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이동한 (부산대학교) 정연근 (부산대학교) 백광렬 (부산대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제23권 제6호
발행연도
2017.6
수록면
529 - 536 (8page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2017.17.0007

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Recently, as the wireless fidelity (Wi-Fi) environment has expanded, various studies on wireless local area network (WLAN) indoor localization using Wi-Fi signal strength have been actively conducted. Of the various methods, the fingerprinting method is widely used because of its high accuracy. However, in a larger measurement space, the number of reference points (RPs) increases exponentially, which increases the computation, time, and effort required for measurement. Thus, the number of RPs has to be limited. In this paper, we propose an algorithm that can assign the position for a limited number of RPs more precisely by combining the advantages of the fingerprinting algorithm and the signal strength prediction model. In the process, clusters are formed for model parameter calibration and area detection. We also propose a new RP distribution method suitable for the algorithm. After RP distribution, we modify the model parameters appropriate for the environment by using the data measured by the corresponding RPs. Then, the final position is estimated using both the signal intensity data measured from the RPs and the value predicted through the signal intensity model. Experimental results show that the proposed algorithm is more accurate than the existing fingerprinting method or only model-based estimation.
#WLAN indoor localization #finger printing #multi-wall model #cluster matching #maximum likelihood estimation #RP distribution #model parameter calibration

목차

Abstract
I. 서론
II. 예측 신호 분포 지도 생성 및 최초의 RP 위치 선정
III. 측정 데이터를 바탕으로 한 모델 파라미터 보정
IV. 추정 단계에서의 위치 추정 방법
V. 실험 및 결과
VI. 결론
REFERENCES

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
J. J. Yoo and Y. S. Cho, “Indoor Location Based Service Technology Development and Standardization Trend,” p. 52, 2014. Mautz, Rainer, “Indoor positioning technologies,” 2012. F. Brian, D. Haehnel, and D. Fox, “Gaussian processes for signal strength-based location estimation,” Proc. of robotics science and systems, 2006. K. Martin 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, IEEE, 2007. N. Henri, T. Jukka, A. simo, M. Philipp, L. Elena- Simona, P. Robert, and R. Markku “Statistical path loss parameter estimation and positioning using RSS measurements in indoor wireless networks,” Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), 2012 International Conference on. IEEE, 2012.

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