[논문]TDOA 기반의 실시간 위치 측정 시스템을 위한 정밀 무선 시각 동기 시스템

조현태; 정연수; 장현성; 박인구; 백윤주

TDOA 기반의 실시간 위치 측정 시스템을 위한 정밀 무선 시각 동기 시스템
Precision Time Synchronization System over Wireless Networks for TDOA-based Real Time Locating Systems 원문보기

한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 네트워크 및 서비스, v.34 no.1B, 2009년, pp.86 - 97

조현태 (부산대학교 컴퓨터공학과) , 정연수 (부산대학교 컴퓨터공학과) , 장현성 (부산대학교 컴퓨터공학과) , 박인구 (LIG 넥스원) , 백윤주 (부산대학교 컴퓨터공학과)

초록
AI-Helper

실시간 위치 측정 시스템은 사람 또는 사물의 위치를 측정하고 추적하는 시스템이다. TDOA 기반의 실시간 위치 측정 시스템은 태그로부터 전달된 신호의 도착시간 차이를 이용하여 위치를 측정한다. TDOA 기반의 실시간 위치 측정 시스템에서 리더들 간의 도착시간 차이를 계산하기 위해서는 리더 간 시각 동기화가 필수적이다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 네트워크에서의 실시간 위치 측정 시스템을 위한 정밀 시각 동기 시스템을 제안한다. IEEE 802.15.4 네트워크에서 정밀한 시각 동기를 이루기 위해서 본 논문에서는 네트워크 프로토콜 스택의 지연과 지터 등의 에러요인을 분석한다. 분석된 에러 요인들에 기반하여 하드웨어 시각 측정 장치를 개발하고, 칼만 필터를 적용하여 네트워크 프로토콜에서 발생하는 지연과 지터를 최소화하였다. 제안한 기법을 통하여 성능평가 결과, 실시간 위치 측정 시스템에서의 리더들은 상호간에 10나노초 이하의 시각 동기를 이루었다.

Abstract ▼ AI-Helper

RTLS is a system for automatically locating and tracking people and objects. The TDOA-based RTLS determines the location of the tag by calculating the time differences of a signal received from the tag. In TDOA-based RTLS, time synchronization is essential to calculate the time difference between readers. This paper presents a precision time synchronization method for TDOA-based RTLS over IEEE 802.15.4. In order to achieve precision time synchronization in IEEE 802.15.4 radio, we analyzed the error factors of delay and jitter. We also deal with the implementation of hardware assisted time stamping and the Kalman filtering method to minimize the error factors. In addition, this paper described the experiments and performance evaluation of the proposed precision time synchronization method in IEEE 802.15.4 radio. The results show that the nodes in a network can maintain their clocks to within 10 nanoseconds offset from the reference clock.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 2.4GHz 대역의 RTLS를 위한 정밀시각 동기 시스템을 설계 및 구현하였다. 먼저 시각 동기화를 이루기 위해서 메시지 시각 측정에 대한 오류를 분석하였고, 무선 통신 모듈과 시각 측정부 간의 동기화와 물리 계증에서의 시각 즉정을 통해서 시각 측정 시 발생하는 오류를 최소화 하였다.
본 논문에서는 IEEE 802.15.4 네트워크에서 TDOA 기반의 실시간 위치 측정 시스템을 위한 정밀 무선 시각 동기 시스템을 제안한다. 제안한 정밀 무선 시각 동기 시스템은 기본적으로 메시지 교환에 의해서 네트워크 내의 리더들이 참조시각에 동기화한다.
그러나 이들 논문 역시 무선 센서 네트워크에서 센서 노드들 간의 시각 동기에 초점을 맞추었으며, 노드가 가지는 한계를 극복하지 못하고 단지 마이크로초 수준의 시각 동기를 제공하였다. 본 논문에서는 나노초 수준의 정밀 시각 동기를 제공하기 위해 보다. 상세한 에러 분석을 제공하며, 이를 바탕으로 하드웨어 시각 측정 장치를 개발한다.
본 절에서는 IEEE 802.15.4 무선 통신을 통하여 시각 동기화를 수행함에 있어서 발생하는 에러 요인에 대해서 분석한다. 전통적인 시각 동기 기법은 노드들 간의 메시지 교환을 통하여 이루어진다.
하지만 상기 그래프들은 전체 시스템에 대한통계치이다. 시간에 따른 시각 동기 결과의 안정성에 대한 검토.가 필요하다.
메시지 교환을 통하여 정밀한 시각 동기를 유지하기 위해서는 프로토콜 스택의 불확도(uncertainty) 를 제거하여야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 네트워크 프로토콜에서 발생하는 지연과 지터 등의 오류 요인을 분석하고 이러한 오류 요인을 제거하기 위한 하드웨어 시각 측정 장치를 설계 및 구현하였다. 제안한 하드웨어 시각 측정 장치는 MAC 상위계층에서 발생하는 지연과 지터를 제거할 수 있다.

가설 설정

. Interrupt Handling Time : 프로세서가 무선 메시지의 도착 시각을 측정하기 위해 걸리는 시간이며, 이시간은 프로세서의 부하에 따라 가변적이다
. Transmission Time : 전체 메시지를 송신하는데 걸리는 시간이며, 이 지연은 메시지의 수와 전송속도에 따라 가변적이다

제안 방법

4 네트워크에서의 시각 동기화를 위한 시각 측정 지점에 대해서 언급하였으며, Kusy冋는 무선 네트워크 프로토콜에서 발생할 수 있는 불확도를 분석하였다. 그러나 이들 논문 역시 무선 센서 네트워크에서 센서 노드들 간의 시각 동기에 초점을 맞추었으며, 노드가 가지는 한계를 극복하지 못하고 단지 마이크로초 수준의 시각 동기를 제공하였다. 본 논문에서는 나노초 수준의 정밀 시각 동기를 제공하기 위해 보다.
4GHz 대역의 RTLS를 위한 정밀시각 동기 시스템을 설계 및 구현하였다. 먼저 시각 동기화를 이루기 위해서 메시지 시각 측정에 대한 오류를 분석하였고, 무선 통신 모듈과 시각 측정부 간의 동기화와 물리 계증에서의 시각 즉정을 통해서 시각 측정 시 발생하는 오류를 최소화 하였다. 리더 간의 시각 차이를 예측하기 위해 측정한 시각 동기화 메시지의 송수신 시간은 이산적이다.
먼저, 두 노드간의 메시지 빈도수에 따른 시각 동기화의 성능을 수행하였다. 시각 동기 메시지는 초당 10, 50, 100, 200, 300, 400, 500, 800 및 1000씩 설정되었다.
본 논문에서는 시각 동기화에 적용하여 각 슬레이브 리더가 수신한 시각동기화 메시지의 시각 정보를 토대로 마스터 리더의 시각에 동기화 하도록 한다. 칼만 필터로 측정한 송수신 시각의 오류를 제거하기 위해서는 먼저 선형 시스템에 대해서 식 (3) 으로 정의하였다.
본 장에서는 TOOA 기반의 실시간 위치 측정 시스템을 위한 정밀 무선 시각 동기 시스템의 성능을 평가한다. 성능평가를 위한 시스템은 그림 10과 같다.
본 논문에서는 나노초 수준의 정밀 시각 동기를 제공하기 위해 보다. 상세한 에러 분석을 제공하며, 이를 바탕으로 하드웨어 시각 측정 장치를 개발한다.
성능을 수행하였다. 시각 동기 메시지는 초당 10, 50, 100, 200, 300, 400, 500, 800 및 1000씩 설정되었다. 성능평가에 이용된 모든 실험은 500회 반복되었다.
프로토콜 스택에서 발생하는 전송지연 및 수신지연을 제거하기 위해서는 시각 측정 시점이 중요하다. 시각측정 시점은 네트워크 계층의 모든 계층에서 수행될 수 있지만, 본 논문에서는 물리계층과 MAC 계층 사이의 MII(media independent interface) 계층에서 수행하여 전송지연과 수신지연을 제거하였다. MII 계층에서 시각 측정은 CC₂₄20에서 제공하는 SFD(start of frame delimiter) 핀을 이용하여 이루어 졌으며, 그림 8은 메시지를 송수신시 SFD 신호가 타임 스템핑되는 지점을 보여준다.
제안한 하드웨어 시각 측정 장치는 MAC 상위계층에서 발생하는 지연과 지터를 제거할 수 있다. 또한 본 논문에서는 물리계층에서 발생하는 지연과 지터를 제거하기 위하여 칼만 필터를 人! 용하는 정밀 시각 동기 기법을 제안한다. 제안한 시각 동기 시스템은 성능평가 결과, 실시간 위치 측정 시스템에서의 리더들은 상호간에 10나노초 이하의 시각 동기를 이루었다.
칼만 필터의 경우 동기 메시지의 수가 적을 경우 급격한 성능변화를 보였다. 이를 자세히 하기 위하여 시각 동기 분포를 분석하였다. 그림 12는 하드웨어 시각 측정 장치만을 사용하였을 경우의 시각 동기 편차 결과를 보여준다.
TDOA 기반의 실시간 위치 측정 시스템을 위해 본 장에서는 리더들 간의 시각 동기를 이루기 위한 정밀 시각 동기 시스템에 대해서 언급한다. 정밀 시각 동기 시스템은 이전에 언급한 에러 요인 분석을 기반으로 하여 브로드캐스트에 의한 단방향 시각 측정 장치를 설계 및 구현하고 시각 동기 기법을 제안한다.
4 네트워크에서 TDOA 기반의 실시간 위치 측정 시스템을 위한 정밀 무선 시각 동기 시스템을 제안한다. 제안한 정밀 무선 시각 동기 시스템은 기본적으로 메시지 교환에 의해서 네트워크 내의 리더들이 참조시각에 동기화한다. 메시지 교환을 통하여 정밀한 시각 동기를 유지하기 위해서는 프로토콜 스택의 불확도(uncertainty) 를 제거하여야 한다.

대상 데이터

프로세서부는 시각 동기화 연산을 위해 Intel의 PXA255를 메인 프로세서로 사용하였다. 시각 측정부는 FPGA를 통해 하드웨어적으로 구성되었으며, 메시지의 송수신 시각 측정 및 RF 모듈의 제어를 담당한다.

이론/모형

125 마이크로초의 오차는 정밀한 시각 동기를 요구하는 TDOA 기반의 실시간 위치 측정 시스템의 성능을 결정지을 만큼 큰 수치이다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 칼만(Kalman) 필터링 기벱坷을 적용한다.

성능/효과

이에 비해 실제 시간의 흐름은 선형적이다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 칼만 필터를 도입하였고 이를 통해서 수신 측이 송신측의 시간의 흐름에 대해서 알 수 있게 하였다 이런 시각 동기화를 통하여 실제 무선 통신프로토콜이 가지는 해상도의 한계보다 정밀하게 외부이벤트에 대한 시각 측정이 가능하게 되었으며, 또한 두 리더간의 입력 클럭의 상대적인 차이를 보정할 수 있었다 제안된 시각 동기 시스템은 이 중 주파수를 사용하여 시각 동기에 필요한 전용 채널을 할당함으로서 데이터 통신 또는 태그와의 정보교환에 필요한 충돌을 회피하였다.
9 나노초이다. 성능평가 결과, 제안한 시각 동기 시스템은 네트워크 내의 리더들이 참조시각에 10 나노초 이내의 시각 동기를 유지하는 것을 보여준다.
시각 동기 메시지는 초당 10, 50, 100, 200, 300, 400, 500, 800 및 1000씩 설정되었다. 성능평가에 이용된 모든 실험은 500회 반복되었다. 그림 11은 메시지 수에 따른 마스터 리더와 슬레이브 리더의 오프셋 차이의 표준편차를 보여준다.
또한 본 논문에서는 물리계층에서 발생하는 지연과 지터를 제거하기 위하여 칼만 필터를 人! 용하는 정밀 시각 동기 기법을 제안한다. 제안한 시각 동기 시스템은 성능평가 결과, 실시간 위치 측정 시스템에서의 리더들은 상호간에 10나노초 이하의 시각 동기를 이루었다.
8 나노초(12 클럭)이다. 칼만 필터를 포함하는 하드웨어 시각 측정 시각 동기는 시각 동기 메시지의 수에 따라 보다 나은 성능을 보인다는 것을 알 수 있다. 그림 11과 13은 칼만 필터를 적용한 하드웨어 시각 측정 장치는 메시지의 수에 따라서 성능향상을 이루는 것을 볼 수 있다.

후속연구

본 논문에서 개발한 정밀 시각 동기 시스템은 RTLS 뿐만 아니라 다양한 무선 네트워크에서 정밀한 시각 동기를 요구하는 시스템에 적용가능 할 것으로 판단된다. 정밀 시각 동기에 필요한 향후 과제로는 보다 정밀한 시각 동기, 멀티 흡 네트워크에서의 시각 동기, 트래픽량의 최소화 등과 같은 연구들이 필요한 것으로 보인다
판단된다. 정밀 시각 동기에 필요한 향후 과제로는 보다 정밀한 시각 동기, 멀티 흡 네트워크에서의 시각 동기, 트래픽량의 최소화 등과 같은 연구들이 필요한 것으로 보인다

참고문헌 (16)

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상세보기
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상세보기
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상세보기
D. Simon, 'Kalman Filtering,' Embedded Systems Programming, Vol.14, No.6, pp.72-79, June 2001

저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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