CSS(Chirp Spread Spectrum)는 WPAN(Wireless Personal Area Network) 환경에서 SDS-TWR(Symmetric Double Sided - Two Way Ranging) 기반의 위치인식 시스템을 구현하는 기술로 사용된다. 그러나 CSS의 SDS-TWR은 전파 및 장애물과 같은 환경에 따른 간섭으로 인해 레인징 오차가 발생한다. 따라서 위치인식 시스템 개발을 위해서는 이를 보정하기 위한 보정 알고리즘이 요구된다. 본 논문은 위치인식 정확도 성능 향상을 위하여 AEDR(Algorithm of Equivalent Distance Rate) 알고리즘과 칼만필터가 적용된 KF_EDR(Kalman Filter and Equivalent Distance Rate) 보정 알고리즘을 제안하고, 그 성능을 분석 및 평가하였다. 실험 결과, KF_EDR은 AEDR 알고리즘에 비해 위치인식 정확도를 복도 그리고 운동장에서 각각 10.5%, 4.2% 더 개선시켰다. 이 결과는 위치인식 데이터의 신뢰성을 향상시킴 으로써 실제 위치인식 시스템 구현에 상당한 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
Two-way ranging methods such as TWR and SDS-TWR have been considered for many ranging systems because these methods are useful in the absence of synchronization. To estimate the location of a mobile node, complicated ranging procedures consisting of ranging frames between an anchor node and the mobile node are performed. Supporting multiple mobile nodes such as a few hundreds or thousands and several anchor nodes, the ranging procedures have the fatal disadvantage of processing delay and inefficient traffic bandwidth. On the other hand, the one-way ranging method is simple and fast, but susceptible to network synchronization. In this paper, we propose a method to modify asynchronous ranging equations to establish exact frequency or frequency offset, a method to estimate frequencies or frequency offsets, and a method to establish post-facto synchronization with anchor nodes. The synchronization for a node pair is adapted using instantaneous time information and corresponding difference of distances can be determined. We evaluate the performance of TWR, SDS-TWR and proposed ranging algorithms.
거리 추정기법은 노드간 글로벌 동기화의 유무에 따라 동기방식과 비동기방식으로 나뉜다. 일반적으로 비동기 측위 기법이 동기 측위 기법에 비해 글로벌 동기와 고가의 정밀한 오실레이터를 요구하지 않기 때문에 선호되고 있다. 그러나 기존의 비동기 추정기법은 대규모의 인프라로 구성되는 위치 인식시스템에서 각 노드마다 발생되는 패킷에 의해 각 기준 노드들은 위치 파악을 위한 상당한 패킷을 전송해야 하며, 이것은 노드의 수가 증가될수록 네트워크 내의 트래픽의 양이 상당히 증가하게 된다. 이러한 네트워크 트래픽의 증가는 전체 네트워크의 처리량의 감소로 이어지며, 이로 인해 상당한 에너지 손실이 발생된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 문제를 해결하기 위하여 다수의 노드들이 분산적으로 랜덤하게 선택한 가상 슬롯을 사용하여 전송함으로써 노드간의 동기를 맞추는데 필요한 오버헤드를 줄이고, 가상슬롯을 기반으로 비동기로 거리를 추정함으로써 네트워크 트래픽을 낮출 수 있는 기법을 제안하였다. 또한 성능 평가를 통해 매우 낮은 트래픽의 강도에도 불구하고 제안된 거리추정 기법은 TWR과 SDS-TWR보다 오차 범위에 대해 더 강력하다는 것을 입증하였다.
본 논문은 센서네트워크 환경에 설치된 전력선통신 기반 영상 송수신 장치의 영상정보를 수신하는 기능과, CSS기반 SDS-TWR Ranging을 지원하는 센서모듈로부터 거리정보를 수신하여 제안하는 위치인식 알고리즘을 적용시키고 이동노드의 위치정보를 보여주는 모니터링 기능을 개발하였다. 전력선통신 기반 영상 송수신 장치는 장소의 제약 없이 전기 플러그가 있는 곳이면 사용이 가능한 장점이 있고, 주변의 상황을 확인하기 어려운 센서모듈의 단점을 보완하였다. 그리고 제안한 위치인식 보정 알고리즘은 SDS-TWR의 위치인식 오차 116.8cm를 80.5cm로 위치인식의 성능을 향상시켰으며, 대부분의 위치인식 오차가 1m 내외로 보정함을 확인하였다. 본 논문에서 제시하는 모니터링 기능은 센서 네트워크 및 다양한 환경에서 적용이 가능하여 위치인식 시스템의 서비스 품질의 향상에 도움을 줄 것으로 판단된다.
본 논문에서는 예상 위치좌표 탐색기법과 이를 균등거리비율 개념인 AEDR(Algorithm for localization using the concept of Equivalent Distance Rate)에 적용한 위치인식 보정 알고리즘인 E&E(Equivalent distance rate & Estimated location coordinator exploration)를 제안 한 후 실험을 통해 성능을 분석하였다. 실험결과, E&E는 4개의 시나리오에서 SDS-TWR의 위치인식 보정성능을 0.60m에서 0.34m로 0.26m 만큼 향상시켰고, E&E는 설정된 시나리오에 따라 기존에 제안된 AEDR과 비교한 결과 위치인식 보정 성능비율이 최대 15% 만큼 우수함을 확인하였다. 또한 E&E의 전체 성능실험 중 99%에서 위치인식 오차가 1m 이내로 측정되었는데 이 정도의 위치인식 보정 성능이라면 제안하는 알고리즘인 E&E는 다양한 위치인식 응용분야에 충분히 적용 가능 할 것으로 판단된다.
본 논문은 SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two_Way Ranging)의 Ranging 오차를 보정하여 위치인식 성 능을 향상시키는 방법으로 비컨노드의 거리별 Ranging 오차의 평균 값을 이용하여 Ranging 오차를 보정하는 알고리즘($CA_d$)과, 균등거리비율의 적용으로 Ranging 오차를 보정하는 알고리즘(AEDR)이 적용된 하이브리드형 위치인식 보정 알고리즘($A_{HB}$)을 제안하고, 위치인식 실험을 통해 성능을 분석하였다. 실험결과, $A_{HB}$ 는 전체 32개의 좌표 중 28개 좌표에서 오차 개선이 이루어졌고, 설정한 3개의 오차크기 영역에서 최소한 70%이상의 오차 개선이 이루어졌음을 확인하였다. 또한 32개 좌표에서 발생한 평균 오차 2.67m를 1.19m로 55.4% 보정하였으며 특히 3m 이상의 오차크기 영역에서의 보정 성능은 90% 이상으로 매우 우수함을 확인하였다. 이와 같은 결과를 볼 때, $A_{HB}$ 는 $CA_d$와 AEDR이 각각 수행되었을 때 보다 오차 개선 비율 및 보정 성능이 더 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 WPAN의 NLOS(Non Line of Sight)환경에서 최소자승법을 적용한 위치인식 보정 알고리즘을 제안하고, 성능을 분석하였다. 이동 중인 이동노드의 위치인식 정확도를 향상시키기 위해 먼저 일정한 속도로 이동 중인 이동노드의 거리 값들을 SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging)로 측정 한 후 이들을 사용하여 삼각 측량법(Triangulation)으로 위치를 측정하고, 그다음 최소자승법을 적용하여 위치인식 값을 보정하였다. NLOS환경에서 실험한 결과, 삼변 측량법, 칼만필터 및 최소자승법을 적용한 경우의 위치인식 평균오차는 ${\pm}1m$, ${\pm}0.2m$, ${\pm}0.1m$로 측정됨을 확인하였다. 결론적으로 제안한 최소자승법을 적용한 위치인식 보정 알고리즘의 위치인식 정확도는 삼각측량법에 의한 위치인식 정확도 보다 평균 86.0%, 칼만필터에 의한 위치인식 정확도 보다 평균 16.0% 향상된 것이다.
본 논문은 균등거리비율의 측위좌표를 이용한 무선측위 오차 보정 알고리즘인 CADE(Compensation Algorithm using Determination Coordinator Value of Equivalent Distance Rate)를 제안하고, 실험을 통해 무선측위 정확도 성능을 분석하였다. 실험 결과, CADE는 4개의 비컨노드(Beacon Node) 영역내와 영역외에서 각각 37.5%, 69.8% 정도 무선측위 정확도 성능을 향상시켰다. 그리고 CADE는 2m 이상의 무선측위 오차를 보정하는 성능이 약 76.3%로 매우 우수하였다. 또한 CADE는 4개의 비컨노드 영역외에서도 보정성능이 우수함에 따라 4개 비컨노드의 설치만으로 넓은 범위의 무선측위 시스템 구현이 가능함을 확인하였다. 이와 같은 결과를 볼 때, 제안하는 CADE는 SDS-TWR을 이용한 무선측위 시스템의 성능향상에 매우 유용하다.
본 논문에서는 이동객체의 위치인식 정확도 향상을 위하여 최소자승법을 적용한 이동객체 위치인식 보정 알고리즘을 제안하고, 성능을 분석하였다. 제안한 보정 알고리즘은 일정한 속도로 이동 중인 이동객체의 거리 값들을 TMVS (TWR Minimum Value Selection) 기법으로 측정 한 후, 이 값들을 사용하여 삼변측량법으로 이동객체의 위치를 측정하고, 최소자승법을 적용하여 위치인식 값을 보정한다. 실험결과, 시나리오 1 및 2에서 제안하는 보정알고리즘을 적용한 위치인식의 성능은 기존의 삼변측량법을 적16용한 위치인식의 성능에 비해 위치인식 정확도가 시나리오별 각각 58.84%, 40.28% 개선됨을 확인하였다.
In this letter, we propose a one-way ranging algorithm that is based on wireless synchronization with measured timestamps and clock frequency offsets. In our proposed algorithm, an active mobile node initiates a ranging procedure by transmitting a ranging frame, and the anchor nodes report their timestamps for the received ranging frame to a reference anchor node. The synchronization of a pair of nodes is provided with instantaneous time information, and the corresponding difference of distances can be calculated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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