[논문 리뷰] An Indoor Fingerprinting Localization Approach for ZigBee Wireless Sensor Networks

Tareq Alhmiedat, Ghassan Samara외 1명|arXiv (Cornell University)|2013. 08. 08.

Indoor and Outdoor Localization Technologies참고 문헌 20인용 수 51

한 줄 요약

이 논문은 수신 신호 강도(RSS) 측정치를 사용하여 저비용의 ZigBee 무선 센서 네트워크를 위한 저오버헤드 내부 지도 기반 위치 결정 시스템을 제안한다. 추적 영역을 하위 영역으로 나누고 각 하위 영역에 고유한 RSS 기반 특징을 할당하여, 밀도 높은 기준점 수집의 필요성을 줄이면서도 높은 정밀도의 위치 결정을 달성한다. 이는 Jennic 센서 노드를 사용한 실환경 실험을 통해 검증되었다.

ABSTRACT

Location tracking systems are increasingly becoming the focus of research in the field of Wireless Sensor Network (WSN). Received Signal Strength (RSS)-based localization systems are at the forefront of tracking research applications. Radio location fingerprinting is one of the most promising indoor positioning approaches due to its powerful in terms of accuracy and cost. However, fingerprinting systems require the collection of a large number of reference points in the tracking area to achieve reasonable localization accuracy. In this paper, we propose a fingerprinting localization approach based on a RSS technique. The proposed system does not require gathering a large number of reference points and offers good localization accuracy indoors. The implemented approach is based on dividing the tracking area into subareas and assigning a unique feature to each subarea through ranging the RSS values from different reference points. In order to test the proposed system's efficiency, a number of real experiments have been conducted using Jennic sensor nodes.

연구 동기 및 목표

• 실내 환경에서 밀도 높은 기준점 수집이 필요한 기존 지도 기반 위치 결정 시스템의 높은 오버헤드 문제를 해결하기 위해.
• 자원 제약이 있는 ZigBee 무선 센서 네트워크에 적합한 저복잡도 RSS 기반 위치 결정 방법을 개발하기 위해.
• 기준점 수를 늘리지 않고도 하위 영역 기반 특징 할당을 통해 위치 결정 정밀도를 향상시키기 위해.
• 실제 환경에서 시중의 Jennic 센서 노드를 사용하여 시스템 성능을 검증하기 위해.

제안 방법

• 추적 영역을 여러 하위 영역으로 분할하여 지도 수집의 해상도를 낮춘다.
• 선택된 기준점에서의 신호 강도 측정치로부터 유도된 고유한 RSS 기반 특징 벡터를 각 하위 영역에 할당한다.
• 다수의 기준 노드에서의 RSS 값들을 사용하여 이동 노드의 하위 영역을 식별하는 지도 기반 기법을 사용한다.
• 지문 데이터는 학습 단계 동안 수집되며, 위치 결정은 수신된 RSS 샘플을 가장 가까운 하위 영역 특징과 매칭하여 수행된다.
• 수신된 신호 강도 샘플과 사전 기록된 하위 영역 특징 간의 다중 거리 유사도 기반 매칭에 의존한다.
• 실내 환경에서 RSS 데이터를 수집하고 처리하기 위해 Jennic JN5139 센서 노드를 구현하여 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 하위 영역 기반 RSS 지도 기반 접근 방식은 위치 결정 정밀도를 희생시키지 않고 필요한 기준점 수를 줄일 수 있는가?
• RQ2 저비용 ZigBee 센서 노드를 사용한 실생활 실내 환경에서 제안된 방법의 성능은 어떠한가?
• RQ3 최소한의 훈련 데이터 수집으로도 시스템이 달성할 수 있는 위치 결정 정밀도는 얼마인가?
• RQ4 하위 영역 분할 전략은 시스템의 내구성과 해상도에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 시스템은 전통적인 지도 기반 방법보다 훨씬 적은 기준점으로도 높은 위치 결정 정밀도를 달성한다.
• 하위 영역 기반 특징 할당으로 인해 훈련 데이터 수집 부담이 감소했으며, 신뢰할 수 있는 위치 추정이 유지된다.
• Jennic 센서 노드를 사용한 실환경 실험을 통해 시스템의 실현 가능성과 내구성이 일반적인 실내 환경에서 확인되었다.
• 기존의 RSS 지도 기반 방법에 비해 밀도 높은 기준점 배치가 필요로 하는 것을 최소화함으로써 효율성이 향상됨을 입증하였다.
• 다양한 실내 레이아웃에서도 일관된 성능을 유지함으로써, 다양한 환경에 적응 가능함을 나타낸다.