WPAN에서 거리별 측정오차 패턴을 적용한 위치인식 보정 알고리즘의 성능 분석

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 거리별 측정오차 패턴을 적용한 보정 알고리즘(DCA1)의 위치인식 성능특성과 문제점을 분석 하고 이를 개선한 알고리즘인 WPAN에서 거리별 측정오차 패턴을 적용한 위치인식 보정 알고리즘(<I>DCA</I>2)을 제안하 였다. 위치인식 실험결과, 평균적으로 <I>DCA</I>1 및 <I>DCA</I>2는 각각 위치인식 지점의 60%이상, 75% 이상에서 SDS-TWR 보다 위치인식 성능이 더 우수하였고, 특히 15m×15m의 실험공간에서는 <I>DCA</I>2는 SDS-TWR 보다 위치인식 지점의 91%에서 위치인식 정확도가 더 우수함을 확인하였다. 또한 10m×10m 및 15m×15m의 실험공간에서 <I>DCA</I>2는 <I>DCA</I>1 보다 각각 16%, 22%의 위치인식 지점에서 위치인식 정확도가 더 우수하였고, <I>DCA</I>1 및 <I>DCA</I>2의 평균 위치인식 오 차는 SDS-TWR보다 각각 7~12%, 20% 감소함을 확인하였다. 이와 같은 결과를 볼 때 <I>DCA</I>2가 SDS-TWR 및 <I>DCA</I>1 보다 위치인식 정확도가 가장 우수함을 알 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The performance characteristics and the disadvantages in the compensation algorithm based on the Measured Error Patterns of Distance that is already developed are analyzed, and the localization compensation algorithm(<I>DCA</I>2) based on measured error patterns of distance in WPAN that is the enhanced version of <I>DCA</I>1 is supposed in this paper. From the experimental results, it is confirmed that the localization performance of <I>DCA</I>1 and <I>DCA</I>2 is superior than SDS-TWR as each average above 60% and 75% of the total localizing measurement points in 2 experimental regions, and the localization performance of <I>DCA</I>2 is especially better than SDS-TWR as 91% of the points in 15m×15m experimental region. In addition to this, it is confirmed that <I>DCA</I>2 is better than <I>DCA</I>1 as each 16% and 22% of the total localizing measurement points in 10m×10m and 15m×15m scaled experimental regions, and the average localization errors of <I>DCA</I>1 and <I>DCA</I>2 are lower than SDS-TWR to each 7~12% and 20%. Thus, it can be inferred that <I>DCA</I>2 is the best localization algorithm among 3 localization algorithms SDS-TWR, <I>DCA</I>1 and <I>DCA</I>2.

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