presents a modified residual-based EKF (Extended Kalman Filter) for performance improvement of indoor positioning using WiFi RSSI (Received Signal Strength Indicator) measurement. Radio signal strength in indoor environments may have irregular attenuation characteristics due to obstacles such as walls, furniture, etc. Therefore, the performance of the RSSI-based positioning with the conventional trilateration method or Kalman filter is insufficient to provide location-based accurate information services. In order to enhance the performance of indoor positioning, in this paper, error analysis of the distance calculated by using the WiFi RSSI measurement is performed based on the radio propagation model. Then, an IARM (Irregularly Attenuated RSSI Measurement) error is defined. Also, it shows that the IARM error is included in the residual of the positioning filter. The IARM error is always positive. So, it is presented that the IARM error can be estimated by taking the absolute value of the residual. Consequently, accurate positioning can be achieved based on the IEM (IARM Error Mitigated) EKF with the residual modified by using the estimated IARM error. The performance of the presented IEM EKF is verified experimentally.
스마트 기기의 생활화와 증강현실 활용 증가로 실내 위치 인식 시스템의 수요가 급증함에 따라, BLE(Bluetooth Lower Energy) 비콘 그리고 UWB(Ultra Wide Band) 등을 이용한 실내 측위 시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 BLE Beacon을 기반으로 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 이용한 삼변측량(Trilateration) 기법을 사용하여 측위 플레이트(Plate)를 생성한다. 이에 IMU(Inertial Measurement Unit) 센서의 방향, 속도, 이동거리 등의 데이터를 이용하여 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 측위 좌표를 산출하여 정확도를 보정한다. 또, BLE 비콘(Beacon)의 RSSI를 적용한 플레이트(Plate) 기법과 PDR 기법이 융합된 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제시한 알고리즘을 실제 대형 실내 경기장과 공항에 BLE 비콘을 설치, 실험하여 평균 2.2m 의 오차로 65%의 정확도가 개선됨을 검증하였다.
에드 혹(Ad hoc) 망에서 위치 기반기술은 매우 필요하며, 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 RSSI(Received signal strength indicator)에 기반 한 노드의 거리 정보 추출을 자체 제작된 노드를 이용하여 시험 구현 하였다. 시험에 사용한 노드의 구성은 전용 마이크로 프로세서를 기반으로 동작하는 UoC(ubiquitous of System On Chip)시스템을 개발 적용하였고, 이로부터 제공되는 RSSI 속성정보를 이용 하여 LBS(Location-Based Service) 위치정보를 위한 실험을 수행 하였다. 노드의 성능 시험 결과로는 거리에 따른 전송 가능한 데이터 전송률(Delivery ratio)과 홉 수의 성능을 분석하고 이를 제시 하였다. 본 논문에서 제시된 결과는 보다 정확한 노드의 위치정보를 획득하는데 유용하게 사용 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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