무선 센서네트워크에서의 통계적 방법에 의한 실내 RSSI 측정

푸촨친; 정완영; Chuan-Chin Pu; Wan-Young Chung

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한국정보통신학회 논문지 (Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering)

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한글제목(Korean Title)	무선 센서네트워크에서의 통계적 방법에 의한 실내 RSSI 측정
영문제목(English Title)	Indoor RSSI Characterization using Statistical Methods in Wireless Sensor Network
저자(Author)	푸촨친 정완영 Chuan-Chin Pu Wan-Young Chung
원문수록처(Citation)	VOL 11 NO. 11 PP. 2172 ~ 2178 (2007. 11)
한글내용 (Korean Abstract)	실내 환경에서 이러한 두가지변수인 대규모에서의 경로손실과 소규모에서의 페이딩현상은 거리에 대한 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 값의 비선형적인 변화를 유발하게 되며 이러한 현상이 실내위치 추적에서의 문제점의 하나로 지적되고 있다. 이 연구에서는 동일한 방에서의 다른 위치와 시간에서의 RSSI변화를 실험에 의한 통계에 의해 찾아서 보다 정밀한 모델을 세워서 실내 RSSI 특성화를 이루려고 하였다. 실험에서 RSSI값이 공간과 일시적인 요인 두 가지에 의해 결정되는 것이 확인되었고 다른 위치에 있는 모든 센서노드도 공간차라메터는 다르지만 임시 파라메터값은 동일하다는 것을 확인하였다. 임시 파라메터들도 환경변화에 따라 천천히 신간에 따라 변화하는 대규모적 인 변수의 특성을 지닌다. 이러한 관계를 활용하여 위치추적을 보다 효율적 이고 정밀하게 평가할 수 있었다.
영문내용 (English Abstract)	In indoor environment, the combination of the two variations, large scale (path loss) and small scale (fading), leads to non-linear variation of RSSI(received signal strength indicator) values as distance varied. This has been one of the difficulties for indoor location estimation. This paper presents new findings on indoor RSSI characterization for more accurate model building. Experiments have been done statistically to find overall trend of RSSI values at different places and times within the same room. From experiments, it has been shown that the variation of RSSI values can be determined by both spatial and temporal factors. These two factors are directly indicated by the two main parameters of path loss model. The results show that all sensor nodes which are located at different places share the same characterization value for the temporal parameter whereas different values for the spatial parameters. The temporal parameter also has a large scale variation effect that is slowly time varying due to environmental changes. Using this relationship, the characterization for location estimation can be more efficient and accurate.
키워드(Keyword)	Spatial Temporal RSSI Characterization Wireless Sensor Network
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