현재, 위치/공간 정보는 다양한 맥락으로 해석 및 적용되어 군사, 교통, 공공안전 등 여러 분야에 광범위하게 사용되고 있으며, 이와 함께 위치측정 기술의 정확도 향상을 위한 기술적 연구도 활발히 진행 중이다. 그 중, 상대적으로 제약조건이 많은 실내 위치측정의 경우 RSS (Received Signal Strength) 기반의 위치측정 기술이 주로 사용된다. 본 논문은 IEEE 802.15.4 네트워크에서 RSS 기반의 실내 위치측정기술의 정확도 향상에 대한 이론적, 실험적 연구를 수행하였다. 이를 위해 CC2430 칩을 이용하여 자체 제작한 노드와 CC2420 기반의 MICAz 노드로 실내 테스트베드를 구성하였고, 또한 위치측정 시스템 및 모니터링 시스템을 구현하여 실험에 사용하였다. 실험에 사용된 위치측정 시스템의 이론적 분석 뿐 아니라, 다양한 조건하에 수행된 실험결과를 바탕으로 실험결과에 영향을 미치는 요소들에 대한 다각적인 분석을 수행하였다. 이를 통하여, 제한된 환경에서 최적의 위치측정 시스템을 구성하기 위한 해결책을 제시한다.
최근의 기술 발전은 무선 통신의 발달과 새로운 센서 기술은 저비용, 저전력 다기능 센서노드의 개발을 가능케 했으며, 더불어 소형화, 근거리 무선 통신 등을 통하여, 소형의 센서 노드들을 군집화되고 있다. 본 연구에서는 모바일 센서들의 위치를 반복적으로 추적하기 위한 셀 내 위치 측정을 고려한다. 반복적인 위치 추적을 통하여 센서들의 위치를 좀 더 정확하게 추정할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 수신신호세기를 이용하여 모바일 노드의 정확성을 실험하고 분석한다.
센서노드의 위치 측정 방법은 신호 도착시간차(Time of arrival, ToA), 수신신호세기(Received Signal Strength, RSS), 신호각도(Angle of Arrival, AoA) 방법을 비롯하여 다양한 방법들이 연구/발표되고 있다. 본 논문에서는 센서노드의 위치 정확도 향상을 위해 일반 센서노드에서 획득할 수 있는 신호도착 시간과 신호세기를 이용한 ToA와 RSS를 상호 보정하는 방법을 제안한다. 실내/외 실험결과 제안 알고리즘은 노드간 실제 거리와의 오차를 기존의 ToA 보다 30%이상의 성능 향상을 기대할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 센서노드의 위치측정 방법은 센서노드간 거리 측정의 정확도를 향상시킬 수 있고, 이를 이용하여 센서네트워크 환경에서 향상된 노드의 위치 식별에 기여할 것으로 판단한다.
이동 중인 사용자에게 연속성 있는 서비스 제공을 위해서는 효과적인 핸드오버 결정 기법이 필요하다. 본 논문에서는 측정된 수신 신호 강도를 이용한 핸드오버 결정 방법의 성능을 늦은 통보와 오보율 측면에서 평가하기 위한 분석 모델을 제안한다. 제안 모델은 핸드오버 결정 기법의 성능에 영향을 미치는 사용자의 이동성, 핸드오버 프로토콜 메시지 교환 지연, 셀 크기 및 안정적인 수신 신호 강도 측정을 위한 수신 신호 강도 측정 주기를 모두 고려한다. 또한 본 논문에서는 제안한 분석 모델을 통해 각 인자들의 영향을 정량적으로 고찰하여 효과적인 고속 핸드오버 시작 시점 결정을 위한 연구 방향을 제시한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권5호
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pp.2375-2393
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2016
Key agreement is paramount in secure wireless communications. A promising approach to address key agreement schemes is to extract secure keys from channel characteristics. However, because channels lack randomness, it is difficult for wireless networks with stationary communicating terminals to generate robust keys. In this paper, we propose a Robust Secure Key Agreement (RSKA) scheme from Received Signal Strength (RSS) in stationary wireless networks. In order to mitigate the asymmetry in RSS measurements for communicating parties, the sender and receiver normalize RSS measurements and quantize them into q-bit sequences. They then reshape bit sequences into new l-bit sequences. These bit sequences work as key sources. Rather than extracting the key from the key sources directly, the sender randomly generates a bit sequence as a key and hides it in a promise. This is created from a polynomial constructed on the sender's key source and key. The receiver recovers the key by reconstructing a polynomial from its key source and the promise. Our analysis shows that the shared key generated by our proposed RSKA scheme has features of high randomness and a high bit rate compared to traditional RSS-based key agreement schemes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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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.
오늘날 무선 장비들이 센서네트워크를 비롯한 매우 다양한 분야에서 광범위하게 사용되고 있다. 무선으로 연결된 센서들은 다양한 임무 수행을 위하여 많은 분야에서 활용되고 있다. 이런 임무를 수행하는데 있어 각 센서의 위치정보는 매우 중요한 시스템 관리의 요소가 된다. 센서노드간 거리 측정은 신호의 도착시간차(Time of Arrival; ToA), 신호세기(Received Signal Strength: RSS), 신호각도(Angle of Arrival: AoA)에 기반을 둔 방법 등이 있다. 무선 센서네트워크에 배치되어 있는 각 센서노드간 정확한 거리 식별을 위해 기존의 거리 측정 방법을 보완하여 거리 오차를 줄이는 ToA기반의 RSS보정 방법을 제안한다. 구체적으로 초음파를 통한 거리측정 값에 맵(RF-MAP)을 통해 보정한 RSS값을 가중치로 보정하여 기존의 거리 측정 방법보다 측정오차를 감소시킬 수 있었다. 실험을 통해 본 연구 방법이 기존 ToA보다 실내($5m{\times}7m$)에서 평균 0.1cm, 실외($10m{\times}10m$) 평균 0.6cm 측정 오차를 줄일 수 있음을 확인 할 수 있었다.
This paper reveals a distance estimation algorithm based on multi-code ultrasonic and wireless sensor network. For measuring the distances among the sensor nodes, each ultrasonic transmitter transmits multi-code ultrasonic signal simultaneously. Receivers use cross correlation method to separate the coded signals. The information of measured distances is broadcasted to each sensor node by wireless sensor network. The wireless sensor network measures the distance among the sensor nodes using the received signal strength of the broadcasting. The multi-code ultrasonic have a limitation of measurable distance. And the received signal strength is affected from an environment. This paper measures a distance using ultrasonic and a received signal strength in short range. These measured data are applied to the least square estimation algorithm. By the expansion of the fitting curve, a distance measurement in long range using the received signal strength is compensated. The coupled system reduce the error to an acceptable level.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.87-107
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2015
Considering the localization estimation issue in mixed line-of-sight (LOS)/non-LOS(NLOS) environments based on received signal strength (RSS) measurements in wireless sensor networks, a grid-based correlation method based on the relationship between distance and RSS is proposed in this paper. The Maximum-Likelihood (ML) estimator is appended to further improve the localization accuracy. Furthermore, in order to reduce computation load and enhance performance, an improved recursively version with NLOS mitigation is also proposed. The most advantages of the proposed localization algorithm is that, it does not need any prior knowledge of the propagation model parameters and therefore does not need any offline calibration effort to calibrate the model parameters in harsh environments, which makes it more convenient for rapid implementation in practical applications. The simulation and experimental results evidence that the proposed localization algorithm exhibits good localization performance and flexibilities for different devices.
Non-line-of-sight (NLOS) error is the most common and also a major source of errors in wireless location system. A novel weighting factor (NWF) method is presented in this paper, based on the RSS(Received Signal Strength) measurements, path loss model and Circular Disk of Scatterers Model (CDSM). The proposed positioning method effectively weighted the TOA distance measurements for each Base Station (BS). Simulation results show that the proposed method efficiently weighted the distance measurements and achieve higher localization accuracy than that of Linear Line of Position (LLOP) and Believable Factor Algorithm (BFA).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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