[★]초광대역(UWB)을 활용한 고정밀 실내 위치 추정 시스템 개발

팀명

PinPoint

팀원 명단

이희성, 조은빈

지도교수

김기일 교수님

작품 배경 및 목적

최근 실내 위치 기반 서비스의 수요 증가와 함께, 높은 정밀도를 제공할 수 있는

측위 기술의 중요성이 대두되고 있다. 기존 GPS는 실내 환경에서 신호 수신이 어

려워 정확한 위치 추정이 불가능하다는 한계를 지닌다. 이에 따라 초광대역(UWB,

Ultra-Wideband) 기술은 높은 측정 정확도와 안정적인 통신 품질로 인해 실내

측위 분야에서 주목받고 있다.

본 프로젝트는 DW3000 UWB 모듈을 기반으로 다수의 앵커로부터 수신된 거리

및 신호 세기를 바탕으로 정밀한 실내 위치를 추정하고자 하며, 삼변측량 기반 위

치 추정과 칼만 필터, 핑거프린팅 기반 알고리즘을 결합하여 정확도를 향상시키는

데 목적이 있다.

작품 내용

(1) 거리 측정 및 삼변측량

DW3000 모듈 간의 거리 측정은 TOF(Time-of-Flight) 기반 Poll-Response 방

식으로 구현되었으며, 수신된 거리값을 바탕으로 최소 3개 이상의 앵커로부터 위

치를 계산하는 삼변측량 알고리즘을 구현하였다.

(2) 칼만 필터 예측 및 보정

삼변측량으로 계산된 위치값은 노이즈가 존재하므로, 칼만 필터를 통해 시간적 연

속성과 예측 기반 보정을 수행하였다. 이전에는 삼변측량 위치값을 기반으로 한

예측 모델만을 사용하였다.

(3) 핑거프린팅 기반 데이터베이스 구축

현재 각 지점에서 수집되는 RSSI 값과 거리 데이터를 기반으로, 위치별 고유한

신호 패턴(Fingerprint)을 구성 중이며, 새로운 위치에서 수신된 신호와 데이터베

이스를 비교하여 가장 유사한 지점을 예측할 수 있도록 알고리즘을 설계하였다.

(4) 하이브리드 위치 추정 알고리즘

본 프로젝트의 핵심은 칼만 필터 예측단에 핑거프린팅 알고리즘의 결과를 반영하

는 것이다. 즉, 단순히 삼변측량 값에 기반한 예측이 아닌, 핑거프린팅을 통해 도

출된 예측 위치를 칼만 필터의 예측값으로 설정

(결과보고서)결과보고서_PinPoint_이준협 - 이준협 JuneHyup Lee.pdf

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