실내 항법 연구는 다양한 수요에 의해서 활발히 연구가 수행되고 있다. 특히, 기존에 설치되어 있는 인프라 및 모바일 기기로 위치를 추정할 수 있는 Fingerprinting은 가장 인기 있는 방법이다. Fingerprinting 방법을 기반으로 하는 surface correlation (SC)는 누적된 RSSI 벡터를 이용해 사용자의 위치를 추정하는 방식으로, 사용자의 궤적과 누적된 RSSI 벡터를 surface 형태로 나타내 고 이를 radio map과 비교하여 위치를 추정한다. 이러한 방식은 단일 RSSI 벡터를 사용하는 기존의 방식보다 위치 추정의 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 radio map의 RP를 1 m와 2 m 간격으로 배치하고, 각 경우에 대해 SC의 위치 추정 결과를 분석한다. 1 m 간격으로 RP를 배치할 경우 가장 높은 정확도를 제공하지만, 그만큼 radio map의 용량은 증가한다. 예를 들어, RP가 1 m 간격인 radio map 크기가 1이라면, 2 m 간격으로 구축하면 1/4 크기로 줄어든다. Radio map의 resolution에 따른 SC의 성능을 분석한다. 이러한 연구는 향후 large scale 환경에서 SC radio map을 구성하는 데 참고 자료로 활용될 것으로 기대된다.

Performance Analysis of Surface Correlation Based on Radio Map Resolution

Jaewi Kim, Beomju Shin*

Research on indoor navigation systems is actively progressing to meet various needs. One of the most popular methods is fingerprinting, which estimates a user's location using existing infrastructure and mobile devices. Surface correlation (SC), based on fingerprinting, estimates the user’s position by using accumulated RSSI vectors. SC represents the user’s trajectory and the accumulated RSSI data as a surface, then compares this surface with a radio map to estimate the location. This method can improve location accuracy compared to traditional methods that use only a single RSSI vector. In this study, we analyze the location estimation performance of SC by arranging the reference points (RPs) of the radio map at intervals of 1 meter and 2 meters. It is expected that using 1 meter intervals will provide the highest accuracy. However, this also significantly increases the memory needed for the radio map. For example, a radio map with 1 meter RP intervals would take up four times more memory than one with 2 meter intervals. We analyze how the resolution of the radio map affects SC performance. This research can provide useful insights for building SC radio maps in larger environments in the future.

Keywords: indoor localization, smartphone, surface correlation, radio map

Speaker 김재위 한림대학교