수신 신호 세기 (RSSI: Received signal strength indicator)는 아날로그-디지털 변환기 입력단에서 수신신호의 세기를 나타낸다. 통신시스템에서 수신 신호 세기는 수신단에서 채널의 상태를 결정하는데 사용된다. 본 논문에서는 핸드오버상에서 실측값을 바탕으로 한 수신 신호 세기의 이용에 대해 알아본다. 먼저 WAVE (Wireless Access in Vehicular Environments)라 일컫어지는 차량통신을 위한 5.9GHz 주파수대에서 RSSI값을 측정한다. 측정된 데이터를 바탕으로 하여 빠른 핸드오버 방식 적용을 위한 수신 신호 세기의 이용에 대해 논의하고, 실제 고속도로 환경에서 RSSI를 이용하여 핸드오버를 적용한다.
측위 기술은 증강현실, 스마트 팩토리, 자율주행 등에서 중요한 기능을 수행하고 있다. 측위 기술 중에서 비콘을 이용한 측위 방법은 RSSI(Receiver Signal Strength Indicator) 값의 편차로 인하여 도전적인 과제로 여겨져 왔다. 본 연구는 수신기의 RSSI 값을 입력으로 하고 거리를 목표 값으로 하는 신경망을 학습시켜서 이동하는 객체에 대한 위치를 예측하였다. 이를 수행하기 위해 RSSI 대비 거리 실측값을 수집하였다. 수집한 데이터로 합성 데이터를 만들기 위한 신경망을 도입하였다. 이 신경망을 바탕으로 거리 대비 RSSI 값을 예측하였다.
RFID(: Radio Frequency Identification)기술은 무선통신 기술이 발전하면서, 그 응용분야가 산업 전반에 걸쳐 확대되었다. RFID 기술의 대표적 응용 분야로는 의료, 물류, 유통 등이 있으며, 라디오파를 이용하기 때문에 비접촉 환경에의 사용이 용이하다. 최근 들어 RFID를 사용하여 건축자재의 재고 관리를 위한 자재관리 시스템의 구축사례가 증가 하고 있지만, 자재의 재사용에 관한 관련 연구나 실험은 미비한 상태이다. 본 논문에서는 기존의 재고관리 시스템의 재고관리 기능에, 자재의 재사용을 효과적으로 관리할 수 있는 위치추정 유닛이 탑재된 RFID 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 RFID 리더부와 저장부로 구성되고, 자재 위치정보는 RFID 리더의 위치를 추정하여 획득하게 된다. 리더의 위치추정을 위한 거리 값은 Zigbee의 RSSI(: Received Signal Strength Indicator)값을 활용하여 계산되며, $5m{\times}5m$의 실내공간에서 제안한 시스템의 위치추정 성능평가를 진행 하였다.
본 논문에서는 단일 수신기가 사용되는 환경에서 정확한 거리 추정을 위해 심층 인공신경망 (Deep Neural Network, DNN)을 활용한 Smoothed Received Signal Strength Indicator (RSSI) 기반 거리 추정 기법을 제안한다. 제안 기법은 거리 추정 정확도 향상을 위해 Data Splitting, 결측치 대치, Smoothing 단계로 구성된 전처리 과정을 수행하여 Smoothed RSSI 값을 도출한다. 도출된 다수의 Smoothed RSSI 값은 Multi-Input Single-Output(MISO) DNN 모델의 Input Data로 사용되며 Input Layer와 Hidden Layer를 통과하여 최종적으로 Output Layer에서 추정 거리로 반환된다. 제안 기법의 우수성을 입증하기 위해 제안 기법과 선형회귀 기반 거리 추정 기법의 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 기법이 선형회귀 기반 거리 추정 기법 대비 29.09% 더 높은 거리 추정 정확도를 보였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권3호
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pp.161-165
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2021
Since the first commercialization of beacon-based services in 2011, various services have been provided to improve Bluetooth performance, and research has been conducted to accurately recognize user locations using beacons. The various measurement methods of indoor positioning systems (IPS) include methods using receiver signal strength indicator (RSSI) the strength of which varies greatly in accuracy depending on whether there are obstacles such as cement walls or doors. In this paper, we present a method to provide accurate positioning services even in the presence of obstacles in indoor spaces. To this end, we connect the HM-10 module supporting the beacon with Arduino Uno, to place beacons in three directions in real-world indoor space, and derive an optimal trilateration equation. Based on the derivation, we select the optimal expression for calculating the distance between the beacon and the moving station and use it to verify the coordinate determination for the moving station.
The mobile card system used for mobile access control is connected to the door lock mounted on the door, enabling non-contact control. The RSSI (Received Signal Strength Indicator) of the BLE (Bluetooth Low Energy) communication packet used here can help to know the direction and distance of the mobile device. In this study, the desirable access control distance was calculated and implemented by setting the RSSI of the transmitter of the BLE packet used in mobile access control and processing the RSSI of the receiver.
WAVE (Wireless Access in Vehicular Environments) 통신은 차량이 주행하면서 도로 인프라 및 다른 차량과 상호 통신하며 교통정보 및 서비스를 교환 및 공유하는 정보통신 융합 시스템인 국내 C-ITS (Cooperative-Intelligent Transportation System)의 핵심적인 기술이다. 본 논문에서는 고속도로에서의 WAVE 통신에 있어서 통신거리에 따라 통신성능이 현저히 떨어지는 null 점의 발생 위치를 분석하기 위하여 two-ray 지면 반사 모델을 사용하여 down-fade와 up-fade가 발생하는 위치를 수식으로 정의하였으며 실제 고속도로 LOS (Line Of Sight) 환경에서 WAVE 통신 장치를 사용한 RSSI (Receiver Signal Strength Indicator) 값 측정 실험결과와 비교 검증하였다. 또한, down-fade 발생의 문제점을 개선하기 위하여 수신 안테나 다이버시티 기능을 적용한 WAVE 통신 보드를 구현하고 실험을 통해 수신 성능이 개선되는 것을 확인하였다.
무선통신환경에서는 RF신호가 매우 심하게 변하는데, 이러한 신호의 변화는 특히 차량통신환경에서 더욱 심해진다. 자동이득제어는 무선통신시스템에서 신뢰성 있는 통신환경을 제공하고 급격하게 변하는 수신신호를 보상하데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 수신신호세기값과 아날로그-디지털변환값 두 가지 신호를 이용하는 간단하고 향상된 자동이득 제어기법에 대해 논의한다. 시물레이션과 실제 환경에의 측정을 통해 제안된 기법의 성능을 검증한다.
실내에서 측위를 위해 주로 사용되는 무선 센서 네트워크(WSN)는 수신 신호 강도(RSSI)의 정확성에 의존한다. 이 RSSI는 간섭을 유발하는 여러 요인에 민감하며, 그 중 온도가 실내/외 환경에서 RSSI에 큰 영향을 미친다는 국외 연구 사례가 있다. 실내에서는 열원이나 공조 시스템으로 인해 실내 공간의 온도가 고르지 않으며, 특정 위치에서는 잦은 온도 변화가 발생한다. 특히, 실내 화재 상황 시 대피 경로 안내를 위해 정확한 측위 시스템이 요구되지만 Receiver 주변에서의 화재로 인해 국부적으로 높은 온도가 형성되어 RSSI 값에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 SoC 내부 및 국부 온도와 RSSI의 상관관계 분석을 통해 RSSI에 미치는 영향을 연구하고자 한다.
측위 기술은 증강현실, 스마트 팩토리, 자율주행 등에서 중요한 기능을 수행하고 있다. 측위 기술 중에서 비콘을 이용한 측위 방법은 RSSI(Receiver Signal Strength Indicator) 값의 편차로 인하여 도전적인 과제로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 수신기의 RSSI 값을 입력으로 하고 거리를 목표 값으로 하는 신경망을 학습시켜서 이동하는 객체에 대한 위치를 예측하였다. 이를 수행하기 위해 RSSI 대비 거리 실측값을 수집하였다. 수집한 데이터로 합성 데이터를 만들기 위한 신경망을 도입하였다. 이 신경망을 바탕으로 거리 대비 RSSI 값을 예측하였다. 합성 데이터를 바탕으로 가상으로 좌표계를 구성하여 객체의 위치를 예측하였다. 합성 데이터를 생성하기 위한 신경망으로 RSSI의 표준편차는 구하였고 이 값을 기반으로 가상환경에서 단말의 위치를 추적하는 신경망을 학습시켜 객체의 좌표를 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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