본 논문은 다중 AP(Access Point)가 배치된 Wi-Fi 환경에서 네트워크 부하와 측위 정밀도 간의 트레이드오프(trade-off)를 완화하기 위해, 단방향 거리 추정(One-Way Ranging, OWR)을 기본으로 하고 주기적으로 양방향 거리 추정(Two-Way Ranging, TWR)을 수행하여 클럭 오프셋 및 스큐를 보정하는 하이브리드 위치 추정 기법을 제안한다. 기기간 클럭 차이 모델과 단방향/양방향 거리 추정 모델을 정립하고, 확장 칼만 필터 기반의 위치 추정알고리즘을 설계하였다. 모의실험 결과, 모든 거리 추정 단계에서 TWR만을 수행하는 시나리오(TWR-only)와 10회의 OWR마다 한 번씩 TWR을 수행하는 하이브리드 시나리오(TWR-int10)를 비교한 결과, 평균제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 각각 0.55 m와 0.95 m로 모두 서브미터(sub-meter) 수준의 위치 추정 정확도를 달성함을 확인하였다. 또한 네트워크 처리량 분석 결과, 사용자 수가 증가할수록 TWR-only 시나리오의 경우 채널 포화가 빠르게 발생하여 처리량이 감소하는 반면, 제안하는 하이브리드 방식은 동일 사용자 수에서도 더 높은 처리량을 유지하였다. 따라서 제안된 기법은 공항, 쇼핑몰 등과 같은 다중 사용자가 존재하는 실내 환경에서 통신 서비스 품질을 저해하지 않으면서도 높은 정밀도의 위치 추정을 실현할 수 있음을 확인하였다.
Lee et al. (Wed,) studied this question.