This paper presents the development of an end-to-end numerical simulator for signal design of the next generation global navigation satellite system (GNSS). The GNSS services are an essential element of modern human life, becoming a core part of national infra-structure. Several countries are developing or modernizing their own positioning and timing system as their demand, and South Korea is also planning to develop a Korean Positioning System (KPS) based on its own technology, with the aim of operation in 2034. The developed simulator consists of three main units such as a signal generator, a channel unit, and a receiver. The signal generator is constructed based on the actual navigation satellite payload model. For channels, a simple Gaussian channel and land mobile satellite (LMS) multipath channel environments are implemented. A software receiver approach based on a commercial GNSS receiver model is employed. Through the simulator proposed in this paper, it is possible to simulate the entire transceiver chain process from signal generation to receiver processing including channel effect. Finally, numerical simulation results for a simple example scenario is analyzed. The use of the numerical signal simulator in this paper will be ideally suited to design a new navigation signal for the upcoming KPS by reducing the research and development efforts, tremendously.
UWB(ultra wide band) 통신 시스템은 신호 에너지를 매우 넓은 주파수 스펙트럼에 정보를 전송하기 위해 펄스를 사용한다. UWB 신호의 수신 신호 대 잡음 전력비는 위치 추정 시스템의 정확도를 결정하는 중요한 요소이다. 신호 대 잡음 전력비가 높을수록 잡음의 영향이 낮아 위치 추정 오류는 감소한다. 통신 거리에 따른 신호 대 잡음 전력비의 계산은 시스템 설계에 중요한 지침을 제공하며 위치 추정 시스템의 성능은 채널 모델에 크게 의존한다. 분석 결과, 통신 거리에 따른 수신 신호 대 잡음 전력비의 성능은 Non LOS (line of sight)채널 환경보다 LOS 채널 환경에서 더 좋은 것으로 나타났다. 그리고 특정 통신 거리에서 프리앰블 신호의 심볼 간격이 증가하면 UWB 시스템의 채널 용량은 증가하였다.
In this paper, we propose an indoor positioning system that makes use of the attenuation model for IEEE 802.11 Channel State Information (CSI) in order to determine its distance from an Access Point (AP) at a fixed position. With the use of CSI, we can mitigate the problems present in the use of Received Signal Strength Indicator (RSSI) data and increase the accuracy of the estimated mobile device's location. For the experiments we performed, we made use of the Intel 5300 Series Network Interface Card (NIC) in order to receive the channel frequency response. The Intel 5300 NIC differs from its counterparts in that it can obtain not only the RSSI but also the CSI between an access point and a mobile device. We can obtain the signal strengths and phases from subcarriers of a system which in turn means making use of this data in the estimation of a mobile device's position.
In this study, the effect of the steering vector model mismatch due to array uncertainties on the performance of array processing was analyzed through simulation, along with the alleviation of the model mismatch effect depending on array calibration. To increase the reliability of the simulation results, the actual steering vector of the array antenna obtained by electromagnetic simulation was used along with the Jahn's channel model, which is an experimental channel model. Based on the analysis of the power spectrum for each direction, beam pattern, and the signal-to-interference-plus-noise ratio of the beamformer output, the performance deterioration of array processing due to array uncertainties was examined, and the performance improvement of array processing through array calibration was also examined.
In the conventional AOA(angle-of-arrival) positioning utilizing reverse-link wireless channel, each sensor should be equipped with an array antenna to measure the incident angle of signal transmitting from a tag. To perform the complicated signal processing for angle measurements, sensor size and its power consumption will be large. In some applications like mobile robot location, there exists no strict restriction in tag size or in power consumption. Rather, it is desirable that the sensor would be as small as possible. This paper presents a new AOA positioning method utilizing forward-link channel. Under the assumption that the mobile robot is operating on the flat surface, the measurement model for FLAOA(tiJrward-link AOA) is derived first. Two kinds of position estimation algorithms using FLAOA measurements are proposed; Gauss-Newton method and closed-fonn solution method. With the proposed methods, we can ohtain the attitude of robot as well as its position. Positioning performance of proposed methods is compared by computer simulation. Simulation results show that the closed-form solution method using FLAOA measurements is suitable for indoor robot positioning.
본 연구의 목적은 은행의 효율적인 채널전략 수립을 위해 채널을 유형별로 분류하고, 분류된 유형에 따라 대응분석을 실시하여 채널모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 은행원 대상 설문조사를 실시하여 범주형 자료를 시각화하고 포지셔닝 맵을 작성하였다. 그 결과 첫째, 12개 은행채널을 업무처리 주체와 장소를 기준으로 4개 유형으로 분류하고, 이를 다시 풀뱅킹과 셀프뱅킹으로 그룹화 하였다. 둘째, 분류된 유형에 따라 대응분석을 실시하여 점포형은 상품설명과 고객관리에 적합하고, 뱅킹형은 시·공간 제약 없이 효율적인 업무처리에 적합하며, 기기형과 뱅킹형은 고객관리에 부적합하고, 이동형은 인식부족으로 운영효과가 낮은 상태라는 결과를 도출하였다. 이는 은행업무의 특성을 반영하고 채널간 부족한 부분을 보완하는 하이브리드형 융합채널이 필요함을 의미한다. 셋째, 업무처리주체와 장소로 구성된 2×2모형위에 공통분면이 추가된 채널모형을 도출하였다. 따라서 본 연구는 고객의 은행채널 선택요인을 바탕으로 채널 다각화와 채널유형 별 역할분담 요소를 고찰함에 기여하고, 미래채널 전략수립과 효율적인 채널운영을 위한 기초연구 결과를 제시하였다는 점에서 연구의 의의를 가진다.
An indoor navigation system that utilizes long-term evolution (LTE) signals has the benefit of no additional infrastructure installation expenses and low base station database management costs. Among the LTE signal measurements, received signal strength (RSS) is particularly appealing because it can be easily obtained with mobile devices. Propagation channel models can be used to estimate the position of mobile devices with RSS. However, conventional channel models have a shortcoming in that they do not discriminate between line-of-sight (LOS) and non-line-of-sight (NLOS) conditions of the received signal. Accordingly, a previous study has suggested separated LOS and NLOS channel models. However, a method for determining LOS and NLOS conditions was not devised. In this study, a machine learning-based LOS/NLOS classification method using RSS measurements is developed. We suggest several machine-learning features and evaluate various machine-learning algorithms. As an indoor experimental result, up to 87.5% classification accuracy was achieved with an ensemble algorithm. Furthermore, the range estimation accuracy with an average error of 13.54 m was demonstrated, which is a 25.3% improvement over the conventional channel model.
Location Positioning은 유비쿼터스 컴퓨팅에서 주요한 기술이다. 최근에 UWB를 사용한 Location Positioning이 연구되고 있다. 실내 망에 location network을 구성하기 위해서는 base station들의 동기 특성이 매우 중요하다. LAN부터 WAN까지 시간의 동기를 맞추는 프로토콜로 제안되어 사용되고 있는 것이 NTP이다. 또한 실내 망을 동기화시키기 위해 가장 간단한 방법으로 사용할 수 있는 것이 Master-Slave 방식이다. 본 논문에서는 UWB Location Positioning을 위한 실내 망 동기화에 대해 NTP와 Master-Slave 방식을 UWB Channel 모델 특성을 적용하여 비교 분석하였다. 하나의 primary base station을 기준으로 여러 개의 base station을 실내 망에 동기론 맞춰가며 확장시켜 나갈 때, 각 base station이 포함하게 될 오차의 범위론 여러 채널 모델에서 모의 실험하였다. 그 결과, 비교적 간단하게 적용될 수 있는 Master-Slave 방식보다 NTP 방식이 더 적은 오차로 동기를 맞출 수 있는 동기화 방식인 것으로 나타났다.
타원형 산란 무선 채널 환경에서 고속 단거리 옥내 무선 통신용 초광대역 수신기의 입력에 클러스터 형태로 도착하는 신호의 도착 방향을 추정하기 위해 새로 초광대역 신호 모형을 제안한다. 추정 기법은 일반적인 다중신호분류 기법을 변경한 알고리즘이며, 제안된 추정 기법을 초광대역 신호 모형에 적용하여 두 종류의 매개변수인 신호 도착방향 변수와 퍼짐 변수를 얻는다. 제안한 신호 모형과 추정 기법은 초광대역 타원형 산란 무선 통신 환경 안에서 컴퓨터 모의실험을 통해 검증된다.
UWB 표준인 IEEE 802.15.3a 채널의 무선 통신 시스템 환경에서 채널에 적합하고 추정 정확도가 우수한 신호 도착 방향(AOA) 매개변수 추정 기반의 실내 무선 위치인식 알고리즘을 위한 평균가중 AOA 추정기법을 제안한다. AOA 매개 변수 추정을 위한 IEEE 802.15.3a 기반의 초광대역 신호 모형을 설정하고, 종래 추정 기법보다 추정 정확도가 우수한 평균가중 기반의 다중신호 분류 기법들을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통해, IEEE 802.15.3a 채널이 포함한 실내 무선 위치인식 시스템 환경을 구축하고, 제안한 AOA 추정 방식을 통해 종래 방식 보다 우수한 추정 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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