KR101105064B1 - 도미넌트 경로를 이용한 ｎｌｏｓ 지역에 대한 안테나 최적화 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 도미넌트 경로를 이용한 NLOS 지역에 대한 안테나 최적화 방법에 관한 것으로, NLOS(Non Line of Sight) 위치에 대해 도미넌트 경로(dominant path)를 탐색하여 결정하고, 결정된 도미넌트 경로를 이용하여 무선망 최적화 시에 해당 NLOS 지역에 대해 안테나를 최적할 수 있도록 하기 위한, NLOS 지역에 대한 안테나 최적화 방법을 제공하고자 한다.

이를 위하여, 본 발명은, 안테나 최적화 방법에 있어서, NLOS(Non Line of Sight) 지역에 대해 도미넌트 경로(dominant path)를 탐색하여 결정하는 도미넌트 경로 결정 단계; 및 상기 결정된 도미넌트 경로(dominant path)를 이용하여 상기 NLOS 지역에 대해 안테나 최적화를 수행하는 안테나 최적화 단계를 포함하되, 상기 도미넌트 경로 결정 단계는, 제 1 측정지점에서의 측정 데이터를 이용하여 수신 세기에 따라 상수 값을 구하는 단계; 상기 구한 상수 값을 이용하여 제 2 측정지점에서의 전파 세기를 계산하고, 제 3 측정지점에서의 전파 세기를 계산하는 단계; 및 상기 제 2 측정지점에서 실제로 측정된 신호 세기를 상기 계산된 제 2 측정지점에서의 전파 세기와 비교하고, 상기 제 3 측정지점에서 실제로 측정된 신호 세기를 상기 계산된 제 3 측정지점에서의 전파 세기와 비교하여 도미넌트 경로(dominant path)를 결정하는 단계를 포함한다.

NLOS 지역, 안테나 최적화, 도미넌트 경로(dominant path), 결정, 무선망 최적화

Description

도미넌트 경로를 이용한 ＮＬＯＳ 지역에 대한 안테나 최적화 방법{Method to Optimize Antenna Configuration for NLOS Area using Dominant Path}

본 발명은 NLOS 지역에 대한 안테나 최적화 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 NLOS(Non Line of Sight) 위치에 대해 도미넌트 경로(dominant path)를 탐색하여 결정하고, 결정된 도미넌트 경로를 이용하여 무선망 최적화 시에 해당 NLOS 지역에 대해 안테나를 최적할 수 있도록 하기 위한, NLOS 지역에 대한 안테나 최적화 방법에 관한 것이다.

일반적으로, 전파 해석 툴은 가능하면 정확하게 전파전파(電波傳播, radio wave propagation)를 시뮬레이션하기 위해서 GIS(Geographic Information System) 데이터(지형 데이터)를 이용한다.

이러한 전파 해석 툴에서 사용되는 지형 데이터는 전파 해석용 디지털 지형 데이터와 사용자를 위한 이미지로 구분할 수 있다. 그리고 지형 데이터는 다시 지형(Terrain/Clutter), 지형 특성(Morphology), 인공 지물(Vector) 데이터를 포함하 여 이루어진다. 한편, 사용자를 위한 이미지는 위성 또는 항공기에서 촬영한 사진을 이용하거나, 사진을 이용할 수 없을 때에는 지도를 스캔(scan)하여 이용할 수도 있다.

그리고 전파 해석의 결과는 사용된 GIS 데이터의 해상도에 따라 완전히 다른 결과를 얻을 수도 있다. 예를 들어, 전파 해석의 가장 기본이 되는 지형 데이터는 해상도에 따라 완전평면, 저해상도, 중간 해상도, 및 고해상도로 구분할 수 있다.

다음으로, 저해상도 데이터, 중간 해상도 데이터, 및 고해상도 데이터에 대하여 상세히 살펴보면 다음과 같다.

먼저, 저해상도 데이터는 지형을 300미터 해상도 또는 그 이상으로 나타낸 데이터를 말한다. 저해상도 데이터는 무선통신사업 시작 시기에 대략의 사업계획을 수립하는데 사용된다. 저해상도 데이터는 도시 전체를 수십 개 픽셀로 나타내기 때문에 도시 지역의 정확한 셀 설계용으로 사용하기에는 부적합하다.

한편, 중간 해상도 데이터는 지형을 100~200미터 해상도 또는 그 이상으로 나타낸 데이터를 말한다. 중간 해상도 데이터는 다음의 두 가지 데이터를 포함하여 이루어진다.

첫 번째 데이터는 디지털 지형 데이터로서, 지형을 고도값을 갖는 픽셀들로 구성한 데이터(DEM)를 말한다.

두 번째 데이터는 지형 특성 데이터로서, 지형의 특성 또는 이용 형태를 나타내는 데이터(Morphology)를 말한다.

상기 지형 특성 데이터는 지상에 있는 물체의 높이, 회절 계수, 및 전파 감쇄 계수를 포함하여 이루어진다.

후술되는 아래의 예에서 볼 수 있는 바와 같이, 중간 해상도 데이터는 각 건물의 실제 경계 또는 실제 높이와 같은 건물 데이터는 포함하고 있지 않다.

이러한 중간 해상도 데이터를 이용하여 다음 두 가지 타입의 전파 해석을 수행할 수 있다.

- 결정론적 모델(Deterministic Model)

- 경험적 모델(Empirical Model)

상기 결정론적 모델(Deterministic Model)은 전자기파 전파이론을 이용하여 특정 지점에 도달하는 전파의 세기를 계산하는 방법이다. 이때, 결정론적 모델(Deterministic Model)을 사용하기 위해서는 3차원(3D) 지형 데이터가 있어야만 한다. 그러나 중간 해상도 데이터는 각 건물의 실제 높이를 나타내지 않고 지형 특성별로 통계적인 높이만을 나타내므로, 즉 3차원(3D) 지형 데이터를 포함하고 있지 않으므로 결정론적 모델(Deterministic Model)을 중간 해상도 데이터에 일반적으로 적용하는 것은 불가능하고, 다만 고주파수 대역에서의 전파전파를 계산하는 경우에 한정하여 결정론적 모델(Deterministic Model)을 중간 해상도 데이터에 적용할 수 있다.

그리고 경험적 모델(Empirical Model)은 건물의 영향을 무시하고, 실제 측정 결과의 분석에 의해 만들어진 결과들과 그 결과들에 대한 가정값들(건물 밀도, 건물 간의 이격 거리, 평균 건물 높이, 평균 길 너비 등)에 기반하여 전파 해석을 수 행한다. 따라서 경험적 모델(Empirical Model)은 지형 데이터의 정밀도에 크게 영향을 받지 않는다. 이러한 경험적 모델(Empirical Model)은 일반적으로 다소 부정확하지만 가장 적은 계산량을 요구한다. 그리고 일부 전파 모델들은 건물 밀도 또는 평균 건물 높이를 가정하고 파라미터들을 결정할 수 있다. 이러한 전파 모델들은 충분히 검증되었다고 볼 수 있지만, 실제에 있어서는 건물 밀도나 평균 건물 높이와 같은 값들을 얻기 힘들고, 그 밀도나 높이가 일정하기 않기 때문에 정확한 결과를 얻기 위해서는, 측정 데이터를 이용한 전파모델 파라미터 튜닝이 필요한 단점이 있다.

한편, 고해상도 데이터는 도심지의 전파 환경을 가능하면 정확하게 제공하기 위해 사용된다. 이때, 전파전파에 영향을 미치는 모든 데이터들이 모델링된다.

전파 해석 툴에서는 일반적으로 지형 데이터 위에 지형 지물들을 벡터(Vector) 데이터로 올리게 되며, 각 지형 지물들은 해당 특성 데이터와 정확한 높이 값을 가지게 된다.

그러나 이러한 고해상도 데이터는 구축 비용이 많이 들고, 이러한 각 지형 지물들을 고려하는 3차원(3D) 전파 해석은 아주 높은 복잡도를 갖기 때문에 현재까지의 기술로는 실제 현장에 적용하는 데에 무리가 있다.

한편, 측정된 데이터를 이용한 기존의 자동 무선망 최적화 방법에서는 기준 기지국에서 NLOS 위치의 전파 환경을 최적화하는 경우, 기존의 방법으로는 고비용의 실제 건물 데이터와 일반적으로 아주 긴 시간을 요하는 레이 트레이싱 전파 해 석 방법을 사용할 수 없는 경우, 안테나의 설정이 NLOS 지역에 미치는 영향을 예측하는 것이 불가능하여, 자동 무선망 최적화가 사실상 불가능하였다.

따라서 기존의 일부 연구에서는 이러한 한계(고비용의 실제 건물 데이터와 일반적으로 아주 긴 시간을 요하는 레이 트레이싱 전파 해석 방법을 사용할 수밖에 없는 한계)를 극복하기 위하여, NLOS 지역에 대한 무선망 최적화인 경우 다수의 반사와 회절을 거치게 되는데, 빌딩 데이터가 없고 레이 트레이싱을 사용하여 반사점과 회절점을 구하지 않더라도 이러한 반사와 회절 조건이 불변이므로, 측정 데이터를 이용하여 안테나와 NLOS 측정지점까지의 고정 경로 손실(Path Loss)을 구한 후, 안테나의 출력만을 조정하여 NLOS 지역에 대한 전파 환경 개선을 시도하였다. 그러나 이러한 방법은 안테나의 방향과 틸트는 그대로 두고 안테나의 출력만을 조정하여 무선망 최적화를 수행하므로 최적화에는 한계가 있었다.

그래서 기존의 다른 일부 연구에서는 안테나와 NLOS 측정지점을 최단거리로 연결하는 고정 경로 손실(Path Loss)을 구한 후, 안테나의 방향과 틸트를 조정하여 무선망 최적화를 시도하였다. 그러나 이와 같은 경우에 안테나의 최적화를 위해 사용되는 기준값으로 기지국과 측정지점 간의 최단경로에 대한 고정 경로 손실 값을 사용하므로, 실제의 경로와는 다르게 되어, 경우에 따라 무선망 최적화의 결과가 반대로 나오는 단점이 있었다.

예를 들어, 기지국 A와 NLOS인 측정지점 B 사이에 빌딩이 있는 경우에, 현재 기지국 안테나로부터의 신호가 옆 빌딩으로부터 반사가 되어 측정지점 B로 수신된다고 가정하자. 이 경우에, 측정지점 B에서 최대의 신호 세기를 얻는 방법은 기지 국의 안테나가 반사가 시작되는 지점으로 방향이 결정되어야 한다.

그러나 상기 기존 방법과 같이 안테나의 방향과 틸트를 조정하는 무선망 최적화 방법에서는 측정지점 B의 신호 세기를 증가시키기 위하여 안테나가 측정지점 B방향으로 돌아가게 된다. 그런데, 기지국 A와 측정지점 B는 빌딩으로 박혀 있으므로, 실제로는 안테나가 측정지점 B가 아닌 빌딩을 지향하도록 최적화가 이루어지게 되어, 측정지점 B에 도달하는 실제 신호는 반사되어 도달하는 신호보다 더 약해지게 되는 문제점이 있다.

한편, 기지국 A와 NLOS인 측정지점 B간의 최단경로의 길이를 d_SP, 실제로 반사되어 들어가는 실제 경로의 길이를 d_R이라 하면, 반사 경로가 최단경로보다 돌아가게 되므로 d_SP < d_R이 된다.

이러한 경우에, 상기 기존 방법에 의해서 기지국 안테나의 틸트를 측정지점 B에 대해 최적화하면, 측정지점 간의 최단경로 d_SH에 대해 최적화가 이루어지게 되므로, 실제 필요한 안테나 틸트보다 더 큰 값으로 안테나 틸트가 결정되게 된다. 여기서, 틸트는 일반적으로 정면을 바라보는 경우가 0이고, 아래를 바라보는 경우가 90으로 정의되므로, 틸트 값이 적어질수록 안테나가 더 상향을 바라보도록 조정된다.

따라서 최적화된 안테나가 실제로는 측정지점 B에 훨씬 못 미치는 지점에서 최대 이득(Gain) 값을 갖도록 틸트가 최적화되게 되는 문제점이 있다.

따라서 상기와 같은 종래 기술은 지형 지물로 인하여 측정지점에 최단경로로 도달하는 신호가 반사되어 도달하는 신호보다 더 약해지게 되거나, 측정지점에 훨씬 못 미치는 지점에서 최대 이득 값을 갖도록 안테나의 틸트가 최적화되는 문제점이 있으며, 이러한 문제점을 해결하고자 하는 것이 본 발명의 과제이다.

따라서 본 발명은 NLOS(Non Line of Sight) 위치에 대해 도미넌트 경로(dominant path)를 탐색하여 결정하고, 결정된 도미넌트 경로를 이용하여 무선망 최적화 시에 해당 NLOS 지역에 대해 안테나를 최적할 수 있도록 하기 위한, NLOS 지역에 대한 안테나 최적화 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 방법은, 안테나 최적화 방법에 있어서, NLOS(Non Line of Sight) 지역에 대해 도미넌트 경로(dominant path)를 탐색하여 결정하는 도미넌트 경로 결정 단계; 및 상기 결정된 도미넌트 경로(dominant path)를 이용하여 상기 NLOS 지역에 대해 안테나 최적화를 수행하는 안테나 최적화 단계를 포함하되, 상기 도미넌트 경로 결정 단계는, 제 1 측정지점에서의 측정 데이터를 이용하여 수신 세기에 따라 상수 값을 구하는 단계; 상기 구한 상수 값을 이용하여 제 2 측정지점에서의 전파 세기를 계산하고, 제 3 측정지점에서의 전파 세기를 계산하는 단계; 및 상기 제 2 측정지점에서 실제로 측정된 신호 세기를 상기 계산된 제 2 측정지점에서의 전파 세기와 비교하고, 상기 제 3 측정지점에서 실제로 측정된 신호 세기를 상기 계산된 제 3 측정지점에서의 전파 세기와 비교하여 도미넌트 경로(dominant path)를 결정하는 단계를 포함한다.

상기와 같은 본 발명은, 자동 무선망 최적화 시에 기준 기지국에서 NLOS 위치의 전파환경을 최적화하는 경우, NLOS 위치에 대해 도미넌트 경로(dominant path)를 탐색하여 결정하고, 결정된 도미넌트 경로(dominant path)를 이용하여 무선망 최적화 시에 해당 NLOS 지역에 대해 안테나를 최적할 수 있도록 하며, 변경된 안테나 방향이 최적화 대상 위치에 미치는 영향을 사전에 예측 가능하도록 할 수 있다.

즉, 본 발명은 빌딩 데이터와 레이 트레이싱을 사용하여 기지국과 측정지점 간의 신호를 추적 가능한 경우와 빌딩 데이터와 레이 트레이싱을 사용할 수 없는 경우에도, 종래 기술의 문제들 없이, NLOS인 지점에 대한 최적화를 가능하게 하고, 최적화 시에 미치는 영향을 예측 가능하도록 할 수 있다.

상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되어 있는 상세한 설명을 통하여 보다 명확해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대 한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.

도 1a 및 도 1b는 본 발명이 적용되는 안테나 최적화 시스템의 일실시예 구성도이다.

도 1a에 도시된 바와 같이, 본 발명이 적용되는 안테나 최적화 시스템은, 본 발명에 필요한 연산을 수행하는 컴퓨터(11), 기지국의 위치 및 전력 등과 같은 데이터를 입력하기 위한 입력장치인 키보드(12)와 마우스(13), 및 연산 결과를 출력하기 위한 출력장치인 프린터(14)를 포함한다.

도 1b에 도시된 바와 같이, 본 발명이 적용되는 안테나 최적화 시스템의 컴퓨터(11)는, 중앙처리장치(15)와, 상기 중앙처리장치(15)에 연결된 주기억장치(16)와, 상기 주기억장치(16)에 연결된 보조기억장치(17)와, 상기 주기억장치(16)에 연결된 주변장치(18)를 구비한다.

이처럼, 본 발명이 적용되는 안테나 최적화 시스템은, 컴퓨터의 전체 동작을 제어하고 관리하는 중앙처리장치(15), 상기 중앙처리장치(15)에서 수행되는 프로그램을 저장하고 작업 수행 중에 이용되는 또는 작업 수행 중에 발생되는 각종 데이터를 저장하는 주기억장치(16)와 보조기억장치(17), 및 사용자와의 데이터 입/출력을 위한 입/출력 장치(12 내지 14)와, 통신 인터페이스 등을 위한 주변장치(18)를 포함한다.

그리고 상기 보조기억장치(17)는 대량의 데이터를 저장하는 역할을 하며, 상기 입/출력 장치(12 내지 14)는 일반적인 키보드(12), 마우스(13), 디스플레이 장치, 및 프린터(14) 등을 포함한다.

그러나 상기한 바와 같은 구성을 갖는 컴퓨터 하드웨어 환경은 당해 분야에서 이미 주지된 기술에 지나지 아니하므로 여기에서는 그에 관한 자세한 설명은 생략하기로 한다. 다만, 상기와 같은 하드웨어 시스템의 주기억장치(16)에는 NLOS(Non Line of Sight) 위치에 대해 도미넌트 경로(dominant path)를 탐색하여 결정하고, 결정된 도미넌트 경로를 이용하여 무선망 최적화 시에 해당 NLOS 지역에 대해 안테나를 최적할 수 있도록 하는 안테나 최적화 알고리즘이 저장되어 있으며, 상기 중앙처리장치(15)의 제어에 따라 수행된다. 이러한 안테나 최적화 알고리즘을 도 2를 참조하여 살펴보면 다음과 같다.

도 2는 본 발명에 따른 도미넌트 경로(dominant path)를 이용한 NLOS 지역에 대한 안테나 최적화 방법에 대한 일실시예 흐름도이다.

먼저, NLOS(Non Line of Sight) 지역에 대해 도미넌트 경로(dominant path)를 탐색하여 결정한다(201). 이때, 측정 데이터와 계산 데이터를 이용하여 각 경로의 경로 손실을 비교하여 NLOS 지역에 대해 도미넌트 경로(dominant path)를 탐색하여 결정한다. 이러한 도미넌트 경로를 탐색하여 결정하는 과정은 도 6을 참조하여 상세히 후술하기로 한다.

이후, 결정된 도미넌트 경로(dominant path)를 이용하여 NLOS 지역에 대해 안테나 최적화를 수행한다(202).

다음으로, 도 3을 참조하여 도 2의 도미넌트 경로(dominant path)를 구하는 과정(201)에 대하여 상세히 살펴보면 다음과 같다.

도 3은 본 발명에 따른 도미넌트 경로(dominant path)를 구하는 과정에 대한 일실시예 상세 흐름도이다.

먼저, LOS인 위치에 있는 측정지점으로부터 해당 지역의 전파 환경에 맞는 δ(상수 값)를 구한다(301).

그리고 건물 정보를 추출한다(302). 예를 들어, 도심 지역에서의 빌딩 위치와 그에 따른 측정 신호의 예에서 실제 엔지니어가 사용 가능한 데이터로부터 LOS와 NLOS를 구분하여 빌딩 정보를 추출한다(도 5 참조).

이후, 상기 추출한 건물 정보를 가지고 반사점을 구하고, 두 경로 a와 b가 등거리가 되도록 거리 d의 위치에 있는 측정지점 B를 찾는다(303).

그리고 측정지점 B의 해당 기지국으로부터의 수신 세기 값을 기준으로 하여 φ 값(경로 손실 함수의 상수 값)을 계산한다(304).

그리고 측정지점 B로부터 경로 a방향으로 K만큼 떨어져 있는 측정지점 C를 구하고, 측정지점 C에서의 전파 세기 SS_AtoC를 계산한다(305).

그리고 측정지점 B로부터 경로 b방향으로 K만큼 떨어져 있는 측정지점 D를 구하고, 측정지점 D에서의 전파 세기 SS_AtoD를 계산한다(306).

그리고 SS_MeasuredAtC(측정지점 C에서 실제로 측정된 신호 세기), SS_MeasuredAtD(측정지점 D에서 실제로 측정된 신호 세기), SS_AtoC, SS_AtoD를 비교하여 도미넌트 경로(dominant path)를 구한다(307).

도 4는 도심 지역에서의 빌딩 위치와 그에 따른 측정 신호, 및 기지국 A와 측정지점 B까지의 주 경로에 대한 일예시도이고, 도 5는 도심 지역에서의 빌딩 위치와 그에 따른 측정 신호의 예에서 실제 엔지니어가 사용 가능한 데이터로부터 LOS와 NLOS를 구분하여 추출한 빌딩 정보에 대한 일예시도이며, 도 6은 LOS와 NLOS를 구분하여 추출한 빌딩 정보를 가지고 주 경로를 구하고, 이때의 도미넌트 경로(dominant path)를 구하는 경우를 나타내는 일예시도이다.

다음으로, 도 4 내지 도 6을 참조하여 본 발명에 따른 도미넌트 경로(dominant path)를 이용한 NLOS 지역에 대한 안테나 최적화 방법에 대하여 상세히 살펴보면 다음과 같다.

본 발명을 제공하기 위해서는 모든 기지국 데이터와 측정 데이터를 안테나 최적화 시스템(예 : 컴퓨터)에 로딩(또는 입력)한 후에, 상기 기지국 데이터와 측정 데이터에 기반하여 건물 데이터를 구축한 후에 상기 구축한 건물 데이터를 다시 전파 해석 및 무선망 최적화에 이용함으로써, 전파 해석의 정확도를 높이게 되고, NLOS 지역에 대한 안테나 최적화를 수행할 수 있도록 한다.

일반적으로 전파가 지형 지물에 의해 영향을 받지 않는다면, 기지국으로부터 발사된 전파는 자유 공간(Free-Space) 전파 모델에 따라 공간을 진행한다. 따라서 기지국으로부터 발사된 전파가 지형 지물에 의해 영향을 받지 않는다면, 기지국에서 발사된 전파의 세기를 자유 공간(Free-Space) 전파 모델을 적용하여 감쇄시킨 전파 세기의 값은 측정된 전파 세기와 거의 같은 값을 가지게 될 것이다.

그러나 기지국으로부터 발사된 전파가 지형 지물에 의해 영향을 받는다면, 기지국에서 발사된 전파의 세기를 자유 공간(Free-Space) 전파 모델을 적용하여 감쇄시킨 전파 세기의 값은 측정된 전파 세기보다 더 큰 값을 가지게 될 것이다.

본 발명에서는 상기와 같은 특성(기지국에서 발사된 전파의 세기를 자유 공간 전파 모델을 적용하여 감쇄시킨 전파 세기의 값과 측정된 전파 세기를 비교한 결과)을 이용하여, 측정 데이터의 신호 세기를 기준으로 해당 측정 데이터를 LOS(Line of Sight)와 NLOS(Non Line of Sight)로 구분하여 표시한다. 즉, 측정 데이터를 지형 지물에 의해 영향을 받지 않은 측정 데이터와 지형 지물에 의해 영향을 받은 측정 데이터로 구분하여 표시한다.

이때, 여러 기지국 중에서 어느 하나의 특정 기지국으로부터의 신호가 수신되는 여러 측정지점 중에서 어느 한 지점에서 측정된, 상기 특정 기지국으로부터의 신호 세기(이하, "측정 신호 세기"라 함)가 도심 지역에서의 추가적인 손실(감쇄)을 고려한 전파 모델에 의해 예측된 신호 세기(이하, "예측 신호 세기"라 함)보다 크거나 같은 경우에는 LOS로 판단하고, 작은 경우에는 NLOS로 판단한다.

이때, 기준이 되는 신호 세기인 이미 알려진 LOS 위치의 측정지점의 측정 신호 세기는 다음의 [수학식 1]을 만족해야 하며, 아래 [수학식 1]에서 δ값을 제외 한 모든 값들을 알 수 있으므로, 다음의 [수학식 1]로부터 해당 지역의 전파 환경에 맞는 δ값을 구할 수 있다.

여기서, 상기 [수학식 1]의 각 파라미터의 의미는 다음과 같다.

- SS_indBm_LOS : LOS인 위치에서 dBm 단위로 나타낸 신호 세기(Signal Strength)

- TxPow_indBm : dBm 단위로 나타낸 신호 송신 전력(Transmission Power)

- AntennaGain_indB : dB 단위로 나타낸 송신 안테나 이득(Antenna Gain)

- PathLoss_indB() : dB 단위로 나타낸 경로 손실(Path Loss)

- d_SP : 기지국과 해당 지점 간의 최단 직선 거리

- f : 사용된 신호의 주파수

δ : 상수이며, 이 값은 실제 측정된 신호 세기 값에서 δ가 0인 경우의 SS_indBm_LOS 값을 뺀 경우의 차이 값이 된다.

한편, NLOS 지역에 있는 측정지점(측정위치)의 경우에는 기지국으로부터 송출된 신호가 한 번 또는 여러 번 반사 또는 회절되어 들어가게 되며, 이때에 측정 되는 신호의 세기는 여러 방향으로 반사 또는 회절되어 들어오는 신호들의 합이 된다. 이러한 경우 해당 기지국으로부터 해당 측정지점으로 송출되는 전파의 세기를 높이기 위해서는, 해당 기지국의 안테나 방향 또는 안테나 틸트를 조정해야 한다.

이때, 기지국의 안테나 방향은 지리적으로 기지국과 측정지점 간을 직접 연결하는 방향이 아니라, 해당 측정지점으로 수신되는 신호가 반사 또는 회절이 시작되는 위치를 찾아서 그 위치를 향하도록 안테나의 방향을 조정해야 한다.

그런데, 상기 조정되는 안테나 방향은, 해당 기지국과 측정지점 간의 경로 손실이 최소화되는 방향이어야 한다. 왜냐하면, NLOS인 경우에는 그 정의에 의해 해당 기지국과 해당 측정지점(측정위치) 간에 장애물이 있으며, 최단 직선 경로가 존재하지 않기 때문이다. 이러한 경우 기지국과 측정지점 간의 경로 손실이 최소화되는 방향을 찾는 방법에 대해서 설명하면 다음과 같다.

기지국에서 NLOS 위치에 있는 한 측정지점에서의 해당 기지국으로부터의 신호 세기는 다음의 [수학식 2]와 같이 정의할 수 있다.

여기서, 상기 [수학식 2]의 각 파라미터의 의미는 다음과 같다.

- SS_indBm_NLOS : NLOS인 위치에서 dBm 단위로 나타낸 신호 세기(Signal Strength)

- N : 기지국 안테나와 해당 지점 간에 존재하는 경로의 수

- TxPow_indBm : dBm 단위로 나타낸 신호 송신 전력(Transmission Power)

- AntennaGain_indB_K : 기지국 안테나와 해당 측정지점 간의 경로 K에 대한, dB 단위로 나타낸 송신 안테나 이득(Antenna Gain)

- PathLoss_indB()_K : 기지국 안테나와 해당 측정지점 간의 경로 K에 대한, dB 단위로 나타낸 경로손실(Path Loss). 이 경로손실은 SS_indBm_LOS의 경우와 마찬가지로 자유 공간 손실만을 고려하며, 신호의 반사 및 회절에 의한 손실은 고려하지 않는다.

- RFLoss_indB_K : 기지국 안테나와 해당 측정지점 간의 경로 K에 존재하는 각각의 반사에 의한 반사 손실

- DFLoss_indB_K : 기지국 안테나와 해당 측정지점 간의 경로 K에 존재하는 각각의 회절에 의한 회절 손실

- d_K : 기지국 안테나와 해당 측정지점 간의 경로 K에 대한 기지국과 해당 지점 간의 거리

- f : 사용된 신호의 주파수

- δ : 상수이며, 이 값은 상기 [수학식 1]의 SS_indBm_LOS의 δ 값을 사용한 다.

이하의 본 발명의 일실시예에서는 본 발명에 대한 이해를 돕기 위하여 문제를 단순화하여, 실제적으로 가장 많은 영향을 미치는 두 개의 경로 중에서 도미넌트 경로(dominant path)를 구하는 방법을 예로 들어 설명하기로 한다.

도 4 및 도 6에 도시된 바와 같이, 한 기지국 A와 측정지점 B간에 두 경로가 있다고 가정한다.

이 두 경로를 각각 α 및 β라고 하고, 각 경로에 대해 측정 시에 설정된 안테나의 각도에 따라 결정되는 안테나 이득(Antenna Gain)을 각각 G_α 및 G_β, 각각의 반사 경로에 대한 경로의 길이를 각각 d_α 및 d_β, 각 경로에 대한 반사에 의한 손실을 각각 RFLoss_α 및 RFLoss_β, 각 경로에 대한 회절에 의한 손실을 각각 DFLoss_α 및 DFLoss_β, 각각의 반사 경로에 대한 경로 손실을 PL_α 및 PL_β라 하였을 때, PL_α와 PL_β 중에 보다 적은 값을 갖는 경로를 찾으면 해당 경로가 도미넌트 경로(dominant path)가 된다.

한 측정지점 B에서 기지국 A로부터의 신호 세기가 경로 α 및 β에 의해서만 결정된다고 가정하면, 측정지점 B에서의 기지국 A의 신호 세기 SS_AtoB는 다음의 [수학식 3]과 같이 계산이 가능하다.

여기서, TxPwr의 의미는 기지국으로부터의 신호의 전송 세기(Transmission Power)이다.

이때, 만약 경로 α 및 β의 경로 길이가 d_R로 동일하고, 모든 반사 및 회절을 포함하는 경로 α 및 β의 경로 손실 PL_α(d_R) 및 PL_β(d_R)이 PL(d_R)로 동일하다고 가정하면, 경로 손실은 다음의 [수학식 4]와 같이 정의할 수 있다.

그리고 상기 가정이 유효하다면 SS_AtoB는 측정된 데이터의 신호 세기 SS_MeasuredAtB와 같아야 한다.

이때, 측정 신호의 시간 지연(time delay) τ값으로 d_R을 구할 수 있으므로, 이러한 경우에 대한 PL(d) 함수의 상수 값 φ를 결정할 수 있다.

상수 값 φ가 결정되면, 측정지점 B에서 경로 α방향으로 △K만큼 떨어진(β방향으로 -△K만큼 떨어진) 측정지점 C에서의 신호 세기를 다음의 [수학식 5]와 같은 수식으로 구할 수 있다.

이렇게 계산된 신호 세기 SS_AtoC와 측정지점 C에서 실제로 측정된 신호 세기 SS_MeasuredAtC를 비교하여, SS_{MeasuredAtC >} SS_AtoC이면 경로 α의 실제 경로 손실 PL_α(d)가 반사 경로 β의 실제 경로 손실 PL_β(d)보다 작은 경우이므로 경로 α가 도미넌트 경로(dominant path)가 되며, 그 반대의 경우라면 경로 β가 도미넌트 경로(dominant path)가 된다.

상기와 같은 방법으로 도미넌트 경로(dominant path)를 결정한 후에, 측정지점 B에서 경로 β방향으로 △K만큼 떨어진(α방향으로 -△K만큼 떨어진) 측정지점 D에서의 신호 세기를 다음의 [수학식 6]과 같은 수식으로 구한다.

이렇게 구한 신호 세기 SS_AtoD와 측정지점 D에서 실제로 측정된 신호 세기 SS_MeasuredAtD를 비교하여, SS_{MeasuredAtD >} SS_AtoD이면 경로 β의 실제 경로 손실 PL_β(d)가 α경로의 실제 경로 손실 PL_α(d)보다 작은 경우이므로 경로 β가 도미넌트 경로(dominant path)가 되며, 그 반대의 경우라면 경로 α가 도미넌트 경로(dominant path)가 된다.

이때, 측정지점 D기준으로 계산된 도미넌트 경로(dominant path)가 측정지점 C기준으로 계산된 도미넌트 경로(dominant path)와 같은 경로를 나타내는 다음의 [수학식 7]의 경우에는 도미넌트 경로(dominant path)가 쉽게 결정된다.

상기 [수학식 7]의 경우를 제외한 경우는 경로 α 및 경로 β외에 다른 경로들을 통해 들어오는 신호들과의 간섭에 의해 전파 수신 세기가 영향을 받아 측정 신호에 노이즈가 섞여 있는 경우이다. 이 경우는

또는

와 같은 경우이다.

인 경우,

와

를 비교하여

인 경우, 경로 α의 실제 경로 손실 PL_α(d)가 반사 경로 β의 실제 경로 손실 PL_β(d)보다 작은 경우이므로 경로 α가 도미넌트 경로(dominant path)가 되며, 그 반대의 경우라면 경로 β가 도미넌트 경로(dominant path)가 된다.

인 경우,

와

를 비교하여

인 경우, 경로 α의 실제 경로 손실 PL_α(d)가 반사 경로 β의 실제 경로 손실 PL_β(d)보다 작은 경우이므로, 경로 α가 도미넌트 경로(dominant path)가 되며, 그 반대의 경우라면 경로 β가 도미넌트 경로(dominant path)가 된다.

전술한 바와 같이 d_R를 구하는 방법은, 기본적으로 측정 신호의 시간 지연(time delay) τ값으로 구할 수 있으며, 실제 건물 데이터가 사용 가능하다면 레이 트레이싱(전파 추적) 전파 해석 방법을 이용하여 실제 경로를 구하여 얻을 수 있다.

이때, 안테나 틸트의 경우도 기지국에서 NLOS인 해당 측정지점 B까지의 최단경로가 아니라 거리 d_R만큼 떨어져 있다고 가정하고, 해당 거리 d_R에서 최적의 이득(Gain) 값을 갖도록 안테나 틸트를 조정해야 한다. 기지국과 측정지점이 NLOS의 경우, 전파가 기지국에서 해당 측정지점 B까지 바로 도달하는 것이 아니라 반사 및 회절을 통해 돌아서 들어가기 때문에, 상기 구한 거리 d_R를 이용하여 안테나 틸트 값을 계산하게 되면, 최단 경로를 이용하여 안테나 틸트 값을 구하는 것보다는 더 적은 값의 안테나 틸트 값을 가지게 된다. 여기서, 안테나 틸트는 일반적으로 정면을 바라보는 경우가 0이고, 아래를 바라보는 경우가 90으로 정의되므로, 안테나 틸트 값이 적어질수록 안테나가 더 상향을 바라보도록 조정된다.

한편, 전술한 바와 같은 본 발명의 방법은 컴퓨터 프로그램으로 작성이 가능하다. 그리고 상기 프로그램을 구성하는 코드 및 코드 세그먼트는 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.　또한, 상기 작성된 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체(정보저장매체)에 저장되고, 컴퓨터에 의하여 판독되고 실행됨으로써 본 발명의 방법을 구현한다. 그리고 상기 기록매체는 컴퓨터가 판독할 수 있는 모든 형태의 기록매체를 포함한다.

이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.

본 발명은 NLOS(Non Line of Sight) 지역에 대한 안테나 최적화 등에 이용될 수 있다.

도 1a 및 도 1b는 본 발명이 적용되는 안테나 최적화 시스템의 일실시예 구성도,

도 2는 본 발명에 따른 도미넌트 경로(dominant path)를 이용한 NLOS 지역에 대한 안테나 최적화 방법에 대한 일실시예 흐름도,

도 3은 본 발명에 따른 도미넌트 경로(dominant path)를 구하는 과정에 대한 일실시예 상세 흐름도,

도 4는 도심 지역에서의 빌딩 위치와 그에 따른 측정 신호, 및 기지국 A와 측정지점 B까지의 주 경로에 대한 일예시도,

도 5는 도심 지역에서의 빌딩 위치와 그에 따른 측정 신호의 예에서 실제 엔지니어가 사용 가능한 데이터로부터 LOS와 NLOS를 구분하여 추출한 빌딩 정보에 대한 일예시도,

도 6은 LOS와 NLOS를 구분하여 추출한 빌딩 정보를 가지고 주 경로를 구하고, 이때의 도미넌트 경로(dominant path)를 구하는 경우를 나타내는 일예시도이다.

Claims (4)

1. 삭제
2. 삭제
3. 안테나 최적화 방법에 있어서,

   NLOS(Non Line of Sight) 지역에 대해 도미넌트 경로(dominant path)를 탐색하여 결정하는 도미넌트 경로 결정 단계; 및

   상기 결정된 도미넌트 경로(dominant path)를 이용하여 상기 NLOS 지역에 대해 안테나 최적화를 수행하는 안테나 최적화 단계를 포함하되,

   상기 도미넌트 경로 결정 단계는,

   제 1 측정지점에서의 측정 데이터를 이용하여 수신 세기에 따라 상수 값을 구하는 단계;

   상기 구한 상수 값을 이용하여 제 2 측정지점에서의 전파 세기를 계산하고, 제 3 측정지점에서의 전파 세기를 계산하는 단계; 및

   상기 제 2 측정지점에서 실제로 측정된 신호 세기를 상기 계산된 제 2 측정지점에서의 전파 세기와 비교하고, 상기 제 3 측정지점에서 실제로 측정된 신호 세기를 상기 계산된 제 3 측정지점에서의 전파 세기와 비교하여 도미넌트 경로(dominant path)를 결정하는 단계

   를 포함하는 안테나 최적화 방법.
4. 제 3 항에 있어서,

   상기 안테나 최적화 단계는,

   상기 결정된 도미넌트 경로(dominant path)를 이용하여 해당 기지국과 해당 측정지점 간의 경로 손실이 최소화되는 방향을 향하도록 안테나 틸트를 조정하는, 안테나 최적화 방법.

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