KR100398448B1 - 퍼지 다기준 의사 결정을 이용한 이동체 위치 추적 시스템및 그 방법 - Google Patents

퍼지 다기준 의사 결정을 이용한 이동체 위치 추적 시스템및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 다수의 위치 추정 파라미터를 해당 셀 내의 섹터별/존별/블록별로 동시에 고려하여 이동체의 위치를 추정하는 퍼지 다기준 의사 결정을 이용한 이동체 위치 추적 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
이를 위하여 본 발명은, 기지국에서 이동체의 위치를 추정하는 방법에 있어서, 기지국을 중심으로 일정 반경을 이루는 셀을 셀 내의 다수의 섹터로 분할하고, 섹터를 섹터 내의 다수의 존으로 분할하고, 존을 존 내의 다수의 블록으로 분할하는 제1 단계; 이동체의 위치 추정을 위한 다수의 파라미터를 셀 내의 섹터별, 섹터 내의 존별, 존 내의 블록별로 선택하여 측정하는 제2 단계; 제1 단계에서 정의된 섹터별, 섹터 내의 존별, 존 내의 블록별로 선택된 파라미터별 측정값과 파라미터별로 정의된 소속 함수를 이용하여 소속 정도를 계산하는 제3 단계; 및 계산된 파라미터별 소속 정도를 퍼지 연산을 통해 총체화하여 이동체의 위치를 추정하는 제4 단계를 포함하는 특징으로 한다.
이때, 제4 단계는 퍼지 연산시, 상기 파라미터별 중요도에 따라 서로 다른 가중치 값을 부여하는 것을 특징으로 하며, 상기 계산된 파라미터별 소속 정도와 상기 파라미터별 가중치 값을 곱셈 연산한 후, 상기 퍼지 연산을 이용하여 총체화하는 것을 특징으로 한다.
따라서, 본 발명은 다중 경로 페이딩에 의한 추정 오류를 개선하여 이동체의 정확한 위치를 추정할 수 있고, 각 파라미터에 대한 서로 다른 가중치 부여를 통해가변성이 보장된 이동체의 위치 추정을 할 수 있는 효과를 제공한다.

Description

퍼지 다기준 의사 결정을 이용한 이동체 위치 추적 시스템 및 그 방법 {Mobile location estimation system and method using multi-criteria decision making}
본 발명은 이동체 위치 추적 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 다수의 위치 추정 파라미터를 동시에 고려하여 이동체의 위치를 추적할 수 있는 퍼지 다기준 의사 결정을 이용한 이동체 위치 추적 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
근래 들어, PCS, IMT-2000 및 휴대용 정보 단말기(Personal Digital Assistant) 등과 같은 무선 단말 장치(또는 이동체)의 사용 급증으로 인해, 다중 경로 전파 환경에서의 이동체 위치 추정 오류를 줄일 수 있는 방안이 요구되고 있다.
이동 통신망내 이동체의 물리적 위치와 속도를 정확히 추정할 수 있다면, 망내 두 인접 셀 사이의 핸드오버 타이밍을 최적화함으로써 네트웍의 트래픽 양을 현저히 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 좀 더 효율적으로 채널 할당을 수행할 수 있다.
또한, 이동체의 페이징 지역을 이동체가 추정된 지역에 한정함으로서 페이징 메시지들을 최소화할 수 있으며, 추정된 위치 정보를 이용하여 재난 구조를 위한 비상 호출 서비스를 제공할 수 있다.
하지만, 상기와 같은 서비스 제공을 위한 이동체의 위치 추정 방법에 있어, 현재까지 연구되어 온 이동체 위치 추정 방법들은 신호의 세기(기지국으로부터 수신되는 신호의 세기), 신호의 방향 및 전파 전달시간 등을 포함하는 전파 관련 정보에만 의존해 왔다.
그러나 이는, 전파의 특성이 거리에 따라 변하는 것이 아니라 여러 가지 매개 변수에 따라 변화한다는 사실을 간과한 추정 방법이기 때문에, 비 가시선(Non-line of sight) 신호 및 회절과 반사가 많이 일어나는 마이크로 셀 환경에서의 이동체 위치 추정시 큰 오차를 유발시킨다.
종래 기술에 따른 이동체 위치 추적 방법에 대해 알아보면 다음과 같다.
먼저, 신호의 도달각(AOA : Angle of Arrival)을 이용한 이동체 위치 추정 방법은 두 개 이상의 기지국에서 이동체로부터 오는 신호를 이용하여 이동체의 위치를 추정하는 방법이다. 즉, 하나의 기지국에서 측정된 신호의 방향은 하나의 방향각(LOB: Line of Bearing)을 형성하며 이들 LOB의 교점이 이동체의 위치가 된다.
그러나, 상기한 AOA 측정값은 기본적으로 가시선(Line of Sight) 신호 성분이라는 가정 하에 위치를 구하기 때문에, 마이크로셀과 같이 건물의 밀집 정도가심하여 반사와 회절이 발생하는 지역에서는 실제 가시선 신호 성분이 수신되지 않을 수도 있다. 이로 인해, 반사되어 들어온 신호에 의해 상당히 큰 위치 오차를 나타날 수 있을 뿐만 아니라, 다중 경로의 경우, 건물에 의해 반사되어진 전파가 측정된 신호의 세기 중 가장 강하다면 기지국은 반사되어 들어온 파의 입사각을 계산하여 이동체의 위치를 추정하게 된다.
따라서, AOA 측정값을 이용한 이동체의 추정 위치는 실제 이동체의 위치와 큰 차이를 보이게 된다.
다음, 전파의 전달 거리는 도달 시간(Time of Arrival)에 비례한다는 사실에 근거하여, 각 기지국에서 이동체까지의 신호의 도달시간, 즉 거리를 추정하는 방법이 있다.
해당 신호가 i 번째 기지국에 도달하는 시간을 ti라 하면, 이동체는 기지국의 반경 Ri(즉 cti)에 놓이게 된다. 그러므로, 만약 자유 공간상에서 이동체 송신단에서 전송한 전파가 10㎲후에 기지국 수신단에 도착한다면, 이동체는 기지국으로부터 거리 3000m의 반경에 존재한다.
하지만 이러한 방법 역시, 가시 영역이 존재한다는 가정하에 발전된 이동체 위치 추정 방법이기 때문에, 회절과 반사가 많이 일어나는 마이크로셀에서의 이동체 위치 추정에는 적당하지 못하다.
이외에도, 두 개의 기지국으로부터의 전파 도달 시간의 상대적인 차(Time Difference of Arrival)를 이용하여 이동체의 위치를 추정하는 방법이 제시되고 있으나, 이를 포함한 상기의 위치 추정 방식들은 간단한 전파 법칙에 따라 신호 세기가 정확히 추정된다는 가정 하에 수행되어 왔기 때문에, 실제 환경과는 많은 차이가 있다.
즉, 상기의 측위 방식들은 가시선(LOS) 신호가 존재한다는 가정 하에 발전하였으며, 가시선 신호가 존재해야만 위치 추정이 비교적 정확하게 이루어지는 셀룰라 환경에 적합하도록 발전되었기 때문에, IMT-2000의 마이크로셀 환경과 같이, LOS가 거의 존재하지 않으며, 반사와 회절에 의하여 영향을 받는 전파 환경의 적용시, 위치 추정의 오차가 커지게 된다. 이동체 주위의 빌딩이나 다른 장애물에 의한 short-term fading, shadowing, 반사/회절 등에 의해 큰 영향을 받게 된다.
따라서, 다중 경로 페이딩 채널 환경에서 보다 신속하고 정확하게 이동체의 위치를 추정할 수 있는 방안이 필수적으로 요구된다.
본 발명은 위의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은 다수의 위치 추정 파라미터(다기준)를 퍼지 연산을 이용하여 동시에 고려함으로써, 마이크로 셀 환경에서의 보다 정확한 이동체의 위치를 추정(의사 결정)할 수 있는 퍼지 다기준 의사 결정을 이용한 이동체 위치 추적 시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.
또한, 각 위치 추정 파라미터의 중요도에 따른 서로 다른 가중치 부여를 통해 가변성이 보장된 이동체의 위치를 추정하며, 추정시 해당 셀 내의 섹터별/존별/블록별로 위치를 추정할 수 있는 퍼지 다기준 의사 결정을 이용한 이동체 위치 추적 시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 퍼지 다기준 의사 결정을 이용한 이동체 위치 추적 시스템의 대략적인 블록 구성도이다.
도 2는 도 1의 이동체 위치 추적 시스템을 통해 정의된 셀의 구조도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 퍼지 다기준 의사 결정을 이용한 이동체 위치 추적 방법을 순차적으로 도시한 흐름도이다.
도 4는 위치 추정 파라미터 중, 인접 기지국들로부터의 수신 신호 세기에 대한 소속함수를 나타낸 도면이다.
도 5는 위치 추정 파라미터 중, 기지국과 이동체 간의 거리에 대한 소속함수를 나타낸 도면이다.
도 6은 위치 추정 파라미터 중, 이동체의 이전 위치에 대한 소속함수를 나타낸 도면이다.
도 7은 위치 추정 파라미터 중, 이동체의 이동 방향에 대한 소속함수를 나타낸 도면이다.
※ 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 ※
100 : 이동체 위치 추정 시스템
110 : 파라미터 선택/측정부
120 : 소속정도 계산부
130 : 셀 정의부
140 : 이동체 위치 추정부
141 : 섹터 추정부
142 : 존 추정부
143 : 블록 추정부
상기한 바와 같은 목적을 실현하기 위한 본 발명의 이동체 위치 추정 방법에 따른 특징은, 기지국에서 이동체의 위치를 추정하는 방법에 있어서, 상기 기지국을 중심으로 일정 반경을 이루는 셀을 상기 셀 내의 다수의 섹터로 분할하고, 상기 섹터를 상기 섹터 내의 다수의 존으로 분할하고, 상기 존을 상기 존 내의 다수의 블록으로 분할하는 제1 단계; 상기 이동체의 위치 추정을 위한 다수의 파라미터를 상기 셀 내의 섹터별, 상기 섹터 내의 존별, 상기 존 내의 블록별로 선택하여 측정하는 제2 단계; 상기 제1 단계에서 정의된 섹터별, 상기 섹터 내의 존별, 상기 존 내의 블록별로 상기 선택된 파라미터별 측정값과 상기 파라미터별로 정의된 소속 함수를 이용하여 소속 정도를 계산하는 제3 단계; 및 상기 계산된 파라미터별 소속 정도를 퍼지 연산을 통해 총체화하여 상기 이동체의 위치를 추정하는 제4 단계를 포함하는 특징으로 한다.
또한, 상기 제4 단계는 퍼지 연산시, 상기 파라미터별 중요도에 따라 서로 다른 가중치 값을 부여하는 것을 특징으로 하며, 상기 계산된 파라미터별 소속 정도와 상기 파라미터별 가중치 값을 곱셈 연산한 후 상기 퍼지 연산을 이용하여 총체화하는 것을 특징으로 한다.
한편, 본 발명의 이동체 위치 추정 시스템에 따른 특징은, 기지국이 자신을 중심으로 일정 반경을 이루는 셀을 상기 셀 내의 다수의 섹터; 상기 섹터 내의 다수의 존; 및 상기 존 내의 다수의 블록으로 분할하여 이동체의 위치를 추정하는 시스템에 있어서, 상기 이동체의 위치 추정을 위한 다수의 파라미터를 상기 셀 내의 섹터별, 상기 섹터 내의 존별, 상기 존 내의 블록별로 선택하여 측정하는 파라미터 선택/측정부; 상기 셀 정의부에서 정의한 섹터별, 상기 섹터 내의 존별, 상기 존 내의 블록별로 상기 선택된 파라미터별 측정값과 상기 파라미터별로 정의된 소속 함수를 이용하여 소속 정도를 계산하는 소속정도 계산부; 및 상기 계산된 파라미터별 소속 정도와 상기 파라미터별 중요도에 따라 부여된 서로 다른 가중치 값을 퍼지 연산을 통해 총체화하여 상기 이동체의 위치를 추정하는 이동체 위치 추정부를 포함하는 특징으로 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있는 바람직한 실시예를 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 퍼지 다기준 의사 결정을 이용한 이동체 위치 추적 시스템의 대략적인 블록 구성도이다.
도 1을 보면, 본 발명에 따른 이동체 위치 추적 시스템(100)은 파라미터 선택/측정부(110), 소속정도 계산부(120), 셀 정의부(130) 및 이동체 위치 추정부(140)를 포함하며, 이동체 위치 추정부(140)는 섹터 추정부(141), 존 추정부(142) 및 블록 추정부(143)를 포함한다.
파라미터 선택/측정부(110)는 이동체의 위치 추정시 고려되는 위치 추정 파라미터를 선택한 후, 선택된 각각의 파라미터에 대한 실제 값을 측정한다.
이때 선택되는 위치 추정 파라미터는 전파 관련 정보인 수신 신호의 세기(A), 이동체와 기지국간의 거리(B), 이동체의 이전 위치(C) 및 이동체의 이동 방향(D)을 포함한다.
또한, 각 위치 추정 파라미터 측정에 있어, 수신 신호의 세기(A)는 이동체에 인접한 기지국들로부터 수신되는 전파의 세기로서, 기지국에서 주기적으로 발생하는 파일럿 신호를 해당 이동체가 수신한 후, 수신된 신호의 세기에 대한 정보 값을 다시 이동체가 기지국으로 전송하게 되는데, 이 값을 수신 신호의 세기로 측정한다.
이동체와 기지국간의 거리(B)는 기지국을 중심으로 소정 크기의 영역으로 이루어진 셀 내의 다수의 블록들을 고려하여 일반적인 알고리즘에 의해 측정한다.
이동체의 이전 위치(C)는 이동체의 속도에 따라 이동체의 이전 위치에서 이동 반경의 크기를 고려한다. 즉, 이동체의 위치는 주기적으로 갱신되므로 바로 전 위치에 근접한 지역이 현 이동체의 위치로 추정된다. 따라서, 이동체의 속도에 의거하여 추정된 위치가 이전 위치와 너무 상반된 경우, 그 결과는 부정확하다고 추정할 수 있다.
이동체의 이동 방향(D)은 이동체의 속도에 따라 이동체의 이동 반경 및 이동 패턴이 서로 다른 특성을 보이기 때문에 이를 고려하여 이동체의 이동 방향을 측정한다. 즉, 저속 이동체(보행자 또는 서행하는 자동차 등)는 이동 반경이 작은 반면에 이동 패턴이 복잡하며, 고속 이동체는 이동 반경이 큰 반면에 이동 패턴은 단조롭다. 이외에 이동체는 직진 성향이 가장 강하며, 다음으로 좌회전 또는 우회전 성향을 갖는다. 그러나, 후진하는 경우는 극히 미비하다.
상기와 같이, 수신 신호의 세기(A)를 제외하고는 기지국에서 이동체의 위치를 추정하는 시스템에서 측정한다.
소속정도 계산부(120)는 측정된 위치 추정 파라미터와 파라미터별로 정의된 소속함수를 이용하여 셀 내의 다수의 섹터, 상기 섹터 내의 다수의 존, 상기 존 내의 다수의 블록별로 소속 정도를 계산한다.
셀 정의부(130)는 기지국(도2의 131)을 중심으로 일정 반경을 이루어진 셀을 셀 내의 다수의 섹터(132)로 분할하고, 분할된 섹터(132)를 다수의 존(133)으로 분할하고, 분할된 존(133)을 다수의 블록(134)으로 분할하여 정의한다. 이때, 상기 셀 내의 섹터/존/블록의 크기는 해당 지역에 따라 그 개수 및 면적이 다르게 정의된다.
이동체 위치 추정부(140)는 계산된 파라미터별 소속 정도와 파라미터별 가중치를 퍼지 연산을 사용하여 총체화한 소속 정도 중, 가장 큰 소속 정도를 갖는 섹터를 추정하는 섹터 추정부(141), 상기 추정된 섹터 내의 존 중, 가장 큰 소속 정도를 갖는 존을 추정하는 존 추정부(142) 및 상기 추정된 존 내의 블록 중, 가장 큰 소속 정도를 가는 블록을 상기 이동체의 위치로 추정하는 블록 추정부(143)를 포함한다.
상기와 같은 구조를 이루는 본 발명의 이동체 추적 시스템의 동작을 첨부된 이동체 추적 방법의 흐름도를 참고하여 설명하면 다음과 같다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 퍼지 다기준 의사 결정을 이용한 이동체 위치 추적 방법을 순차적으로 도시한 흐름도이다.
도 3에 나타나 있듯이, 파라미터 선택/측정부(110)는 다수의 이동체 위치 추정 파라미터를 선택하여 실제 값을 측정한다.(S1)
선택되는 위치 추정 파라미터는 수신 신호의 세기(A), 이동체와 기지국간의 거리(B), 이동체의 이전 위치(C) 및 이동체의 이동 방향(D)을 포함하며, 해당 기지국으로부터 제공되는 수신 신호의 세기(A)를 제외한 나머지 위치 추정 파라미터는 본 발명에 따른 이동체 위치 추정 시스템에서 일반적인 알고리즘을 통해 측정한다.
이후, 측정된 각각의 파라미터별 측정값을 파라미터별로 정의된 소속함수에 대입하여 각 섹터별, 상기 섹터 내의 존별, 상기 존 내의 블록별 소속 정도를 계산한다.(S2)
이때, 파라미터별 소속함수의 계산 값(소속정도)들은 모두 0과 1 사이의 임의의 값을 나타내며, 이들을 퍼지 접속 연산자에 의해 결합한 판단치 역시 0과 1 사이의 임의의 값을 나타낸다.
여기서, 파라미터별로 정의된 각각의 소속 함수는 다음과 같다.
먼저, 인접한 기지국들로부터 수신되는 신호의 세기(A)에 대한 소속 함수는 아래의 [수학식 1]과 같으며, 도 4는 인접 기지국들로부터 수신되는 신호 세기에 대한 소속함수를 나타낸 도면이다.
수학식 1에서 μR은 소속함수이며, RSSi는 기지국 ｉ가 이동체에 전파한 수신 신호 세기, si는 부등식의 좌변에 대한 최소 값(lower_limit), si+1는 부등식의 우변에 대한 최대 값(upper_limit)이다. 이때, 최대값(upper_limit)은 7.5, 최소값은(lower_limit)은 5.5로 정의한다.
다음, 이동체와 인접 기지국들간의 거리(B)에 대한 소속 함수는 아래의 [수학식 2]와 같으며, 도 5는 이동체와 인접 기지국들간의 거리에 대한 소속함수를 나타낸 도면이다.
수학식 2에서 Di는 기지국i와 이동체간의 거리이고, di는 최대값 (upper_limit), di+1는 최소값(lower_limit)이다. 이때, 최대값(upper_limit)은 90, 최소값(lower_limit)은 120으로 정의한다.
다음, 이동체의 이전 위치(C)와 추정된 현재 위치와의 상관 관계에 대한 소속 함수는 아래의 [수학식 3]과 같으며, 도 6은 이동체의 이전 위치와 추정된 현재 위치의 상관관계를 이용하여 정의한 소속함수를 나타낸 도면이다.
수학식 3에서 Li는 이동체의 현재 위치, Ei, …, Ei+3은 이동체의 이전 위치, di는 이전 위치와 현재 위치간의 공간적 위치의 차이이다.
마지막으로, 이동체의 이동 방향(D)에 대한 소속 함수는 아래의 [수학식 4]와 같으며, 도 7은 이동체의 이동 방향에 대한 소속 함수를 나타낸 도면이다.
수학식 4에서 Ci는 이동체의 이동 방향, Pi, …, Pi+3은 수신 신호 세기, si는 이전 위치와 현재 위치간의 공간적 위치의 차이이다.
다음, 상기와 같이 정의된 파라미터별 소속 함수와 측정값을 이용하여 이동체의 정확한 위치를 추정한다.
먼저, 섹터 추정부(141)는 이동체가 위치한 섹터를 추정 단계(S3)로서, 이때 고려되는 위치 추정 파라미터는 수신 신호의 세기, 기지국과 이동체간의 거리 및 이동체의 이전 위치를 포함한다.
섹터별로 위치 추정 파라미터를 측정한 후, 측정된 파라미터 값을 각각의 소속 함수에 대입하여 소속 정도를 계산한다. 즉, 소속 함수와 파라미터별 측정값을 이용하여 섹터별 소속 정도를 구한 후, 각 소속 정도들을 퍼지 접속 연산자를 이용하여 아래의 [수학식 5]와 같이 총체화한다.
다음, 위치 추정 파라미터별 각각의 중요도에 따른 서로 다른 가중치를 아래의 [수학식 6]과 같이 부여한다.
본 발명에서는, 파라미터별 중요도에 따라, 수신 신호 세기의 가중치(WRSS)는 0.5, 기지국과 이동체간의 거리에 대한 가중치(WD)는 0.3, 이동체 이전 위치의 가중치(WL)는 0.2로 정의하며, 각 가중치의 총합은 1이 되도록 한다.
이때, 가중치를 부여하는 이유는 이동체의 위치 추정에 사용하는 각 파라미터의 중요도가 서로 다를 수 있기 때문에, 각 파라미터가 차지하는 중요도에 따라 그 값이 설정된다. 즉, 파라미터의 중요성을 가늠하는 척도가 될 뿐만 아니라, 가중치 값을 어떻게 설정하느냐에 따라 이동체 추정 위치의 정확도가 달라진다.
다음, [수학식 6]을 통해 계산된 섹터별 소속 정도(grade) 중, 가장 큰 소속 정도 값을 갖는 섹터를 이동체의 위치로 추정한다.
이후, 셀 내의 모든 블록을 조사하여 추정된 섹터 번호를 갖는 블록들을 다음 존 추정 단계를 위하여 선택한다. 선택시 블록의 객체 정보에서 섹터 번호를 조사하면 추정된 섹터 번호를 갖는 해당 블록들을 알 수 있다.
다음, 추정된 섹터 내에 포함되는 다수의 존 중, 해당 이동체가 위치하고 있는 특정 존을 추정하는 단계(S4)로서, 이때 고려되는 파라미터는 수신 신호의 세기, 기지국과 이동체간의 거리 및 이동체의 이동 방향을 포함한다.
먼저, 존 추정부(142)는 선택된 섹터 내의 존별 위치 추정 파라미터를 측정한 후, 측정된 파라미터 값을 각각의 소속 함수에 대입하여 소속 정도를 계산한다. 즉, 소속 함수와 파라미터별 측정값을 이용하여 존별 소속 정도를 구한 후, 각 소속 정도들을 퍼지 접속 연산자를 이용하여 아래의 [수학식 7]와 같이 총체화한다.
다음, 파라미터별 중요도에 따라 서로 다른 가중치를 아래의 [수학식 8]과 같이 부여한다.
수신 신호 세기의 가중치(WRSS)는 0.6, 기지국과 이동체간의 거리에 대한 가중치(WD)는 0.2, 이동체의 이동 방향에 대한 가중치(WC)는 0.2로 정의하며, 각 파라미터에 부여되는 가중치의 총합은 1이 되도록 한다.
다음, [수학식 8]을 통해 계산된 존별 소속 정도(grade) 중, 가장 큰 소속 정도 값을 갖는 존을 이동체의 위치로 추정한다.
이후, 섹터 추정 단계에서 선택된 블록들 중, 추정된 존 번호를 갖는 블록들을 선택한다. 선택시 블록의 객체 정보에서 존 번호를 조사하면 추정된 존 번호를 갖는 해당 블록들을 알 수 있다.
마지막으로, 해당 이동체가 위치하고 있는 블록 추정 단계(S5)로서, 이때 고려되는 위치 추정 파라미터는 수신 신호의 세기, 기지국과 이동체간의 거리 및 이동체의 이동 방향을 포함한다.
먼저, 블록 추정부(143)는 선택된 존 내의 블록별 위치 추정 파라미터를 측정한 후, 측정된 파라미터 값을 각각의 소속 함수에 대입하여 소속 정도를 계산한다. 즉, 소속 함수와 파라미터별 측정값을 이용하여 블록별 소속 정도를 구한 후, 각 소속 정도들을 퍼지 접속 연산자를 이용하여 아래의 [수학식 9]와 같이 총체화한다.
다음, 파라미터별 중요도에 서로 다른 가중치를 아래의 [수학식 10]과 같이 부여한다.
수신 신호 세기의 가중치(WRSS)는 0.6, 기지국과 이동체간의 거리에 대한 가중치(WD)는 0.1, 이동체 이동 방향의 가중치(WC)은 0.3으로 정의하며, 각 파라미터에 부여되는 가중치의 총합은 1이 되도록 한다.
다음, [수학식 10]을 통해 계산된 블록별 소속 정도(grade) 중, 가장 큰 소속 정도 값을 갖는 블록을 이동체의 위치로 추정한다.
상기와 같이, 본 발명에 따른 이동체 위치 추정 시스템은 다수의 위치 추정파라미터를 동시에 고려하여 해당 이동체의 위치를 추정할 뿐만 아니라, 위치 추정시, 셀 내의 섹터, 섹터 내의 존, 존 내의 블록의 순으로 점차 세부적으로 추정해 감으로써, 정확성이 높은 위치 추정 방법 및 시스템을 제공하게 된다.
또한, 각각의 파라미터에 대한 가중치 부여시 그 중요도에 따라 서로 다른 가중치 값을 부여함으로써, 가변성이 보장된 이동체 위치 추정 방법 및 시스템을 제공한다.
도면과 발명의 상세한 설명은 단지 본 발명의 예시적인 것으로서, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
본 발명에 의한 이동체 위치 추적 시스템 및 그 방법은 이동체의 위치 추정시, 이동체에 인접한 기지국들로부터 수신되는 신호의 세기 외에 이동체와 기지국간의 거리, 이동체의 이전 위치 및 이동체의 이동 방향 등과 같은 파라미터들을 동시에 고려함으로써, 다중 경로 페이딩에 의한 추정 오류를 개선하여 이동체의 정확한 위치를 추정할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 각각의 위치 추정 파라미터에 대한 가중치 부여시 그 중요도에 따라 서로 다른 특정 값을 부여함으로써, 가변성이 보장된 이동체의 위치 추정을 할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 이동체의 위치 추정시, 기지국 중심의 소정 영역을 이루는 셀을 다수의 섹터, 섹터 내의 다수의 존, 존 내의 다수의 블록으로 정의한 후, 총체화된 소속 정도가 가장 큰 섹터, 섹터 내의 존, 존 내의 블록을 추정하여 블록을 해당 이동체의 위치로 추정함으로써, 이동체의 정확한 위치를 추정할 수 있는 효과가 있다.

Claims (13)

  1. 기지국에서 이동체의 위치를 추정하는 방법에 있어서,
    상기 기지국을 중심으로 일정 반경을 이루는 셀을 상기 셀 내의 다수의 섹터로 분할하고, 상기 섹터를 상기 섹터 내의 다수의 존으로 분할하고, 상기 존을 상기 존 내의 다수의 블록으로 분할하는 제1 단계;
    상기 이동체의 위치 추정을 위한 다수의 파라미터를 상기 셀 내의 섹터별, 상기 섹터 내의 존별, 상기 존 내의 블록별로 선택하여 측정하는 제2 단계;
    상기 제1 단계에서 정의된 섹터별, 상기 섹터 내의 존별, 상기 존 내의 블록별로 상기 선택된 파라미터별 측정값과 상기 파라미터별로 정의된 소속 함수를 이용하여 소속 정도를 계산하는 제3 단계; 및
    상기 계산된 파라미터별 소속 정도를 퍼지 연산을 통해 총체화하여 상기 이동체의 위치를 추정하는 제4 단계
    를 포함하는 이동체 위치 추정 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 제4 단계는 퍼지 연산시,
    상기 파라미터별 중요도에 따라 서로 다른 가중치 값을 부여하는 것을 특징으로 하는 이동체 위치 추정 방법.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 제4 단계는,
    상기 계산된 파라미터별 소속 정도와 상기 파라미터별 가중치 값을 곱셈 연산한 후 상기 퍼지 연산을 이용하여 총체화하는 것을 특징으로 하는 이동체 위치 추정 방법.
  4. 제1 항 내지 제3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제4 단계는,
    상기 총체화된 소속 정도 중, 가장 큰 소속 정도 값을 사용하여 상기 이동체의 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 이동체 위치 추정 방법.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 제4 단계는,
    상기 총체화된 소속 정도 중, 가장 큰 소속 정도를 갖는 섹터를 추정하는 섹터 추정 단계;
    상기 추정된 섹터 내의 블록 중, 상기 총체화된 소속 정도가 가장 큰 존을 추정하는 존 추정 단계; 및
    상기 추정된 존 내의 블록 중, 상기 총체화된 소속 정도가 가장 큰 블록을 상기 이동체의 위치로 추정하는 블록 추정 단계
    를 포함하는 이동체 위치 추정 방법.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 섹터 추정 단계에서 사용되는 다수의 파라미터는,
    상기 기지국으로 수신되는 신호의 세기, 상기 기지국과 상기 이동체간의 거리 및 상기 이동체의 이전 위치를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동체 위치 추정 방법.
  7. 제5 항에 있어서,
    상기 존 추정 단계에서 사용되는 다수의 파라미터는,
    상기 기지국으로 수신되는 신호의 세기, 상기 기지국과 상기 이동체간의 거리 및 상기 이동체의 이동 방향을 포함하는 것을 특징으로 하는 이동체 위치 추정 방법.
  8. 제5 항에 있어서,
    상기 블록 추정 단계에서 사용되는 다수의 파라미터는,
    상기 다수의 파라미터 중, 상기 기지국으로 수신되는 신호의 세기, 상기 기지국과 상기 이동체간의 거리 및 상기 이동체의 이동 방향을 포함하는 것을 특징으로 하는 이동체 위치 추정 방법.
  9. 기지국이 자신을 중심으로 일정 반경을 이루는 셀을 상기 셀 내의 다수의 섹터; 상기 섹터 내의 다수의 존; 및 상기 존 내의 다수의 블록으로 분할하여 이동체의 위치를 추정하는 시스템에 있어서,
    상기 이동체의 위치 추정을 위한 다수의 파라미터를 상기 셀 내의 섹터별, 상기 섹터 내의 존별, 상기 존 내의 블록별로 선택하여 측정하는 파라미터 선택/측정부;
    상기 셀 정의부에서 정의한 섹터별, 상기 섹터 내의 존별, 상기 존 내의 블록별로 상기 선택된 파라미터별 측정값과 상기 파라미터별로 정의된 소속 함수를 이용하여 소속 정도를 계산하는 소속정도 계산부; 및
    상기 계산된 파라미터별 소속 정도와 상기 파라미터별 중요도에 따라 부여된 서로 다른 가중치 값을 퍼지 연산을 통해 총체화하여 상기 이동체의 위치를 추정하는 이동체 위치 추정부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼지 다기준 의사 결정을 이용한 이동체 위치 추정 시스템.
  10. 제9 항에 있어서,
    상기 이동체 위치 추정부는,
    상기 계산된 파라미터별 소속 정도와 상기 파라미터별 가중치 값을 곱셈 연산한 후 상기 퍼지 연산을 이용하여 총체화하는 것을 특징으로 하는 퍼지 다기준 의사 결정을 이용한 이동체 위치 추정 시스템.
  11. 제9 항 또는 제10 항에 있어서,
    상기 이동체 위치 추정부는,
    상기 총체화된 소속 정도 중, 가장 큰 소속 정도 값을 사용하여 상기 이동체의 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 퍼지 다기준 의사 결정을 이용한 이동체 위치 추정 시스템.
  12. 제9 항에 있어서,
    상기 이동체 위치 추정부는,
    상기 총체화된 소속 정도 중, 가장 큰 소속 정도를 갖는 섹터를 추정하는 섹터 추정부;
    상기 추정된 섹터 내의 블록 중, 상기 총체화된 소속 정도가 가장 큰 존을 추정하는 존 추정부; 및
    상기 추정된 존 내의 블록 중, 상기 총체화된 소속 정도가 가장 큰 블록을 상기 이동체의 위치로 추정하는 블록 추정부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼지 다기준 의사 결정을 이용한 이동체 위치 추정 시스템.
  13. 제9 항에 있어서,
    상기 다수의 파라미터는,
    상기 기지국으로부터 수신되는 신호의 세기, 상기 기지국과 상기 이동체간의거리, 상기 이동체의 이전 위치 및 상기 이동체의 이동 방향을 포함하는 것을 특징으로 하는 퍼지 다기준 의사 결정을 이용한 이동체 위치 추정 시스템.
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