시계열 데이터 노이즈 합성을 통한 마르코프 전이 필드 기반 실내 측위 CNN 모델 설계에 관한 연구

이현지; 이재호

doi:10.5302/J.ICROS.2023.22.0207

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이현지 (덕성여자대학교) 이재호 (덕성여자대학교)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제29권 제2호

발행연도: 2023.2

수록면: 178 - 183 (6page)

DOI: 10.5302/J.ICROS.2023.22.0207

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Wi-Fi and Bluetooth Low Energy-based (BLE) fingerprint software methods are being used as indoor positioning systems because of the advantage of recognizing position without a separate sensor, even in mobile devices. However, received signal strength indication (RSSI) may have an error of several with unstable values caused by surrounding obstacles or multipath effects. In this paper, to compensate for the shortcomings of the existing RSSI-based fingerprint positioning technique, we propose a method for generating Markov Transition Field (MTF) data by synthesizing noise with RSSI, time-series data, and a deep-learning-based indoor positioning model learned with the data. We use real-world collected datasets for model learning and performance comparisons. The proposed method learns RSSI and noise with variability in offline test environments by synthesizing noise in time series data by Convolutional Neural Network (CNN) models. Based on the test results, the positioning error of the model using the proposed method was 0.4639, and the positioning error of the model without synthesizing noise was 1.3861, indicating that the error distance was three times less.

#RSSI #Indoor positioning #Markov Transition Field #CNN #Time-series data

참고문헌 (14)

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R. S. Sinha and S.-H. Hwang, “Comparison of CNN applications for RSSI-based fingerprint indoor localization," Electronics, vol. 8, no. 9, pp. 989, Sep. 2019, doi: 10.3390/electronics8090989.

C. Yang, Y. Huang, and X. Zhu, “Hybrid TDOA/AOA method for indoor positioning systems," The Institution of Engineering and Technology Seminar on Location Technologies, IET, pp. 1-5, Dec. 2007.

G. Li,E. Geng, Z. Ye, Y. Xu, J. Lin, and Y. Pang, “Indoor positioning algorithm based on the improved RSSI distance model," Sensors, vol. 18, no .9, 2820, Aug. 2018, doi: 10.3390/s18092820.

Widyawan, M. Klepal, and D. Pesch, “Influence of predicted and measured fingerprint on the accuracy of RSSI-based indoor location systems," 2007 4th Workshop on Positioning, Navigation and Communication, pp. 145-151, Mar. 2007, doi: 10.1109/WPNC.2007.3536

W. Kim and J. Kang, “ToA-based localization algorithm for mitigating positioning error in NLoS channel," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 24, no.11, pp.1043-1047, Nov. 2018.

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