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초록·키워드
UWB(Ultra Wide Band)기반 실내 측위 방식 중 TDoA(Time Difference of Arrival)를 활용한 방식은 범용적으로 사용되는 방식이지만, AWGN(Additive White Gaussian Noise)이 많은 환경일 때 위치 추적 성능이 현저히 떨어진다. TDoA의 AWGN을 제거하는 방법이 많이 연구되어 왔지만 해당 방식은 별도의 측위 방법을 또 필요로 하며 다양한 환경에 대한 강건성(Robustness)이 부족하다. 본 논문에서는 AWGN이 포함된 TDoA를 그대로 사용해 물체의 위치를 강건하게 추정하는 ‘TDoA probabilistic image based target tracking(TPITT)’ 방법을 제안한다. TPITT는 TDoA를 통해 각 영역에 물체가 존재할 확률을 이미지화하고, "Convolution-LSTM" 모델을 통해 물체의 좌표를 추정한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 다양한 환경에서 강건하고 낮은 예측 오차를 보임을 입증하였다. 특히, AWGN이 많은 환경에서 사전 연구 ‘TDoA image based target tracking(TITT)’에 비해 제안 방법이 더 효과적임을 확인하였다.
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