• 한국전자파학회:학술대회논문집
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• 한국전자파학회 2002년도 종합학술발표회 논문집 Vol.12 No.1
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• pp.127-131
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• 2002

This paper presents the a measured path-loss characteristics in urban line-of-sight(LOS) and non line-of-sight(NLOS) environments for 3.4, 5.3, and 6.4 ㎓ band signals. A two-ray model is applied to analyse the path-loss characteristics in LOS areas. In LOS areas, an empirical break point, whose distance is shorter than a theorical break point, is founded. Further, a sudden power level drop occurs at a transition point from LOS region to NLOS area and different path-loss exponents are occured various cases. The power level drop due to comer loss and path-loss exponents both increase as the distance between the transmitter and the corner increases.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제12권1호
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• pp.1-9
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• 2023

The problem of classifying a non-line-of-sight (NLOS) signal in a multipath channel is important to improve global navigation satellite system (GNSS) positioning accuracy in urban areas. Conventional deep learning-based NLOS signal classifiers use GNSS satellite measurements such as the carrier-to-noise-density ratio (CN_0), pseudorange, and elevation angle as inputs. However, there is a computational inefficiency with use of these measurements and the NLOS signal features expressed by the measurements are limited. In this paper, we propose a Convolutional Neural Network (CNN)-based NLOS signal classifier that receives successive Auto-correlation function (ACF) outputs according to a time-series, which is the most primitive output of GNSS signal processing. We compared the proposed classifier to other DL-based NLOS signal classifiers such as a multi-layer perceptron (MLP) and Gated Recurrent Unit (GRU) to show the superiority of the proposed classifier. The results show the proposed classifier does not require the navigation data extraction stage to classify the NLOS signals, and it has been verified that it has the best detection performance among all compared classifiers, with an accuracy of up to 97%.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2000년도 춘계종합학술대회
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• pp.167-172
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• 2000

본 논문은 휴대폰이나 PCS의 통신망 기반 구조를 사용하여 이동국의 위치 추정을 개발하는데 목적이 있다. 이동국의 위치 추정이 가능하게 될 때 도시 교통 관리, 119 긴급 구조, 범죄 수사, 환자 안전 보호 특히 치매환자를 위한 서비스가 가능하게 된다. 본 논문은 기지국과 이동국의 위치를 나타내기 위해 전파 경로가 NLOS 환경일 경우 표준 잡음을 모델링 할 때 LOS 환경의 통계적 특성을 이용한다고 가정하였다. 우선 표준 잡음의 표준 편차를 $\pm$150으로 하고 칼만 필터를 이용해 표준 잡음을 제거한 후, TOA, TDOA의 측위 알고리즘을 이용하여 위치 추정 값을 비교 분석하였고 그 결과치를 smoothing 처리하였으며 보상 후 비교 분석하였다. 그 결과 칼만 필터를 사용하여 표준잡음 에러를 제거한 경우에는 TOA에서 51.2 m과 TDOA에서 34.8 m으로 2차원 평균위치오차가 두 방법 모두 향상된 결과를 얻었다. 칼만 필터를 통과한 값으로 다시 Smoothing 기법을 이용하면 TOA 와 TDOA 각각 평균이 약 3 ]n 정도가 개선됨을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.578-588
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• 1998

본 논문에서는 대표적인 고밀집 도심지역인 서울의 광화문 지역을 대상으로 이중 편파 안테나를 이용한 편파 다이버시티의 전파 전파 성능을 다이버시티 이득과 상호상관계수, 수신 채널의 평균 수신 신호 레벨에 대한 분석 을 통하여 수행하였고 이의 결과를 공간 다이버시티 구조와 비교 분석하였다. 분석 결과, 가시 거리 지역에서는 공간 다이버시티 이득이 편파 다이버시티 이득보다 2 dB 이상 증가하며 전 계를 지면에 대해 $45^{\circ}$로 송신하는 경우보다는 $^90{\circ}$로 송신하는 경우가 다이버시티 이득이 1 dB 큼올 알 수 있었 다. 이와는 대조적으로 비가시 지역에서는 편파다이버시티의 경우가 공간 다이버시티와 대동하거나 운용 환경에 따라서는 오히려 다이버시티 이득이 증가함을 알 수 있었다. 또한 $45^{\circ}$로 송신하는 경우가 $90^{\circ}$로 송신하는 경우보 다는 다이버시티 이득이 최소 1 dB 이상은 커짐을 확인할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.242-248
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• 2017

최근 급속한 경제성장에 따른 인구의 도시 집중화 현상이 발생하고 있으며 이로 인해 도시 건물의 밀집화, 고층화, 용도의 다변화에 따라서 화재 및 사고 범죄의 위험이 상당히 증가하는 추세이다. 이런 협소거주공간은 무창층의 특성을 가지고 있어 화재 발생시 급격한 연기확산 속도에 따른 거주자의 피해가 큰 게 현실이며 소방작전에 사용되는 무선통신의 전파 투과율 및 송달거리 또한 건축자재 및 건축물의 형태에 따라 통신 성능의 차이가 발생한다. 따라서 효율적인 소방작전을 위해 본 논문에서는 협소거주 공간의 건물 자재(철근콘크리트벽체, 샌드위치 패널 벽체, 경량칸막이 석고보드 벽체, 유리 출입문, 방화철문) 및 구조 특성을 분석하고 이에 따른 무선 통신의 전파(주파수 대역 424MHz, 2.4GHz) 투과율 및 송달거리 측정실험을 통해 최적의 소방작전을 위한 협소거주 공간의 통신 환경 솔루션을 도출하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.595-602
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• 2000

본 논문은 휴대폰이나 PCS의 통신망 기반 구조를 사용하여 이동국의 위치 추정 시스템을 개발하는데 목적이 있다. 이동국의 위치 추정이 가능하게 될 때 도시 교통 관리, 119 긴급 구조, 범죄 수사, 환자 안전 보호 특히 치매 환자를 위한 서비스가 가능하게 된다. 본 논문은 기지국과 이동국의 위치를 나타내기 위해 전파 경로가 NLOS 환경일 경우 표준 잡음을 모델링 할 때 LOS 환경의 통계적 특성을 이용한다고 가정하였다. 우선 표준 잡음의 평균 표준 편차를 $\pm150$으로 하여 측위 알고리즘인 TOA와 TDOA를 이용하여 위치 추정값을 비교 분석하고 Kalman filter를 이용해 표준 잡음을 제거한 후 측위 알고리즘을 이용하여 위치 추정값을 비교 분석하였다. 그리고 결과치를 smoothing 처리하여 비교 분석하였다. 표준 잡음을 제거하지 않은 경우에 비해 Kalman filter를 사용하여 표준 잡음을 제거하면 TOA에서는 51.2 m, TDOA에서는 34.8 m의 2차원 평균 위치 오차가 향상된 결과를 얻었다. 그 결과에 smoothing 기법을 이용하면 2차원 평균 위치 오차가 약 3 m 정도 개선됨을 확인하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제40권10호
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• pp.899-905
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• 2016

Wireless access in vehicle environment (WAVE) communication is currently being researched as core wireless communication technologies for cooperative intelligent transport systems (C-ITS). WAVE consists of both vehicle to vehicle (V2V) communication, which refers to communication between vehicles, and vehicle to infrastructure (V2I) communication, which refers to the communication between vehicles and road-side stations. V2I has a longer communication range than V2V, and its communication range and reception rate are heavily influenced by various factors such as structures on the road, the density of vehicles, and topography. Therefore, domestic environments in which there are many non-lines of sight (NLOS), such as mountains and urban areas, require optimized communication channel modeling based on research of V2I propagation characteristics. In the present study, the received signal strength indicator (RSSI) was measured on both an experience road and a test road, and the large-scale characteristics of the WAVE communication were analyzed using the data collected to assess the propagation environment of the WAVE-based V2I that is actually implemented on highways. Based on the results of this analysis, this paper proposes a WAVE communication channel model for domestic public roads by deriving the parameters of a dual-slope logarithmic distance implementing a two-ray ground-reflection model.