수신신호전력과 디바이스 높이를 이용한 실내위치 구분 알고리즘

김영우; 한동석

doi:10.7840/kics.2017.42.8.1573

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김영우 (경북대학교) 한동석 (경북대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제42권 제8호

발행연도: 2017.8

수록면: 1,573 - 1,580 (8page)

DOI: 10.7840/kics.2017.42.8.1573

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사물인터넷에서 위치기반서비스(LBS)는 매우 중요한 에플리케이션이며 특히, 위성정보를 받을 수 없는 실내에서의 측위는 LBS의 관건이다. 실내 측위를 위해서는 대부분 기준 무선신호의 수신세기를 이용하게 된다. 그러나 전파세기와 송 · 수신기의 거리는 실내 환경에 따라 일정하지 않다. 기존 실내 측위 연구에서는 칼만필터와 같은 적응 필터를 이용하여 실내 환경으로 인한 거리 오차를 감소시키려 하였다. 그러나 이는 연산량이 많아 실시간으로 LBS를 제공하기 어렵다는 문제점이 있다. 또한 대부분의 LBS는 정밀 실내측위가 아닌 수신기가 위치한 공간을 구분할 수 있으면 된다. 본 논문에서는 비콘의 수신신호강도와 이를 이용하여 추정한 수신기의 높이를 활용하여 비교적 간단한 연산만을 이용한 수신기의 삼변측량 기반 위치 구분 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘의 성능을 높이를 고려하지 않은 수신세기 기반 기법과 비교하였다. 그리고 ITU-R 경로손실 모델과 실측치 기반 경로손실 모델을 이용한 거리 예측을 통한 제안 알고리즘의 성능을 비교하였다.

#Bluetooth low energy (BLE) beacon #Indoor positioning #RSSI #Path loss model #Trilateration

참고문헌 (7)

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B. Hofmann-Wellenhof, H. Lichtenegger, and J. Collins, Global Positioning System: Theory and Practice, 4th Ed., Springer Verlag, 1997.

R. Faragher and R. Harle, “Location fingerprinting with bluetooth low energy beacons,” IEEE JSAC, vol. 33, no. 11, pp. 2418-2428, May 2015. B. Shin, et al., “Motion recognition-based 3D pedestrian navigation system using smartphone,” IEEE Sensors J., vol. 16, no. 18, pp. 6977-6989, Jun. 2016. M. Ayadi and A. B. Zineb, “Body shadowing and furniture effects for accuracy improvement of indoor wave propagation models,” IEEE TWC, vol. 13, no. 11, pp. 5999-6006, Jul. 2014. I. Oksar, “A blutetooth signal strength based indoor localization method,” in Proc. IWSSIP, pp. 247-250, Dubrovnik, Croatia, May 2014.

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