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초록
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본 논문에서는 실내 임펄시브 노이즈 채널 환경에서 비콘 기반의 측위 시스템의 측위 정밀도를 향상시킬 수 있는 전처리 기법을 제안하였다. 임펄시브 노이즈는 복잡한 실내 구조 환경이나 간섭 환경에서 발생하며 이는 무선 통신에서 신호 복조 오류 확률을 증가시켜 정확한 데이터 복조를 어렵게 한다. 제안한 전처리 기법은 사용자의 위치 좌표를 산출하기 위한 비콘 기반의 삼각측량법을 수행하기 이전에 적용 및 수행되며, 제안 기법을 데이터 복소의 오류 확률을 감소시켜 정확한 데이터를 삼각측량법의 입력값으로 제공한다. 신뢰성 있는 데이터 입력을 통해 위치 좌표 결과값의 신뢰도를 향상시키는 매커니즘이다. 따라서 임펄시브 노이즈 완화를 위해 신호의 시간-주파수 분해능이 우수한 웨이블릿 잡음 제어 방법을 기반으로 임펄시브 노이즈에 특성에 따라 노이즈를 제거하는 적응적 임계 함수를 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 적응적 임계 함수가 기존의 기법과 대비로 비교적 Bit Error Rate 성능 및 Signal-to-Noise Ratio 성능을 향상시키는 결과를 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a pre-processing scheme for improving indoor positioning accuracy in impulsive noise channel environments. The impulsive noise can be generated by multi-path fading effects by complicated indoor structures or interference environments, which causes an increase in demodulati...

주제어

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 비 접촉식 방식의 대표 실내 측위는 Wi-Fi 기반의 삼각측량 방법으로 위치 좌표 산출이 가능하나 Wi-Fi의 신호 세기가 대폭 감쇄된 통신영역 또는 비가시선 (No line-of-sight) 채널 환경에서는 입력 신호의 신뢰성이 대폭 하락하여 정밀 측위가 실현되기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 Wi-Fi access point (AP)에 해당하는 비콘 (Beacon)기반의 비접촉식 실내 측위 방식 [2] 에 대해 연구하고 정밀 측위기법을 제안하고자 한다. 비콘 기반의 실내 측위 방식은 접촉식 RFID 측위 방식과 비접촉식 Wi-Fi 측위 방식의 중간 형태로서 각각의 장점을 도입하였다고 할 수 있으며, Wi-Fi보다 통신 영역이 좁으나 비접촉식의 형태이며 수신 신호의 신뢰도가 비교적 높아 실시간으로 유저를 정밀하게 측위 가능하다.
  • 성능의 기준은 노이즈 신호의 수신 Signal-to-noise ratio (SNR)에 대해서 제안 기법이 노이즈를 완화 시켜주는지에 대한 출력 SNR값을 그래프로서 확인한다. 또 다른 성능의 기준으로, 그 출력 SNR에 따라서 Bit Error Rate (BER) 그래프의 추이가 어떻게 개선되고 변화하는지 제시 및 확인한다. 본 모의 실험 환경에서는 본 논문에서 가정하는 임펄시브 노이즈 모델을 적용하였다.
  • 본 논문에서는 실내 임펄시브 노이즈 채널 환경에서 비콘 기반의 측위 시스템의 측위 정밀도를 향상시킬 수 있는 전처리 기법을 제안하였다. 임펄시브 노이즈 환경에서 삼각측량법에 입력값의 신뢰도를 향상시키기 위해 사용자가 수신한 신호의 임펄시브 노이즈를 제안한 기법을 통해 효과적으로 완화하고 그 성능을 확인하였다.
  • 본 장에서는 비콘 기반 실내 측위 시스템에서 측위 정밀도를 개선하고 측위 결과값의 신뢰도를 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 삼각측량 기반의 측위 시스템에서 전처리 기법에 해당하며, 삼각측량법을 이용하여 위치 좌표를 산출하기 이전에 사용자 수신기에 수신신호 품질을 개선하는 부분에 해당한다.

가설 설정

  • 이는 그림 1에서 보이고 있는 방법과 같다. 또한, 본 논문에서 가정하는 실내 측위 시스템은 측위 정밀도 (또는 측위 정확도)를 향상시키기 위해 다수의 비콘이 사용자의 사방에 설치되어 있고, 그 중 최적의 3개의 비콘을 선택하여 삼각측량 하는 방법을 가정한다. 최적의 3개의 비콘을 선택하는 방법은 첫 번째로 수신 세기가 강한 비콘 선택하고, 두 번째로 신호 도달 시간 (Time-of-arrival)이 짧은 것을 선택하는 방법이다.
  • 본 논문의 채널 모델은 하나의 비콘과 하나의 수신기 (사용자)간에 다음 수식들과 같이 임펄시브 잡음 모델을 가정한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
임펄시브 노이즈는 어떤 환경에서 발생하는가? 본 논문에서는 실내 임펄시브 노이즈 채널 환경에서 비콘 기반의 측위 시스템의 측위 정밀도를 향상시킬 수 있는 전처리 기법을 제안하였다. 임펄시브 노이즈는 복잡한 실내 구조 환경이나 간섭 환경에서 발생하며 이는 무선 통신에서 신호 복조 오류 확률을 증가시켜 정확한 데이터 복조를 어렵게 한다. 제안한 전처리 기법은 사용자의 위치 좌표를 산출하기 위한 비콘 기반의 삼각측량법을 수행하기 이전에 적용 및 수행되며, 제안 기법을 데이터 복소의 오류 확률을 감소시켜 정확한 데이터를 삼각측량법의 입력값으로 제공한다.
비콘 (Beacon)기반의 비접촉식 실내 측위 방식은 어떤 형태인가? 따라서 본 논문에서는 Wi-Fi access point (AP)에 해당하는 비콘 (Beacon)기반의 비접촉식 실내 측위 방식 [2] 에 대해 연구하고 정밀 측위기법을 제안하고자 한다. 비콘 기반의 실내 측위 방식은 접촉식 RFID 측위 방식과 비접촉식 Wi-Fi 측위 방식의 중간 형태로서 각각의 장점을 도입하였다고 할 수 있으며, Wi-Fi보다 통신 영역이 좁으나 비접촉식의 형태이며 수신 신호의 신뢰도가 비교적 높아 실시간으로 유저를 정밀하게 측위 가능하다. 이 후 논문의 전개는 제 2장에서 시스템 모델을 소개하고, 제 3장에서 측위 정밀도 향상 기법을 제안한다.
실내 측위 시스템은 어떤 시스템인가? 실내 측위 시스템은 실내에서 사용자의 위치 좌표를 산출하여 위치를 파악하는 시스템으로 사용자 위치 정보를 기반으로 최근 Online-to-Offline (O2O) 서비스 제공, 증강 현실 (Augmented reality) 구현, 헬스 케어 모니터링, 개인 위치 추적 (Personal tracking) 등 다양한 서비스를 제공하기 위해 기술 연구의 중요도가 높아지고 있고 활발히 연구되고 있다. 이러한 실내 위치 인식 기반 서비스를 지원하기 위해 실내 측위 시스템에서 주요하게 연구되고 있는 분야는 측위 정밀도 향상 기술 또는 측위 신뢰도 향상 연구이며, 사용자의 위치를 정밀하게 파악할 수 있는 측위 방식으로 “Radio Frequency Identification (RFID) 기반의 Near Field Communication (NFC)”를 이용한 방법이 제시되었다 [1].
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참고문헌 (6)

  1. C. Huang, L. Lee, L. Wu, and Z. Lai, "Real-time RFID indoor positioning system based on Kalman-filter drift removal and Heron-bilateration location estimation,"IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 64, no. 3, pp. 728-739, Mar. 2015. 

  2. S. F. A. Shah, S. Srirangarajan, and A. H. Tewfik, "Implementation of a directional beacon-based position location algorithm in a signal processing framework," IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 9, no. 3, pp. 1044-1053, Mar. 2010. 

  3. J. Joy, S. Peter, and N. John, "Denoising using soft thresholding", International Journal of Advanced Research in Electrical, vol. 2, no. 3, 2013. 

  4. H. Y. Lina, S. Y. Lianga, Y. L. Hob, Y. H. Linb, and H. P. Ma, "Discrete-wavelet-transform based noise removal and feature extraction for ECG signals", Innovation and Research in BioMedical engineering (IRBM), 2014. 

  5. L. Chun-Lin, A tutorial of the wavelet transform, 2010. 

  6. Y. Meyer, Wavelets and Operators, 1993, Cambridge Univ. Press. 

저자의 다른 논문 :

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