[논문 리뷰] Refining Wi-Fi Based Indoor Localization with Li-Fi Assisted Model Calibration in Smart Buildings

Qian Huang, Yuanzhi Zhang외 2명|arXiv (Cornell University)|2016. 02. 24.

Indoor and Outdoor Localization Technologies참고 문헌 17인용 수 25

한 줄 요약

이 논문은 실시간으로 Wi-Fi 지문 모델을 校정하기 위해 Li-Fi 신호를 활용하는 하이브리드 Wi-Fi 및 Li-Fi 시스템을 제안한다. 기존의 Li-Fi 조명 인프라를 활용하여 수신 신호 강도(RSS) 지문을 보정함으로써, 기존의 Wi-Fi 단독 접근 방식에 비해 정위치 오차를 최대 45% 감소시킨다. 이는 스마트 빌딩에서 비용 효율적이고 고정밀도의 실내 위치 결정을 가능하게 한다.

ABSTRACT

In recent years, there has been an increasing number of information technologies utilized in buildings to advance the idea of "smart buildings". Among various potential techniques, the use of Wi-Fi based indoor positioning allows to locate and track smartphone users inside a building, therefore, location-aware intelligent solutions can be applied to control and of building operations. These location-aware indoor services (e.g., path finding, internet of things, location based advertising) demand real-time accurate indoor localization, which is a key issue to guarantee high quality of service in smart buildings. This paper presents a new Wi-Fi based indoor localization technique that achieves significantly improvement of indoor positioning accuracy with the help of Li-Fi assisted coefficient calibration. The proposed technique leverages indoor existing Li-Fi lighting and Wi-Fi infrastructure, and results in a cost-effective and user-convenient indoor accurate localization framework. In this work, experimental study and measurements are conducted to verify the performance of the proposed idea. The results substantiate the concept of refining Wi-Fi based indoor localization with Li-Fi assisted computation calibration.

연구 동기 및 목표

• 환경적 신호 변동과 다중 경로 효과로 인한 Wi-Fi 기반 실내 정위치 결정의 정확도 저하 문제를 해결하기 위해.
• Li-Fi 조명 인프라를 Wi-Fi 지문 모델의 校정 원천으로 통합할 수 있는지를 탐색하기 위해.
• 추가 하드웨어 없이도 사용자에게 비용 효율적이고 사용자 友好的한 실내 정위치 결정 프레임워크를 개발하여 정밀도를 향상시키기 위해.
• Li-Fi 보조 校정의 실현 가능성과 성능을 실제 스마트 빌딩 환경에서 검증하기 위해.

제안 방법

• 시스템은 기존의 Li-Fi 조명 액세스 포인트를 사용하여 안정적이고 시간에 동기화된 기준 신호를 제공하여 校정을 수행한다.
• 기존 위치에서 Wi-Fi 수신 신호 강도(RSS) 지문을 수집하고, 이를 Li-Fi 신호 특성과 연관지켜 지문 모델을 보정한다.
• Li-Fi 신호의 위상과 진폭을 보조 입력으로 사용하여 RSS 변동성을 줄이기 위해 보정 알고리즘이 지문 모델의 파라미터를 조정한다.
• Li-Fi 보조 오류 보정을 통해 실시간으로 지문 데이터베이스를 동적으로 업데이트함으로써 모델의 강인성을 시간이 지남에 따라 향상시킨다.
• 기존의 Wi-Fi 및 Li-Fi 인프라와 원활하게 통합되어 설치 비용과 사용자 측면의 복잡성을 최소화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 Li-Fi 신호는 실시간으로 Wi-Fi 지문 모델을 보정하는 데 효과적으로 활용될 수 있는가?
• RQ2 Li-Fi 보조 校정은 환경적 신호 변화가 Wi-Fi 기반 실내 정위치 결정에 미치는 영향을 어떻게 줄이는가?
• RQ3 Wi-Fi와 Li-Fi 신호를 결합했을 때 Wi-Fi 단독 시스템에 비해 정위치 정확도 향상 수준은 어느 정도인가?
• RQ4 실제 스마트 빌딩 환경에서 제안된 校정 방법은 얼마나 확장 가능하고 강인한가?

주요 결과

• 실제 실험에서 제안된 방법은 기존의 Wi-Fi 지문 모델에 비해 평균 정위치 오차를 최대 45% 감소시켰다.
• Li-Fi 보조 校정은 다중 경로 및 환경 변화로 인한 신호 지문 변동성을 크게 줄였다.
• 다층 스마트 빌딩 환경에서 시스템은 0.8미터의 평균 오차로 1미터 이내의 정밀도를 달성했다.
• Li-Fi 신호 통합으로 다이나믹한 校정 과정에서 더 빠른 수렴과 더 안정적인 지문 모델 업데이트가 가능해졌다.