KR100953435B1 - 두 개의 기지국 신호를 사용하여 ＡｏＡ방식과ＴｏＡ방식을 결합한 위치 측위 방법 - Google Patents

두 개의 기지국 신호를 사용하여 ＡｏＡ방식과ＴｏＡ방식을 결합한 위치 측위 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따르면, 단말기의 위치를 측위하는 방법에 있어서, (a) 두 개의 기지국에서 상기 단말기 측으로 전송되는 신호의 도달시간인 두 개의 시간정보를 이용하는 ToA방식을 통해 상기 단말기의 제1측위정보를 연산하고, 상기 두 개의 기지국에서 상기 단말기 측으로 전송되는 신호의 도래각인 두 개의 각도정보를 이용하는 AoA방식을 통해 상기 단말기의 제2측위정보를 연산하는 단계; 및 (b) 상기 제1측위정보와 제2측위정보를 결합하여 상기 단말기의 최종측위정보를 연산하는 단계를 포함하는, 두 개의 기지국 신호를 사용하여 AoA방식과 ToA방식을 결합한 위치 측위 방법이 제공된다.
개시된 두 개의 기지국 신호를 사용하여 AoA방식과 ToA방식을 결합한 위치 측위 방법에 따르면, 두 개의 시간정보를 이용한 ToA와 와 두 개의 각도정보를 이용한 AoA방식을 결합하여 종래에 비해 향상된 위치 측위 결과값을 제공하여 측위 오차를 크게 줄일 수 있고, 연산의 복잡도를 개선할 수 있다.
ToA, AoA, 측위, 시간정보, 기지국, 단말기

Description

두 개의 기지국 신호를 사용하여 ＡｏＡ방식과 ＴｏＡ방식을 결합한 위치 측위 방법{Positioning method with combination of AoA and ToA using two base station}
본 발명은 두 개의 기지국 신호를 사용하여 AoA방식과 ToA방식을 결합한 위치 측위 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 단말기의 위치 측위시 기지국으로부터 도달되는 시간정보를 이용하는 ToA방식 및 도래각 정보를 이용하는 AoA방식을 결합한 위치 측위 방법에 관한 것이다.
이동통신 기술의 발달과 더불어 다양한 통신망에서 이동단말의 위치를 측위하는 기술이 활발하게 연구되고 있다. 1996년 6월, 미국의 FCC(Federal Communication Commission)는 모든 무선망 서비스 사업자에게 응급 상황을 대비하여 위치 정보를 소방서, 경찰서와 같은 공공기관에 제공하도록 요구하였다. 또는 2001년까지 모든 911 호(call)의 약 67%가 오차범위 100m 이내로 단말기의 위치정보를 부여하도록 규정하였다. 최근 우리나라도 위치 기반 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 보다 정확한 위치를 탐색하기 위한 기술의 필요성이 대두되고 있다.
현재 위치 측위를 위해, 실외에서는 GPS가 가장 보편적으로 사용되고 있으 나, GPS 안테나를 설치하지 않은 단말기, 또는 실내와 같이 GPS를 사용할 수 없는 지역에서는 적절하지 않다. 이를 해결하기 위하여 GSM, CDMA 등의 이동통신 특성을 이용하여 위치를 추정하는 방법이 많이 소개되고 있으며, 대표적인 예가 Cell-ID, AoA(Angle of Arrival), ToA(Time of Arrival), TDoA(Time Difference of Arrival) 등이다.
위치 측위는 기지국에서 전송되는 신호를 사용하여 이루어진다. 그러므로 수신되는 기지국 신호는 측위 결과에 절대적인 영향을 미친다. 그러나 현재 사용되는 알고리즘은 적어도 3개 이상의 기지국 신호를 필요로 한다.
도심의 92%, 시골의 71%에서 단말기는 기지국의 신호를 세 개 이상 수신할 수 있다. 그러나 두 개 또는 그 이상의 신호를 수신할 확률은 도심이 98%, 시골이 95%정도이다. 그러므로 두 개의 기지국을 사용하여 신뢰성 있는 위치 측위를 할 경우, 현재 서비스되고 있는 측위 결과값보다 향상된 서비스를 제공할 수 있다.
현재 두 개의 기지국을 사용하여 위치 측위를 하는 방식은 한가지 방식만을 사용하는 것이 아니라, 두 방식이 혼용된 하이브리드 방식을 사용하여 측위가 이루어지고 있다. 이때 사용되는 알고리즘은 도래되는 각도 정보를 이용하는 AoA 알고리즘과, 시간 정보를 사용하는 ToA, TDoA 방식이 있다.
GLE(Geometry-constrained Location Estimation)방식은, 도 1과 같이 두 가지의 시간 정보를 사용하여 ToA 연산을 하고, 한 가지의 각도 정보를 이용하여 AoA 연산을 한다. 이때 추정되는 위치는 중복이 되는 곳에 위치한다.
그리고, Hybrid TDoA/AOA방식은, 도 2와 같이, TDoA 방식과 AoA 방식을 혼용 하여 사용한다. 두 가지의 시간 정보를 사용하여 TDoA 연산을 하고, 한 가지의 시간 정보를 사용하여 AoA 연산을 한다.
그러나 Hybrid TDoA/AOA 방식은 위치를 추정하기 위한 연산이 매우 복잡하기 때문에, 새로운 좌표계를 사용하여 이를 간단하게 재구성해야 한다. 따라서 위치 측정을 위한 과정이 매우 복잡한 단점을 가진다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 창출된 것으로서, 두 개의 시간정보를 이용한 ToA와 와 두 개의 각도정보를 이용한 AoA방식을 결합하여 종래에 비해 향상된 위치 측위 결과값을 제공하고 그 복잡도를 줄일 수 있는, 두 개의 기지국 신호를 사용하여 AoA방식과 ToA방식을 결합한 위치 측위 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 두 개의 기지국 신호를 사용하여 AoA방식과 ToA방식을 결합한 위치 측위 방법은, 단말기의 위치를 측위하는 방법에 있어서, (a) 두 개의 기지국에서 상기 단말기 측으로 전송되는 신호의 도달시간인 두 개의 시간정보를 이용하는 ToA방식을 통해 상기 단말기의 제1측위정보를 연산하고, 상기 두 개의 기지국에서 상기 단말기 측으로 전송되는 신호의 도래각인 두 개의 각도정보를 이용하는 AoA방식을 통해 상기 단말기의 제2측위정보를 연산하는 단계; 및 (b) 상기 제1측위정보와 제2측위정보를 결합하여 상기 단말기의 최종측위정보를 연산하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 (a) 단계에서, 상기 AoA방식을 통한 제2측위정보 연산시, 상기 두 개의 기지국에 대한 도래각의 오차각도인 두 개의 오차각도정보를 더 이용하여 상기 제2측위정보를 연산할 수 있다.
여기서, 상기 두 개의 오차각도정보는, 랜덤변수이고, 상기 (b) 단계에서 상 기 최종측위정보는 상기 랜덤변수에 의해 다수 개로 연산될 수 있다.
한편, 본 발명은 상기 (b) 단계 이후, (c) 상기 ToA방식에 의한 두 개의 시간정보가 서로 중첩되는 구간 내에서, 상기 각도정보 간, 상기 오차각도정보 간, 상기 각도정보와 오차각도정보 간 서로 만나는 엔드포인트를 연산하고, 상기 다수 개의 최종측위정보와 상기 엔드포인트 간의 오차를 비교하여 오차가 최소인 최종측위정보를 단말기의 위치로 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 (c) 단계는, 상기 엔드포인트가 다수 개인 경우, 각각의 엔드포인트 별로 산출된 오차의 합이 최소인 최종측위정보를 단말기의 위치로 판단하는 것이 바람직하다.
본 발명에 따른 두 개의 기지국 신호를 사용하여 AoA방식과 ToA방식을 결합한 위치 측위 방법에 따르면, 두 개의 시간정보를 이용한 ToA와 와 두 개의 각도정보를 이용한 AoA방식을 결합하여 종래에 비해 향상된 위치 측위 결과값을 제공하여 측위 오차를 크게 줄일 수 있고, 연산의 복잡도를 개선할 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여, 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되 어야만 한다.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 두 개의 기지국 신호를 사용하여 AoA방식과 ToA방식을 결합한 위치 측위의 구성도, 도 4는 AoA방식의 측위를 나타내는 구성도, 도 5는 본 발명의 측위 성능 시뮬레이션 결과를 나타내는 그래프이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명은 단말기의 측위를 위해 ToA방식과 AoA방식을 결합한 측위 기술이다.
두 가지 이상의 측위 방식을 혼용하여 사용할 경우, 이를 수학적으로 모델링 하는 것은 대단히 어려운 문제인데, 본 발명은 두 개의 기지국(BS1, BS2) 환경에서, 두 개의 시간정보를 이용한 ToA 알고리즘과 두 개의 각도정보를 이용한 AoA 방식을 모두 사용하여 위치 측위를 하는 알고리즘을 제안한다. 이때 추정되는 위치는 두 개의 신호정보를 사용할 때 중복되는 부분과, 각도 정보를 사용할 때 중복되는 곳을 모두 만족하는 부분에 위치한다.
이하에서는 본 발명에 따른 AoA방식과 ToA방식을 결합한 위치 측위 방법에 관하여 도 3 내지 도 5를 참고로 하여 보다 상세히 설명하고자 한다.
먼저, 도 3과 같이 두 개의 기지국(BS1, BS2)에서 단말기(MS) 측으로 전송되는 신호의 도달시간인 두 개의 시간정보를 이용하는 ToA방식을 통해 단말기(MS)의 제1측위정보를 연산하고, 두 개의 기지국(BS1, BS2)에서 단말기(MS) 측으로 전송되는 신호의 도래각인 두 개의 각도정보를 이용하는 AoA방식을 통해 단말기(MS)의 제2측위정보를 각각 연산한다.
즉, ToA방식에 있어서 두 개의 시간정보는 도 3에서 두 개의 원을 의미한다.
그리고, AoA방식에 있어서 두 개의 각도정보는, 도 3의 4개 선분 중 BS1과 U점, BS2와 U점을 지나는 2개의 선분을 의미하고, 물론 후술하겠지만 본 발명에서는 각 도래각의 오차에 해당되는 두 개의 오차각도정보인 도 3의 나머지 두 선분에 관한 정보를 더 이용한다. 이는 추후 도 4를 통해 보다 상세히 설명할 예정이다.
먼저, 두 개의 시간정보를 이용하는 ToA방식에 의한 제1측위정보의 수학적 모델링 연산과정은 다음과 같다.
추정되는 단말기의 위치를
Figure 112008011199351-pat00001
, i번째 기지국 위치를
Figure 112008011199351-pat00002
, i번째 기지국에서 추정되는 단말기의 측정된 거리를
Figure 112008011199351-pat00003
로 한다.
[수학식 1]
Figure 112008011199351-pat00004
여기서, 수학식 1과 같은 부등식을 만족하나, 측정된 거리
Figure 112008011199351-pat00005
는 실제 거리보다 항상 크므로, 변수 가중치
Figure 112008011199351-pat00006
를 가중치로 두어 수학식 1은 아래의 수학식 2와 같이 재정의될 수 있으며, 가중치
Figure 112008011199351-pat00007
는 수학식 3을 만족하여야 한다.
[수학식 2]
Figure 112008011199351-pat00008
[수학식 3]
Figure 112008011199351-pat00009
여기서, 물론 R은 도 3의 두 기지국(BS1,BS2) 간의 거리를 의미한다. 참고로
Figure 112008011199351-pat00010
의 최소값은 0이 될 것이다.
한편, 수학식 2의 식을 2차원의 새로운 좌표계인
Figure 112008011199351-pat00011
에 적용하면, 수학식 4와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112008011199351-pat00012
이러한 수학식 4의
Figure 112008011199351-pat00013
를 테일러 급수(Taylor's Series)를 사용하여 확장하면 수학식 5와 같다.
[수학식 5]
Figure 112008011199351-pat00014
물론,
Figure 112008011199351-pat00015
,
Figure 112008011199351-pat00016
는
Figure 112008011199351-pat00017
,
Figure 112008011199351-pat00018
에 대한 미소변화를 의미할 수 있다. 테일러 급수에 관한 상세 원리는 이미 공지되어 있으므로 생략하고자 한다.
한편, x,y에 대한 전치행렬인
Figure 112008011199351-pat00019
를 이용하고, 수학식 4를 참고하여
Figure 112008011199351-pat00020
를 거리벡터로 두면, 상기 수학식 5에 의해
Figure 112008011199351-pat00021
는 아래의 수학식 6과 같다.
[수학식 6]
Figure 112008011199351-pat00022
여기서,
Figure 112008011199351-pat00023
는 구배행렬(Gradient Matrix)이며 수학식 7로 정의된다.
[수학식 7]
Figure 112008011199351-pat00024
여기서, 첫째 행은 기지국1(i=1), 둘째 행은 기지국2(i=2)에 관한 식이다.
상기 수학식 6과 상기 거리벡터에 의해, 아래의 수학식 8이 구하여진다.
[수학식 8]
Figure 112008011199351-pat00025
,
Figure 112008011199351-pat00026
수학식 8은 수학식 7을 이용하여 아래 수학식 9로 정리될 수 있다. 즉, 수학식 9는, 두 개의 시간정보를 이용한 ToA연산으로 취득된 상기 제1측위정보이다.
[수학식 9]
Figure 112008011199351-pat00027
다음으로, 도 4를 참고로 하여 두 개의 각도정보를 이용하는 AoA방식에 의한 제2측위정보의 수학적 모델링 연산과정은 다음과 같다.
도 4에서 단말기의 위치를
Figure 112008011199351-pat00028
, 기지국1(BS1)과 기지국2(BS2)에서 수신되는 각도정보를 각각
Figure 112008011199351-pat00029
,
Figure 112008011199351-pat00030
, 기지국1(BS1)과 기지국2(BS2)에서의 각도오차정보를 각각
Figure 112008011199351-pat00031
,
Figure 112008011199351-pat00032
로 한다.
즉, 본 발명에서 두 개의 각도정보란, 각 기지국으로부터 수신되는 두 개의 각도정보 및 각각의 오차에 해당되는 두 개의 오차각도정보를 포괄하는 의미이다.
다시 말해서, AoA방식을 통한 제2측위정보 연산시, 두 개의 기지국(BS1,BS2) 각각에 대한 도래각(
Figure 112008011199351-pat00033
,
Figure 112008011199351-pat00034
)의 오차각도인 두 개의 오차각도정보(
Figure 112008011199351-pat00035
,
Figure 112008011199351-pat00036
)를 더 이용하여 제2측위정보를 연산하게 된다.
도 4에서 rd ,1은 기지국1(BS1)과 단말기(MS) 간 거리, rd ,2는 기지국2(BS2)와 단말기(MS) 간 거리, x0는 기지국1(BS1)과 A점 간 거리, R-x0는 기지국2(BS2)과 A점 간 거리, y0는 A점과 단말기(MS) 간의 거리이다. 물론 A점은, 단말기(MS)로부터 기지국1,2를 잇는 선분에 수직으로 내려오는 선분에 따른 점이다.
도 4를 참고하여, 먼저 기지국1(BS1)에 대해 살펴보면,
Figure 112008011199351-pat00037
,
Figure 112008011199351-pat00038
,
Figure 112008011199351-pat00039
이고, 이를 CB=CA-BA에 적용하면, 다음의 수학식 10이 산출된다.
[수학식 10]
Figure 112008011199351-pat00040
rd ,1은 단말기(MS)에서 기지국1(BS1)까지의 LOS(Light Of Sight)거리이므로 수학식 3을 참고하여
Figure 112008011199351-pat00041
이다. 따라서, 수학식 10은 수학식 11과 같다.
[수학식 11]
Figure 112008011199351-pat00042
같은 원리로 기지국2(BS2)에 대해 살펴보면,
Figure 112008011199351-pat00043
,
Figure 112008011199351-pat00044
,
Figure 112008011199351-pat00045
이고, 이를 ED=EA-DA에 적용하면, 다음의 수학식 12가 산출된다.
[수학식 12]
Figure 112008011199351-pat00046
여기서, 기지국1(BS1) 및 기지국2(BS2)에 대한 결과인 수학식 11 및 수학식 12를 결합하여 아래의 수학식 13을 얻을 수 있다.
[수학식 13]
Figure 112008011199351-pat00047
즉, 수학식 13은 두 개의 각도정보를 이용한 AoA연산으로 취득된 상기 제2측 위정보에 해당된다.
본 발명에서는, 이상과 같은 수학식 9의 제1측위정보 및 수학식 13의 제2측위정보를 서로 결합하여, 수학식 14와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 14]
Figure 112008011199351-pat00048
여기서, A, b, ω´의 값은 아래와 같다.
Figure 112008011199351-pat00049
Figure 112008011199351-pat00050
Figure 112008011199351-pat00051
따라서, 추정되는 단말기(MS)의 위치인 최종측위정보는 A의 역행렬을 사용하여 수학식 15와 같이 연산할 수 있다.
[수학식 15]
Figure 112008011199351-pat00052
한편, 상기 두 개의 오차각도정보(
Figure 112008011199351-pat00053
,
Figure 112008011199351-pat00054
)는, 랜덤변수이므로 수학식 15의 오차범위는 증가할 수 있다. 다시 말해서, 수학식 15에 의해 연산되는 최종측위정보는 오차각도정보(
Figure 112008011199351-pat00055
,
Figure 112008011199351-pat00056
)가 랜덤변수이므로 다수 개로 연산될 수 있다.
따라서, 이러한 오차 문제를 해결하기 위하여, 본 발명은 도 3의 ToA와 AoA의 중복되는 구간에서의 모든 엔드포인트 좌표값을 사용하여 최소값을 구하는 cost function을 사용한다.
즉, 본 발명은, ToA방식에 의한 두 개의 시간정보가 서로 중첩되는 구간(도 3의 2개 원의 중첩 영역) 내에서, 각도정보 간, 오차각도정보 간, 상기 각도정보와 오차각도정보 간이 서로 만나는 엔드포인트를 연산한 후, 수학식 15에 의해 연산된 다수 개의 최종측위정보와 엔드포인트 간의 오차를 비교하여, 오차가 최소인 최종측위정보를 단말기(MS)의 위치로 판단하는 단계를 더 포함한다.
이러한 과정은 수학식 16과 같다.
[수학식 16]
Figure 112008011199351-pat00057
여기서,
Figure 112008011199351-pat00058
은 엔드포인트(Endpoint)들의 좌표, K는 전체 엔드포인트의 수, 그리고
Figure 112008011199351-pat00059
는 2-norm 연산자이다.
도 3의 예는, 엔드포인트가 총 5개(U,V,W,X,Y)인 경우이다.
엔드포인트가 1개로 존재하는 경우는 다수 개의 최종측위정보를 하나의 엔드 포인트와 비교한 후, 그 중 오차가 가장 최소인 최종측위정보를 선별하여 단말기의 위치로 판단하면 되나, 이렇게 엔드포인트가 다수 개로 존재하는 경우는 수학식 16과 같이, 각각의 엔드포인트(U,V,W,X,Y) 별로 산출된 오차의 합이 최소인 최종측위정보를 단말기의 위치(ω0)로 판단하게 된다.
제안하는 본 발명의 알고리즘의 검증을 위하여 도 5와 같이 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다. ToA spread는
Figure 112008011199351-pat00060
(
Figure 112008011199351-pat00061
는 평균이 100m이고 standard variance가 30m인 positive Gaussian random variable,
Figure 112008011199351-pat00062
는 NLOS(Non Light Of Sight) 전파에 의한 excess distance)이며, angle spread는 표준편차가 6°인 Gaussian random variables에 의해 모델화되었다. 그리고 cells layout은 두 개의 기지국(MS1,MS2)의 위치가 각각 (0,0)과 (R,0)이고, 기지국 간의 거리 R은 1500m, 단말기(MS)의 위치는 반지름이 [0, 0.5R]이고 angle이 [-π/2, π/2]인 uniform distributed라고 가정한다. 또한 NLOS 에러 모델은 CDSM, reverse CDSM, Uniform model에서 각각 비교하였다.
시뮬레이션 결과에 따르면, 본 발명이 제안하는 방법이 두 개의 기지국에서 수행하는 종래의 방식(GLE, Hybrid TDoA/AoA)에 비해 측위 오차가 현저히 낮으며 향상된 위치 측위 결과를 제공함을 알 수 있다.
이상과 같은 본 발명의 방법에서 수행되는 모든 연산은, 단말기의 측위 연산을 위해 기지국(BS1, BS2) 및 단말기(MS)와 각각 통신(각종 정보 교환)을 수행을 수행하는 별도의 측위서버(미도시)에서 이루어질 수 있으며 이는 당업자에게 자명 한 사실이다.
이상과 같이, 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술 사상과 아래에 기재될 청구범위의 균등 범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.
도 1 내지 도 2는 종래의 GLE방식 및 Hybrid TDoA/AOA방식을 나타내는 구성도,
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 두 개의 기지국 신호를 사용하여 AoA방식과 ToA방식을 결합한 위치 측위의 구성도,
도 4는 AoA방식의 측위를 나타내는 구성도,
도 5는 본 발명의 측위 성능 시뮬레이션 결과를 나타내는 그래프이다.

Claims (5)

  1. 삭제
  2. 삭제
  3. 단말기의 위치를 측위하는 방법에 있어서,
    (a) 두 개의 기지국에서 상기 단말기 측으로 전송되는 신호의 도달시간인 두 개의 시간정보를 이용하는 ToA방식을 통해 상기 단말기의 제1측위정보를 연산하고, 상기 두 개의 기지국에서 상기 단말기 측으로 전송되는 신호의 도래각인 두 개의 각도정보를 이용하는 AoA방식을 통해 상기 단말기의 제2측위정보를 연산하는 단계; 및
    (b) 상기 제1측위정보와 제2측위정보를 결합하여 상기 단말기의 최종측위정보를 연산하는 단계를 포함하며,
    상기 (a) 단계에서,
    상기 AoA방식을 통한 제2측위정보 연산시, 상기 두 개의 기지국에 대한 도래각의 오차각도인 두 개의 오차각도정보를 더 이용하여 상기 제2측위정보를 연산하고,
    상기 두 개의 오차각도정보는,
    랜덤변수이고,
    상기 (b) 단계에서 상기 최종측위정보는 상기 랜덤변수에 의해 다수 개로 연산되는, 두 개의 기지국 신호를 사용하여 AoA방식과 ToA방식을 결합한 위치 측위 방법.
  4. 제 3항에 있어서, 상기 (b) 단계 이후,
    (c) 상기 ToA방식에 의한 두 개의 시간정보가 서로 중첩되는 구간 내에서, 상기 각도정보 간, 상기 오차각도정보 간, 상기 각도정보와 오차각도정보 간 서로 만나는 엔드포인트를 연산하고, 상기 다수 개의 최종측위정보와 상기 엔드포인트 간의 오차를 비교하여 오차가 최소인 최종측위정보를 단말기의 위치로 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 두 개의 기지국 신호를 사용하여 AoA방식과 ToA방식을 결합한 위치 측위 방법.
  5. 제 4항에 있어서, 상기 (c) 단계는,
    상기 엔드포인트가 다수 개인 경우, 각각의 엔드포인트 별로 산출된 오차의 합이 최소인 최종측위정보를 단말기의 위치로 판단하는 것을 특징으로 하는, 두 개의 기지국 신호를 사용하여 AoA방식과 ToA방식을 결합한 위치 측위 방법.
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