• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.457-461
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• 2007

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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.2172-2178
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• 2007

실내 환경에서 이러한 두가지변수인 대규모에서의 경로손실과 소규모에서의 페이딩현상은 거리에 대한 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 값의 비선형적인 변화를 유발하게 되며 이러한 현상이 실내위치 추적에서의 문제점의 하나로 지적되고 있다. 이 연구에서는 동일한 방에서의 다른 위치와 시간에서의 RSSI변화를 실험에 의한 통계에 의해 찾아서 보다 정밀한 모델을 세워서 실내 RSSI 특성화를 이루려고 하였다. 실험에서 RSSI값이 공간과 일시적인 요인 두가지에 의해 결정되는 것이 확인되었고 다른 위치에 있는 모든 센서 노드도 공간차라메터는 다르지만 임시파라메터값은 동일하다는 것을 확인하였다. 임시 파라메터들도 환경변화에 따라 천천히 신간에 따라 변화하는 대규모적인 변수의 특성을 지닌다. 이러한 관계를 활용하여 위치추적을 보다 효율적이고 정밀하게 평가할 수 있었다.