CSS(Chirp Spread Spectrum)는 WPAN(Wireless Personal Area Network) 환경에서 SDS-TWR(Symmetric Double Sided - Two Way Ranging) 기반의 위치인식 시스템을 구현하는 기술로 사용된다. 그러나 CSS의 SDS-TWR은 전파 및 장애물과 같은 환경에 따른 간섭으로 인해 레인징 오차가 발생한다. 따라서 위치인식 시스템 개발을 위해서는 이를 보정하기 위한 보정 알고리즘이 요구된다. 본 논문은 위치인식 정확도 성능 향상을 위하여 AEDR(Algorithm of Equivalent Distance Rate) 알고리즘과 칼만필터가 적용된 KF_EDR(Kalman Filter and Equivalent Distance Rate) 보정 알고리즘을 제안하고, 그 성능을 분석 및 평가하였다. 실험 결과, KF_EDR은 AEDR 알고리즘에 비해 위치인식 정확도를 복도 그리고 운동장에서 각각 10.5%, 4.2% 더 개선시켰다. 이 결과는 위치인식 데이터의 신뢰성을 향상시킴 으로써 실제 위치인식 시스템 구현에 상당한 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two_Way Ranging)의 Ranging 오차를 보정하여 위치인식 성 능을 향상시키는 방법으로 비컨노드의 거리별 Ranging 오차의 평균 값을 이용하여 Ranging 오차를 보정하는 알고리즘($CA_d$)과, 균등거리비율의 적용으로 Ranging 오차를 보정하는 알고리즘(AEDR)이 적용된 하이브리드형 위치인식 보정 알고리즘($A_{HB}$)을 제안하고, 위치인식 실험을 통해 성능을 분석하였다. 실험결과, $A_{HB}$ 는 전체 32개의 좌표 중 28개 좌표에서 오차 개선이 이루어졌고, 설정한 3개의 오차크기 영역에서 최소한 70%이상의 오차 개선이 이루어졌음을 확인하였다. 또한 32개 좌표에서 발생한 평균 오차 2.67m를 1.19m로 55.4% 보정하였으며 특히 3m 이상의 오차크기 영역에서의 보정 성능은 90% 이상으로 매우 우수함을 확인하였다. 이와 같은 결과를 볼 때, $A_{HB}$ 는 $CA_d$와 AEDR이 각각 수행되었을 때 보다 오차 개선 비율 및 보정 성능이 더 우수함을 확인하였다.
국제해사기구의 e-Navigation 전략에 포함된 PNT서비스의 신뢰성 향상을 위해 GNSS 부재 시에도 활용 가능한 해사업무용 비동기식 R-mode인 AIS-TWR 기법을 제안하고 성능을 평가하였다. 기존 정밀 동기에 기반을 둔 동기식 측위 기법과 달리 동기가 되어 있지 않은 경우에도 메시지 교환을 통해 거리 측정이 가능하도록 AIS시스템 사양에 따른 동작 시나리오 제안 및 오차 요인을 분석하고 관련 식과 알고리즘을 도출하였다. 제안 기법의 성능 평가를 위해 추정 가능 한계를 나타내는 크래머-라오 하한을 제시하였으며 3km의 정적 환경에 놓인 두 AIS 시스템을 대상으로 AIS-TWR 기법에 의한 시뮬레이션 결과 참 값 대비 약 41m의 추정 오차를 보였다.
WPAN에서는 해상도가 높은 UWB 신호를 사용하여 노드 간의 거리를 추정하고 이로부터 이동노드의 위치를 추정한다. 비동기 거리추정 방식은 고정노드와 이동노드 간에 비동기 상태에서 노드간의 거리를 추정하는 바 각 노드 국부클럭의 주파수 차이에 의한 영향이 심각하다. 고속 UWB에서는 각 노드 국부클럭의 주파수 차이에 의한 영향을 감소시키기 위하여 비동기 TWR 방식을 연속으로 수행하고, 상대주파수 편이 보상방안을 제시하고 있다. 본 논문에서는 고속 UWB의 상대주파수 편이 보상 수식을 완성하고, 이를 적용하는데 대한 문제점을 분석하고, 정확한 주파수편이 보상 방안을 제안한다. 거리추정 방식은 원래의 TWR, 상대주파수 편이 보상 및 정확한 주파수 편이 보상 방식에 의한 TWR에 대하여 시뮬레이션으로 성능을 분석하였다. 상대주파수편이 방식과 정확한 주파수편이 방식은 잡음이 없는 상태에서는 유사한 성능을 나타내었다. 제안된 정확한 주파수 편이 방식은 SNR이 열악한 환경에서 상대주파수 편이 보상 방식보다 정확한 거리를 추정하는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 현재의 실내 위치인식시스템에 있어서 오차 발생 문제점을 초전센서를 이용하여 보완하였다. 기존의 CSS기술은 SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging) 기반의 위치인식시스템을 구현하는 기술로 사용되고 있으나 전파의 반사 및 간섭에 의해 레인징의 오차가 크게 발생하고 수신 감도가 현저하게 떨어지는 현상이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 환경적인 제약을 받는 공간에서 CSS을 이용한 SDS-TWR과 초전센서를 사용하여 수신불량과 오차를 줄여 사용자의 위치인식을 가능하도록 하였다.
본 연구는 저속의 UWB를 이용하여 지하 주차장, 터널 등 GPS로 위치 인식이 불가능한 실내 지역에서 차량관리 및 위치 인식을 하기 위한 목적으로 진행되었다. 본 논문에서는 IEEE802.15.4a의 2.45GHz 대역 표준으로 채택된 CSS(Chirp Spread Spectrum)를 이용하여 Ranging과 TOA(Time-of-Arrival)방식의 실내 위치인식 시스템을 제안 하였다. 기존의 실내 위치 인식기술로 사용되고 있는 Zigbee의 RSSI(Received Signal Strength Indication)는 환경 변화에 따른 오차율과 항상 최대 전력 사용을 필요로 하기 때문에 전력 소비가 많은 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 위에서 언급된 단점을 보완하기 위하여 위치기반으로 표준화된 801.15.4a Chirp 신호와 스펙트럼 방식의 특성을 이용한 SDS-TWR(Symmetrical Double Side-Two Way Ranging) 방식을 채택하여 TOA(Time of Arrival) 알고리즘을 통해 계산된 거리와 좌표를 측정하였다.. 컴퓨터 모의실험을 통해 오류 방지 알고리즘을 적용한 데이터 오류율이 1% 미만으로 줄었으며, 가중치 팩터와 노드 운영 방안을 이용한 좌표 측정에서 $6m{\times}3m$ 공간 안에 5cm 미만의 오차를 갖는 위치인식 시스템을 검증할 수 있었다.
본 논문에서는 WPAN의 NLOS(Non Line of Sight)환경에서 최소자승법을 적용한 위치인식 보정 알고리즘을 제안하고, 성능을 분석하였다. 이동 중인 이동노드의 위치인식 정확도를 향상시키기 위해 먼저 일정한 속도로 이동 중인 이동노드의 거리 값들을 SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging)로 측정 한 후 이들을 사용하여 삼각 측량법(Triangulation)으로 위치를 측정하고, 그다음 최소자승법을 적용하여 위치인식 값을 보정하였다. NLOS환경에서 실험한 결과, 삼변 측량법, 칼만필터 및 최소자승법을 적용한 경우의 위치인식 평균오차는 ${\pm}1m$, ${\pm}0.2m$, ${\pm}0.1m$로 측정됨을 확인하였다. 결론적으로 제안한 최소자승법을 적용한 위치인식 보정 알고리즘의 위치인식 정확도는 삼각측량법에 의한 위치인식 정확도 보다 평균 86.0%, 칼만필터에 의한 위치인식 정확도 보다 평균 16.0% 향상된 것이다.
본 논문에서는 실내 환경에서 초광대역 무선통신을 이용한 양방향 위치인식 기법의 성능을 분석하였다. 실험 환경은 IEEE802.15.3a 채널을 사용하였고, 위치인식 기법으로 TOA를 적용하여 분석하였다. 초광대역 무선통신 기술은 낮은 송신 전력으로 기존 시스템에 간섭의 영향이 적고, 주파수 공유가 가능하므로 주파수 효율을 높일 수 있다. 그리고 매우 좁은 폭을 갖는 펄스를 사용하기 때문에 위치인식의 정밀도가 높다. 비동기 TWR 프로토콜을 이용한 TOA방식은 단말과 기지국뿐만 아니라 기지국들 간에도 동기화를 수행하지 않아도 되는 장점이 있다. 모의실험을 통하여 초광대역 무선통신을 이용한 위치인식 기법의 실내 채널 영향에 대한 오류 확률 및 위치인식 성능에 대해 분석하였고 제안된 기법의 유용성을 확인하였다.
As flying robots are becoming popular, there are increased needs to use themforsuch purposes as parcel delivery, serving in restaurants, and stage performances. To control flying robots such as quad copters, localization is essential. In order to properly position flying robots, many techniques are in development, including IR (infra-red)-based systemswhich catch markers on a flying robot in order that it can position itself. However, this technique demonstrates only short coverage. Furthermore, localization from inertial sensors diverges as time passes. For this reason, this paper suggests a TWR (two-way ranging) based positioning technique. Despite the weaknesses in currently available TWR system, this paper suggests a self-positioning and outlier detection technique in order to provide reliable position information with a faster update rate. The self-positioning system sends a shorter message which reduces wireless traffic. By detecting and removing outlier measurements, a positioning result with better accuracy is acquired. Finally, this paper shows that the suggesting system detects outlierssequentially from less than half the number of anchors in localization system according to the degree of outlier in measurement and the noise level. By performing an outlier algorithm, better positioning accuracy is acquired as shown in the experimental result.
최근, 스마트폰의 GPS (Global Positioning System) 및 Wi-Fi를 이용한 위치기반서비스 (Location Based Services : LBS)에 대한 관심과 수요가 국내외에서 증가하고 있다. 위치추정 실험결과, WPAN (Wireless Personal Area Network)에서 실내 위치추정의 경우 고정노드와 이동노드간의 거리 측정 시 빈번하게 많은 오차 값이 발생함을 확인하였다. 본 논문에서는 최대 측정거리 값을 이용하여 이동객체의 위치추정 성능을 향상시킬 수 있는 위치추정 보정 알고리즘 ($LCA_{MMV}$)을 제안하고, 이동노드가 이동하는 상황을 3가지 시나리오로 구성하여 실험을 통해 성능을 분석하였다. 성능분석 결과, 제안한 알고리즘의 평균 위치추정 정확도는 SDS-TWR (Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging)과 삼변측량법 보다 시나리오 1-3에서 각각 40.9cm, 77.6cm, 6.3cm 더 정확하게 측정됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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