International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제8권2호
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pp.23-30
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2016
In this paper, for the pratical building envoronments, the propagation properties of the electromagnetic waves of the sub-1GHz bands, including the 447MHz, 868MHz, and 715MHz, and the 2.4GHz band are experimentally observed in therms of the received signal strength indicator (RSSI) value. The compasion of the frequency bands can be utilized to efficiently construct the wireless sensor networks (WSN) for the building automation control. In order to measure the RSSI values in the building, an RSSI measurement system is first designed, in which the master part can transmit data packets and measure the corresponding RSSI values, and the slave part can respond the received data packets. Using the measurement system, the RSSI values are then experimentally measured at four types of building enviroments. From the experimental result analysis, we could notice that the sub-1GHz, especially the 447MHz band, showd a good communication performance for the building environment and could provide an efficient WSN construction when the data rate is relatively low.
TBM 디스크 커터의 마모량을 실시간 계측하기 위해서는 센서를 이용해 계측을 자동화하는 것뿐만 아니라, 계측된 데이터를 후방의 정보처리시스템에 안정적으로 전송하는 것도 중요하다. 본 연구에서는 TBM 커터헤드에 설치된 센서로부터 챔버 후방에 설치된 수신기로 데이터를 무선 전송할 때 저전력 블루투스(Bluetooth Low Energy, BLE) 기술의 활용 가능성을 검토하였다. 실험실 모사 실험을 통해 송신기의 신호강도, 송신기와 수신기 사이의 거리, 챔버 공간에 채워진 물질의 종류에 따라 변화하는 수신기의 신호 수신 강도(Received Signal Strength Index, RSSI)의 특성을 분석하였다. 송신기의 신호강도를 0 dBm 이상으로 설정하면 실험에서 고려한 모든 이격거리 조건과 챔버의 상태 조건에서 데이터를 무선 전송할 수 있었다.
연결정보만을 이용하는 range-free 측위 기법의 성능은 이동성을 갖는 무선 단말 움직임에 취약한 문제점이 있다. 본 논문은 실제 전파 환경을 고려한 실내 네트워크에서 베이지안 필터를 사용하여 실시간으로 움직이는 무선장치를 추적하는 두 가지 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 측정 모델의 선형성에 따라 Kalman filter 와 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) particle filter를 적용하였다. Kalman과 MCMC particle filter 기반 알고리즘은 각각 무선단말 간 연결정보를, 이동 단말의 한 홉 간격 내 단말로부터 수신하는 신호의 세기 (RSS: received signal strength)와 연결정보를 혼합한 융합정보를 측정 모델로 사용하였다. 정확한 시뮬레이션을 위해 실내 쇼핑몰 지도를 구현한 네트워크 지형, 그리고 라디오 불규칙도 모델을 적용하였다. 또한, 장애물 존재 여부에 따라 라디오 불규칙도를 분류하였다. 성능평가를 위해 MATLAB 시뮬레이션을 수행하였으며, 기존 range-free 측위 기법보다 향상된 위치정확도를 확인하였다.
본 논문에서는 신경회로망을 이용한 RSSI(Received Signal Strength Indication) 기반 위치인식 시스템을 제안하였다. 위치를 지정한 다수의 고정노드를 구성하고, 이동노드로부터 수신되는 RSSI를 측정한다. LVQ(Learning Vector Quantization) 네트워크의 학습을 위해 정해진 위치 정보를 목표값으로 하여 고정노드에서 측정된 RSSI를 입력으로 사용하여 학습을 진행한다. 실내에 고정노드를 배치하고, 실험을 통해서 삼각측량법과 위치 추적 성능을 검토하였다.
Kim, Jung-Ha;Seong, Ju-Hyeon;Ha, Yun-Su;Seo, Dong-Hoan
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권2호
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pp.179-186
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2015
In the indoor location estimation system, which has recently been actively studied, the received signal strength indicator contains a high level of noise when measuring the signal strength in the range between two nodes consisting of a receiver and a transceiver. To minimize the noise level, this paper proposes an improved adaptive smoothing filter that provides different exponential weights to the current value and previous averaged one of the data that were obtained from the nodes, because the characteristic signal attenuation of the received signal strength indicator generally has a log distribution. The proposed method can effectively decrease the noise level by using a feedback filter that can provide different weights according to the noise level of the obtained data and thus increase the accuracy in the distance and location without an additional filter such as the link quality indicator, which can verify the communication quality state to decrease the range errors in the indoor location recognition using ZigBee based on IEEE 802.15.4. For verifying the performance of the proposed improved adaptive smoothing filter, actual experiments are conducted in three indoor locations of different spatial sections. From the experimental results, it is verified that the proposed technique is superior to other techniques in range measurement.
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.
무선 센서 네트워크(WSN)에서 센서 노드의 위치 추정 기술 중 거리 기반의 위치 추정 기술은 거리 측정에 따라 센서 노드의 위치 추정의 정확성이 달라진다. 거리 기반의 위치 추정 기술에서 거리를 측정하는 많은 기술 중에 추가적인 장비 없이 쉽게 구현이 가능한 기술 중 하나는 수신 신호 세기이다. 그러나 수신신호세기 기반의 위치 추정 기법은 몇 가지 문제점을 고려해야 한다. 하나는 수신된 신호는 채널 환경에서 페이딩, 쉐도잉 그리고 장애물 등으로 인해서 거리 추정의 오차가 생긴다. 이로 인해서 센서 노드의 위치 추정의 정확성은 낮게 된다. 또 다른 하나는 거리 기반의 위치 추정 기술은 대부분 센서 노드에 의해서 자신의 위치를 추정한다는 것이다. 하지만 센서 노드의 한정된 배터리 용량 때문에 무선 센서 네트워크의 동작 시간이 감소하게 된다. 반면에 비콘 노드는 센서 노드보다 처리 능력과 배터리 용량이 더 높기 때문에 비콘 노드 기반 위치 추정 기법은 무선 센서 네트워크의 동작 시간을 연장 할 수 있다. 본 논문에서는 비콘 노드에서 수신 신호 세기와 전력손실지수 추정을 활용하여 센서 노드의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안함으로써 위의 문제점을 극복한다. 시뮬레이션을 통해서 제안한 기법을 검증한다.
본 논문에서는 ZigBee와 GPS를 이용한 실내 위치 인식 시스템을 설계하였다. 본 연구에서 설계한 위치 인식 시스템은 실외 위치 인식에 대표적으로 사용되는 GPS 값을 실내 위치인식에 사용함으로서 기존 실내와 실외로 구분되던 위치 인식 기술을 하나로 통합하였다. 개발된 시스템은 노드간의 거리를 이용하여 위치를 구하는 방식으로 노드 간의 거리는 ZigBee의 수신 신호 세기를 이용하여 거리를 계산하는 방식을 사용하였다. 그러나 ZigBee의 수신 세기의 경우 거리에 따라 달라지나 그 값이 정확하지 않아 오차가 크다. 이 오차를 줄이기 위하여 개발 시스템에서는 ZigBee의 출력 파워를 5단계로 조절하여 거리에 따른 수신 신호 세기를 세분화하였다. 이동 노드가 신호를 발생하면 고정 노드에서는 수신된 신호의 세기와 자신의 GPS 정보를 고정 노드로 전송을 한다. 이동 노드에서는 수신된 정보를 이용하여 자신의 위치를 구하는 방식을 제안하였다.
저전력 블루투스(BLE; Bluetooth Low Energy) 기술을 사용한 비콘은 실외에서만 위치 측위가 가능한 GPS(Global Positioning System)와 달리 실내에서도 위치 파악이 가능하다. 비콘을 사용한 실내 거리 측정에는 RSSI(Received Signal Strength Indication)값이 핵심 요소인데 그에 반해 RSSI값은 여러 환경요소로부터 영향을 받기 때문에 예측된 거리와 실제 거리의 오차가 크게 나타난다. 이러한 이슈를 다루기 위해 비콘을 사용한 ANN(Artificial Neural Network)기반 적응형 거리 측정을 제안한다. 먼저 RSSI의 잡음을 줄이기 위해 확장 칼만 필터와 신호 안정화 필터를 사용한 전처리 과정을 거친다. 그리고 각각 특정 학습 데이터 셋을 가진 다층 ANN들은 학습을 거치게 된다. 결과에서는 평균오차 0.67m를 보여주고, 0.78의 precision을 보여준다.
In this paper, we introduce the positioning methods using the grid sensor network. The basic operational principle of grid sensor network can be the wireless communication using the sensor node attached on the objects. Sink node receives the environmental information (e.g., temperature, humidity and so on), and transmits the information to the core database. Since the grid sensor network basically uses wireless communication, it is necessary to observe the place where grid sensor nodes to be installed. In this sense, we carried out the practical measurement on the wireless propagation in an applicable field. In addition, link budget study and SNR estimation works were done in accordance with the results from the measurement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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