[論文レビュー] Real Time Position Location & Tracking (PL&T) using Prediction Filter and Integrated Zone Finding in OFDM Channel

Niraj Shakhakarmi, Dhadesugoor R. Vaman|arXiv (Cornell University)|Mar 19, 2012

Indoor and Outdoor Localization Technologies参考文献 12被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、方向性電波を用いたゾーンベースの三角測量と予測型カルマンフィルタを統合し、OFDMを用いた移動型アドホックネットワーク（MANETs）におけるGPS非利用型のリアルタイム位置測定・追跡（PL&T）システムを提案する。ノードの役割を動的に切り替えることで精度を向上させ、レイノルズ型およびライス型 fading 条件下でも効率的なインターリーブ-KV符号化と誤り訂正を用いて、頑健な性能を達成する。

ABSTRACT

The nature of pre-determined and on-demand mobile network fabrics can be exploited for Position Real time Location Tracking (PL&T) of radios and sensors (nodes) for Global Positioning System (GPS) denied or GPS-free systems. This issue is addressed by a novel system of integrating zone finding and triangulation method for determining the PL&T of nodes when MANET is employed based on using directional antennas for radio communications. Each mobile node is switched dynamically between being a reference and a PL&T target node to improve the accuracy of predicting the PL&T of each node. This paper presents the Baseline PL&T with predictive Kalman filter and Integrated zone based PL&T algorithm design that integrates zone finding and triangulation method. The performance of the proposed algorithm is analyzed in Rayleigh and Rician based on the Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) system using efficient Interleaving-KV sample coding & error correction scheme under multipath faded channel.

研究の動機と目的

• 移動無線およびセンサーネットワークにおけるGPS非利用環境下でのリアルタイムPL&Tの課題に対処すること。
• 事前に定義されたおよびオンデマンドの移動型ネットワーク構造を活用して、正確なノード位置特定を実現するシステムを開発すること。
• 移動ノードを参照ノードとターゲットノードの役割の間で動的に切り替えることで、位置特定精度を向上させること。
• OFDMベースの通信フレームワーク内にゾーン特定と三角測量技術を統合すること。
• 効率的なインターリーブ-KV符号化と誤り訂正を用いることで、多径フェージング下でも頑健な性能を確保すること。

提案手法

• 直交周波数分割多重（OFDM）を用いた物理層を採用し、高データレート伝送と多径耐性を実現する。
• 予測型カルマンフィルタを用いてノードの位置をリアルタイムで推定・追跡し、時間経過に伴う位置誤差を低減する。
• 領域をゾーンに分割し、指向性電波信号を用いて位置推定値を精緻化する統合型ゾーンベース三角測量法を適用する。
• ノードの役割（参照ノードとターゲットノード）を動的に再割り当てすることで、位置特定精度とシステムの適応性を向上させる。
• 多径フェージング環境下での誤り訂正に効率的なインターリーブ-KVサンプル符号化方式を実装する。
• レイノルズ型およびライス型フェージングモデル下でのシステム性能を評価し、頑健性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 GPS非利用環境下で、移動型ネットワーク構造と指向性電波信号のみを用いて、どのようにリアルタイムPL&Tを達成できるか？
• RQ2 ノードの役割を動的に切り替えることで、MANETsにおける位置特定精度はどの程度向上するか？
• RQ3 ゾーンベースの三角測量とカルマンフィルタの統合は、位置推定誤差をどの程度低減できるか？
• RQ4 OFDMベースのシステムにおいて、レイノルズ型およびライス型フェージング条件下での本手法の性能はいかがなものか？
• RQ5 インターリーブ-KV符号化方式は、多径フェージングを受けるOFDMチャネルでの誤り耐性にどのように寄与するか？

主な発見

• 予測型カルマンフィルタとゾーンベースの三角測量を統合することで、GPS非利用環境下でも正確なリアルタイムPL&Tを実現した。
• ノードの役割を動的に切り替えることで、適応的かつ最適な参照ノード選択が可能となり、位置特定精度が顕著に向上した。
• ゾーン特定と三角測量の統合により、従来手法と比較して位置推定誤差が低減した。
• OFDMと誤り訂正の併用により、レイノルズ型およびライス型フェージング条件下でもシステムは頑健に動作した。
• インターリーブ-KV符号化方式は、多径フェージングを受けるOFDMチャネルでの誤りを効果的に低減し、システムの信頼性を向上させた。
• 全体のアルゴリズム設計により、移動型アドホックネットワークにおけるチャネル劣化要因に対して高い耐性を示しながら、リアルタイム動作が確保された。