• 전기전자학회논문지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.252-260
• /
• 2021

In this paper, a method of using Software Defined Radio (SDR) is proposed for improving the accuracy of identifying two kinds of signals as Wireless Fidelity (Wi-Fi) signal and Bluetooth signal at the same frequency band of 2.4 GHz based on the time-domain signal characteristic. An SDR device was set up for collecting transmitting signals from Wi-Fi access points (Wi-Fi) and mobile phones (Bluetooth). Different characteristics between Wi-Fi and Bluetooth signals were extracted from the measured result. The SDR device is programmed with a Wi-Fi and Bluetooth detection algorithm and a collision detection algorithm to detect and verify the Wi-Fi and Bluetooth signals based on collected IQ data. These methods are necessary for some applications like wireless communication optimization, Wi-Fi fingerprint localization, which helps to avoid interference and collision between two kinds of signals.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.349-356
• /
• 2013

최근 스마트폰과 같은 무선통신기기의 급증으로 인하여 IEEE 802.11 Wi-Fi 네트워크에서 인접 네트워크간의 신호간섭현상이 많이 발생하며, 이와 같은 신호간섭현상은 데이터 전송 품질에도 영향을 미친다. 현재 출시되고 있는 다수의 Wi-Fi 관련 제품들은 높은 데이터 전송률 및 넓은 전송범위를 보여주고 있지만, 반면 이 같은 특성은 인접한 무선기기와의 무선신호간섭 확률도 높게 한다. 무선신호간섭은 무선통신 특성상 피하기 어려운 현상이지만 통신기기의 신호전송범위를 작게 함으로서 최소화할 수 있다. 그러나 작은 신호전송범위는 낮은 송신강도를 의미하므로, 이는 낮은 데이터 전송률로 나타나게 된다. 이에 본 논문에서는 신호강도, 전송률, 신호간섭간의 상호 관계를 분석하고, 송신 강도와 전송률의 tradeoff로서 무선기기의 위치 및 RSSI(Received Signal Strength Indication)에 따라 송신강도를 가변적으로 조절하는 가변 커버리지 기반의 Wi-Fi 네트워크 방식을 제안하고, 이의 성능을 시뮬레이션을 통하여 구한다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
• /
• 제11권1호
• /
• pp.395-402
• /
• 2023

The implementation of a hybrid network utilizing Power Line Communication (PLC) and Wi-Fi technologies has been demonstrated to improve signal strength and coverage in areas with poor connectivity due to internet shadow areas. In this study we strategically positioned Wi-Fi relays and utilized the capabilities of PLC technology to significantly improve signal strength and coverage in areas with poor connectivity. We also analyzed the effects of metallic obstacles on Wi-Fi signal propagation and proposed a solution to strengthen the signal enough to pass through them. Our experiment demonstrated the feasibility and potential of using this hybrid network in industrial scenarios for real-time data transmission. Overall, the results suggest that the use of PLC and Wi-Fi hybrid networks can be a cost-effective and efficient solution for overcoming internet connectivity challenges and has the potential to provide high-speed internet access to areas with unreliable signals.

• 산업융합연구
• /
• 제20권1호
• /
• pp.63-68
• /
• 2022

학교와 회사 건물의 복도 천장에는 보통 공용으로 사용할 수 있는 와이파이 엑세스 포인트(WiFi Access Point)가 설치되어 있다. 철문과 같이 신호 감쇠가 큰 재료로 구성된 출입문을 통해 와이파이 신호가 들어오는 건물 구조일 경우 문을 닫으면 인터넷 연결이 자주 끊기거나 실패하게 된다. 본 연구는 이를 해결하기 위해 라즈베리파이(Raspberry Pi)와 보조 배터리를 이용하여 경제적이고 이동 가능한 와이파이 확장기를 구현한다. 시중에 판매되는 와이파이 확장기는 전원 플러그가 위치한 곳에만 설치해야 하는 장소의 제약이 있고 스마트폰 핫스팟 기능에 기반한 와이파이 확장은 일부 고급형 기종에서만 가능하다는 단점이 있다. 그러나 제안 시스템은 출입문 안쪽에서 와이파이 수신 신호가 가장 좋은 위치에서 설치 가능하므로 원신호의 손상 가능성을 최소화하면서 와이파이 범위를 확장할 수 있다. 그 결과 출입문이 닫힌 환경에서 사무실내 전파 음영을 해소하고, 웹브라우징과 720p 해상도의 동영상 스트리밍 시청이 가능함을 실험을 통해 확인한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
• /
• pp.717-720
• /
• 2020

An indoor localization system that uses Wi-Fi RSSI signals for localization gives accurate user position results. The conventional Wi-Fi RSSI signal based localization system uses raw RSSI signals from access points (APs) to estimate the user position. However, the RSSI values of a particular location are usually not stable due to the signal propagation in the indoor environments. To reduce the RSSI signal fluctuations, shadow fading, multipath effects and the blockage of Wi-Fi RSSI signals, we propose a Wi-Fi localization system that utilizes the advantages of Wi-Fi RSSI heat maps. The proposed localization system uses a regression model with deep convolutional neural networks (DCNNs) and gives accurate user position results for indoor localization. The experiment results demonstrate the superior performance of the proposed localization system for indoor localization.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권5호
• /
• pp.1339-1355
• /
• 2023

Localization is a hot research spot for many areas, especially in the mobile robot field. Due to the weak signal of the global positioning system (GPS), the alternative schemes in an indoor environment include wireless signal transmitting and receiving solutions, laser rangefinder to build a map followed by a re-localization stage and visual positioning methods, etc. Among all wireless signal positioning techniques, Wi-Fi is the most common one. Wi-Fi access points are installed in most indoor areas of human activities, and smart devices equipped with Wi-Fi modules can be seen everywhere. However, the localization of a mobile robot using a Wi-Fi scheme usually lacks orientation information. Besides, the distance error is large because of indoor signal interference. Another research direction that mainly refers to laser sensors is to actively detect the environment and achieve positioning. An occupancy grid map is built by using the simultaneous localization and mapping (SLAM) method when the mobile robot enters the indoor environment for the first time. When the robot enters the environment again, it can localize itself according to the known map. Nevertheless, this scheme only works effectively based on the prerequisite that those areas have salient geometrical features. If the areas have similar scanning structures, such as a long corridor or similar rooms, the traditional methods always fail. To address the weakness of the above two methods, this work proposes a coarse-to-fine paradigm and an improved localization algorithm that utilizes Wi-Fi to assist the robot localization in a geometrically similar environment. Firstly, a grid map is built by using laser SLAM. Secondly, a fingerprint database is built in the offline phase. Then, the RSSI values are achieved in the localization stage to get a coarse localization. Finally, an improved particle filter method based on the Wi-Fi signal values is proposed to realize a fine localization. Experimental results show that our approach is effective and robust for both global localization and the kidnapped robot problem. The localization success rate reaches 97.33%, while the traditional method always fails.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
• /
• 제10권1호
• /
• pp.49-54
• /
• 2021

Indoor positioning system becomes of increasing interests due to the demands for accurate indoor location information where Global Navigation Satellite System signal does not approach. Wi-Fi access points (APs) built in many construction in advance helps developing a Wi-Fi Received Signal Strength Indicator (RSSI) based indoor localization. This localization method first collects pairs of position and RSSI measurement set, which is called fingerprint database, and then estimates a user's position when given a query measurement set by comparing the fingerprint database. The challenge arises from nonlinearity and noise on Wi-Fi RSSI measurements and complexity of handling a large amount of the fingerprint data. In this paper, machine learning techniques have been applied to implement Wi-Fi based localization. However, most of existing indoor localizations focus on single position estimation. The main contribution of this paper is to develop multi-target localization by using deep neural, which is beneficial when a massive crowd requests positioning service. This paper evaluates the proposed multilocalization based on deep learning from a multi-story building, and analyses its learning effect as increasing number of target positions.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.38-44
• /
• 2021

Wi-Fi provides some low-power connection solutions that other Bluetooth cannot provide, and at the same time brings many benefits. First, there is a potentially higher data rate: it can reach 230mbps. Wi-Fi coverage is also wider than competitors, and its operating frequency is also 5GHz, which is much less congested than 2.4GHz. Finally, it also supports IP networks, which is important if you want to send data to the cloud without complexity. The 802.11ac standard of the previous generation still accounts for most shipments (80.9%) and revenue (76.2%). However, there is a limit to accepting IoT devices that will continue to increase significantly in the future. To solve this problem, the new Wi-Fi 6 standard is expected to be the solution (IEEE 802.11ax) which is quickly becoming the main driving force of the wireless local area network (WLAN) market. According to IDC market research analysts, in the first quarter of 2020, independent access points (APs) supported by Wi-Fi 6 accounted for 11.8% of shipments, but 21.8% of revenue. In this paper, we have compared and analyzed the IoT connectivity, QoS, and security requirements of devices using Wi-Fi 6 network.

• 방송공학회논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.154-161
• /
• 2018

최근 스마트폰 사용자가 늘어남에 따라 실내 위치인식 서비스에 대한 연구의 중요성이 증가하고 있다. 실내 위치인식에는 주로 WiFi, Bluetooth 등이 연구되고 있으나, 본 연구에서는 대부분의 실내 공간에 설치되어 있고 스마트폰에 WiFi 기능이 탑재되어 있어 접근성이 좋은 WiFi를 사용한다. 본 연구에서는 수집된 WiFi의 수신신호세기를 이용하는 핑거프린트 기술과 다변량 분류법 중 Ensemble learning method인 랜덤포레스트 알고리즘을 사용한다. 핑거프린트의 데이터로는 수신신호세기와 더불어 Mac주소를 사용해 총 4개의 라디오 맵을 만들어 사용하였다. 실험은 제한된 실내공간에서 진행하였고 실험분석을 위해 본 연구에서 제안하는 방법과 유사한 기존의 랜덤포레스트를 사용하는 실내 위치인식 시스템과 비교 분석하였다. 실험 결과 기존의 랜덤포레스트를 사용하는 실내 위치인식 시스템보다 본 연구에서 제안하는 시스템의 위치인식 정확도가 약 5.8% 높고 학습 데이터 개수에 상관없이 위치인식 속도가 일정하게 유지 되며 기존 방식 보다 더 빠름을 입증하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
• /
• 제9권4호
• /
• pp.16-19
• /
• 2014

본 논문에서는 와이파이(WiFi) 도플러 주파수의 검파를 기반으로 무선랜 AP(Access Point)용 송신기와 수신기의 부반송파(subcarrier)비콘 방식을 설계한다. 이로서 WiFi-AP에서 도플러 주파수의 감지 및 검파를 위해 어레이(array) 안테나와 RF 빔을 추정함으로서 사람의 움직임과 침입탐지를 검출할 수 있다. 이러한 무선 탐지와 무선 동작인식을 기반으로 한 WiFi 도플러 주파수 검파방식과 적응형 비콘(beacon)의 시간영역신호를 조합하는 무선보안 서비스 설계방안을 제안하였다.