본 논문에서는 이동통신망을 이용한 WiFi 위치 측위기술 및 서비스에 대해 소개해 보고자 한다. 또한, 본 논문에서는 이동통신망을 이용한 WPS(WiFi Positioning System)의 기본적인 기술요소 및 품질요소 등을 살펴보고자 한다. 위 이동통신 기반의 위치서비스를 제공할 때 단말의 위치 결정 기술을 통하여 사용자 또는 가입자에게 편리성을 제공해 줄 뿐만 아니라 위치기반서비스 산업활동에 대하여 많은 기여를 할 것으로 본다.
In this paper, we propose a GNSS-UWB hybrid positioning system for indoor and outdoor seamless positioning. Fusion of GNSS and inertial sensors has been widely used as a method for estimating positions in places where GNSS reception sensitivity is low, and UWB technology, which started as a short-range wireless communication technology, is widely used indoors where GNSS is completely blocked. This paper proposes a method of mutual correction and fusion of the location information collected through GNSS and the location information collected from the UWB indoor positioning system when indoor and outdoor work occurs continuously and repeatedly, such as in an industrial site.
LBS(Location Based Service)를 위한 대표적인 수단으로 GPS가 많이 사용된다. 그러나 GPS는 야외 및 개방된 공간에서만 이용이 가능하다. 또한, 저전력을 기반으로 한 무선 센서네트워크에서의 활용은 비효율적이다. 본 논문에서는 실내 환경에서 위치 측위를 위하여 기존 시스템들과는 다른 접근 방법을 이용하여 위치를 측위 한다. 무선 센서네트워크에서 대표적으로 사용하는 IEEE 802.15.4를 기반으로 K-NN (K-Nearest Neighbor) 알고리즘에 중간값(Intermediate Value)을 적용하여, 더 세밀하게 위치를 측위 할 수 있는 시스템을 제안한다. K-NN의 경우 측정된 위치의 정교성은 셈플링의 개수에 비례한다. 그러나 센서네트워크에서 셈플링 개수를 무수히 늘리는 것은 비효율적이다. 본 논문에서는 셈플링값에 중간값을 적용하여 셈플링을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘을 구현하고 이를 실험하여 기존의 K-NN 기반의 위치 추정보다 약 두 배의 정밀도를 얻을 수 있음을 증명한다.
Eui Yeon Cho;Jae Uk Kwon;Myeong Seok Chae;Seong Yun Cho;JaeJun Yoo;SeongHun Seo
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제12권3호
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pp.271-280
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2023
Pedestrian Dead Reckoning (PDR) methods using initial sensors are being studied to provide the location information of smart device users in indoor environments where satellite signals are not available. PDR can continuously estimate the location of a pedestrian regardless of the walking environment, but has the disadvantage of accumulating errors over time. Unlike this, WiFi signal-based wireless positioning technology does not accumulate errors over time, but can provide positioning information only where infrastructure is installed. It also shows different positioning performance depending on the environment. In this paper, an integrated positioning technology integrating two positioning techniques with different error characteristics is proposed. A technique for correcting the error of PDR was designed by using the location information obtained through WiFi Measurement-based fingerprinting as the measurement of Extended Kalman Filte (EKF). Here, a technique is used to variably calculate the error covariance of the filter measurements using the WiFi Fingerprinting DB and apply it to the filter. The performance of the proposed positioning technology is verified through an experiment. The error characteristics of the PDR and WiFi Fingerprinting techniques are analyzed through the experimental results. In addition, it is confirmed that the PDR error is effectively compensated by adaptively utilizing the WiFi signal to the environment through the EKF to which the adaptive error covariance proposed in this paper is applied.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.277-290
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2019
The demand for indoor positioning is increasing day by day. However, the widely used positioning methods today cannot satisfy the requirements of the indoor environment in terms of the positioning accuracy and deployment cost. In the existing research domain, the localization algorithm based on three-dimensional space is less accurate, and its robustness is not high. Visible light communication technology (VLC) combines lighting and positioning to reduce the cost of equipment deployment and improve the positioning accuracy. Further, it has become a popular research topic for telecommunication and positioning in the indoor environment. This paper proposes a surface centroid TOA localization algorithm based on the VLC system. The algorithm uses the multiple solutions estimated by the trilateration method to form the intersecting planes of the spheres. Then, it centers the centroid of the surface area as the position of the unknown node. Simulation results show that compared with the traditional TOA positioning algorithm, the average positioning error of the surface centroid TOA algorithm is reduced by 0.3243 cm and the positioning accuracy is improved by 45%. Therefore, the proposed algorithm has better positioning accuracy than the traditional TOA positioning algorithm, and has certain application value.
In this paper, we proposed Wireless LAN (WLAN) localization method that enhances database construction based on weighting factor and analyse the characteristic of the WLAN received signals. The weighting factor plays a key role as it determines the importance of Received Signal Strength Indication (RSSI) value from number of received signals (frequency). The fingerprint method is the most widely used method in WLAN-based positioning methods because it has high location accuracy compare to other indoor positioning methods. The fingerprint method has different location accuracies which depend on training phase and positioning phase. In training phase, intensity of RSSI is measured under the various. Conventional systems adapt average of RSSI samples in a database construction, which is not quite accurate due to variety of RSSI samples. In this paper, we analyse WLAN RSSI characteristic from anechoic chamber test, and analyze the causes of various distributions of RSSI and its influence on location accuracy in indoor environments. In addition, we proposed enhanced weighting factor algorithm for accurate database construction and compare location accuracy of proposed algorithm with conventional algorithm by computer simulations and tests.
Park, Yong-Hui;Jeong, Jin-Ho;Park, Jin-Mo;Park, Sung-Hyun
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제11권4호
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pp.333-339
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2022
The satellite navigation system was developed for the purpose of calculating the location of local users, starting with the Global Positioning System (GPS) in the 1980s. Advanced countries in the space industry are operating Global Navigation Satellite System (GNSS) that covers the entire earth, such as GPS, GLONASS, Galileo, and BeiDou, by establishing satellite navigation systems for each country. Regional Navigation Satellite Systems (RNSS) such as QZSS and NavIC are also in operation. In the early 2010s, only GPS and GLONASS could calculate location using a single system for location determination. After 2016, the EU and China also completed the establishment of GNSS such as Galileo and BeiDou. As a result, satellite navigation users can benefit from improved availability of GNSS. In addition, before Galileo and BeiDou's Full Operational Capability (FOC) declaration, they used combined navigation algorithms to calculate the user's location by adding another satellite navigation system to the GPS satellites. Recently, it may be possible to calculate a user's location for each navigation system using the resources of a single system. In this paper, we evaluated the performance of single system navigation and combined navigation solutions of GPS, GLONASS, Galileo, BeiDou and QZSS individual navigation systems using high-performance GNSS receivers.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.83-88
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2006
Many applications in the area of location-based services and personal navigation require nowadays the location determination of a user not only in outdoor environment but also indoor. To locate a person or object in a building, systems that use either infrared, ultrasonic or radio signals, and visible light for optical tracking have been developed. The use of WiFi for location determination has the advantage that no transmitters or receivers have to be installed in the building like in the case of infrared and ultrasonic based location systems. WiFi positioning technology adopts IEEE802.11x standard, by observing the radio signals from access points installed inside a building. These access points can be found nowadays in our daily environment, e.g. in many office buildings, public spaces and in urban areas. The principle of operation of location determination using WiFi signals is based on the measurement of the signal strengths to the surrounding available access points at a mobile terminal (e.g. PDA, notebook PC). An estimate of the location of the terminal is then obtained on the basis of these measurements and a signal propagation model inside the building. The signal propagation model can be obtained using simulations or with prior calibration measurements at known locations in an offline phase. The most common location determination approach is based on signal propagation patterns, namely WiFi fingerprinting. In this paper the underlying technology is briefly reviewed followed by an investigation of two WiFi positioning systems. Testing of the system is performed in two localization test beds, one at the Vienna University of Technology and the second at the Hong Kong Polytechnic University. First test showed that the trajectory of a moving user could be obtained with a standard deviation of about ${\pm}$ 3 m.
In fingerprint-based wireless positioning, it is necessary to establish a DB of the unmeasured area. To this end, a method of estimating the position of a base station based on a signal propagation model, and a method of estimating the information of the received signal in the unmeasured area based on the estimated position of the base station have been investigating. The purpose of this paper is to estimate the position of the base station using the measured information and to analyze the performance of the positioning. Vehicles equipped with a GPS receiver and signal measuring equipment travel the service area and acquire location-based Reference Signal Received Power (RSRP) measurements. We propose a method of estimating the position of the base station using the measured information. And the performance of the proposed method is analyzed on a simulation basis. The simulation results confirm that the accuracy of the positioning is affected by the measured area and the Dilution of Precision (DOP), the accuracy of the position information obtained by the GPS receiver, and the errors of the signal included in the RSRP. Based on the results of this paper, we can expect that the position of the base station can be estimated and the DB of the unmeasured area can be constructed based on the estimated position of the base stations and the signal propagation model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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