RTLS(Real Time Locating System)은 사람이나 사물의 위치를 실시간으로 추적하는 시스템이다. 이 시스템에서는 RTLS 리더가 태그와 무선 통신으로 시간이나 거리 등을 측정하고, 위치 엔진은 이를 이용하여 태그의 위치를 추정한다. 하지만 사물을 위치를 추정하는 데 있어 비가시성에 따른 측정 오류는 성능에 심각한 영향용 미친다. 비자시성은 측위 시스템을 실제 환경에 적용하기 위해 반드시 일어나는 요소이며, 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 거리를 역추적하여 알맞은 리더를 찾아내는 선택법을 이용한 새로운 측위 시스템을 제안한다. 제안한 기법을 실제 구현하여 실험한 결과 기존 기법에 비해 50% 이상 향상된 것을 알 수 있었다.
Satellite digital multimedia broadcasting (S-DMB) systems use gap fillers (GFs) to provide wireless multimedia services to non-line-of-sight locations. GFs act as repeaters, and S-DMB systems require GF networks in order to guarantee mobile reception. Each GF covers a cell or sector. In order to provide contiguous coverage of an area comprising two or more cells or sectors, multiple GFs are needed. However, when multiple GFs are situated close to each other, interference is likely to occur. As a result, in this study, we have investigated system-level environments for planning the design of interference-free GF networks in S-DMB systems. Our investigations revealed that S-DMB services are unavailable because of quality deterioration caused by interference when the delay attributable to a GF and the satellite signals exceeds ${\pm}$256 chips and the distance between the GF and its reception terminal is greater than 4.6 km. On the basis of this analysis, we conducted a field test that confirmed that the above-mentioned time delay can be controlled in such a way as to ensure high quality S-DMB services.
초광대역 방식의 실내 무선 위치인식 추정에서 비 가시거리 환경으로 인한 불규칙한 신호 도착시간 또는 클러스터화 된 다중경로 성분들의 겹침으로 인해, 도착시간 매개변수 추정 기법들은 합리적인 도착시간 (TOA) 매개변수를 얻는데 어려움을 가진다. 이 문제를 극복하고 우수한 성능의 초광대역 실내 우선 위치인식 추정을 달성하기 위해 종래 추정 기법과 다르고 클리스터 문제에 영향을 거이 받지 않는 강인한 TOA 매개변수 추정 기법과 초광대역 신호 모형을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안 모형과 추정기법의 타당성을 검증하고 추정오차의 성능도 분석한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권2호
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pp.253-270
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2013
To achieve accurate localization information, complex algorithms that have high computational complexity are usually implemented. In addition, many of these algorithms have been developed to overcome several limitations, e.g., obstruction interference in multi-path and non-line-of-sight (NLOS) environments. However, localization systems those have complex design experience latency when operating multiple mobile nodes occupying various channels and try to compensate for inaccurate distance values. To operate multiple mobile nodes concurrently, we propose a localization system with both low complexity and high accuracy and that is based on a chirp spread spectrum (CSS) radio. The proposed localization system is composed of accurate ranging values that are analyzed by simple linear regression that utilizes a Big-$O(n^2)$ of only a few data points and an algorithm with a self-calibration feature. The performance of the proposed localization system is verified by means of actual experiments. The results show a mean error of about 1 m and multiple mobile node operation in a $100{\times}35m^2$ environment under NLOS condition.
This paper presents a fingerprint database construction method for WLAN RSSI (Received Signal Strength Indicator)-based indoor positioning. When RSSI is used for indoor positioning, the fingerprint method can achieve more accurate positioning than trilateration and centroid methods. However, a FD (Fingerprint Database) must be constructed before positioning. This step is a very laborious process. To reduce the drawbacks of the fingerprint method, a radio propagation model-based FD construction method is presented. In this method, an FD can be constructed by a simulator. Experimental results show that the constructed FD-based positioning has a 3.17m (CEP) error. In this paper, a spatial correlation method is presented to estimate the NLOS(Non-Line of Sight) error included in the FD constructed by a simulator. As a result, the NLOS error of the FD is reduced and the performance of the error compensated FD-based positioning is improved. The experimental results show that the enhanced FD-based positioning has a 2.58m (CEP) error that is a reasonable performance for indoor LBS (Location Based Service).
본 논문에서는 25kg 급 이하의 소형 무인기에서 활용 가능한 LTE/WiFi 기반의 영상 전송 시스템 개발 결과를 소개한다. 개발된 영상 전송 시스템은 탑재통신장치와 지상통신장치로 구성되었으며 소형무인기가 촬영한 HD급 해상도 이상의 영상(720p/30fps, 1080p/30fps)을 전송하기 위해 LTE와 WiFi 데이터통신 방식을 활용하였다. 탑재통신장치는 H.264 영상처리보드를 내장하여 실시간 스트리밍 영상 전송이 효율적으로 가능하도록 설계되었다. 지상시험평가를 통해 근거리부터 비가시선 영역에까지 실시간 영상전송이 가능함을 확인하였다.
HF communications are used as a last means of long distance communications without any relay node in NLOS (Non Line-Of-Sight) environment. Conventional analog voice communication in the HF band is vulnerable to security as well as severe background noise. To overcome these shortcoming, digital voice was introduced into HF radios in the early 1980s. In this paper, we analyze avaliable digital voice communication ground wave range of HF radios that applied MELPe CODEC and MIL-STD-188-110B physical layer standard using GRWAVE program. And we evaluate usefulness of digital voice communication in HF band.
무선센서 네트워크에서, 위치기반의 라우팅 알고리즘은 네트워크의 성능을 향상 시킬 수 있다. 따라서 많은 위치 추적 알고리즘이 제안되고 있다. 하지만, 실제 상황의 무선센서 네트워크에서 각각의 노드가 자신의 위치를 인지할 시 오차가 수반된다. 특히 실내 환경은 콘크리트 벽이나 가구와 같은 NLOS환경을 만드는 장해물을 가지고 있기 때문에 위치 추적 시 심각한 오차가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 앵커노드로부터 얻어지는 위치정보로 구축한 토폴로지와 모바일 노드간의 연결을 가중치로 하는 MST 토폴로지 정보의 차이점을 이용해서 위치 오차를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 NLOS환경이 존재하는 네트워크에서, 위치 오차를 보정하여 위치기반 네트워크의 성능을 개선할 수 있다.
Range-based wireless localization system must measure accurate range between a mobile node (MN) and reference nodes. However, non-line-of-sight (NLOS) error caused by the spatial structures disturbs the localization system obtaining the accurate range measurements. Localization methods using the range measurements including NLOS error yield large localization error. But filter-based localization methods can provide comparatively accurate location solution. Motivated by the accuracy of the filter-based localization method, a filter residual-based NLOS error estimation method is presented in this paper. Range measurement-based residual contains NLOS error. By considering this factor with NLOS error properties, NLOS error is mitigated. Also a process noise covariance matrix tuning method is presented to reduce the time-delay estimation error caused by the single dynamic model-based filter when the speed or moving direction of a MN changes, that is the used dynamic model is not fit the current dynamic of a MN. The presented methods are evaluated by simulation allowing direct comparison between different localization methods. The simulation results show that the presented filter is more accurate than the iterative least squares- and extended Kalman filter-based localization methods.
본 논문에서는 다중 벽면 구조의 실내 환경에서 전파의 전달특성을 모델링하기 위해 ray-launching 기반의 광선추적법을 이용한 2차원 ray-tracing 시뮬레이터를 구현하였고, 이를 통해 ray의 전파 경로를 분석하고 평가하였다. 실험 결과, 구현된 광선추적법의 경로 패턴 및 시간지연 분포는 동일한 무선 환경에서 수행된 이전의 실험 결과와 비슷한 결과가 나타남을 확인하였으며, 송수신 거리 및 방사각에 따른 수신반경의 조정이 타당함을 확인하였다. 특히 비가시거리 송수신 환경에서 다중 벽면을 투과한 ray가 반사와 투과를 형성하여 수신기에 도달할 때까지의 ray의 impulse response는 기존 연구의 실험 결과와 대부분 일치하였으며, 송신기에서 발사되는 ray의 방사각을 $1^{\circ}$에서 $7^{\circ}$까지 달리하여 실험한 경우 도출된 channel profile이 서로 유사함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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