[논문 리뷰] A Multi-Scale Spatial Model for RSS-based Device-Free Localization

Ossi Kaltiokallio, Maurizio Bocca외 1명|arXiv (Cornell University)|2013. 02. 24.

Indoor and Outdoor Localization Technologies참고 문헌 27인용 수 16

한 줄 요약

이 논문은 인간에 의한 RSS 변화의 변동하는 공간 영향 영역, 감쇠 수준, 방향을 고려한 RSS 기반 비장치식 정위치 측정(DFL)을 위한 다중 척도 공간 가중치 모델과 측정 모델을 제안한다. 채널 다양성을 활용하고 인간에 의한 RSS 변화를 더 정확히 모델링함으로써, 파rameter 조정 없이도 개방형, 혼잡한, 벽을 관통하는 실내 환경에서 0.30 m 이내의 정위치 정확도를 달성한다.

ABSTRACT

RSS-based device-free localization (DFL) monitors changes in the received signal strength (RSS) measured by a network of static wireless nodes to locate people without requiring them to carry or wear any electronic device. Current models assume that the spatial impact area, i.e., the area in which a person affects a link's RSS, has constant size. This paper shows that the spatial impact area varies considerably for each link. Data from extensive experiments are used to derive a multi-scale spatial weight model that is a function of the fade level, i.e., the difference between the predicted and measured RSS, and of the direction of RSS change. In addition, a measurement model is proposed which gives a probability of a person locating inside the derived spatial model for each given RSS measurement. A real-time radio tomographic imaging system is described which uses channel diversity and the presented models. Experiments in an open indoor environment, in a typical one-bedroom apartment and in a through-wall scenario are conducted to determine the accuracy of the system. We demonstrate that the new system is capable of localizing and tracking a person with high accuracy (<0.30 m) in all the environments, without the need to change the model parameters.

연구 동기 및 목표

• 기존 DFL 모델이 인간에 의한 RSS 변화에 대해 고정된, 링크별로 특정된 공간 영향 영역을 가정하는 데서 비롯되는 한계를 해결하기 위해.
• 다중 경로 조건에 따라 인간의 존재가 링크 선상 뿐 아니라 다양한 거리와 방향에서도 RSS에 영향을 미치는 방식을 모델링하기 위해.
• RSS 변화를 기반으로 인간이 모델링된 공간 영향 영역 내에 있을 가능성을 추정하는 측정 모델을 개발하기 위해.
• 기존 모델이 실패하는 과도한 다중 경로 효과가 발생하는 혼잡한 실내 공간과 벽을 관통하는 상황과 같은 도전적인 환경에서 정위치 정확도를 향상시키기 위해.
• 사용자가 전자 기기를 지참할 필요 없이 실시간으로 고정밀도 DFL을 구현하기 위해.

제안 방법

• 다양한 실험 데이터를 기반으로 다중 척도 공간 가중치 모델을 유도하였으며, 공간 영향 영역은 감쇠 수준(예측된 RSS와 측정된 RSS의 차이)과 RSS 변화 방향(증가 또는 감소)의 함수로 모델링된다.
• 모델은 구성적 간섭과 파괴적 간섭을 모두 고려하여, 인간이 직접적인 링크 선상이 아닐 때도 RSS가 증가하거나 그대로 유지될 수 있음을 보여준다.
• RSS 편차와 감쇠 수준을 기반으로 인간의 존재가 공간 영향 영역 내에 있을 가능성의 정도를 계산하는 측정 모델을 제안한다.
• 신호 대 잡음비와 정위치 정확도 향상을 위해 가장 감쇠에 강한 채널을 선택함으로써 채널 다양성을 활용한다.
• 실시간 라디오 톰그래픽 이미징(RTI) 시스템인 msRTI는 새로운 모델을 통합하고 실시간으로 RSS 데이터를 처리하여 정확한 정위치 이미지를 생성한다.
• 다중 채널, 다중 노드 RF 센서 네트워크를 사용하여 세 가지 다른 실내 환경에서 시스템을 검증하였다: 개방형 공간, 원베드룸 아파트, 벽을 관통하는 시나리오.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 실내 환경에서 다양한 무선 링크에서 인간에 의한 RSS 변화의 공간 영향 영역은 어떻게 변화하는가?
• RQ2 RSS 변화 방향(증가 또는 감소)과 감쇠 수준을 사용하여 인간에 의한 신호 간섭의 공간 범위를 더 정확히 모델링할 수 있는가?
• RQ3 다중 경로 효과가 강한 혼잡한 실내 공간과 벽을 관통하는 환경에서 채널 다양성을 활용하면 정위치 정확도가 향상되는가?
• RQ4 제안된 다중 척도 공간 모델은 도전적인 전파 환경에서 기존 RTI 방법에 비해 정위치 오차를 얼마나 줄이는가?
• RQ5 새로운 모델은 파rameter 재조정 없이 다양한 실내 환경에서 일관된 고정밀도 성능을 달성할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 다중 척도 공간 가중치 모델은 감쇠 수준과 RSS 변화 방향에 따라 변동하는 공간 영향 영역을 고려함으로써 정위치 정확도를 크게 향상시킨다.
• 벽을 관통하는 상황에서 시스템은 평균 정위치 오차 0.30 m를 달성하였으며, 최신 기술인 flRTI(0.70 m)와 cdRTI(1.57 m)를 뛰어넘는 성능을 보였다.
• 개방형 및 혼잡한 환경에서 새로운 방법(msRTI)은 0.30 m 이내의 정위치 정확도를 달성하여 다양한 전파 조건에서의 강건성을 입증하였다.
• 채널 다양성과 새로운 모델을 조합함으로써 이미지 노이즈가 감소하고 정위치 정밀도가 향상되었으며, 추정된 전파장 변화의 시각적 비교를 통해 이를 확인할 수 있었다.
• 매우 도전적인 환경에서도 재조정 없이 높은 정확도를 유지함으로써 강력한 일반화 능력과 적응 능력을 보였다.
• 결과는 RSS 변화가 링크 선에서 멀리 떨어진 곳에서도 발생할 수 있으며, 다중 경로 조건과 감쇠 수준에 따라 신호 감쇠뿐 아니라 증폭도 가능하다는 것을 확인시켰다.