KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권5호
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pp.1951-1972
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2018
Wi-Fi Access Point (AP) optimization approaches are used in indoor positioning systems for signal coverage enhancement, as well as positioning precision improvement. Although the huge power consumption of the AP optimization forms a serious problem due to the signal coverage requirement for large-scale indoor environment, the conventional approaches treat the problem of power consumption independent from the design of indoor positioning systems. This paper proposes a new Fast Water-filling algorithm Group Power Constraint (FWA-GPC) based Wi-Fi AP optimization approach for indoor positioning in which the power consumed by the AP optimization is significantly considered. This paper has three contributions. First, it is not restricted to conventional concept of one AP for one candidate AP location, but considered spare APs once the active APs break off. Second, it utilizes the concept of water-filling model from adaptive channel power allocation to calculate the number of APs for each candidate AP location by maximizing the location fingerprint discrimination. Third, it uses a fast version, namely Fast Water-filling algorithm, to search for the optimal solution efficiently. The experimental results conducted in two typical indoor Wi-Fi environments prove that the proposed FWA-GPC performs better than the conventional AP optimization approaches.
Several experiments were carried out to analyze the impact of the modernized Global Positioning System (GPS) L2C signal on pseudorange-based point positioning. Three dual-frequency positioning algorithms, ionosphere-free linear combination, ionospheric error estimation, and simple integration, were used, and the results were compared with those of Standard Point Positioning (SPP). An analysis was conducted to determine the characteristics of each dual-frequency positioning method, the impact of the magnitude of ionospheric error, and receiver grade. Ionosphere-free and ionospheric error estimation methods can provide improved positioning accuracy relative to SPP because they are able to significantly reduce the ionospheric error. However, this result was possible only when the ionospheric error reduction effect was greater than the disadvantage of these dual-frequency positioning algorithms such as the increment of multipath and noise, impact of uncertainty of unknown parameter estimation. The RMSE of the simple integration algorithm was larger than that of SPP, because of the remaining ionospheric error. Even though the receiver grade was different, similar results were observed.
Kim, Hee-Sung;Li, Binghao;Choi, Wan-Sik;Sung, Sang-Kyung;Lee, Hyung-Keun
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제7권5호
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pp.789-796
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2012
Fingerprinting is a widely used positioning technology for received signal strength (RSS) based wireless local area network (WLAN) positioning system. Though spatial RSS variation is the key factor of the positioning technology, temporal RSS variation needs to be considered for more accuracy. To deal with the spatial and temporal RSS characteristics within a unified framework, this paper proposes an extended signal propagation mode (ESPM) and a fingerprint generation method. The proposed spatiotemporal fingerprint generation method consists of two algorithms running in parallel; Kalman filtering at several measurement-sampling locations and Kriging to generate location fingerprints at dense reference locations. The two different algorithms are connected by the extended signal propagation model which describes the spatial and temporal measurement characteristics in one frame. An experiment demonstrates that the proposed method provides an improved positioning accuracy.
In this paper, we introduce commercial indoor navigation systems being deployed and serviced in many fields of industry focusing on their indoor positioning technologies. Indoor positioning technology is a technology that locates people or targets in the interior of a building. To do that, it utilizes radio waves such as WiFi, and bluetooth, magnetic fields, or other sensory information from smart phones. We present indoor navigation systems categorizing them into their indoor positioning technologies. We define important performance issues for indoor positioning technologies and analyze them according to the performance issues. We believe that this paper provide wise view and necessary information for recent indoor navigation systems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권9호
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pp.2961-2975
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2022
The Location-Based Service (LBS) is one of the most well-known services on the Internet. Positioning is the primary association with LBS services. This study proposes an intelligent LoRa-based positioning system, called AI@LBS, to provide accurate location data. The fingerprint mechanism with the clustering algorithm in unsupervised learning filters out signal noise and improves computing stability and accuracy. In this study, data noise is filtered using the DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) algorithm, increasing the positioning accuracy from 95.37% to 97.38%. The problem of data imbalance is addressed using the SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) technique, increasing the positioning accuracy from 97.38% to 99.17%. A field test in the NTUST campus (www.ntust.edu.tw) revealed that AI@LBS system can reduce average distance error to 0.48m.
In urban areas it can be difficult to utilize global navigation satellite systems (GNSS) due to signal reflections and blockages. It is thus crucial to detect reflected or blocked signals because they lead to significant degradation of GNSS positioning accuracy. In a previous study, a classifier for global positioning system (GPS) signal reception conditions was developed using three features and the support vector machine (SVM) algorithm. However, this classifier had limitations in its classification performance. Therefore, in this study, we developed an improved machine learning based method of classifying GPS signal reception conditions by including an additional feature with the existing features. Furthermore, we applied various machine learning classification algorithms. As a result, when tested with datasets collected in different environments than the training environment, the classification accuracy improved by nine percentage points compared to the existing method, reaching up to 58%.
Park, Na-Yeon;Son, Cheol-Su;Lee, Sung-Jae;Hwang, In-Moon;Kim, Won-Jung
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권4호
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pp.459-465
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2008
Locations of nodes as well as gathered data from nodes are very important because generally multiple nodes are deployed randomly and data are gathered in wireless sensor network. Since the nodes composing wireless sensor network are low cost and low performance devices, it is very difficult to add specially designed devices for positioning into the nodes. Therefore in wireless sensor network, technology positioning nodes precisely using low cost is very important and valuable. This research proposes Cooperative Positioning System, which raises accuracy of location positioning and also can find positions on multiple sensors within limited times.
In this paper, we have described target positioning of automatic survey system. Target positioning error analysis shows target positioning errors are mainly dependent on the vertical angle of the triangle configured by target and two measurement points. Suggested target positioning error formula are confirmed by simulation using the Gaussian distribution.
Precise positioning stages are often employed for precise machinery. For the purpose of vibration isolation, these precise positioning stages are mounted on a heavy base structure which is supported by compliant springs. Then the base structure is subjected to residual vibration due to the reactive force and vertical moving load induced by the stage motion. This paper investigates the vibration behavior of a positioning stage base and the associated vibration suppression technique. A dynamic model is developed to investigate the base vibration due to the reactive force and moving load effects by the moving stage. An input shaping technique is also developed to suppress the residual vibrations in base structures. Simulations and experiments show that the developed dynamic model adequately represents the base vibration and that the proposed input shaping technique effectively removes the residual vibrations from the positioning stage base.
The wafer positioning robot in the semiconductor industry is required to operate at high speed for the improvement of productivity. The residual vibration caused by the high speed of the wafer positioning robot, however, makes the life of the robot shorter and the cycle time longer. In this study, the input shaping and the path of the system are designed for the reduction of the residual vibration and the improvement of the cycle time. The followings are the process for the reduction and the improvement; 1) System modeling of the wafer positioning robot, 2) Verification of dynamic characteristics of the wafer positioning robot, 3) Input shaping plan using impulse response reiteration, 4) Simulation test using SIMULINK program, 5) Analysis of result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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