무선 AP를 이용한 실내 측위 시스템 기법 중 핑거프린트 기법은 측위를 수행하기 전 AP의 Mac 정보와 수신세기를 수집하여 Radio Map을 구축하고 이후 측위 과정에서 수집되는 AP의 정보와 비교하여 위치를 판단하는 기법이다. 단, 기존 Radio Map 구축방법은 실내를 일정한 크기의 Grid Map으로 나누어 측정했을 때 실내 환경에 따라 수많은 AP들의 충돌로 인한 상호간의 신호 간섭이 발생, 신호 패턴에 영향을 주어 신호 세기 탐색 결과가 항상 일정하게 나오지 않는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 고정형 Radio Map 구축 방법과 측정 구역 자체를 신호 세기에 따라 능동적으로 분석하여 구성하는 가변적 Radio Map 구축기법에 대하여 비교 설명한다.
Taewoong Hwang;Mario R. Camana Acosta;Carla E. Garcia Moreta;Insoo Koo
International journal of advanced smart convergence
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제12권1호
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pp.92-100
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2023
Wireless communication technology is becoming increasingly prevalent in smart factories, but the rise in the number of wireless devices can lead to interference in the ISM band and obstacles like metal blocks within the factory can weaken communication signals, creating radio shadow areas that impede information exchange. Consequently, accurately determining the radio communication coverage range is crucial. To address this issue, a Radio Environment Map (REM) can be used to provide information about the radio environment in a specific area. In this paper, a technique for estimating an indoor REM usinga mobile robot and machine learning methods is introduced. The mobile robot first collects and processes data, including the Received Signal Strength Indicator (RSSI) and location estimation. This data is then used to implement the REM through machine learning regression algorithms such as Extra Tree Regressor, Random Forest Regressor, and Decision Tree Regressor. Furthermore, the numerical and visual performance of REM for each model can be assessed in terms of R2 and Root Mean Square Error (RMSE).
Cognitive radio (CR) is considered an attractive technology to deal with the spectrum scarcity problem. Multi-radio access technology (multi-RAT) can improve network capacity because data are transmitted by multiple RANs (radio access networks) concurrently. Thus, multi-RAT embedded in a cognitive radio network (CRN) is a promising paradigm for developing spectrum efficiency and network capacity in future wireless networks. In this study, we consider a new CRN model in which the primary user networks consist of heterogeneous primary users (PUs). Specifically, we focus on the energy-efficient resource allocation (EERA) problem for CR users with a special location coverage overlapping region in which heterogeneous PUs operate simultaneously via multi-RAT. We propose a two-tier crossover genetic algorithm-based search scheme to obtain an optimal solution in terms of the power and bandwidth. In addition, we introduce a radio environment map to manage the resource allocation and network synchronization. The simulation results show the proposed algorithm is stable and has faster convergence. Our proposal can significantly increase the energy efficiency.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.3789-3809
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2014
Radio environment maps (REMs) and geolocation database represent an important source of information for the operation of cognitive radio networks, replacing or complementing spectrum sensing information. This paper provides a survey of methods for constructing the radio frequency layer of radio environment map (RF-REM) using distributed measurements of the signal levels at a given frequency in space and time. The signal level measurements can be obtained from fixed or mobile devices capable of sensing radio environment and sending this information to the REM. The signal measurements are complemented with information already stored in different REM content layers. The combined information is applied for estimation of the RF-REM layer. The RF-REM construction methods are compared, and their advantages and disadvantages with respect to the spatial distribution of signal measurements and computational complexity is given. This survey also indicates possible directions of further research in indirect RF-REM construction methods. It emphasizes that accurate RF-REM construction methods should in the best case support operation with random and clustered signal measurements, their operation should not be affected by measurements outliers, and it must estimate signal levels comparably on all RF-REM locations with moderate computational effort.
Focusing on the rapid market penetration of smart phones, the importance of LBS (Location Based Service) is drastically increased. However, traditional GPS method has critical weakness caused by limited availability, such as indoor environment. WPS is newly attractive method as a widely applicable positioning method. In WPS, RSSI (Received Signal Strength Indication) data of all Wi-Fi APs (Access Point) are measured and stored into a huge database. The stored RSSI data in database make single radio fingerprint map. By the radio fingerprint map, we can estimate the actual position of target point. The essential factor of radio fingerprint database is data integrity of RSSI. Because of millions of APs in urban area, RSSI measurement data are seriously contaminated. Therefore, we present the unified filtering method for RSSI measurement data. As the results of filtering, we can show the effectiveness of suggested method in practical positioning system of mobile operator.
WPS는 무선 AP의 정보를 통해 현재 이동 객체의 위치를 찾는 시스템이다. 실외 및 실내의 AP 신호 세기 특징을 활용하여 현재 위치를 판단하며 이를 위해 AP 정보를 저장하기 위한 Radio Map구축이 선행되어야 한다. 최초 서비스를 위하여 map을 구성하더라도 실외의 경우 AP신호의 가변성에 의해 구축된 DB의 map 정보를 완전히 신뢰할 수 없다. 따라서 WPS의 정확도를 올리기 위한 다양한 알고리즘이 필요하다. 본 논문은 이동객체의 현재 위치를 판단하기 위해 다양한 방법을 적용하여 측위 정확도를 높이기 위한 시스템에 대하여 제안한다.
무선 RSSI fingerprinting 방식은 기존 무선 인프라를 이용하면서 적정수준의 정확도를 얻을 수 있는 실내위치인식 방법 중의 하나이다. 하지만 라디오 맵 구성( fingerprint calibration) 과정에서 목표 환경의 다양한 위치에서 정확한 물리적 좌표와 무선 신호를 측정해야 하므로 시간과 노력이 많이 소요된다. 이 논문은 이러한 방식으로 위치 정보를 수집하지 않고 반지도식 자기조직화지도 학습 알고리즘을 사용하여 labeled RSSI를 얻고 RSSI 조합으로부터 맵을 구성하는 방법을 제안한다. 모의 데이터에 대한 실험을 통해 제안 방법이 fingerprint 데이터베이스로 부터 1%의 RSSI 샘플을 가지고 효과적인 전체 맵을 얻을 수 있다는 결론을 얻었다.
본 논문은 NS-3 기반의 5G 시스템 레벨 시뮬레이터를 활용하여 mmWave 대역의 채널 모델을 구현하고, RF 성능 검증을 통해 구현한 모델의 신뢰성과 유효성을 분석한다. mmWave 대역의 RF 성능 검증을 위한 채널 모델은 3GPP TR 38.901에서 정의하는 채널의 특성, 빔포밍, 안테나 구성, 시나리오 등의 파라미터를 고려하여 구성한다. 또한, 시뮬레이션 결과는 3GPP 표준에서 허용하는 범위 내에 있음을 확인하고, REM(Radio Environment Map)을 활용하여 실내 환경 시나리오에서 신뢰성을 증명한다. 따라서 본 연구에서 구현한 채널 모델은 실제 5G 네트워크의 설계 및 구축에 적용이 가능하며, 다양한 파라미터 변경으로 RF 성능을 평가하고 검증하는 방법을 제시한다.
본 논문은 ISM 대역의 WiFi의 주파수를 이용하여 피코셀 환경에서의 비콘신호 세기를 측정 및 분석에 관한 논문이다. 사용 AP의 비콘신호를 스마트폰의 비콘신호 측정 어플을 이용하여 측정하고 이를 PC의 어플리케이션을 이용하여 구글맵에 AP 신호세기를 표시한 것이다. 스마트폰의 측정 데이터는 비콘신호의 RSSI와 GPS신호를 맵핑시켜 측정하고 이 측정한 자료는 PC의 구글맵 위치 좌표로 변환하여 Tracking 자료를 분석할 수 있는 시스템이다. 이 측정 및 분석 시스템을 이용하여 AP가 위치한 지역마다 전파신호 변화를 분석 파악할 수 있다.
산업과 기술이 고도화되면서 물류의 운송, 관리, 유통이 대량화되었고 이런 대량의 물류 정보를 효율적으로 관리하기 위해 RFID(Radio-Frequency Identification) 기술이 개발되었다. 관리를 목적으로 하는 RFID는 물류 산업뿐만 아니라 전력전송 및 에너지관리 분야까지 산업 전반에 응용되고 있는 상태이다. 그러나 RFID 장치는 프로그램 개발 용량의 제한으로 개발에 제약을 받고 있고, 이런 제약은 기존의 강인한 암호화 방법을 사용할 수 없어서 보안에 취약함을 가지고 있다. 우리는 이런 RFID의 제약적인 환경에 적용하기 쉬운 단순 연산으로 구현할 수 있는 보안용 혼돈 시스템을 설계하였다. 설계된 시스템은 2차원 Tent-map 혼돈 시스템으로 혼돈계의 매개변수에 따른 신호의 편중 분포 문제점을 해결하기 위해 암호용 매개변수(𝜇1)와 분포용 매개변수(𝜇2)그리고 키값으로 사용될 수 있는 상점 ID 값을 매개변수(𝜃)로 하는 시스템이다. 설계된 RFID 인증 시스템은 난수와 유사하며 초기값으로 재생산이 가능한 혼돈 신호의 특성이 있고 매개변수에 대한 편중 분포 문제를 해결하였기 때문에 기존의 혼돈 시스템을 이용한 암호화 방법보다 효과적이라고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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