This paper presents a fingerprint database construction method for WLAN RSSI (Received Signal Strength Indicator)-based indoor positioning. When RSSI is used for indoor positioning, the fingerprint method can achieve more accurate positioning than trilateration and centroid methods. However, a FD (Fingerprint Database) must be constructed before positioning. This step is a very laborious process. To reduce the drawbacks of the fingerprint method, a radio propagation model-based FD construction method is presented. In this method, an FD can be constructed by a simulator. Experimental results show that the constructed FD-based positioning has a 3.17m (CEP) error. In this paper, a spatial correlation method is presented to estimate the NLOS(Non-Line of Sight) error included in the FD constructed by a simulator. As a result, the NLOS error of the FD is reduced and the performance of the error compensated FD-based positioning is improved. The experimental results show that the enhanced FD-based positioning has a 2.58m (CEP) error that is a reasonable performance for indoor LBS (Location Based Service).
본 논문은 LoRa 통신 환경에서 UAV를 이용하여 표적을 찾는 방법을 제시한다. 제안 된 방법은 사각 지대없이 목표 신호를 찾을 수 있도록 UAV 비행 경로를 제안한다. 비행 경로는 신호 강도의 변화를 사용하여 비행 중 전송 된 신호의 강도를 사용하여 변경되었습니다. 제안 된 방법을 시뮬레이션으로 검증하여 3 회 비행의 효율성은 높지만 목표 추적에 시간이 오래 걸리는 것을 확인했다. 목표를 찾는데 걸리는 시간을 줄이고 시간이 중요한 요소 일 때 효율성을 높이려면 3 대의 UAV를 비행하는 것이 가장 좋다. LoRa 통신은 생산 비용을 낮추고 저비용으로 시스템 구축을 가능하다.
실내 환경에서 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)를 활용하기 위해서는 실내에서 UAV의 위치 계산 방법이 요구된다. 실내 환경 내에서 위치를 측정하기 위해 블루투스 기반의 비콘(Beacon)과 세 개 이상의 AP(Access Point)를 활용하여 개선된 삼변측량법으로 위치를 계산한다. 개선된 삼변측량법을 활용하여 UAV의 위치를 계산하는 과정에서 AP에서 측정한 비콘의 거리 오차로 인해 개선된 삼변측량법으로 계산한 UAV의 위치에 대한 문제가 발생한다. 이 논문에서는 위치를 계산하는 과정에서 개선된 삼변측량법을 적용하는 과정에서 발생하는 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 실험에서는 실내에서 제안한 방법을 활용하여 위치 측정한 결과와 기존의 삼변측량법을 활용하여 위치 측정한 결과를 비교하여 검증한다. 제안한 방법을 이용하여 기존의 삼변측량법을 68.67%의 위치를 개선하였다.
Kalman Filter is an efficient recursive filter that estimates the state of a dynamic system from a series of incomplete and noisy measurement. The filter is very powerful in the field of autonomous and assisted navigation. In this paper, we carry out comparative stduy to validate the performance of the application of Kalman Filter. We will build personal localization system based on Cricket mote, our system can present the real-time position of person when the man with PDA moves around. The proposed system is composed of cricket sensor networks, PDA and host computer. There is one listener attached to the PDA. The PDA will get the distance data from the listener synchronously. It will calculate the position of the person in the coordinate of the Cricket system with the trilateration method. Furthermore, it sends the real-time position information to the host computer by Bluetooth. The host computer will use Kalman Filter to process data and get the final estimated track of the person.
To spread the incredible experience of wandering around a building, we propose the architecture of indoor navigation system based on inter-floor. Firstly, we combine trilateration method with Fingerprint Positioning Algorithm for positioning and Dijkstra Algorithm for calculating paths. Then the system can get the user's current locations and provide relevant paths according to the user's choice. Moreover, it can also provide the navigation path which takes the inter-floor information into consideration. It breaks the traditional navigation based on planar graph and has abundant business value.
In this paper, we propose a method for a mobile robot to estimate a specific location of a service provision target using a beacon-tag for the purpose of providing location-based services (LBS) to users in an indoor environment. To estimate the location, the irregular characteristics and error factors of the received signal strength indicator (RSSI) generated from the beacon are analyzed, and the distance conversion function is derived from the RSSI data extracted by applying a Gaussian filter. Then, the distance data converted from the plurality of beacons estimates an indoor location through a triangulation technique. After that, the improvement in the location estimation is analyzed by applying the temporal confidence reasoning technique. The possibility of providing a LBS of a mobile robot was confirmed through a location estimation experiment for a plurality of designated locations in an indoor environment.
A new positioning technique for positioning of LTE base stations is proposed. The positioning information of the base station is absolutely necessary for model-based wireless positioning, and is required in some of the various merhodologies for estimating signals in an uncorrected area when construnting a database for fingerprinting-based positioning. Using the acquired location-based Reference Signal Received Power (RSRP) information to estimate the location of the base station, it is impossible with the existing trilateration methods. Therefore, in this paper, a method using reference particles is proposed. Particles are randomly generated in the application area, and signal propagation modeling is performed assuming that a base station is located in each particle. Based on this, the errors of measurements are calculated. The particle group with the minimum measurement errors is selected, the position of the base station is estimated through weighted summation, and the signal propagation model of the corresponding base station is built at the same time. The performance of the proposed technology is verified using data acquired in Seocho-dong, Seoul.
GPS(Global Positioning System)는 군사 목적으로 개발되었고, 민간인 신호(GPS L1주파수 C/A 신호)를 개방하면서 많은 발전이 이루어졌다. 현재의 위성은 하루 약 2회 주기로 지구를 공전하며 위치를 측정하는데 위성 신호 3개(초기에는 시각 오차까지 계산하기 위하여 4개)이상을 수신하는데 전파 출발 시간에서부터 수신된 위성 신호의 전파 도달 시간(TOA)까지의 데이터를 삼변측량 방식을 통해 지상 수신기 3차원 위치를 결정한다. 그러나 GPS를 활용한 내비게이션의 경우 보통 5~10m의 위치 오차가 발생하며 아파트와 실내, 터널, 공장지대 및 산악 지대 등, 많은 지역이 GPS의 사각지대 또는 오차 범위 밖의 무력화 지역으로 존재하고 있다. 따라서 GPS 위성 신호의 수신이 불가능한 지역에서 현재의 위치 정보를 획득하기 위해서는 다른 방안이 제시되어야 한다. 본 연구에서는 가속도와 자이로 센서가 결합된 IMU(Inertial Measurement Unit)와 지자기 센서를 이용하여 GPS 신호 수신이 불가능한 지형에서도 위치인식이 가능하도록 시스템을 설계 하였다. 9-DOF IMU와 지자기 센서를 이용한 순간 속도 값을 계산하여 현재의 위치를 추적할 수 있는 방안을 연구 하였으며 제작과 실험을 통해 그 타당성을 검증하였다.
정확하고도 신속한 수평위치해석의 조정기법들이 다양하게 그동안 연구, 개발되어 왔다. 보다 정밀한 E.D.M, electronic total station등과 같은 신측정장비의 개발은 각, 거리의 측정에 있어 종래의 측량 방식에 비해 많은 이점을 제공하고 있으므로 앞으로 각과 거리를 동시에 적용하여 조정하는 기법의 활용이 기대된다. 본 연구는 복합측지망을 구성하여 각, 거리, 방위각 및 기준점 좌표 등 weight factor의 변화에 따른 조합조정기법의 특성을 삼각, 삼변측중과 비교하여 고찰한 것이다. 각 기법의 표준오차를 다양하게 비교한 결과 복합 측지망에서도 타 기법에 비해 조합조정기법의 우월성 및 적용타당성이 입증되었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권7호
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pp.647-654
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2016
수신된 신호세기강도(RSSI)를 이용한 가시광통신기반 실내위치인식은 다른 무선 통신 위치인식 기법에 비해 정확성이 높기 때문에 많이 연구되고 있다. 하지만 수신기의 기울기와 방위에 따라 RSSI가 변할 수 있기 때문에 동일한 위치에서 수신된 신호조차도 큰 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 수신기의 기울기 변화에 의해 발생하는 오차를 감소시키기 위해 가우스-뉴턴(Gauss-Newton) 기법을 적용한 가시광통신기반 3차원 실내위치인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 시스템은 수신된 RSSI를 선형 최소자승기법(LSM)을 적용하여 수신기의 초기 위치를 선정함으로써 연산량을 줄이고 수신기의 방위각과 기울기의 변화에 의하여 획득된 RSSI를 포함하는 3차원 비선형 모델에 가우스-뉴턴 기법을 사용하여 정확도를 개선하였다. 제안한 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 16개의 LED 조명이 설치된 $6{\times}6{\times}3m^3$의 실내 공간에서 수신기의 기울기 및 방위각 변화에 따른 기존의 선형 LSM 기반 삼변측량기법과 제안한 방법에 대한 오차를 비교 및 분석하였다. 실험결과 제안한 알고리즘 위치 정확도가 기존의 선형 LSM 기반 삼변측량기법 대비 82.5% 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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