• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.265-271
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• 2023

최근, 정보통신기술의 발달로 위치 정보 서비스가 점차 확대되고 있으며, 실내외 위치를 추출하기 위해 RSSI가 많이 활용되고 있다. RSSI를 이용한 실내외 위치추정법은 전파경로 및 간섭, 주변의 무선기기 장치 등의 영향을 받아 정확도가 떨어진다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 전파 환경을 고려한 거리 추정법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 전파 환경을 고려하기 거리 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 확률적 특성을 가진 RBF 신경망과 전파 환경이 반영된 RSSI 입력과 출력을 학습하여 거리를 추정하도록 한 것이다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 BLE 비컨 송신기와 수신기를 이용하여 최대 55[m] 범위 내의 수신기의 위치를 추정하는 성능을 기존의 평균 필터, 칼만 필터 등과 비교평가 하였다. 그 결과 제안된 방법의 거리 추정정확도가 6.7배로 높은 결과를 보였다. 이 성능평가의 결과와 같이 본 연구의 방법을 위치 서비스에 적용한다면 더 정확한 위치추정이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.162-163
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• 2017

IoT 기술의 발달로 지능적 관계를 형성하는 사물 공간 연결망으로 다양한 산업분야에 활용되고 있으며, IoT 시스템을 구축하기 위한 무선 통신 기술들도 연구되고 있다. Zigbee는 대표적인 무선 통신 표준 기술로 IoT의 Smart Home, Smart Led와 같은 분야에서 활용되고 있다. Zigbee 장비의 commissioning 기법은 사용자를 고려한 IoT 환경에서는 해결해야 할 과제이며, RSSI를 통하여 각각의 장비를 식별돼야 할 필요성이 있다. 본 논문에서는 RSSI 신호세기를 필터를 통하여 정렬하는 Zigbee Commissioning 기법을 제안한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.684-690
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• 2015

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.

• ETRI Journal
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• 제41권6호
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• pp.782-796
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• 2019

This paper presents a hierarchical framework for managing the sampling distribution of a particle filter (PF) that estimates the global positions of mobile robots in a large-scale area. The key concept is to gradually improve the accuracy of the global localization by fusing sensor information with different characteristics. The sensor observations are the received signal strength indications (RSSIs) of Wi-Fi devices as network facilities and the range of a laser scanner. First, the RSSI data used for determining certain global areas within which the robot is located are represented as RSSI bins. In addition, the results of the RSSI bins contain the uncertainty of localization, which is utilized for calculating the optimal sampling size of the PF to cover the regions of the RSSI bins. The range data are then used to estimate the precise position of the robot in the regions of the RSSI bins using the core process of the PF. The experimental results demonstrate superior performance compared with other approaches in terms of the success rate of the global localization and the amount of computation for managing the optimal sampling size.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.1-7
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• 2022

In this study, inaccurate RSSI values of beacons are corrected using extended Kalman filter. For the experiment, the beacon was manufactured using Arduino Uno board and HM-10 Bluetooth module. RSSI values according to the distance between beacon and the viewer were measured at intervals of 1m, 1.5m, 2m, 2.5m, 3m, 3.5m, 4m, 4.5m, and 5m. To remove the irregular signal pattern of the beacon, the extended Kalman filter was applied to obtain the average and standard deviation of the actual distance and the measured distance, and it was confirmed that more than 76.6% of the irregular signal pattern was removed after using the extended Kalman filter.In addition, through the smartphone app, it was confirmed that the distance accuracy between the beacon and the measurer was less than the actual distance and the measured distance within 2m, and the standard deviation was small.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.852-860
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• 2019

본 논문에서는 실내 환경에서 blind 노드가 이동하거나 움직이는 장애물 (ex. 사람)로 인하여 RSSI가 급격히 변하더라도 정확한 blind 노드 측위를 가능하게 하는 exponential moving average (EMA) 필터 적용 적응적 신호 모델 기반 삼변측량기법을 제안한다. 제안된 EMA 필터 적용 적응적 신호 모델 기반 삼변측량기법은 고정된 세 개의 전파 송신 노드와 blind 노드 간 얻어진 RSSI를 통해 blind 노드의 위치를 측정한다. 또한 외부 환경 요인으로 인해 RSSI가 급격히 변화할 경우 non-LOS (NLOS) 환경인 것인지 혹은 blind 노드의 이동으로 인한 RSSI 변화인지를 판별한다. Blind 노드와 전파 송신 노드 사이 경로가 NLOS 환경이 되었다고 판단될 경우 LOS 환경에서 측정된 RSSI를 기반으로 NLOS 환경에서 측정된 RSSI를 보정하여 blind 노드의 좌표를 도출하고, blind 노드가 이동하였다고 판단된다면 실시간 측정된 RSSI를 이용하여 blind 노드의 좌표를 도출한다. 제안 기법은 ZigBee 기반 testbed를 통해 검증하였으며, NLOS 환경 혹은 blind 노드가 이동하는 환경 하에서 기존 기법 대비 개선된 위치 인식 정확도를 가짐을 증명하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권12A호
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• pp.982-990
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• 2009

IEEE 802.15.4 무선 센서 네트워크는 물리적 또는 환경적 조건을 모니터링하고 수집 하기 위해 센서를 사용하는 독자적인 디바이스로 구성된 무선 네트워크 이다. 최근 센서기술과 정보통신 인프라의 발전으로 환경 모니터링 기술의 하나인 위치추적 기술에 대한 관심이 증가되고 있다. 센서네트워크에서의 일반적인 수신신호 세기 RSSI(Received Signal Strength Indication)를 활용한 위치인식 시스템은 장애물이나 RF의 전파지연 및 멀티패스에 의해 정확한 위치 추적이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 RSSI 기반의 위치 추적 시스템이 가지고 있는 이러한 문제를 해결하기 위해 Gaussian Filter algorithm을 적용하여 위치 인식 성능을 개선한다. 이에 RSSI 값에 따른 전파 감쇠 특성을 논의한 후, 노드마다 개별 RSSI 값에 따른 확률적 거리 테이블을 작성한 후 생성된 모델을 통해, 센서 노드로부터 추출된 데이터를 본 논문에서 제안한 Gaussian Filter Algorithm을 적용하여 오차개선을 하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권10호
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• pp.3534-3553
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• 2021

The low cost of Bluetooth technology has led to its wide usage in indoor positioning. However, some inherent shortcomings of Bluetooth technology have limited its further development in indoor positioning, such as the unstable positioning state caused by the fluctuation of Received Signal Strength Indicator (RSSI) and the low transmission frequency accompanied by a poor real-time performance in positioning and tracking moving targets. To address these problems, an indoor fusion positioning algorithm of Bluetooth technology and pedestrian dead reckoning (PDR) based on a particle filter with dynamic adjustment of weights calculation strategy (BPDW) will be proposed. First, an orderly statistical filter (OSF) sorts the RSSI values of a period and then eliminates outliers to obtain relatively stable RSSI values. Next, the Group-based Trilateration algorithm (GTP) enhances positioning accuracy. Finally, the particle filter algorithm with dynamic adjustment of weight calculation strategy fuses the results of Bluetooth positing and PDR to improve the performance of positioning moving targets. To evaluate the performance of BPDW, we compared BPDW with other representative indoor positioning algorithms, including fingerprint positioning, trilateral positioning (TP), multilateral positioning (MP), Kalman filter, and strong tracking filter. The results showed that BPDW has the best positioning performance on static and moving targets in simulation and actual scenes.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.13-14
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• 2019

비콘을 이용해서 위치를 측정하기 위해서는 안정적인 RSSI 수치가 필요하다. 그러나 실제 수집된 RSSI 수치는 불규칙적이고, 이상치가 많은 형태를 취한다. 이에 수집된 RSSI 수치를 바로 적용하게 된다면, 이상치가 많이 발생하는 RSSI 특성상 위치 측정의 정확성이 많이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 수집된 RSSI 수치에 칼만 필터링과 이동평균을 동시에 적용하였다. 이를 통해 더 안정적이고 더 믿을 수 있는 RSSI 수치를 얻을 수 있었다. 이 방법을 통해서 더 정확한 측정이 가능하였다.