BLE 위상 배열 기반 관성 내비게이션 팩터 그래프 최적화 실험 검증

본 논문은 상용 BLE 저전력(LE) 위상 배열을 활용해 GNSS가 차단된 실내·도심·창고 등 환경에서 드론의 관성 내비게이션을 보조하는 시스템을 설계·구현하고, 팩터 그래프 최적화(FGO) 기반 추정기와 전통적인 오류 상태 칼만 필터(ESKF)를 비교 평가한다. 연구 배경으로는 GNSS‑신호가 다중 경로, 전파 차단, 스푸핑 등으로 불안정해지는 상황에서 라이다·비전·위상 배열 등 다양한 보조 센서가 사용되고 있으나, 고가·복잡한 시스템이 많다는 점을 들었다. BLE는 저비용·COTS 부품으로 접근성이 높지만, 측정 노이즈가 크고 동기화 오차가 발생한다는 단점이 있다. 따라서 강인 추정 기법이 필수적이다. 논문은 먼저 수학적 배경을 제시한다. SE(3) 매트릭스 리프 그룹을 이용해 자세·위치를 통합 표현하고, Lie 대수와 exponential map을 통해 작은 교정 ξ를 최적화한다. BLE AoA 측정은 안테나 배열에서 수신된 IQ 샘플을 CTE(Continuous Tone Extension) 방식으로 변환해 방위(Ψ)와 고도(α) 각을 얻으며, 수평 거리 ρ̂는 RTK‑GNSS 위치를 보간해 간접적으로 산출한다. 이때 측정식은 zᵣᴾᴬᴿS =