초광대역 레이더는 수 GHz대의 주파수 대역을 사용하는 고속무선통신 기술로 실내 무선 측위기술로 각광받고 있다. 한편, 박물관 및 전시회 등의 기관에서는 방문객 실시간 위치뿐만 아니라, 관람자의 이동경로 및 체류시간 정보 또한 관람 행태 분석을 위해 필요로 한다. 본 논문에서는 초광대역 레이더를 이용한 실시간 위치 추적 기술을 통해 박물관 방문객의 관람 행태를 분석하는 시스템을 구축 사례를 소개한다. 개발 시스템을 국립중앙박물관 신라관에 설치하여, 22개의 상용 초광대역 레이더로 부터 실시간 측위 정보 수신하고, 이를 통해 관람자 조건별 이동경로 및 전시 대상별 체류시간을 분석할 수 있는 환경을 구축하였다.
위치인식시스템은 이동로봇이 실내에서 주행하는데 가장 중요한 기술의 하나인데 본 논문에서 연구된 시스템은 GPS 시스템과 유사하게 3 개이상의 위성 비이컨에서 초음파와 무선통신파를 발사하고 로봇에 부착된 리시버는 초음파와 무선통신파의 수신되는 시간차를 계산하여 각 비컨까지의 거리를 구하고 또한 이로부터 로봇의 위치를 계산한다. 일반적으로 거리정보는 초음파의 한 파장 이내의 오차를 가지게 되는데 본 논문에서는 이에 따른 위치오차를 테일러 확장과 SVD(Singular Value Decomposition)를 이용하여 구하였다. 또한 본 논문에서는 거리오차에 따른 위치오차의 정확도를 잴 수 있는 값으로 민감도를 제시하였다.
Precision of theoretical group velocity of waves in shell structures was discussed for the purpose of source localization of loose parts impact in pressure vessels of nuclear power plants. Estimating exact location of loose parts impact inside a reactor or a steam generator is very important in safety management of a NPP. Evaluation of correct propagation velocity of impact signals in pressure vessels, most of which are shell structures, is essential in impact source localization. Theoretical group velocities of impact signals in a plate and a shell were calculated by wave equations and compared to the velocities measured experimentally in a plate specimen and a scale model of a nuclear reactor. The wave equation applicable to source localization algorithm in shell structures was chosen by the study.
수중에서 방사된 음원의 신호는 해수면, 해저면 반사에 의한 다중경로 시간지연(multi-path time-delay)을 포함하여 체계(system)의 센서에 수신된다. 다중경로 환경과 복잡한 해양환경의 외란(disturbance)에 의해 수신된 신호간 상관성(coherence)이 저하된다. 따라서, 신호간 시간지연값을 이용하여 수중음원의 위치를 추정하는 체계는 추정성능의 저하가 나타난다. 이러한 환경에서도 강인한 음원 위치 추정성능을 위해 선배열(uniform line array), 평면배열(rectangular array)과 같은 다양한 형태의 센서배열과 빔형성(beamforming) 기법, 비용함수(cost-function)과 같은 신호처리를 이용하여 왔다. 본 연구에서는 선배열 형태의 doublet array와 추정된 시간지연값 보정 기법을 이용하고자 한다. 3 개의 doublet array를 동일 선에 위치하였으며 각각의 doublet array에 수신된 신호간의 시간지연값을 2 단계로 추정하였다. 수신신호에 대해 상호상관(cross-correlation) 함수를 적용하여 추정된 시간지연값을 수신신호의 중심주파수(center-frequency)와 array의 개구경(aperture) 및 수중음원과의 기하학적 관계에 따라 보정하여 최종의 시간 지연값을 얻었으며 이로부터 음원의 거리와 방위를 추정하였다. 제안한 기법의 타당성을 확인하기 위해, Monte-Carlo method를 이용하여 시뮬레이션하였다.
The objective of this research is estimating the location of interested sound source by using the similarity between a beamformer output in time domain and the candidate signal. The waveform of beamformer output at the location of sound source is similar with the waveform emitted by that source. To estimate the location of sound source by using this feature, we define quantified similarity between candidate signal and beamformer output. The candidate signal describes the signal which is generated by interested source. In this paper, similarity is defined by four methods. The two methods use time vector comparison, and the other two methods use time-frequency map or linear prediction coefficients. To figure out the results and performance of localization by using similarities, we demonstrate two conditions. The one is when two pure tone sources exist and the other condition is when several bird sounds exist. As a consequence, inner product with two time-vectors and structural similarity with spectrograms can estimate the locations of interest sound source.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권4호
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pp.670-691
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2013
In RSSI-based RFID(Radio Frequency IDentification) indoor localization system, the signal path loss model of each sub-region is different from others in the whole localization area due to the influence of the multi-path phenomenon and other environmental factors. Therefore, this paper divides the localization area into many sub-regions and constructs separately the signal path loss model of each sub-region. Then an improved LANDMARC method is proposed. Firstly, the deployment principle of RFID readers and tags is presented for constructing localization sub-region. Secondly, the virtual reference tags are introduced to create a virtual signal strength space with RFID readers and real reference tags in every sub-region. Lastly, k nearest neighbor (KNN) algorithm is used to locate the target object and an error compensating algorithm is proposed for correcting localization result. The results in real application show that the new method enhances the positioning accuracy to 18.2% and reduces the time cost to 30% of the original LANDMARC method without additional tags and readers.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.3950-3969
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2021
Radio Frequency (RF)-based indoor localization technologies play significant roles in various Internet of Things (IoT) services (e.g., location-based service). Most such technologies require that all the devices comply with a specified technology (e.g., WiFi, ZigBee, and Bluetooth). However, this requirement limits its application scenarios in today's IoT context where multiple devices complied with different standards coexist in a shared environment. To bridge the gap, in this paper, we propose a cross-technology localization approach, which is able to localize target nodes using a different type of devices. Specifically, the proposed framework reuses the existing WiFi infrastructure without introducing additional cost to localize Non-WiFi device (i.e., ZigBee). The key idea is to leverage the interference between devices that share the same operating frequency (e.g., 2.4GHz). Such interference exhibits unique patterns that depend on the target device's location, thus it can be leveraged for cross-technology localization. The proposed framework uses Principal Components Analysis (PCA) to extract salient features of the received WiFi signals, and leverages Dynamic Time Warping (DTW), Gradient Boosting Regression Tree (GBRT) to improve the robustness of our system. We conduct experiments in real scenario and investigate the impact of different factors. Experimental results show that the average localization accuracy of our prototype can reach 1.54m, which demonstrates a promising direction of building cross-technology technologies to fulfill the needs of modern IoT context.
These days, the researches related with the emotional robots are actively investigated and in progress. And human language, expression, action etc. are merged in the emotional robot to understand the human emotion. However, there are so many sound sources and background noise around the robot, that the robots should be able to separate the mixture of these sound sources into the original sound sources, moreover to understand the meaning of voice of a specific person. Also they should be able to turn or move to the direction of a specific person to observe his expression or action effectively. Until now, the researches on the localization and separation of sound sources have been so theoretical and computative that real-time processing is hardly possible. In this reason for the practical emotional robot, fast computation should be realized by using simple principle. In this paper the methods for detecting the direction of sound sources by using the phase difference between peaks on spectrums, and the separating the sound sources by using fundamental frequency and its overtones of human voice, are proposed. Also by using these methods, it is shown that the effective and real-time localization and separation of sound sources in living room are possible.
신호를 처리하는 과정에서 여러 가지 원인에 의해 잡음이 발생하고 있으며, 이에 따라 전송 데이터에서 오류가 발생하거나, 영상 및 음성 데이터의 인지도를 저하시킨다. 따라서 이러한 잡음들을 제거하여 신호를 복원하기 위한 다양한 방법들이 연구되고 있다. 현재, 시간-주파수 국부성을 갖고, 다중해상도 해석이 가능한 웨이브렛 변환이 많은 공학 분야에서 응용되고 있으며, 잡음 제거를 위해 문턱값과 상관관계를 이용한 방법 등이 제시되었다. 그러나 기존의 방법들은 여전히 많은 잡음들을 에지로서 판단하며, AWGN과 임펄스 잡음을 동시에 제거하기 위한 방법을 제공하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 잡음에 의해 훼손된 신호를 복원하기 위하여, 새로운 웨이브렛기반 알고리즘을 제시하였으며, 기존의 방법들과 비교하였다.
본 연구에서는 연속 마스킹과 같은 효과가 기준음보다도 선행되는 음(선행음)과 후속되는 음(후속음)이 음상정위에 미치는 영향을 레벨차 및 시간차(Inter Stimuli Interval : ISI)에 의한 변화를 청취실험을 하고 그 결과에 대하여 검토를 하였다. 기준음의 제시시간은 2ms이며 후속음 및 선행음의 제시시간은 10ms로 두었다. 제시음은 1kHz 정현파이며 좌우 귀에 도달하는 시간차(Interaural Time Difference : ITD)는 0.5ms로 두었다. 레벨차는 0, -10, -15, -20dB로 두어 제시하였다. 실험결과 선행음이 후속음보다도 음상정위에 크게 영향을 미치고 있음을 알았다. 그리고 선행음의 영향은 ISI의 값에 의존하고 ISI의 값이 작을 때 음상정위에 미치는 영향의 차가 있음을 알았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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