An Indoor Location Estimation Method Selection Algorithm based on environment of moving object

이동객체가 위치한 환경에 따른 실내 위치추정기법 선택 알고리즘

  • 전현식 (한밭대학교 정보통신전문대학원 전파공학과) ;
  • 염진영 (한밭대학교 정보통신전문대학원 전파공학과) ;
  • 박현주 (한밭대학교 전파공학과)
  • Received : 2011.01.20
  • Accepted : 2011.02.23
  • Published : 2011.04.30

Abstract

Recently, ubiquitous computing and related technologies is more and more growing concern about. Depending on the trend, the moving object recognition and tracking research have been required in order to meet the diverse needs of the user. In the location-based services, one of the most important issues in the indoor environment is to provide location-aware services. In this paper, the effective algorithm to help estimate the position of moving objects in an indoor environment is proposed. We propose an algorithm that combined the existing trilateration measurement and the improved measurement of environmental adaptation scene analysis. The proposed indoor location estimation algorithm use the trilateration measurement when we have enough anchor in the line-of-sight environment. Otherwise that use measurement of environmental adaptation scene analysis. Consequently, the proposed algorithm has been improved the localization accuracy of a moving object as well as was able to reduce complexity of the algorithm.

최근 유비쿼터스 컴퓨팅과 관련된 기술에 대한 관심이 증대되면서, 사용자의 다양한 요구를 만족하기 위하여 이동객체 인식과 위치 추적에 관련된 연구가 필요하다. 위치 기반 서비스에서 최근 진행 중인 가장 중요한 논의 중 하나는 실내 환경에서 위치 인식 서비스를 제공하는 것이다. 본 논문은 실내 환경에서 이동객체의 위치를 효과적으로 추정하는데 도움을 주는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘에는 기존에 연구된 삼각측량법과 전통적인 전경 분석측량법을 개선한 환경 적응형 전경 분석측량법을 조합하였다. 본 연구에서 제안하는 실내 위치 추정 알고리즘은 가시 환경에 있는 앵커가 충분한 경우에는 삼각측량법을 활용하고, 그 외의 상황에서는 환경 적응형 전경 분석측량법을 활용한다. 결론적으로 제안하는 알고리즘은 이동객체의 위치 추정 정확도를 향상할 수 있었고, 알고리즘의 복잡도를 낮출 수 있었다.

Keywords

References

  1. P. Wellner, W. Mackay, R. Gold, "Computer- Augmented Environments: Back to the real World", Communication of ACM, Vol.36, No.7, pp.24-26, 1993.07.Barber, R. Flickner, M. Hafner, J. Lee, D. Niblack, W. Petkovie, D. and Ashlen, 'Query By Image Content and Its Applications.', Proceedings of COMPCON94, pp.424-429, 1994.
  2. K. Lyytinen, Y. Yoo, "Issues and challenges in ubiquitous computing. Communications of the ACM", Vol. 45, No.12 p62-65, 2002.12.
  3. J. Hightower, G. Borriello, "Location Systems for Ubiquitous Computing", IEEE Computer, Vol.34, No.8, pp.57-66, 2001.08. https://doi.org/10.1109/2.940014
  4. E. Kaplan, C. Hegarty, "Understanding GPS: Principles and Applications (2E)", Artech House Publishers, 2005.
  5. K. Kaemarungsi and P. Krishnamurthy, "Modeling of Indoor Positioning Systems Based on Location Fingerprinting", IEEE INFOCOM 2004, Vol.2, pp.1012-1022, 2004.03.
  6. 전현식, 박현주, "데이터베이스를 활용하여 NLOS 에러를 보정한 실내 위치 인식 시스템에 관한 연구", 한국데이터베이스연구회, 2007.
  7. 전현식, 김나리, 박현주, "실내 환경에서 효과적인 위치 측위 시스템에 관한 연구", 한국통신학회논문지, 제24권, 제2호, pp.119-129, 2009.02.
  8. J. J. Caffery, JR. and G.L. Stuber, "Overview of Radiolocation in CDMA Cellular Systems", IEEE Communications Magazine, April 1998, pp. 38-45
  9. G. P. Yost and S. Panchapakesan, "Improvement in Estimation of Time of Arrival(TOA) from Timing Advance(TA)," IEEE International Conference on Universal Personal Communications, Vol.2, Oct, 1998. pp.1367-1372.
  10. J. J. Caffery, JR, "A New Approach to the Geometry of TOA Location", IEEE 2000, pp. 1943-1948
  11. H. Liu, H. Darabi, P. Banerjee, J. Liu, "Survey of Wireless Indoor Positioning Techniques and Systems", IEEE Transactions on Systems, Man, And Cybernetics, Vol.37, No.6, pp.1067-1080, 2007.11.