KR101163335B1 - Wireless localization method based on rssi at indoor environment and a recording medium in which a program for the method is recorded - Google Patents

Wireless localization method based on rssi at indoor environment and a recording medium in which a program for the method is recorded Download PDF

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KR101163335B1 KR1020110033443A KR20110033443A KR101163335B1 KR 101163335 B1 KR101163335 B1 KR 101163335B1 KR 1020110033443 A KR1020110033443 A KR 1020110033443A KR 20110033443 A KR20110033443 A KR 20110033443A KR 101163335 B1 KR101163335 B1 KR 101163335B1
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이정규
박주현
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Abstract

PURPOSE: A wireless positioning method based on a distance estimation method of received signal strength using trilateration and a recording medium having a program for performing the same are provided to improve position estimation accuracy. CONSTITUTION: A wireless positioning method based on a distance estimation method of received signal strength using trilateration is as follows. Three estimation distances from three anchor nodes to a blind node are calculated using signal strength received from the anchor nodes, and three actual distances are calculated using the estimation distances(S14). The volume of a tetrahedron formed by the anchor nodes and the blind node is estimated using the estimation and actual distances(S18). The errors of the estimation distances are corrected. The estimation position of the blind node is calculated using the corrected estimation distances(S22).

Description

수신신호강도의 거리 추정 방식에 의거한 실내 무선 측위 방법 및 이 방법을 실시하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체 {Wireless localization method based on RSSI at indoor environment and a recording medium in which a program for the method is recorded}Indoor wireless positioning method based on distance estimation method of received signal strength and recording medium recording program for implementing the method {Wireless localization method based on RSSI at indoor environment and a recording medium in which a program for the method is recorded }

본 발명은 실내 무선 측위 기술에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 무선 측위 방법 중의 하나인 범위기반 위치추정방식(range based approach)에 의거한 수신신호강도(Received Signal Strength Indicator: RSSI) 방법을 이용한 무선 측위 방법의 정확도 개선에 관한 것이다.The present invention relates to indoor wireless positioning technology, and more particularly, to wireless positioning using a received signal strength indicator (RSSI) method based on a range based approach, which is one of wireless positioning methods. It is about improving the accuracy of the method.

최근 스마트 폰에 대한 관심이 폭발적으로 증가하면서 증강현실과 같은 위치기반 서비스(LBS, Location Based Service)가 큰 주목을 받고 있다. 위치기반 서비스는 서비스를 요구하는 사용자의 위치에 대한 측위가 정확하게 이루어져야 가능하다. Recently, as interest in smart phones has exploded, location-based services such as augmented reality (LBS) are receiving great attention. Location-based service is possible only when the location of the user requesting the service is accurately made.

현재까지 제안된 대표적인 무선 측위 방법으로는 범위무제한 위치추정방식(Range free approach)과 범위기반 위치추정방식(Range based approach)이 있다. 사용자의 위치를 추정함에 있어서 송신단과 수신단 사이의 거리에 대한 정보 없이 위치를 추정하는 접근 방법이 범위무제한 위치추정방식이고, Cell-ID와 RFID방식이 여기에 속한다. 반면에 범위기반 위치추정방식은 수신단과 송신단 사이의 거리에 대한 정보를 바탕으로 위치를 추정하는 방법이며, GPS, 삼변측량 그리고 최소제곱법 등이 이 방식에 속한다. Representative wireless positioning methods proposed to date include a range-free position estimation method and a range-based position estimation method. In estimating the location of a user, an approach for estimating a location without information on the distance between a transmitter and a receiver is a range-limited location estimation method, and a cell-ID and an RFID method. On the other hand, the range-based position estimation method is a method of estimating the position based on the information on the distance between the receiver and the transmitter. GPS, trilateration, and least squares methods belong to this method.

GPS 방식은 옥외 환경에서는 일정수준 이상의 정확도로 위치정보를 제공하지만, 위성을 이용하여 위치정보를 얻기 때문에 실내에서의 측위는 어렵고, 단말기가 고가라는 단점도 있다. 이러한 이유로 '실내'에서의 무선 측위를 위해 무선랜(Wireless Local Area Network: WLAN), 초광대역(UWB, Ultra Wide Band)통신 그리고 무선센서네트워크(Wireless Sensor Network: WSN) 등의 방식이 제안되고 많은 연구가 진행되었다. 그 중 WSN은 크기가 작은 센서 노드(Sensor Node)를 많이 확보하여 측위에 이용하는 방법이다. 이러한 WSN을 활용하기 위해서는 저가의 센서 노드를 확보하고, 측위가 필요한 공간에 많은 수의 센서 노드를 설치하는 것이 중요하다. 지그비(Zigbee) 기술은 IEEE 802. 15. 4 기반의 저가, 저전력, 저속의 근거리 무선통신 기술이다. 매우 간단한 하드웨어 구조를 지니고 있어 초저가의 센서 네트워크를 구성할 수 있으며 하나의 네트워크에 많은 노드를 연결할 수 있게 만들어졌다.The GPS method provides location information with a certain level of accuracy in an outdoor environment, but positioning is difficult in the room because the satellite obtains location information, and the terminal is expensive. For this reason, wireless local area network (WLAN), ultra wide band (UWB) communication, and wireless sensor network (WSN) have been proposed for wireless indoor positioning. The study was conducted. Among them, WSN is a method of securing many small sensor nodes and using them for positioning. In order to take advantage of this WSN, it is important to secure a low-cost sensor node and to install a large number of sensor nodes in a location that requires positioning. Zigbee technology is a low-cost, low-power, low-speed, short-range wireless communication technology based on IEEE 802.11. It has a very simple hardware structure, which makes it possible to construct an inexpensive sensor network and to connect many nodes to one network.

범위기반 위치추정방식에 사용되는 송신단과 수신단의 거리를 추정하는 방법으로는 수신신호강도(Received Signal Strength Indicator: RSSI)와 도래시간(Time of Arrival: ToA) 등을 이용한 방법이 있다. RSSI방식은 수신된 신호의 세기를 바탕으로 거리를 추정하는 방법으로 신호의 통과손실(Pass loss) 모델을 사용한다. 이 방법은 송수신단의 동기화와 같은 복잡한 방법을 거치지 않기 때문에 간단하지만, 신호의 특성상 비가시거리(NLOS, None Line of Sight)가 형성되어 있는 지역에서는 정확도가 떨어진다. 하지만 지그비와 같은 저가의 노드를 사용할 경우 다수의 센서 노드를 좁은 지역에 위치시켜 네트워크를 구성하면 각 노드들이 가시거리(LOS, Line of Sight)를 형성할 수 있는 환경을 만들 수 있다. 이러한 환경적 요소를 이용하여 도 1과 같이 나뭇가지 구조(Tree Topology) 네트워크를 구성하면 실내 환경에서 RSSI를 이용하여 위치를 추정할 수 있는 최적의 환경으로 만들 수 있다. As a method of estimating the distance between a transmitter and a receiver used in the range-based location estimation method, there is a method using a received signal strength indicator (RSSI) and a time of arrival (ToA). The RSSI method uses a pass loss model of the signal as a method of estimating the distance based on the strength of the received signal. This method is simple because it does not go through complicated methods such as synchronization of the transmitter and receiver, but it is inaccurate in the area where the NLB (None Line of Sight) is formed due to the characteristics of the signal. However, when using low-cost nodes such as ZigBee, a network can be constructed by placing a large number of sensor nodes in a small area so that each node can form a line of sight (LOS). Using such environmental factors, a tree topology network as shown in FIG. 1 may be used to make an optimal environment for estimating a location using RSSI in an indoor environment.

RSSI와 같은 방법으로 추정된 송수신단의 거리를 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 기본적인 방법으로 삼변측량이 널리 이용된다. 삼변측량을 이용한 정확한 측위를 위해서는 위치를 알고 있는 노드(이를 앵커노드(Anchor node)라 함)를 중심으로 하고, RSSI 등의 방식으로 추정된 거리를 반지름으로 하는 3개의 원들이 교직선을 형성해야 하고, 이러한 교직선들이 도 2와 같이 하나의 교점을 형성해야 한다. 송수신단의 거리를 추정함에 있어 큰 오차가 포함되면 거리가 매우 크거나 작게 추정되어 1개의 원이 다른 원과 완전히 분리 되거나, 1개의 원이 다른 원을 완전히 포함하는 경우 즉, 도 3과 같이 3개의 원이 교직선을 형성하지 못하는 경우가 실질적인 환경에서는 발생할 수도 있다. 1개의 원이 다른 원과 완전히 분리되어 있거나, 다른 원을 완전하게 포함하는 경우 그렇지 않은 경우에 비해 상대적으로 큰 위치 추정 오차를 갖게 된다. Trilateral surveying is widely used as a basic method of estimating a user's position using the estimated distance of a transmitter / receiver in the same manner as RSSI. For accurate positioning using trilateration, three circles centering on the node whose location is known (called an anchor node) and having a radius of the distance estimated by RSSI or the like should form an orthogonal line. And, these intersection lines should form one intersection as shown in FIG. When estimating the distance of the transmitter and the receiver includes a large error, the distance is estimated to be very large or small so that one circle is completely separated from the other circle, or one circle completely includes the other circle, that is, as shown in FIG. 3. The fact that two circles do not form a straight line may occur in a practical environment. If one circle is completely separated from another circle or completely includes another circle, it will have a relatively large position estimation error as compared to the case otherwise.

본 발명자는 RSSI를 이용한 삼변측량을 이용하여 무선 위치추정을 함에 있어서, 3개의 원이 교직선을 형성하지 못하는 경우(본 발명에서는 이를 비교차 케이스(None Intersection Case: NIC)로 정의하며, 1개의 원이 완전히 분리되어 있는 경우와 다른 원을 완전히 포함하는 경우가 있다) 및 그 NIC와 반대되는 경우인 교차 케이스(Intersection Case: IC)를 사면체를 위한 헤론의 공식을 이용하여 분류할 수 있고, 그렇게 분류된 NIC에서 사면체를 위한 헤론의 공식을 이용해 얻은 부피의 절댓값과 위치 추정 오차 거리가 양의 상관관계를 갖는다는 점을 알아냈다. 그리고 그러한 오차 거리와 부피의 절댓값 간의 양의 상관관계를 이용하여 실제 환경에서 확인할 수 없는 추정위치의 신뢰도를 부피의 절댓값의 크기로 확인할 수 있음도 알아냈다. 나아가, 이러한 양의 상관관계를 이용하여 NIC로 분류된 경우에 추정된 거리 값을 부피의 절댓값을 이용하여 가공하고, 이를 통해 삼변측량의 성능을 개선할 수 있는 방법을 알아냈다. In the present invention, in the case of wireless position estimation using triangulation using RSSI, when three circles do not form an intersection line (in the present invention, this is defined as a non-intersection case (NIC), and one And the case of the opposite of the NIC, and the Intersection Case (IC) can be classified using Heron's formula for tetrahedron, and so on. Using the Heron's formula for the tetrahedron in the classified NIC, we found that the absolute value of the volume and the estimated error distance have a positive correlation. Also, by using the positive correlation between the error distance and the absolute value of the volume, it was found that the reliability of the estimated position that could not be confirmed in the real environment can be confirmed by the magnitude of the absolute value of the volume. In addition, by using these positive correlations, the estimated distance values when they are classified as NICs are processed using the absolute value of the volume, and the method of improving the performance of trilateration is found.

이러한 연구 성과를 바탕으로 한, 본 발명은 RSSI를 기반으로 삼변측량을 사용하여 브라인드 노드의 위치 추정을 할 때 상대적으로 큰 위치 추정 오차를 발생시킬 수 있는 경우를 판별해내어 추정 거리의 오차를 줄여줌으로써 삼변측량에 의한 위치 추정의 정확도를 향상시킬 수 있는 무선 측위 방법과 이 무선 측위 방법을 실현하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체를 제공하는 것을 목적으로 한다. Based on the results of this research, the present invention reduces the error of the estimated distance by determining a case where a relatively large position estimation error can be generated when estimating the position of the blind node using trilateration based on RSSI. An object of the present invention is to provide a radio positioning method capable of improving the accuracy of position estimation by triangulation by zooming, and a recording medium on which a program for realizing the radio positioning method is recorded.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따르면, 위치를 알고 있는 3개의 앵커 노드와 위치를 알고자 하는 1개의 브라인드 노드, 그리고 무선측위서버를 적어도 포함하는 무선 네트워크에서 상기 무선측위서버에 의해 실행되는 무선측위방법 있어서, 상기 3개의 앵커노드로부터 제공받은 수신신호세기(RSSI)를 이용하여 각 앵커노드로부터 상기 브라인드 노드까지의 3개의 추정 거리를 산출하고, 상기 3개의 앵커노드의 위치 정보를 이용하여 그들 간의 3개의 실제 거리를 산출하는 제1 단계; 상기 3개의 추정 거리와 상기 3개의 실제 거리를 이용하여 상기 3개의 앵커 노드와 상기 1개의 브라인드 노드가 형성하는 사면체의 부피를 추정하는 제2단계; 추정 된 부피를 헤론의 공식을 통해 오차의 크기를 판별하여 소정 기준 이상으로 큰 오차를 포함하는 경우에는 상기 3개의 추정 거리에 관한 오차의 크기를 보정하는 제3단계; 및 상기 제3단계에서의 오차 보정이 반영된 3개의 최종 추정 거리를 이용하여 삼변측량법으로 상기 브라인드 노드의 추정 위치를 산출하는 제4단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법이 제공된다.According to an aspect of the present invention for achieving the above object, the wireless positioning server in a wireless network comprising at least three anchor nodes that know the location, one blind node to know the location, and a wireless positioning server In the radio location method executed by the method, the three estimated distances from each anchor node to the blind node are calculated using the received signal strengths (RSSI) provided from the three anchor nodes, and the positions of the three anchor nodes. A first step of calculating three actual distances between them using the information; Estimating the volume of the tetrahedron formed by the three anchor nodes and the one blind node using the three estimated distances and the three actual distances; A third step of correcting the magnitudes of the errors with respect to the three estimated distances when the magnitudes of the errors are determined through the formula of the heron to include errors larger than a predetermined reference; And a fourth step of calculating an estimated position of the blind node by trilateration using three final estimated distances reflecting the error correction in the third step.

상기 무선 측위 방법에 있어서, 상기 제3단계에서 상기 오차의 크기는 사면체 부피 산출을 위한 헤론의 공식을 이용하여 판별하며, 또한 사면체가 형성되지 못하는 경우와 사면체가 형성되는 경우로 나누어 사면체가 형성 되지 못하는 경우가 상기 3개의 추정 거리에 상기 큰 오차가 포함된 것으로 판단한다. In the wireless positioning method, in the third step, the magnitude of the error is determined by using the formula of the heron for calculating the tetrahedral volume, and the tetrahedron is not formed by dividing into the case where the tetrahedron is not formed and the tetrahedron is formed. If not, it is determined that the three errors include the large error.

상기 제3단계에서의 추정 거리에 관한 오차 보정은, 부피의 크기를 이용하여 추정 거리가 짧아서 사면체를 형성하지 못하는 경우에는 사면체를 형성시키지 못하는 원인이 되는 가장 작은 추정거리를 증가시켜 사면체를 형성 할 수 있게 만들어 주고, 반면에 추정 거리가 길어서 사면체를 형성하지 못하는 경우에는 그 원인이 되는 가장 긴 추정 거리를 감소시켜 사면체를 형성 할 수 있게 만들어 주는 방식으로 이루어진다. In the third step, the error correction regarding the estimated distance may be performed by increasing the smallest estimated distance that causes the tetrahedron to not be formed, if the estimated distance is short using the volume size to form a tetrahedron. On the other hand, if the estimated distance is not long enough to form a tetrahedron, the longest estimated distance is reduced so that the tetrahedral can be formed.

상기 무선 측위 방법의 상기 제3단계는, 상기 3개의 추정 거리를 반지름으로 하는 3개의 원(C1, C2, C3)이 모두 상호 교차관계인 경우이면 상기 3개의 추정 거리에 관한 오차 보정을 하지 않는 제3-1단계; 및 그 외의 경우(비 교차관계인 경우)에는 가장 작은 원(C1)과 가장 큰 원(C3)의 기하학적 위치관계를 판별하여 그 위치관계가 분리관계이면 상기 3개의 추정 거리 중에서 최소값의 추정 거리는 증가시키고 상기 분리관계가 아니라 상기 가장 작은 원(C1)이 상기 가장 큰 원(C3)에 포함되거나 서로 교차하는 관계이면 최대값의 추정 거리는 감소시켜 오차 보정을 하는 제3-2단계를 포함한다. The third step of the wireless positioning method, if the three circles (C 1 , C 2 , C 3 ) whose radius is the three estimated distances are all cross-relational, the error correction for the three estimated distances is corrected. Not performing step 3-1; And in other cases (non-crossing relationship), the geometric positional relationship between the smallest circle (C 1 ) and the largest circle (C 3 ) is determined, and if the positional relationship is separated, the estimated distance of the minimum of the three estimated distances If the smallest circle (C 1 ) is included in the largest circle (C 3 ) or intersecting with each other, and the relationship is not the separation relationship, the estimated distance of the maximum value is reduced to compensate for errors. do.

상기 추정 거리에 관한 오차 보정을 하는 한 가지 방법은, 상기 가장 작은 추정거리에 대해서는 소정의 보정용 가중치

Figure 112011026449944-pat00001
를 곱하는 것과 상기 가장 긴 추정 거리에 대해서는 상기 소정의 보정용 가중치
Figure 112011026449944-pat00002
를 나누어 주는 것에 의해 이루어진다. One method of error correction with respect to the estimated distance is that a predetermined correction weight is given for the smallest estimated distance.
Figure 112011026449944-pat00001
Multiply by and the predetermined correction weight for the longest estimated distance
Figure 112011026449944-pat00002
By distributing

상기 보정용 가중치

Figure 112011026449944-pat00003
Figure 112011026449944-pat00004
로 정해질 수 있다. 여기서 V는 상기 사면체의 부피이고, A는 상기 3개의 앵커 노드가 형성하는 삼각형의 넓이이다. The correction weight
Figure 112011026449944-pat00003
Is
Figure 112011026449944-pat00004
Can be determined. Where V is the volume of the tetrahedron and A is the width of the triangle formed by the three anchor nodes.

상기 무선 측위 방법은, 상기 사면체의 부피의 절댓값이 그 사면체의 밑면을 이루는, 상기 3개의 앵커 노드가 이루는 삼각형의 넓이보다 큰 경우에만 상기 제3단계의 오차 보정을 수행하는 것이 바람직하다. In the wireless positioning method, it is preferable to perform the third step error correction only when the absolute value of the volume of the tetrahedron is larger than the width of the triangle formed by the three anchor nodes forming the bottom surface of the tetrahedron.

한편, 본 발명의 상기 목적을 달성하기 위한 다른 측면에 따르면, 위치를 알고 있는 3개의 앵커 노드와 위치를 알고자 하는 1개의 브라인드 노드, 그리고 무선측위서버를 적어도 포함하는 무선 네트워크에서, 무선측위 프로그램이 기록되고 상기 무선측위서버로 읽을 수 있는 매체가 제공된다. 상기 무선측위 프로그램은, 상기 3개의 앵커노드로부터 제공받은 수신신호세기(RSSI)를 이용하여 각 앵커노드로부터 상기 브라인드 노드까지의 3개의 추정 거리를 산출하고, 상기 3개의 앵커노드의 위치 정보를 이용하여 그들 간의 3개의 실제 거리를 산출하는 제1 기능; 상기 3개의 추정 거리와 상기 3개의 실제 거리를 이용하여 상기 3개의 앵커 노드와 상기 1개의 브라인드 노드가 형성하는 사면체의 부피를 추정하는 제2 기능; 추정 된 부피를 헤론의 공식을 통해 오차의 크기를 판별하여 소정 기준 이상으로 큰 오차를 포함하는 경우에는 상기 3개의 추정 거리에 관한 오차의 크기를 보정하는 제3 기능; 및 상기 제3단계에서의 오차 보정이 반영된 3개의 최종 추정 거리를 이용하여 삼변측량법으로 상기 브라인드 노드의 추정 위치를 산출하는 제4 기능을 상기 무선측위서버에 실현시키기 위한 것이다. On the other hand, according to another aspect for achieving the above object of the present invention, in a wireless network comprising at least three anchor nodes that know the location, one blind node to know the location, and a wireless positioning server, A medium is recorded and readable by the radiodetermination server. The radio location program calculates three estimated distances from each anchor node to the blind node using received signal strengths (RSSI) provided from the three anchor nodes, and uses position information of the three anchor nodes. A first function of calculating three actual distances between them; A second function of estimating the volume of the tetrahedron formed by the three anchor nodes and the one blind node using the three estimated distances and the three actual distances; A third function of determining the magnitude of the error through the formula of the heron and correcting the magnitudes of the errors with respect to the three estimated distances when the magnitude of the error is larger than a predetermined reference; And a fourth function of calculating the estimated position of the blind node by trilateration using three final estimated distances reflecting the error correction in the third step.

본 발명에 의하면, 삼변측량을 이용한 무선측위를 함에 있어서 상대적으로 큰 추정오차를 포함하는 추정 거리를 찾아내어 그 추정 거리에 포함된 오차를 감소시킴으로써 삼변측량으로 구하는 브라인드 노드의 추정 위치의 정확도를 크게 개선할 수 있다. According to the present invention, in the wireless positioning using triangulation, by finding an estimated distance including a relatively large estimated error and reducing the error included in the estimated distance, the accuracy of the estimated position of the blind node obtained by the trilateration is greatly increased. It can be improved.

도 1은 RSSI를 이용하여 위치를 추정할 수 있는 최적의 환경을 설명하기 위한 네트워크의 나뭇가지 구조를 도시하며,
도 2는 삼변측량의 교차 케이스(Intersection Case)의 예를 도시하며,
도 3은 삼변측량의 비교차 케이스(None Intersection Case)의 예를 도시하며,
도 4는 삼변측량을 설명하기 위한 사면체를 도시하며,
도 5는 부피의 절댓값과 위치 추정 오차거리의 상관관계를 나타내는 그래프이며,
도 6은 쉐도잉과 오차거리의 상관관계를 나타내는 그래프이고,
도 7은 쉐도잉과 부피의 절댓값 간의 상관관계를 나타내는 그래프이며,
도 8은 사면체의 높이와 오차거리의 확률밀도함수를 나타내는 그래프이고,
도 9는 본 발명에 따른 무선 측위 방법을 실시하기 위한 시스템의 개략적 구성을 도시하며,
도 10은 본 발명의 제1 실시예에 따른 무선 측위 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
FIG. 1 illustrates a tree branch structure for explaining an optimal environment for estimating a location using RSSI.
2 shows an example of an intersection case of trilateration,
3 shows an example of a non-intersection case of trilateration,
4 shows a tetrahedron for explaining trilateration,
5 is a graph showing the correlation between the absolute value of the volume and the position estimation error distance,
6 is a graph showing the correlation between shadowing and an error distance,
7 is a graph showing the correlation between shadowing and the absolute value of volume,
8 is a graph showing the probability density function of the height and the error distance of a tetrahedron,
9 shows a schematic configuration of a system for implementing a wireless positioning method according to the present invention,
10 is a flowchart illustrating a wireless positioning method according to a first embodiment of the present invention.

이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 실시할 수 있도록 보다 구체적으로 설명할 것이다. Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in more detail to enable the present invention.

(1) 우선, 본 발명의 배경이론이 되는 RSSI를 이용한 거리 추정방법과 그렇게 추정 거리를 이용하여 위치추정을 하는 삼변측량에 관한 이해를 돕기 위한 이론 설명을 한다. (1) First, a theoretical explanation will be provided to assist in understanding the distance estimation method using RSSI, which is the background theory of the present invention, and the trilateration measurement using the estimated distance.

(1.1) RSSI 방식(1.1) RSSI method

본 발명에 따른 무선 측위 방법은 RSSI 방식을 이용한다. RSSI방식은 수신단에서 수신된 신호의 세기만을 이용하여 송수신단의 거리를 추정하는 방식이다. The radio positioning method according to the present invention uses the RSSI method. The RSSI method is a method of estimating the distance between the transmitter and the receiver using only the strength of the signal received at the receiver.

무선통신 시스템에서는 오차를 유발하는 2가지 환경적인 요인인 멀티패스 페이딩(다양한 경로를 통과한 신호들이 각각 다른 크기와 다른 페이저를 갖고 수신단에 들어오면서 해당 주파수에 보강간섭 또는 상쇄간섭으로 합쳐져서 생기는 오차유발현상)과 쉐도잉(환경적인 요인으로 인해 수신되는 신호에 손실이 발생하는 현상) 중에서 멀티패스 페이딩은 매우 적은 영향을 미친다. 그러므로 무선 측위에서 RSSI를 이용하여 거리를 추정할 때는 멀티패스 페이딩에 대한 영향은 무시하고, 쉐도잉의 영향만을 고려한다. In a wireless communication system, two environmental factors that cause errors are multipath fading. Multipath fading has very little impact between shadowing and shadowing (a loss of the received signal due to environmental factors). Therefore, when estimating the distance using RSSI in radio positioning, the effect on multipath fading is ignored and only the effect of shadowing is considered.

송신된 신호의 세기는 송신단과 수신단의 거리에 비례하게 감소된다는 것이 알려져 있다. 위에서 언급한 쉐도잉의 랜덤한 특성 때문에 수신 신호의 세기는 특정한 평균값을 갖고, 그 평균값을 중심으로 가우시안 분포를 따르게 된다.(송신단과 수신단의 거리가 일정한 경우). 가우시안 모델을 사용할 경우

Figure 112011026449944-pat00005
번째 앵커노드(위치를 알고 있는 노드)와
Figure 112011026449944-pat00006
번째 브라인드 노드(blind node: 위치를 알고자하는 노드)로부터 수신한 신호의 세기는 아래와 같이 표현된다. It is known that the strength of the transmitted signal is reduced in proportion to the distance between the transmitting end and the receiving end. Because of the random nature of shadowing mentioned above, the strength of a received signal has a certain average value and follows a Gaussian distribution around that average value (when the distance between the transmitter and receiver is constant). When using a Gaussian model
Figure 112011026449944-pat00005
The first anchor node (the node whose location is known) and
Figure 112011026449944-pat00006
The strength of the signal received from the first blind node (node that wants to know its position) is expressed as follows.

Figure 112011026449944-pat00007
Figure 112011026449944-pat00007

여기서

Figure 112011026449944-pat00008
는 수신신호의 평균세기(
Figure 112011026449944-pat00009
),
Figure 112011026449944-pat00010
는 쉐도잉의 표준편차를 의미한다. 송신단과 수신단 사이의 거리가
Figure 112011026449944-pat00011
로 주어졌을 때, 수신신호의 평균 세기는 아래와 같이 주어진다. here
Figure 112011026449944-pat00008
Is the average intensity of the received signal (
Figure 112011026449944-pat00009
),
Figure 112011026449944-pat00010
Is the standard deviation of shadowing. The distance between the transmitter and receiver
Figure 112011026449944-pat00011
Given by, the average strength of the received signal is given by

Figure 112011026449944-pat00012
Figure 112011026449944-pat00012

여기서

Figure 112011026449944-pat00013
는 기준 거리
Figure 112011026449944-pat00014
에서 수신된 신호의 세기를 의미하며,
Figure 112011026449944-pat00015
는 환경에 따라 변하는 경로손실지수(path loss exponent)를 의미하고 일반적으로 2~4사이의 값을 갖는다. 위의 값을 바탕으로 수신된 신호의 세기를 이용하여 위치를 추정하는 데 필요한 거리를 계산하면 아래와 같다. here
Figure 112011026449944-pat00013
Is the reference distance
Figure 112011026449944-pat00014
Means the signal strength received from
Figure 112011026449944-pat00015
Is a path loss exponent that varies depending on the environment, and generally has a value between 2 and 4. Based on the above values, the distance required to estimate the location using the strength of the received signal is calculated as follows.

Figure 112011026449944-pat00016
Figure 112011026449944-pat00016

위와 같이 RSSI를 이용하여 거리를 추정하는 데 있어서 오차가 발생하는 이유는 크게 3가지가 있다. 하드웨어와 관련된 오차, 거리추정 알고리즘의 한계 그리고 환경적인 요소이다. 하드웨어와 관련된 오차는 일반적인 지그비(ZigBee)소자에서 약 3dB ~ 4dB정도의 오차가 발생한다고 알려져 있다. There are three main reasons for error in estimating distance using RSSI. Errors related to hardware, limitations of distance estimation algorithms, and environmental factors. Errors related to hardware are known to cause errors of about 3dB to 4dB in typical ZigBee devices.

위의 식에서 RSSI(dBm)는 수신신호세기를 이용하여 측정된 값이므로 1m에서의 파워 손실인

Figure 112011026449944-pat00017
와 경로 손실 지수(Path loss Exponent)인
Figure 112011026449944-pat00018
값을 실험측정을 통해 검증해야한다. 이는 수신신호세기로부터 정확한 거리를 추정하기 위해 반드시 선행되어야 하는 작업이다. 본 발명에서는 RSSI에 사용되는 소자의 일예로 지그비를 이용하여 일반적인 실내 환경에서 실험적으로 구한
Figure 112011026449944-pat00019
값과
Figure 112011026449944-pat00020
값을 사용하며, 지그비의 환경에 맞게 시뮬레이션을 수행하여 결과를 얻었다. In the above equation, RSSI (dBm) is measured using received signal strength, so power loss at 1m
Figure 112011026449944-pat00017
And the path loss exponent
Figure 112011026449944-pat00018
The value should be verified through experimental measurements. This is a task that must be performed to estimate the correct distance from the received signal strength. In the present invention, an example of a device used in RSSI is experimentally obtained in a general indoor environment using Zigbee.
Figure 112011026449944-pat00019
Value and
Figure 112011026449944-pat00020
Using the values, simulations were made for the ZigBee environment and the results were obtained.

(1.2) 삼변측량(Trilateration)(1.2) Trilateration

삼변측량방법은 추정된 거리를 바탕으로 위치를 추정하는 방법으로서, 이 방법은 3개의 앵커노드(위치를 알고 있는 노드임)를 이용하여 브라인드 노드(위치를 알고자 하는 노드임)를 추정하는 데 사용되는 범위기반 위치추정방식의 가장 기본적인 방법이다. 즉, 브라인드 노드에서 방사된 무선신호를 3개의 앵커노드에서 수신하여 식 (2.2)를 이용하여 그 수신된 무선신호의 세기를 알아낸 다음, 그 무선신호의 세기를 식 (2.3)에 적용하여 각 앵커노드로부터 브라인드 노드까지의 거리를 추정하는 방법이다. 그리고 그 추정된 3개의 앵커노드에서 브라인드 노드까지의 추정 거리를 반지름으로 하는 3개의 원의 방정식을 이용하면 브라인드 노드의 위치를 추정할 수 있다. The trilateration method estimates the position based on the estimated distance. This method estimates the blind node (the node whose position is desired) by using three anchor nodes (the node whose position is known). This is the most basic method of range-based location estimation used. That is, the radio signals radiated from the blind node are received at three anchor nodes to find the strength of the received radio signals using Equation (2.2), and then the strengths of the radio signals are applied to Equation (2.3). A method of estimating the distance from an anchor node to a blind node. The position of the blind node can be estimated by using the equation of three circles whose radius is the estimated distance from the estimated three anchor nodes to the blind node.

삼변측량을 기하학적으로 설명하면 아래와 같다. 3개의 앵커노드(AN1, AN2, AN3)와 브라인드 노드간의 거리가 정확하게 추정되면, 도 2와 같이 3개의 원(12, 14, 16)이 1개의 점(10)에서 만나게 된다. 이렇게 1개의 점에서 3개의 원이 만나는 경우는 정확한 거리측정에 따른 매우 정확한 위치추정이 이루어지는 경우이다. 하지만 앵커노드와 브라인드 노드 간의 추정 거리에 오차가 포함되어 있으면, 3개의 원이 1개의 점에서 만나지 않는다. 예컨대 앵커노드 AN3에서 브라인드 노드까지의 추정거리가 부정확한 경우, 점선(18)과 같이 원이 형성되는 경우가 발생한다. 이러한 경우 기존의 삼변측량법에 따르면, 도시된 바와 같이 2개의 원 (12, 18)과 또 다른 2개의 원(14, 18)이 형성하는 두 직선(22, 24)의 교점(20)이 추정된 위치가 된다. 2개의 원이 교차하지 않도록 거리가 추정되면(즉, 하나의 원(12)이 다른 하나의 원(26)에 포함되도록 추정되면), 그 두 원의 방정식을 풀면 하나의 직선(32)의 방정식이 얻어진다. 그러면 도 3과 같이 그 직선(32)과 또 다른 두 원(12, 14)의 두 교점을 지나는 직선(30)의 교점이 추정된 위치가 된다.The trilateration is described geometrically as follows. If the distance between the three anchor nodes (AN1, AN2, AN3) and the blind node is accurately estimated, three circles 12, 14, and 16 meet at one point 10 as shown in FIG. When three circles meet at one point like this, a very accurate position estimation is made according to accurate distance measurement. However, if the estimated distance between the anchor node and the blind node includes an error, the three circles do not meet at one point. For example, when the estimated distance from the anchor node AN3 to the blind node is inaccurate, a circle may be formed as shown by the dotted line 18. In this case, according to the conventional trilateration method, as illustrated, the intersection point 20 of two straight lines 22 and 24 formed by two circles 12 and 18 and another two circles 14 and 18 is estimated. Location. If the distance is estimated so that two circles do not intersect (that is, one circle 12 is estimated to be included in the other circle 26), then the equations of the two circles solve the equation of one straight line 32. Is obtained. Then, as shown in FIG. 3, the intersection of the straight line 32 and the straight line 30 passing through two intersection points of the other two circles 12 and 14 is an estimated position.

삼변 측량 방식을 이용하여 위치를 추정하는 방법을 수학적으로 간단하게 수식으로 살펴보면 아래와 같다. 우선 3개의 앵커노드의 위치(원의 중심)와 3개의 추정된 거리

Figure 112011026449944-pat00021
(반지름)를 이용하여 3개의 원의 방정식을 구한다. The mathematical method of estimating the position using the trilateration method is as follows. First, the positions of three anchor nodes (center of the circle) and three estimated distances
Figure 112011026449944-pat00021
Use (Radius) to find the equation for three circles.

Figure 112011026449944-pat00022
Figure 112011026449944-pat00022

위의 세 번째 식에서 두 번째 식과 첫 번째 식을 빼면 아래의 (2.5)와 같이 2개의 직선의 방정식이 얻어진다.Subtracting the second and first equations from the third equation above yields two straight line equations as shown in (2.5) below.

Figure 112011026449944-pat00023
Figure 112011026449944-pat00023

위의 식을 행렬형태로 표현하면 아래와 같다. If the above expression is expressed as matrix, it is as follows.

Figure 112011026449944-pat00024
Figure 112011026449944-pat00024

여기서

Figure 112011026449944-pat00025
,
Figure 112011026449944-pat00026
,here
Figure 112011026449944-pat00025
,
Figure 112011026449944-pat00026
,

Figure 112011026449944-pat00027
이다. 이를 행렬의 역함수를 이용하여 풀면 아래와 같이 브인드 노드의 위치를 찾을 수 있다.
Figure 112011026449944-pat00027
to be. If you solve this by using the inverse of the matrix, you can find the location of the bind node as shown below.

Figure 112011026449944-pat00028
Figure 112011026449944-pat00028

(2) 실시예 (2) Example

이 실시예는 3개의 앵커노드를 이용하여 브라인드 노드의 위치를 무선 측위 하는 것에 관한 것이다. 이 실시예의 기본 아이디어는 RSSI 방식을 이용하여 구한 각 앵커노드에서 브라인드 노드까지의 추정 거리에 큰 오차가 포함되는 경우를 헤론의 공식을 이용하여 분류해내고, 그 분류된 추정 거리의 오차를 보정하는 것이다. 오차가 보정된 추정 거리를 이용하여 삼변측량법에 의해 브라인드 노드의 위치를 추정하므로 브라인드 노드의 측위의 정확도가 종래에 비해 훨씬 개선될 수 있다. This embodiment relates to wireless positioning of a blind node using three anchor nodes. The basic idea of this embodiment is to classify a case where a large error is included in the estimated distance from each anchor node to the blind node obtained using the RSSI method, and correct the error of the classified estimated distance by using the formula of the heron. will be. Since the position of the blind node is estimated by the trilateration method using the error-corrected estimated distance, the accuracy of the positioning of the blind node can be much improved as compared with the related art.

(2.1) 비교차의 기하학적 관계 및 정의(Geometric Relation and Definition of None Intersection Case)(2.1) Geometric Relation and Definition of None Intersection Case

추정 거리에 큰 오차가 포함되어 있는 경우와 그렇지 않는 경우를 구별하기 위해, 위해 삼변측량에서 사용될 3개의 원들의 기하학적 관계를 비교차 케이스(None Intersection Case: NIC)와 교차 케이스(Intersection Case: IC)로 분류한다. 일반적으로, 두 원의 기하학적인 위치관계는, (a) 두 개의 원이 서로 분리되어 만나지 않는 분리, (b) 두 개의 원이 2점 또는 1점에서 만나는 교차, 그리고 (c) 한 개의 원이 다른 한 원을 완전히 내포하는 포함의 3가지 경우로 분류할 수 있다. 이러한 두 원의 기하학적인 관계를 3개의 원이 형성하는 기하학적인 관계를 해석하는 데 사용할 수 있다. 3개의 원이 형성하는 모든 기하학적인 관계는 표 1 에서 보여준다. 표 1 에서

Figure 112011026449944-pat00029
은 반지름이 가장 작은 원,
Figure 112011026449944-pat00030
는 반지름이 중간인 원,
Figure 112011026449944-pat00031
는 반지름이 가장 큰 원을 의미한다. 추정된 거리가 작은 수준의 오차를 포함하고 있을 경우 3개의 원은 도 2와 같이 모두 교차하며 이는 표 1 에서 케이스 7에 해당한다. 그러나 추정된 거리가 큰 수준의 오차를 포함하고 있게 되면, 한 개의 원이 다른 두 원으로부터 완전히 분리되거나 포함되는 경우가 발생한다.In order to distinguish between the case where the estimated distance includes a large error and the case where it is not, the geometric relationship of the three circles to be used in the triangulation for risk is compared with the non-intersection case (NIC) and the intersection case (IC). Classify as In general, the geometric positional relationship of two circles includes: (a) separation where two circles do not meet separately, (b) intersection where two circles meet at two or one point, and (c) one circle It can be classified into three cases of inclusion completely containing another circle. The geometric relationships of these two circles can be used to interpret the geometric relationships formed by three circles. All geometric relationships formed by the three circles are shown in Table 1. In Table 1
Figure 112011026449944-pat00029
Is the circle with the smallest radius,
Figure 112011026449944-pat00030
Is a circle with a middle radius,
Figure 112011026449944-pat00031
Means the circle with the largest radius. If the estimated distance contains a small level of error, all three circles intersect as shown in Figure 2, which corresponds to case 7 in Table 1. However, if the estimated distance contains a large level of error, one circle may be completely separated or included from the other two circles.

Figure 112011026449944-pat00032
Figure 112011026449944-pat00032

표 1 에서 케이스 7을 제외한 모든 케이스가 '완전한 분리'나 '완전한 포함'을 갖고 있다. 이러한 케이스들은 케이스 7에 비해 추정 거리에 있어서 비교적 큰 오차를 포함하고 있다. '완전한 포함' 관계를 갖고 있는 경우, 도 3(표 1의 케이스 8)은 도 2에 비해 상대적으로 큰 위치 추정 오차가 발생함을 보여준다. 본 발명은 상대적으로 추정 거리에 큰 오차를 유발하고 결과적으로 최종 위치를 추정하는 데 있어서 큰 오차가 발생하는 비교차 케이스(None Intersection Case: NIC)를 위의 표에서 케이스 7을 제외한 나머지 모든 케이스로 정의한다. 오차를 최소화하기 위해서는 NIC를 분류하여 추정된 거리를 후 처리할 필요성이 있다. In Table 1, all cases except Case 7 have 'complete separation' or 'complete inclusion'. These cases contain a relatively large error in estimated distance compared to case 7. 3 (case 8 in Table 1) shows a relatively large position estimation error when compared to FIG. According to the present invention, a non-intersection case (NIC), which causes a large error in an estimated distance and consequently a large error in estimating a final position, is used in all cases except case 7 in the above table. define. In order to minimize the error, it is necessary to classify the NIC and postprocess the estimated distance.

(2.2) 교차 케이스 분류(Intersection Case Discrimination)(2.2) Intersection Case Discrimination

본 발명은 NIC와 IC를 헤론의 공식을 이용하여 수학적으로 분류하는 방법을 제안한다. 3개의 앵커노드(AN1, AN2, AN3)를 이용할 경우, 3개의 앵커노드들 상호 간의 거리 3개(AN1~AN2 간 거리, AN2~AN3 간 거리, 그리고 AN3~AN1 간 거리)와, 각 앵커노드(AN1, AN2, AN3)에서 브라인드 노드(BN)까지의 추정된 거리 3개(AN1~BN 간 거리, AN2~BN 간 거리, AN3~BN 간 거리)를 포함한 6개의 변을 얻을 수 있다. 실제 환경에서 앵커노드 3개(AN1, AN2, AN3)가 형성하는 평면 위에 브라인드 노드(BN)가 위치할 가능성은 거의 없다. 즉, 3개의 앵커노드(AN1, AN2, AN3)와 1개의 브라인드 노드(BN)가 형성하는 6개의 변은 사면체를 형성한다. 그 6개의 변이 형성하는 사면체의 부피는 헤론의 공식의 확장을 통해 구할 수 있다. 이 점을 이용하여 IC와 NIC를 분류한다. The present invention proposes a method for mathematically classifying NICs and ICs using the Heron formula. When using three anchor nodes (AN1, AN2, AN3), the distance between three anchor nodes (the distance between AN1-AN2, the distance between AN2-AN3, and the distance between AN3-AN1), and each anchor node Six sides including three estimated distances (AN1 to BN, AN2 to BN, and AN3 to BN) from (AN1, AN2, AN3) to the blind node BN can be obtained. In a real environment, there is little possibility that the blind node BN is located on the plane formed by the three anchor nodes AN1, AN2, and AN3. That is, six sides formed by three anchor nodes AN1, AN2 and AN3 and one blind node BN form a tetrahedron. The volume of the tetrahedron formed by the six sides can be determined by expanding heron's formula. Use this to classify ICs and NICs.

도 4의 사면체를 참고하여 이를 설명한다. 삼각형에 대한 3변의 길이를 알고 있을 경우, 삼각형의 넓이를 구하는 헤론의 공식이 존재한다. 이러한 삼각형의 넓이를 구하는 공식을 확장하여, 사면체의 6변의 길이를 알고 있을 때, 사면체의 부피를 구할 수 있는 공식이 존재한다. 헤론의 공식의 확장을 이용하면 6개의 변의 길이를 이용하여 사면체의 부피를 아래와 같이 구할 수 있다.This will be described with reference to the tetrahedron of FIG. 4. If you know the length of the three sides of a triangle, there is a Heron formula for finding the area of a triangle. Expanding the formula for finding the area of this triangle, there is a formula for calculating the volume of the tetrahedron when the length of the tetrahedron is known. Using the extension of Heron's formula, we can find the volume of a tetrahedron using the length of six sides:

Figure 112011026449944-pat00033
Figure 112011026449944-pat00033

여기서

Figure 112011026449944-pat00034
이다. 모든 변의 길이를 알고 있으므로 각각의 cosine값은 cosine 제2법칙을 이용하여 구할 수 있다. 위의 사면체에서 삼각형
Figure 112011026449944-pat00035
를 이용하여 cosine 제 2법칙을 적용하면
Figure 112011026449944-pat00036
,
Figure 112011026449944-pat00037
,
Figure 112011026449944-pat00038
를 아래와 같이 구할 수 있다.here
Figure 112011026449944-pat00034
to be. Since the lengths of all sides are known, each cosine can be found using the second law of cosine. Triangle from the tetrahedron above
Figure 112011026449944-pat00035
Applying the second law of cosine using
Figure 112011026449944-pat00036
,
Figure 112011026449944-pat00037
,
Figure 112011026449944-pat00038
Can be obtained as

Figure 112011026449944-pat00039
Figure 112011026449944-pat00039

위의 식(3.2)의 cosine값들을 식(3.1)에 대입하면, 사면체의 부피는 사면체의 6개의 변을 이용하여 구할 수 있다. Substituting the cosine values of Eq. (3.2) into Eq. (3.1), the volume of the tetrahedron can be calculated using the six sides of the tetrahedron.

헤론의 공식을 통해 구해진 부피의 값이 실수를 갖는 경우를 생각해보면, 식(3.1)의 근호(root)안 값이 양수인 경우이다. 이러한 조건을 만족하기 위한 최소한의 조건은 모든 cosine값의 절댓값이 1보다 작아야 한다는 것이다(

Figure 112011026449944-pat00040
,
Figure 112011026449944-pat00041
,
Figure 112011026449944-pat00042
). 이러한 조건일 때 3개의 원의 관계는 표 1의 케이스 7에 해당된다. 즉, 위의 부피 값이 양수인 경우는 모든 cosine값의 절댓값이 1보다 작은 경우이며, 이는 표 1의 케이스 7에 해당된다. 두 개의 원이 형성하는 기하학적인 관계가 교차인 경우 중심사이의 거리와 추정된 두변이 만들어내는 cosine의 절댓값은 1보다 작다. 하지만 두 개의 원이 교차 이외의 기하학적인 관계를 형성하는 '포함'이나 '분리'는 cosine의 절댓값이 1보다 크다. 포함관계는 한 개의 변이 매우 큰 상황에서 발생하는데, 이때의 cosine값은 1보다 크다. 분리관계는 세 개의 변이 모두 작은 상황에서 발생하는데, 이때의 cosine값은 -1보다 작다. cosine의 절댓값이 1보다 큰 상황에서는 헤론의 공식을 이용한 부피의 값이 허수가 발생된다. 이는 부피를 위한 헤론의 공식인 식 (3.1)이 추정된 거리가 IC에 해당되지 않는 경우를 분류해 낼 수 있음을 의미한다. Consider the case where the volume value obtained by Heron's formula has a real number, and the value in the root of Equation (3.1) is positive. The minimum condition to satisfy this condition is that the absolute value of all cosine values must be less than 1 (
Figure 112011026449944-pat00040
,
Figure 112011026449944-pat00041
,
Figure 112011026449944-pat00042
). Under these conditions, the relationship of the three circles corresponds to case 7 of Table 1. That is, if the above volume value is positive, the absolute value of all cosine values is less than 1, which corresponds to case 7 of Table 1. If the geometric relationship formed by two circles is an intersection, the distance between the centers and the absolute value of cosine produced by the estimated two sides are less than one. However, 'contains' or 'separates' where two circles form a geometric relationship other than intersecting, where the cosine's absolute value is greater than one. Inclusion relationships occur in situations where one side is very large, with cosine values greater than one. The separation relationship occurs when all three sides are small, and the cosine value is less than -1. In situations where the absolute value of cosine is greater than 1, the imaginary value of the volume using the Heron's formula is generated. This means that Heron's formula for volume (3.1) can classify cases where the estimated distance does not correspond to the IC.

나아가, 사면체에 대한 헤론의 공식을 사용하면, 3개의 원이 교차하더라도 그 3개의 원 모두에 의해 공유되는 영역(intersection area)이 형성하지 않는 경우를 분류해 낼 수 있다. 이 공식은 NIC와 IC를 분류하기 위해서 사용되고, 삼변측량을 사용하기 때문에 단순히 판별식의 용도로 사용할 수 있다. Furthermore, the Heron's formula for tetrahedrons can be used to classify cases in which three intersections do not form an intersection area shared by all three circles. This formula is used to classify NICs and ICs, and because it uses trilateration, it can be used simply as a discriminant.

사면체를 위한 헤론의 공식을 이용한 분류를 통해 NIC에 해당하는 경우에, 위치추정오차의 크기는 부피의 절댓값과 양의 상관관계가 있다. 즉, 1개의 추정된 거리가 큰 오차를 포함하고 있으면, 위의 공식을 통해 얻어진 부피의 절댓값의 크기가 크게 나타나고, 추정 위치 오차 또한 크게 나타난다. 도 5는 RSSI로 거리를 추정할 때 쉐도잉의 표준편차가 3dB일 경우 부피의 절댓값과 추정 위치 오차의 관계를 시뮬레이션을 통해 얻은 결과이다. 도 5의 그래프에 나타낸 바와 같이 사면체를 위한 헤론의 공식을 통해 얻은 부피 값이 허수이면서 그 절댓값이 커지면 위치 추정 오차가 커지는 경향이 분명하다. In the case of NICs through classification using the Heron's formula for tetrahedrons, the magnitude of the localization error is positively correlated with the absolute value of volume. That is, if one estimated distance includes a large error, the magnitude of the absolute value of the volume obtained by the above formula appears large, and the estimated position error also appears large. FIG. 5 shows the result obtained by simulation of the relationship between the absolute value of the volume and the estimated position error when the standard deviation of shadowing is 3 dB when estimating the distance by RSSI. As shown in the graph of FIG. 5, when the volume value obtained through the formula of the heron for the tetrahedron is imaginary, and the absolute value thereof is large, the position estimation error tends to increase.

(2.3) 부피의 절댓값과 오차거리 간의 관계(2.3) Relationship between absolute value of error and error distance

사면체 부피의 절댓값과 오차거리 간의 양의 상관관계를 수학적으로 살펴본다. 이는 거리를 추정하는 데 영향을 주는 쉐도잉과 오차거리 그리고 부피의 절댓값의 관계에 대해서 수학적으로 살펴보는 것과 같다. 오차거리와 부피는 3개의 실제 거리와 각각의 거리 값에 영향을 주는 쉐도잉 값에 의해 결정된다. 여기서, 실제거리가 가장 큰 값에 대해서만 쉐도잉이 발생하였다고 가정하여 쉐도잉과 오차거리와 부피의 절댓값에 대한 상관관계를 분석한다. 삼변측량과 최소제곱법의 성능을 평가하기 위해 사용하는 오차거리의 공식은 아래와 같다. The mathematical relationship between the absolute value of the tetrahedral volume and the error distance is examined mathematically. This is similar to mathematically examining the relationship between shadowing, error distance, and absolute value of volume, which affect distance estimation. The error distance and volume are determined by the three actual distances and the shadowing values that affect each distance value. Here, we analyze the correlation between shadowing and the absolute value of error distance and volume, assuming that shadowing occurs only for the value with the largest actual distance. The formula of the error distance used to evaluate the performance of trilateration and least squares is as follows.

Figure 112011026449944-pat00043
Figure 112011026449944-pat00043

여기서

Figure 112011026449944-pat00044
는 추정된 위치,
Figure 112011026449944-pat00045
는 실제 위치, (
Figure 112011026449944-pat00046
,
Figure 112011026449944-pat00047
)는 추정된 위치의 좌표, (
Figure 112011026449944-pat00048
,
Figure 112011026449944-pat00049
)는 실제 위치의 좌표를 의미한다. 삼변측량의 공식 (2.7)을 통해 얻어진 추정 위치의 좌표를 위의 식에 대입하고, 이를 가장 긴 변이라고 가정한
Figure 112011026449944-pat00050
에 대해 정리하면 아래와 같다. here
Figure 112011026449944-pat00044
Is an estimated location,
Figure 112011026449944-pat00045
Is the actual location, (
Figure 112011026449944-pat00046
,
Figure 112011026449944-pat00047
) Is the coordinate of the estimated location, (
Figure 112011026449944-pat00048
,
Figure 112011026449944-pat00049
) Means the coordinates of the actual position. Substituting the coordinates of the estimated position obtained from the trilateration formula (2.7) into the above equation, assuming the longest side
Figure 112011026449944-pat00050
The following is the summary.

Figure 112011026449944-pat00051
Figure 112011026449944-pat00051

여기서

Figure 112011026449944-pat00052
는 가장 큰 거리인
Figure 112011026449944-pat00053
에 반영되는 쉐도잉이다. 여기서
Figure 112011026449944-pat00054
,
Figure 112011026449944-pat00055
,
Figure 112011026449944-pat00056
는 모두 상수이며, 3개의 앵커노드의 위치와 브라인드 노드와 앵커노드사이의 거리인
Figure 112011026449944-pat00057
,
Figure 112011026449944-pat00058
에 의해 결정된다. here
Figure 112011026449944-pat00052
Is the biggest distance
Figure 112011026449944-pat00053
Shadowing is reflected in. here
Figure 112011026449944-pat00054
,
Figure 112011026449944-pat00055
,
Figure 112011026449944-pat00056
Are constants, which are the positions of the three anchor nodes and the distance between the blind node and the anchor node.
Figure 112011026449944-pat00057
,
Figure 112011026449944-pat00058
.

본 발명에서 제시한 부피의 공식인 (3.1)의 모든 Cosine값을 거리에 대한 식으로 적용하여 대입하고

Figure 112011026449944-pat00059
에 대해 정리하면 아래와 같다.Substituting all Cosine values of (3.1), the formula of volume, proposed in the present invention,
Figure 112011026449944-pat00059
The following is the summary.

Figure 112011026449944-pat00060
Figure 112011026449944-pat00060

여기서

Figure 112011026449944-pat00061
,
Figure 112011026449944-pat00062
,
Figure 112011026449944-pat00063
는 모두 상수이며 각 앵커노드사이의 거리와 브라인드 노드와 앵커노드사이의 거리인
Figure 112011026449944-pat00064
,
Figure 112011026449944-pat00065
에 의해 결정된다. here
Figure 112011026449944-pat00061
,
Figure 112011026449944-pat00062
,
Figure 112011026449944-pat00063
Are all constants, and the distance between each anchor node and the distance between the blind node and the anchor node
Figure 112011026449944-pat00064
,
Figure 112011026449944-pat00065
.

부피에 대한 식 (3.5)와 오차거리에 대한 식 (3.4)가 각 차수의 상수만 다르고 같은 형태임을 확인할 수 있다. 이는 부피가 음수인 경우, 부피가 커짐에 따라 오차 거리가 커지는 것을 설명할 수 있는 충분한 이유가 된다. 쉐도잉과 오차거리, 부피의 절댓값에 대한 상관관계에 대한 함수는 위와 같이 표현할 수 있으며, 여러 개의 변수에 의해 함수 값이 결정되므로 쉽게 그래프를 확인할 수 없다. 이에 대한 그래프를 시뮬레이션을 통해 그려보면 도 6 및 7과 같다. 시뮬레이션은 여러 개의 변수 중 가장 큰 거리 값인

Figure 112011026449944-pat00066
의 쉐도잉만 변한다고 가정하여 수행하였다. 3개의 앵커노드가 AN1(2, 2), AN2(7.5, 2), AN3(8, 8)이고 브라인드 노드를 BN(3, 3) 로 하고,
Figure 112011026449944-pat00067
Figure 112011026449944-pat00068
에 오차가 발생하지 않는 상황에서 수행되었다. AN3과 BN간의 거리가 가장 길며, 이 거리에서 쉐도잉 값이 발생한다고 가정하고, 쉐도잉 값을 -10에서 10까지 변화하며, 쉐도잉과 오차거리, 부피사이의 그래프를 그렸다. It can be seen that equation (3.5) for the volume and equation (3.4) for the error distance are the same and different in each order constant. This is a sufficient reason to explain that when the volume is negative, the error distance increases as the volume increases. The function of the correlation between shadowing, error distance, and absolute value of volume can be expressed as above, and it is not easy to check the graph because the function value is determined by several variables. 6 and 7 illustrate a graph of this through simulation. The simulation is the largest distance value of many variables
Figure 112011026449944-pat00066
It was performed assuming that only shadowing of was changed. Three anchor nodes are AN1 (2, 2), AN2 (7.5, 2), AN3 (8, 8), and the bind node is BN (3, 3),
Figure 112011026449944-pat00067
and
Figure 112011026449944-pat00068
This was done in a situation where no error occurred. Assuming that the distance between AN3 and BN is the longest and the shadowing value occurs at this distance, the shadowing value is changed from -10 to 10, and the graph between shadowing, error distance, and volume is drawn.

도 6과 도 7에서 확인할 수 있듯이 쉐도잉과 오차거리의 상관관계와 쉐도잉과 부피의 절댓값에 대한 상관관계가 유사하다. 헤론의 공식을 이용하여 얻어진 부피의 절댓값과 추정위치의 오차거리는 스케일에서 큰 차이를 보인다. 헤론의 공식을 통해 얻어진 부피의 절댓값을 아래의 식과 같은 일반적인 사면체의 부피를 이용하여 가상의 사면체의 높이를 얻을 수 있다.As can be seen in FIGS. 6 and 7, the correlation between shadowing and the error distance and the absolute value of shadowing and volume are similar. The absolute value of the volume obtained by using Heron's formula and the error distance of the estimated position show a big difference in scale. The absolute value of the volume obtained through Heron's formula can be used to obtain the height of the imaginary tetrahedron using the general tetrahedral volume as shown below.

Figure 112011026449944-pat00069
Figure 112011026449944-pat00069

위의 공식을 이용하여 구한 가상의 사면체의 높이의 확률 밀도 함수와 추정 오차거리에 대한 확률 밀도 함수를 도 8에 함께 나타내었다. 도 8은 사면체의 높이와 오차거리가 확률적으로도 유사한 분포를 이룬다는 것을 보여준다. 이와 같은 관계를 이용하여 실제 환경에서 브라인드 노드의 실제 위치를 모르고 있는 상태에서 위치 추정값의 신뢰도를 부피의 절댓값을 이용하여 부여할 수 있다. The probability density function of the height of the imaginary tetrahedron obtained using the above formula and the probability density function for the estimated error distance are also shown in FIG. 8. 8 shows that the height and the error distance of the tetrahedron form a probability similarly. Using such a relationship, the reliability of the position estimate value can be given using the absolute value of the volume in the state of not knowing the actual position of the blind node in the real environment.

(2.4) 거리추정의 오차를 감소시키기 위한 방법(2.4) Methods for reducing error in distance estimation

본 발명의 실시예는 위에서 분류된 NIC를 부피의 절댓값과 위치추정오차 간의 양의 상관관계를 이용하여, RSSI를 통해 얻어진 오차를 포함한 거리의 추정 값의 오차를 줄이기 위해 보다 적절한 값으로 바꾼다. 그리고 그 보정된 추정 거리를 삼변측량법에 적용하여 브라인드 노드의 위치를 추정한다. 3개의 앵커노드 각각에서 브라인드 노드까지의 3개의 추정 거리 중 1개가 큰 오차를 포함할 확률이 3개 모두가 큰 오차를 포함할 확률 보다 높다. 그리고 가장 큰 거리값, 또는 가장 작은 거리값에 오차가 포함되어 있을 경우의 오차거리가 확률적으로 볼 때 그 이외의 거리값에 오차가 포함되어 있는 경우의 오차거리보다 크다. 그러므로 본 발명에서는 3개의 추정거리 중 가장 큰 값이나 가장 작은 값에 대해서 후 처리를 통해 변환한다. 이런 처리를 통해 브라인드 노드의 보다 정확한 위치 정보를 획득할 수 있다.The embodiment of the present invention changes the NIC classified above to a more appropriate value to reduce the error of the estimated value of the distance including the error obtained through the RSSI by using the positive correlation between the absolute value of the volume and the location estimation error. The corrected estimated distance is then applied to trilateration to estimate the position of the blind node. The probability that one of the three estimated distances from each of the three anchor nodes to the blind node includes a large error is higher than the probability that all three include a large error. The error distance when the error is included in the largest distance value or the smallest distance value is larger than the error distance when the error value is included in other distance values. Therefore, in the present invention, the largest or smallest value among the three estimated distances is converted through post processing. Through this process, more accurate location information of the blind node can be obtained.

도 9는 본 발명의 실시예를 실행하기 위한 무선 측위 시스템(100)의 개략적인 구성을 도시한다. 무선 측위 시스템(100)은 위치를 알고 있는 적어도 3개의 앵커 노드(AN1, AN2, AN3)와 위치를 알고자 하는 측위대상 단말기 즉, 브라인드 노드(BN)를 포함하는 무선 네트워크(110)와, 측위보정 애플리케이션(130)을 실행하여 무선 네트워크(110)로부터 제공된 RSS 정보를 처리하여 브라인드 노드(BN)의 위치 정보를 정확하게 산출하는 무선네트워크 측위서버(120)를 포함한다. 9 shows a schematic configuration of a wireless positioning system 100 for implementing an embodiment of the present invention. The wireless positioning system 100 includes a wireless network 110 including at least three anchor nodes AN1, AN2, and AN3 whose position is known, and a terminal to be located, that is, a blind node BN. And a wireless network location server 120 that executes the calibration application 130 to process the RSS information provided from the wireless network 110 to accurately calculate the location information of the blind node BN.

측위서버(120)에서 실행되는 측위보정 애플리케이션(130)은 본 발명자가 제안하는 다음과 같은 알고리즘이 반영된 프로그램이다. 이 프로그램은 CD, DVD, 하드디스크, 비휘발성 메모리 등과 같은 컴퓨터 가독형 기록매체에 기록되고, 측위서버(120)와 같은 컴퓨터 장치에 연결되어 실행될 수 있다. The positioning correction application 130 executed in the positioning server 120 is a program reflecting the following algorithm proposed by the present inventor. The program may be recorded on a computer readable recording medium such as a CD, a DVD, a hard disk, a nonvolatile memory, or the like, and may be executed by being connected to a computer device such as the positioning server 120.

도 10은 이 측위보정 애플리케이션(130)을 설명하기 위한 흐름도인데, 이를 참조하여 실시예에 따른 무선측위방법을 설명한다. 10 is a flowchart for explaining the positioning correction application 130, with reference to this will be described a radio positioning method according to an embodiment.

먼저, 측위서버(120)는 3개의 앵커노드와 1개의 브라인드 노드가 이루는 사면체의 부피 추정을 위해 그 사면체의 6개의 변의 길이를 구해야 한다. 이를 위해, 측위서버(120)는 무선네트워크(110)의 각 노드로부터 수신신호강도(RSS) 값을 제공받은 다음(S10 단계), 3개의 앵커 노드(AN1, AN2, AN3)와 측위 대상 단말기인 브라인드 노드(BN)를 선택한다(S12 단계). 그리고 사면체의 밑면을 이루는 삼각형의 세 변의 길이를 구한다(S14 단계). 삼각형의 세변은 선택된 3개의 앵커 노드(AN1, AN2, AN3)의 상호간의 거리 즉, AN1~AN2 간, AN2~AN3 간, 그리고 AN3~AN1 간의 거리에 해당한다. 앵커 노드들(AN1, AN2, AN3)의 위치 정보(좌표)는 이미 알고 있는 값이고 측위서버(120)에 미리 제공해둠으로써, 삼각형의 세 변의 길이는 쉽게 계산될 수 있다. 또한, 각 앵커 노드(AN1, AN2, AN3)와 브라인드 노드(BN) 간의 3개의 추정 거리를 식 (2.3)을 이용하여 구한다(S16 단계). 이 추정 거리는 각 앵커 노드에 수신된 브라인드 노드(BN)의 신호를 이용하여 구할 수 있음은 앞에서 설명한 바와 같다. First, the positioning server 120 has to find the length of the six sides of the tetrahedron for estimating the volume of the tetrahedron formed by three anchor nodes and one blind node. To this end, the positioning server 120 receives a received signal strength (RSS) value from each node of the wireless network 110 (step S10), then three anchor nodes (AN1, AN2, AN3) and the positioning target terminal The blind node BN is selected (step S12). And the length of the three sides of the triangle forming the base of the tetrahedron is obtained (step S14). The three sides of the triangle correspond to the distance between the three selected anchor nodes AN1, AN2, and AN3, that is, between AN1 to AN2, between AN2 to AN3, and between AN3 and AN1. The position information (coordinates) of the anchor nodes AN1, AN2, and AN3 are already known values and provided to the positioning server 120 in advance, so that the lengths of the three sides of the triangle can be easily calculated. In addition, three estimated distances between the anchor nodes AN1, AN2, and AN3 and the blind node BN are obtained using Equation (2.3) (step S16). This estimated distance can be obtained using the signal of the blind node BN received at each anchor node as described above.

이렇게 사면체의 6개의 변의 길이가 구해지면, 그 구해진 변의 길이를 헤론의 공식(위에서 언급한 식 (3.1)과 식 (3.2a), (3.2b), (3.2c))에 적용하여 사면체의 추정 부피를 계산한다(S18 단계). 그런 다음, 그 계산된 사면체의 추정 부피를 이용하여 삼변측량에서 사용될 3개의 원들(C1, C2, C3)의 기하학적 관계가 NIC에 해당하는지 아니면 IC에 해당하는지를 앞서 설명한 부피에 관한 헤론의 공식인 식 (3.1)을 이용하여 판별하여 분류한다(S20 단계). When the length of the six sides of the tetrahedron is obtained, the estimated length of the tetrahedron is applied to the Heron's formula (Equations (3.1), (3.2a), (3.2b), and (3.2c)). Calculate the volume (step S18). Then, the estimated volume of the tetrahedron is used to determine whether the geometric relationship of the three circles (C 1 , C 2 , C 3 ) to be used in the trilateration corresponds to the NIC or the IC. Discrimination and classification using the formula (3.1) (step S20).

S20단계에서 IC로 분류된 경우에는 각 앵커 노드(AN1, AN2, AN3)와 브라인드 노드(BN) 간의 3개의 추정 거리를 그에 대한 별도의 오차 보정 없이 그대로 삼변측량법에 따라 브라인드 노드(BN)의 위치를 추정하면 된다(S22 단계). 하지만, S20단계에서 NIC로 분류된 경우에는 각 앵커 노드(AN1, AN2, AN3)와 브라인드 노드(BN) 간의 추정 거리에 포함된 오차를 보정한다.In the case of being classified as an IC in step S20, the three estimated distances between each anchor node (AN1, AN2, AN3) and the blind node (BN) are located without change of the error correction. Estimate (step S22). However, when classified as a NIC in step S20, the error included in the estimated distance between each anchor node (AN1, AN2, AN3) and the blind node (BN) is corrected.

추정 거리에 관한 오차 보정은 다음과 같이 이루어진다. 헤론의 공식을 통해 분류 된 NIC에 대하여 가장 크게 추정된 거리값을 이용하여 형성된 원인

Figure 112011026449944-pat00070
와 가장 작게 추정된 거리를 통해 형성된 원인
Figure 112011026449944-pat00071
의 기하학적인 관계를 이용하여 다시 분류를 한다(S28 단계). 두 원의 기하학적인 위치관계는 앞에서 언급하였듯이 원의 중심사이의 거리와 두 원의 반지름을 이용해서 분류할 수도 있지만, 부피를 구하기 위해 얻은 Cosine값을 이용해서 분류할 수도 있다. 반지름이 가장 큰 원과 반지름이 가장 작은 원의 기하학적인 관계가 분리(표 1의 케이스 1, 2, 3)일 경우는 식 (3.2)에서 얻은 Cosine값이 -1 보다 작다. 이런 경우는 최소 거리가 작게 추정되었다고 볼 수 있다. 그러므로 최대 크기의 원과 최소 크기의 원이 '분리관계'일 경우 최소로 추정된 값을 증가시켜야 한다. 이와 비슷하게 두 원이 '포함관계'에 있는 경우에 식 (3.2)의 Cosine값은 1보다 크게 되며, 이러한 경우 최댓값이 크게 추정되었다고 볼 수 있다. 두 원의 기하학적인 관계가 '교차관계'인 경우, 포함관계와 마찬가지로 최댓값이 크게 추정되었다고 볼 수 있다. 즉, 두 원의 기하학적 관계가 '포함관계' 또는 '교차관계'인 경우, 최댓값이 크게 추정되었다고 보았으므로 최대로 추정된 값을 감소시킨다. 즉, NIC에 포함되면서
Figure 112011026449944-pat00072
Figure 112011026449944-pat00073
의 위치관계가 '교차관계'인 경우와 '포함관계'인 경우는 최댓값이 크게 추정되었다고 본다. 결국,
Figure 112011026449944-pat00074
Figure 112011026449944-pat00075
의 위치관계를 분리인 경우와 그렇지 않은 경우로 분류하여, 위치관계가 '분리관계'인 경우 최소값을 증가시킨다(S30 단계). 반면에, 분리관계가 아닌 경우 즉, '포함관계' 또는 '교차관계'인 경우에는 최댓값을 감소하도록 후 처리를 한다(S32 단계). S30 단계와 S32 단계에서 최솟값과 최댓값을 증가 및 감소시키는 처리는 각각 식 (3.7a)와 식 (3.7b)를 이용하여 수행한다. Error correction with respect to the estimated distance is performed as follows. Causes formed using the largest estimated distance value for NICs classified by Heron's formula
Figure 112011026449944-pat00070
And the reason formed by the smallest estimated distance
Figure 112011026449944-pat00071
Classify again using the geometric relationship of (S28 step). The geometric positional relationship of the two circles can be classified using the distance between the centers of the circles and the radius of the two circles as mentioned above, but can also be classified using the Cosine value obtained to find the volume. If the geometric relationship between the largest radius circle and the smallest radius circle is separation (cases 1, 2, and 3 in Table 1), the Cosine value obtained in Equation (3.2) is less than -1. In this case, the minimum distance can be considered small. Therefore, the minimum estimated value should be increased when the circle with the largest size and the circle with the minimum size are separated. Similarly, when two circles are in 'inclusion relationship', the Cosine value in Equation (3.2) is greater than 1, and in this case, the maximum value is estimated to be large. When the geometric relationship of two circles is 'cross', it can be said that the maximum value is largely estimated like the inclusion relationship. In other words, when the geometric relationship between two circles is 'inclusion relationship' or 'cross relationship', the maximum value is considered to be largely estimated, and thus the maximum estimated value is reduced. That is, being included in the NIC
Figure 112011026449944-pat00072
and
Figure 112011026449944-pat00073
In the case of the positional relationship of 'cross' and 'inclusive', the maximum value is considered to be large. finally,
Figure 112011026449944-pat00074
and
Figure 112011026449944-pat00075
If the positional relationship is classified into a case of separation and otherwise, the minimum value is increased if the positional relationship is a 'separation relationship' (step S30). On the other hand, in the case of a non-separation relationship, that is, a 'inclusion relationship' or a 'cross relationship', post-processing is performed to reduce the maximum value (step S32). The processes of increasing and decreasing the minimum and maximum values in steps S30 and S32 are performed using equations (3.7a) and (3.7b), respectively.

Figure 112011026449944-pat00076
Figure 112011026449944-pat00076

Figure 112011026449944-pat00077
Figure 112011026449944-pat00077

여기서

Figure 112011026449944-pat00078
는 추정된 거리의 증가량과 감소량을 결정하는 후처리 가중치이다. 후처리 가중치
Figure 112011026449944-pat00079
는 일예로서 아래 식 (3.8)을 이용하여 구할 수 있다(S26 단계). here
Figure 112011026449944-pat00078
Is a post-processing weight that determines the amount of increase and decrease of the estimated distance. Postprocessed Weight
Figure 112011026449944-pat00079
As an example can be obtained using the following equation (3.8) (step S26).

Figure 112011026449944-pat00080
Figure 112011026449944-pat00080

여기서

Figure 112011026449944-pat00081
는 사면체를 위한 헤론의 공식을 통해 얻은 부피의 값이며,
Figure 112011026449944-pat00082
는 3개의 앵커노드(AN1, AN2, AN3)가 형성하는 삼각형이다. 앞에서 부피의 절댓값과 위치추정오차가 양의 상관관계가 있다는 것을 알았으므로, 최댓값과 최솟값을 후 처리할 때 부피의 값을 반영하도록 한다. 크게 추정된 거리와 작게 추정된 거리가 결과적으로 부피의 공식에서 높이에 해당되는 값에 영향을 주기 때문에, 위의 공식에서와 같이 부피 값을 통해 높이 값을 얻어 이 값을 후 처리 가중치에 이용하는 것이 바람직하다. 하지만 후처리 가중치를 다른 방법으로 구할 수 있음은 물론이다.here
Figure 112011026449944-pat00081
Is the value of the volume obtained through the Heron formula for tetrahedron,
Figure 112011026449944-pat00082
Is a triangle formed by three anchor nodes AN1, AN2, and AN3. Since we know that there is a positive correlation between the absolute value of the volume and the location estimation error, make sure to reflect the value of the volume when postprocessing the maximum and minimum values. Since the large estimated distance and the small estimated distance will eventually affect the value corresponding to the height in the formula of the volume, it is best to obtain the height value through the volume value as in the above formula and use this value for post processing weights. desirable. Of course, post-processing weights can be obtained in different ways.

또한 사면체의 부피의 절댓값이 큰 경우, 부피의 절댓값과 추정 위치 오차의 상관관계가 명확하기 때문에 사면체의 부피의 절댓값이 그 사면체의 밑면을 이루는 삼각형(이 삼각형은 3개의 앵커 노드가 이루는 삼각형이기도 함)의 넓이보다 큰 경우, 즉

Figure 112011026449944-pat00083
인 경우에 한해서만 후 처리를 하는 것이 바람직하다(S24 단계). 가장 크게 추정된 거리 값을 후 처리할 때
Figure 112011026449944-pat00084
인 조건에 대해서 후 처리를 수행하면, 항상
Figure 112011026449944-pat00085
의 조건을 만족할 수 있다. 식 (3.5)에서 가장 크게 추정된 거리와 부피의 상관관계를 확인할 수 있으며, 가장 크게 추정된 거리와 부피는 거리의 제곱에 관한 식으로 상관관계가 있으므로 부피의 값에 제곱근을 이용하여 가중치를 계산한다. In addition, if the absolute value of the volume of the tetrahedron is large, the absolute value of the volume and the estimated position error are clearly correlated, so that the absolute value of the tetrahedral volume forms the base of the tetrahedron (this triangle is also a triangle formed by three anchor nodes). Greater than the width of)
Figure 112011026449944-pat00083
It is preferable to perform the post-treatment only in the case of (S24 step). When postprocessing the largest estimated distance value
Figure 112011026449944-pat00084
If you do post-processing for
Figure 112011026449944-pat00085
The condition of can be satisfied. In Eq. (3.5), we can check the correlation between the largest estimated distance and volume, and since the largest estimated distance and volume are correlated with the square of the distance, the weight is calculated using the square root of the volume value. do.

이상의 과정을 통해 비교차 케이스에 해당하면서 큰 오차를 포함하고 있는 추정 거리는 가중치의 적용으로 적절히 보정될 수 있다. 그리고 그 보정된 추정 거리 및/또는 오차 보정이 필요 없는 경우에는 원래의 추정 거리를 이용하여 삼변측량법에 의해 브라인드 노드(BN)의 추정 위치를 계산함으로써(S22 단계) 3개의 앵커노드를 이용한 브라인드 노드의 위치 추정이 가능하다.Through the above process, the estimated distance corresponding to the comparison difference and including a large error can be appropriately corrected by applying a weight. If the corrected estimated distance and / or error correction are not necessary, the blind node using three anchor nodes is calculated by calculating the estimated position of the blind node BN by trilateration using the original estimated distance (step S22). It is possible to estimate the position of.

측위서버(120)가 이런 과정을 통해 브라인드 노드(BN)의 정확한 추정 위치를 산출한 후에는, 그 산출된 추정 위치를 브라인드 노드(BN)에 무선 전송해준다.After the positioning server 120 calculates the exact estimated position of the blind node BN through this process, the calculated server 120 wirelessly transmits the calculated estimated position to the blind node BN.

이처럼 실시예에 따른 무선 측위 방법은 삼변측량의 성능을 개선하는 방법이다. 상대적으로 큰 추정오차를 유발하는 비교차 케이스(NIC)를 정의하고 이를 사면체의 부피를 위한 헤론의 공식을 통해 분류한다. 분류 과정에서 얻어진 사면체 부피의 절댓값과 추정오차가 양의 상관관계에 있다는 점을 이용하여 추정된 값들 중 최댓값과 최솟값을 후 처리 하여 전체적인 삼변측량의 성능을 개선한다. As described above, the wireless positioning method is a method of improving the performance of trilateration. We define a comparative case (NIC) that causes a relatively large estimated error and classify it through Heron's formula for tetrahedral volume. The absolute value and estimated error of the tetrahedral volume obtained during the classification process are positively correlated to improve the performance of the overall trilateration by post-processing the maximum and minimum of the estimated values.

(3) 삼변측량의 성능 개선(3) improving the performance of trilateration

여러 가지 시뮬레이션을 통해 삼변측량의 성능이 개선될 수 있음을 확인하였다. 아래 표 2는 본 발명에 따른 후처리 삼변측량과 종래의 삼변측량의 총 평균 오차를 시뮬레이션을 통해 얻을 것을 정리한 것이다. 후처리 삼변측량이 추정 위치에 대한 상당한 오차 개선을 가져다줌을 알 수 있다. 예컨대, 표준편차가 3.5dB 일 때, 후 처리를 통한 삼변측량의 평균오차가 기존의 삼변측량에 대한 평균오차에 비해 31.85% 정도의 개선되었음을 확인할 수 있었다.Various simulations have confirmed that the performance of trilateration can be improved. Table 2 below summarizes the total average error of the post-processed trilateration and conventional trilateration according to the present invention through simulation. It can be seen that the postprocessed trilateration results in a significant error improvement for the estimated position. For example, when the standard deviation was 3.5 dB, it was confirmed that the average error of trilateration through post-treatment was improved by 31.85% compared to the average error of conventional trilateration.

Figure 112011026449944-pat00086
Figure 112011026449944-pat00086

본 발명은 적어도 3개의 앵커노드가 있는 무선 센서 네트워크에서 RSSI를 이용하여 그 네트워크 내의 브라인드 노드의 위치를 무선으로 추정하는 데 널리 이용될 수 있다. The present invention can be widely used to wirelessly estimate the location of a blind node in a network using RSSI in a wireless sensor network having at least three anchor nodes.

Claims (9)

위치를 알고 있는 3개의 앵커 노드와 위치를 알고자 하는 1개의 브라인드 노드, 그리고 무선측위서버를 적어도 포함하는 무선 네트워크에서 상기 무선측위서버에 의해 실행되는 무선측위방법 있어서,
상기 3개의 앵커노드로부터 제공받은 수신신호세기(RSSI)를 이용하여 각 앵커노드로부터 상기 브라인드 노드까지의 3개의 추정 거리를 산출하고, 상기 3개의 앵커노드의 위치 정보를 이용하여 그들 간의 3개의 실제 거리를 산출하는 제1 단계;
상기 3개의 추정 거리와 상기 3개의 실제 거리를 이용하여 상기 3개의 앵커 노드와 상기 1개의 브라인드 노드가 형성하는 사면체의 부피를 추정하는 제2단계;
추정 된 부피를 헤론의 공식을 통해 오차의 크기를 판별하여 소정 기준 이상으로 큰 오차를 포함하는 경우에는 상기 3개의 추정 거리에 관한 오차의 크기를 보정하는 제3단계; 및
상기 제3기능에서의 오차 보정이 반영된 3개의 최종 추정 거리를 이용하여 삼변측량법으로 상기 브라인드 노드의 추정 위치를 산출하는 제4단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
In a wireless positioning method executed by the wireless positioning server in a wireless network comprising at least three anchor nodes that know a location, one bind node that wants to know a location, and a wireless location server.
Three estimated distances from each anchor node to the blind node are calculated using the received signal strengths (RSSI) provided from the three anchor nodes, and three actual distances between the three anchor nodes are calculated by using the position information of the three anchor nodes. Calculating a distance;
Estimating the volume of the tetrahedron formed by the three anchor nodes and the one blind node using the three estimated distances and the three actual distances;
A third step of correcting the magnitudes of the errors with respect to the three estimated distances when the magnitudes of the errors are determined through the formula of the heron to include errors larger than a predetermined reference; And
And a fourth step of calculating an estimated position of the blind node by trilateration using three final estimated distances reflecting the error correction in the third function.
제1항에 있어서, 상기 제3단계에서 사면체가 형성되지 못하는 경우와 사면체가 형성되는 경우로 나누어 사면체가 형성 되지 못하는 경우를 상기 3개의 추정 거리에 상기 큰 오차가 포함된 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.The method of claim 1, wherein when the tetrahedron is not formed in the third step and the tetrahedron is not formed, it is determined that the large error is included in the three estimated distances. Wireless positioning method. 제2항에 있어서, 상기 제3단계에서 상기 추정 거리에 관한 오차의 크기 보정은, 부피의 크기를 이용하여 추정 거리가 짧아서 사면체를 형성하지 못하는 경우에는 사면체를 형성시키지 못하는 원인이 되는 가장 작은 추정거리를 증가시켜 사면체를 형성 할 수 있게 만들어 주며, 추정 거리가 길어서 사면체를 형성하지 못하는 경우에는 그 원인이 되는 가장 긴 추정 거리를 감소시켜 사면체를 형성 할 수 있게 만들어 주는 방식으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.3. The method of claim 2, wherein in the third step, the magnitude correction of the error with respect to the estimated distance is the smallest estimation that causes the tetrahedron not to be formed when the estimated distance is short using the size of the volume to form a tetrahedron. It is possible to form a tetrahedron by increasing the distance, and when the estimated distance is long, the tetrahedron cannot be formed, thereby reducing the longest estimated distance causing the tetrahedron. Wireless positioning method. 제1항에 있어서, 상기 제3단계는 상기 3개의 추정 거리를 반지름으로 하는 3개의 원(C1, C2, C3)이 모두 상호 교차관계인 경우이면 상기 3개의 추정 거리에 관한 오차 보정을 하지 않는 제3-1단계; 및 그 외의 경우(비 교차관계인 경우)에는 가장 작은 원(C1)과 가장 큰 원(C3)의 기하학적 위치관계를 판별하여 그 위치관계가 분리관계이면 상기 3개의 추정 거리 중에서 최소값의 추정 거리는 증가시키고 상기 분리관계가 아니라 상기 가장 작은 원(C1)이 상기 가장 큰 원(C3)에 포함되거나 서로 교차하는 관계이면 최대값의 추정 거리는 감소시켜 오차 보정을 하는 제3-2단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.The method of claim 1, wherein the third step is to correct the error of the three estimated distances when all three circles C 1 , C 2 , and C 3 having the radius of the three estimated distances cross each other. Not performing step 3-1; And in other cases (non-crossing relationship), the geometric positional relationship between the smallest circle (C 1 ) and the largest circle (C 3 ) is determined, and if the positional relationship is separated, the estimated distance of the minimum of the three estimated distances is If the smallest circle (C 1 ) is included in the largest circle (C 3 ) or intersecting with each other, and the relationship is not the separation relationship, the estimated distance of the maximum value is reduced to compensate for errors. Wireless positioning method characterized in that. 제3항 또는 제4항에 있어서, 상기 추정 거리에 관한 오차 보정은 상기 가장 작은 추정거리에 대해서는 소정의 보정용 가중치
Figure 112011026449944-pat00087
를 곱하는 것과 상기 가장 긴 추정 거리에 대해서는 상기 소정의 보정용 가중치
Figure 112011026449944-pat00088
를 나누어 주는 것에 의해 이루어지는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
The method of claim 3 or 4, wherein the error correction for the estimated distance is a predetermined correction weight for the smallest estimated distance.
Figure 112011026449944-pat00087
Multiply by and the predetermined correction weight for the longest estimated distance
Figure 112011026449944-pat00088
Wireless positioning method characterized in that is made by dividing.
제5항에 있어서, 상기 보정용 가중치
Figure 112011026449944-pat00089
Figure 112011026449944-pat00090
로 정해지며, 여기서 V는 상기 사면체의 부피이고, A는 상기 3개의 앵커 노드가 형성하는 삼각형의 넓이인 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
The method of claim 5, wherein the weight for correction
Figure 112011026449944-pat00089
Is
Figure 112011026449944-pat00090
Wherein V is the volume of the tetrahedron and A is the area of the triangle formed by the three anchor nodes.
제1항에 있어서, 상기 사면체의 부피의 절댓값이 그 사면체의 밑면을 이루는, 상기 3개의 앵커 노드가 이루는 삼각형의 넓이보다 큰 경우에만 상기 제3단계의 오차 보정을 수행하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.The radio positioning according to claim 1, wherein the third step of error correction is performed only when the absolute value of the volume of the tetrahedron is larger than the width of the triangle formed by the three anchor nodes forming the bottom of the tetrahedron. Way. 위치를 알고 있는 3개의 앵커 노드와 위치를 알고자 하는 1개의 브라인드 노드, 그리고 무선측위서버를 적어도 포함하는 무선 네트워크에서, 무선측위 프로그램이 기록되고 상기 무선측위서버로 읽을 수 있는 매체로서,
상기 무선측위 프로그램은,
상기 3개의 앵커노드로부터 제공받은 수신신호세기(RSSI)를 이용하여 각 앵커노드로부터 상기 브라인드 노드까지의 3개의 추정 거리를 산출하고, 상기 3개의 앵커노드의 위치 정보를 이용하여 그들 간의 3개의 실제 거리를 산출하는 제1 기능;
상기 3개의 추정 거리와 상기 3개의 실제 거리를 이용하여 상기 3개의 앵커 노드와 상기 1개의 브라인드 노드가 형성하는 사면체의 부피를 추정하는 제2 기능;
추정 된 부피를 헤론의 공식을 통해 오차의 크기를 판별하여 소정 기준 이상으로 큰 오차를 포함하는 경우에는 상기 3개의 추정 거리에 관한 오차의 크기를 보정하는 제3 기능; 및
상기 제3기능에서의 오차 보정이 반영된 3개의 최종 추정 거리를 이용하여 삼변측량법으로 상기 브라인드 노드의 추정 위치를 산출하는 제4 기능을 포함하며, 상기 무선측위서버에 의해 실행될 수 있는 것을 특징으로 하는 무선측위 프로그램이 기록된 매체.
In a wireless network including at least three anchor nodes that know a location, one bind node that wants to know a location, and a wireless location server, a radio location program is recorded and can be read by the radio location server.
The radio location program,
Three estimated distances from each anchor node to the blind node are calculated using the received signal strengths (RSSI) provided from the three anchor nodes, and three actual distances between the three anchor nodes are calculated by using the position information of the three anchor nodes. A first function of calculating a distance;
A second function of estimating the volume of the tetrahedron formed by the three anchor nodes and the one blind node using the three estimated distances and the three actual distances;
A third function of determining the magnitude of the error through the formula of the heron and correcting the magnitudes of the errors with respect to the three estimated distances when the magnitude of the error is larger than a predetermined reference; And
And a fourth function of calculating an estimated position of the blind node by trilateration using three final estimated distances reflecting the error correction in the third function, and may be executed by the radiodetermination server. The medium on which the radio location program is recorded.
제8항에 있어서, 상기 제3기능은 상기 3개의 추정 거리를 반지름으로 하는 3개의 원(C1, C2, C3)이 모두 상호 교차관계인 경우이면 상기 3개의 추정 거리에 관한 오차 보정을 하지 않는 기능; 및 그 외의 경우(비 교차관계인 경우)에는 가장 작은 원(C1)과 가장 큰 원(C3)의 기하학적 위치관계를 판별하여 그 위치관계가 분리관계이면 상기 3개의 추정 거리 중에서 최소값의 추정 거리는 증가시키고 상기 분리관계가 아니라 상기 가장 작은 원(C1)이 상기 가장 큰 원(C3)에 포함되거나 서로 교차하는 관계이면 최대값의 추정 거리는 감소시켜 오차 보정을 하는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 읽을 수 있고 무선측위 프로그램이 기록된 매체.10. The method of claim 8, wherein the third function is to correct the error of the three estimated distances when all three circles C 1 , C 2 , and C 3 having the radius of the three estimated distances cross each other. Does not function; And in other cases (non-crossing relationship), the geometric positional relationship between the smallest circle (C 1 ) and the largest circle (C 3 ) is determined, and if the positional relationship is separated, the estimated distance of the minimum of the three estimated distances If the smallest circle (C 1 ) is included in the largest circle (C 3 ) or intersects with each other, but not the separation relationship, the estimated distance of the maximum value is reduced to include error correction. A computer-readable medium on which a radiolocation program is recorded.
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Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101530058B1 (en) * 2012-12-10 2015-06-18 동명대학교산학협력단 Localization Method for Wireless Sensor Network
US9069055B2 (en) 2012-11-30 2015-06-30 Soongsil University Research Consortium Techno-Park Wireless positioning method and apparatus using wireless sensor network
KR101544315B1 (en) 2014-04-23 2015-08-13 서울대학교산학협력단 Efficient three-dimensional localization method using trilateration in wireless network and recording medium having application program recorded thereon
KR20180087519A (en) * 2017-01-24 2018-08-02 고려대학교 산학협력단 Method for estimating reliability of distance type witch is estimated corresponding to measurement distance of laser range finder and localization of mobile robot using the same
CN111929668A (en) * 2020-06-30 2020-11-13 湖南华诺星空电子技术有限公司 Radio detection ranging method and system based on quantization interval statistics
KR20210108743A (en) * 2020-02-26 2021-09-03 (주)비피앤솔루션 Apparatus for caculating position of moving object based on tags and system including thereof, method for caculating position of moving object based on tags
CN113573231A (en) * 2021-06-17 2021-10-29 浙江工业大学 Indoor RSSI (received signal strength indicator) multipoint positioning method based on improved trilateration method
WO2022234294A1 (en) * 2021-05-07 2022-11-10 Forkbeard Technologies AS Determining locations of mobile devices from wireless signals
CN117425124A (en) * 2023-12-08 2024-01-19 长春理工大学 UWB positioning method and system based on sea-land formula area method
CN113573231B (en) * 2021-06-17 2024-04-16 浙江工业大学 Indoor RSSI multi-point positioning method based on improved trilateration method

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9069055B2 (en) 2012-11-30 2015-06-30 Soongsil University Research Consortium Techno-Park Wireless positioning method and apparatus using wireless sensor network
KR101530058B1 (en) * 2012-12-10 2015-06-18 동명대학교산학협력단 Localization Method for Wireless Sensor Network
KR101544315B1 (en) 2014-04-23 2015-08-13 서울대학교산학협력단 Efficient three-dimensional localization method using trilateration in wireless network and recording medium having application program recorded thereon
WO2015163542A1 (en) * 2014-04-23 2015-10-29 서울대학교산학협력단 Method for effectively estmating three-dimensional location by using trilateration in wireless network, and recording medium in which program is recorded for carrying out same
KR20180087519A (en) * 2017-01-24 2018-08-02 고려대학교 산학협력단 Method for estimating reliability of distance type witch is estimated corresponding to measurement distance of laser range finder and localization of mobile robot using the same
KR101888295B1 (en) * 2017-01-24 2018-08-14 고려대학교 산학협력단 Method for estimating reliability of distance type witch is estimated corresponding to measurement distance of laser range finder and localization of mobile robot using the same
KR102334550B1 (en) * 2020-02-26 2021-12-03 (주)비피앤솔루션 Apparatus for caculating position of moving object based on tags and system including thereof, method for caculating position of moving object based on tags
KR20210108743A (en) * 2020-02-26 2021-09-03 (주)비피앤솔루션 Apparatus for caculating position of moving object based on tags and system including thereof, method for caculating position of moving object based on tags
CN111929668A (en) * 2020-06-30 2020-11-13 湖南华诺星空电子技术有限公司 Radio detection ranging method and system based on quantization interval statistics
CN111929668B (en) * 2020-06-30 2023-09-19 华诺星空技术股份有限公司 Ranging method and system for radio detection based on quantization interval statistics
WO2022234294A1 (en) * 2021-05-07 2022-11-10 Forkbeard Technologies AS Determining locations of mobile devices from wireless signals
CN113573231A (en) * 2021-06-17 2021-10-29 浙江工业大学 Indoor RSSI (received signal strength indicator) multipoint positioning method based on improved trilateration method
CN113573231B (en) * 2021-06-17 2024-04-16 浙江工业大学 Indoor RSSI multi-point positioning method based on improved trilateration method
CN117425124A (en) * 2023-12-08 2024-01-19 长春理工大学 UWB positioning method and system based on sea-land formula area method
CN117425124B (en) * 2023-12-08 2024-03-22 长春理工大学 UWB positioning method and system based on sea-land formula area method

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