Good Indoor Localization Performance based on Wi-Fi and BLE RSS

Abstract

최근 스마트폰이 많이 보급화되면서 사용자의 위치에 기반한 서비스들이 많이 각광받게 되면서 매우 흥미로운 주제가 되었다. 일반적인 실내 측위 시스템들은 주변 앵커 노드(예를 들어, Wi-Fi 액세스 포인트와 같은 이미 위치가 알려진 노드)를 활용한 핑거프린팅 기법이나 삼각측량/삼변측량을 활용하기도 한다. 다른 측위 자원으로 모바일 디바이스의 관성센서 및 지자기센서를 활용한 PDR(Pedestrian-Dead-Reckoning)을 이용하여 사용자의 위치를 지속적으로 추정하는 방식이 있다. 그러나, 실내 환경에서 일어날 수 있는 다양한 페이딩 현상으로 인한 WiFi 신호 세기의 변동이 존재하고, 대규모 공간에서는 핑거프린트 간의 차이가 크지 않아서 측위에 어려움이 있다. 또한, PDR을 이용한 측위의 경우 센서 자체가 가지고 있는 에러나 강자성을 띈 외부적 요인으로 인해 부정확한 측위 결과를 나타낼 수 있다, 본 논문에서는, WiFi, PDR, BLE를 융합한 효율적인 측위 시스템을 제안한다. 기본적으로 PDR에 기반하여 사용자의 위치를 파악하고, 시간이 지남에 따라 누적되는 에러를 Wi-Fi 핑거프린팅 기법을 활용하여 보정한다. 또한, 서비스 지역에서 WiFi 측위 오차가 크게 나타날 수 있는 지점을 찾는 라디오맵 분석 알고리즘을 제안한다. 이러한 지점에 BLE 비콘(beacon)을 설치하여 랜드마크로 활용하여 측위 오차를 줄인다.

Recent years, indoor localization becomes a very hot topic. Indoor localization systems usually rely on different technologies, including distance measurement to nearby anchor nodes (nodes with known positions, e.g., Wi-Fi access points), PDR (Pedestrian-Dead-Reckoning). To improve the accuracy, various researches have been carried out. However, the precision of the current popular indoor localization systems can be poor, due to the low precision of PDR, Wi-Fi RSS fluctuation, and the difficulty in localizing a user in large-scale space. In our framework, we locate users location based on PDR (Pedestrian-Dead-Reckoning) and calibrate it with Wi-Fi localization point. Aiming at improving the accuracy, we exploit BLE beacons as landmarks in our indoor localization system, to narrow the Wi-Fi Fingerprints scanning range. We put BLE landmarks at the locations with poor Wi-Fi localization accuracy. To enlarge BLE landmark's sensor field, we set each BLE beacon with a continuously changing Tx Power. We did various experiments to evaluate the performance of our proposed framework and the accuracy is improved quite a lot.