• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권6호
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• pp.1640-1651
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• 2017

To make an unmanned aerial vehicle (UAVs) fly in indoor environments, the indoor locations of the UAV are required. One of the approaches to calculate the locations of an UAV in indoor environments is enhanced trilateration using one Bluetooth-based beacon and three or more access points (APs). However, the locations of the UAV calculated by the common chord-based trilateration has errors due to the distance errors of the beacon measured at the multiple APs. This paper proposes a method that corrects the errors that occur in the process of applying the common chord-based trilateration to calculate the locations of an UAV. In the experiments, the results of measuring the locations using the proposed method in an indoor environment was compared and verified against the result of measuring the locations using the common chord-based trilateration. The proposed method improved the accuracy of location measurement by 81.2% compared to the common chord-based trilateration.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권10호
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• pp.2567-2586
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• 2012

Localization of sensor nodes is a key technology in Wireless Sensor Networks(WSNs). Trilateration is an important position determination strategy. To further improve the localization accuracy, a novel Trilateration based on Point In Triangle testing Localization (TPITL)algorithm is proposed in the paper. Unlike the traditional trilateration localization algorithm which randomly selects three neighbor anchors, the proposed TPITL algorithm selects three special neighbor anchors of the unknown node for trilateration. The three anchors construct the smallest anchor triangle which encloses the unknown node. To choose the optimized anchors, we propose Point In Triangle testing based on Distance(PITD) method, which applies the estimated distances for trilateration to reduce the PIT testing errors. Simulation results show that the PIT testing errors of PITD are much lower than Approximation PIT(APIT) method and the proposed TPITL algorithm significantly improves the localization accuracy.

• 한국측량학회지
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• 제3권2호
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• pp.18-31
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• 1985

본 연구는 FEM에 의한 3 변측양의 조정을 해석하는데 그 목적이 있으며, FEM은 대상물의 예위 및 변동의 문제를 해석하는 수치해석이다. 본 연구에서는 평면 3 각망과 평면구조물과의 형상과 해석이 비슷하기 때문에 FEM의 기법을 3변측양조정에 이용하였다. 따라서 본 연구에서는 3 변측양조정에 FEM과 조건방정식방법을 적용하여 그들의 정밀도와 특성을 고찰하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권4B호
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• pp.331-337
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• 2002

본 논문은 정지궤도위성을 이용한 고정밀 표준 시각/주파수 방송 서비스를 위해 요구되는 정지궤도위성 궤도추적 정확도를 개선할 수 있도록 기존의 무선 지점결정 기술인 trilateration에 확장칼만필터(EKF extended Kalman filter)를 결합한 EKF-trilateration 방식을 제안하고 차동보정 방식, 국내 및 국외 보정국을 이용한 trilateration 방식과 시각 정확도를 비교 분석하였다. EKF-trilateration 방식은 ECF-좌표계상의 각 축별 오타를 수백 m이내로 줄임으로써 위성궤도 추적 정확도를 10배 개선할 수 있었다. 한국과 같이 영토가 작은 국가의 경우 위성궤도 결정에 참여하는 국내 보정 국들이 형성하는 기하학적 조건 (GDOP)이 매우 열악함에도 불구하고 국내 보정 국만을 이용한 EKF-trilateration 방식을 사용하여 수 ns 이내(주파수 안정도 : $10^{-14}$[7일이상]의 시각 정확도로 표준 시각 방송 서비스를 한반도 전역에 제공할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.449-455
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• 2022

본 논문에서는 발광 다이오드(LED)의 조도를 기반으로 삼각측량법을 사용한 위치 계측 시스템을 제안한다. 세 개의 LED는 가상공간의 천장에 위치하고 각각의 고정 좌표는 모니터링 프로그램에 입력하여, 조도 값과 길이의 관계식을 통해 각각 LED로부터 조도 센서까지의 길이를 도출하였다. 도출된 길이를 바탕으로 삼각측량법을 사용해 가상공간의 물체 위치 정보를 검출하였다. 삼각측량법으로 도출된 길이의 오차를 최소화하기 위해 최소자승식을 이용하여 오차를 최대한으로 줄였다. 기존의 가시광통신(VLC)을 이용한 실내 위치 측정시스템과는 달리, 제안된 시스템은 송신기와 수신기 사이의 동기화가 필요치 않으므로 시스템을 간결하게 구성할 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제8권2호
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• pp.35-43
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• 1990

본 논문은 2차원망조정이론을 정립하여 단열삼각망, 사변삼각망, 유심삼각망과 복합측지망의 각 평면 삼변망을 해석하였다. 이들 수평삼변망의 형태에 따른 오차전파식을 유도하여 오차특성을 해석하였고, 또한 복합측지망에서는 오차해석 결과를 오차타원으로 나타내었으며, Data Snooping 방법에 따른 과대오차검출을 시도하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.45-56
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• 2012

This paper proposes how to improve the performance of CSS-based indoor localization system. CSS based localization utilizes signal flight time between anchors and tag to estimate distance. From the distances, the 3-dimensional position is calculated through trilateration. However the error in distance caused from multi-path effect transfers to the position error especially in indoor environment. This paper handles a problem of reducing error in raw distance information. And, we propose the new localization method by pattern matching instead of the conventional localization method based on trilateration that is affected heavily on multi-path error. The pattern matching method estimates the position by using the fact that the measured data of near positions possesses a high similarity. In order to gain better performance of localization, we use EKF(Extended Kalman Filter) to fuse the result of CSS based localization and robot model.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.65-67
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• 2021

본 논문에서는 발광 다이오드(LED)를 이용한 가시광통신(VLC)을 통해 삼각측량기법을 사용하여 위치 측정 시스템을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 각각 LED로부터 센서까지의 길이를 도출하고, 도출된 길이를 바탕으로 삼각측량법을 이용해 위치 정보를 찾아낸다. 기존의 가시광통신을 이용한 측위 시스템과는 달리, 제안된 측위 시스템은 송신기와 수신기 사이의 동기화가 필요하지 않으므로 더욱 간단하고 비용 효과적이다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.615-616
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• 2008

Generally, distance between sensor nodes is measured using received signal strength indicator (RSSI) in wireless sensor network (WSN). Since RSSI is not absolutely accurate and stable in indoor environment, the performance of position estimation largely depends on estimation methods. In this paper, performance evaluation is presented to compare trilateration based positioning technique and collaborative ranging (CR) technique. From evaluation results, CR method is shown to be better than trilateration based method in terms of accuracy and precision.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제15권2호
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• pp.51-65
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• 2008

The purpose of this paper is introducing WiFi based EKF(Extended Kalman Filter) method for indoor positioning. The advantages of our EKF method include: 1) Any special equipment dedicated for positioning is not required. 2) implementation of EKF does not require off-line phase of fingerprinting methods. 3) The EKF effectively minimizes squared deviation of the trilateration method. In order to experimentally prove the advantages of our method, we implemented indoor positioning systems making use of the K-NN(K Nearest Neighbors), Bayesian, decision tree, trilateration, and our EKF methods. Our experimental results show that the average-errors of K-NN, Bayesian and decision tree methods are all close to 2.4 meters whereas the average errors of trilateration and EKF are 4.07 meters and 3.528 meters, respectively. That is, the accuracy of our EKF is a bit inferior to those of fingerprinting methods. Even so, our EKF is accurate enough to be used for practical indoor LBS systems. Moreover, our EKF is easier to implement than fingerprinting methods because it does not require off-line phase.