In this paper, we analyze the location accuracy of real-time locating systems (RTLSs) in multipath environments in which the RTLSs comply with the ISO/IEC 24730-2 international standard. To analyze the location error of RTLS in multipath environments, we consider a direct path and indirect path, in which time and phase are delayed, and also white Gaussian noise is added. The location error depends strongly on both the noise level and phase difference under a low signal-to-noise ratio (SNR) regime, but only on the noise level under a high SNR regime. The phase difference effect can be minimized by matching it to the time delay difference at a ratio of 180 degrees per 1 chip time delay (Tc). At a relatively high SNR of 10 dB, a location error of less than 3 m is expected at any phase and time delay value of an indirect signal. At a low SNR regime, the location error range increases to 8.1 m at a 0.5 Tc, and to 7.3 m at a 1.5 Tc. However, if the correlation energy is accumulated for an 8-bit period, the location error can be reduced to 3.9 m and 2.5 m, respectively.
Seo, Dae-Sung;Won, Dae-Heui;Yang, Gwang-Woong;Choi, Moo-Sung;Kwon, Sang-Ju;Park, Joon-Woo
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2005.06a
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pp.1797-1801
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2005
SLAM(Simultaneous localization and mapping) and AI(Artificial intelligence) have been active research areas in robotics for two decades. In particular, localization is one of the most important issues in mobile robot research. Until now expensive sensors like a laser sensor have been used for the mobile robot's localization. Currently, as the RFID reader devices like antennas and RFID tags become increasingly smaller and cheaper, the proliferation of RFID technology is advancing rapidly. So, in this paper, the smart floor using passive RFID tags is proposed and, passive RFID tags are mainly used to identify the mobile robot's location on the smart floor. We discuss a number of challenges related to this approach, such as RFID tag distribution (density and structure), typing and clustering. In the smart floor using RFID tags, because the reader just can senses whether a RFID tag is in its sensing area, the localization error occurs as much as the sensing area of the RFID reader. And, until now, there is no study to estimate the pose of mobile robot using RFID tags. So, in this paper, two algorithms are suggested to. We use the Markov localization algorithm to reduce the location(X,Y) error and the Kalman Filter algorithm to estimate the pose(q) of a mobile robot. We applied these algorithms in our experiment with our personal robot CMR-P3. And we show the possibility of our probability approach using the cheap sensors like odometers and RFID tags for the mobile robot's localization on the smart floor.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.11
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pp.1442-1447
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2018
Since the indoor location recognition system using RFID is a method for predicting the indoor position, an error occurs due to the surrounding environment such as an obstacle. In this paper, we plan to reduce errors using back propagation neural networks. The neural network adjusts and trains the connection values between the layers to reduce the error between the actual position of the object with the reader and the expected position of the object through the experiment. In this paper, we propose a method that uses the median method and the radiation method as input to the neural network. Among the two methods, we want to find out which method is more effective in recognizing the actual position in an environment with obstacles and reduce the error. Consequently, the method using the median has less error, and we confirmed that the more the number of data, the smaller the error.
This paper considers a localization problem of a moving tag on RFID(Radio Frequency Identification) systems, where a positioning engine collects TDOA(Time-difference of Arrival) signal from a target tag to estimate the position of the tag. To localize the tag in the RFID system, we develop two heuristic algorithms and evaluate their performance in the estimation error and computational time by using randomly generated numerical examples. Based upon the performance evaluation, we can conclude our algorithms are valuable for localization the moving target.
Won Dae-Heui;Yang Gwang-Woong;Choi Moo-Sung;Park Sang-Deok;Lee Ho-Gil
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.1034-1039
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2005
SALM(Simultaneous localization and mapping) and AI(Artificial intelligence) have been active research areas in robotics for two decades. In particular, localization is one of the most important tasks in mobile robot research. Until now expensive sensors such as a laser sensor have been used for mobile robot localization. Currently, the proliferation of RFID technology is advancing rapidly, while RFID reader devices, antennas and tags are becoming increasingly smaller and cheaper. So, in this paper, the smart floor using passive RFID tags is proposed and, passive RFID tags are mainly used for identifying location of the mobile robot in the smart floor. We discuss a number of challenges related to this approach, such as tag distribution (density and structure), typing and clustering. In the smart floor using RFID tags, the localization error results from the sensing area of the RFID reader, because the reader just knows whether the tag is in the sensing range of the sensor and, until now, there is no study to estimate the heading of mobile robot using RFID tags. So, in this paper, two algorithms are suggested to. The Markov localization method is used to reduce the location(X,Y) error and the Kalman Filter method is used to estimate the heading($\theta$) of mobile robot. The algorithms which are based on Markov localization require high computing power, so we suggest fast Markov localization algorithm. Finally we applied these algorithms our personal robot CMR-P3. And we show the possibility of our probability approach using the cheap sensors such as odometers and RFID tags for mobile robot localization in the smart floor
This paper proposes the streaming radio frequency identification (RFID) protocol to support robust data streaming in a passive communication, which is extended from the ISO18000-6 Type C RFID standard. By observing and modeling the unique bit error behavior through detailed analysis in this paper, we found that performance is significantly limited by inaccurate and unstable link frequencies as well as low SNR which are inevitable for passive devices. Based on the analysis, we propose a simple and efficient protocol to adaptively insert extra error control sequences in a packet for tolerating tough link condition while maximizing the throughput and preserving the minimal implementation cost. To evaluate effectiveness of our proposal in real-time streaming applications, we experimented on real-time H.264 video streaming and prototyped the system on FPGA. To our best knowledge, our paper is the first work to take analytical approach for maximizing the throughput and demonstrate the possibility of the realtime multimedia streaming transmission in the passive RFID system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.6
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pp.109-117
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2014
A cold storage is a warehouse of a insulated building with cooling installations. It has many different types of cold rooms with temperatures below 0 degrees Celsius, and the sequential workflow such as receiving, picking and packing runs in that rooms. Recently, the cold storages have adopted RFID technology, and consequently, warehouse product management in them are becoming intelligent and network. However, information inconsistency in warehouses caused by physical and logical errors reduces reliability in the RFID cold storage management system and worsens their work efficiency. Therefore, it is necessary to develop an early detection system to identify errors. In this paper, we suggest a supervisory system detecting logical errors on business processes of the RFID cold storage. It is composed of a master supervisor and mobile supervisor. In the master supervisor, the manager can set the constraints conditions and get alerts, and in the mobile supervisor, the workers confirm and deal with these faults directly. The supervisory system improve reliability of the RFID cold storage management system by recognizing a failure to identify physically and logically using these constraint conditions. This paper shows that the supervisory system can reduce the average recovery time to improve reliability by decreasing the time for detecting and analyzing errors in the RFID cold storage management system.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.10
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pp.968-974
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2006
We are moving into the era of ubiquitous computing. Ubiquitous Sensor Network (USN) is a base of such computing paradigm, where recognizing the identification and the position of objects is important. For the object identification, RFID tags are commonly used. For the object positioning, use of sensors such as laser and ultrasonic scanners is popular. Recently, there have been a few attempts to apply RFID technology in robot localization by replacing the sensors with RFID readers to achieve simpler and unified USN settings. However, RFID does not provide enough sensing accuracy for some USN applications such as robot navigation, mainly because of its inaccuracy in distance measurements. In this paper, we describe our approach on achieving accurate navigation using RFID. We solely rely on RFID mechanism for the localization by providing coordinate information through RFID tag installed floors. With the accurate positional information stored in the RFID tag, we complement coordinate errors accumulated during the wheel based robot navigation. We especially focus on how to distribute RFID tags (tag pattern) and how many to place (tag granularity) on the RFID tag-floor. To determine efficient tag granularities and tag patterns, we developed a simulation program. We define the error in navigation and use it to compare the effectiveness of the navigation. We analyze the simulation results to determine the efficient granularities and tag arrangement patterns that can improve the effectiveness of RFID navigation in general.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.21
no.3
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pp.321-330
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2010
In this paper, the theoretical background and the specific implementation method of a compressive receiver for RFID signal detection as well as the design method of DDL(Dispersive Delay Line) and chirp LO are described. DDL, which is one of the main components of the compressive receiver, is designed to have $13{\mu}s$ dispersive delay time and 6 MHz bandwidth using the SAW technique based on $LiNbO_3$ material. The chirp LO is designed using DDS(Direct Digital Synthesizer). Also the compressive receiver is fabricated to be installed into the RFID reader. Test results show the maximum frequency error of 25 kHz for single signal input, the receiver sensitivity of -44 dBm, and the maximum frequency error is 75 kHz for 6 multi-tone input signals. These results indicate that the fabricated compressive receiver is working well even in dense RFID operating environments.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.40
no.4
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pp.415-423
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2014
In recent decades, RFID (Radio Frequency IDentification) technology has been recognized as one of the most core competencies in implementing ubiquitous society. However, Korea has not seen good success in diffusion of RFID even though Korean government continues funding many projects to diffuse the technology in industries. Most previous researches overestimate the growth of Korean RFID market in contrary to real market situation. This study aims to analyze the Korean RFID market and find a reasonable forecasting model for it. Our experimental results show that Bass forecasting model provides the more realistic estimates than any other models and the analyses of forecasting error provide useful information for the better forecasting. We also observed that government policy plays a crucial role in the diffusion of RFID technology in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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