최근 WLAN을 기반으로 하는 실내 위치추정 시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 대부분의 WLAN을 기반으로 하는 위치추정 시스템들은 fingerprinting 기법을 사용한다. fingerprinting 기법에서 이동객체의 위치정확도는 참조 점의 수에 비례한다. 하지만 참조 점의 수에 따라 training 단계에서 fingerprint 데이터베이스를 생성하기 위해 많은 시간과 노력을 요구한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 WLAN 기반 AP들의 주변 환경정보를 이용하여 AP와 이동 객체 간의 거리를 산출하여 위치를 추정하는 새로운 알고리즘을 제안하였으며, 이동 객체의 위치 정확도를 개선하기 위하여 제안 알고리즘에 파티클 필터를 적용하였다. 이 알고리즘을 구현하기 위하여 먼저 AP들의 주변에 존재하는 벽, 철문, 유리문, 파티션 등과 같은 환경 정보 데이터베이스를 구축하였고 위치 추정은 감쇠 모델과 경로 손실 모델을 이용하였다. 제안 알고리즘을 실험을 통하여 확인한 결과 위치 정확도는 낮았지만 fingerprinting의 문제점을 해결하였다.
Recently, There has been increasing concern about WLAN-based indoor positioning system. Most of the existing WLAN-based positioning systems use a fingerprinting method as a main approach. In the fingerprinting approach, the accuracy of the location of a mobile objects is proportional to the number of reference points. However, depending on the increasing number of reference points in the training phase, it requires more time and effort to create fingerprint database. To solve these problems, we propose the new indoor positioning algorithm that calculate the distance between a mobile objects and an AP using the information of surrounding environment WLAN based APs and applied the particle filter to the proposed algorithm in order to improve the accuracy of the estimated location in this paper. To implement this algorithm, at first environmental information database such as wall, iron door, glass door, partition etc. existing in the periphery of the AP should be established. The positioning use attenuation model and path loss model. Our experimental results with proposed algorithm are verified that the positioning accuracy was low but solved the problems with fingerprinting, compared with other positioning algorithms.
