UWB 기반 차량용 키의 측위 정밀도 향상을 위한 오차보정 알고리즘 - 이상진 (The Graduate School, Ajou University, 2021)
본 논문은 차량용 디지털 키의 측위 성능 향상을 위해 실시간으로 NLOS 환경에서 측정된 거리정보를 이용하여 정확한 위치를 측정하는 알고리즘을 제안한다. UWB는 디바이스간 정밀한 거리 측정을 가능하게 하는 무선 통신 기술이다. 하지만 NLOS 환경과 같이 디바이스 사이에 장애물이 존재 할 경우 성능이 하락하는 문제가 발생한다. 차량용 디지털 키의 경우 기존의 오차 보정을 위한 연구에서 LOS 환경에서의 수집된 정확한 데이터를 분석하여 NLOS 환경으로 진입하였을 때의 물체의 위치를 예측하는 것과는 달리 초기의 정확한 데이터를 수집하기 어려운 상황에서 측위를 요구하는 상황이 빈번하다. 또한 기존의 보정 알고리즘의 경우 측위되는 물체의 초기 위치와 이동속도 및 방향과 같은 다양한 정보 및 LOS 환경에서 측정된 데이터들을 분석하여 NLOS 환경에서의 위치를 예측하는 방법을 이용하였기 때문에 차량용 디지털 키에는 부적합하다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 실시간으로 측정된 거리정보 데이터만을 활용하여 NLOS 환경을 인지하여 각 센서에서 측정된 거리정보의 신뢰성을 기반으로 오차를 보정하는 기법을 사용했다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 Machine learning 기법으로 환경을 분류한 결과 94.6%의 높은 정확도를 보였고 오차 보정 알고리즘을 적용하여 오차를 0.25m ~ 1.5m로 제한하여 기존 오차 보정 알고리즘인 Kalman Filter와 적용한 측위와 비교하여 뛰어난 성능 결과를 얻었다.
학위논문(석사)--아주대학교 정보통신대학원 :IoT(사물인터넷),2021. 8
Keywords: Error Mitigation; Machine learning; NLOS Detection; UWB Localization