Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권8호
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pp.932-938
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2013
최근 WLAN을 이용한 실내 위치인식 방법 중 하나인 Fingerprint 기법은 신호의 반사 및 굴절에 의한 페이딩 현상에 강인하여 많이 연구되고 있다. 그러나 이 방법은 신호의 수집과 데이터베이스와 측정된 신호의 비교 연산의 과정에서 요구되는 시간과 연산량이 많다. 본 논문에서는 연산량을 줄이기 위하여 제안한 변형된 데이터베이스를 기반으로 실시간으로 수집되는 신호의 선택적 연산을 이용한 WLAN 실내 위치인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 신호의 세기에 따른 선형보간과 문턱치를 통하여 데이터베이스의 구성 시간 및 크기를 줄이고, 실시간으로 측정되는 신호의 선택적 연산을 통해 연산량은 감소시키면서 위치정확도를 유지하였다. 실험결과 제안한 알고리즘은 실내 복도 환경에서 기존의 Fingerprint 기법 대비 정확도를 17.8% 향상시켰으며 연산량은 평균 46% 감소되는 것을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.277-290
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2019
The demand for indoor positioning is increasing day by day. However, the widely used positioning methods today cannot satisfy the requirements of the indoor environment in terms of the positioning accuracy and deployment cost. In the existing research domain, the localization algorithm based on three-dimensional space is less accurate, and its robustness is not high. Visible light communication technology (VLC) combines lighting and positioning to reduce the cost of equipment deployment and improve the positioning accuracy. Further, it has become a popular research topic for telecommunication and positioning in the indoor environment. This paper proposes a surface centroid TOA localization algorithm based on the VLC system. The algorithm uses the multiple solutions estimated by the trilateration method to form the intersecting planes of the spheres. Then, it centers the centroid of the surface area as the position of the unknown node. Simulation results show that compared with the traditional TOA positioning algorithm, the average positioning error of the surface centroid TOA algorithm is reduced by 0.3243 cm and the positioning accuracy is improved by 45%. Therefore, the proposed algorithm has better positioning accuracy than the traditional TOA positioning algorithm, and has certain application value.
The goal of this paper is to develop a self localization of mobile robot using UHF RFID landmark. We present landmark, a location sensing archetype system that uses UHF Radio Frequency Identification (UHF RFID) technology for locating objects inside buildings. The major advantage of landmark is that it improves the overall accuracy of locating objects by utilizing the concept of reference tags. Based on experimental analysis, we demonstrate that passive UHF RFID is a viable and cost-effective candidate for indoor location sensing. We conduct a series of experiments to evaluate performance of the positioning of the landmark System. In the standard setup, we place RF Reader which has two antennas and 25 tags in our lab. This research uses the assumption-based coordinates (ABC) algorithm[3] for determining the localization of robot. Also, we show how Radio Frequency Identification (UHF RFID) can be used in robot-assisted indoor navigation for the visually impaired. The experiments illustrate that passive UHF RFID tags can act as reliable landmark that trigger local navigation behaviors to achieve global navigation objectives.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권5호
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pp.566-572
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2014
Recently, indoor navigation has been applied in large convention centers by using wireless sensor networks (WSNs), which provide not only a user's path to be traveled but also orientation and shopping information to increase user's convenience. This paper presents the localization system for estimating relative coordinates without pre-deployment of the reference node based on ultra wide band (UWB) ranging system, which is relatively suitable for indoor localization compared to other wireless communications, and azimuth sensor. The proposed localization system which consists of an azimuth sensor and a mobile node composed of three nodes estimates relative coordinates of the reference node without applying any recursive and time consumption algorithms. Also, in the process of estimating relative coordinates of the reference node, ranging errors are minimized through the proposed technique and the number of nodes can be reduced. Experimental results show the feasibility and validity of the proposed system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.3950-3969
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2021
Radio Frequency (RF)-based indoor localization technologies play significant roles in various Internet of Things (IoT) services (e.g., location-based service). Most such technologies require that all the devices comply with a specified technology (e.g., WiFi, ZigBee, and Bluetooth). However, this requirement limits its application scenarios in today's IoT context where multiple devices complied with different standards coexist in a shared environment. To bridge the gap, in this paper, we propose a cross-technology localization approach, which is able to localize target nodes using a different type of devices. Specifically, the proposed framework reuses the existing WiFi infrastructure without introducing additional cost to localize Non-WiFi device (i.e., ZigBee). The key idea is to leverage the interference between devices that share the same operating frequency (e.g., 2.4GHz). Such interference exhibits unique patterns that depend on the target device's location, thus it can be leveraged for cross-technology localization. The proposed framework uses Principal Components Analysis (PCA) to extract salient features of the received WiFi signals, and leverages Dynamic Time Warping (DTW), Gradient Boosting Regression Tree (GBRT) to improve the robustness of our system. We conduct experiments in real scenario and investigate the impact of different factors. Experimental results show that the average localization accuracy of our prototype can reach 1.54m, which demonstrates a promising direction of building cross-technology technologies to fulfill the needs of modern IoT context.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권1호
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pp.92-98
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2014
최근 저비용 실내 측위 시스템을 구축하기 위하여 WLAN기반 RSSI를 이용한 핑거프린트 기법이 많이 연구되고 있다. 이 기법은 UWB의 측위와 비교해서 상대적으로 정확도가 떨어지므로 다양한 실내 위치기반 서비스를 구현하기 위하여 지속적으로 WLAN기반 핑거프린트의 측위 성능은 향상되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 표준에 포함된 RSSI와 LQI를 이용하여 실내 측위 성능을 향상 할 수 있는 핑거프린트 기법을 제안한다. 제안한 기법은 RSSI와 LQI를 활용함으로써 각 위치의 특징을 더욱 뚜렷하게 만들고 변형된 유클리드 거리법을 사용하여 핑거프린트 기법을 개선하였다. 다양한 장애물이 존재하는 NLOS의 실내 환경에서 실험을 진행한 결과 측위 성능이 22% 향상되는 것을 확인하였다.
In this paper, we present indoor positioning technologies using the wireless signal categorizing them into triangulation based, fingerprinting based, and cell ID based technologies. We describe several representative techniques for each of them emphasizing their strengths and weaknesses. We define important performance issues for indoor positioning technologies and analyze recent technologies according to the performance issues. We believe that this paper provide wise view and necessary information for recent indoor positioning technologies using wireless signals.
A global ultrasonic sensor system for self-localization of an indoor mobile robot is proposed in this paper. By the global ultrasonic sensor system, it is meant several ultrasonic transmitters fixed at some positions in the world coordinate and the receiver in the moving coordinate of a mobile robot. In order to achieve the synchronization between an ultrasonic transmitter and receiver and to avoid the crosstalk among the ultrasonic transmitters, simple radio frequency transmitters and receivers are adopted. Experiments are carried out to verify the effectiveness of the proposed ultrasonic sensor system.
본 논문에서는 선박 내 실내에서 개인 정보 전달의 효율성을 높이는 WUSB over WBAN 프로토콜 구조와 본 프로토콜에 기초한 실내 위치인식 기술을 제안한다. 이를 위해 전력 소모를 최소화 하면서 정밀한 위치 인식이 가능한 위치인식알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 위치인식알고리즘은 WUSB over WBAN 프로토콜 기반 센서 노드에서 GPS 없이 독립적으로 실행되어 측정된 값을 사용하여, 각 센서 노드의 위치를 추정함으로써 전력소모를 최소화한다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권1호
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pp.62-75
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2008
Vision-based simultaneous localization and map building using a single camera, while compelling in theory, have not until recently been considered extensive in the practical realm of the real world. In this paper, we propose a simple framework for the monocular SLAM of an indoor mobile robot using natural line features. Our focus in this paper is on presenting a novel approach for modeling the landmark before integration in monocular SLAM. We also discuss data association improvement in a particle filter approach by using the feature management scheme. In addition, we take constraints between features in the environment into account for reducing estimated errors and thereby improve performance. Our experimental results demonstrate the feasibility of the proposed SLAM algorithm in real-time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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