KR101219913B1 - 이동 노드 위치 추정 방법 - Google Patents

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KR101219913B1 KR1020120036531A KR20120036531A KR101219913B1 KR 101219913 B1 KR101219913 B1 KR 101219913B1 KR 1020120036531 A KR1020120036531 A KR 1020120036531A KR 20120036531 A KR20120036531 A KR 20120036531A KR 101219913 B1 KR101219913 B1 KR 101219913B1
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남윤석
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동국대학교 경주캠퍼스 산학협력단
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Abstract

본 발명의 바람직한 일실시예의 이동 노드 위치 추정 방법은, (a) 제 1 고정 노드와 다른 고정 노드 사이의 거리를 측정하는 단계; (b) 상기 제 1 고정 노드와 상기 다른 고정 노드 사이의 측정된 거리와 실제 거리를 이용하여 상기 다수의 고정 노드 각각의 주파수 편이를 추출하는 단계; (c) 상기 다수의 고정 노드 각각과 이동 노드 사이의 거리를 측정하는 단계; 및 (d) 확장 칼만 필터를 이용하여 상기 이동 노드의 위치를 추정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 일실시예의 이동 노드 위치 추정 방법에 따르면, 다수의 고정 노드 사이의 주파수 편이 및/또는 주파수 편이 상태 변수를 확장 칼만 필터에 반영하여 이동 노드의 정확한 위치를 추정할 수 있다.

Description

이동 노드 위치 추정 방법{Location Estimation Method for Mobile Node}
본 발명은 무선망(Wireless Networks)에서 이동 노드의 위치를 추정하는 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 다수의 고정 노드 사이의 주파수 편이 및 주파수 편이 상태 변수를 확장 칼만 필터에 반영하여 이동 노드의 위치를 추정하는 적응적 디지털 필터를 사용한 이동 노드 위치 추정 방법에 관한 것이다.
잘 알려진 바와 같이, 무선망에서는 소수의 고정 노드를 이용하여 다수의 이동 노드에 대한 위치를 추정하고, 이를 이용하여 이동 노드의 위치 추적, 이동 노드의 상황에 맞는 서비스 제공 등의 다양한 응용에 활용하고 있다.
특히, 위치 추정 알고리즘은 고정 노드와 이동 노드 간의 각도, 거리 및 수신 신호의 세기 등을 이용하는데, 거리는 가장 안정적인 수단으로 널리 이용되고 있으며, 주로 초음파나 무선 등의 신호를 이용한 TOF(Time of Flight)로부터 추정된다. 그러나 거리 추정의 기술적 문제, 무선 전송 특성, 그리고 설치된 환경의 변화 등에 의하여 정확한 거리 정보 또는 TOF를 얻기 어려워 위치 추정 오차가 발생하며, 이러한 오차를 줄이기 위한 후처리 기술이 적용되기도 한다.
IEEE 802.15.4a에서는 망 동기 클럭 없이 비동기로 TOF를 계산할 수 있는 TWR(Two-Way Ranging) 및 SDS-TWR(Symmetric Double Sided-TWR) 방식을 제시하였으며, 첩 확산 스펙트럼(CSS:Chirp Spread Spectrum) 방식의 기술을 사용하여 이동 노드의 거리를 측정하는 시스템이 개발되어 사용이 확산되고 있다.
하지만, 종래에 제시된 CSS 기술은 10m 거리에서 거리 추정 오차가 30cm 내지 1m 정도, 10m x 10m의 2차원 평면에서 위치 추정 오차가 1m 내지 2m 정도로 정확한 위치 추정이 어려운 문제점이 있다. 따라서, 보다 정확한 이동 노드의 위치를 추정하기 위하여 칼만 필터 또는 확장 칼만 필터 등의 후처리 기술이 적용되기도 하였으며, 특히 측정된 거리에 비례하는 하나의 상태 변수를 확장 칼만 필터에 추가하여 추정 오차를 감소시키는 방식도 제안되었다. 그러나, 추가한 변수에 대한 이론적 근거가 제시되지 못하였으며, 이러한 이유로 공통의 변수에 대한 분석 및 성능 개선의 여지 등이 고려되지 못한 문제점이 있다.
(1) 국내 공개특허공보 제10-2011-0019196호(2011.02.25.) : 무선 망에서 주파수편이 보상을 적용한 효율적인 비동기 양방향 거리 추정 방식을 사용하는 이동노드의 위치 추정 방법 (2) 국내 공개특허공보 제10-2011-0121179호(2011.11.07.) : 단말기에서 상대적인 위치를 추정하는 장치 및 방법
본 발명은 전술한 바와 같은 기술적 과제를 해결하는 데 목적이 있는 발명으로서, 다수의 고정 노드 사이의 주파수 편이 및/또는 주파수 편이 상태 변수를 확장 칼만 필터에 반영하여 이동 노드의 정확한 위치를 추정할 수 있는 이동 노드 위치 추정 방법을 제공하는 것에 그 목적이 있다.
본 발명의 바람직한 일실시예의 이동 노드 위치 추정 방법은, 다수의 고정 노드를 포함하는 무선망에서의 이동 노드 위치 추정 방법에 있어서, (a) 제 1 고정 노드와 다른 고정 노드 사이의 거리를 측정하는 단계; (b) 상기 제 1 고정 노드와 상기 다른 고정 노드 사이의 측정된 거리와 실제 거리를 이용하여 상기 다수의 고정 노드 각각의 주파수 편이를 추출하는 단계; (c) 상기 다수의 고정 노드 각각과 이동 노드 사이의 거리를 측정하는 단계; 및 (d) 확장 칼만 필터를 이용하여 상기 이동 노드의 위치를 추정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다. 또한, 상기 (d) 단계 이전에, 상기 다수의 고정 노드 각각의 주파수 편이를 상기 확장 칼만 필터에 반영하는 단계; 및 상기 다수의 고정 노드 각각과 이동 노드 사이의 측정 거리 및 상기 다수의 고정 노드의 공통의 주파수 편이 상태 변수를 상기 확장 칼만 필터에 반영하는 단계;를 더 포함하는 것이 바람직하다.
구체적으로, 상기 다수의 고정 노드 각각의 주파수 편이 및 상기 다수의 고정 노드의 공통의 주파수 편이 상태 변수를 상기 확장 칼만 필터에 반영하는 것에 의해 측정 벡터 방정식의 야코비안 행렬 및 프로세스 벡터 방정식의 야코비안 행렬이 변경되어, 상기 이동 노드의 위치 추정이 이루어지는 것을 특징으로 한다.
아울러, 상기 제 1 고정 노드와 다른 고정 노드 사이의 거리 측정 및 상기 다수의 고정 노드 각각과 이동 노드 사이의 거리 측정은 비동기 거리 추정 방식을 이용하되, 상기 비동기 거리 추정 방식은, TWR(Two-Way Ranging) 또는 SDS-TWR(Symmetric Double Sided-TWR) 방식인 것을 특징으로 한다.
바람직하게는 본 발명의 이동 노드 위치 추정 방법은, 상기 (c) 단계 이후에, (c+1) 상기 다수의 고정 노드 각각과 이동 노드 사이의 측정 거리 및 상기 다수의 고정 노드의 공통의 주파수 편이 상태 변수를 상기 확장 칼만 필터에 반영하는 단계;를 더 포함하되, 상기 (c) 단계 내지 상기 (d) 단계를 반복적으로 수행하는 것을 특징으로 한다. 또한, 상기 (b) 단계 이후에, (b+1) 상기 다수의 고정 노드 각각의 주파수 편이를 상기 확장 칼만 필터에 반영하는 단계;를 더 포함하되, 상기 (a) 단계 내지 상기 (d) 단계를 반복적으로 수행하는 것을 특징으로 한다.
정리하자면, 본 발명의 일실시예의 이동 노드 위치 추적 방법은, 다수의 고정 노드를 포함하는 무선망에서의 이동 노드 위치 추정 방법에 있어서, 제 1 고정 노드와 다른 고정 노드 사이의 측정된 거리와 실제 거리를 이용하여 추출된 상기 다수의 고정 노드 각각의 주파수 편이 및 상기 주파수 편이의 상태 변수를 이용하여 이동 노드의 위치를 추정하는 것을 특징으로 한다. 또한, 구체적으로 본 발명의 이동 노드 위치 추정 방법은, 상기 주파수 편이 및 상기 주파수 편이 상태 변수를, 확장 칼만 필터에 반영하여, 상기 확장 칼만 필터의 파라미터를 개선하는 것에 의해 이동 노드의 위치를 추정하는 것이 바람직하다. 아울러, 상기 이동 노드 위치 추정 방법은, 상기 다수의 고정 노드 각각과 이동 노드 사이의 측정 거리를, 상기 확장 칼만 필터에 반영하여, 상기 확장 칼만 필터의 파라미터를 개선하는 것에 의해 이동 노드의 위치를 추정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 일실시예의 이동 노드 위치 추정 방법에 따르면, 다수의 고정 노드 사이의 주파수 편이 및/또는 주파수 편이 상태 변수를 확장 칼만 필터에 반영하여 이동 노드의 정확한 위치를 추정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 이동 노드 위치 추정 방법의 흐름도.
도 2는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 무선망 구성의 설명도.
도 3은 비동기 거리 추정 방식인 TWR의 절차 설명도.
도 4는 비동기 거리 추정 방식인 SDS-TWR의 절차 설명도.
도 5는 본 발명의 바람직한 일실시예의 확장 칼만 필터의 수행 흐름도.
이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 일실시예에 따른 이동 노드 위치 추정 방법에 대해 상세히 설명하기로 한다.
본 발명의 하기의 실시예는 본 발명을 구체화하기 위한 것일 뿐 본 발명의 권리 범위를 제한하거나 한정하는 것이 아님은 물론이다. 본 발명의 상세한 설명 및 실시예로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 전문가가 용이하게 유추할 수 있는 것은 본 발명의 권리 범위에 속하는 것으로 해석된다.
먼저, 도 1은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 이동 노드 위치 추정 방법의 흐름도를 나타낸다. 도 1로부터 알 수 있는 바와 같이 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 이동 노드 위치 추정 방법은, 다수의 고정 노드(NA , NB, NC, ND)와 하나의 이동 노드(NM)를 포함하는 무선망을 구축하는 단계(S10), 주파수 편이를 적용한 확장 칼만 필터를 초기화하는 단계(S20), 제 1 고정 노드(NA)와 다른 고정 노드(NB, NC, ND) 사이의 거리를 측정하고 수집하는 단계(S30), 제 1 고정 노드(NA)와 다른 고정 노드(NB, NC, ND) 사이의 측정된 거리와 실제 거리를 이용하여 다수의 고정 노드(NA , NB, NC, ND) 각각의 주파수 편이를 추출하는 단계(S40), 다수의 고정 노드(NA , NB, NC, ND) 각각의 주파수 편이를 확장 칼만 필터에 반영하는 단계(S50), 다수의 고정 노드(NA , NB, NC, ND) 각각과 이동 노드(NM) 사이의 거리를 측정하고 수집하는 단계(S60), 다수의 고정 노드(NA , NB, NC, ND) 각각과 이동 노드(NM) 사이의 측정 거리 및 다수의 고정 노드(NA , NB, NC, ND)의 공통의 주파수 편이 상태 변수를 확장 칼만 필터에 반영하는 단계(S70) 및 이동 노드(NM)의 위치를 추정하는 단계(S80)를 포함한다. 즉, 산출된 주파수 편이 및 각 고정 노드(NA , NB, NC, ND)와 이동 노드(NM) 간의 측정 거리를 가지고 확장 칼만 필터를 수행시키며, 확장 칼만 필터의 수행 결과는 확장 칼만 필터의 파라미터를 개선하게 되며, 개선된 파라미터 가운데 일부가 이동 노드(NM)의 추정 위치를 나타내게 된다. 또한, 상술한 이동 노드 위치 추정 방법에서 이동 노드(NM)의 새로운 측정 거리 값을 적용함으로써 S60, S70 및 S80 단계의 동작이 반복된다. 아울러, 필요에 따라 이러한 모델에 고정 노드(NA , NB, NC, ND)의 새로운 주파수 편이와 이동 노드(NM)의 새로운 측정 거리 값을 적용함으로써 S30 내지 S80의 동작을 반복함으로써 지속적으로 이동 노드(NM)의 위치를 보다 정확하게 추정할 수 있다.
도 1에 나타낸 본 발명의 이동 노드 위치 추정 방법의 흐름도의 각 단계에 대해 좀 더 구체적으로 하기와 같이 설명하기로 한다.
먼저, S10 단계의 무선망을 구축하는 단계에 대해 도 2에 의해 설명하고자 한다.
도 2는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따라 다수의 고정 노드(NA , NB, NC, ND)와 하나의 이동 노드(NM)로 구성되어 이동 노드(NM)의 위치를 추정하는데 적합한 무선망의 설명도이다. 도 2로부터 알 수 있는 바와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 무선망은, 위치 서버(100), 위치 서버(100)와 연결된 노드(102), 다수의 고정 노드(NA , NB, NC, ND) 및 이동 노드(NM)를 포함한다. 여기에서, 위치 추정 계산은 무선 개인 영역망의 특성, 프로세서의 처리 능력, 메모리, 실제로 서비스되는 이동 노드의 수가 다수일 수 있는 상황 등을 고려하면 망측인 위치 서버에서 수행될 수 있다.
무선망에서 각 노드들(NA , NB, NC, ND)은 국부 발진기를 가지며, 동일한 기준의 주파수로 제작되지만, 실제로는 허용된 범위 내에서 주파수 편이를 갖는다. 즉, 각 고정 노드(NA , NB, NC, ND)에서 거리 추정 프레임 송신 및 수신 시각을 표시하는 클럭 주파수는 각 고정 노드(NA , NB, NC, ND)의 주파수 편이를 포함하여 [수학식 1]과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112012027977481-pat00001
[수학식 1]에서, eA, eB, eC 및 eD는 각각 고정 노드 NA, NB, NC 및 고정 노드 ND에 대응하여 ppm(part per million)으로 표현되는 국부 클럭의 주파수 편이를 의미한다.
도 2를 참조하면, 위치 서버(100)는, 다수의 고정 노드(NA , NB, NC, ND)가 설치된 위치를 알고 있고, 위치 서버(100)와 연결된 노드(102)를 통하여 고정 노드(NA , NB, NC, ND)와 이동 노드(NM)로 명령을 송신하고, 그 결과를 수신하며, 특정 고정 노드, 즉 제 1 고정 노드(NA)와 다른 고정 노드(NB, NC, ND) 사이의 거리를 추정하고, 이 거리 정보로부터 각 고정 노드(NA , NB, NC, ND)의 주파수 편이 파라미터를 추출하고, 이를 적응적 디지털 필터인 확장 칼만 필터에 적용하며, 각 고정 노드(NA , NB, NC, ND)와 이동 노드(NM) 간의 거리를 추정하여 확장 칼만 필터에 적용함으로써 이동 노드(NM)의 위치를 적응적으로 추정한다.
본 발명에서의 특정 고정 노드인 제 1 고정 노드(NA)와 다른 고정 노드(NB, NC, ND) 사이의 거리 측정 및 다수의 고정 노드(NA, NB, NC, ND) 각각과 이동 노드(NM) 사이의 거리 측정은 비동기 거리 추정 방식을 이용하는 것을 특징으로 한다. 비동기 거리 추정 방식은, TWR(Two-Way Ranging) 또는 SDS-TWR(Symmetric Double Sided-TWR) 방식을 예로 들 수 있으며, 두 방식에 대해 하기에 좀 더 구체적으로 하기에 설명하기로 한다.
도 3은 IEEE 802.15.4a에서 제시된 비동기 거리 추정 방식인 TWR의 절차를 나타낸 것이다. 즉 도 3은, 장치-A(202)에서 τAT 시각에 거리 추정 프레임(206)을 송신하고, 장치-B(204)에서 τBR 시각에 거리 추정 프레임(206)을 수신하고, 이에 대한 응답으로 장치-B(204)에서 τBT 시각에 거리 추정 프레임(208)을 송신하고, 장치-A(202)에서 τAR 시각에 거리 추정 프레임(208)을 수신한 것을 나타내고 있다. 도 3을 참조하여 두 노드 간의 추정 거리와 진실된 거리, 즉 실제 거리 및 두 노드의 주파수 편이와의 관계를 설명하면 다음과 같다. 즉, 두 노드의 주파수 편이를 각각 eA 및 eB로 나타내면, 추정 거리는 (1+eA+eB)과 진실된 노드 간의 거리의 곱으로 표현된다. 따라서, 확장 칼만 필터에서 관측되는 노드 간의 거리 정보는 두 노드의 주파수 편이가 포함된 것으로 표현하여야 한다. 이를 상세히 나타내면, 두 노드 사이의 진실된 전파 시간은 다음의 [수학식 2]와 같이 표현된다.
Figure 112012027977481-pat00002
[수학식 2]에서,
Figure 112012027977481-pat00003
를 나타낸다.
두 노드 사이의 추정된 전파 시간은 다음의 [수학식 3]과 같이 표현된다.
Figure 112012027977481-pat00004
따라서, 추정된 전파 시간은 이론적 거리와 노드의 주파수 편이와 관련되며, 다음의 [수학식 4]와 같이 표현된다.
Figure 112012027977481-pat00005
따라서, 추정된 거리 및 주파수 편이는 다음의 [수학식 5]와 같이 표현된다.
Figure 112012027977481-pat00006
[수학식 5]에서,
Figure 112012027977481-pat00007
이다.
도 2에서와 같이 4개의 고정 노드(NA, NB, NC, ND)가 사용되고, 제 1 고정 노드(NA)를 기준으로 상대 주파수 편이를 고려하면 다음 [수학식 6]과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112012027977481-pat00008
다음으로, 도 4는 IEEE 802.15.4a에서 제시된 비동기 거리 추정 방식인 SDS-TWR의 절차를 나타낸 것이다. 도 4로부터 알 수 있는 바와 같이, 장치-A(302)에서 τAT1 시각에 거리 추정 프레임(306)을 송신하고, 장치-B(304)에서 τBR1 시각에 거리 추정 프레임(306)을 수신하고, 다음에 장치-B(304)에서 τBT1 시각에 거리 추정 프레임(308)을 송신하고, 장치-A(302)에서 τAR1 시각에 거리 추정 프레임(308)을 수신하고, 다음에 장치-A(302)에서 τAT2 시각에 거리 추정 프레임(310)을 송신하고, 장치-B(304)에서 τBR2 시각에 거리 추정 프레임(310)을 수신한 것을 나타내고 있다. 도 4를 참조하여 두 노드 간의 추정 거리와 진실된 거리와 두 노드의 주파수 편이 관계를 설명하면 다음과 같다. 즉, 두 노드의 주파수 편이를 각각 eA 및 eB로 나타내면, 추정 거리는
Figure 112012027977481-pat00009
과 진실된 노드간의 거리의 곱으로 표현된다. 따라서 확장 칼만 필터에서 관측되는 노드 간의 거리 정보는 두 노드의 주파수 편이가 포함된 것으로 표현하여야 한다. 이를 상세히 나타내면, 두 노드 간의 진실된 전파 시간은 다음의 [수학식 7]과 같이 표현된다.
Figure 112012027977481-pat00010
[수학식 7]에서,
Figure 112012027977481-pat00011
를 나타낸다.
두 노드 간의 추정된 전파 시간은 다음의 [수학식 8]과 같이 표현된다.
Figure 112012027977481-pat00012
따라서, 추정된 전파 시간은 이론적 거리와 노드의 주파수 편이와 관련되며, 다음의 [수학식 9]와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112012027977481-pat00013
따라서, 추정된 거리 및 주파수 편이는 다음의 [수학식 10]과 같이 표현된다.
Figure 112012027977481-pat00014
[수학시 10]에서,
Figure 112012027977481-pat00015
이다.
제안된 확장 칼만 필터는 2차원 평면의 위치로 가정하면, k번째 고정 노드의 좌표를 다음 [수학식 11]과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112012027977481-pat00016
이동 노드(NM)의 2차원 위치(xi)와 고정 노드의 공통의 주파수 편이를 [수학식 12]와 같이 상태 변수(r(i))로 나타낼 수 있다.
Figure 112012027977481-pat00017
[수학식 12]에서
wk: k번째 프로세서 오류 확률 변수
를 나타낸다.
고정 노드와 이동 노드(NM) 간의 측정 거리 벡터는 4개의 고정 노드(NA, NB, NC, ND)를 가정하면 다음 [수학식 13]과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112012027977481-pat00018
[수학식 13]에서,
Figure 112012027977481-pat00019
fk : k번째 고정 노드의 주파수 편이
vk : k번째 거리 측정의 측정 오류 확률 변수
프로세스 잡음(process noise)과 측정 잡음(measurement noise)의 상관 행렬(correlation matrix)은 각각 다음 [수학식 14]와 같다.
Figure 112012027977481-pat00020
또한, 실제 상태와 추정 상태 간의 추정 오차의 상관 행렬(correlation matrix)은 다음 [수학식 15]과 같다.
Figure 112012027977481-pat00021
[수학식 15]에서
Figure 112012027977481-pat00022
를 나타낸다.
주파수 편이 상태 변수를 추가한 측정 벡터 방정식(measurement vector equation)의 야코비안 행렬(Jacobian matrix)과 프로세스 벡터 방정식(process vector equation)의 야코비안 행렬(Jacobian matrix)은 각각 다음 [수학식 16]과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112012027977481-pat00023
[수학식 16]에서,
Figure 112012027977481-pat00024
를 나타낸다.
다음으로, 도 5는 본 발명의 바람직한 일실시예의 확장 칼만 필터의 수행 흐름도이다.
도 5로부터 알 수 있는 바와 같이 확장 칼만 필터의 수행은, 이동 노드(NM)의 추정 위치와 추정 오차의 상관 행렬을 초기화(
Figure 112012027977481-pat00025
)하는 단계(SK5), 반복적으로 새로운 측정값에 대해 확장 칼만 필터를 수행(
Figure 112012027977481-pat00026
)하는 단계(SK10), 측정 벡터 방정식의 야코비안 행렬을 산출(
Figure 112012027977481-pat00027
)하는 단계(SK15), 칼만 이득을 산출(
Figure 112012027977481-pat00028
)하는 단계(SK20), 다수의 고정 노드(NA, NB, NC, ND)와 이동 노드(NM) 사이의 측정 거리 벡터를 구성(
Figure 112012027977481-pat00029
)하는 단계(SK25), 측정 오차 벡터를 산출(
Figure 112012027977481-pat00030
)하는 단계(SK30), 현재 이동 노드(NM)의 추정 위치와 과거의 이동 노드(NM)의 추정 위치를 사용하여 개선을 추정(
Figure 112012027977481-pat00031
)하는 단계(SK35), 다음 상태의 이동 노드(NM)의 위치를 추정(
Figure 112012027977481-pat00032
)하는 단계(SK40) 및 오류의 공분산을 개선(
Figure 112012027977481-pat00033
,
Figure 112012027977481-pat00034
,
Figure 112012027977481-pat00035
)하는 단계(SK45)를 포함한다.
상술한 바와 같은 본 발명의 이동 노드의 위치 추정 방법에 따르면, 각 고정 노드(NA, NB, NC, ND)의 주파수 편이를 하나의 주파수 편이 상태 변수와 각 고정 노드(NA, NB, NC, ND) 별 특정한 주파수 편이 상수로 확장 칼만 필터에 적용함으로써 이동 노드(NM)의 위치 추정이 보다 정확하게 수행될 수 있다. 특히, CSS 무선 방식 시스템에서와 같이 거리 측정 오차가 심하게 발생하거나, 거리를 측정하는데 타임스탬프(Timestamp) 등과 같이 정확한 사전 정보를 제공하지 않고 측정 거리 값을 제공하는 시스템의 경우, 위치 추정 오차도 클 뿐만 아니라 추정값이 안정적이지 못하나, 본 발명을 사용함으로써 이동 노드(NM)의 위치 추정이 보다 정확하고, 안정적으로 수행될 수 있음을 알 수 있다. 본 발명의 바람직한 일실시예에 따르면, 주파수 편이를 얼마나 정확하게 반영하는가에 따라 CSS 무선방식 시스템을 사용하여 (10m x 10m) 평면에서 위치 추정 오차를 10cm 이내로 안정적으로 추정이 가능하다.
NA : 제 1 고정 노드 NB, NC, ND : 다른 고정 노드
NM : 이동 노드
100 : 위치 서버 102 : 위치 서버에 연결된 노드
202, 302 : 장치-A 204, 304 : 장치-B

Claims (11)

  1. 다수의 고정 노드를 포함하는 무선망에서의 이동 노드 위치 추정 방법에 있어서,
    (a) 제 1 고정 노드와 다른 고정 노드 사이의 거리를 추정하는 단계;
    (b) 상기 제 1 고정 노드와 상기 다른 고정 노드 사이의 추정된 거리와 실제 거리를 이용하여 상기 다수의 고정 노드 각각의 주파수 편이를 추출하는 단계;
    (c) 상기 다수의 고정 노드 각각의 주파수 편이를 확장 칼만 필터에 반영하는 단계;
    (d) 상기 다수의 고정 노드 각각과 상기 이동 노드 사이의 거리를 추정하는 단계;
    (e) 상기 다수의 고정 노드 각각과 상기 이동 노드 사이의 추정된 거리 및 상기 다수의 고정 노드의 공통의 주파수 편이 상태 변수를 상기 확장 칼만 필터에 반영하는 단계; 및
    (f) 상기 확장 칼만 필터를 이용하여 상기 이동 노드의 위치를 추정하는 단계;를 포함하되,
    상기 다수의 고정 노드 각각의 주파수 편이 및 상기 다수의 고정 노드의 공통의 주파수 편이 상태 변수를 상기 확장 칼만 필터에 반영하는 것에 의해 측정 벡터 방정식의 야코비안 행렬 및 프로세스 벡터 방정식의 야코비안 행렬이 변경되어, 상기 이동 노드의 위치 추정이 이루어지는 것을 특징으로 하는 이동 노드 위치 추정 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 고정 노드와 상기 다른 고정 노드 사이의 거리 추정 및 상기 다수의 고정 노드 각각과 상기 이동 노드 사이의 거리 추정은, 비동기 거리 추정 방식을 이용하는 것을 특징으로 하는 이동 노드 위치 추정 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 비동기 거리 추정 방식은, TWR(Two-Way Ranging) 또는 SDS-TWR(Symmetric Double Sided-TWR) 방식인 것을 특징으로 하는 이동 노드 위치 추정 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 이동 노드 위치 추정 방법은,
    상기 (d) 단계 내지 상기 (f) 단계를 반복적으로 수행하는 것을 특징으로 하는 이동 노드 위치 추정 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 이동 노드 위치 추정 방법은,
    상기 (a) 단계 내지 상기 (f) 단계를 반복적으로 수행하는 것을 특징으로 하는 이동 노드 위치 추정 방법.
  8. 다수의 고정 노드를 포함하는 무선망에서의 이동 노드 위치 추정 방법에 있어서,
    제 1 고정 노드와 다른 고정 노드 사이의 추정된 거리와 실제 거리를 이용하여 추출된 상기 다수의 고정 노드 각각의 주파수 편이 및 상기 주파수 편이의 상태 변수를 이용하되,
    상기 주파수 편이 및 상기 주파수 편이의 상태 변수를, 확장 칼만 필터에 반영하여, 상기 확장 칼만 필터의 파라미터를 개선하는 것에 의해 상기 이동 노드의 위치를 추정하되,
    상기 확장 칼만 필터의 파라미터 개선은,
    측정 벡터 방정식의 야코비안 행렬 및 프로세스 벡터 방정식의 야코비안 행렬이 변경되어 이루어지는 것을 특징으로 하는 이동 노드 위치 추정 방법.
  9. 삭제
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 제 1 고정 노드와 상기 다른 고정 노드 사이의 거리 추정은, 비동기 거리 추정 방식을 이용하는 것을 특징으로 하는 이동 노드 위치 추정 방법.
  11. 제 8 항에 있어서,
    상기 이동 노드 위치 추정 방법은,
    상기 다수의 고정 노드 각각과 상기 이동 노드 사이의 추정된 거리를, 상기 확장 칼만 필터에 반영하여, 상기 확장 칼만 필터의 파라미터를 개선하는 것에 의해 상기 이동 노드의 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 사용한 이동 노드 위치 추정 방법.
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