WLAN fingerprint-based localization is most spotlighted technique for location-based services. However, the WLAN fingerprint-based localization technique cannot provide precise positioning information without considerable calibration efforts of collecting fingerprints at a target area. Since the indoor space usually has walls and obstacles, and some APs installed in the space may share the same channel, the fluctuation and missing of WLAN signals frequently happen in collecting the WLAN fingerprints. Refinement of fingerprints by repeated measurement of fingerprints at the same measure point is the most general approach to address this problem. However, it results in high calibration cost. Many trials have been made to reduce the calibration efforts, and war-walking is known as the most spotlighted techniques to date. However, since it is hard to collect measurements collected at the same point without considerable calibration efforts, a necessity of a new similarity measure for WLAN fingerprints that can produce a good accuracy even with incomplete WLAN approach is being magnified. In this paper, we introduce a Signal Fluctuation Matrix (SFM) for the new similarity measure. The SFM is a kind of the substitution matrix used for sequence alignment of amino acids. The SFM is constructed with the observed and expected frequency of signal fluctuation from offline measurements. Then the similarity between fingerprints are measured based on the SFM. SFM can impose appropriate weight according to RSS, can provide plausible values for missing signals, and reflects LDPL model. Thus, accurate similarity can be computed can be computed more accurately with SFM regardless of incomplete fingerprint involvement. For the evaluation of the method, we compared the accuracies of the proposed method with existing similarity measures in three different environments, E-mart, KAIST Library and N1 building. And the proposed method demonstrated improvement of classification and positioning accuracy regardless radio map construction method.
WLAN 신호지문 (Fingerprint) 기반의 위치 측위 기술은 실내 위치 측위 서비스를 위해 가장 널리 사용되는 측위 기술이지만, 대상 지역에 대한 라디오 맵 (Radio map)의 구축이 선행되어야만 한다. 기존의 라디오 맵 구축기법은 각각의 측위 지점에서 다수의 신호지문을 수집하는 방식으로써, 시간적 및 인적으로 매우 높은 비용이 수반된다. War-walking 기법은 라디오 맵 구축에 필요한 비용을 절약하기 위해 최근 가장 각광받는 기법이나, 다수의 신호지문을 수집하기 어렵기 때문에 신호 세기의 변동, 혹은 미수신된 신호로 인한 수신 신호 세기 (Received Signal Strength, RSS) 오류를 포함한다. 유클리드 (Euclidean) 거리로 대표되는 기존의 유사도 비교 기법은 이러한 오류에 취약하여 측위 성능의 저하를 야기시킨다. 본 논문에서는, 신호 변동 행렬 (Signal Fluctuation Matrix, SFM)을 이용하여 라디오 맵의 완성도와 관계없이 높은 정확도를 갖는 신호지문 유사도 비교 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 생물 정보학 (Bio-informatics)에서 사용되는 치환 행렬 (Substitution matrix)를 WLAN 측위 시스템에 적합하게 변형한 것으로써, 각각의 AP (Access Point)에 대해 수신 신호 세기 변동의 빈도 및 그 기댓값을 바탕으로 유사도 점수를 계산하는 기법이다. 신호 변동 행렬은 수신 신호 강도에 따른 측위 정확도 및 신호 감쇠 모델 (Signal path loss model)을 반영하며, 미수신된 신호에 대해 적절한 유사도 점수를 제시한다. COEX, KAIST 도서관 및 KAIST IT 융합센터, 총 3가지 다른 환경에 제안된 기법을 적용하여 검증하였으며, 라디오 맵의 완성도와 관계없이 정확한 유사도를 산출하고 이를 바탕으로 높은 측위 정확도를 나타내는 것을 확인하였다.
