[논문 리뷰] Pedestrian Positioning Using WiFi Fingerprints and a Foot-mounted Inertial Sensor

Yang Gu, Caifa Zhou외 2명|arXiv (Cornell University)|2017. 04. 11.

Indoor and Outdoor Localization Technologies참고 문헌 6인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 실내 보행자 위치 측정을 위해 발에 장착된 관성 센서와 WiFi 핀터프린팅을 기반으로 한 입자 필터 기반 융합 방법을 제안한다. 이는 사전 현장 조사가 필요 없으며, 가우시안 프로세스 방법에 비해 계산 비용을 낮춘다. 이 방법은 신호 세기 일관성에 기반한 가중치를 적용하여 관성 위치 측정의 드리프트를 제한함으로써, 액세스 포인트 위치나 수신 신호 세기(RSS) 분포에 대한 사전 지식이 없이도 정확하고 실시간으로 위치를 측정할 수 있다.

ABSTRACT

Foot-mounted inertial positioning (FMIP) and fingerprinting based WiFi indoor positioning (FWIP) are two promising solutions for indoor positioning. However, FMIP suffers from accumulative positioning errors in the long term while FWIP involves a very labor-intensive offline training phase. A new approach combining the two solutions is proposed in this paper, which can limit the error growth in FMIP and is free of any offline site survey phase. This approach is realized in the framework of a particle filter, where each particle denotes a potential trajectory of the user and is weighted according to its consistency in signal strength space. Compared with the traditional Gaussian process based approaches, the proposed one has less computational cost and is free from any prior information in the position domain, such as the positions of access points, received signal strengths at certain positions and so on. An experiment is carried out to demonstrate the performance of the proposed approach compared to the traditional Gaussian process based approach.

연구 동기 및 목표

• 발에 장착된 관성 위치 측정(FMIP)에서 장기적인 드리프트 문제를 해결하면서 고비용의 사전 현장 조사에 의존하지 않는 것.
• WiFi 핀터프린팅에서 액세스 포인트 위치나 수신 신호 세기(RSS) 분포에 대한 사전 지식이 필요 없도록 하는 것.
• 장기간에 걸쳐 정확도를 유지하면서도 계산 비용이 효율적인 실내 위치 측정 시스템을 개발하는 것.
• 가우시안 프로세스 기반 모델링을 피하는 통합 프레임워크에서 관성 데이터와 핀터프린팅 데이터를 융합하는 것.

제안 방법

• 각 입자가 사용자 궤적 후보를 나타내는 입자 필터 프레임워크를 사용한다.
• 입자들은 핀터프린팅 공간에서 관측된 WiFi 신호 세기와의 일관성에 따라 가중치가 부여된다.
• 가우시안 프로세스를 사용해 RSS를 위치의 함수로 모델링하는 것을 피함으로써 계산 복잡도를 감소시킨다.
• 특정 지점에서의 액세스 포인트 위치나 RSS 값에 대한 사전 지식이 필요 없이 시스템이 작동한다.
• 관성 측정과 실시간 WiFi 핀터프린팅의 융합을 통해 지속적인 드리프트 보정 추적을 가능하게 한다.
• 입자 필터는 신호 세기 일치를 이용해 입자 가중치를 동적으로 갱신하여 변화하는 환경에서도 강력한 위치 측정을 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 발에 장착된 관성 데이터와 WiFi 핀터프린팅의 입자 필터 기반 융합이 사전 현장 조사 없이 정확한 실내 위치 측정을 가능하게 할 수 있는가?
• RQ2 제안된 방법은 계산 비용과 정확도 측면에서 가우시안 프로세스 기반 접근법과 비교해 어떻게 다를까?
• RQ3 입자 필터 프레임워크는 관성 위치 측정 오차의 누적 정도를 어느 정도 제한할 수 있는가?
• RQ4 액세스 포인트 위치나 RSS 분포에 대한 사전 지식이 없이도 시스템이 효과적으로 작동할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 액세스 포인트 위치에 대한 사전 조사나 지식이 없이도 정확한 실내 보행자 위치 측정을 달성한다.
• 기존의 가우시안 프로세스 기반 방법에 비해 입자 필터 기반 접근법은 훨씬 낮은 계산 비용을 가진다.
• 실시간 WiFi 핀터프린팅 보정을 통해 발에 장착된 관성 위치 측정의 장기적 드리프트를 효과적으로 제한한다.
• 실험 결과는 제안된 방법이 위치 측정 정확도와 효율성 측면에서 가우시안 프로세스 기반 접근법을 뛰어넘는다는 것을 입증한다.