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제안 방법
- 먼저, 각 AP의 Mac 주소를 안드로이드폰을 이용하여 수신 후 서버DB에 저장하였고, 각AP의 (x, y)좌표를 건물의 설계도면을 이용하여 산출된 좌표값으로 (x1, y1), (x2, y2), (x3, y3)으로 서버 DB에 저장하였다, AP에서 발신되는 RSSI 신호를 수신한 후, 수신된 신호를 Friis 공식에 대입하여 현재 위치인 (x, y)로부터 각 AP까지의 거리인 d1, d2, d3산출된다. 산출된 거리는 삼각측량법을 통해 (x, y) 좌표로 변환된다.
- 본 논문은 무선랜 환경에서 AP의 RSSI 신호를 수신하여 Friis 공식을 통해 거리로 산출되고, 산출된 거리는 삼각측량법에 의해 (x, y)좌표로 변환되어 현재의 위치를 나타내는 실내위치측위시스템으로 여기서 RSSI 신호는 신호잡음을 포함하고 이와 같은 신호잡음으로 인하여 실제 위치 측위 시 오차가 발생한다. 이러한, 오차를 보정하고 실내위치측위 정확도를 향상하기 위해 비선형시스템에서 사용하는 확장칼만필터를 MATLAB에서 실험하였다.
- 본 논문은 무선랜 환경에서 AP의 RSSI 신호정보를 사용하여 실내위치측위를 하였고 정확도 향상을 위한 효율적인 보정알고리즘인 확장칼만필터를 적용하여 시스템을 구현하였다. 구성은 다음과 같다.
- 이러한, 오차를 보정하고 실내위치측위 정확도를 향상하기 위해 비선형시스템에서 사용하는 확장칼만필터를 MATLAB에서 실험하였다. 본 논문의 실내위치측위시스템의 시스템모델은 선형이고 측정모델은 비선형이므로 효율적인 보정알고리즘인 확장칼만필터를 선택하고 실험은 MATLAB로 수행하였다. 실험결과 실내위치측위시스템의 정확도가 향상되었다.
- 구성은 다음과 같다. 본론에서 제안한 실내위치측위시스템을 서술하고, 다음으로 확장칼만필터를 적용하기 위한 시스템모델과 측정방정식을 서술하고 실험결과를 서술하고, 마지막으로 본 논문의 결론 및 향후연구방향에 대하여 논하였다.
- 본 논문은 무선랜 환경에서 AP의 RSSI 신호를 수신하여 Friis 공식을 통해 거리로 산출되고, 산출된 거리는 삼각측량법에 의해 (x, y)좌표로 변환되어 현재의 위치를 나타내는 실내위치측위시스템으로 여기서 RSSI 신호는 신호잡음을 포함하고 이와 같은 신호잡음으로 인하여 실제 위치 측위 시 오차가 발생한다. 이러한, 오차를 보정하고 실내위치측위 정확도를 향상하기 위해 비선형시스템에서 사용하는 확장칼만필터를 MATLAB에서 실험하였다. 본 논문의 실내위치측위시스템의 시스템모델은 선형이고 측정모델은 비선형이므로 효율적인 보정알고리즘인 확장칼만필터를 선택하고 실험은 MATLAB로 수행하였다.
이론/모형
- 본 논문에서는 (x, y)좌표를 시스템 모델식으로 사용한다. (x, y)좌표를 사용한 시스템 모델의 상태는 xk = [xk yk]t로 나타낸다.
- 이러한 노이즈를 감소시켜 실내위치측위를 향상시키기 위해 확장칼만필터 알고리즘을 본 실험에 적용하였다. 위의 그림과 식은 제안하는 실내위치측위시스템 알고리즘, Friis공식, 그리고 삼각측량법이다.
- ) 좌표는 목포대학교 대외협력관 4층 복도의 설계도면의 축척을 이용하여 실제 거리와 대입한 결과 값을 서버 DB에 저장하였다 여기서 측정된 (x, y)좌표값은 RSSI의 노이즈값이 포함되어 있다. 이러한 노이즈를 감소시켜 실내위치측위를 향상시키기 위해 확장칼만필터 알고리즘을 본 실험에 적용하였다. 위의 그림과 식은 제안하는 실내위치측위시스템 알고리즘, Friis공식, 그리고 삼각측량법이다.
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