UWB (Ultra Wide Band) 무선 측위에서 정화한 위치 정보를 추정하기 위해서는 무선 측위 과정에서 발생하는 오차를 보상하기 위한 알고리즘이 반드시 필요하다. 이러한 무선 측위 오차를 보상하고 정확한 위치 정보 추정이 가능한 Scanning 기법은 동일한 태그 위치에 대한 무선 측위를 반복하여 얻을 수 있는 위치 정보 후보군의 무게중심 점을 찾는 기법으로 처리 구조가 비교적 간단하고 정확한 위치 정보를 추정할 수 있는 장점이 있지만, 측위용 비콘 범위 내의 scanning 좌표들을 하나하나 탐색하고 연산해야하는 단점이 있다. 본 논문에서는 Scanning 기법의 높은 연산량을 줄이기 위해 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithm)과 블록 윈도잉 (Block Windowing)의 적용 방안을 제안한다. 제안하는 기법의 성능 검증을 위하여 IEEE 802.15.4a TG에서 제시한 채널 환경에서 얻은 거리 인지 오차 (ranging error) 정보를 사용하였으며, 모의실험 결과를 통하여 낮은 연산량으로도 기존 Scanning 기법의 위치 추정 정확도에 근사할 수 있음을 확인하였다.
Together with the GPS-based approach, geolocation through mobile communication networks is a key technology for location-based service. Since the Mobile WiMAX system is considered as a candidate for fourth-generation mobile systems, it is important to investigate its location capability. The geolocation of Mobile WiMAX can be realized when the preamble symbols in the down-link channel are appropriately used for a TDOA (Time-Difference-of-Arrival) approach. However, the cellular structure of Mobile WiMAX inevitably generates co-channel interference, and it is difficult for the mobile terminal to acquire distance measurements from multiple base stations. Therefore, for geolocation via multilateration using the Mobile WiMAX network, it is very important to increase hearability. This paper proposes a geolocation method for Mobile WiMAX which employs interference cancellation and preamble signal overlapping for the enhancement of hearability. A novel interference cancellation strategy for complex-valued Mobile WiMAX signals is presented which has an iterative structure. Simulation results show that the proposed geolocation method provides the user's position with an accuracy of less than 20 m through the Mobile WiMAX cellular network if there is no multi-path or NLOS (None-Line-of-Sight).
임펄스 기반의 초광대역 통신 기술은 이론적으로 근거리에서 고속의 데이터 전송과 고해상도의 거리 인지 및 무선 측위가 가능하다는 장점을 가지고 있지만 이러한 기능들을 수행하기 위해서는 우선적으로 고속의 ADC(Analog to Digital Convertor)가 요구되며 특히, 시간 기반의 무선 측위 기법을 적용할 경우 더욱 그러하다. 그러나 현실적으로 GHz 이상의 고속의 ADC는 매우 고가이기 때문에 본 논문에서 목표로 하는 저비용을 고려한 저속의 무선 개인 영역 네트워크 (Low Rate - Wireless Personal Area Network; LR-WPAN)에서는 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 저속의 ADC로 고정밀의 무선 측위가 가능한 주파수 영역에서 계산의 복잡도가 낮은 AR(Auto Regressive) 모델을 기반으로한 레인징 기법을 소개하고, 아날로그 단에서 주파수 변환을 위해 카운터를 이용한 VCO(Voltage Control Oscillator) 방식의 non-coherent 기반의 수신 구조를 제안한다. 제안된 기법에 대한 성능을 검증하기 위해서 IEEE 802.15.4a TG에서 제시한 채널 모델을 적용하였으며 시뮬레이션 결과로부터 제안된 레인징 및 측위 방안의 우수성을 검증하였다.
임펄스 기반의 초광대역 통신 기술은 이론적으로 근거리에서 고속의 데이터 전송과 고해상도의 거리 인지 및 무선 측위가 가능하다는 장점을 가지고 있지만 이러한 기능들을 수행하기 위해서는 우선적으로 고속의 ADC (Analog to Digital Convertor)가 요구되며 특히, 시간 기반의 무선 측위 기법을 적용할 경우 더욱 그러하다. 그러나 현실적으로 GHz 이상의 고속의 ADC는 매우 고가이기 때문에 본 논문에서 목표로 하는 저비용을 고려한 저속의 무선 개인 영역 네트워크 (Low Rate - Wireless Personal Area Network; LR-WPAN)에서는 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 저속의 ADC로 고정밀의 무선 측위가 가능한 주파수 영역에서의 측위 기법을 소개하고 아날로그 단에서 주파수 변환을 위해 FM (Frequency Modulation) 방식을 접목시킨 새로운 형태의 non-coherent 기반의 수신 구조를 제안한다. 제안된 기법에 대한 성능을 검증하기 위해서 IEEE 802.15.4a TG에서 제시한 채널 모델을 적용하였으며 시뮬레이션 결과로부터 제안된 방안의 우수성을 검증하였다.
TOA(Time of Arrival) 및 TDOA(Time Difference of Arrival)경우 무선국의 시간동기화를 위해서 고도의 기술을 요구하고 있으며, 시간동기오차에 따른 위치검지의 정밀도가 낮아지는 문제가 있어 이를 극복하기 위하여 위상차(PDOA)를 이용한 새로운 열차검지기법의 제안에 따른 구현을 위하여 H/W의 설계에 대하여 기술하고자 한다 본 시스템은 전과의 전달 속도($\lambda$)를 응용하여 기준 주파수인 1.5MHz를 송신 시스템과 수신 시스템의 기준 주파수와 비교하여 그 위상의 차이를 비교하여 지연된 시간을 구한 후 이를 거리로 환산하는 시스템으로서 H/W와 S/W로 구분하여 구현 $\cdot$ 설계되는데 본 논문에서는 H/W설계에 대하여 기숙하였다.
UWB(Ultra Wide Band)는 기존의 스펙트럼에 비해 매우 넓은 대역에 걸쳐 낮은 전력으로 대용량의 정보를 전송가능하며 정확성면에서 탁월하며 신호 도달거리가 길다는 장점에서 실내 위치 측위기술로 가장 적당하다. 측위 기술 방법 중 각도를 측정하여 위치를 측정 하는 AoA방식과 도착 시간을 이용해서 위치를 측정하는 ToA방식, 그리고 두 리더기간의 시간의 차를 측정하여 리더기 간의 거리차가 일정함을 통해 얻는 쌍곡선의 교점을 이용하는 TDoA방식이 가장 대표적으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 2개의 리더기에서 AOA방법을 통한 두 각의 교점과 ToA의 두 원들과의 교점, TDOA방식의 한 쌍의 쌍곡선의 교점을 이용하여 3개의 리더기가 아닌 2개의 리더기 사용으로 리더기의 개수를 최소화 하며 위치 추적의 정확도를 높이고자 한다. UWB의 특징과 실내 위치 결정 측위 방법 소개와 더불어 Hybrid를 통하여 얻을 수 있는 효과를 설명한다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.547-550
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2006
휴대 인터넷은 이동 중에도 무선으로 고속의 데이터 송수신이 가능한 통신 서비스로서 우리나라에서는 WiBro(Wireless Broadband)라고 명명되어 2006년 6월 상용 서비스를 시작하였다. 한국 정보 통신 기술협회(TTA)와 IEEE802.16e 표준에서 제시된 휴대인터넷 서비스는 기본적으로 기지국과 단말을 기반으로 한 CDMA통신 시스템과 유사한 셀룰러 망 구조를 가지고 있다. 와이브로에서 모든 RAS(Radio Access Station)는 매 5msec마다 프레임을 전송하고, 이 프레임의 앞 단에는 Preamble이 위치하고 있어 기지국과 단말의 Synchronization을 가능케 해준다. 각 RAS는 서로 다른 Preamble을 사용하므로 단말은 Preamble detection을 통해 기지국을 구분할 수 있다. 본 논문에서는 휴대인터넷을 이용한 무선측위의 해상도 및 가청성을 현장실험을 통하여 분석한다. 현재 상용화 되어 사용중인Wibro 신호를 기저대역으로 낮추고 이 신호를 디지타이저를 사용하여 20MHz의 샘플링 주파수로 수집한다. 5msec 주기의 Wibro프레임 중에서 Preamble을 Correlation detection 기법을 사용하여 기지국과 단말 사이의 relative delay를 측정하여 기지국들과 단말 사이의 거리의 차를 구한다. 거리측정치를 이용하여 Wibro 망에서의 무선측위 추정치를 구하고 해상도와 정확도 및 가청성 등의 Wibro의 측위성능을 분석한다.
차세대 셀룰라 이동통신 시스템은 기지국의 소형화와 서로 다른 크기의 기지국의 복합형태인 계층구조 셀룰라 형태를 가지게 되는데 이에 따른 시스템의 컨트롤은 이동국의 정확한 위치와 속도에 관한 추정을 전제로 한다[13]. 본 논문에서는 지금까지 연구되어온 이동국의 위치 추정 기법인 AOA(Angle of Arrival)와 TOA(Time of Arrival) 및 TDOA(TIme Difference of Arrival)의 방법을 설명하고 그 문제점을 분석하였고, 반사와 회절이 심하여 이동국의 위치 및 속도 추정이 어려운 마이크로셀 환경에서는 서비스 지역내 경로손실 값의 이산 지역 데이터 베이스를 이용하여 이동국의 위치를 추정하는 방법을 제안하였다. 속도의 추정은 위치의 추정치로부터 시간에 대한 변화값으로 얻었다. 오차를 최소화하기 위하여 시스템의 Causality를 만족하는 범위 안에서 이동평균(Moving Average) 방법의 Smoothing을 적용하여 그 성능을 개선하였다. 또한 이산지역 데이터 베이스의 탐색지역을 줄이는 방법을 제안함으로 시스템의 구현을 간단하게 할 수 있는 방안을 제시하였다.
이동 통신망을 이용한 지상파 측위 기술은 GPS와 더불어 LBS를 구성하기 위한 핵심 기술이다. WiBro 시스템은 차세대 통신망으로 주목 받고 있으며, WiBro 망에서 매 프레임마다 방송되는 프리앰블 심볼의 특성을 이용하면 TDOA 방식의 무선 측위가 가능하다. 그러나 WiBro 시스템은 셀룰러 구조로 되어 있기 때문에 일반적으로 단말기가 다수의 기지국 신호로부터 거리정보를 구하기 어렵다. WiBro 망에서 삼변측량을 이용한 무선 측위를 하기 위해서는 수신 신호의 세기를 증가시켜야 하며, 장기 중첩 기법을 이용하여 가청성을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 주파수 잔여 오차와 수신 신호의 SNR에 따른 동기 중첩 및 비동기 중첩의 성능을 비교하여 WiBro 망에서 최적의 혼합 중첩 방법을 제시하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 혼합 중첩의 성능을 분석하고 WiBro 망을 이용한 무선 측위의 가능성 및 한계를 확인하였다.
LoRa는 최대 30km정도의 넓은 커버리지를 가지고 있어 장거리 위치 측위가 가능하다. 하지만 현재 LoRa환경에서의 위치 오차는 500m를 상회하고 있다. 이로 인하여 LoRa 환경에서 실질적인 위치 서비스를 상용화하기에는 어려움이 따른다. 본 논문에서는 LoRa 환경에서 각 구역별 레퍼런스 노드를 활용하여 모바일 노드에서 게이트웨이로 신호를 보낼 시 정확하지 않은 시각 오차를 보정하여 위치 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 실험은 MATLAB으로 시뮬레이션을 하였고 Hata 모델을 사용하여 고정적인 noise는 상쇄하고 환경적인 noise 값을 고려하여 실험하였다. 실험 결과 레퍼런스 노드가 많을수록, 모바일 노드에서 레퍼런스 노드가 가까울수록 오차범위가 줄어 든 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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