• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제10권1호
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• pp.49-54
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• 2021

Indoor positioning system becomes of increasing interests due to the demands for accurate indoor location information where Global Navigation Satellite System signal does not approach. Wi-Fi access points (APs) built in many construction in advance helps developing a Wi-Fi Received Signal Strength Indicator (RSSI) based indoor localization. This localization method first collects pairs of position and RSSI measurement set, which is called fingerprint database, and then estimates a user's position when given a query measurement set by comparing the fingerprint database. The challenge arises from nonlinearity and noise on Wi-Fi RSSI measurements and complexity of handling a large amount of the fingerprint data. In this paper, machine learning techniques have been applied to implement Wi-Fi based localization. However, most of existing indoor localizations focus on single position estimation. The main contribution of this paper is to develop multi-target localization by using deep neural, which is beneficial when a massive crowd requests positioning service. This paper evaluates the proposed multilocalization based on deep learning from a multi-story building, and analyses its learning effect as increasing number of target positions.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제12권1호
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• pp.37-42
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• 2023

Wi-Fi Received Signal Strength Indicator (RSSI) is considered one of the most important sensor data types for indoor localization. However, collecting a RSSI fingerprint, which consists of pairs of a RSSI measurement set and a corresponding location, is costly and time-consuming. In this paper, we propose a Wi-Fi RSSI learning technique without true location data to overcome the limitations of static database construction. Instead of the true reference positions, inertial measurement unit (IMU) data are used to generate pseudo locations, which enable a trainer to move during data collection. This improves the efficiency of data collection dramatically. From an experiment it is seen that the proposed algorithm successfully learns the unsupervised Wi-Fi RSSI positioning model, resulting in 2 m accuracy when the cumulative distribution function (CDF) is 0.8.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.100-106
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• 2011

무선통신환경에서는 RF신호가 매우 심하게 변하는데, 이러한 신호의 변화는 특히 차량통신환경에서 더욱 심해진다. 자동이득제어는 무선통신시스템에서 신뢰성 있는 통신환경을 제공하고 급격하게 변하는 수신신호를 보상하데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 수신신호세기값과 아날로그-디지털변환값 두 가지 신호를 이용하는 간단하고 향상된 자동이득 제어기법에 대해 논의한다. 시물레이션과 실제 환경에의 측정을 통해 제안된 기법의 성능을 검증한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.699-705
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• 2012

In this paper, an infrastructure-based localization method using underwater wireless sensor network (UWSN) is addressed. A localization using the UWSN is necessary to widen the usage of underwater applications, however it is very difficult to establish the UWSN due to the restrictions of water. In this paper, to extend the usage of UWSN at the infrastructure, we propose a sophisticated UWSN localization method using the Received Signal Strength Indicator (RSSI) of the electromagnetic waves. During the electromagnetic waves propagating in underwater, there arises a lot of attenuation according to the distance, while the attenuation shows uniformity according to the distance. Using this characteristics, the localization system in underwater infrastructure is proposed and the experimental results show the effectiveness.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2009년도 정보통신설비 학술대회
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• pp.162-164
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• 2009

IEEE 802.15.4에서 채널 간 충돌을 회피하기 위해 제안된 CSMA/CA 알고리듬은 수신되는 신호의 상관관계를 나타내는 지표인 LQI (Link Quality Indicator) 값과 수신되는 신호의 크기를 나타내는 지표인 RSSI (Received Signal Strength Indicator) 값을 이용한다. 지그비 모듈에서 측정되는 LQI 값은 수신되는 신호의 크기에 따라 변화하는데, 그 상관관계가 매우 부정확한 문제가 있어 왔다. 본 논문에서는 CC2430과 CC2591을 이용해 제작된 지그비 모듈을 기반으로 수신 신호의 크기와 LQI 값을 실험적으로 측정하여 RSSI 값에 따른 LQI 값의 상관관계를 분석하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.70-75
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• 2015

With the development of communication technologies and smartphone, requirements of positioning accuracy for LBS (Location Based Service) are becoming increasingly important. LBS is a service which offers the information or entertainment based on a location to users. Therefore, positioning is very important for LBS. Among many positioning methods, IEEE 802.11 WLAN positioning measures the distance using the RSSI (Received Signal Strength Indicator) attenuation log model. Thus in order to enhance positioning, we modify the IEEE 802.11 RSSI attenuation log model by adaptive weighting method. In this paper, we propose improved IEEE 802.11 RSSI attenuation log model for enhanced indoor positioning.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.725-732
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• 2011

RFID/USN을 적용한 항만 컨테이너 터미널의 효과적인 운영에 관한 방안이 모색되고 있다. 본 논문에서는 각 컨테이너에 무선 센서 노드가 하나씩 배치되어 있다는 가정하에 각 노드가 인접노드로부터 오는 전파의 세기 (RSSI: Received Signal Strength Indicator)값을 측정하여 서버로 전송하면 이를 근거로 항만 컨테이너 야적장(장치장)내에 적재된 컨테이너의 위치를 실시간으로 확인하는 방안을 제안한다. 이를 위하여 RSSI값에 근거한 컨테이너 위치 결정 알고리즘을 제안하고 성능을 분석한 후 응용 프로그램으로 구현하여 컨테이너별 위치확인이 가능함을 확인하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권2호
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• pp.72-76
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• 2023

The mobile card system used for mobile access control is connected to the door lock mounted on the door, enabling non-contact control. The RSSI (Received Signal Strength Indicator) of the BLE (Bluetooth Low Energy) communication packet used here can help to know the direction and distance of the mobile device. In this study, the desirable access control distance was calculated and implemented by setting the RSSI of the transmitter of the BLE packet used in mobile access control and processing the RSSI of the receiver.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제10권4호
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• pp.349-358
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• 2012

Over a wireless sensor network (WSN), accurate localization of sensor nodes is an important factor in enhancing the association between location information and sensory data. There are many research works on the development of a localization algorithm over three-dimensional (3D) space. Recently, the complexity-reduced 3D trilateration localization approach (COLA), simplifying the 3D computational overhead to 2D trilateration, was proposed. The method provides proper accuracy of location, but it has a high computational cost. Considering practical applications over resource constrained devices, it is necessary to strike a balance between accuracy and computational cost. In this paper, we present a novel 3D localization method based on the received signal strength indicator (RSSI) values of four anchor nodes, which are deployed in the initial setup process. This method provides accurate location estimation results with a reduced computational cost and a smaller number of anchor nodes.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.198-205
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• 2007

유비쿼터스 환경에 있는 사용자는 현재 자신의 위치, 시간 그리고 주변의 상태에 기반한 상황 인식 서비스를 받을 수 있다. 이러한 상황 인식 컴퓨팅에서 위치 기반서비스는 매우 중요한 역할을 한다. 위치를 측정하기 위하여 전용 장비를 설치하고 운영하는 데 많은 비용이 소요되기 때문에 기존의 WLAN(Wirless Local Area Netowork) 인프라스트럭처가 구축된 환경에서 무선 장비만을 이용하여 위치를 측정하는 방법들이 연구되고 있다. 이미 위치가 알려지고 고정된 AP(Access Point)와 노드간의 RSSI(Received Signal Strength Indicator)만을 이용하는 비콘 기반의 위치 측정 시스템 보다 무선 장비들 간의 RSSI 까지도 이용하는 상호 협력 위치 측정 시스템(Cooperative Positioning System)은 정확성이 높기 때문에 많은 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 상호 협력 위치 측정 시스템 중의 하나인 기존의 WiPS(wireless LAM based indoor Positioning System)의 문제점을 분석하고, 이웃하는 노드간의 영향 관계를 밝히고, 노드의 밀도에 따라 위치 수렴 조정 계수를 결정하여 성능을 개선한 WiCOPS-d(Wireless Cooperative Positioning System using node density)를 제안한다.