This paper proposes an updating policy of indoor moving object databases (IMODB) for location-based services. our method applies the Ka1man filter on the recently collected measured positions to estimate the moving object's position and velocity at the moment of the most recent measurement, and extrapolate the current position with the estimated position and velocity. If the distance between the extrapolated current position and the measured current position is within the threshold, in other words if they are close then we skip updating the IMODB. When the IMODB needs to know the moving object's position at a certain moment T, it applies the Kalman filter on the series of the measurements received before T and extrapolates the position at T with the estimations obtained by the Kalman filter. In order to verify the efficiency of our updating method, we performed the experiments of applying our method on the series of measured positions obtained by applying the fingerprinting indoor positioning method while we are actually walking through the test bed. In the analysis of the test results, we estimated the communication saving rate of our method and the error increment rate caused by the communication saving.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.6
no.9
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pp.369-376
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2017
Recently, an RSSI-based fingerprinting localization technology has been widely used in indoor location-based services. In the conventional fingerprinting method, as many APs as possible are used to increase the accuracy of location estimation. In another study, a part of APs having the strongest RSSI signal intensity are selected and used to reduce the time spent for positioning. However, it does not reflect the influence of RSSI occurred from the changes of the surrounding environments such as human movement or moving obstacles in a real environment. The environmental changes may cause the difference between the predicted RSSI signal strength value and the measured value, and thus occur an unpredictable error in the position estimation. Therefore, in order to mitigate the error caused by environmental factors, it is necessary to select APs suitable for indoor positioning estimation considering the changes in the surrounding environments. In this paper, we propose a method to select stable APs considering the influence of surrounding environments and derive a suitable positioning algorithm. In addition, we compare and analyze the performance of the proposed method with that of the existing AP selection methods through experiments.
Providing a customer with tailored location-based services (LBSs) is a fundamental problem. For location-estimation techniques with radio-based measurements, LBS applications are widely available for mobile devices (MDs), such as smartphones, enabling users to run multi-task applications. LBS information not only enables obtaining the current location of an MD but also provides real-time push-pull communication service. For indoor environments, localization technologies based on radio frequency (RF) pattern-matching approaches are accurate and commonly used. However, to survey radio information for pattern-matching approaches, a considerable amount of time and work is spent in indoor environments. Consequently, in order to reduce the system-deployment cost and computing complexity, this article proposes an indoor positioning approach, which involves using Asus Xtion to facilitate capturing RF signals during an offline site survey. The depth information obtained using Asus Xtion is utilized to estimate the locations and predict the received signal strength (RF information) at uncertain locations. The proposed approach effectively reduces not only the time and work costs but also the computing complexity involved in determining the orientation and RF during the online positioning phase by estimating the user's location by using a smartphone. The experimental results demonstrated that more than 78% of time was saved, and the number of samples acquired using the proposed method during the offline phase was twice as much as that acquired using the conventional method. For the online phase, the location estimates have error distances of less than 2.67 m. Therefore, the proposed approach is beneficial for use in various LBS applications.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.3
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pp.551-560
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2011
Recently, There has been increasing concern about WLAN-based indoor positioning system. Most of the existing WLAN-based positioning systems use a fingerprinting method as a main approach. In the fingerprinting approach, the accuracy of the location of a mobile objects is proportional to the number of reference points. However, depending on the increasing number of reference points in the training phase, it requires more time and effort to create fingerprint database. To solve these problems, we propose the new indoor positioning algorithm that calculate the distance between a mobile objects and an AP using the information of surrounding environment WLAN based APs and applied the particle filter to the proposed algorithm in order to improve the accuracy of the estimated location in this paper. To implement this algorithm, at first environmental information database such as wall, iron door, glass door, partition etc. existing in the periphery of the AP should be established. The positioning use attenuation model and path loss model. Our experimental results with proposed algorithm are verified that the positioning accuracy was low but solved the problems with fingerprinting, compared with other positioning algorithms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.8
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pp.3657-3682
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2018
This paper presents a Bluetooth and pedestrian dead reckoning (PDR)-based indoor fusion localization approach (BtPDR) using smartphones. A Bluetooth and PDR-based indoor fusion localization approach can localize the initial position of a smartphone with the received signal strength (RSS) of Bluetooth. While a smartphone is moving, BtPDR can track its position by fusing the localization results of PDR and Bluetooth RSS. In addition, BtPDR can adaptively modify the parameters of PDR. The contributions of BtPDR include: a Bluetooth RSS-based Probabilistic Voting (BRPV) localization mechanism, a probabilistic voting-based Bluetooth RSS and PDR fusion method, and a heuristic search approach for reducing the complexity of BRPV. The experiment results in a real scene show that the average positioning error is < 2m, which is considered adequate for indoor location-based service applications. Moreover, compared to the traditional PDR method, BtPDR improves the location accuracy by 42.6%, on average. Compared to state-of-the-art Wireless Local Area Network (WLAN) fingerprint + PDR-based fusion indoor localization approaches, BtPDR has better positioning accuracy and does not need the same offline workload as a fingerprint algorithm.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38C
no.9
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pp.775-780
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2013
Localization, or positioning, is gaining the increasing attention of researchers around the world. The location information, especially the indoor location, is important for navigation systems, heating and air conditioning systems, illumination adjustment, humidity control, robot service, and so on. In this paper, we propose a three-dimensional indoor localization technique using visible light. The main goal of our proposed scheme is to improve the accuracy of VLC-based indoor localization by utilizing multiple VLC transmitters. The simulation results validate the performance of our proposed scheme.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.8
no.1
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pp.51-59
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2013
This paper researches location estimating method in CDMA system. Previously proposed positioning algorithms are difficult to estimate accurate position in indoor environments, and possible to limited position. This paper proposes enhanced algorithm using received PN pilot signals from base stations to enhance previous algorithms. For estimating position, we set the threshold value and use over the threshold value in received signals. After selecting signals, we estimate position using TDOA algorithm. And the cases which TDOA algorithm cannot use to estimate position, we use Pattern Matching algorithm. The proposed method system showed the improved performance in estimating parameters and locating positions by computer simulations.
Recently, location systems using RFID technology have been studied in indoor environments. However, the existing techniques require high computational cost to compute the location of a moving object because they compare the location proximity of all reference tags and objects. In this paper, we propose an RFID based location positioning scheme using event filtering, which reduces the computation cost of calculating the locations of moving objects while maintaining the accuracy of location estimation. In addition, we propose an incremental location update policy to reduce the location update cost for moving objects. We also compare the proposed scheme with one of the localization schemes, LANDMARC using a performance evaluation. As a result, the proposed scheme outperforms LANDMARC in terms of the computational cost of location estimation. The proposed scheme also reduces the cost of location update by using the RFID-based update policy.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.10
no.3
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pp.38-43
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2015
This paper describes a GPS signal generator that can generate multiple satellite signals in real time at the RF level. It realizes the verified software algorithm on a FPGA. The algorithm models orbits and environmental errors such as ionospheric and tropospheric multipath. The position of a simulated receiver is one of simulation parameters. The hardware which consists of a digital logic board and an analog board can generate 16 simulated satellites signals at the same time. The users can generate spoofing signals and jamming signals as well as satellite signals by using the windows-based control software. In addition, the software provides GIS-based simulation scenarios editing tools. We verified the generator by using commercial receivers. As an application, we configured generators as indoor positioning systems and tested them in a building. To improve the accuracy of indoor systems is our further study.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.4
no.1
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pp.16-22
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2009
This paper aims at designing an impulse-radio ultra-wideband (IR-UWB) transceiver, especially targeting the IEEE 802.15.4a indoor ranging and communication systems. We first investigate the IEEE 802.15.4a IR-UWB signals and suggest the full-digital transceiver architecture accordingly. Since the wireless systems equipped with the impulse signal have the property of low-duty cycle, i.e., discontinuity in time, while the conventional systems takes the continuous signals, it is required to reconfigure the system design, including link budget. Following brief introduction to our IEEE 802.15.4a IR-UWB system hardware, we finally examine the ranging performance in indoor environments to verify our system design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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