Wi-Fi 포지셔닝 시스템

Wi-Fi 포지셔닝 시스템(WPS, 줄여서 WiPS 또는 WFPS)은 인근 Wi-Fi 핫스팟 및 기타 무선 액세스 포인트의 특성을 사용하여 디바이스의 ^[1]위치를 검출하는 지리 위치 시스템입니다.

실내에서 멀티패스나 신호 차단 등 다양한 원인으로 GPS 등 위성항법장치가 불충분하거나 위성수정이 너무 오래 걸리는 경우에 사용합니다.^[2] 이러한 시스템에는 보조 GPS, 핫스팟 데이터베이스를 통한 도시 측위 서비스 및 실내 측위 ^[3]시스템이 포함됩니다.Wi-Fi 포지셔닝은 21세기 초 도시 지역의 ^[4]무선 액세스 포인트가 빠르게 성장한 점을 활용합니다.

무선 액세스 포인트에서의 위치 결정에 사용되는 가장 일반적이고 광범위한 현지화 기술은 수신 신호의 강도(RSSI) 측정과 '핑거프린트'^[5]^[6]^[7] 방법에 기초하고 있습니다.무선 액세스 포인트의 위치 결정에 도움이 되는 일반적인 파라미터에는 SSID와 MAC 주소가 있습니다.정확도는 데이터베이스에 위치가 입력된 인근 접근포인트 수에 따라 달라집니다.Wi-Fi 핫스팟 데이터베이스는 모바일 장치 GPS 위치 데이터와 Wi-Fi 핫스팟 MAC ^[8]주소를 연관시킴으로써 채워집니다.발생할 수 있는 신호 변동으로 인해 사용자의 경로 오류 및 부정확성이 증가할 수 있습니다.수신 신호의 변동을 최소화하기 위해 노이즈를 필터링하는 데 적용할 수 있는 특정 기술이 있습니다.

정밀도가 낮은 경우 Wi-Fi 트레이스를 지리적 정보 및 시간 제약(시간 지리)^[9]과 같은 다른 데이터 소스와 병합하는 기술이 제안되었습니다.

동기 부여 및 응용 프로그램

증강현실, 소셜 네트워킹, 의료 모니터링, 개인 추적, 인벤토리 관리 ^[10]^[11]및 기타 실내 위치 인식 애플리케이션의 사용이 증가함에 따라 Wi-Fi 기반 장치의 정확한 실내 위치 파악이 더욱 중요해지고 있습니다.

무선 보안에서는 부정한 액세스포인트의^[12]^[13] 특정과 매핑에 사용되는 중요한 작업입니다.

Wi-Fi 네트워크 인터페이스 카드의 인기와 저렴한 가격은 Wi-Fi를 현지화 시스템의 기반으로 사용하는 데 매력적인 인센티브이며, 지난 15년 ^[5]^[7]^[14]동안 이 분야에서 상당한 연구가 이루어졌습니다.

문제 설명 및 기본 개념

디바이스의 Wi-Fi 기반 실내 현지화의 문제는 액세스포인트에 대한 클라이언트 디바이스의 위치를 결정하는 것입니다.이를 달성하기 위해 많은 기법이 존재하며, 이들은 수신 신호 강도 표시(RSSI), 지문, 도착 각도(AoA) 및 비행 시간(ToF) 기반 ^[14]^[15]기법의 4가지 주요 유형으로 분류될 수 있습니다.

대부분의 경우 디바이스의 위치를 결정하는 첫 번째 단계는 타깃클라이언트 디바이스와 몇 개의 액세스포인트 사이의 거리를 확인하는 것입니다.타깃 디바이스와 액세스포인트 간의 기존 거리에 따라 접근포인트의 기존 위치를 기준으로 타깃디바이스의 ^[11]상대적인 위치를 판단하기 위해 삼변측정 알고리즘을 사용할 수 있습니다.또는 타깃 클라이언트 디바이스에 도달하는 신호의 각도를 이용하여 삼각측량 ^[14]알고리즘에 근거해 디바이스의 위치를 결정할 수 있다.

이러한 기술을 조합하여 ^[14]시스템의 정확도를 높일 수 있습니다.

기술

신호 강도 기준

RSSI 현지화 기술은 클라이언트 디바이스에서 여러 다른 액세스포인트로의 신호 강도를 측정한 후 이 정보를 전파 모델과 조합하여 클라이언트 디바이스와 액세스포인트 사이의 거리를 결정합니다.삼각측량(다변측량이라고도 함) 기술을 사용하여 접근포인트의 ^[11]^[14]기존 위치를 기준으로 추정 클라이언트 디바이스 위치를 계산할 수 있습니다.

가장 저렴하고 구현하기 쉬운 방법 중 하나이지만 RSSI 측정값이 환경의 변화나 멀티패스 ^[5]페이딩에 따라 변동하는 경향이 있기 때문에 정확도(2~4m 중간)가 매우 낮다는 것이 단점입니다.

지문 인증 기반

기존 핑거프린트도 RSSI 기반이지만 단순히 범위 내의 여러 액세스포인트로부터의 신호 강도를 기록하고 이 정보를 오프라인 단계에서 클라이언트 디바이스의 기존 좌표와 함께 데이터베이스에 저장합니다.이 정보는 결정론적이거나^[5] ^[7]확률적일 수 있다.온라인 트래킹 단계에서는 불분명한 위치의 현재 RSSI 벡터를 핑거프린트에 저장되어 있는 벡터와 비교하여 가장 가까운 일치가 추정 사용자 로케이션으로 반환됩니다.이러한 시스템은 0.6m의 중앙 정밀도와 1.3m의 ^[14]^[16]테일 정밀도를 제공할 수 있다.

단점은 가구나 건물의 추가 또는 제거 등 환경에 대한 변경으로 인해 각 위치에 대응하는 "지문"이 변경되어 지문 데이터베이스를 업데이트해야 하는 경우가 있다는 것입니다.그러나 변화하는 ^[17]환경에 대처하기 위해 카메라와 같은 다른 센서와의 통합을 사용할 수 있습니다.

도착 각도 기준

신호를 수신하는 안테나의 선형 배열.수신신호가 안테나에 도달하는 위상 편이차는 "d" 거리로 균등하게 떨어져 있어 신호의 도달 각도를 계산하기 위해 사용됩니다.에서 재현된 이미지

여러 안테나를 사용하는 MIMO Wi-Fi 인터페이스가 등장함에 따라 액세스포인트 안테나 어레이에서 수신되는 멀티패스 신호의 AoA를 추정하여 삼각측량을 적용하여 클라이언트 디바이스의 위치를 계산할 수 있게 되었습니다.SpotFi,^[14] ArrayTrack^[10] 및 LTEye가^[18] 이러한 기술을 채택한 제안 솔루션입니다.

AoA의 일반적인 계산은 MUSIC 알고리즘을 사용하여 이루어집니다. $M개의$ 어레이가 $d개$ 의 거리만큼 $d$ 균등하게 떨어져 있고 $L개의$ 전파 경로를 $L$ $통해$ 안테나 어레이에 도달하는 신호가 있다고 가정하면 $d\sin \theta$ 의 $d\sin \theta$ 거리 $δ\$ displaystyle $d\sin \theta$ $d\sin$ \ $theta$ 가 신호에 의해 이동하여 두 번째 안테나에 도달합니다.배열의 ^[14]na.

$액세스$ 포인트의 안테나 어레이의 노멀에 대해k $(\$ $\$ theta_ $k$ ${k$ })의 $\theta _{k}$ 로 k $(\$ displaystyle\ $theta_$ {k})의 전파 패스가 도달하는 것을 고려하면 $(\$ 는 $\gamma _{k}$ 어레이의 안테나에서 발생하는 감쇠입니다.감쇠는 신호에 의해 이동되는 거리에 따라 모든 안테나에 대해 변화하는 위상 시프트를 제외하고 모든 안테나에서 동일합니다.즉, 신호가 도달하는 것은 추가 위상입니다.

$\displaystyle -2\pi \cdot d\cdot \sin(\theta)\cdot (f/c)\cdot (2-1)}$

두 번째 안테나에서

$\displaystyle -2\pi \cdot d\cdot \sin(\theta)\cdot (f/c)\cdot (m-1)}$

$m번째$ ^[14] $m$ 에 접속합니다 $.$

따라서 전파 ^[14]경로의 AoA 함수로서 각 안테나가 경험하는 위상 편이를 단순하게 표현하기 위해 다음과 같은 복잡한 지수를 사용할 수 있습니다.

\displaystyle \phi (\theta _{k})=\expcipj\cdot 2\pi \cdot d\cdot \sin(\theta _{k})\cdot f/c)}

그런 다음 AoA는 k $(\displaystyle$ k $)$ - 전파 $k$ $k$ 로 인해 수신된 신호의 ${\vec {a}}(\theta _{k})\gamma _{k}$ a ${\vec {a}}(\theta _{k})$ ( ${\vec {a}}(\theta _{k})\gamma _{k}$ k ) ${\$ ${\vec {a}}(\theta _{k})\gamma _{k}$ ( \ displaystyle $_$ { $a$ } ) _ k ( \ displaystyle _ c { $a$ } ) \ $displaystyle$ _ { c } $given$ _ { k ${\vec {a}}(\theta _{k})$ } 로 ${\vec {a}}(\theta _{k})$ 표현될 수 있습니다. ${\vec {a}}(\theta _{k})$ 서 a $（$ ））（）））（ $ta$ _ $ta$ _ $ta$ k ）））（ ta _ k : ^[14]））））。

{a}(Theta _{k})=[1,\phi(\theta _{k}),\display,\phi(\theta _{k})^{M-1}]^{T}

각 전파 경로에는 하나의 조향 벡터가 있으며 조향

\mathbf {A}

A

({

M\cdot L

M

M\cdot L

(\

displaystyle

M

\cdot

L

M\cdot L

는 다음과 ^[14]같이 정의됩니다.

\mathbf {A} =[{\vec {a}(\theta _{1}),\display, {\vec {a}(\theta _{L})]

수신된 신호

{\vec {x}}

x

→

{\style

{x}}

은

{\vec {x}}

(^[14]는) 다음과 같습니다.

{x}=\mathbf {A} {\vec {Gamma}

여기서

{\vec {\Gamma }}=[{\vec {\gamma }}_{1}\dots {\vec {\gamma }}_{L}]

{\vec {\Gamma }}=[{\vec {\gamma }}_{1}\dots {\vec {\gamma }}_{L}]

[

{\vec {\Gamma }}=[{\vec {\gamma }}_{1}\dots {\vec {\gamma }}_{L}]

{\vec {\Gamma }}=[{\vec {\gamma }}_{1}\dots {\vec {\gamma }}_{L}]

{\vec {\Gamma }}=[{\vec {\gamma }}_{1}\dots {\vec {\gamma }}_{L}]

{\vec {\Gamma }}=[{\vec {\gamma }}_{1}\dots {\vec {\gamma }}_{L}]

{\vec {\Gamma }}=[{\vec {\gamma }}_{1}\dots {\vec {\gamma }}_{L}]

]

{\

displaystyle {\vec

{Gamma

}}=[{\vec {gamma }}_

}\

displaystyle

L

}

^[14] 경로의

L

벡터

복소수 감쇠입니다.OFDM은 여러 개의 서로 다른 서브 캐리어에 데이터를 전송하므로 각 서브 캐리어에 대응하는

{\vec {x}}

측정된

{\vec {x}}

신호 x

{\vec {x}}

{\displaystyle

\mathbf

{

X}}

은

\mathbf {X}

(^[14]는)

\mathbf {X}

X

{\

{

X} }

\mathbf {X} =[{\vec {x}_{L}} =\mathbf {A} [{\vec {Gamma}}}_{1}\vec {Gamma }} =\mathbf {AF

\mathbf {X}

X(\

displaystyle \mathbf {X})

는

\mathbf {X}

Linux 802.11n CSI ^[19]Tool 등의 특수 도구를 사용하여 최신 무선 카드에서 추출할 수 있는 채널 상태 정보(CSI) 매트릭스에 의해 제공됩니다.

여기서 MUSIC 알고리즘이 적용됩니다. $\mathbf {X} \mathbf {X} ^{H}$ 번째로 X X $(\$ \ $mathbf {$ X} $^{H})$ 의 $\mathbf {X} \mathbf {X} ^{H}$ 벡터를 계산하여 ( $\mathbf {X} ^{H}$ 서 X $\mathbf {X}$ H $(\displaystyle$ \ $mathbf {X}$ ^{ $H$ 벡터를 사용하여 X $displaystyle \mathbf {X$ })의 켤레트랜스포즈)를 계산합니다 $.$ 스티어링 벡터 및 $\mathbf {A}$ A $(\$ ^[14] AoA는 이 행렬에서 추론하여 삼각측정을 통해 클라이언트 장치의 위치를 추정하는 데 사용할 수 있습니다.

이 기술은 보통 다른 기술보다 정확하지만 6~8개의^[10] 안테나 배열이나 회전 ^[18]안테나 등의 특수한 하드웨어가 필요할 수 있습니다.SpotFi는^[14] 3개의 안테나만으로 Wi-Fi 카드의 각 안테나에 의해 측정되는 수를 활용하는 초해상도 알고리즘의 사용을 제안하고 있으며, 정확도 향상을 위해 ToF 기반의 현지화 기능을 포함하고 있다.

비행 시간 기준

측정 스테이션이 클라이언트 스테이션에 DATA 프레임을 전송하고 ACK를 수신할 때까지 대기하고 있는 것을 나타내는 그림.

<< displaystyle

\ delta

>

는

\delta

타겟클라이언트 디바이스에서 발생하는 스케줄링 지연(오프셋)으로 ACK 스케줄에 걸리는 시간에 따라 달라집니다.T_P는 송신기와 수신기 사이의 신호 전파 시간으로, 통상, 타겟에의 송수신 방법에서는 같은 것으로 간주됩니다.T_ACK는 ACK 프레임 전송에 필요한 시간입니다.비행 시간은 T_MEASURED에 해당합니다.에서 재현된 이미지

Time of Flight(ToF; 비행시간) 현지화 접근방식은 무선 인터페이스에서 제공되는 타임스탬프를 사용하여 신호의 ToF를 계산하고 이 정보를 사용하여 액세스포인트에 대한 클라이언트 디바이스의 거리와 상대 위치를 추정합니다.이러한 시간 측정의 입도는 나노초이며, 이 기술을 사용하는 시스템은 2m의 ^[14]현지화 오류를 보고했습니다.이 테크놀로지의 일반적인 어플리케이션은 태그 부착과 건물 내 자산 위치 지정입니다.이러한 경우 보통 실내 수준의 정확도(약 3m)^[21]로 충분합니다.

무선 인터페이스에서의 시간 측정은 RF파가 빛의 속도에 가까운 속도로 이동한다는 사실에 기초하고 있습니다.이것은 실내 환경의 대부분의 전파 매체에서 거의 일정하게 유지됩니다.따라서 신호 전파 속도(그리고 결과적으로 ToF)는 ^[20]RSSI 측정값만큼 환경에 영향을 받지 않습니다.

RADAR 시스템에서 사용되는 것과 같은 기존의 ToF 기반 에코 기법과 달리 Wi-Fi 에코 기법은 일반 데이터와 ^[20]확인 응답 통신 프레임을 사용하여 ToF를 측정합니다.

RSSI 접근법과 마찬가지로 ToF는 클라이언트 디바이스와 액세스포인트 사이의 거리를 추정하기 위해서만 사용됩니다.그런 다음 3변측정 기법을 사용하여 액세스포인트에 ^[21]대한 디바이스의 예상 위치를 계산할 수 있습니다.ToF 접근법의 가장 큰 과제는 클럭 동기화 문제, 노이즈, 샘플링 아티팩트 및 멀티패스 채널 ^[21]효과에 대처하는 것입니다.일부 기술은 수학적 접근법을 사용하여 클럭 ^[15]동기화의 필요성을 제거합니다.

최근에는 Wi-Fi 라운드 트립 시간 표준으로 Wi-Fi에 대한 우수한 ToF 범위 기능이 제공되고 있습니다.

프라이버시 문제

구글은 WPS에서 발생하는 특정 프라이버시 문제를 언급하며 특정 접근포인트가 ^[22]WPS를 사용하는 장소 판별에 참여하지 않도록 하는 통일된 접근방식을 제안했습니다.무선 액세스 포인트의 SSID에 "_nomap"을 추가하면 Google의 WPS 데이터베이스에서 제외됩니다.구글은 애플과 마이크로소프트와 같은 다른 WPS 제공업체들과 데이터 수집가들이 이 권고사항을 따르기를 희망하고 있다.^[23]Mozilla는 위치 서비스에서 ^[24]제외하는 방법으로 _nomap을 사용합니다.

공용 Wi-Fi 위치 데이터베이스

다수의 공용 Wi-Fi 위치 데이터베이스를 사용할 수 있습니다(활성 프로젝트만).

이름.	독자적인 Wi-Fi 네트워크	관찰.	데이터베이스 무료 다운로드	SSID 검색	BSSID 룩	데이터 라이선스	옵트 아웃	커버리지 맵	댓글
콤바인 포지셔닝^[25] 서비스	2,400,000,000^[26] 이상	6700억 이상^[26]	아니요.	네.	네.	독자 사양	_nomap	지도^{[데드링크]}	셀 ID 데이터베이스도 있습니다.
위치API.org (Unwired Labs)	1,500,010,000^[28] 이상	4,100,000,000 이상	아니요.	아니요.	네.	독자 사양	아니요.	지도	셀 ID 데이터베이스도
Mozilla 위치 서비스^[29]	1,287,000,000^[30] 이상	104,708,000,000^[30] 이상	아니요.	아니요.	네.	독자 사양 ^[31]	_nomap^[24]	지도	또한 데이터가 공용 도메인인 셀 ID 데이터베이스.블루투스도.
밀니코프^[32] GEO	860,655,230^[32]		네, 그렇습니다^[33].	아니요.	네.	MIT^[34]	- (변호사)	지도^{[데드링크]}	셀 ID^[35] 데이터베이스도
Navizon^[36]	480,000,000	21,500,000,000	아니요.	아니요.	네.	독자 사양	아니요.	지도	크라우드 소싱 데이터를 기반으로 합니다.셀 ID ^[37]데이터베이스도 있습니다.
radiocells.org^[38]	13,610,728		네, 그렇습니다^[39].	아니요.	네, 그렇습니다^[40].	ODBL^[41]	_nomap	지도	크라우드 소싱 데이터를 기반으로 합니다.셀 ID 데이터베이스도 있습니다.원시 데이터 포함
OpenWLANMap / openwifi.고소하다^[42]^[43]	22,010,794		네, 그렇습니다^[44].	아니요.	네, 그렇습니다^[45].	ODBL^[46]	_nomap, 요청^[45]	지도
와이글^[47]	506,882,816^[48]	7,235,376,746^[48]	아니요.	네, 그렇습니다^[49].	네, 그렇습니다^[49].	독자 사양	_nomap,^[50] 요청	지도	셀 ID 및 블루투스 데이터베이스도 있습니다.

「」를 참조해 주세요.

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