수신 신호 세기 (RSSI: Received signal strength indicator)는 아날로그-디지털 변환기 입력단에서 수신신호의 세기를 나타낸다. 통신시스템에서 수신 신호 세기는 수신단에서 채널의 상태를 결정하는데 사용된다. 본 논문에서는 핸드오버상에서 실측값을 바탕으로 한 수신 신호 세기의 이용에 대해 알아본다. 먼저 WAVE (Wireless Access in Vehicular Environments)라 일컫어지는 차량통신을 위한 5.9GHz 주파수대에서 RSSI값을 측정한다. 측정된 데이터를 바탕으로 하여 빠른 핸드오버 방식 적용을 위한 수신 신호 세기의 이용에 대해 논의하고, 실제 고속도로 환경에서 RSSI를 이용하여 핸드오버를 적용한다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.541-546
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2006
Zigbee를 이용한 실내 위치 측정 기법에서는 수신신호세기(RSSI) 측정치를 거리측정치로 활용하여 삼각측량법이나 DB 검색법을 이용하여 위치를 구한다. RSSI 측정치는 Zigbee 통신에서 기본적으로 제공하는 값으로 하드웨어 추가 없이 거리 측정에 사용할 수 있지만 정확도가 떨어진다. 이를 해결하기 위해 초음파 센서를 장착하고 RF와 초음파의 속도차이를 이용하여 정확한 거리를 측정할 수 있다. 이렇게 구해진 거리를 이용하면 정확한 위치를 구할 수 있다. 이를 구현하는 방법으로 본 논문에서는 고정된 위치의 비컨들이 순차적으로 신호를 전송하여 노드의 위치를 구하는 경우 발생하는 비컨의 전송 스케줄, 추가 및 동기 유지의 어려움을 해결할 수 있도록 노드에서 신호를 전송하고 비컨에서 구한 거리를 다시 노드로 Zigbee 통신을 이용하여 전달하여 위치를 구하는 기법을 제시하였다. 추가로 본 논문에서는 비컨 수의 제약으로 위치를 구할 수 없는 경우에 초음파 측정치에 추가하여 RSSI 측정치를 동시에 이용하는 위치측정기법을 제시하고, 실제 정적, 동적 실험을 통하여 그 유용성을 보였다. 3개 이상의 초음파 신호가 수신되는 경우 cm 급의 정확도로 위치를 10Hz 이상으로 구할 수 있었으며, 2개 이하의 초음파 신호가 수신되는 경우에도 RSSI 측정치가 있으면 수십 cm 급의 정확도로 위치를 구할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 실내 환경에서 전파의 특성을 고려한 수신신호 세기 기반의 협력 위치추정 알고리즘을 제안하였다. 기존의 수신신호세기 기반의 위치추정 기법은 장애물 등 전파환경에 따라 신호세기의 불안정한 요인으로 인해 낮은 위치추정 신뢰성을 보였다. 이러한 불안정한 전파환경을 극복하기 위해 본 논문에서는 광선발사법을 통해 사전에 실험한 전파특성 요인을 실내 환경의 협력 위치추정 알고리즘에 반영하였다. 또한 제안하는 협력 위치추정 알고리즘의 성능평가를 위해 가로, 세로 $13.65m{\times}8.7m$의 실내에서 고정위치를 알고 있는 4개의 Zigbee 노드와 위치를 알지 못하는 미지의 Zigbee 노드 5개를 배치하여 실험하였다. 실험결과, 전파특성 요인이 고려되었을 경우, 기존의 수신신호세기 기반 위치추정 방식에 비해 본 논문에서 제안하는 협력위치추정 방식이 보다 효율적인 위치추정이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 실내외 무선 센서네트워크 환경에서 전파특성을 고려한 수신신호세기 기반의 협력 위치추정 알고리즘을 제안하고 이에 대해 성능을 분석하였다. 기존의 수신신호세기 기반의 위치추정 기법은 장애물 등 전파환경에 따라 신호세기가 불안정하여 낮은 위치추정 신뢰도를 보였다. 이러한 불안정한 전파환경을 극복하기 위해 본 논문에서는 광선발사법을 통해 도출된 전파특성 요인을 제안하는 협력 위치추정 알고리즘에 반영하였다. 또한 협력 위치추정 알고리즘의 성능평가를 위해 4개의 가상공간에 고정위치를 알고 있는 4개의 Zigbee 노드와 위치를 알지 못하는 미지의 Zigbee 노드 5개를 배치하여 실험하였다. 실험결과, NLCA의 경우 2m-3.5m 오차를 보였으나 본 논문에서 제안하는 CLA/ECLA의 경우는 1.3m-2.5m/0.5m-1.2m로 선형적인 성능개선을 보였다. 그러므로 전파특성요인이 고려되었을 경우 기존의 수신신호세기 기반 위치추정 방식에 비해 본 논문에서 제안하는 협력위치추정 방식이 보다 효율적임을 확인하였다.
본 논문에서는 IEEE 802.15.4 기반 무선센서네트워크(WSN) 및 수신신호세기(RSSI)를 이용하여 건물 내에서의 소방대원의 조난을 감지하고 무선으로 조난신호를 보냄으로써 근처 동료 소방대원이 수신신호세기(RSSI)를 통해 조난신호의 송신방향을 읽고 위치를 추적하는 시스템을 제안하였다. 또한, 제안된 시스템을 이용한 실험에서 이론값과 실험값의 오차가 작기 때문에 RSSI를 통한 위치추적이 가능하다는 것을 확인하였다.
본 논문은 GPS 신호를 수신할 수 없는 대형선박의 내부에서 현재 위치를 정확하게 측정하기 위해서, GPS 신호를 대신하여 선박내부에 설치되어 있는 Wireless AP (Access Point)에서 발신되는 RSSI (Received signal strength indication)를 이용하였다. 선박내부에서 수신되는 RSSI 신호 중 신호세기가 가장 강한 3곳의 AP에서 발신되는 RSSI를 Friis 공식을 통해 거리로 환산 후, 삼각측량법을 통해 위치로 변환하였다. 그리고 AP에서 발신되는 신호에는 노이즈가 발생되기 때문에 신호세기가 불규칙하게 변함으로써 정확한 위치를 얻기 힘들다. 그래서 칼만필터를 통해 실시간으로 위치를 보정하고, 보정된 위치는 서버 DB에 저장된다.
IEEE 802.15.4에서 채널 간 충돌을 회피하기 위해 제안된 CSMA/CA 알고리듬은 수신되는 신호의 상관관계를 나타내는 지표인 LQI (Link Quality Indicator) 값과 수신되는 신호의 크기를 나타내는 지표인 RSSI (Received Signal Strength Indicator) 값을 이용한다. 지그비 모듈에서 측정되는 LQI 값은 수신되는 신호의 크기에 따라 변화하는데, 그 상관관계가 매우 부정확한 문제가 있어 왔다. 본 논문에서는 CC2430과 CC2591을 이용해 제작된 지그비 모듈을 기반으로 수신 신호의 크기와 LQI 값을 실험적으로 측정하여 RSSI 값에 따른 LQI 값의 상관관계를 분석하였다.
본 연구에서는 블루투스 비콘이 송신하는 저전력 블루투스 신호의 세기와 전파 방향성에 따른 수신 강도(Received Signal Strength Index, RSSI) 변화를 분석하였다. 자수정 지하광산에서 스마트폰을 이용하여 저전력 블루투스 신호의 RSSI 변화를 조사한 결과, 무지향성 비콘의 경우 비콘과 스마트폰 사이의 거리가 감소할수록 신호 세기가 증가할수록 RSSI 평균이 점차 증가하였다. 지향성 비콘의 RSSI 평균은 비콘과 스마트폰이 마주 보는 각도와는 연관성 없이 변화하였다. 본 연구의 결과는 블루투스 비콘 기반의 지하광산 근접경고시스템 개발을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
이제까지 제안된 캠퍼스 내 차량 관리 시스템은 단순한 차량의 출입만을 관리하기위한 시스템이며 주차권을 발급하거나 CCTV를 이용한 차량 식별, 또는 간단히 차량에 부착된 RFID 태그를 인식하여 차단기의 계폐를 통제하는 시스템이 대표적이다. 이 시스템들은 차량의 출입만 통제할 뿐 차량의 위치를 파악하여 주차관리에 적용할 수 없는 어려움이 있다. 본 논문에서는 센서노드를 이동차량에 부착해 WSN의 위치추적기술의 하나인 센서노드에서 발신되는 수신신호세기를 이용한 방법을 통하여 수신 신호 세기(RSSI : Received Signal Strength Indication) 정보의 데이터베이스를 구축해 차량과의 거리계산과 위치까지 추적할 수 있는 응용프로그램을 구현함으로써 캠퍼스 내 차량의 위치 파악과 주차관리 등에 있어 보다 효율적인 방법을 제시하였다.
WSN에서 위치를 구하는 방법으로 WLSQ와 DB를 이용하는 방법이 대표적이다. WLSQ에서는 수신된 RSSI로부터 거리를 구하고 구해진 거리를 이용하여 위치를 구하며, 구해진 위치의 정확도는 측정된 RSSI의 정확도와 이로부터 거리를 구하는 알고리즘에 좌우된다. DB를 이용하는 기법은 DB를 구축하는 방법과 측정된 RSSI와 DB를 비교하는 기법에 따라 정확도가 결정된다. 본 논문에서는 수신된 RSSI와 DB를 비교하여 위치를 구하는 기법의 구현 및 성능을 나타내었으며, WLSQ의 결과와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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