Received signal strength indicator (RSSI) is used as one of the ranging techniques to locate dynamic sensor nodes in wireless sensor network. Before it can be used for position estimation, RSSI values must be converted to distances using path loss model. These distances among sensor nodes are combined using trilateration method to find position. This paper presents an idea which attempts to integrate both path loss model and trilateration as one algorithm without going through RSSI-distance conversion. This means it is not simply formulas combination but a whole new model was developed. Several advantages were found after integration: it is able to reduce processing load, and ensure that all values do not exceed the maximum range of 16-bit signed or unsigned numbers due to antilog operation in path loss model. The results also show that this method is able to reduce estimation error while inaccurate environmental parameters are used for RSSI-distance conversion.
지표면상(地表面上)에 존재(存在)하는 제점간(諸點間)의 수평위치결정(水平位置決定)에 있어서 정확도(正確度)를 향상(向上)시키기 위해 여러가지 조정방법(調整方法)들이 연구개발(硏究開發)되어 왔다. 본(本) 연구(硏究)에서는 길이와 각(角)을 관측(觀測)하여 사각망(四角網)과 유심삼각망(有心三角網)을 형성하였으며, 이 두 망(網)을 삼각측량방법(三角測量方法), 삼변측량방법(三邊測量方法) 및 삼변측량(三邊測量)과 삼변측량(三邊測量)을 조합(組合)한 방법(方法)으로 분석(分析)하여 이들 각각(各各)의 조정방법(調整方法) 중 수평위치결정(水平位置決定)에 가장 효용성(効用性) 있는 방법(方法)을 제시하고자 하는 데 본(本) 연구(硏究)의 의의(意義)가 있다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권5호
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pp.545-550
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2011
Trilateration is a typical method to locate an object, which requires inherently at least three prerecognized reference points. In some cases, owing to out of reachability to communication facilities the target node cannot be reachable always to three base stations. This paper presents a predictive method, which can identify the location of a moving target node in real time even though the target node could not get in touch with all three base stations. The method is based on the PIDcontrolled Moving Objects Spatio-Temporal Model Algorithm. Simulation results verify that this method can predict the moving direction of a moving target, and then combine with its past position information to judge accurately the location.
This paper presents an accurate indoor localization method of a mobile robot using ultrasonic sensors. The coordinates of mobile robot are calculated by using trilateration which is using the distance between the transmitter and receiver. At this time, the distances can't be accurately calculated by containing noise. We propose Extended Kalman Filter(EKF) to improve estimation accuracy. The performance of proposed EKF is evaluated by simulation program. As a result, we confirm that the errors in estimate of mobile robot's position are eliminated from measured distance.
Journal of information and communication convergence engineering
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제10권4호
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pp.349-358
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2012
Over a wireless sensor network (WSN), accurate localization of sensor nodes is an important factor in enhancing the association between location information and sensory data. There are many research works on the development of a localization algorithm over three-dimensional (3D) space. Recently, the complexity-reduced 3D trilateration localization approach (COLA), simplifying the 3D computational overhead to 2D trilateration, was proposed. The method provides proper accuracy of location, but it has a high computational cost. Considering practical applications over resource constrained devices, it is necessary to strike a balance between accuracy and computational cost. In this paper, we present a novel 3D localization method based on the received signal strength indicator (RSSI) values of four anchor nodes, which are deployed in the initial setup process. This method provides accurate location estimation results with a reduced computational cost and a smaller number of anchor nodes.
CSS (Chirp Spread Spectrum) specified in IEEE 802.15.4a can be used for ranging applications. In this paper, we apply the CSS to estimate the coordinates of a mobile robot. Four anchor nodes are installed at known positions and a tag node is attached to the target mobile robot. By CSS ranging, we measure the distances between each anchor and the tag node. Based on the measured distances, the coordinates of the mobile robot can be calculated by the method of trilateration. However the calculated coordinates are not accurate because of the errors of the measured distances. Therefore we propose an algorithm for reducing the effect of the errors. The proposed algorithm is executed with the extended Kalman filter. Through localization experiments, we show the performance of the proposed algorithm and the accuracy of the estimated position.
In this paper, we propose the localization algorithm for the cooperative behavior of the swarm robots based on WSN (Wireless Sensor Network). The proposed method is as follows: First, we measure positions of the L-bot (Leader robot) and F-bots (Follower robots) by using the APIT (Approximate Point In Triangle) and the RSSI (Received Signal Strength Indication). Second, we measure relative positions of the F-bots against the pre-measured position of the L-bot by using trilateration. Then, to revise a position error caused by noise of the wireless signal, we use the particle filter. Finally, we show the effectiveness and feasibility of the proposed method though some simulations.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권3호
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pp.161-165
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2021
Since the first commercialization of beacon-based services in 2011, various services have been provided to improve Bluetooth performance, and research has been conducted to accurately recognize user locations using beacons. The various measurement methods of indoor positioning systems (IPS) include methods using receiver signal strength indicator (RSSI) the strength of which varies greatly in accuracy depending on whether there are obstacles such as cement walls or doors. In this paper, we present a method to provide accurate positioning services even in the presence of obstacles in indoor spaces. To this end, we connect the HM-10 module supporting the beacon with Arduino Uno, to place beacons in three directions in real-world indoor space, and derive an optimal trilateration equation. Based on the derivation, we select the optimal expression for calculating the distance between the beacon and the moving station and use it to verify the coordinate determination for the moving station.
본 논문은 개선된 삼변측량법을 이용하여 위치인지에 대한 정확도를 향상시킨 위치인지 알고리즘을 개발하였다. 개발한 위치인지 알고리즘은 첫째, 측정된 신호세기를 기반으로 노드와의 거리를 계산한다. 특정한 위치에 노드를 배치한 후 노드와의 거리 측정시 오차가 발생했다는 가정 하에 설계하였다. 노드(수신기, 중계기)들로 부터 거리데이터가 전송되면 구역에 따라 위치 계산에 쓰일 인접한 노드를 선택한다. 위치계산은 두 원을 그룹으로 생성한 후 두 교점을 이용해서 사각형 영역 안의 네점의 위치를 구한다. 둘째, 구역 필터링 알고리즘 적용하였다. 노드들이 구성하는 4개의 구역이 있다고 가정하고, 한 구역은 6개의 위치인지 좌표를 담당하게 하였다. RF의 특성상 실제 거리가 멀수록 신호세기에 의한 거리 오차는 커지게 되어있다. 이를 구역 필터링을 통하여 1차 필터링을 하고 2차적으로 개선된 알고리즘을 적용하여 위치인지 오차를 최소화하였다.
본 논문은 홈 웰니스 로봇에서의 센싱 플랫폼 기술 구현에 관한 연구이다. 실내 이동로봇의 자기위치인식은 정교한 궤도 제어를 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 RF 센서 네트워크와 퍼지추론을 이용하여 로봇의 실내 위치인식 알고리즘을 구현하고자 한다. RFID 센서를 이용하여 로봇 자기위치를 인식하고, 삼변측량과 삼각측량의 장점들을 결합하기 위하여 퍼지 추론기를 이용한 협업 알고리즘을 제안한다. 삼변측량 자기위치 인식을 구현하기 위하여 RSSI(Received Signal Strength Indicator)방식을 구현하고, 삼각측량 자기위치 인식을 구현하기 위해 TOA(Time of Arrival)방법을 사용한다. 태그로부터 측정된 거리와 위상각의 차이를 이용하여 삼변 및 삼각측량기법을 통해 얻은 결과값들을 퍼지 추론에 의하여 실시간으로 융합하여 개선된 최종 위치를 계산한다. 본 논문에서 설계한 RFID 센서 네트워크 환경과 홈 웰니스 로봇에 탑재 되어 있는 리더 시스템을 기반으로 제안한 알고리즘의 적용 실험 결과들을 통하여 개선된 성능을 확인 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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