Pre-processing Scheme for Indoor Precision Tracking Based on Beacon

비콘 기반 실내 정밀 트래킹을 위한 전처리 기법

  • 황유민 (광운대학교 유비쿼터스 통신 연구실) ;
  • 정준희 (광운대학교 유비쿼터스 통신 연구실) ;
  • 심이삭 (광운대학교 유비쿼터스 통신 연구실) ;
  • 김태우 ((주)미래이앤아이 경영지원부) ;
  • 김진영 (광운대학교 유비쿼터스 통신 연구실)
  • Received : 2016.12.05
  • Accepted : 2016.12.20
  • Published : 2016.12.31

Abstract

In this paper, we propose a pre-processing scheme for improving indoor positioning accuracy in impulsive noise channel environments. The impulsive noise can be generated by multi-path fading effects by complicated indoor structures or interference environments, which causes an increase in demodulation error probability. The proposed pre-processing scheme is performed before a triangulation method to calculate user's position, and providing reliable input data demodulated from a received signal to the triangulation method. Therefore, we studied and proposed an adaptive threshold function for mitigation of the impulsive noise based on wavelet denoising. Through results of computer simulations for the proposed scheme, we confirmed that Bit Error Rate and Signal-to-Noise Ratio performance is improved compared to conventional schemes.

본 논문에서는 실내 임펄시브 노이즈 채널 환경에서 비콘 기반의 측위 시스템의 측위 정밀도를 향상시킬 수 있는 전처리 기법을 제안하였다. 임펄시브 노이즈는 복잡한 실내 구조 환경이나 간섭 환경에서 발생하며 이는 무선 통신에서 신호 복조 오류 확률을 증가시켜 정확한 데이터 복조를 어렵게 한다. 제안한 전처리 기법은 사용자의 위치 좌표를 산출하기 위한 비콘 기반의 삼각측량법을 수행하기 이전에 적용 및 수행되며, 제안 기법을 데이터 복소의 오류 확률을 감소시켜 정확한 데이터를 삼각측량법의 입력값으로 제공한다. 신뢰성 있는 데이터 입력을 통해 위치 좌표 결과값의 신뢰도를 향상시키는 매커니즘이다. 따라서 임펄시브 노이즈 완화를 위해 신호의 시간-주파수 분해능이 우수한 웨이블릿 잡음 제어 방법을 기반으로 임펄시브 노이즈에 특성에 따라 노이즈를 제거하는 적응적 임계 함수를 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 적응적 임계 함수가 기존의 기법과 대비로 비교적 Bit Error Rate 성능 및 Signal-to-Noise Ratio 성능을 향상시키는 결과를 확인하였다.

Keywords

References

  1. C. Huang, L. Lee, L. Wu, and Z. Lai, "Real-time RFID indoor positioning system based on Kalman-filter drift removal and Heron-bilateration location estimation,"IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 64, no. 3, pp. 728-739, Mar. 2015. https://doi.org/10.1109/TIM.2014.2347691
  2. S. F. A. Shah, S. Srirangarajan, and A. H. Tewfik, "Implementation of a directional beacon-based position location algorithm in a signal processing framework," IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 9, no. 3, pp. 1044-1053, Mar. 2010. https://doi.org/10.1109/TWC.2010.03.081204
  3. J. Joy, S. Peter, and N. John, "Denoising using soft thresholding", International Journal of Advanced Research in Electrical, vol. 2, no. 3, 2013.
  4. H. Y. Lina, S. Y. Lianga, Y. L. Hob, Y. H. Linb, and H. P. Ma, "Discrete-wavelet-transform based noise removal and feature extraction for ECG signals", Innovation and Research in BioMedical engineering (IRBM), 2014.
  5. L. Chun-Lin, A tutorial of the wavelet transform, 2010.
  6. Y. Meyer, Wavelets and Operators, 1993, Cambridge Univ. Press.