SCOPUS
KCI등재
WLAN 실내 위치인식 시스템에서 효율적인 RP의 분배방법과 활용법에 관한 연구
저자
이동한(Dong-Han Lee) ; 정연근(Yeon-Keun Jung) ; 백광렬(Kwang Ryul Baek) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
제어·로봇·시스템학회 논문지(Journal of institute of control robotics and systems)
권호사항
발행연도
2017
작성언어
Korean
주제어
등재정보
SCOPUS,KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
529-536(8쪽)
DOI식별코드
제공처
소장기관
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.
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