본 논문에서는 Wi-Fi를 이용한 RSSI (Received Signal Strength Indication)기반의 측위 시스템에서 전파환경변화에 민감한 시스템의 문제를 보완하기 위하여 랜드마크 발신기 기반의 측위 시스템을 제안한다. 이를 위하여 핑거프린팅 알고리즘 및 랜드마크 발신기를 구현 하였으며 간단한 측위 정확도 예측모델을 만들어 수신된 전파세기를 기반으로 측위 정확도를 예측하였다. 이를 바탕으로 실내 TEST BED를 구축하였고 주요 지점에 랜드마크 발신기를 부착하여 시스템의 효용성을 검증하였다.
본 논문에서는 ISM(Industry-Science-Medical) 대역의 와이파이-AP(Access Point)의 채널추정에 따라 스마트 미디어의 HDMI(High Definition Multimedia Interface) 해상도를 조정하고자 한다. 2.4/5GHz 대역에서의 채널모델은 RSSI(Received Signal Strength Indication)와 같은 RF특성에 따라 광범위하게 적용할 수 있다. 특별히, 스마트 디바이스의 증가와 무선 랜 공유기(AP)로 인한 동일채널 간섭으로 인한 와이파이의 전송 속도저하와 미디어 스트리밍의 화질저하가 발생된다. 이때 무선채널의 전송속도에 따라 HDMI-CEC(Consumer Electronics Control)를 활용한 동영상 비디오 형식(Video Format Timing)의 최적화를 설계한다. 이로서 스마트 다바이스와 DLNA(Digital Living Network Alliance) 등의 다양한 전송방식(Protocol)에 따라 홈 게이트웨이와 디지털TV 등의 HDMI 해상도를 가변적으로 조절하는 화질유지의 기법 및 PIP 위치설정 방법을 활용할 수 있다.
IEEE 802.15.4 네트워크와 WiFi 네트워크가 서로 중첩되게 설치되고 인접한 주파수 대역을 사용하도록 설정된 경우 IEEE 802.15.4 네트워크의 노드들에서 프레임전송지연이 불규칙하게 커지고 프레임 전송이 자주 실패하므로 응용에서 요구되는 전송서비스 품질을 보장할 수 없다. 이 논문에서는 WiFi 트래픽으로 인한 간섭현상을 평가하기 위해 IEEE 802.15.4 네트워크 노드의 전송지연모델과 실험시스템을 설명한 후 간섭평가요소들을 측정하고 그 특성에 대해서 분석하였다. WiFi 네트워크로부터의 간섭을 판정하기 위해 IEEE 802.15.4 매체접근제어계층과 물리계층 프로토콜 요소를 순차적으로 사용하는 방법이 제안되었다. 제안된 방법은 송신기에서 프레임의 전송실패와 전송지연을 변수로 하는 평가함수가 기준치를 넘는 경우 무선채널의 전력을 집중적으로 측정하여 계산된 평균채널전력으로 간섭을 최종적으로 판정하는 방식이다. 이 방식에 대한 실험결과는 다른 유사한 방식에 비해 간섭에 대한 판정시간은 줄어들고, 판정빈도는 증가함을 보인다.
드론은 원격 조종 또는 자동 조종을 통해 임무를 수행하는데 이때 무선통신 기술이 사용된다. 최근 무선통신 기술을 사용하여 드론을 악용하는 사례가 증가함에 따라 드론 RF 신호 탐지의 중요성이 증대되고 있다. 본 논문은 ISM(Industry Science Medical) 대역에서 Wi-Fi, Bluetooth 및 전용 드론 통신 방법을 고려한 시뮬레이션을 통해 효율적인 드론 RF 탐지 방식을 제안하였다. 일반 단말기와 드론 신호가 혼재한 환경을 구성한 뒤 드론 움직임에 따른 RF 특성을 이용하여 일반 단말기와 드론 신호를 구별하였다. 제안한 드론 RF 탐지 기법은 WRMD(Windowed RSSI Moving Detection) 연산과 Doppler Frequency 식별 방법이다. 시뮬레이션 환경은 2가지 신호와 4가지 신호가 혼재하는 환경으로 구성하였고 제안한 드론 RF 탐지 기법을 적용하여 드론 탐지율을 통해 성능을 분석하였다.
Wi-Fi Round-trip timing (RTT) based location estimation technology estimates the distance between the user and the AP based on the transmission and reception time of the signal. This is because reception instability and signal distortion are greater than that of a Received Signal Strength Indicator (RSSI) based fingerprint in an indoor NLOS environment, resulting in a large position error due to multipath fading. To solve this problem, in this paper, we propose an end-to-end based WiFi Trilateration Net (WTN) that combines neural network-based RTT correction and trilateral positioning network, respectively. The proposed WTN is composed of an RNN-based correction network to improve the RTT distance accuracy and a neural network-based trilateral positioning network for real-time positioning implemented in an end-to-end structure. The proposed network improves learning efficiency by changing the trilateral positioning algorithm, which cannot be learned through differentiation due to mathematical operations, to a neural network. In addition, in order to increase the stability of the TOA based RTT, a correction network is applied in the scanning step to collect reliable distance estimation values from each RTT AP.
위치 정보를 제공하는 대표적인 측위 기술은 GPS다. 이 기술은 밀도가 높은 도심이나 숲, 그리고 실내와 같은 음영지역에서는 동작하지 않는 단점이 있다. 본 논문은 실내의 AP로 부터의 Wi-Fi 신호의 세기를 이용하여 보다 정확한 단말의 위치를 추정하게 해주는 실내 측위 하이브리드 알고리즘을 제안한다. 사용자의 위치를 결정하기 위해 건물 구조, 사람, 거리 등 다양한 환경에서 측정한 RSSI (received signal strength indicator) 값을 이용하여 측정 환경에 맞는 가장 적절한 경로손실모델을 수립한다. 이러한 경로 손실 모델에서 구해진 경로손실지수를 환경에 따라 변화시켜, AP로 부터 얻은 측정값을 이용하여 REKF (robust extended kalman filter)와 PF (particle filter) 알고리즘을 사용하여 단말기의 위치를 추정하게 된다. 보다 더 정확한 위치 추정을 위해 하나의 측위 방식만을 사용하지 않고, 실험을 통하여 구해진 임계값에 따라 어떠한 측위방식을 사용할 것인지를 결정한다. 제안한 하이브리드 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 기존의 단일 측위 방식 보다 평균 17% 성능이 향상 되는 것을 볼 수 있었다.
최근 스마트 기기의 보급 및 활용 증가로 인한 실내 위치 인식 시스템 수요가 급증함에 따라, Wi-Fi 및 BLE(Bluetooth Low Energy) 비콘을 이용한 실내 측위 시스템이 각광받고 있다. 본 논문은 BLE 비콘 기반에 중점을 두고 RSSI 신호를 이용하여 거시적인 삼변 측량 기법을 이용하여 산출한다. 그 결과 값을 근사치 위치에만 Fingerprinting을 적용하여 위치 측위 기본 연산량을 줄임과 동시에 에너지 효율을 증대시킨다. 또한 선정된 Fingerprinting Cell 주위의 AP(Access Point)만을 이용하여 사용자의 단말 위치의 정밀성을 보장하는 정밀 삼변 측량 연산을 수행하여 에너지 효율을 고려한 BLE 핑거프린팅 기반의 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다. 또한 비교 기술로 실내 측위 시장 내 많이 이용 되는 BLE 및 Wi-Fi 환경 내의 핑거프린팅 기술을 본 논문에 제안한 알고리즘 방식을 기반으로 비교하여 실험 및 결과를 검증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.4766-4786
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2016
Looking for missing companions who are out of touch in public places might suffer a long and painful process. With the help of mobile crowdsourcing, the missing person's location may be reported in a short time. In this paper, we propose MissingFound, an assistant system that applies mobile crowdsourcing for finding missing companions. Discovering valuable users who have chances to see the missing person is the most important task of MissingFound but also a big challenge with the requirements of saving battery and protecting users' location privacy. A customized metric is designed to measure the probability of seeing, according to users' movement traces represented by WiFi RSSI fingerprints. Since WiFi RSSI fingerprints provide no knowledge of users' physical locations, the computation of probability is too complex for practical use. By parallelizing the original sequential algorithms under MapReduce framework, the selecting process can be accomplished within a few minutes for 10 thousand users with records of several days. Experimental evaluation with 23 volunteers shows that MissingFound can select out the potential witnesses in reality and achieves a high accuracy (76.75% on average). We believe that MissingFound can help not only find missing companions, but other public services (e.g., controlling communicable diseases).
This paper presents a hierarchical framework for managing the sampling distribution of a particle filter (PF) that estimates the global positions of mobile robots in a large-scale area. The key concept is to gradually improve the accuracy of the global localization by fusing sensor information with different characteristics. The sensor observations are the received signal strength indications (RSSIs) of Wi-Fi devices as network facilities and the range of a laser scanner. First, the RSSI data used for determining certain global areas within which the robot is located are represented as RSSI bins. In addition, the results of the RSSI bins contain the uncertainty of localization, which is utilized for calculating the optimal sampling size of the PF to cover the regions of the RSSI bins. The range data are then used to estimate the precise position of the robot in the regions of the RSSI bins using the core process of the PF. The experimental results demonstrate superior performance compared with other approaches in terms of the success rate of the global localization and the amount of computation for managing the optimal sampling size.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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