저는 대구대학교 AI학부 Real Time Embedded System Lab에서 학부 연구생으로 IEEE 802.15.4z-2020 표준을 기반으로 한 실내위치인식(Localization System, Indoor Positioning)에 관하여 연구를 하고 있습니다.
이 기술이 나온지 시간이 오래 지나기도 했고 측정 정확도를 높일 수 있는 여러가지 알고리즘들이 현재 많이 나온 상태이지만, 저는 Deep Learning을 활용하여 더 높은 정확도를 가지는 시스템을 만드는데 노력을 하고 있습니다.
위치인식시스템에서 움직이는 물체인 Tag의 좌표를 구하기 위해서는, 고정되어 있는 Anchor와 움직이는 Tag간의 Ranging(거리측정)이 선행되어야 하는데요.
거리측정 과정에서의 CIR(Channel Impulse Response)값은 Anchor와 Tag사이의 거리를 측정하는데 아주 중요한 파라미터로 작동합니다.
CIR 값은 송신기와 수신기 사이의 무선 채널의 임펄스 응답을 측정한 것입니다. 서로 다른 주파수에서 신호의 크기와 위상을 포함하여 채널의 시변 특성을 설명합니다. UWB 시스템은 CIR 값을 분석하여 반사 물체의 위치를 식별하고 높은 정확도로 송신기와 수신기 사이의 거리를 추정할 수 있습니다.
CIR에 대해서 노션으로 정리해보았습니다.
https://chadongmin.notion.site/CIR-Channel-Impulse-Response-5f5ed846daf944eba50f4ea36a3e1619
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