[논문 리뷰] The Tale of Two Localization Technologies: Enabling Accurate Low-Overhead WiFi-based Localization for Low-end Phones

Ahmed Shokry, Moustafa Elhamshary외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 06. 25.

Indoor and Outdoor Localization Technologies참고 문헌 34인용 수 25

한 줄 요약

HybridLoc은 BLE 지원 고급폰을 활용해 WiFi 신호지문 수집을 crowdsources하여 저가의 WiFi 전용 장치에서도 실내 위치 추정을 정확하고 낮은 비용으로 가능하게 하며, 동적 조건에서 방 수준부터 미터 수준의 정확도를 달성한다.

ABSTRACT

WiFi fingerprinting is one of the mainstream technologies for indoor localization. However, it requires an initial calibration phase during which the fingerprint database is built manually. This process is labour intensive and needs to be repeated with any change in the environment. While a number of systems have been introduced to reduce the calibration effort through RF propagation models or crowdsourcing, these still have some limitations. Other approaches use the recently developed iBeacon technology as an alternative to WiFi for indoor localization. However, these beacon-based solutions are limited to a small subset of high-end phones. In this paper, we present HybridLoc: an accurate low-overhead indoor localization system. The basic idea HybridLoc builds on is to leverage the sensors of high-end phones to enable localization of lower-end phones. Specifically, the WiFi fingerprint is crowdsourced by opportunistically collecting WiFi-scans labeled with location data obtained from BLE-enabled high-end smart phones. These scans are used to automatically construct the WiFi-fingerprint, that is used later to localize any lower-end cell phone with the ubiquitous WiFi technology. HybridLoc also has provisions for handling the inherent error in the estimated BLE locations used in constructing the fingerprint as well as to handle practical deployment issues including the noisy wireless environment, heterogeneous devices, among others. Evaluation of HybridLoc using Android phones shows that it can provide accurate localization in the same range as manual fingerprinting techniques under the same conditions. Moreover, the localization accuracy on low-end phones supporting only WiFi is comparable to that achieved with high-end phones supporting BLE. This accuracy is achieved with no training overhead, is robust to the different user devices, and is consistent under environment changes.

연구 동기 및 목표

• WiFi 기반 실내 위치 결정에서 높은 보정 비용과 기기 이질성 문제를 동기에 제시한다.
• BLE 장착 고급폰을 활용하여 자동 WiFi 지문을 구축하는 크라우드센싱 프레임워크를 제안한다.
• 명시적 보정 없이 저가 디바이스에서 WiFi 기반 위치 추정을 정확하게 가능하게 한다.
• 지상실 BLE 위치추정 오차, RSS 누락 값, 지문 구성의 기기 이질성을 다룬다.
• 실환경에서 성능을 평가하고 수작업 지문 채집 기법과 비교한다.

제안 방법

• 고가 폰의 BLE 추정 위치와 WiFi RSS를 연계하여 WiFi 지문을 크라우드소싱으로 구성한다.
• 오프라인 지문 빌드를 위한 신뢰도 있는 위치 레이블을 생성하기 위해 IncVoronoi BLE 위치추정을 사용한다.
• 보정 비용을 줄이고 이동 중인 사용자가 데이터를 기여할 수 있도록 격자 기반(셀) 지문 구성이다.
• AP당 RSS를 가우시안 모델링하여 누락값과 노이즈를 처리하고 확률적 지문을 가능하게 한다.
• 공통 RSS 오프셋 lambda를 통해 장치 간 보정 없이 장치 이질성에 대한 오프셋 보정.
• AP별 가우시안의 곱으로 P(s|g)를 사용한 베이즈 규칙에 의한 이산 위치 추정; 무게중심과 시간 평균을 통한 연속 추적.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 BLE 기반 지상실측이 고급 기기로부터 저가 기기에 대해 정확한 WiFi 지문을 신뢰성 있게 구축할 수 있는가?
• RQ2 장치 이질성과 잡음이 있는 무선 채널하에서 격자 기반 확률적 지문 채집은 얼마나 잘 작동하는가?
• RQ3 지상실측 위치추정 정확도가 WiFi 전용 위치 추정 성능에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ4 신뢰도 기반 할당과 위치만 할당 전략은 정확도와 오버헤드 측면에서 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• HybridLoc은 동일 배치 조건에서 수동 지문 채집과 유사한 중간값 정확도를 달성한다.
• 저가 WiFi 전용 로컬라이제이션 정확도는 HybridLoc 하에서 BLE 지원 고급 기기와 비슷하다.
• 신뢰도 기반 할당 방법이 위치-전용보다 우수하며, 가중 신뢰도가 최상 또는 거의 최상 결과를 제공한다.
• 격자 셀 표현(질량 중심)이 기하학적 중심보다 약간 더 높은 정확도를 보인다.
• 다른 기기로 학습 및 테스트할 때 기기 이질성 처리가 정확도를 약 14% 향상시킨다.