KR101424747B1 - Ｗｉ-Ｆｉ 시스템에서 접속 지점 위치 추정 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

Wi-Fi 시스템에서 접속 지점(AP; Access Point)의 위치 추정 방법 및 장치가 제공된다. 상기 위치 추정 장치는 적어도 3개의 측정 지점(MP; Measurement Point)에서 상기 AP로부터 전송되는 신호의 세기를 측정하고, 가상 감쇠 인자(imaginary attenuation factor)를 선택하고, 상기 가상 감쇠 인자와 상기 각 MP에서 측정된 신호의 세기를 기반으로 상기 각 MP와 상기 AP 간의 거리를 각각 계산하고, 상기 각 MP의 위치를 중심으로 하고 상기 각 MP와 상기 AP 간의 거리를 반지름으로 하는 범위원(ranging circle)들의 교차점을 각각 계산한다. 상기 가상 감쇠 인자가 변화하면서 서로 다른 교차점이 계산되며, 이 중 최적 교차점이 결정된다. 상기 최적의 교차점이 상기 AP의 위치로 추정된다.

Description

Ｗｉ-Ｆｉ 시스템에서 접속 지점 위치 추정 방법 및 장치 {METHOD AND APPARATUS FOR POSITION ESTIMATION OF ACCESS POINT IN WI-FI SYSTEM}
본 발명은 Wi-Fi 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 Wi-Fi 시스템에서 접속 지점(AP; Access Point)의 위치 추정 방법 및 장치에 관한 것이다.
널리 알려진 위치 측정 기술은 GPS(Global Positioning System)과 같은 위성 기반의 시스템이다. GPS 및 그 유사한 시스템들은 지구 상의 임의의 지점에서 수신기의 위치를 정확하게 나타내기 위하여 비행 시간 기반 범위 메카니즘을 이용한다. 하지만 위성 기반 시스템에서 수신기는 적어도 네 개의 위성으로부터의 시선(Line of Sight)을 유지할 것이 요구된다. 이에 따라 사람들이 대부분의 시간을 보내는 실내 환경에서는 GPS가 유용하지 못하다.
셀 타워(cell tower), TV 방송국, FM 라디오, UWB 및 RFID 등과 같은 다양한 종류의 신호원을 이용하여 실내 환경에 특정된 다양한 기술들이 개발되어 왔다. 특정 시스템은 주문 제작 하드웨어를 요구하고 일반 사용자를 대상으로 하지 않기도 한다.
최근, Wi-Fi(IEEE 802.11 a, b, g 표준)에 기반한 인터넷 접속의 확산에 따라 도심 지역에서 Wi-Fi 접속 지점(APs; Access Points)의 수가 급격히 증가하고 있다. 이는 어디에서나 사용자가 온라인 상태에 있을 것을 요구하는 스마트 어플리케이션(smart application) 때문이라 할 수 있다. 이에 따라 위치 측정을 위한 Wi-Fi 신호의 이용도 활발해지고 있다.
Wi-Fi 위치 측정 시스템은 대상의 정확도에 따라서 두 종류로 나뉠 수 있다. 저정밀도(coarse accuracy) 시스템은 수십 내지 수백 미터의 범위 내에서 위치 정보를 제공하며, 실외 위치 기반 어플리케이션에 적합하다. 인텔의 PlaceLab 이나 Skyhook 같은 시스템이 저정밀도에 속한다.
고정밀도(fine accuracy) 시스템은 쇼핑몰 등과 같은 실내 환경을 대상으로 한다. 고정밀도 시스템은 대상 장치의 정확한 위치로부터 10 내지 20 미터 내의 위치 정보를 제공한다. Ekahau 같은 시스템이 고정밀도 시스템에 속한다.
Wi-Fi 기반 위치 측정 시스템의의 가장 큰 어려움 중의 하나는 위치 조사 작업(site surveying task)이다. 고정밀도 시스템에서는 매 입방 미터(square meter)마다 대상 위치의 정밀한 신호 측정이 요구된다. 저정밀도 시스템에서는 특정 실내 환경보다는 대도시와 같은 넓은 지역을 대상으로 한다. 따라서 미터 단위로 신호가 측정되지는 않는다. 이와 같은 시스템은 사설 또는 공공 Wi-Fi를 도시 전역에 걸쳐 배치한다. 일단 도시 전역에 걸친 AP의 데이터베이스가 구축되면, 이는 검출된 AP들을 매칭시키고 데이터베이스 내에서 이들을 찾아내고 AP 위치 정보를 기반으로 장치의 위치를 추정함으로써 실제 위치 측정이 이루어지는 대상 장치로 다운로드 된다. 따라서, AP의 위치는 이런 시스템에서 가장 중요한 정보가 된다.
AP의 위치를 정확하게 측정하기 위한 방법 및 장치가 요구된다.
본 발명의 기술적 과제는 Wi-Fi 시스템에서 접속 지점(AP; Access Point)의 위치 추정 방법 및 장치에 관한 것이다.
일 양태에 있어서, Wi-Fi 시스템에서 접속 지점(AP; Access Point)의 위치 추정 방법이 제공된다. 상기 위치 추정 방법은 (a) 적어도 3개의 측정 지점(MP; Measurement Point)에서 상기 AP로부터 전송되는 신호의 세기를 측정하는 단계, (b) 가상 감쇠 인자(imaginary attenuation factor)를 선택하는 단계, (c) 상기 가상 감쇠 인자(attenuation factor)와 상기 각 MP에서 측정된 신호의 세기를 기반으로 상기 각 MP와 상기 AP 간의 거리를 각각 계산하는 단계, (d) 상기 각 MP의 위치를 중심으로 하고 상기 각 MP와 상기 AP 간의 거리를 반지름으로 하는 범위원(ranging circle)들의 교차점을 각각 계산하는 단계, (e) 상기 가상 감쇠 인자를 변화시키면서 상기 단계 (c)와 단계 (d)를 반복하여 얻은 복수의 교차점 중 최적 교차점을 계산하는 단계, 및 (f) 상기 최적의 교차점을 상기 AP의 위치로 추정하는 단계를 포함한다.
상기 가상 감쇠 인자는 2~6 사이에서 0.1 간격으로 변화될 수 있다. 상기 (c)단계에서 상기 각 MP와 상기 AP 간의 거리는 수학식
Figure 112010074192952-pat00001
에 의해서 계산될 수 있다. 단, d0는 기준 거리(standard distance), P0는 상기 AP의 명목(nominal) 신호 세기, α는 상기 가상 감쇠 인자, RSSai는 상기 신호의 세기의 평균값이다.
상기 (d)단계에서 상기 범위원들의 교차점은 2개일 수 있다.
상기 위치 추정 방법은 상기 범위원들의 교차점이 2개인지 여부 및 상기 신호의 세기의 변화량이 특정 문턱값(threshold)보다 작은지 여부를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 범위원들의 교차점이 2개가 아니거나 또는 상기 신호의 세기의 변화량이 상기 특정 문턱값보다 작은 경우 상기 신호의 세기를 상기 변화량만큼 변화하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 (f)단계에서 반복(iterative) LS(Least-Squares) 알고리듬에 의해 AP의 위치가 추정될 수 있다.
다른 양태에 있어서, Wi-Fi 시스템에서 접속 지점의 위치 추정 장치가 제공된다. 상기 위치 추정 장치는 무선 신호를 송신 또는 수신하는 RF(Radio Frequency)부, 및 상기 RF부와 연결되는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는 적어도 3개의 측정 지점에서 상기 AP로부터 전송되는 신호의 세기를 측정하고, 가상 감쇠 인자를 선택하고, 상기 가상 감쇠 인자와 상기 각 MP에서 측정된 신호의 세기를 기반으로 상기 각 MP와 상기 AP 간의 거리를 각각 계산하고, 상기 각 MP의 위치를 중심으로 하고 상기 각 MP와 상기 AP 간의 거리를 반지름으로 하는 범위원들의 교차점을 각각 계산하고, 상기 최적의 교차점을 상기 AP의 위치로 추정하도록 구성된다.
가상 감쇠 인자(imaginary attenuation factor)를 사용하여 멀티-레터레이션 방법을 이용하여 접속 지점(AP; Access Point)의 위치를 추정함으로써, 적은 개수의 측정 지점(MP; Measurement Point)으로 AP의 위치를 정확하게 추정할 수 있다.
도 1 및 도 2는 간선 치우침 현상의 일 예이다.
도 3은 제안된 AP 위치 추정 방법에 의하여 건물 내부에 배치된 AP의 위치를 추정하는 일 예이다.
도 4는 멀티-레터레이션 방법에 의하여 AP의 위치를 추정하는 일 예이다.
도 5는 MP와 AP 간의 거리와 RSS의 관계를 다양한 α값에 따라 나타낸 그래프이다.
도 6은 NLOS 전파 환경에 의해서 신호의 전송이 방해되어 MP와 AP 간의 거리 추정에 에러가 발생하는 경우이다.
도 7은 NLOS 전파 환경에서 가상의 α를 도입하여 MP와 AP 간의 거리 추정의 에러가 최소화되는 경우이다.
도 8은 제안된 AP 위치 추정 방법의 일 실시예이다.
도 9는 2개의 원이 하나의 원 내에 포함되어 교차점이 불완전하게 생성되는 경우이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나, 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. 또한 상세한 설명을 생략하여도 본 기술분야의 당업자가 쉽게 이해할 수 있는 부분의 설명은 생략하였다.
명세서 및 청구범위 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
위치 정보는 스마트 컴퓨팅 시스템을 구축하는 데 있어서 가장 중요한 정보 중의 하나이다. 위치 정보는 네비게이션, 차량/사람/자산 등의 추적(tracking) 등 산업적으로 다양하게 응용될 수 있다. 포지셔닝 기술이 발달함에 따라 위치 정보에 의한 새로운 컴퓨팅 패러다임(computing paradigm)이 가능해지며, 친구 찾기(friend finder), 아이 찾기(child search) 또는 노인 돌보기(elderly care) 등의 응용이 일반화되고 있다.
기존의 위치 측정 시스템 중 PlaceLab 시스템은 "War-Drivers"라고 불리는 하비스트(hobbyist)들의 도움으로 방대한 접속 지점(AP; Access Point)의 데이터베이스를 구축하였다. 하지만, 이 시스템은 AP의 실제 위치를 찾지는 않는다. 대신, 가장 강한 세기의 신호로 AP가 검출된 위치가 AP의 위치로 이용된다. 이에 따라 AP 위치에 큰 오류가 발생하고, 결과적으로 위치 추정 에러가 발생할 수 있다. 특히, 많은 AP가 도로나 미개발지 같은 부적절한 곳에 위치하는 것으로 추정될 수 있다.
Skyhook 시스템은 상기와 같은 AP의 위치 추정 오류를 줄이기 위해 모든 가능한 도로를 주행하면서 특정 AP 주위의 가능한 모든 각도에서 실제 측정을 수행한다. 그리고 AP의 위치를 측정하기 위하여 역삼각 센트로이드(Inverse Triangulation Centroid) 공식을 이용한다. 이 시스템 역시 다음과 같은 단점이 있다.
1) 빌딩의 모든 측면에서 측정을 함으로써 AP 신호를 관측하는 것이 매우 제한된다. 도시 스케일에서 이와 같이 측정하는 것은 빌딩 내에서 매 입방 미터마다 측정을 수행하는 것과 비슷하다.
2) 만약 AP가 모든 측면에서 관측되지 않는다면, 간선 치우침(arterial bias)이라 불리는 위치 추정 오류가 발생할 수 있다. 간선 치우침 현상은 접속 지점의 위치가 건물 내부로 추정되는 대신에 도로 위로 추정되는 것을 의미한다. 도 1은 간선 치우침 현상의 일 예이다.
3) 일반적으로 도심의 건물 블록의 크기는 100*100 입방 미터 이상이다. 이러한 건물의 모든 측면에서 Wi-Fi 신호를 측정하는 경우에도 간선 치우침 현상이 발생할 수 있다. Wi-Fi 신호는 반대쪽에서는 검출되지 않을 수 있기 때문이다. 도 2는 간선 치우침 현상의 또 다른 예이다.
이에 따라 보다 정확하게 AP의 위치를 측정하기 위한 방법이 제안될 필요가 있다.
본 발명은 드물게 위치한(sparsely located) 측정 지점(MP; Measurement Point)에서 AP의 신호의 세기를 측정함으로써 AP의 위치를 추정하는 방법 및 시스템에 관한 것이다. 특히 본 발명은 도로상(roadside)의 MP에서 참조 비컨 신호(reference beacon signal) 세기 측정의 최소 집합(minimal set)을 이용하여 무선 신호 전파(propagation) 모델의 파라미터(parameter)를 측정하는 반복 멀티-래터레이션(iterative multilateration) 방법, MP에 이웃하는 빌딩 내에 배치된 참조 비컨의 위치 추정 방법 및 참조 비컨의 위치 데이터베이스를 개발하는 통합 시스템(integrated system)을 제공한다. AP 위치 추정 과정은 MP 플래닝(planning), 측정, 전파 환경의 파라미터의 반복적인 추정 및 최종적인 AP의 위치 추정을 포함한다. 통합 시스템은 상기 언급된 과정을 수행한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, AP가 대상 빌딩 내의 미지의 위치에 설치될 수 있다. 즉, AP가 본 발명의 참조 비컨의 하나의 예가 될 수 있다. 각 AP의 신호의 세기가 건물 외부의 적어도 4개의 MP에서 측정된다. MP의 수평 및 수직 좌표는 디지털 맵 또는 GPS 수신기의 도움에 의해 결정될 수 있다. MP의 위치는 실내 환경에 비해 비교적 열린 공간을 가지는 대상(target) 빌딩 측에서 선택된다. 신호 세기 측정은 2단계로 수행될 수 있다. Wi-Fi AP 탐침(probing) 신호는 휴대용 장치에 장착된 시스템에 의해서 생성된다. 범위 내의 각 Wi-Fi AP는 상기 Wi-Fi AP 탐침 신호에 응답한다. 각 Wi-Fi AP의 신원(identity)과 신호의 세기는 MP의 좌표와 함께 계산되고 기록된다. AP 위치 추정 모듈은 측정된 정보를 이용하여 AP의 위치를 얻는다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, AP 위치 추정 통합 시스템은 신호 세기 측정, 위치 추정 및 디스플레이 등을 수행하는 휴대용(handheld) 장치에 설치될 수 있다. AP 및 MP의 좌표, ID(identification) 또는 MAC 주소(address) 등과 관계되는 정보는 서버로 전송될 수 있다. 디스플레이 모듈은 MP와 AP를 휴대용 장치의 스크린 내에 표시된 디지털 지도(digital map)에 그릴 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시에에 따른면, 상기 휴대용 장치는 MP를 따라 주행하는 차량에 탑재될 수도 있다. AP 및 MP의 좌표, ID(identification) 또는 MAC 주소(address) 등과 관계되는 정보는 서버로 전송될 수 있다.
참조 비컨 데이터베이스는 대상 장치의 위치를 결정하는 데에 사용될 수 있다. 데이터베이스와 함께 WiFi를 이용할 수 있는 장치는 데이터베이스에서 검출된(detected) AP들의 위치를 찾아내고 다양한 가중 센트로이드(Weighted Centroid) 방법을 이용하여 그 위치를 계산함으로써 자신의 위치를 찾을 수 있다. 또한, 참조 비컨 데이터베이스 개발 시스템은 개발 과정을 수행하기 위한 집적 하드웨어와 소프트웨어 요소들로 구성될 수 있다.
도 3은 제안된 AP 위치 추정 방법에 의하여 건물 내부에 배치된 AP의 위치를 추정하는 일 예이다.
먼저 MP의 요구 조건에 대해서 설명한다. 본 발명은 MP가 아래에서 설명하는 요구 조건을 따를 때에 적용될 수 있다.
1) 유사 시선(PLOS; Pseudo Line Of Sight)
MP는 AP의 신호가 전송되는 내부 환경에 비해 상대적으로 열린 공간에 위치한다. 이하 이러한 환경을 PLOS라 한다. PLOS의 개념은 AP가 도로상에서 어떠한 방법으로 보이는 것을 의미하는 것이 아니라, MP의 주변이 실내 환경에 비해서 상대적으로 열린 공간을 가지는 것을 의미한다.
2) 비정렬(Non-alignment)
MP들의 x 또는 y좌표가 모두 동일하지 않다는 점에서 MP들은 비정렬된다.
이하 수신 신호 세기(RSS; Received Signal Strength)에 대해서 설명한다.
특정 MP는 특정 횟수만큼 AP의 RSS를 측정한다. 또한 특정 MP(MPi)에서 특정 AP(APa)에 대한 모든 RSS 측정의 평균값이 계산될 수 있으며, 이는 RSSai로 표현될 수 있다. 평균 RSS를 측정하는 것은 일시적인 환경의 원인 또는 부정확한 측정 장치에 의한 측정의 변동성을 줄이기 위함이다. RSSai는 MPi와 APa 간의 거리를 계산하기 위하여 사용된다.
수학식 1은 카테시안 좌표계(Cartesian coordinate system)에서 MPi와 APa 간의 거리를 물리적 공간으로 표현한 것이다.
Figure 112010074192952-pat00002
MPix는 MPi의 x좌표, MPiy는 MPi의 y좌표이다. APax는 APa의 x좌표, APay는 APa의 y좌표이다.
수학식 2는 카테시안 좌표계에서 MPi와 APa의 거리를 신호의 세기를 이용하여 표현한 것이다.
Figure 112010074192952-pat00003
P0는 APa의 명목(nominal) 신호 세기이다. α는 신호 파워 감쇠 인자이다. P0는 휴대용 장치의 수신 민감도(sensitivity) 및 AP의 전송 파워 등 서로 다른 제조 사양에 따라 변할 수 있다. 그러나, P0는 AP로부터 기준 거리(standard distance)만큼 떨어진 곳에서 RSS를 측정함으로써 실험적으로 계산될 수 있다. 기준 거리는 어떠한 거리도 될 수 있으며, 특히 1m일 수 있다.
AP의 위치는 멀티-레터레이션(multilateration) 방법에 의해서 추정될 수 있다. 이하 멀티-레터레이션 방법에 의하여 설명한다.
도 4는 멀티-레터레이션 방법에 의하여 AP의 위치를 추정하는 일 예이다.
특정 APa의 P0와 α가 알려져 있다면, 특정 MPi에서의 RSSai는 수학식 2에 의APa와 MPi 간의 거리를 계산하는 데에 사용될 수 있다. APa와 MPi 간의 거리가 충분하게 주어진 경우, 멀티-레터레이션 방법에 의해서 APa의 위치가 추정될 수 있다. APa와 MPi 간의 거리는 3개 이상 주어질 필요가 있다.
도 4를 참조하면, 4개의 MP가 AP로부터 신호를 수신하여 RSS를 측정한다. 측정한 RSS와 수학식 2에 의하여 각 MP와 AP 간의 거리가 계산된다. 또한, 각 MP의 위치를 중심으로 하고 해당 MP와 AP 간의 거리를 반지름으로 하는 범위원(ranging circle)이 그려질 수 있다. P0와 α가 알려진 상태에서 각 MP와 AP 간의 거리가 계산되었으므로, 각 범위원들의 교차점은 신호가 생성되는 AP의 위치에서 만나게 된다. 즉, 각 범위원들의 교차점이 AP의 위치로 추정될 수 있다.
멀티-레터레이션 방법에 의하면 신호 파워 감쇠 인자인 α가 각 MP와 AP 간의 정확한 거리를 측정하는 데에 매우 중요한 영향을 미친다. α의 실제 값은 전파 환경과 관련된 다양한 인자에 의존한다.
도 5는 MP와 AP 간의 거리와 RSS의 관계를 다양한 α값에 따라 나타낸 그래프이다. 도 5를 참조하면 α값에 따라 거리에 따른 RSS가 급격히 변화하는 것을 알 수 있다.
정확한 α값은 비시선(NLOS; Non-Line Of Sight) 전파 환경 및 다양한 동적 환경 인자에 따라 쉽게 계산될 수 없다. 그러나 도 5에서 볼 수 있듯이 α값이 조금만 변해도 계산되는 MP와 AP 간의 거리가 수십 미터 이상 변화하게 된다.
도 6은 NLOS 전파 환경에 의해서 신호의 전송이 방해되어 MP와 AP 간의 거리 추정에 에러가 발생하는 경우이다. 실제 α는 2이나, AP와 수신기(MP) 사이의 장애물로 인하여 AP와 MP 사이의 거리가 실제 거리보다 더 길게 추정된다.
이에 따라 본 발명에서는 MP와 AP 간의 거리를 정확하게 계산하기 위하여 NLOS 전파 환경에서 가상(imaginary) α를 도입하는 방법을 제안한다. 가상 α는 비록 실제 α와는 다른 값을 가지나, 가상 α를 도입함으로써 NLOS 전파 환경에서 거리 계산의 에러를 최소화할 수 있다. 가상 α의 개념은 어떠한 NLOS 전파 환경을 통해 전파되는 신호도 MP와 AP 간의 거리를 보정하는 특정 α를 따를 수 있으며, 이에 따라 신호의 세기가 최소의 에러로 계산될 수 있다는 것을 기반으로 한다.
도 7은 NLOS 전파 환경에서 가상의 α를 도입하여 MP와 AP 간의 거리 추정의 에러가 최소화되는 경우이다. 도 6과 비교하여 가상의 α가 2.5로 설정되며, MP와 AP 간의 거리 추정의 에러가 최소화된다.
설명의 편의를 위하여 APa 근처의 도로 상에 4개의 MP가 존재하는 것으로 가정한다. 각 MP에서 RSS가 측정되어 내림차순으로 정렬되며, 각 MP에서 측정된 RSS는 이하에서 설명할 알고리듬의 입력이 된다. 수학식 3은 4개의 MP에서 측정된 RSS를 벡터(vector)로 나타낸 것이다. RSSa1은 4개의 MP에서 측정된 RSS 중 가장 큰 RSS, RSSa4는 측정된 RSS 중 가장 작은 RSS이다.
Figure 112010074192952-pat00004
도 8은 제안된 AP 위치 추정 방법의 일 실시예이다.
단계 S100에서 가상 α를 선택한다.
가상 α를 선택하기 이전에 선택 가능한 가상 α의 집합이 설정될 수 있다. 가상 α의 집합은 2부터 6까지 0.1 간격으로 배치된 값으로 구성될 수 있다. 즉, 가상 α의 집합은 [2.0, 2.1, 2.2, …, 6.0]이다.
상기 가상 α의 집합으로부터 가상 α가 선택된다. 선택된 가상 α를 이용하여 원소의 개수가 MP의 개수와 같은 벡터가 형성될 수 있다. 수학식 4는 가상의 α를 이용하여 형성된 벡터의 일 예이다.
Figure 112010074192952-pat00005
앞에서 설명한 MP의 요구 조건 중 PLOS 조건에 따라서 MP는 비교적 개방된 공간에 위치한다. 이에 따라 각 MP 주위에 특별한 장애물이 없다고 가정할 수 있으며, 수학식 4의 각 MP에서의 αi는 모두 같은 값을 가진다고 가정할 수 있다.
단계 S110에서 각 MP와 AP 간의 거리를 계산한다.
각 MP와 AP 간의 거리는 수학식 2에 의하여 계산될 수 있다. 수학식 2에서 α에 각 MP에서의 αi가, RSS에 각 MP에서 측정된 RSSai가 대입될 수 있다. P0는 -20 dBm이 될 수 있으나, 휴대용 수신기가 기준 거리에 있을 때 RSS를 실험적으로 측정하면서 변할 수 있다. 수학식 5는 각 MP와 AP 간의 거리를 기반으로 형성된 거리 벡터의 일 예이다. dai은 MPi과 APa 간의 거리를 나타낸다.
Figure 112010074192952-pat00006
단계 S120에서 멀티-레터레이션 방법을 이용하여 교차점 집합을 계산한다. 단계 S110에서 계산된 MPi와 APa 간의 거리인 dai가 MPi의 위치를 중심으로 하여 원을 그리는 데에 사용될 수 있으며, 이에 따라 수학식 6의 원 벡터(circles vector)가 형성될 수 있다.
Figure 112010074192952-pat00007
RSSai벡터가 내림차순으로 정렬되어 형성되었고 각 MP에서 동일한 αi와 P0을 이용하여 AP 간의 거리를 계산하였으므로, 각 MP의 위치를 중심으로 하는 원의 크기도 원 벡터 내에서 정렬된다. 즉, C1의 반지름의 길이가 가장 작으며, C4의 반지름의 길이가 가장 길다.
멀티-레터레이션 방법에 의하여 그려진 원은 가장 작은 원을 기준으로 쌍(pair)으로 묶인다. 즉, 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112010074192952-pat00008
각 쌍에 대하여 교차점이 계산된다. 각 쌍은 0개 내지 2개의 교차점을 가질 수 있다. 2개의 원이 서로 만날 경우 2개의 교차점이 생긴다. 2개의 원이 접할 경우 1개의 교차점이 생긴다. 하나의 원이 다른 하나의 원 내부에 있거나 2개의 원이 분리되는 경우 0개의 교차점이 생긴다.
각 쌍이 모두 2개의 교차점을 가지는 경우, 수학식 8의 교차점 벡터인 IPs가 생성될 수 있다.
Figure 112010074192952-pat00009
한편, 선택된 가상 α인 αi의 에러 또는 측정된 RSSai의 에러에 의해서 적어도 어느 한 쌍에서 1개 또는 0개의 교차점이 생길 수 있다. 이러한 경우, IPs 벡터가 완전하게 형성될 수 없다.
도 9는 2개의 원이 하나의 원 내에 포함되어 교차점이 불완전하게 생성되는 경우이다. 도 9-(a)에서 2개의 원이 하나의 원 내에 포함되어 4개의 원이 모두 만나는 교차점이 생성되지 않으나, 도 9-(b)에서는 4개의 원이 모두 만나는 교차점이 생성된다. 원 사이의 교차점을 완전하게 생성하기 위하여, 측정된 RSSai 값을 변화시킬 수 있다. RSSai가 변화하는 정도는 미리 특정된 문턱값(threshold)에 의해서 제한된다. 상기 문턱값은 특정 MP에서 측정된 RSS의 표준편차(standard deviation)으로부터 얻을 수 있는 임의의 값일 수 있다.
즉, 단계 S130에서 IPs 벡터가 완전하게 형성되지 않았거나 또는 유도될 RSS의 변화가 특정 문턱값보다 작은지를 판단한다. 판단 결과 IPs 벡터가 완전하게 형성되지 않았거나 유도될 RSS의 변화가 특정 문턱값보다 작은 경우 단계 S140에서 RSSai를 변화시킨다. 수학식 9에 의하여 RSSai가 변화될 수 있다.
Figure 112010074192952-pat00010
RSSai가 변화되고 단계 S120의 멀티-레터레이션 방법에 의한 교차점의 계산이 반복된다. 모든 쌍이 2개의 교차점을 가질 때까지 또는 RSSai의 변화값이 문턱값을 넘을 때까지 단계 S120의 교차점의 계산이 반복된다.
단계 S150에서 계산된 교차점 중에서 해답 교차점(solution IP)이 선택된다. 해답 교차점은 각 쌍의 교차점이 만나는 한 점 또는 각 쌍의 교차점이 모인 곳을 나타낸다. 해답 교차점을 선택하기 위하여 누적 거리 정렬 테크닉(cumulative distance sorting technique)이 사용될 수 있다. 모든 교차점 간의 거리가 계산되어 오름차순으로 정렬되며, 각 교차점의 위치도 정렬된 인덱스에 따라 재위치(reposition)된다. 재위치된 IPs 벡터 중 처음 3개의 교차점이 선택된다. 수학식 10은 선택된 해답 교차점 벡터이다.
Figure 112010074192952-pat00011
단계 S160에서 해답 교차점의 선택이 완성되며, 영역이 계산된다. 단계 S150에서 선택된 해답 교차점이 MP들의 경계(perimeter) 내에서 생성되면 해당하는 해다 교차점은 무시된다. 그렇지 않은 경우 해답 교차점에 의하여 둘러싸인 영역이 계산되어 해답 교차점의 선택이 완성된다. 수학식 11에 의해서 선택된 해답 교차점이 완성될 수 있다.
Figure 112010074192952-pat00012
상술한 단계 S100 내지 단계 S160의 과정이 가상 α의 집합 내의 각 값을 모두 가상 α로 설정하여 반복된다.
단계 S170에서 주어진 가상 α에 대하여 구해진 모든 해답 중에서 최적의 해가 선택된다. 최적의 해는 다음의 기준에 의해서 선택될 수 있다.
1) 해답 교차점 벡터 내의 교차점에 의해서 둘러 쌓인 영역의 크기가 최소화될 것
2) 측정된 RSSai에서 변화된 양인 ΔRSSai의 크기가 최소화될 것
3) 해답 교차점 벡터 내의 교차점의 개수가 최대화될 것
주어진 가상 α에 대하여 구해진 모든 해답들 중 상기 기준을 만족하는 해가 최적의 해로 선택된다.
단계 S180에서 변화된 RSSai에 따라 가상의 α가 갱신된다. 즉, 측정된 RSSai에 대한 변화량 ΔRSSai가 0이 아닌 경우, 대응되는 가상 α인 αi의 값이 최적의 해에 맞게 갱신된다. 수학식 12에 의해서 αi의 값이 갱신될 수 있다.
Figure 112010074192952-pat00013
단계 S190에서 아래에서 설명하는 반복 LS(Least-Square) 알고리듬에 의해서 다듬어진다(refine). 추정된 AP의 위치는 x축 좌표 APax, y축 좌표 APay에 의해서 표현될 수 있다. 반복 LS 알고리듬은 다음과 같다.
1) RSS를 기반으로 P0의 추정값인
Figure 112010074192952-pat00014
가 수학식 13에 의해서 계산된다.
Figure 112010074192952-pat00015
2)
Figure 112010074192952-pat00016
를 사용하여 RSSai의 추정값인
Figure 112010074192952-pat00017
가 수학식 14에 의해서 계산된다.
Figure 112010074192952-pat00018
3) z 행렬이 수학식 15에 의해서 계산된다.
Figure 112010074192952-pat00019
4) H 행렬이 수학식 16에 의해서 계산된다.
Figure 112010074192952-pat00020
5) 델타 행렬이 수학식 17에 의해서 계산된다.
Figure 112010074192952-pat00021
6) 추정된 값이 수학식 18에 의해서 각각 갱신된다.
Figure 112010074192952-pat00022
7) 상기 2)~6)이 수학식 19의 조건을 만족할 때까지 반복된다.
Figure 112010074192952-pat00023
본 발명은 하드웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하드웨어 구현에 있어, 상술한 기능을 수행하기 위해 디자인된 ASIC(application specific integrated circuit), DSP(digital signal processing), PLD(programmable logic device), FPGA(field programmable gate array), 프로세서, 제어기, 마이크로 프로세서, 다른 전자 유닛 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어 구현에 있어, 상술한 기능을 수행하는 모듈로 구현될 수 있다. 소프트웨어는 메모리 유닛에 저장될 수 있고, 프로세서에 의해 실행된다. 메모리 유닛이나 프로세서는 당업자에게 잘 알려진 다양한 수단을 채용할 수 있다.
상술한 예시적인 시스템에서, 방법들은 일련의 단계 또는 블록으로써 순서도를 기초로 설명되고 있지만, 본 발명은 단계들의 순서에 한정되는 것은 아니며, 어떤 단계는 상술한 바와 다른 단계와 다른 순서로 또는 동시에 발생할 수 있다. 또한, 당업자라면 순서도에 나타낸 단계들이 배타적이지 않고, 다른 단계가 포함되거나 순서도의 하나 또는 그 이상의 단계가 본 발명의 범위에 영향을 미치지 않고 삭제될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
상술한 실시예들은 다양한 양태의 예시들을 포함한다. 다양한 양태들을 나타내기 위한 모든 가능한 조합을 기술할 수는 없지만, 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자는 다른 조합이 가능함을 인식할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명은 이하의 특허청구범위 내에 속하는 모든 다른 교체, 수정 및 변경을 포함한다고 할 것이다.

Claims (14)

  1. Wi-Fi 시스템에서 접속 지점(AP; Access Point)의 위치 추정 방법에 있어서,
    (a) 적어도 3개의 측정 지점(MP; Measurement Point)에서 상기 AP로부터 전송되는 신호의 세기를 측정하는 단계;
    (b) 가상 감쇠 인자(imaginary attenuation factor)를 선택하는 단계;
    (c) 상기 가상 감쇠 인자와 상기 각 MP에서 측정된 신호의 세기를 기반으로 상기 각 MP와 상기 AP 간의 거리를 각각 계산하는 단계;
    (d) 상기 각 MP의 위치를 중심으로 하고 상기 각 MP와 상기 AP 간의 거리를 반지름으로 하는 범위원(ranging circle)들의 교차점을 각각 계산하는 단계;
    (e) 상기 가상 감쇠 인자를 변화시키면서 상기 단계 (c)와 단계 (d)를 반복하여 얻은 복수의 교차점 중 최적 교차점을 계산하는 단계; 및
    (f) 상기 최적의 교차점을 상기 AP의 위치로 추정하는 단계를 포함하는 위치 추정 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 가상 감쇠 인자는 2~6 사이에서 0.1 간격으로 변화되는 것을 특징으로 하는 위치 추정 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 (c)단계에서 상기 각 MP와 상기 AP 간의 거리는 아래의 수학식에 의해서 계산되는 것을 특징으로 하는 위치 추정 방법.
    Figure 112010074192952-pat00024

    단, d0는 기준 거리(standard distance), P0는 상기 AP의 명목(nominal) 신호 세기, α는 상기 가상 감쇠 인자, RSSai는 상기 신호의 세기의 평균값이다.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 (d)단계에서 상기 범위원들의 교차점은 2개인 것을 특징으로 하는 위치 추정 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 범위원들의 교차점이 2개인지 여부 및 상기 신호의 세기의 변화량이 특정 문턱값(threshold)보다 작은지 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 범위원들의 교차점이 2개가 아니거나 또는 상기 신호의 세기의 변화량이 상기 특정 문턱값보다 작은 경우 상기 신호의 세기를 상기 변화량만큼 변화하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 (f)단계에서 반복(iterative) LS(Least-Squares) 알고리듬에 의해 AP의 위치가 추정되는 것을 특징으로 하는 위치 추정 방법.
  8. Wi-Fi 시스템에서 접속 지점(AP; Access Point)의 위치 추정 장치에 있어서,
    무선 신호를 송신 또는 수신하는 RF(Radio Frequency)부; 및
    상기 RF부와 연결되는 프로세서를 포함하되,
    상기 프로세서는,
    적어도 3개의 측정 지점(MP; Measurement Point)에서 상기 AP로부터 전송되는 신호의 세기를 측정하고,
    가상 감쇠 인자(imaginary attenuation factor)를 선택하고,
    상기 가상 감쇠 인자와 상기 각 MP에서 측정된 신호의 세기를 기반으로 상기 각 MP와 상기 AP 간의 거리를 각각 계산하고,
    상기 각 MP의 위치를 중심으로 하고 상기 각 MP와 상기 AP 간의 거리를 반지름으로 하는 범위원(ranging circle)들의 교차점을 각각 계산하고,
    상기 가상 감쇠 인자를 변화시키면서 상기 각 MP와 상기 AP 간의 거리를 각각 계산하고 상기 교차점을 각각 계산하는 과정을 반복하여 얻은 복수의 교차점 중 최적 교차점을 계산하고,
    상기 최적의 교차점을 상기 AP의 위치로 추정하도록 구성되는 위치 추정 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 가상 감쇠 인자는 2~6 사이에서 0.1 간격으로 변화되는 것을 특징으로 하는 위치 추정 장치.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 각 MP와 상기 AP 간의 거리는 아래의 수학식에 의해서 계산되는 것을 특징으로 하는 위치 추정 장치.
    Figure 112014017097171-pat00025

    단, d0는 기준 거리(standard distance), P0는 상기 AP의 명목(nominal) 신호 세기, α는 상기 가상 감쇠 인자, RSSai는 상기 신호의 세기의 평균값이다.
  11. 제 8 항에 있어서,
    상기 범위원들의 교차점은 2개인 것을 특징으로 하는 위치 추정 장치.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 범위원들의 교차점이 2개인지 여부 및 상기 신호의 세기의 변화량이 특정 문턱값(threshold)보다 작은지 여부를 판단하도록 더 구성되는 것을 특징으로 하는 위치 추정 장치.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 범위원들의 교차점이 2개가 아니거나 또는 상기 신호의 세기의 변화량이 상기 특정 문턱값보다 작은 경우 상기 신호의 세기를 상기 변화량만큼 변화하도록 더 구성되는 것을 특징으로 하는 위치 추정 장치.
  14. 제 8 항에 있어서,
    상기 AP 위치의 추정은 반복(iterative) LS(Least-Squares) 알고리듬에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 위치 추정 장치.
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