파티클 필터 기반의 동시 위치 추적과 WiFi 신호 지도 작성 = Simultaneous Localization and WiFi Fingerprint Mapping Based on Particle Filters

국문 초록 (Abstract)

종래 WiFi 신호 지도 기반의 실내 위치 추적 시스템들은 주어진 환경에 맞는 WiFi 신호 지도를 구축하기 위해 별도의 오프-라인 작업을 요구한다. 일반적으로 WiFi 신호 지도 구축 작업은 전문가들에 의해 진행되며, 매우 많은 시간을 요구하는 작업이다. 이러한 문제점을 극복하고자, 본 논문에서는 WiFi 신호 지도가 없거나 불완전한 상태인 실내 환경에서도 스마트폰 사용자의 위치 추적과 동시에 위치 추적에 사용될 WiFi 신호 지도를 자동으로 생성할 수 있는 파티클 필터 기반의 WiFi SLAM 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 WiFi SLAM 알고리즘은 보행자의 움직임을 정확히 추정할 수 있는 확률 이동 모델을 이용할 뿐 아니라, 임의 지점에서도 WiFi 수신 강도의 확률 분포를 효과적으로 예측할 수 있는 가우시안 보간법 기반의 관측 모델을 이용한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Previous WiFi fingerprint-based indoor localization systems require an off-line task to construct a large fingerprint map over the indoor environment. However, the fingerprint map construction task should be generally performed by experts, and is very time consuming. In order to meet this problem, this paper proposes a particle filter-based WiFi SLAM algorithm, which can simultaneously track the position of a smartphone user and generate the WiFi fingerprint map to be used for localization, starting with an empty or incomplete fingerprint map. The proposed algorithm adopts a probabilistic motion model with which it can estimate the pedestrian"s motion accurately, and makes use of a Gaussian interpolation-based observation model with which it can effectively predict the likelihood probability distribution of the WiFi signal strengths to be received at an arbitrary location.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• 1. 서론
• 2. WiFi SLAM 문제와 추론 알고리즘
• 3. 보행자 이동 모델
• 4. WiFi 관측 모델
• 5. WiFi 신호 지도 갱신
• 6. 구현 및 실험
• 7. 결론
• 참고문헌

참고문헌 (Reference)

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