고영배 오은섭 2024-02 33700 https://aurora.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/39187 학위논문(석사)--AI융합네트워크학과,2024. 2 본 논문에서는 단일 UWB 앵커 환경에서 단일 UWB 센서만을 사용한 단 일 앵커 측위 알고리즘을 제안한다. 제안 측위 알고리즘은 거리와 Angle of Arrival (AoA) 기반으로 실내에서 움직이는 태그의 위치를 추정한다. 일반적인 측위 시스템은 최소한 앵커가 3개가 설치되어 있는 환경에서 거 리 기반이나 AoA 기반으로 위치 추정을 하지만, 시스템의 구현을 위해 비용적 부담이 커지게 되고 서비스 지역에서 3개의 앵커와 통신 될 때 추정이 가능하 다. 비용 문제와 환경에 단순화를 위하여 단일 앵커 환경에서 측위 가능한 알 고리즘을 위해 본 시스템에서는 UWB 통신을 통해 측정되는 거리와 AoA를 이 용하여 모바일 태그의 위치를 추정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. AoA는 다 양한 환경적 요인으로 인해 오차가 발생하기 때문에 오차의 보정을 위해 확장 칼만 필터를 거친 후, 최종적으로 태그의 위치를 추정한다. 제안하는 알고리즘의 평가를 위해 스마트폰을 통해 실제 환경에서 시스템 을 구현해 실험을 진행하였다. 일반적으로 측정된 AoA를 기반한 위치 오차와 제안 알고리즘으로 보정된 AoA로 측정된 위치 오차를 비교하고, 단일 앵커 환 경에서 많이 사용되는 IMU를 사용한 기법과의 위치 추정 결과를 비교하여 제 안 알고리즘의 성능을 평가하였다.|In this paper, we propose a single-anchor positioning algorithm using only a single Ultra-Wideband (UWB) sensor in a single UWB anchor environment. The proposed positioning algorithm estimates the location of a moving tag indoors based on distance and Angle of Arrival (AoA). While typical positioning systems require at least three anchors and estimate positions based on distance or AoA, this approach increases cost and relies on communication with all three anchors in the service area. To address cost issues and simplify the environment, our system proposes an algorithm that estimates the location of a mobile tag using the distance and AoA measured through UWB communication. Due to the error inherent in AoA caused by various environmental factors, an Extended Kalman Filter is applied for error correction before ultimately estimating the tag's location._x000D_ <br>To evaluate the proposed algorithm, we implemented the system in a real-world environment using smartphones and conducted experiments. We compared the location errors based on the measured AoA and the AoA corrected by the proposed algorithm, and assessed the performance of our algorithm by comparing the positioning results with those using the IMU technique commonly employed in single-anchor environments. 제 1 장 서론 1_x000D_ <br>제 2 장 배경지식 및 관련 연구 3_x000D_ <br> 제 1 절 UWB 기술 3_x000D_ <br> 1.1 개요 3_x000D_ <br> 1.2 UWB 특징 4_x000D_ <br> 1.3 UWB 측위 기술 5_x000D_ <br> 제 2 절 칼만 필터(Kalman Filter) 10_x000D_ <br> 2.1 개요 10_x000D_ <br> 2.2 칼만 필터 11_x000D_ <br> 2.3 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter) 12_x000D_ <br> 제 3 절 관련 연구 14_x000D_ <br>제 3 장 본론 16_x000D_ <br> 3.1 시스템 개요 16_x000D_ <br> 3.2 속도 추정 18_x000D_ <br> 3.3 EKF를 활용한 태그 위치 추정 19_x000D_ <br> 3.3.1 EKF predict 20_x000D_ <br> 3.3.2 EKF update 21_x000D_ <br>제 4 장 실험 및 성능 평가 23_x000D_ <br> 4.1 실험 구성 23_x000D_ <br> 4.2 AoA 오차 비교 실험 25_x000D_ <br> 4.3 제안 알고리즘 측위 성능 평가 26_x000D_ <br>제 5 장 결론 30_x000D_ <br>참고문헌 31_x000D_ kor The Graduate School, Ajou University 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. 단일 앵커 기반 UWB 실내 측위 알고리즘 설계 및 구현 Design and Implementation of Single Anchor-Based UWB Indoor Positioning Algorithm Thesis 아주대학교 대학원 일반대학원 AI융합네트워크학과 2024-02 Master https://dcoll.ajou.ac.kr/dcollection/common/orgView/000000033700 AoA EKF IMU Single Anchor ToF UWB In this paper, we propose a single-anchor positioning algorithm using only a single Ultra-Wideband (UWB) sensor in a single UWB anchor environment. The proposed positioning algorithm estimates the location of a moving tag indoors based on distance and Angle of Arrival (AoA). While typical positioning systems require at least three anchors and estimate positions based on distance or AoA, this approach increases cost and relies on communication with all three anchors in the service area. To address cost issues and simplify the environment, our system proposes an algorithm that estimates the location of a mobile tag using the distance and AoA measured through UWB communication. Due to the error inherent in AoA caused by various environmental factors, an Extended Kalman Filter is applied for error correction before ultimately estimating the tag's location._x000D_ <br>To evaluate the proposed algorithm, we implemented the system in a real-world environment using smartphones and conducted experiments. We compared the location errors based on the measured AoA and the AoA corrected by the proposed algorithm, and assessed the performance of our algorithm by comparing the positioning results with those using the IMU technique commonly employed in single-anchor environments.