KR101388578B1

KR101388578B1 - Method and apparatus for Estimating Position of the Object in a communication system

Info

Publication number: KR101388578B1
Application number: KR1020070082029A
Authority: KR
Inventors: 황석승; 윤상보; 권영훈; 황성수; 박지현; 마중수; 김성훈
Original assignee: 한국과학기술원; 삼성전자주식회사
Priority date: 2007-08-14
Filing date: 2007-08-14
Publication date: 2014-04-24
Also published as: KR20090017357A

Abstract

본 발명은 인지 무선(cognitive radio) 환경에서 주변에 존재하는 주사용자(primary user)의 송신 정보를 파악하는 기술이다. 상기 송신 정보 중 공간 자원(spatial resource)를 결정 짓는 중요 두 요소인 송신 전력과 위치 정보를 통해서, 상기 주사용자의 위치와 송신 전력이 정해지면 이를 이용하여 상기 주사용자의 통신이 이뤄지는 영역을 예측하고, 상기 주사용자 주변의 부사용자들과 통신이 가능한 영역까지 예측할 수 있다. 즉, 상기 주사용자의 송신 전력를 모르는 상태에서 상기 주사용자의 수신 신호 세기를 가지고, 상기 주사용자의 송신 전력과 위치 정보를 예측한다. 또한, 빔-포밍 기술을 통해서 상기 주사용자 쪽으로 불필요한 시그널은 널링시켜 간섭을 줄이거나, 상기 주사용자에 영향을 미치지 않는 송신 전력을 계산할 수 있는 효과가 있다.The present invention is a technique for identifying the transmission information of the primary user (primary user) in the vicinity in a cognitive radio environment. Through the transmission power and location information, which are two important factors for determining a spatial resource among the transmission information, when the location and transmission power of the main user are determined, the area of communication of the main user is predicted using In addition, it is possible to predict an area in which communication with sub-users around the main user is possible. That is, the transmission power and location information of the main user are predicted with the received signal strength of the main user without knowing the transmission power of the main user. In addition, through beam-forming technology, an unnecessary signal toward the main user may be nulled to reduce interference or to calculate a transmission power that does not affect the main user.

인지무선, 위치 측정, 수신신호 세기, 가중치, 송신전력, 위치 정보Cognitive radio, location measurement, signal strength, weight, transmission power, location information

Description

Method and apparatus for estimating position of an object in a communication system

본 발명은 통신시스템에서 개체의 송신 전력 및 위치를 추정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for estimating the transmit power and location of an entity in a communication system.

인지 무선(cognitive radio) 환경에서 가장 중요한 기술은 주변 상황을 인지 하는 위치 측정(localization) 기술이다. 즉, 주변에 존재하는 개체 즉, 주 사용자(primary user)의 송신 정보를 파악하는 것이다. 상기 송신 정보는 송신 전력, 동작중인 주파수 대역, 유휴 주파수, 주 사용자의 위치 등을 포함한다. 이 중에서도, 상기 송신 전력과 상기 위치 정보는 공간 자원(spatial resource)을 결정 짓는 중요한 두 요소이다.In the cognitive radio environment, the most important technology is localization technology that recognizes the surrounding environment. That is, the transmission information of an entity existing around, that is, a primary user is identified. The transmission information includes transmission power, operating frequency band, idle frequency, location of the main user, and the like. Among these, the transmission power and the location information are two important factors for determining spatial resources.

도 1은 일반적인 위치 측정 기술 트리(tree)를 보여주는 도면이다.1 is a diagram illustrating a general location technology description tree.

도 1을 참조하면, 위치 측정 기술은 위치 측정을 하는 주체에 따라 셀프(self) 위치 측정기술(103)과 타깃(target) 위치 측정기술(105)로 나뉜다. 상기 타깃 위치 측정 기술(105)은 위치를 측정하고자 하는 타깃 즉, 주사용자의 협조 여부에 따라 협조 레인징(cooperative ranging)(107)과 비협조 레인징(non-cooperative ranging)(109)으로 구성된다.Referring to FIG. 1, the position measuring technique is divided into a self position measuring technique 103 and a target position measuring technique 105 according to a subject performing position measuring. The target position measurement technique 105 is composed of a cooperative ranging 107 and a non-cooperative ranging 109 according to a target to be measured, that is, whether or not the main user cooperates. do.

상기 셀프 위치 측정 기술(103)의 경우, 주사용자는 위치 측정 시스템으로부터 수신한 신호에 대한 정보를 가지고 자신의 위치를 찾는다. 상기 타깃 위치 측정 기술(105)의 경우, 위치 측정 시스템 즉 부사용자(secondary user)는 주사용자로부터 수신한 신호를 이용하여 상기 주사용자의 위치를 측정한다.In the case of the self-positioning technique 103, the main user finds his or her position with information about the signal received from the position measuring system. In the target location measurement technique 105, a location measurement system, or secondary user, measures the location of the primary user using a signal received from the primary user.

일반적 위치 측정 기술은 주사용자와 부사용자 간의 거리를 가늠하는 레인징(raging) 단계가 선행된다. 상기 레인징 단계에서 주사용자가 시스템의 레인징을 쉽게 할 수 있도록 협력하는 협조 레인징(107)은 상기 주사용자가 주변의 부사용자들과 협업하여 위치 측정에 필요한 정보를 제공한다. 여기서, 제공되는 정보는 주사용자가 송신한 신호에 대한 송신 전력이나 송신 속도 등 거리와 관련된 신호 특성을 의미한다. 상기 비협조 레인징(109)은 주사용자가 나머지 부사용자들에게 어떠한 정보나 협업을 제공하지 않은 것을 의미한다.The general location measurement technique is preceded by a ranging step of measuring the distance between the main user and the sub user. In the ranging step, the cooperative ranging 107 cooperating to facilitate the ranging of the system by the main user provides information necessary for measuring the location of the main user in cooperation with surrounding sub-users. Here, the information provided refers to signal characteristics related to distance such as transmission power or transmission speed for a signal transmitted by the main user. The non-cooperative ranging 109 means that the main user does not provide any information or collaboration to the remaining sub users.

구체적으로, 협조 레인징(107)은 주사용자 주변의 부사용자들 각각의 위치와 상기 주사용자의 송신 전력을 이용하여, 상기 부사용자들과 상기 주사용자간의 거리를 계산한다. 상기 계산된 거리를 통해서, 상기 주사용자의 위치를 예측한다. 따라서, 상기 협조 레인징(107)을 통한 위치 측정 기술은 주사용자와 부사용자 간 각각의 노드가 필요하고, 각 노드의 위치와 상기 주사용자의 송신 전력 정보를 필요로 한다. 그러나, 인지 무선 환경에서 주사용자는 부사용자를 고려하지 않기 때문에, 상기 주 사용자의 송신 전력을 획득하기 어려운 문제점이 있다.Specifically, the cooperative ranging 107 calculates a distance between the sub-users and the main user by using the location of each sub-user around the main user and the transmission power of the main user. Through the calculated distance, the location of the main user is predicted. Therefore, the position measurement technique through the cooperative ranging 107 requires each node between the main user and the sub-user, and needs the location of each node and the transmission power information of the main user. However, in the cognitive radio environment, since the primary user does not consider the secondary user, it is difficult to obtain the transmission power of the primary user.

한편, 상기 비협조 레인징(109)을 통한 타깃 위치 측정 기술은 삼각법(Point-In-Triangulation, 이하, 'PIT라 칭한다)을 이용하여, 주사용자가 존재할만한 영역의 교집합을 통해서 상기 주사용자의 위치를 예측한다. 이 경우, 상기 위치측정 대상 개체는 시간이 지남에 따라 이동한다고 가정하고, 3개의 부사용자와 주사용자간 노드에서의 수신신호세기(received signal strength, 이하, 'RSS'라 칭한다)의 변화를 이용하여 상기 위치 측정 대상 개체가 상기 3개의 노드가 만드는 영역(convex hull) 내부에 있는지 외부에 있는지를 파악하여 상기 주사용자의 존재 가능 영역들을 구한다. 이렇게 구해진 영역들의 교집합을 위치 측정 대상 개체의 위치로 예측한다. 이 경우, 주사용자의 송신 전력을 몰라도 PIT가 가능하지만, 상기 주사용자로부터의 RSS 변화를 감지하기 때문에 상기 주사용자는 이동해야만 한다.Meanwhile, the target position measurement technique through the non-cooperative ranging 109 uses triangulation (Point-In - Triangulation, hereinafter referred to as 'PIT'), through the intersection of regions where the main user may exist. Predict location. In this case, it is assumed that the object to be measured moves over time and uses a change in received signal strength (hereinafter, referred to as 'RSS') at a node between three sub-users and a main user. By determining whether the location object is inside or outside the convex hull created by the three nodes, the available areas of the main user are obtained. The intersection of the obtained regions is predicted as the position of the object to be measured. In this case, the PIT is possible without knowing the transmission power of the main user, but the main user must move because it detects the RSS change from the main user.

또한, PIT를 이용해서 구한 존재 가능 영역들에 대한 교집합을 형성하여 위치를 예측하기 위해서는 시스템에 존재하는 노드 수가 일정 수 이상이 되어야 하고 부사용자들의 밀도가 높으며, 예측하기 위한 영역에 고르게 배치되어야 하는 문제점이 있다.In addition, in order to predict the location by forming the intersection of the available areas obtained by using the PIT, the number of nodes existing in the system should be more than a certain number, the density of sub-users should be high, and the areas to be evenly arranged should be located. There is a problem.

상기한 바와 같이 종래 기술에 따른 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 주사용자의 사전 정보 없이 위치 및 송신 전력을 획득하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention for solving the problems according to the prior art as described above is to provide a method and apparatus for acquiring position and transmit power without prior information of a main user.

본 발명의 다른 목적은, 주사용자의 송신 전력을 모르는 상황에서, 상기 주사용자가 발산하는 신호의 RSS만을 이용해서 상기 주사용자의 위치와 송신 전력을 동시에 예측 가능한 방법 및 장치를 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a method and apparatus capable of simultaneously predicting the location and transmission power of the main user using only the RSS of the signal emitted by the main user in a situation in which the transmission power of the main user is unknown.

본 발명의 또 다른 목적은, 주사용자의 도움 없이 상기 주사용자의 위치와 송신 전력을 인지함으로써, 상기 주사용자의 성능엔 어떠한 영향을 주지 않고 상기 주사용자의 통신 영역을 예측하고, 동시에 상기 주사용자와 나머지 부 사용자 간 통신이 가능하도록 하는 영역을 인지하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to recognize the location and transmission power of the main user without the help of the main user, thereby predicting the communication area of the main user without any influence on the performance of the main user, and at the same time The present invention provides a method and apparatus for recognizing a region that enables communication between a user and other secondary users.

본 발명의 실시 예에 따른 방법은, 제1개체와 적어도 네 개의 제2개체들을 포함하는 인지 무선시스템에서 상기 적어도 네 개의 제2개체들 중 하나인 제2개체가 상기 제1개체의 위치를 추정하는 방법에 있어서, 미리 정해진 횟수만큼 상기 제1개체에 대한 수신 신호 세기를 측정하는 과정과, 상기 측정한 수신 신호 세기를 나머지 적어도 세 개의 제2개체들과 상호 교환하여 상기 적어도 네 개의 제2개체들에 의해 측정된 수신 신호 세기들을 공유하는 과정과, 상기 공유된 수신 신호 세기들에 의해 상기 적어도 네 개의 제2개체들 각각에 대해 계산된 정제된 수신 신호 세기와, 미리 알고 있는 상기 적어도 네 개의 제2개체들 각각의 위치 정보를 기반으로 상기 제1개체의 송신전력과 위치를 추정하는 과정을 포함하며,
여기서 각 제2개체의 정제된 수신 신호 세기는 해당 제2개체가 상기 미리 정해진 횟수 (M)만큼 측정하여 합산한 수신 신호 세기에 의해 계산됨을 특징으로 한다.According to an embodiment of the present invention, in a cognitive radio system including a first object and at least four second objects, a second object, which is one of the at least four second objects, estimates the position of the first object. The method may include measuring the received signal strength of the first object a predetermined number of times, and exchanging the measured received signal strength with the remaining at least three second objects to exchange the at least four second objects. Sharing the received signal strengths measured by the signals, the refined received signal strength calculated for each of the at least four second objects by the shared received signal strengths, and the at least four known in advance. Estimating a transmission power and a location of the first object based on the location information of each of the second objects,
The refined received signal strength of each second object may be calculated by the received signal strengths of the second object measured and summed by the predetermined number of times ( M ).

본 발명의 실시 예에 따른 장치는, 제1개체와 적어도 네 개의 제2개체들을 포함하는 인지 무선 시스템에서 상기 적어도 네 개의 제2개체들 중 하나인 제2개체가 상기 제1개체의 위치를 추정하는 장치에 있어서, 미리 정해진 횟수만큼 제1개체에 대한 수신 신호 세기를 측정하고, 상기 미리 정해진 횟수만큼 측정한 수신 신호 세기와 나머지 적어도 세 개의 제2개체들과의 상호 교환에 의해 공유된 수신 신호 세기들을 기반으로 각각의 제2개체에 대응한 정제된 수신 신호 세기를 계산하는 계산부와, 상기 계산부에 의해 상기 적어도 네 개의 제2개체들 각각에 대해 계산된 정제된 수신 신호 세기와, 미리 알고 있는 상기 적어도 네 개의 제2개체들 각각의 위치 정보를 기반으로 상기 제1개체의 위치를 추정하는 위치 추정부를 포함하며,
여기서 상기 계산부는, 상기 적어도 네 개의 제2개체들 각각이 상기 미리 정해진 횟수 (M)만큼 측정되어 합산한 수신 신호 세기에 의해, 각 제2개체에 대응한 정제된 수신 신호 세기를 계산함을 특징으로 한다.According to an embodiment of the present invention, in a cognitive radio system including a first object and at least four second objects, a second object, which is one of the at least four second objects, estimates the position of the first object. The apparatus of claim 1, wherein the received signal strength of the first object is measured by a predetermined number of times, and the received signal is shared by interchange of the received signal strength measured by the predetermined number of times and the remaining at least three second objects. A calculator for calculating a refined received signal strength corresponding to each second object based on the intensities, a refined received signal strength calculated for each of the at least four second objects by the calculator, and And a position estimator for estimating the position of the first object based on the position information of each of the at least four second objects.
Wherein the calculator calculates the refined received signal strength corresponding to each second object based on the received signal strengths of each of the at least four second objects measured and summed by the predetermined number of times M. It is done.

본 발명은, 위치 측정 대상 즉, 주사용자의 송신 전력을 모르는 상황에서 상기 주사용자가 발산하는 신호의 RSS(received signal strength)만 이용해서 상기 주사용자의 위치와 송신전력을 동시에 예측 가능한 효과가 있다. 이를 통해서, 통신 시스템에서 공간적 자원을 쉽게 예측할 수 있을 뿐만 아니라, 서로 공존하는 시스템의 노드들의 위치나 송신 전력을 알 수 있는 효과가 있다. 또한, 상기 주사용자의 통신 가능 영역을 이용하면 빔-포밍 기술을 이용해서 주사용자 쪽으로 불필요한 시그널은 널링(nulling)시켜 간섭을 줄이거나, 상기 주사용자에 영향을 미치지 않는 송신 전력을 계산할 수도 있는 효과가 있다.The present invention has the effect of predicting the location and transmission power of the main user at the same time by using only the received signal strength (RSS) of the signal emitted by the main user when the location measurement target, i.e., the transmission power of the main user is unknown. . Through this, not only the spatial resources can be easily predicted in the communication system, but also the position and transmission power of the nodes of the coexisting system can be known. In addition, by using the communication area of the main user, an unnecessary signal may be nulled toward the main user using beam-forming technology to reduce interference or calculate transmission power that does not affect the main user. There is.

이하 본 발명에 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일 실시 예를 상세히 설명하기로 한다. 우선, 도면들 중, 동일한 구성요소 또는 부품들은 가능한 한 동일한 참조부호를 나타내고 있음에 유의하여야 한다. 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명은 본 발명의 요지를 모호하 지 않게 하기 위하여 생략한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. First, it should be noted that, in the drawings, the same components or parts have the same reference numerals as much as possible. In describing the present invention, a detailed description of related known functions or configurations will be omitted so as not to obscure the subject matter of the present invention.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 위치 측정 기반의 시스템 구성도이다.2 is a diagram illustrating a system configuration based on location measurement according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 위치 측정 대상인 주사용자(200)와, 주변의 부사용자1~4(210~216)로 구성된다. 여기서, 상기 부사용자1~4(210~216)는 상기 주사용자(200)와의 최소 4개의 노드를 포함하고, 상기 주사용자(200)의 송신 전력을 모르는 것으로 가정한다.Referring to FIG. 2, the main user 200, which is a location measurement target, and neighboring sub-users 1 to 4 (210 to 216) are configured. Here, it is assumed that the sub-users 1-4 (210-216) include at least four nodes with the main user 200 and do not know the transmission power of the main user 200.

상기 주사용자(200)와 상기 부사용자1~4(210~216)의 각 노드는, 상기 주사용자(200)의 신호에 대한 RSS를 측정할 수 있다. 상기 부사용자1~4(210~216)의 각 노드는 각각의 위치 정보와 각 노드에서 측정한 RSS를 서로 공유한다. 각 노드에서 측정하는 RSS에는 쉐도잉 효과(shadowing effect)가 독립적으로 작용한다.Each node of the main user 200 and the sub-users 1-4 (210-216) may measure the RSS of the signal of the main user 200. Each node of the sub-users 1-4 (210-216) shares each location information with RSS measured by each node. The shadowing effect is independent of the RSS measured by each node.

상기 쉐도잉 효과는 송신 신호가 전개할 때 만나는 장애물에 의해서 신호가 변화되는 현상을 말한다.The shadowing effect refers to a phenomenon in which a signal is changed by an obstacle encountered when a transmission signal is developed.

하기 <수학식 1> 은 이상적인(ideal) 환경에서 부사용자1~4(210~216)의 각 노드가 측정한 주사용자(200)의 신호에 대한 RSS(를 나타낸다.Equation 1 shows RSS (s) for signals of the main user 200 measured by each node of the sub-users 1 to 4 (210 to 216) in an ideal environment.

여기서, K는 주사용자의 신호에 영향을 미치는 안테나의 높이나 이득(gain)이고,

는 패스로스 지수(pathloss exponent)이다. 상기 K와 상기 pathloss exponent는 미리 필드 테스트(field test) 등의 사전 조사를 거쳐서 알고 있다고 가정한다.Where K is the height or gain of the antenna affecting the signal of the main user,

Is the pathloss exponent. It is assumed that the K and the pathloss exponent are known through a preliminary investigation such as a field test.

상기 <수학식 1>과 같이 RSS는 신호가 송신될 때의 거리(d)가 증가함에 따라 송신 전력(

)이 감소함을 알 수 있다. 그러나, 실제 환경에서는 신호가 송신될 때 거리의 증가에 따라서

가 감소할 뿐만 아니라, 쉐도잉 효과가 반영된 Lognormal random 변수(variable) N에 의해서 또 한번 변화된다.As shown in Equation 1, RSS has a transmission power (A) as the distance d when a signal is transmitted increases.

It can be seen that) decreases. However, in real environments, as the signal is transmitted, the distance increases

Not only decreases, but is also changed by Lognormal random variable N reflecting the shadowing effect.

하기 <수학식 2>는 실제 환경에서 부사용자1~4(210~216)의 각 노드가 측정한 주사용자(200)의 신호에 대한 쉐도잉 효과 또는 lognormal pathloss가 고려된 RSS를 나타낸다.Equation 2 below shows RSS in which a shadowing effect or lognormal pathloss of a signal of a main user 200 measured by each node of sub-users 1 to 4 (210 to 216) in a real environment is considered.

상기 <수학식 2>를 로그 스케일(log scale)로 나타낼 경우, Gaussian random 변수(X)를 포함하는 식이 된다.When Equation 2 is expressed as a log scale, the equation includes Gaussian random variable (X).

실제 환경에서 상기 부사용자1~4(210~216) 각각의 노드 별로 측정된 주사용자의 RSS를 위치 측정에 사용할 경우, 쉐도잉 효과에 의한 영향으로 오차가 크게 발생한다.
따라서, 하기 <수학식 6> 내지 <수학식 12>를 통해서 쉐도잉 효과에 따른 오차 영향이 반영되는 가변적 가중치를 획득한다. 이후, 상기 가중치를 적용한 하기 <수학식 5> 내지 <수학식 6>을 통해서 쉐도잉 효과가 상쇄된 각 노드 별로 측정된 주사용자(200)의 위치와 송신 전력을 추정한다.In the real environment, when the RSS of the main user measured for each node of each of the sub-users 1 to 4 (210 to 216) is used for position measurement, an error largely occurs due to the shadowing effect.
Accordingly, variable weights reflecting error effects due to the shadowing effect are obtained through Equations 6 to 12 below. Subsequently, the position and transmission power of the main user 200 measured for each node whose shadowing effect is canceled through Equation 5 to Equation 6 to which the weight is applied are estimated.

먼저, 하기 <수학식 3>은 해당 노드의 RSS를 여러 번 측정하여 정제된 RSS 값(

)이다.First, Equation 3 below measures the RSS of the node several times and refines the RSS value (

)to be.

여기서,

은 시스템의 노드 i 에서 측정한 j 번째 RSS 값이다. 상기

는 상기

값을 만들기 위한 하나의 샘플(sample)이다.

[dBm]은 상기

를 dBm으로 나타낸 값이다. M은 상기

의 정제된 값(

)을 획득하기 위한 RSS의 측정 횟수이다. 상기 M이 커질수록 쉐도잉 효과에 대한 상쇄 효과가 좋아진다.here,

Is the j th RSS value measured at node i in the system. remind

Quot;

One sample to create a value.

[dBm] is the above

Is the value in dBm. M is above

Refined value of

The number of measurements of RSS to obtain). The larger M is, the better the cancellation effect on the shadowing effect.

하기 <수학식 4>는 상기 <수학식 1>인 이상적인 환경에서의 RSS를 거리(d)에 관해서 정리한 식이다.Equation 4 is a formula summarizing the RSS in an ideal environment of Equation 1 with respect to the distance d.

여기서,

는 부사용자1~4(210~216)가 주사용자(200)의 RSS를 통해서 추정한 주사용자(200)의 위치이다. 그리고

는 부사용자 1~4(210~216)의 노드 중 하나인 노드 i의 위치이다.here,

Is the location of the main user 200 estimated by the sub-users 1 to 4 (210 to 216) through the RSS of the main user 200. And

Is the location of node i, one of the nodes of sub-users 1-4 (210-216).

상기 <수학식 4>는 주사용자(200) 주변의 모든 부사용자 1~4 (210~216)의 각 노드에서 만족하기 때문에, 존재하는 노드의 개수만큼 조건식이 필요하다. 상기 주사용자(200) 의 추정된 위치

와, 송신전력(

)을 획득하기 위해서, 노드 별로 만족하는 조건식인 상기 <수학식 4>를 하기 <수학식5>와 같이 노드 별로

와,

를 미지수로 하는 매트릭스(matrix) 형식으로 나타낸다.Since Equation 4 is satisfied at each node of all the sub-users 1 to 4 (210 to 216) around the main user 200, a conditional expression is required as many as the number of nodes present. Estimated location of the main user 200

And transmit power (

In order to obtain), the <Equation 4>, which is a conditional expression satisfying for each node, is performed for each node as shown in <Equation 5>.

Wow,

In the form of a matrix of unknowns.

여기서, 상기 메트릭스

는 상기 주사용자(200)의 예측될 위치

와 송신전력(

)으로 구성한다.Where the matrix

Is the predicted location of the main user 200

And transmit power (

).

하기 <수학식 6> 은 변수(intermediate variables: P,R)를 이용하여 상기 <수학식 5>를 선형 형식으로 정의함으로써, 실제 주사용자(200)의 위치 및 송신 전력과, 상기 부사용자 1~4(210~216)별 노드로부터 측정된 RSS를 이용하여 예측된 상기 주사용자(200)의 위치 및 송신 전력 추정치 간 차이를 최소화하기 위한

를 찾는 식이다.Equation 6 is a linear form of Equation 5 using intermediate variables (P, R), whereby the position and transmission power of the actual main user 200 and the sub-users 1 to 1 are defined. For minimizing the difference between the estimated position of the main user 200 and the estimated transmission power using the RSS measured from the 4 by 210 nodes

Is an expression.

여기서, 상기

는 부사용자 1~4(210~216)의 각 노드에서 측정된 RSS를 정제한 값들에 대해서, 각각 쉐도잉 효과의 영향으로 발생하는 오차에 따른 신뢰도를 가변적으로 반영하는 가중치 매트릭스(weight matrix)이다.Here,

Is a weight matrix that variably reflects the reliability according to the error caused by the shadowing effect, for the RSS refined values measured at each node of the sub-users 1 to 4 (210 to 216). .

즉, 실제 주사용자(200)의 위치 및 송신 전력과 상기 주사용자(200)의 RSS를 통한 위치 및 송신 전력 추정치 간 차이를 최소화하기 위해서, 최적의

가 필요하다. 상기

를 구하기 위해서, 부사용자 1~4(210~216)의 각 노드에서 측정된 주사용자(200)의 거리 추정치

들과 상기 주사용자(200)의 쉐도잉 효과(

)의 관계를 분석한다. 이때, 상기

는 i번째 노드에서 주사용자(200)의 쉐도잉 효과 값이고, 상기

는 i번째 노드에서 측정한 주사용자(200)의 거리 추정치이다.That is, in order to minimize the difference between the actual location and transmission power of the main user 200 and the estimated location and transmission power through the RSS of the main user 200,

Is needed. remind

In order to calculate, the distance estimate of the main user 200 measured at each node of the sub-users 1 to 4 (210 to 216)

And shadowing effects of the main user 200 (

Analyze) At this time,

Is the shadowing effect value of the main user 200 at the i th node,

Is the distance estimate of the main user 200 measured at the i-th node.

상기 <수학식 5>와 <수학식 6>의 매트릭스

를 Taylor series를 이용하여 하기 <수학식 7>과 같이 근사화한 후, 하기 <수학식 8>과 같이 쉐도잉 효과로 인해서 발생하는 오차(error)(

)를 계산한다.Matrix of Equations 5 and 6

Is approximated using the Taylor series as shown in <Equation 7>, and then an error (error) caused by the shadowing effect as shown in <Equation 8>

).

하기 <수학식 9>은 상기

를 공분산 행렬(error covariance matrix,

)로 나타낸 것이다.Equation 9 is

Error covariance matrix,

) .

이후, 부사용자 1~4(210~216)를 통해서 측정된 주사용자(200)의 위치와 송신 전력 추정치에 대해서, 쉐도잉 효과로 인한 오차가 큰 경우는 신뢰도를 적게 주고 쉐도잉 효과로 인한 오차(error)가 작은 경우 신뢰도를 높게 준다. 즉, 상기 <수학식 6>을 통해서 계산된

를 쉐도잉 효과로 인한 오차에 따라 매겨진 신뢰도를 반영하여 가변적으로

값의 역매트릭스인

로 설정한다. 즉,

로 설정한다.Subsequently, when the error due to the shadowing effect is large with respect to the position and transmission power estimate of the main user 200 measured through the sub-users 1 to 4 (210 to 216), the reliability is reduced and the error due to the shadowing effect If the error is small, the reliability is high. That is, calculated through Equation 6

To reflect the reliability given by the error due to the shadowing effect.

Is the inverse of the value

. In other words,

.

한편, 상기 <수학식 9>에서

의 값은 미지수이다. 따라서, 부사용자 1~4(210~216)의 각 노드에서 측정할 수 있는 RSS를 이용하여 상기 <수학식 9>의

대신

를 이용하여 하기 <수학식 10>과 같이

값을 예측한다.On the other hand, in <Equation 9>

The value of is unknown. Therefore, by using the RSS which can be measured at each node of the sub-users 1 to 4 (210 to 216),

instead

By using <Equation 10>

Predict the value.

여기서, 상기 쉐도잉 효과 값인

에 대한 선행 정보가 없기 때문에, 부사용자 1~4(210~216)의 각 노드에서 측정할 수 있는 RSS를 이용하여

와

에 대한 정보를 획득한다.Here, the shadowing effect value

Since there is no prior information for, we can use RSS that can be measured at each node of sub-users 1-4 (210-216).

Wow

Obtain information about

하기 <수학식11>은

에 대한 pdf(probability density function)을 나타낸다.<Equation 11> is

Pdf (probability density function) for.

여기서, 상기

는

의 분산으로 부사용자 1~4(210~216)의 각 노드에서 측정한 RSS[dBm]와 정제된 값

[dBm]사이의 샘플(sample) 분산(

)을 하기 <수학식 12>와 같이 구한다.Here,

The

RSS [dBm] and refined values measured at each node of secondary users 1 ~ 4 (210 ~ 216)

sample variance between [dBm]

) Is obtained as shown in Equation 12.

결론적으로, 상기 <수학식 3>을 통해서 획득한 정제된 RSS 값(

)을 이용하여 상기 <수학식 5>의

값 대신

을 대입함으로써, 주사용자(200)의 위치와 송신 전력을 예측한다. 이때, 상기 M 즉, 샘플링 횟수를 증가시킬수록 쉐도잉 효과에 대한 영향이 최대한 상쇄되어 상기

가 상기 <수학식 1>과 같이 이상적 환경에서의 값에 근접한 값을 갖는다.In conclusion, the refined RSS value obtained through Equation 3

) Using the formula (5)

Instead of value

By substituting, the position and transmission power of the main user 200 are estimated. In this case, as M increases, that is, the influence on the shadowing effect is canceled out as much as the sampling frequency increases.

Has a value close to a value in an ideal environment as shown in Equation 1 above.

이후, 상기 <수학식 12>를 통해서 부사용자 1~4(210~216)의 각 노드가 측정한 RSS의 분산(

)을 이용해서 가중치 매트릭스의

를 설정한다. 마찬가지로, 노드 별 RSS의 측정 횟수가 증가할수록 정확한

를 예측할 수 있어서, 쉐도잉 효과를 적절히 상쇄할 만한

값이 결정된다.Then, the distribution of RSS measured by each node of the sub-users 1 to 4 (210 to 216) through Equation (12)

) Can be used to

Set. Similarly, as the number of RSS measurements per node increases,

Can be predicted to adequately offset the shadowing effect.

Value is determined.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 주사용자의 위치 측정 절차를 나타낸 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating a location measurement procedure of a main user according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 300단계에서 상기 부사용자1~4(210~216)의 각 노드에서 상기 타깃(200)의 RSS를 측정하고 305단계로 진행한다.Referring to FIG. 3, in step 300, RSS of the target 200 is measured at each node of the sub-users 1 to 4 (210 to 216), and the process proceeds to step 305.

305단계에서 상기 측정된 RSS의 쉐도잉 효과를 제거하기 위한 가중치

를 계산하고 310단계로 진행한다. 즉, 상기

는 상기 <수학식 11> 내지 상기 <수학식 12>를 통해서, 부사용자 1~4(210~216)의 각 노드에서 M 횟수만큼 측정된 RSS의 분산을 이용하여 쉐도잉 효과 에러를 계산한 후, 상기 <수학식 10>과 같이 표현되는

의 역행렬

로 설정된다.Weight for removing the shadowing effect of the measured RSS in step 305

Calculate and proceed to step 310. That is,

After calculating the shadowing effect error using the variance of RSS measured by M times at each node of sub-users 1 to 4 (210 to 216) through Equations 11 to 12, , Represented by Equation 10

Inverse of

.

310단계에서 부사용자 1~4(210~216)은

가 적용된 상기 <수학식 6>을 통해서 쉐도잉 효과가 상쇄된 주사의 위치와 송신 전력 추정치를 획득한다.In step 310, the sub-users 1-4 (210-216)

In Equation 6 to which Equation 6 is applied, a position and a transmission power estimate of the scan in which the shadowing effect is canceled are obtained.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 위치 측정 방법에 따른 결과의 오차 평균을 보여주는 그래프이다. 이 경우, 위치 측정 대상인 주사용자(200)는 부사용자 1~4(210~216)로 구성된 convex hull의 내부에 존재한다. mean(RoTPE)는 위치 측정 방식을 통해서 획득한 결과와 실제 주사용자의 위치 간 square 오차 평균을 의미하고, std(RoTPE)는 square error의 표준 편차를 의미한다. mean(LS)와 std(LS)는 기존 방식이다.4 is a graph showing an error average of results according to a position measuring method according to an exemplary embodiment of the present invention. In this case, the main user 200, which is a location measurement target, exists inside the convex hull composed of sub-users 1-4 (210-216). mean (RoTPE) means the mean square error between the result obtained through the location measurement method and the actual main user's location, and std (RoTPE) means the standard deviation of the square error. mean (LS) and std (LS) are conventional methods.

도 4를 참조하면, 상기 주사용자(200)의 위치 측정에 따른 MSE(mean square error)은 제안된 방식(RoTPE)이 기존(LS)보다 성능이 모든 M 즉, 샘플링 횟수에 상관없이 2배 이상의 정확도 (평균, 표준 편차)를 갖는 것을 볼 수 있다.Referring to FIG. 4, the mean square error (MSE) according to the position measurement of the main user 200 is more than twice the performance of the proposed method (RoTPE), regardless of the number of samples, that is, the number of samples. It can be seen that it has accuracy (mean, standard deviation).

도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 위치 측정 방법에 따른 결과의 오차 평균을 보여주는 그래프이다. 이 경우, 위치 측정 대상인 주사용자(200)는 부사용자 1~4(210~216)로 구성된 convex hull의 외부에 존재한다.5 is a graph showing an error average of results according to a position measuring method according to an exemplary embodiment of the present invention. In this case, the main user 200, which is a location measurement target, exists outside the convex hull composed of sub-users 1-4 (210-216).

도 5를 참조하면, 주사용자(200)가 convex hull 내부에 있는 경우와 마찬가지로, 외부에 위치한 경우의 MSE도 제안된 방식(RoTPE)이 기존 방식(LS)보다 성능이 모든 M 즉, 샘플링 횟수에 상관없이 2배 이상의 정확도 (평균, 표준편차)를 갖는 것을 볼 수 있다.Referring to FIG. 5, as in the case where the main user 200 is located inside the convex hull, the MSE in the case of located outside is performed at all M, that is, sampling times, than the conventional method (LS). It can be seen that it has more than double the accuracy (mean, standard deviation).

한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되지 않으며, 후술되는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be the most practical and preferred embodiment, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but is capable of various modifications within the scope of the invention. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be determined by the scope of the appended claims, and equivalents thereof.

도 1은 본 발명의 기술 트리를 나타내는 도면.1 shows a technical tree of the present invention.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 타겟 위치 측정 기반의 시스템 구성도.2 is a diagram illustrating a system configuration based on target position measurement according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 타겟의 위치 측정 절차를 나타낸 흐름도.3 is a flowchart illustrating a procedure for measuring a position of a target according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 convex hull 내부에 위치한 타겟의 위치 측정 방법에 따른 결과의 오차 평균을 보여주는 그래프.4 is a graph showing an error average of results according to a method for measuring a position of a target located inside a convex hull according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 convex hull 외부에 위치한 타겟의 위치 측정 방법에 따른 결과의 오차 평균을 보여주는 그래프.5 is a graph showing an error average of results according to a method for measuring a position of a target located outside a convex hull according to an exemplary embodiment of the present invention.

Claims

In a cognitive radio system comprising a first object and at least four second objects, a method of estimating the position of the first object by a second object which is one of the at least four second objects,

Measuring a received signal strength for the first object a predetermined number of times;

Exchanging the measured received signal strength with the remaining at least three second objects to share the received signal strengths measured by the at least four second objects;

The first received signal based on the refined received signal strength calculated for each of the at least four second objects by the shared received signal strengths, and the position information of each of the at least four second objects known in advance. Estimating the position of the entity,

Wherein the refined received signal strength of each second object is calculated by the received signal strengths of the second object measured and summed by the predetermined number of times ( M ).

delete

The method according to claim 1,

The refined received signal strength of each second object is proportional to the transmit power of the first object, and is inversely proportional to a lognormal random variable reflecting a distance measurement value and a shadowing effect with the first object. Position estimation method characterized in that.

5. The method of claim 4,

And the distance measurement value with the first object is close to the distance measurement value in an ideal wireless environment in which an error due to a shadowing effect does not exist as the predetermined number M increases.

delete

An apparatus for estimating the position of a first object in a cognitive radio system comprising a first object and at least four second objects, the second object being one of the at least four second objects.

Measuring received signal strength for the first object a predetermined number of times, and based on received signal strengths shared by interchange of the received signal strength measured by the predetermined number of times and the remaining at least three second objects A calculator for calculating the refined received signal strength corresponding to each second object;

The position of the first object is calculated based on the refined received signal strength calculated for each of the at least four second objects by the calculation unit and the position information of each of the at least four second objects known in advance. An estimating section for estimating;

Here, the calculation unit,

And calculating the refined received signal strength corresponding to each second object based on the received signal strengths of each of the at least four second objects measured and summed by the predetermined number of times ( M ). .

delete

10. The method of claim 9,

The refined received signal strength of each second object is proportional to the transmit power of the first object, and is inversely proportional to a lognormal random variable reflecting a distance measurement value and a shadowing effect with the first object. Position estimation device, characterized in that.

13. The method of claim 12,

The method according to claim 1,

The purified received signal strength of each of the second objects are quotient obtained by dividing the predetermined number of times (M) the received signal strength measurements are summed by by the second object in the predetermined number of times (

Is calculated by

Is a j-th received signal strength measured by a second object having an index of i.

The method of claim 9, wherein the calculation unit,

A quotient of the received signal strength divided by the predetermined number of times each of the at least four second objects measured and summed by the predetermined number of times ( M ) (

) Calculates the refined received signal strength corresponding to each second object,

delete