Abstract
In this paper, we propose two algorithm for improving the performance of wireless localization(Trilateration and Least Square) based on the range based approach method in indoor environment using RSSI for ranging distance. we propose a method to discriminate the case that has relatively large estimation errors in trilateration using Heron''s formula for the volume of a tetrahedron. And we propose the algorithm to process the discriminated types of distance using the absolute value calculated by Heron''s formula. In addition, we propose another algorithm for the case of which the number of anchor nodes larger than three. In this case, Residual Weighting Factor(RWGH) improves the performance of Least Square. However, RWGH requires many number of calculations. In this paper, we propose Iterative Weighted Centroid Algorithm(IWCA) that has better performance and less calculation than RWGH. We show the improvement of performance for two algorithms and the combination of these algorithm by using simulation results.
본 논문에서는 실내에서 무선으로 위치를 추정하는데 사용되는 삼변측량과 최소제곱법의 정확도 향상을 위한 두 가지 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 삼변측량을 사용하여 위치를 추정할 때 상대적으로 큰 위치 추정 오차를 발생시킬 수 있는 경우, 즉 3개의 원이 교직선을 형성하지 못하는 경우를 사면체를 위한 헤론의 공식을 적용하여 분류하고, 분류과정에서 얻어진 부피의 절댓값을 이용하여 측정된 추정 거리를 신뢰성 있는 추정 거리로 변환하는 알고리즘을 제안한다. 또한 Anchor node의 개수가 3개 이상인 경우에 사용하는 최소제곱법의 변형된 알고리즘인 RWGH의 연산량을 개선하면서 더 좋은 성능을 낼 수 있는 가중치를 이용한 무게 중심 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 성능을 검증한다.