UWB ranging and PDR combined indoor positioning algorithm in smartphone

Abstract

In this paper, an indoor positioning system that combines UWB positioning and PDR is introduced. The proposed scheme improves the performance of PDR using UWB ranging data. Length estimation and step detection in traditional PDR are substituted with speed estimation, which is based on deep learning. Heading calculation in traditional PDR is calibrated by UWB ranging data. Finally, improved PDR is combined with UWB ranging. Noble UKF-based algorithm which considers NLOS environment is used for combination. We prove that the performance of UWB ranging-PDR combined algorithm is better than simple UWB positioning or improved PDR algorithm through experiments.

본 논문에서는 UWB 측위 기법과 Pedestrian dead reckoning (PDR)을 함께 이용하는 새로운 실내 측위 알고리즘을 제시하였다. 제시된 알고리즘은 PDR의 성능을 UWB 측위 결과를 이용하여 향상시켰다. 전통적인 PDR에서 보폭 추정과 걸음 감지는 본 논문의 알고리즘에서는 속도 추정으로 대체되었으며, 본 논문의 속도 추정은 딥러닝 모델을 이용해서 이루어 졌다. 또한 이동 방향은 UWB 측위 데이터를 이용하여 보정되었다. 최종적으로 향상된 PDR의 결과와 UWB ranging의 결과를 unscented Kalman filter를 이용하여 합쳤다. 본논문에서 제시된 PDR의 성능은 기존의 PDR보다 좋은 성능을 보였다. 또한 UWB ranging과 improved PDR을 합친 알고리즘이 각각을 독립적으로 사용했을 때보다 더 좋은 성능을 보여주었다.