In this paper, we propose a method to improve the positioning accuracy of TOA based indoor positioning system in NLOS environments. TOA based indoor positioning systems have been studied mostly considering LOS environments. However, it is almost impossible to maintain the LOS environments due to obstacles such as people, furniture, walls, and so on. The proposed method in this study compensates the range error caused by the NLOS environments. We confirmed that positioning accuracy of a proposed method is improved than conventional algorithms through simulation and field test.
A technology for calculating the position of a device is very important for users who receive positioning services, regardless of various indoor/outdoor or with/without any positioning infrastructure existence environments. One of the positioning resources widely used at present, LTE, is a typical infrastructure that can overcome the space limitation, however its positioning method based on the position of the LTE base station has low accuracy. A method of constructing a radio wave map of an LTE signal has been proposed as a method for overcoming the accuracy, but it takes a lot of time and cost to perform high-density collection in a wide area. In this paper, we describe a method of creating a high-density DB for the entire region by using vehicle-based partial collection data. To create a positioning database, we applied the idea of Generative Adversarial Network (GAN), which has recently been in the spotlight in the field of deep learning, and learned the collected data. Then, a virtually generated map which having the smallest error from the actual data is selected as the optimum DB. We verified the effectiveness of the positioning DB generation algorithm using the positioning data obtained from un-collected area.
In the positioning algorithm of two-dimensional planar sensor array, the estimation error of time difference-ofarrival (TDOA) algorithm is difficult to avoid. Thus, how to achieve accurate positioning is a key problem of the positioning technology based on planar array. In this paper, a method of sensor reliability discrimination is proposed, which is the foundation for selecting positioning sensors with small error and excellent performance, simplifying algorithm, and improving positioning accuracy. Then, a positioning model is established. The estimation characteristics of the least square method are fully utilized to calculate and fuse the positioning results, and the non-uniform weighting method is used to correct the weighting factors. It effectively handles the decreased positioning accuracy due to measurement errors, and ensures that the algorithm performance is improved significantly. Finally, the characteristics of the improved algorithm are compared with those of other algorithms. The experiment data demonstrate that the algorithm is better than the standard least square method and can improve the positioning accuracy effectively, which is suitable for vibration detection with large noise interference.
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).
도심지역에서 GPS(Global Positioning System)/GNSS(Global Navigation Satellite System) 신호는 건물과 같은 구조물에 의해 차단되거나 왜곡되어 위치추정에 한계가 존재한다. 이 문제를 보완하기 위해 본 논문에서는 LTE 신호의 RSRP(Reference Signal Received Power) 정보를 사용한 Fingerprinting 기법으로 측위를 수행하고자 한다. Fingerprinting의 측위 단계에서 많이 사용되는 W-KNN(Weighted - K Nearest Neighbors) 기법은 Correlation 시 사용되는 유사도 거리 계산 방법과 가중치 적용 방법 등에 따라 다른 측위 성능의 결과를 생성한다. 본 논문에서는 Correlation 시 사용되는 기법들에 따른 Fingerprinting 측위 성능을 실 데이터 기반으로 비교 분석하고자 한다.
Due to the unavailability of global positioning system (GPS) indoors, various indoor pedestrian positioning methods have been designed to estimate the position of the user using received signal strength (RSS) measurements from radio beacons, such as wireless fidelity (WiFi) access points and Bluetooth low energy (BLE) beacons. In indoor environments, radio-frequency (RF) signals are unpredictable and change over space and time because of multipath associated with reflection and refraction, shadow fading caused by obstacles, and interference among different devices using the same frequencies. Therefore, the outliers in the positional information obtained from the indoor positioning method based on RSS measurements occur often. For this reason, the performance of the positioning method can be degraded by the characteristics of the RF signal. To resolve this issue, a map-matching (MM) algorithm based on maximum probability (MP) estimation is applied to the indoor positioning method in this study. The MM algorithm locates the aberrant position of the user estimated by the positioning method within the limits of the adjacent pedestrian passages. Empirical experiments show that the positioning method can achieve higher positioning accuracy by leveraging the MM algorithm.
A novel high precision spatial positioning method utilizing the electromagnetic momentum, i.e., Electromagnetic Momentum Positioning (EMP), is proposed in this paper. By measuring the momentum of the electromagnetic field around the small current loop, the relative position between the sensor and the current loop is calculated. This method is particularly suitable for the application of close-range and high-precision positioning, e.g., data gloves and medical devices in personal healthcare, etc. The simulation results show that EMP method can give a high accuracy with the positioning error less than 1 mm, which is better than the traditional magnetic positioning devices with the error greater than 1 cm. This method lays the foundation for the application of data gloves to meet the accurate positioning requirement, such as the high precision interaction in Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR) and personal wearable devices network.
Multi-Global Navigation Satellite System (GNSS) can significantly improve the positioning accuracy and convergence speed. The reliability and availability of multi-GNSS precise point positioning (PPP) is steadily increasing with the rapid development of GNSS satellites. In this study, multi-GNSS PPP analysis is performed to compare the positioning precision by processing the observations from different GNSS systems (GPS, GLONASS, Galileo and BeiDou). To improve the positioning performance of the multi-GNSS PPP, we employed the weighed measurement noise (WMN) method. After applying WMN method to multi-GNSS PPP, positioning precision is improved by approximately 26.3% compared to the GPS only solutions, and by approximately 9.1% compared to combined GPS, GLONASS, and Galileo PPP.
The current vibration reduction methods for positioning systems lead to either complicated motion or the need for additional hardware when the positioning systems carry out frequent short-distance movements. This paper proposes a simple yet efficient vibration reduction method for positioning systems subjected to frequent short-distance movements. The essence of the proposed method is the trapezoidal or triangular velocity profiles, whose acceleration/deceleration rates are designed to be related to the natural frequency of concern. The combined use of the proposed method and the input shaping method is also proposed for the possible application to multi-mode systems. Experiments are performed to validate the proposed method. The simulation and experiments prove that the proposed method is of great use for residual vibration reduction in positioning systems subjected to frequent short-distance movement.
본 논문에서는 기존의 도래각을 활용한 블루투스 기반의 측위방식에 각도 및 거리 유효성 검사를 추가하여 측위의 정확도를 개선하는 방식을 제안한다. 기존의 측위방식은 비 가시거리 환경에서 유발되는 다중경로 현상 등에 의하여 측위 값에 오차가 발생하는 현상이 발생한다. 제안된 방식은 피 측위 장치의 이동속도를 고려하여 측정될 수 있는 최대 도래각과 최소 도래각을 도출한 후 측정된 도래각이 최대 도래각과 최소 도래각 범위를 초과하는지를 검사하는 각도 유효성 검사와 측정된 피 측위 장치의 위치 및 측위 장치와의 거리가 유효거리를 초과하는지 검사하는 거리 유효성 검사를 시행하여 측위의 정확성을 제고한다. 제안된 방식과 기존 방식과의 측위 성능을 분석하기 위하여 모의실험을 실시하고, 모의실험 결과를 통해 측위 오차가 증대되는 상황에서는 기존의 방식에 비하여 각도 및 거리 유효성 검사를 통해 측위 성능이 개선됨을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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