본 논문에서는 WLAN의 AP (access point)를 측위 기준점으로 사용하는 WiFi 실내 위치인식 방법을 제시한다. 실내외를 연계하는 위치 기반 서비스에는 실내와 옥외에서 위치 인식 기능이 모두 필요하다. WLAN을 이용하는 실내 및 옥외 위치인식에서는 WiFi 이동 단말에서 주변 AP의 신호 세기를 측정한 후, 이를 사전에 구축한 AP들의 수신 패턴 DB와 비교하여 가장 유사한 패턴을 갖는 위치를 선택하는 방식이 흔히 사용된다. 전파 전달 경로의 변화가 심한 실내에서의 위치 인식 기술로는, 실내 공간에 복수의 측위 기준점을 설치하여 전파 감쇄 ...
본 논문에서는 WLAN의 AP (access point)를 측위 기준점으로 사용하는 WiFi 실내 위치인식 방법을 제시한다. 실내외를 연계하는 위치 기반 서비스에는 실내와 옥외에서 위치 인식 기능이 모두 필요하다. WLAN을 이용하는 실내 및 옥외 위치인식에서는 WiFi 이동 단말에서 주변 AP의 신호 세기를 측정한 후, 이를 사전에 구축한 AP들의 수신 패턴 DB와 비교하여 가장 유사한 패턴을 갖는 위치를 선택하는 방식이 흔히 사용된다. 전파 전달 경로의 변화가 심한 실내에서의 위치 인식 기술로는, 실내 공간에 복수의 측위 기준점을 설치하여 전파 감쇄 파라미터를 업데이트 하며 이동 단말 위치를 추정하는 방법이 개발되었으나, 이 방식에서는 측위 기준점을 별도로 설치해야 하는 부담이 있다.
본 논문에서는 별도로 측위 기준점을 설치하지 않고도 이들 각 AP를 측위 기준점으로 사용할 수 있는 실내 위치 인식 방법을 제안한다. AP의 정확한 위치는 설치 과정에서 등록되므로 각 AP가 타 AP의 신호를 모니터링하는 방식으로 측위 기준점 역할을 수행할 수 있다. WiFi 망 관리센터에서는 SNMP프로토콜을 이용하여 AP들을 원격 모니터링하고 각 AP는 주변 AP 들의 신호 세기 정보를 수집한 후 환경감쇄 인자를 계산한다. 이 인자는 동일한 Cell Space에 있는 이동 단말에 상속되어 주변 AP 와의 거리를 추정한다. 위치 인식은 2 단계로 이루어지는데, 제 1 단계에서는 신호 세기의 패턴 정합에 의하여 Cell Space를 결정하고, 제 2 단계에서는 AP 사이의 신호 세기로부터 환경 감쇄 파라미터를 추정한 후 삼각 측량법에 의하여 이동 단말의 위치를 정밀 추정한다. 실험 결과 위치 측정의 오차는 3 ~ 6 미터로서 양호한 성능을 보였다.
또한 측위 방법과는 별도로 초정밀 위치인식 기술인 임펄스 UWB의 다중접속을 위하여 Constant Amplitude Multi-Code 부호에 LDPC복호화알고리듬을 적용한 다중 접속 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 WLAN의 AP (access point)를 측위 기준점으로 사용하는 WiFi 실내 위치인식 방법을 제시한다. 실내외를 연계하는 위치 기반 서비스에는 실내와 옥외에서 위치 인식 기능이 모두 필요하다. WLAN을 이용하는 실내 및 옥외 위치인식에서는 WiFi 이동 단말에서 주변 AP의 신호 세기를 측정한 후, 이를 사전에 구축한 AP들의 수신 패턴 DB와 비교하여 가장 유사한 패턴을 갖는 위치를 선택하는 방식이 흔히 사용된다. 전파 전달 경로의 변화가 심한 실내에서의 위치 인식 기술로는, 실내 공간에 복수의 측위 기준점을 설치하여 전파 감쇄 파라미터를 업데이트 하며 이동 단말 위치를 추정하는 방법이 개발되었으나, 이 방식에서는 측위 기준점을 별도로 설치해야 하는 부담이 있다.
본 논문에서는 별도로 측위 기준점을 설치하지 않고도 이들 각 AP를 측위 기준점으로 사용할 수 있는 실내 위치 인식 방법을 제안한다. AP의 정확한 위치는 설치 과정에서 등록되므로 각 AP가 타 AP의 신호를 모니터링하는 방식으로 측위 기준점 역할을 수행할 수 있다. WiFi 망 관리센터에서는 SNMP 프로토콜을 이용하여 AP들을 원격 모니터링하고 각 AP는 주변 AP 들의 신호 세기 정보를 수집한 후 환경감쇄 인자를 계산한다. 이 인자는 동일한 Cell Space에 있는 이동 단말에 상속되어 주변 AP 와의 거리를 추정한다. 위치 인식은 2 단계로 이루어지는데, 제 1 단계에서는 신호 세기의 패턴 정합에 의하여 Cell Space를 결정하고, 제 2 단계에서는 AP 사이의 신호 세기로부터 환경 감쇄 파라미터를 추정한 후 삼각 측량법에 의하여 이동 단말의 위치를 정밀 추정한다. 실험 결과 위치 측정의 오차는 3 ~ 6 미터로서 양호한 성능을 보였다.
또한 측위 방법과는 별도로 초정밀 위치인식 기술인 임펄스 UWB의 다중접속을 위하여 Constant Amplitude Multi-Code 부호에 LDPC 복호화 알고리듬을 적용한 다중 접속 방법을 제시하였다.
In this thesis, we propose a WiFi WLAN-based indoor localization method where an AP (access point) is used as a reference point in localization. A seamless location-based service requires both indoor localization and outdoor localization. In WPS for outdoor localization, WiFi-enabled mobile device m...
In this thesis, we propose a WiFi WLAN-based indoor localization method where an AP (access point) is used as a reference point in localization. A seamless location-based service requires both indoor localization and outdoor localization. In WPS for outdoor localization, WiFi-enabled mobile device measures the RSS (received signal strength) of nearby APs and then matches its pattern with RSS database to pinpoint the position which is associated with the most similar RSS pattern. Indoor localization is more involved since the wave propagation model varies in a dynamic manner. We need to install reference points for positioning in addition to APs, which helps to update the parameters of indoor path loss.
In the proposed method, an AP can serve as a reference point by monitoring the RSS from nearby APs. Therefore, additional reference points are not necessary. The path loss parameters are continuously updated from monitoring the RSS from close APs. This way, each AP serves both as a beacon transmitter and as a reference point. The communication among APs over SNMP protocol is handled by the network controller. Localization is performed in two steps. In the first step, the cellular space of the mobile device is determined. In the second step, path loss parameters are estimated from the RSS among APs and then a tri-angularization method pinpoints the position of a mobile device. The accuracy of positioning from experimental results on KT building was 3 ~ 6 m.
In addition to the localization method, we propose a multiple access over constant amplitude multi-code, to which impulse UWB and LDPC decoding are applied.
In this thesis, we propose a WiFi WLAN-based indoor localization method where an AP (access point) is used as a reference point in localization. A seamless location-based service requires both indoor localization and outdoor localization. In WPS for outdoor localization, WiFi-enabled mobile device measures the RSS (received signal strength) of nearby APs and then matches its pattern with RSS database to pinpoint the position which is associated with the most similar RSS pattern. Indoor localization is more involved since the wave propagation model varies in a dynamic manner. We need to install reference points for positioning in addition to APs, which helps to update the parameters of indoor path loss.
In the proposed method, an AP can serve as a reference point by monitoring the RSS from nearby APs. Therefore, additional reference points are not necessary. The path loss parameters are continuously updated from monitoring the RSS from close APs. This way, each AP serves both as a beacon transmitter and as a reference point. The communication among APs over SNMP protocol is handled by the network controller. Localization is performed in two steps. In the first step, the cellular space of the mobile device is determined. In the second step, path loss parameters are estimated from the RSS among APs and then a tri-angularization method pinpoints the position of a mobile device. The accuracy of positioning from experimental results on KT building was 3 ~ 6 m.
In addition to the localization method, we propose a multiple access over constant amplitude multi-code, to which impulse UWB and LDPC decoding are applied.
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