With the increase use of electromagnrtic distance measuring equiment, is is required that we need to study the higher dimensional applications and detail technical methods. The purpose of this paper is to improve the accuracy of ocean construction surveying and computer programming for determining of horizontal position of a quadrilateral by measuring line on traverse surveyng, trigulation and trilateration. Aa long distance measurements with high accuracy became possible by the apperance of EDM distance measuring instruments, we induced correct adjustment equation through angle condition and area conditionequation. After that we compared and experimental model. From its a result of the practical applicationto quadrilateral, it has been found that its triangulation and traverse surveying algorithms provide better accuracy than trilateration.
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.
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.
전자파거리측정기의 출현으로 거리의 정밀측정이 가능해지므로써 수평위치결정기법(水平位置決定技法) 중에 한 방법인 3변측량(邊測量)의 연구(硏究)가 본격화(本格化) 되기에 이르렀다. 따라서 본(本) 연구(硏究)에서는 전자파거리측정기에 의하여 변(邊)만을 관측(觀測)하므로써 수평위치결정(水平位置決定)을 하였고 기준점간(基準點聞)의 거리변화에 따른 오차분포(誤差分布)와 기하학적(幾何學的) 조건(條件)을 변화(變化)시켜 미지점(未知點)의 좌표에 미치는 영향을 분석(分析)하여 기준점(基準點)의 최척위치선정에 의의를 두고있다.
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.
실시간으로 특정 대상의 위치를 추적하는 것은 특히 u-헬스 서비스에 있어서는 이용자가 자율적인 통제가 어려운 상황에 처할 수 있음에 따라 중요하게 요구되는 사항이다. 지금까지 위치를 인식하는 대표적 방법으로 삼각측량법이 제시되어 왔는데, 이는 세 개의 고정된 기준점에 의하여 대상노드와의 거리를 측량하여 위치를 추정하는 방법이다. 그러나 특히 u-헬스 서비스에서 이용자는 위치인식을 위한 기준 수신장치로부터 멀어지거나 또는 수신장치의 장애, 고장, 부재 등과 같은 통신 도달성이 결여된 여건에 처할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 특수한 여건이나 상황에 적용 가능한 위치인식 방안과 이를 실시간으로 추적할 수 있는 방법을 연구하여 제시한다.
평면 삼변망의 조정에 적용되는 정밀방법은 대개 최소제곱법이 적용된다. 이미 알고 있는 방법으로써 관측 방정식이나 조건 방정식은 예외 없이 모두 비선형이다. 조건 방정식에서 보정을 위한 계수식은 매우 길고 복잡하다. 본 논문에서는 조건 방정식이 선형이고 보정계수가 매우 간단하게 계산되고 검산되어 질 수 있는 새로운 기법을 제시하였다. 본 연구에서 택한 방법에서는 삼변망의 관측거리는 잉여관측값을 갖는 형태의 것으로 간주하였다. 만약 이 잉여관측변이 관측오차를 갖는다면 완전한 망을 이루기 위해서는 기준선 방향의 영향이 다른 변의 길이에 변화를 가져오게 된다. 이 변화를 최소일의 원리를 적용하므로서 해석할 수 있었다. 이 방법에 의하여 망조정을 분석한 결과 폐합비가 약 1/145,000으로 매우 양호하여 평면 삼변망의 해석에 유용하게 이용될 수 있음을 입증하였다.
최근 스마트 기기의 보급 및 활용 증가로 인한 실내 위치 인식 시스템 수요가 급증함에 따라, Wi-Fi 및 BLE(Bluetooth Low Energy) 비콘을 이용한 실내 측위 시스템이 각광받고 있다. 본 논문은 BLE 비콘 기반에 중점을 두고 RSSI 신호를 이용하여 거시적인 삼변 측량 기법을 이용하여 산출한다. 그 결과 값을 근사치 위치에만 Fingerprinting을 적용하여 위치 측위 기본 연산량을 줄임과 동시에 에너지 효율을 증대시킨다. 또한 선정된 Fingerprinting Cell 주위의 AP(Access Point)만을 이용하여 사용자의 단말 위치의 정밀성을 보장하는 정밀 삼변 측량 연산을 수행하여 에너지 효율을 고려한 BLE 핑거프린팅 기반의 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다. 또한 비교 기술로 실내 측위 시장 내 많이 이용 되는 BLE 및 Wi-Fi 환경 내의 핑거프린팅 기술을 본 논문에 제안한 알고리즘 방식을 기반으로 비교하여 실험 및 결과를 검증하였다.
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.
실내 위치 측위 관련 IPS(Indoor Positioning System)의 기술이 계속적인 연구 및 개발이 진행되고 있으며, 이에 따른 핑거프린팅 및 삼변 측량 기술이 지속적으로 연구되어 왔다. 하지만 이와 같은 기술은 AP(Access Point)를 이용하여 측위하기 때문에 광범위 측위에 있어 불안전한 RSSI 값의 측정으로 인한 측위 정밀도가 신용적이지 않다. 본 논문에서는 이와 같은 광범위 내 정밀 측위 문제점을 개선하고자 기존의 핑거프린팅 기법의 Cell 구성이 아닌 Sector 개념을 도입하였다. 각 Sector는 서로 간에 관여를 하지 않고 해당 Sector 내에서만 핑거프린팅 기법을 수행하여 효울 및 정밀성을 고려한 시스템을 제안하며, 기존의 핑거프린팅과 비교하여 효율성을 수학적 기법으로 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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