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RSSI기반에서 다양한 삼변측량 위치인식 기법들의 성능평가
Performance Evaluation of RSSI-based Trilateration Localization Methods 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.15 no.11, 2011년, pp.2488 - 2492  

김선관 (부산대학교 컴퓨터공학과) ,  김태훈 (부산대학교 컴퓨터공학과) ,  탁성우 (부산대학교 컴퓨터공학과)

초록
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현재 무선 통신기술의 발전으로 위치기반 서비스위치 인식의 중요성이 증가하는 추세이다. 여러 위치 인식 기법 중에서 삼변측량 기법이 대표적이다. 그러나 삼변측량 기법에서는 장애물이나 실내 주변 환경의 변화로 인하여 거리 오차가 발생하면 정확한 위치 인식을 할 수 없다. 위치 인식을 향상시키는 기존 삼변 측량 인식 기법에 대한 연구가 많이 있었지만, 삼변측량 위치인식 기법에 대한 체계적인 분석을 하지 않았다. 본 논문에서는 기존의 삼변측량 위치인식 기법들을 분석하고, 거리오차로 인해 위치 인식의 오차를 줄이는 기법들을 평가하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Currently, the importance of location-based services and location awareness has been grown due to the advancement of wireless communication technologies. Among several localization techniques, the trilateration localization is one of major localization techniques. However, distance estimation errors...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 기존의 삼변측량 위치인식 기법들을 분석하고, 거리오차로 인해 위치 인식의 오차를 줄이는 기법들을 비교평가 하였다.
  • 본 논문에서는 삼변측량 기반 위치인식 기법의 성능을 향상시키기 위해 제안한 확률을 이용한 삼변측량 위치인식 기법과 지역 유사성을 이용한 삼변측량 위치인식 기법, 그리고 토폴로지를 이용한 삼변측량 위치인식 기법들을 분석하고, 비교평가 하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
비컨 노드와 단말 노드간의 거리 측정 기법에는 무엇이 있는가? 비컨 노드와 단말 노드간의 거리 측정 기법에는 RSSI(Received Signal Strength Indication) 기법 [1], ToA (Time of Arrival) 기법 [2-3], AoA (Angle of Arrival) 기법, 그리고 TDoA (Time Difference of Arrival) [4] 기법이 있다. RSSI 기법은 수신된 무선 신호의 세기를 의미한다.
TDOA 기법은 무엇을 이용하여 거리를 측정하는가? 무선신호가 전달되는 거리가 길어질수록 RSSI 값이 작아지는 것을 이용하여 RSSI값을 거리로 변환할 수 있다, TOA 기법은 전파의 도달시간을 이용하여 거리를 계산한다. TDOA 기법은 신호의 도착시간 차이를 이용하여 거리를 계산한다. 마지막으로 AOA 기법은 무선 신호가 수신되는 각도를 이용하여 거리를 측정한다.
삼변측량 위치인식 기법의 한계점은 무엇인가? 삼변측량 위치인식 기법은 비컨 노드와 단말 노드간의 거리정보를 이용하여 위치를 계산한다. 그러나 비컨 노드와 단말 노드 간에 존재하는 장애물이나 주변 환경에 의해 추정된 거리에 오차가 발생하면, 삼변측량 기반의 위치 인식 기법에서 정확한 위치 정보를 생성할 수 없다. 여러 위치 인식 기법 중에서 삼변측량 기법이 대표적이다.
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참고문헌 (9)

  1. P. Bahl and V.N. Padmanabhan, "RADAR: an In building RF based user location and tracking system," IEEE INFOCOM 2000, pp. 775-784, March 2000. 

  2. A. Boukerche, H.A.B. Oliveira, E.F Nalamura, and A.A.F. Loureiro, "Localization system for wireless sensor networks," IEEE Wireless Communications, Vol 14, No. 6, pp. 6-12, December 2007. 

  3. A.H. Sayed, A. Tarighat, and N. Khajehnouri, "Network-based wireless location: challenges faced in developing techniques for accurate wireless location information," IEEE Signal Processing Maqazine, Vol. 22, No. 4, pp. 24-40, July 2005. 

  4. L. Zhu and J. Zhu, "A new model and its performance for TDOA estimation," Vehicular Technology Conference, pp. 2750-2753, October 2001. 

  5. S. Hara, D. Zhao, K. Yanagihara, J. Taketsugu, K. Fukui, S. Fuknaga, and K. Kitayama, "Propagation characteristics of IEEE 802.15.4 radio signal and their application for location estimation," Vehicular Technology Conference, pp. 97-101, May 2005. 

  6. D. Anzai and S. Hara, "An RSSI-based MAP localization method with channel parameters estimation in wireless sensor networks," Vehicular Technology Conference, pp. 26-29, April 2009. 

  7. G. He, L. Li, and L. Lao, "A Localization Algorithm Based on Geographical Similarity of RSSI in Wireless Sensor Networks," Computer Network and Multimedia Technology, pp. 1-5, January 2009. 

  8. V.P. Sadaphal and B. Jain, "Localization accuracy and threshold network density for tracking sensor network," International Conference on Personal Wireless Communications, pp. 408-412, January 2005. 

  9. Y. Yu, G. Wang, Z. Li, and C. Li, "Alternating combination trilateration for unknown nodes of sensor networks," International Conference on Control and Automation, pp. 1747 - 1751, May 2007. 

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