KR101660002B1

KR101660002B1 - 모바일 장치의 방향을 결정하기 위한 장치 및 방법

Info

Publication number: KR101660002B1
Application number: KR1020147004678A
Authority: KR
Inventors: 요헨 자이츠; 토르스텐 파우펠; 스테판 하이멜; 요에른 틸레케
Original assignee: 프라운호퍼 게젤샤프트 쭈르 푀르데룽 데어 안겐반텐 포르슝 에. 베.; 프리드리히-알렉산더-우니베르지테트 에를랑겐-뉘른베르크
Priority date: 2011-07-25
Filing date: 2012-07-24
Publication date: 2016-10-10
Also published as: JP6031104B2; US20140133344A1; ES2554948T3; WO2013014159A1; KR20140041882A; CN103842840B; EP2737332B1; HK1198207A1; EP2551695A1; EP2737332A1; US9529075B2; JP2014527165A; CN103842840A

Abstract

본 발명의 실시예들은 리시버 및 방향 결정기를 포함하는 모바일 장치를 제공한다. 상기 리시버는 고정 트랜스미터로부터 신호를 수신하기 위한 복수의 안테나를 포함한다. 복수의 안테나들의 각 안테나는 상이한 수신 방향을 갖도록 배치된다. 리시버는 복수의 감지된 신호 세기들을 얻기 위해 각 안테나로 수신되는 신호의 신호 세기를 감지하도록 구성된다. 방향 결정기는 복수의 감지된 신호 세기들에 기반하여 고정 트랜스미터에 관련된 모바일 장치의 방향을 결정하도록 구성된다.

Description

모바일 장치의 방향을 결정하기 위한 장치 및 방법{DEVICE AND METHOD FOR DETERMINING AN ORIENTATION OF A MOBILE DEVICE}

본 발명의 실시예들은 모바일 장치의 방향을 결정하는 개념에 관련된다. 본 발명의 몇몇 실시예들은 Wi-Fi 자세(attitude) 및 위치 추적(트랙킹, tracking)에 대한 개념에 관련된다.

현대의 스마트 폰은 다양한 센서들이 구비된다. 포지셔닝(positioning)을 위해, 위성 리시버들, GSM(모바일 통신을 위한 글로벌 시스템) 모듈들 및 무선 LAN(로컬 영역 네트워크) 모듈 등이 이용될 수 있다. 그들에 기반하여, 보행자 네비게이션에 대한 새롭고 저렴한 접근들이 제공될 수 있다. 이는 도시 및 박물관 가이드에 대해 명소들을 찾고, 택시를 부르는 것으로부터 보행자들에 대한 서비스들에 기반하여 위치의 새로운 타입들을 이용가능하게 한다.

일반적으로 네비게이션에 대한 첫번째 선택은 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS)이다. 그러나, 도시에서 및 내부 환경에서 GPS의 이용가능성 및 정확성의 부족은 일반적인 문제이다. 스마트폰에서 보조 GPS(A-GPS)의 대중적인 이용과 함께 첫번째 GPS 위치 고정 및 전력 소비에 대한 스타트업 시간이 감소될 수 있다. 그러나, 감지를 위한 신호들이 너무 약하다면, 포지셔닝(positioning)은 실패한다. 게다가, 실외의 장치의 수평적 자세(attitude)는 전자 컴퍼스(나침반, compasses)들을 이용하여 쉽게 감지될 수 있다. 그럼에도 불구하고, 실내의 자기 방해는 믿기 어려운 컴퍼스 출력들을 도출한다.

그래서, 장치의 방향을 결정하기 위한 향상된 개념을 제공하는 것이 본 발명의 목적이다.

이러한 목적은 청구항 1항에 따른 장치, 제12항에 따른 장치를 작동하는 방법 및 제13항에 따른 컴퓨터 프로그램에 의해 해결된다.

본 발명의 실시예들은 방향 결정기 및 리시버를 포함하는 모바일 장치를 제공한다. 리시버(수신기, receiver)는 고정 트랜스미터(전송기, transmitter)로부터 신호를 수신하기 위한 복수의 안테나를 포함한다. 복수의 안테나의 각 안테나는 상이한 수신 방향을 갖도록 배치된다. 상기 리시버는 복수의 감지되는 신호 세기들을 얻기 위해 각 안테나로 수신되는 신호의 신호 세기를 감지하도록 구성된다. 방향 결정기는 복수의 감지되는 신호 세기들에 기반하여 고정 트랜스미터에 관련된 모바일 장치의 방향을 결정하도록 구성된다.

본 발명의 개념에 따라, 고정 트랜스미터의 신호는 복수의 안테나들로 수신된다. 복수의 안테나들은 상이한 수신 방향들을 갖도록 배치되기 때문에, 복수의 안테나들의 각 안테나는 리시버에 의해 감지되거나 측정될 수 있는 특징적이거나 상이한 신호 세기들을 갖는 신호를 수신한다. 이런 이유로, 트랜스미터에 관련된 모바일 장치의 방향은 복수의 감지된 신호 세기들에 기반하여 방향 결정기에 의해 결정될 수 있다.

본 발명의 실시예들은 참조된 도면들에 대해 여기에서 참조로 설명된다.
도 1은 각 위치에서 감지된 엑세스 포인트들의 숫자 및 핑거프린팅 위치들을 표시하는 지리적 영역의 표현을 보여준다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 모바일 장치의 블록 다이어그램을 보여준다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 적어도 세개의 고정 트랜스미터들을 갖는 환경에서 도 2에서 보여지는 모바일 장치의 블록 다이어그램을 보여준다.
도 4는 네개의 방향 안테나들을 포함하는 안테나 설정(106)으로 감지되는 RSS 측정을 이용하여 반복 자세 및 위치 추정 프로세스의 도시적 관점을 보여준다.
도 5a는 본 발명의 실시예에 따라 고정 트랜스미터에 관련된 네개의 안테나들의 방향의 도시적 관점을 보여준다.
도 5b는 도 5a에서 보여지는 네개의 안테나의 측정되는 모의 안테나 이득의 극선도(polar diagram)을 보여준다.
도 6a 는 네개의 엑세스 포인트들을 갖는 모의 영역(회색 도트들), 자세를 갖는 참고 경로(회색 화살표) 및 기준 Wi-Fi 포지셔닝(원형)으로부터의 결과의 배치를 보여준다.
도 6b는 본 발명의 개념에 따라 위치 추적(검은 화살표들) 및 자세를 이용하는 결과 및 네개의 엑세스 포인트들을 갖는 모의 영역(회색 도트들), 및 자세를 갖는 참고 경로(회색 화살표들)의 배치를 보여준다.
도 7a는 전-방향 RSS 변화의 기능에 따라 절대 자세 에러의 다이어그램을 보여준다.
도 7b는 전-방향 RSS 변화들의 기능에 따른 포지셔닝 에러의 다이어그램을 보여준다.
도 7c는 방향성 RSS 변화의 기능에 따라 절대 자세 에러의 다이어그램을 보여준다.
도 7d는 방향성 RSS 변화의 기능에 따른 포지셔닝 에러의 다이어그램을 보여준다.
도 8a는 기준 Wi-Fi 포지셔닝 (원형)으로부터의 실험적 결과들 및 자세를 갖는 참조 경로(회색 화살표들), 네개의 엑세스 포인트들을 갖는 영역(회색 도트들)의 배치를 보여준다.
도 8b는 본 발명의 개념에 따라 위치 추정(검은 화살표들) 및 실험적 자세 및 자세들을 갖는 참조 경로(회색 화살표들), 네개의 엑세스 포인트들(회색 도트들)을 갖는 영역의 배치를 보여준다.
도 9a는 측정의 숫자의 기능에 따라 도 8b에서 보여진 실험적 자세 추정의 자세 에러의 다이어그램을 보여준다.
도 9b는 측정들의 숫자의 기능에 따라 도 8b에서 보여지는 실험적 위치 추정의 포지셔닝 에러의 다이어그램을 보여준다.

실내 환경들에 대한 대안적이거나 보충적인 해법들에 따라, Bahl 등(Bahl, P., Padmanabhan, V.: Radar: an in-building rf-based user location and tracking system. In: Proceedings on INFOCOM the 19th Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies, Tel Aviv, Israel (2000))은 Wi-Fi^TM (Wi-Fi: http://www.wi-fi.org/. Wi-Fi 는 Wi-Fi Alliance 의 상표이다 (2003)) 네트워크에서 수신된 신호 세기들(RSS)에 기반한 포지셔닝 접근을 제안하였다. 최근, 공공 및 사설 엑세스 포인트들의 증가하는 숫자 때문에, Wi-Fi 포지셔닝은 보행자 네비게이션에 더 매력적이 되고 있고 (Meyer, S., Vaupel, T., Haimerl, S.: Wi-fi coverage and propagation for localization purposes in permanently changing urban areas. In: Proceedings on IADIS the international Conference Wireless Applications and Computing, Amsterdam, The Netherlands (2008)) 이미 많은 스마트 폰들에 통합되었다.

보행자 추적에서 하나의 남은 도전은 사람이 가는 방향을 추정하는 것이다. 보행자들은 매우 느리게 움직이며 그들의 위치를 변화시키지 않고 언제나 방향을 바꿀 수 있다. 그래서, 연속 위치들로부터 계산되는 보행자의 스피드 벡터는 아주 낮은 정확도를 갖는다. 포지셔닝 정확도는, Seitz, J., Vaupel, T., Meyer, S., Gutierrez Boronat, J., Thielecke, J.: A hidden markov model for pedestrian navigation, in: Proceedings on WPNC the 7th Workshop on Positioning, Navigation and Communication, Dresden, Germany (2010); Seitz, J., Vaupel, T., Jahn, J., Meyer, S., Gutierrez Boronat, J., Thielecke, J.: A hidden markov model for urban navigation based on fingerprinting and pedestrian dead reckoning, in: Proceedings on the 13th International Conference on Information Fusion, Edinburgh, United Kingdom (2010) 에서 제안된 것처럼 낮은 비용의 센서들을 이용하여, 추측 항법(dead reckoning)과 함께 Wi-Fi 포지셔닝을 결합시키는 것에 의해향상될 수 있다.

보행자들에 대해, Jahn, J., Batzer, U., Seitz, J., Patino Studencka, L., Gutierrez Boronat, J.: Comparison and evaluation of acceleration based step length estimators for handheld devices. In: Proceedings on the 13th International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), Zurich, Switzerland (2010) 에서 분석된 것처럼, 추측 항법은 스텝 감지(단계 감지, step detection)에 의해 향상될 수 있다.

그러나 자세를 추정하는 것은 여전히 어렵다. 게다가, Article Wallbaum, M.: Indoor geolocation using wireless local area networks. Ph.D. thesis, Department of Computer Science, RWTH Aachen University (2005) 17. Welch, G., Bishop, G.: An introduction to the kalman filter. University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, USA (1995) 에서, 물체의 위치를 결정하는 특정 문제들 및 빌딩들 내의 사람들에 초점이 맞추어졌다. 그것에 의해, 저-비용 접근은, 이제는 널리 이용되는, 무선 LAN에 기반한다.

Wi-Fi 포지셔닝 방법들은 두개의 그룹들로 분할될 수 있다. 첫번째 그룹은 알려진 Wi-Fi 엑세스 포인트들의 신호 세기 및 위치들의 데이터베이스를 필요로 하며, 이는 예를 들어, Skyhook Wireless: http://www.skyhookwireless.com and Schilit, B., LaMarca, A., Borriello, G., Griswold, W., McDonald, D., Lazowska, E., Balachandran, A., Hong, J., Iverson, V.: Challenge: Ubiquitous location-aware computing and the place lab initiative. In: Proceedings on the 1st ACM international workshop on Wireless mobile applications and services on WLAN hotspots, San Diego, CA, USA (2003) 를 참조하고, 두번째 그룹은 소위 핑거프린트(fingerprints)의 데이터베이스를 필요로 하며, 예를 들어, Bahl, P., Padmanabhan, V.: Radar: an in-building rf-based user location and tracking system, in: Proceedings on INFOCOM the 19th Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies, Tel Aviv, Israel (2000); Castro, P., Chiu, P., Kremenek, T., Muntz, R.: A probabilistic room location service for wireless networked environments, in: Proceedings on UBICOMP the 3rd International Conference on ubiquitous computing, Atlanta, GA, USA. Springer (2001); Haeberlen, A., Flannery, E., Ladd, A., Rudys, A., Wallach, D., Kavraki, L.: Practical robust localization over large-scale 802.11 wireless networks, in: Proceedings on MobiCom the 10^th annual international conference on mobile computing and networking, Philadelphia, PA, USA (2004); Ibach, P., Hbner, T., Schweigert, M.: Magicmap-kooperative positionsbestimmung ber wlan, in: Proceedings on the Chaos Communication Congress, Berlin, Germany (2004); Teuber, A., Eissfeller, B.: Wlan indoor positioning based on euclidean distances and fuzzy logic, In: Proceedings on WPNC the 3rd Workshop on Positioning, Navigation and Communication, Hannover, Germany (2006) and Youssef, M., Agrawala, A.: The horus location determination system, Wireless Networks 14(3), 357 - 74 (2008) 를 참조하라.

핑거프린팅 데이터베이스는 이전에 수집된 RSS 측정들에 의해 생성될 수 있다. 이러한 것들은 그것들이 관측되는 위치들의 좌표와 함께 참고된다. 이와 같이, 하나의 핑거프린트는 지오-레퍼런스 위치(geo-referenced position), 수신된 엑세스 포인트들의 RSS 값들 및 대응 식별자들을 포함한다. 포지셔닝을 위해, 핑거프린팅은 데이터베이스에서 핑거프린트의 입력과 함께 관련된 현재 RSS 측정들에 의해 수행된다. 이후, 가장 잘 맞는 핑거프린트를 선택한 후에, 유저 위치는, 예를 들어, 그들의 연관 결과들에 의해 가중되는 핑거프린트 위치들의 평균에 의해 계산될 수 있다. 핑거프린팅에서 더 자세한 내용은 Bahl, P., Padmanabhan, V.: Radar: an in-building rf-based user location and tracking system, in: Proceedings on INFOCOM the 19th Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies, Tel Aviv, Israel (2000) 에서 찾아볼 수 있다.

각 환경은 특징적인 신호 전파를 갖는다. 특정 위치에서 RSS는 경로 손실, 오브젝트(object)에 의한 쉐도잉(shadowing) 및 다중경로 전파에 의존한다. 다른 핑거프린트들이 신호 공간에서 덜 유사하기 때문에, 쉐도잉 오브젝트(shadowing objects)들의 밀도가 더 높을수록, Wi-Fi 위치들의 정확도가 더 높아진다. 그래서, 실내 Wi-Fi 포지셔닝은 빌딩 구조 및 가구들 때문에 아주 잘 작동한다. 실외에서, 특히 넓은 광장에서, 데이터베이스 연관성은 모호하게 도출된다. 의미있는 Wi-Fi 포지셔닝 결과들을 얻기 위해, 실질적으로 적어도 세개의 엑세스 포인트들이 관측된다. 도시 환경에서 Wi-Fi 포지셔닝의 이점은 인프라 스트럭쳐가 이미 설치되어 있다는 것이다. 기존 사설 및 공공 엑세스 포인트들이 이용될 수 있다. 그러나 한편으로, 포지셔닝은 시간에 따라 관측되지 않는 변화들 때문에 방해받으며 이용가능한 엑세스 포인트들의 숫자는 장소마다 달라진다. 데이터베이스 변화의 분석은 Meyer, S., Vaupel, T., Haimerl, S.: Wi-fi coverage and propagation for localization purposes in permanently changing urban areas. In: Proceedings on IADIS the international Conference Wireless Applications and Computing, Amsterdam, The Netherlands (2008) 에서 찾아볼 수 있다.

Meyer, S., Vaupel, T., Haimerl, S.: Wi-fi coverage and propagation for localization purposes in permanently changing urban areas, in: Proceedings on IADIS the international Conference Wireless Applications and Computing, Amsterdam, The Netherlands (2008) 및 Vaupel, T., Seitz, J., Kiefer, F., Haimerl, S., Thielecke, J.: Wi-fi positioning: System considerations and device calibration, in: Proceedings on the 13th International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), Zurich, Switzerland (2010)에서 보고되는 것처럼, 몇몇 방법들은 핑거프린팅 데이터베이스를 구축하기 위한 측정들을 수집하기 위해 이용된다.

도 1은 각 위치에서 감지되는 엑세스 포인트들의 숫자 및 핑거프린팅 위치들을 표시하는 지리적 영역의 표현을 보여준다. 포지셔닝에 대해 시험대(testbed)로서, (베를린, 함부르크, 뉘른베르크 및 뮌헨을 포함하여) 독일의 몇몇 주요 도시들의 도심 영역들이 프라운호퍼 IIS(Fraunhofer IIS)에 의해 이용되었다. 도 1에서, 뉘른베르크의 도시 중심을 커버하는 데이터베이스의 부분이 제시된다. 거기에서, 모든 것에 커버리지가 있다면, 평균적으로 핑거프린트는 21 엑세스 포인트들을 포함한다. 다른 말로, 도 1은 openstreetmaps.org 지도에서 시각화된, 뉘른베르크의 프라운호퍼 IIS awiloc® 핑거프린팅 데이터베이스로부터 추출된 예를 보여준다. 그것에 의해, 확대되어 묘사되는 것처럼, 도트(dots)들은 핑거프린트 위치들 및 각 위치에서 감지된 엑세스 포인트들의 양을 표시한다.

Wi-Fi 포지셔닝은 도시 영역들에서 로컬라이제이션(지역화, localization)을 위해 잘 이용될 수 있고, 이는 수신가능 엑세스 포인트들의 밀도가 거기에서 충분히 높기 때문이다. 특히 실내에서, Wi-Fi 포지셔닝은 믿을만한 지역화 결과들을 제공하지만, 실내 환경에 대한 저렴하고 믿을만한 자세 측정 시스템은 손실된다. 빌딩 구조의 강자성 재료들은 신뢰하기 어려운 나침반 방향을 이끄는 큰 자기 방해를 유발한다. 마이크로 전기기계 시스템(MEMS)에 기반한 관성 네비게이션 시스템(Inertial Navigation Systems (INS))은 증가하는 시간과 함께 큰 표류 에러(drift errors)로부터 방해받는다. 이러한 문제는 센서 데이터 혼합에 의해 부분적으로 해결될 수 있다(Kraft, E.: A quaternion-based unscented kalman filter for orientation tracking. In: Proceedings on the 6th International Conference of Information Fusion, Cairns, Queensland, Australia (2003)).

US 4,219,821 A 는 자동 방향 탐지 시스템을 보여준다. 자동 방향 탐지 시스템은 수신된 신호가 도착하는 방향을 표시하는 세그먼트화된 순환 시각 방향 디스플레이의 세그먼트를 선택적으로 비추는 오디오 출력 신호를 처리하기 위한 라디오 리시버에 연결되는 방향 탐지 안테나 배치를 포함한다.

IE 912 391 A1은 라디오 방향 탐지 시스템을 개시한다. 상기 시스템은 서로 미리 결정된 방향들에서 배치된 복수의 안테나들로 구성되는 고정된 안테나 배치를 포함한다. 게다가, 상기 시스템은 적어도 하나의 전파에 의해 각 개별 안테나에 유도되는 전압의 크기를 표현하는 신호들을 저장하고 샘플링하기 위한 홀드 서킷들 및 샘플을 포함한다. 게다가, 상기 시스템은 적어도 하나의 전파의 파면의 방향을 결정하기 위해 각 안테나에 안테나 반응 데이터 및 저장된 신호들을 활용하는 신호 프로세서를 포함한다.

US 2007/0222685 A1은 동일한 것을 이용하여 무선 추적 장치 및 안테나 구조를 보여준다. 안테나 구조는 복수의 마이크로 안테나들 및 베이스(base)를 포함한다. 상기 베이스는 베이스의 모서리에 인접하여 위치된 복수의 리플렉터들을 포함한다. 복수의 마이크로 안테나들은 설계된 영역 내에 무선 통신 신호들을 수신하기 위해 각각 복수의 리플렉터들에 대응하는 인접한 베이스에 위치된다. 무선 추적 장치는 안테나 구조(아키텍쳐), 컨버터, 무선 리시버 모듈 및 프로세서를 포함한다. 컨버터는 수신된 신호들을 처리하기 위해 마이크로 안테나들에 연결된다. 무선 리시버 모듈은 디지털 데이터로 수신된 무선 통신 신호들을 변환하기 위한 컨버터에 연결된다. 프로세서는 디지털 데이터에 따라 무선 통신 신호들에 대응하는 위치 데이터를 발생시키기 위한 무선 리시버 모듈에 연결된다.

EP 0 002 076 A1 은 방향 탐지 장치를 보여준다. 방향 탐지 장치는 라디오 주파수 트랜스미터의 방위각 데이터를 포함하는 신호를 발생시키기 위한 감산 회로 및 배치의 연속 요소들을 견인하기 위한 개별 연결에 대해 적합한 두개의 로그 비디오 디텍터들, 방향 수신 요소들의 배치, 전방향 수신 요소를 포함한다.

GB 2 243 041 A 는 방향 탐지 시스템을 개시한다. 상기 시스템은 이후 분석을 위해 신호에 따라 라디오 주파수 신호들의 적어도 가장 큰 것을 선택하기 위한 리시버에 연결되는 선택기, 그것의 안테나에 부수적인 신호로부터 라디오 주파수 신호를 유도하기 위한 각 안테나에 연결되는 리시버, 공통 축에 배치되는 방향성 안테나들의 집합을 포함한다.

동일하거나 동등한 요소들 또는 동일 또는 동등한 기능을 갖는 요소들은 동일 또는 동등한 도면 부호에 의해 다음 설명에서 표시된다.

다음 설명에서, 복수의 세부사항들은 본 발명의 실시예들의 더 철저한 설명을 제공하도록 설명된다. 그러나, 본 발명의 실시예들이 이러한 특정 세부사항들 없이 실행될 수 있다는 것은 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 다른 예에서, 잘 알려진 구조들 및 장치들은 본 발명의 실시예들을 모호하게 하는 것을 피하기 위해 자세하게 블록 다이어그램 형식으로 보여진다. 추가로, 여기에서 설명되는 상이한 실시예들의 특징들은, 다르게 특정적으로 언급되지 않는 이상, 서로 결합될 수 있다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 모바일 장치(100)의 블록 다이어그램을 보여준다. 모바일 장치(100)는 리시버(102) 및 방향 결정기(104)를 포함한다. 리시버(102)는 고정 트랜스미터(110)로부터 신호(108)을 수신하기 위한 복수의 안테나들 (106_1 내지 106_n)을 포함한다. 복수의 안테나들(106_1 내지 106_n)의 각 안테나는 상이한 수신 방향을 갖도록 배치된다. 리시버(102)는 복수의 감지된 신호 세기들을 얻기 위해 복수의 안테나들(106_1 내지 106_n)의 각 안테나로 수신된 신호(108)의 신호 세기를 감지하도록 구성된다. 방향 결정기(104)는 복수의 감지된 신호 세기들에 기반하여 고정 트랜스미터(11)에 관련된 모바일 장치(100)의 방향(112)을 결정하도록 구성된다.

본 발명의 개념에 따라, 고정 트랜스미터(110)의 신호(108)는 복수의 안테나들(106_1 내지 106_n)로 수신된다. 복수의 안테나들(106_1 내지 106_n)이 상이한 수신 방향을 갖도록 배치되기 때문에, 복수의 안테나들(106_1 내지 106_n)의 각 안테나는 모바일 장치(100)의 리시버(102)에 의해 감지되거나 측정될 수 있는 특징적이거나 상이한 신호 세기를 갖는 신호(108)를 수신한다. 이런 이유로, 트랜스미터(110)에 관련된 모바일 장치(100)의 방향은 복수의 감지된 신호 세기들에 기반하여 방향 결정기(104)에 의해 결정될 수 있다.

실시예에서, 모바일 장치(100)의 리시버(102)는 n 안테나들(106_1 내지 106_n) 까지 포함할 수 있고, 여기서 n은 2와 동일하거나(n=2) 그보다 큰 자연수이다. 예를 들어, 도 2에서 보여지는 것처럼, 리시버(102)는 두개의 안테나 106_1 및 106_n (n=2) 를 포함할 수 있다. 게다가,도 2에서 모바일 장치(100)의 리시버(102)가 또한 세개의 안테나들 106_1 내지 106_n (n=3) 을 포함할 수 있다는 것이 표시된다.

도 2에서 보여지는 것처럼, 모바일 장치(100)의 방향(112)은 설명 목적을 위한 화살표에 의해 표시될 수 있다. 추가로, 모바일 장치(100) 및 고정 트랜스미터(110) 사이의 상대적 방향은 도 2에서 표시되는 것처럼 각도

_tr 에 의해 설명될 수 있다.

실시예들에서, 복수의 안테나들 106_1 내지 106_n 은 복수의 안테나들 106_1 내지 106_n의 수신 방향이 하나의 평면에 위치하도록 배치될 수 있다. 예를 들어, 하나의 평면은 트랜스미터(110)의 안테나의 주 전송 방향에 평행하거나 또는 정렬될 수 있다.

게다가, 하나의 평면은 모바일 장치(100)의 유저에 대해 정상 작업에서 할당되는 모바일 장치(100)의 주(메인) 표면에 평행하게 배치될 수 있다. 예를 들어, 모바일 장치(100)은 모바일 장치(100)의 (현재) 방향을 표시하기 위한 디스플레이(display)를 포함할 수 있다. 그렇게 함으로써, 상기 유저는 디스플레이가 그에게 보여질 수 있도록 모바일 장치(100)를 정상적으로 가지고 있을 것이다. 이런 이유로, 모바일 장치(100)의 주 표면은 디스플레이 그 자체 또는 디스플레이를 포함하는 표면일 수 있다. 대안적으로, 하나의 평면이 수평적으로 (중력 벡터에 수직하도록) 또는 정상 방향에서 거의 수평하게 배치되도록 하나의 평면이 배치될 수 있고, 예를 들어, 유저가 방향 결정을 위한 모바일 장치를 갖고 있을 때이다.

게다가, 방향 결정기(104)는 모바일 장치(100)의 방향(112)이 지구 중력 벡터에 수직하게 모바일 장치(100)의 수평 방향이도록 모바일 장치(100)의 방향을 결정하도록 구성될 수 있다.

자연스럽게, 복수의 안테나 106_1 내지 106_n 을 포함하는 리시버(102)는 i 고정 트랜스미터(들)로부터 i 신호(들)을 수신하도록 구성될 수 있고, 여기서 i 는 1(i=1)에 동일하거나 그보다 큰 자연수이다. 그래서, 다음에서, 모바일 장치(100)의 기능은 적어도 세개의 고정 트랜스미터들을 갖는 환경에서 예를 들어 설명된다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따라 적어도 세개의 고정 트랜스미터들 110_1 내지 110_i (n=3) 을 갖는 환경에서 도 2에서 보여지는 모바일 장치(100)의 블록 다이어그램을 보여준다. 복수의 안테나 106_1 내지 106_n 을 포함하는 리시버(102)는 적어도 세개의 고정 트랜스미터들 110_1 내지 110_i (i=3) 으로부터 적어도 세개의 신호들 108_1 내지 108_i (i=3) 을 수신하도록 구성된다. 리시버(102)는 적어도 세개의 신호들 108_1 내지 108_i (i=3) 의 각 신호에 대해 복수의 신호 세기들을 얻기 위해 복수의 안테나들 106_1 내지 106_n의 각 안테나를 갖는 적어도 세개의 신호들 108_1 내지 108_i (i=3) 의 신호 세기를 감지하도록 구성된다. 그렇게 함으로써, 방향 결정기(104)는 적어도 세개의 신호들 108_1 내지 108_i (i=3) 의 각 신호에 대해 복수의 감지된 신호 세기들에 기반하여 적어도 세개의 고정 트랜스미터들 110_1 내지 110_i (i=3) 에 관련된 모바일 장치(100)의 방향(112)를 결정하도록 구성된다.

도 3에서 보여지는 것처럼, 모바일 장치(100)의 리시버(102)는 네개의 안테나 106_1 내지 106_n (n=4)를 포함할 수 있고, 여기서 네개의 안테나 106_1 내지 106_n (n=4)는 네개의 안테나 106_1 내지 106_n (n=2) 의 수신 방향들이 서로 직교하도록 배치될 수 있다. 게다가, 네개의 안테나 106_1 내지 106_n (n=4) 는 네개의 안테나 106_1 내지 106_n (n=4) 의 수신 방향들이 이미 위에서 설명된 대로 하나의 평면에 위치하도록 배치될 수 있다.

그래서, 도 3에서 보여지는 네개의 안테나 106_1 내지 106_n (n=4) 를 포함하는 리시버(102)는 적어도 세개의 고정 트랜스미터들 110_1 내지 110_i (i=3) 으로부터 수신되는 적어도 세개의 신호들 108_1 내지 108_i (i=3) 의 각 신호에 대해 네개의 안테나 106_1 내지 106_n (n=4)의 각각으로 신호 세기를 감지할 것이다. 다른 말로, 도 3에서 보여지는 모바일 장치(100)의 리시버는 고정 트랜스미터(110_1)로부터 수신되는 신호(108_1)의 네 신호 세기들, 트랜스미터(110_2)로부터 수신되는 신호(108_2)의 네 신호 세기들, 고정 트랜스미터(110_3)으로부터 수신되는 신호(108_3)의 네 신호 세기들을 감지할 것이다.

도 3에서 보여지는 적어도 세개의 트랜스미터들 (110_1 내지 110_i) (i=3)은, Wi-Fi 엑세스 포인트처럼, 트랜시버(transceivers)들일 수 있다. 이런 이유로, 복수의 안테나 106_1 내지 106_n (n=4)를 포함하는 리시버(102)는 적어도 세개의 고정 트랜스미터들(110_1 내지 110_i) (i=3)이 Wi-Fi 엑세스 포인트들이도록 적어도 세개의 고정 트랜스미터들(110_1 내지 110_i) (i=3)으로부터 적어도 세개의 신호들 (108_1 내지 108_i) (i=3)을 수신하도록 구성될 수 있다. 실시예들에서, Wi-Fi는 802.11a, 802.11b, 802.11c, 802.11d, 802.11e, 802.11f, 802.11g, 802.11h, 802.11i, 802.11j, 802.11n 및 유사한 것들처럼, IEEE 802.11 사양에 따른 무선 로컬 영역 네트워크를 언급한다.

게다가, 모바일 장치(100)는 적어도 세개의 신호들(108_1 내지 108_i)(i=3)의 각 신호에 대해 복수의 감지되는 신호 세기들에 기반하여 적어도 세개의 Wi-Fi 엑세스 포인트들 (110_1 내지 110_i) (i=3)에 관련된 모바일 장치(100)의 위치를 결정하도록 구성된다.

다음에서, 방향 결정기(104) 및 위치 결정기(114), 네개의 안테나들 (106_1 내지 106_n) (n=4) 를 갖는 리시버(102)를 포함하는 도 3에서 보여지는 모바일 장치(100)의 실시 예들이 설명된다. 또는 다른 말로, 다음에서, 본 발명의 개념에 따른 (방향 또는 방향지어진) 실내 자세 및 위치 추정을 위한 접근이 제시된다. 그렇게 함으로써, 특별한 안테나 설정 (106) 외에, 추가 센서들이 이용되지 않는다. 자연스럽게, 다음 설명은 도 2에서 보여지는 모바일 장치(100)에도 적용가능하다.

도 4는 네개의 방향 안테나 (106_1 내지 106_n) (n=4) 를 갖는 안테나 설정(106)의 RSS 측정을 이용하여 위치 추정 프로세스 및 반복 자세의 설명적 관점을 보여준다. RSS 측정은 직교 방향을(수신 방향) 수평적으로 향하는 네개의 방향성 안테나 (106_1 내지 106_n) (n=4) 의 설정(106)과 함께 동시에 수집된다. 그렇게 함으로써, RSS 측정 r _t (x, y,

)은 시간 t에서 설정(106)의 자세 각도

및 위치(x, y) 에 의존한다. 이러한 측정들을 이용하여, 첫번째로 설정(106)의 자세가 추정될 수 있다. 두번째로, 기준 전-방향 Wi-Fi 안테나에 대한 대응 RSS 값들은 계산될 수 있다. 세번째로, 관련 및/또는 선행 기술에서 위에서 이미 설명된 것처럼, 위치는 핑거프린팅을 이용하여 추정될 수 있다. 모바일 장치(100)의 위치를 결정하기 위한 Wi-Fi 핑거프린팅을 선택하기 위한 이유는 핑거프린팅이 엑세스 포인트들의 일반적 위치들이 공개된 것이 아니고(not public) 방법들에 기반하는 엑세스 포인트들보다 더 높은 정확성을 달성한다고 보고되었기 때문이다.

자세

와 트랜스미터(엑세스 포인트) (110_1 내지 110_i) 에 거리 d에서 수신된, dB에서의 RSS 값 P _Rx (d,

) 은 다음에 따라 모델링될 수 있다:

(1)

하나의 RSS 값은 방향성 안테나 106_1 내지 106_n 당(per) 얻어진다. P _Tx (d ₀) 는 리시버(102)에 대해 거리 d ₀ 에서 얻어지는 레퍼런스 신호 세기이다. 그것은 경로 손실이 뒤따르며, 반면 η는 경로 손실 지수이고, G _Rx (

)는 안테나 이득이다. 마지막 감수(subtrahend)는 신호(108)의 경로에서 k 상이한 쉐도잉 오브젝트(objects)들을 표현한다. 오브젝트들은 동일 감쇠 a _k 와 n _k 오브젝트에 그룹화된다. 다중경로 전파는 고려되지 않는다.

도 5a는 본 발명의 실시예에 따라 고정 트랜스미터(110)에 관련된 네개의 안테나들 106_1 내지 106_n의 방향

의 도시적 관점을 보여준다. 게다가, 도 5a는 안테나 설정(106)의 자세

에 관련되어

=90°시계방향으로 회전하며, 방향성 안테나(106_n)(n=2)에 대해 이용되는 각도들 및 안테나 설정(106)의 스케치를 보여준다. 하나의 안테나 (106_n) 에 대한 발생정도의 각도

_i 는 수신된 신호의 설정(106)의 방향성 안테나 (106_n)의 회전 각도

_n 및 안테나 설정(106)의 자세

를 뺀 레퍼런스 방향에 관련된 리시버

_tr 및 트랜시버(110)의 위치들 사이의 각도이다:

_i =

_tr -

-

_n (2)

도 5b는

_n ∈[0°90°180°270°] 과 함께 도 5a에서 보여지는 네개의 안테나들 106_1 내지 106_n (n=4) 의 측정된 그리고 모의의 안테나 이득(simulated antenna gains)의 극선도(polar diagram)를 보여준다. 그렇게 함으로써, 실선은 측정된 안테나 이득들을 표현하고 쇄선은 모의 안테나 이득을 표시한다. 다른 말로, 안테나 설정(106)의 예처럼, 도 5b에서 특별하고, 컴팩트한 안테나 설정(106)의 극선도는 안테나 이득들의 근사의 결과와 함께 제시된다. 본 발명의 개념에 따른 안테나 설정(106)은 네개의 극 안테나 (106_1 내지 106_n) (n=4) 및 위상 시프터들(phase shifters)에 기반한다. 설정(106)의 방향적 이득 G _Rx (

)을 근사하기 위해 극 방정식이 이용될 수 있다:

(3)

A는 등방성 부분(isotropic part)이고 B 는 안테나 106_1 내지 106_n의 극 부분(polar part)이au, 예를 들어, A=1 이고 B=0이며, 우리는 A=0 및 B=1 극과 함께, 전-방향성(omni-directional) 안테나를 얻는다.

아래에서 제시되는 실험적 안테나 설정(106)에 대해, A = 0.44 및 B = 0.34 가 가장 잘 맞는다. 안테나 설정(106)의 자세

의 추정을 위해, 방향성 안테나 106_1 내지 106_n에 의해 수집되는 RSS 값들의 차이가 확장된 칼만 필터(extended Kalman filter, EKF)에서 이용된다. EKF에 대한 소개는 Welch, G., Bishop, G.: An introduction to the kalman filter, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, USA (1995)에서 찾아질 수 있다. 방정식 (1)에서 절대 값 대신 차이값을 이용하는 것의 주요한 이점은 직접 경로 상의 오브젝트들에 의한 경로 손실 및 감쇠, 레퍼런스 신호 세기가 무시될 수 잇다는 것이다:

(4)

또다른 긍정적 효과는 차이점들을 이용하여 민감도가 증가한다는 것이다. 측정가능한 범위는 17dB (도 5b) 에서 34 dB로 증가한다. 이는 1dB의 샘플 인터벌 또는 그것의 곱셈을 갖는 RSS 값들을 출력하는 상업 Wi-Fi 카드들로서 중요할 수 있다.

제시된 자세 추정을 위한 시간 업데이트에서 자세의 선험적인 추정

가 계산된다. 두 번 단계들 사이에는 변화가 없다고 가정된다. 공분산(covariance)의 선험적 추정은 마지막 단계 더하기 프로세스 노이즈 공분산으로부터 귀납적인 공분산을 단순화시킨다:

(5)

(6)

임의의 변수 w _k 는 정규 개연성 분포 p(w)

N(0,Q)와 함께 가정되는 프로세스 노이즈를 표현한다. 칼만 이득 K _k 는 다음에 따라 계산될 수 있다:

(7)

반면 R _k 는 측정 노이즈 공분산 매트릭스이고 H _k 는 측정의 상태와 관련된다. RSS 차이를 이용하여 차이들의 각 쌍 사이의 연관은 R _k 에서 고려될 필요가 있다. h _k 이 비-선형 기능이기 때문에, 그것은

에서 h _k 의 유도의 야코비언 매트릭스를 계산하는 것에 의해 선형화된다. 비선형 측정 방정식 h _k (

)는 여섯개의 가능한 RSS 차이들을 포함한다. 벡터 v _k 는 p(v)

N(0,R)을 가지고 가정되는 측정 노이즈를 표현한다:

(8)

최종적으로, 측정 업데이트에서 선험적 상태

및 공분산 P _k 은 측정 벡터 z _k 에서 측정된 RSS 의 차이를 이용하여 계산될 수 있다:

(9)

(10)

제안된 EKF에서, 하나의 반복 단계가 각 측정된 r _t 와 함께 각 감지된 엑세스 포인트 110_1 내지 110_i에 대해 수행된다. 그래서, 하나의 반복 단계 이상이 시간 단계 당 실행된다. 실제로 이는 하나의 단계에서 모든 감지된 엑세스 포인트들 110_1 내지 110_i 를 이용하는 것보다 더 나은 성능을 보여주었다.

보통, 핑거프린팅 데이터베이스는 전-방향 Wi-Fi 안테나 106_1 내지 106_n로 수집된다. 이런 이유로, 일반적인 또는 알려진 핑거프린팅 데이터베이스를 이용하는 것을 가능하게 하기 위해, 균등한 r _t 벡터는 가상의 전방위 안테나에 대해 계산될 수 있다. 추정된 자세

를 이용하여 모든 네 방향 안테나들에 대한 결과의 평균에 의해 엑세스 포인트 i에 대한 r _t _, _i :

(11)

최종적으로, 위치 [x, y]는 관련 및/또는 선행 기술에서 위에서 이미 설명된 것처럼, 핑거프린팅을 이용하여 계산될 수 있다.

다음에서, 본 발명의 개념에 따른 자세 및 위치 추정의 모의 결과들은 기준 Wi-Fi 포지셔닝의 시뮬레이션 결과와 비교되어진다. 그렇게 함으로써 측정된 RSS 값들이 데이터베이스 입력과 달라질 때 모바일 장치(100)의 성능은 측정되고 포지셔닝 에러가 분석된다. 시뮬레이션을 위해, 1m의 공간을 갖는 정규 그리드(grid)의 데이터베이스가 이용된다.

도 6a 및 6b에서, 네개의 엑세스 포인트들 110_1 내지 110_4 의 위치들 및 그리드의 크기가 설명된다. 게다가, 네개의 추가 엑세스 포인트들은 모의 공간의 모서리에서 10m 떨어진 거리에 위치된다. 각 엑세스 포인트 110_1 내지 110_i 및 각 그리드 위치에 대한 핑거프린팅 데이터베이스를 구축하기 위해, P_Rx(d) 는 방정식(1)에 따라, 그러나 전방향 안테나 (G_Rx(

) = 0)에 대해 계산된다.

도 6a 및 6b에서 묘사된, 하나의 시뮬레이션 경로,는 45 RSS 측정들 r _t(x,y,

)로 분할된다. 그것은 다음 회색 화살표를 따라 [5,25]까지 올라가는 위치 [5,5]에서 시작한다. 코너에서 자세는 상이한 오브젝트들을 바라보는 박물관에서의 사람을 시뮬레이트하기 위해 90°단계로 회전된다. 최종적으로, 경로는 시작 위치에서 끝난다. RSS 측정을 시뮬레이팅하기 위해 데이터 베이스 입력들은 두 방향으로 교란된다. 처음에, 각 엑세스 포인트 110_1 내지 110_i 에 대한 RSS 변형은 데이터 입력들에 대한 임의의 노이즈를 더하는 것에 의해 생성된다:

(12)

RSS 변화 v _o 는 동일 방법에서 모든 안테나들 106_1 내지 106_n (n=4)에 영향을 미친다. 그래서, 이러한 RSS 변화 v _o 는 전-방향 RSS 변화에 대해 언급될 수 있다. 실제로 이는 환경 변화를 표현할 수 있다. RSS 변화들은 지역적이지만, 측정들 사이의 지역적 연관성은 설명되지 않았다.

두번째로, 방향성 RSS 변화들은 단순성을 위해 네개의 안테나 방향들 (수신 방향들)에 네개의 방향들

로부터의 임의의 노이즈를 더하는 것에 의해 시뮬레이팅되고, 방향성 RSS 방향들은 신호 전파 경로들의 부분에만 영향을 미치는 작은 환경적 변화들에 의해 야기될 수 있다. 전-방향 안테나에 대해 이러한 네 방향성 변화들은 가산된 것을 중첩한다.

(13)

각 방향성 안테나 106_1 내지 106_n (n=4)에 대해 RSS 변화들은 방향성 노이즈를 더하여 계산되고, 방정식 (3)을 이용하여 모델링 된다:

(14)

도 6a에서 전-방향 안테나를 이용하여 기준 Wi-Fi 포지셔닝(원형)에 대한 하나의 시뮬레이션의 결과는 레퍼런스 자세들(회색 화살표들) 및 레퍼런스 경로와 함께 제시된다. 도 6a에서 보여지는 것처럼, 포지셔닝 결과들은 경로 주변에 분포된다. 도 6b에서, 결과들은 네개의 방향성 안테나들 106_1 내지 106_n (n=4) 및 σ_o=1dB 및 σ_d=1dB 를 갖는 설정(106)을 이용하여 위치 추적(검은 화살표들) 및 새로운 자세에 대해 제시된다.

확률적인 RSS 변화들을 적용할 때 더 일반적인 결과들을 얻기 위해, 경로의 프로세싱은 σ_o또는 σ_d 의 동일 값들과 함께 20번 반복될 수 있다. σ_o 및 σ_d 의 영향은 개별적으로 연구되고, 다른 파라미터는 0으로 설정된다.

도 7a에서 다양한 σ_o 에 대한 도 7c에서 다양한 σ_d 에 대한 자세 추정 결과들이 제시된다. 대응 포지셔닝 결과들은 도 7b 및 도 7d에서 비교의 목적을 위해, 기준 Wi-Fi 포지셔닝의 포지셔닝 결과들과 함께 보여진다.

다양한 σ_o 에 대해 포지셔닝 결과들은 거의 같고 자세 에러(attitude error)는 다소 작다. 자세 에러는 더 높은 σ_o 와 함께 증가하고, 이는 트랜시버 및 리시버 위치

사이의 각도를 계산할 때 에러가 증가하는 포지셔닝 에러와 함께 증가하기 때문이다.

한편으로, 도 7c 및 7d 에서 방향성 RSS 방향들 σ _d 와 함께 자세 추정 에러들은 더 높다 : 모든 에러들의 95%는 30°아래에서 머문다. 그래서, 방향성 RSS 변화들은 자세 추정에 더 큰 영향을 갖는다.

다른 한편으로, 새로운 접근을 갖는 포지셔닝 에러들은 기준 핑거프린팅의 거의 반이다. 이유는, 방정식(11)로부터의 실제 전-방향 RSS 값들이 더 정확하고, 이는 방향성 안테나 106_1 내지 106_n의 측정된 RSS 값들이 방향성 노이즈에 의해 동일한 방식으로 영향받지 않기 때문이다. 그래서, EKF는 측정들을 필터링하고 좋은 자세 후보들을 추정한다. 이런 이유로, 자세 및 위치 추정을 위한 제안된 접근은 방향성 RSS 변화들에 대해 더 탄탄하다.

다음에서, 본 발명의 개념에 따른 모바일 장치(100)를 갖는 자세 및 위치 추정들의 실험적 결과들이 제시된다. 다른 말로, 이후, 실제 데이터와 함께 발명의 개념의 증거가 제시된다. 데이터는 뉘른베르크의 "Museum Industriekultur"에서 수집되었다. 위 제안된 시뮬레이션들로부터의 결과는 실험적 설정으로부터의 결과와 비교된다. RSS 측정은 뮤지엄(museum)에 대한 공간의 45 위치들에서 전-방향 및 방향성 안테나로 수집되었다.

도 3, 4, 및 5a에서 보여지는 것처럼 네개의 방향성 안테나들 106_1 내지 106_n (n=4) 를 갖는 특별한 안테나 설정이 아직 Wi-Fi 전송에 준비되지 않았기 때문에 상업적 방향 안테나 (PA-2408A 패치 안테나 : 2.4 GHz wavelan antenna 8dbi, WiMo Antennen und Elektronik GmbH. http://www.wimo.com)이 이용되었다. 그것은 모든 측정 위치에서 수동으로 회전되었다. 처음에, 핑거프린팅 데이터베이스에 대한 데이터는 전-방향 안테나로 각 위치에서 수집되었다. 두번째로, 도 8a 및 8b에서 묘사된 것처럼 경로 상에서 33 위치들에서의 RSS 측정들은 양쪽 안테나들과 함께 수행되었다. 그렇게 함으로써, 기준 Wi-Fi 포지셔닝에 대한 전-방향 측정들이 사용되었다. 도 8a에서 기준 Wi-Fi 핑거프린팅을 이용한 포지셔닝 결과들이 보여진다. 테스트 설정이 많은 쉐도잉 오브젝트들 없이 하나의 단일 공간이기 때문에, Wi-Fi 포지셔닝에 대한 챌린징 영역, 포지셔닝 에러는 시뮬레이션으로부터 도 6a보다 더 높다. 방향성 안테나들 106_1 내지 106_n의 RSS 측정들은 EKF 자세 추정들을 테스트하기 위해 이용되었다. 하나의 시행에서 자세 추정 결과들은 도 8b에서 보여진다. 대응하는 자세 및 포지셔닝 에러들은 도 9a 및 9b에 각각 표시된다. 그렇게 함으로써, 도 9a는 EKF를 이용한 두번의 측정 시행에 대해 절대적 자세 에러들(실선) 및 평균 절대적 자세 에러들 (점선들)을 각도로 보여주고, 여기서 도 9b는 기준 Wi-Fi 포지셔닝을 이용하여 평균 포지셔닝 에러(점선) 및 대응 포지셔닝 에러들(실선)을 보여준다.

자세 및 위치 추정은 별개로 테스트되었다는 것을 숙지하라. 자세 추정에 대해, 추정된 위치들 대신에 레퍼런스 위치들이

을 계산하기 위해 이용되었다. 그래서, 도 8b에서 자세를 나타내는 화살표들이 레퍼런스 위치들에 있다.

실험적 설정을 갖는 첫번째 테스트에서절대 자세 에러들은 20°보다 작은 평균 값들을 갖는 50°보다 작다. 이는 뮤지엄 방문자들이 전시물들을 쉽게 찾게 하는데 충분하게 한다. Wi-Fi 포지셔닝 에러들은 2.3m 의 평균 에러를 갖는 실내 환경들에 대해 전형적이다.

본 발명의 실시예들은 실내 환경들에서 최신 Wi-Fi 포지셔닝을 확장한다. RSS 측정들은 특별한 안테나 설정 (106)에서 네개의 방향성 안테나들 106_1 내지 106_n 로 동시에 수집된다. 확장된 칼만 필터(Kalman filter)는 양호한 자세 추정을 위해 이용될 수 있다. 포지셔닝을 위해, 기준 Wi-Fi 핑거프린팅은 기존 핑거프린팅 데이터베이스들과 함께 이용될 수 있다.

시뮬레이션 결과들은 포지셔닝의 정확성이 방향성 RSS 변화의 존재에서 향상될 수 있다는 새로운 접근을 설명한다. 이는 위치 추적에서 더 높은 양호함을 이끌어낸다. 절대 자세 에러들의 평균 값은 10°아래 그리고 큰 RSS 변화들과 함께 포지셔닝 에러는 5m 아래에 머물렀다. 뮤지엄에서의 테스트는 본 발명에 따른 개념의 실행가능성을 증명하였다. 절대 자세 에러들의 평균은 이 경우 20°아래에서 머물렀다.

실내 환경들에서 자세 및 위치 추적에 대해 제시된 접근은 전자 뮤지엄 가이드의 자동화를 다룬다. 게다가, 본 발명에 따른 접근은, 자세 및 위치 추적의 정확성을 증가시키기 위해, 예를 들어, 숨겨진 마르코프(Markov) 모델들을 이용하여, 보행자 네비게이션에 대한 가능성있는 개념들 및 존재하는 움직임 모델들과 결합될 수 있다.

본 발명의 실시예들은 실내 환경들에서 보행자 네비게이션에 대한 접근을 제공한다. 그것은 낮은 프로세싱 파워 및 저-비용 센서들을 갖는 모바일 플랫폼을 다룬다. 그렇게 함으로써, 네개의 수평적으로 배치된 방향성 안테나들 106_1 내지 106_n (n=4) 는 범위에 있는 트랜스미터들(엑세스 포인트들) 110_1 내지 110_i의 Wi-Fi 신호 세기들을 수집하도록 이용될 수 있다. 자세 추정을 위해 확장된 칼만 필터가 이용될 수 있고, 위치 추적을 위해 Wi-Fi 핑거프린팅이 이용될 수 있다. 이러한 접근과 함께 모바일 장치(100)의 자세는 추정될 수 있고 위치는 예를 들어, 뮤지엄(museum) 같은 실내 환경들에서 추적될 수 있다. 이는 시야 범위 내의 전시물들 상에서 증가된 현실성의 수단에 의해 추가 정보를 제공하는 전자 가이드의 이용을 가능하게 한다.

발명에 따른 실시예들은 방향 안테나들 106_1 내지 106_n 및 무선 통신 망에서 신호 세기 측정을 이용하여 위치 및 방향의 동시 추정을 생성한다.

발명에 따른 실시예들은 신호 세기에 기반하여 위치 및 방향의 추정을 생성한다.

몇몇 실시예들에서, 무선 통신 망의 다중 트랜스미터들 110_1 내지 110_i 로부터 신호 108_1 내지 108_i 의 신호 세기들은 리시버(102)에서 다중 방향성 안테나들 106_1 내지 106_n을 이용하여 가능한 동시에(또는 같은 시기에) 측정된다. 대안적으로, 하나의 각 트랜스미터의 신호들은 방향성 안테나들을 이용하여 다중 리시버들에 의해 녹음 (또는 수신) 될 수 있다. 여기에서, 리시버의 방향 및 위치는 동시에 추정된다. 다음 부가 정보 아이템들은 상기 방법을 지지하고 그것의 질을 향상시킨다: 몇몇 고정 통신 파트너들의 위치들, 방향성 안테나들의 배치 및 방향적 특징들.

발명에 따른 몇몇 실시예들은 무선 로컬 영역 네트워크 포지셔닝 (WLAN 포지셔닝)에서 이용될 수 있다.

본 발명의 추가 실시예들은 모바일 장치를 작동시키는 방법을 제공하며, 상기 방법은 복수의 안테나들을 포함하는 리시버와 함께 고정 트랜스미터로부터 신호를 수신하는 단계; 여기서 복수의 안테나들은 상이한 수신 방향을 갖도록 배치되며, 복수의 감지된 신호 세기들을 얻기 위해 어떠한 각 안테나에 수신되는 신호의 신호 세기를 감지하는 단계; 복수의 감지되는 신호 세기들에 기반하여 고정 트랜스미터에 관련된 모바일 장치의 방향을 결정하는 단계;를 포함한다.

자연스럽게, 모바일 장치(100)의 방향을 결정하기 위한 위에서 설명된 개념은 고정 및/또는 모바일 트랜스미터에 관련된 고정 장치의 방향을 결정하는 데 이용될 수도 있다.

그래서, 본 발명의 추가 실시예들은 방향 결정기 및 리시버를 포함하는 고정 장치를 제공한다. 상기 리시버는 트랜스미터(예를 들어, 고정 및/또는 모바일 트랜스미터)로부터 신호를 수신하기 위한 복수의 안테나들을 포함하고, 여기서 복수의 안테나들의 각 안테나는 상이한 수신 방향을 갖도록 배치되고, 여기서 상기 리시버는 복수의 감지된 신호 세기들을 얻기 위해 각 안테나에 수신되는 신호의 신호 세기를 감지하도록 구성된다. 방향 결정기는 복수의 감지된 신호 세기들에 기반하여 트랜스미터에 관련된 고정 장치의 방향을 결정하도록 구성된다.

비록 몇몇 관점들이 장치의 관점에서 설명되었지만, 이러한 관점들은 또한 대응하는 방법의 묘사도 나타낸다는 것이 명백하며, 여기서 블록 또는 장치는 방법 단계 또는 방법 단계의 특징에 대응한다. 유사하게, 방법 단계의 문맥에서 설명된 관점들은 대응하는 장치의 대응하는 블록 또는 아이템 또는 특징의 설명 또한 나타낸다.

특정한 실행의 요구들에 의존하여, 이 발명의 실시 예들은 하드웨어 또는 소프트웨어에서 실행될 수 있다. 실행들은 전자적으로 읽을 수 있는 컨트롤 신호들을 그곳에 저장하고 있는 디지털 저장매체, 예를 들어 플로피 디스크, DVD, CD, ROM, PROM, EPROM, EEPROM 또는 플래시 메모리,를 이용하여 수행될 수 있고 그것은, 각 방법이 수행되는, 프로그래밍 가능한 컴퓨터 시스템과 연동한다. 그래서, 디지털 저장 매체는 컴퓨터 판독가능할 수 있다.

본 발명에 따른 몇몇 실시 예들은 전자적 판독 가능한 컨트롤 신호들을 갖는 데이터 캐리어를 포함하며, 그것은 여기서 설명된 방법 중 하나가 수행되는 프로그래밍 가능한 컴퓨터 시스템과 연동 가능하다.

일반적으로 본 발명의 실시 예들은 프로그램 코드로 컴퓨터 프로그램 결과물에서 실행될 수 있으며, 상기 프로그램 코드는 컴퓨터 프로그램 결과물이 컴퓨터에서 수행될 때 상기 방법 중 하나를 수행하도록 작동되는 것이다. 프로그램 코드는 예시적으로 기계 판독가능 캐리어에 저장될 수도 있다.

다른 실시 예들은 여기에 설명되고, 기계 판독가능 캐리어에 저장된 방법들 중 하나를 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 포함한다.

다른 말로, 발명의 방법의 실시 예는, 컴퓨터 프로그램이 컴퓨터에서 운영될 때 여기서 설명된 방법 중 하나를 수행하기 위한 프로그램 코드를 갖는 컴퓨터 프로그램이다.

발명의 방법의 또 다른 실시 예는, 여기서 설명된 방법 중 하나를 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 그 자체에 포함하는 데이터 캐리어이다.(또는 디지털 저장 매체, 또는 컴퓨터 판독가능 매체). 데이터 캐리어, 디지털 저장 매체 또는 저장된 매체는 일반적으로 유형이고 그리고/또는 비-일시적일 수 있다.

발명의 방법의 또 다른 실시 예는, 여기서 설명된 방법 중 하나를 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 나타내는 신호들의 순서 또는 데이터 스트림이다. 데이터 스트림 또는 신호들의 순서는, 예를 들어 인터넷 같은 데이터 통신 연결을 통해 전송되기 위해 예시적으로 구성될 수 있다.

또다른 실시 예는 여기서 설명된 방법 중 하나를 수행하기 위해 구성되거나 적응되기 위하여 프로세싱 수단, 예를 들어 컴퓨터 또는 프로그래밍 가능한 논리 장치를 포함한다.

또다른 실시 예는 여기서 설명된 방법 중 하나를 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 그 자체에 설치된 컴퓨터를 포함한다.

몇몇 실시 예에서, 프로그래밍 가능한 논리 장치(예를 들어 필드 프로그래밍 가능한 게이트 어레이)는 여기서 설명된 방법 중 모든 기능 또는 몇몇을 수행하도록 사용될 수 있다. 몇몇 실시 예에서, 필드 프로그래밍 가능한 게이트 어레이는 여기서 설명된 방법 중 하나를 수행하기 위해 마이크로 프로세서와 연동될 수 있다. 일반적으로, 상기 방법들은 바람직하게는 어떠한 하드웨어 장치에 의해서도 수행된다.

상기 설명된 실시 예들은 단지 본 발명의 원리를 위해 예시적일 뿐이다. 본 상기 배열의 변형, 변화, 그리고 여기서 설명된 자세한 내용들을 기술분야의 다른 숙련자에게 명백하다고 이해되어야 한다. 그것의 의도는, 따라서, 여기의 실시 예의 설명 또는 묘사의 방법에 의해 표현된 특정 세부사항들에 의해 제한되는 것이 아닌 오직 목전의 특허 청구항의 범위에 의해서만 제한된다는 것이다.

Claims

적어도 세개의 Wi-Fi 엑세스 포인트들(110_1 내지 110_i)를 수신하기 위한 복수의 안테나들(106_1 내지 106_n)을 포함하는 리시버;
여기서 복수의 안테나(106_1 내지 106_n)의 각 안테나는 상이한 수신 방향을 갖도록 배치되며, 여기서 상기 리시버(102)는 적어도 세개의 신호들 (108_1 에서 108_i)의 각 신호에 대해 복수의 감지된 신호 세기들을 얻기 위해 각 안테나에 수신되는 적어도 세개의 신호들(108_1 내지 108_i) 의 신호 세기들을 가지도록 구성되며,
Wi-Fi 핑거프린팅 데이터베이스에 기반하여 그리고 적어도 세개의 신호들(108_1 내지 108_i)의 각 신호에 대해 감지된 복수의 신호 세기들에 기반하여 적어도 세개의 Wi-Fi 엑세스 포인트들(110_1 내지 110_i)에 관련된 장치(100)의 방향(112)을 결정하도록 구성되는 방향 결정기(104); 및
Wi-Fi 핑거프린팅 데이터베이스에 기반하여 그리고 적어도 세개의 신호들(108_1 내지 108_i)의 각 신호에 대해 감지된 복수의 신호 세기들에 기반하여 적어도 세개의 Wi-Fi 엑세스 포인트들(110_1 내지 110_i)에 관련된 장치(100)의 위치를 결정하도록 구성된 위치 결정기(114);를 포함하는, 장치(100).
제1항에 따른 장치(100)에 있어서,
여기서 상기 위치 결정기(114)는 적어도 세개의 신호들(108_1 내지 108_i)의 각 신호에 대해 균등한 단일 신호 세기로 적어도 세개의 신호들(108_1 내지 108_i)의 각 신호에 대해 복수의 감지된 신호 세기들을 변환하도록 구성되며, 여기서 각 복수의 감지된 신호 세기들은 상기 균등한 단일 신호 세기가 단일 전방향 안테나를 갖는 리시버(102)에 감지되는 신호 세기에 대응하도록 상기 균등한 단일 신호 세기로 변환되며,
상기 위치 결정기(114)는 적어도 세개의 신호들(108_1 내지 108_i)의 각 신호에 균등한 단일 신호 세기들에 기반하여 상기 장치(100)의 위치를 결정하도록 구성되는, 장치.
제1항에 따른 장치(100)에 있어서,
여기서 상기 복수의 안테나들(106_1 내지 106_n)은 복수의 안테나들(106_1 내지 106_n)의 수신 방향들이 하나의 평면에 위치하도록 배치되는, 장치.
제3항에 따른 장치(100)에 있어서,
여기서 상기 하나의 평면은 상기 장치(100)의 유저를 향하여 정상 작동에서 할당되는 장치(100)의 주(메인) 표면에 평행하게 배치되는, 장치.
제1항에 따른 장치(100)에 있어서,
여기서 상기 복수의 안테나들(106_1 내지 106_n)은 방향성 안테나들(106_1 내지 106_n)인, 장치.
제1항에 따른 장치(100)에 있어서,
여기서 상기 복수의 안테나들(106_1 내지 106_n)은 네개의 안테나들이고, 여기서 네개의 안테나들은 네 안테나들의 수신 방향들이 서로 직각으로 배치되는 장치.
제1항에 따른 장치(100)에 있어서,
여기서 상기 방향 결정기(104)는 지구 중력 벡터에 직각인 장치(100)의 수평 방향 또는 지구 중력 벡터에 평행한 장치(100)의 수직 방향이도록 장치(100)의 방향(112)을 결정하도록 구성되는 장치.
제1항에 따른 장치(100)에 있어서,
여기서 상기 방향 결정기(104)는 복수의 감지된 신호 세기들 사이의 차이에 기반하여 장치(100)의 방향(112)을 결정하도록 구성되는 장치.
제1항에 따른 장치(100)에 있어서,
여기서 상기 방향 결정기(104)는 확장된 칼만 필터(Kalman filter)를 이용하여 장치(100)의 방향을 결정하도록 구성되는 장치.
제2항에 따른 장치(100)에 있어서,
여기서 상기 위치 결정기(114)는 거기에 상기 Wi-Fi 핑거프린팅 데이터베이스가 저장된 메모리를 포함하며, 여기서 상기 Wi-Fi 핑거프린팅 데이터베이스의 각 입력은 레퍼런스 위치에서 적어도 세개의 신호들 (108_1 내지 108_i)의 각 신호에 대해 레퍼런스 단일 신호 세기들 및 레퍼런스 위치를 포함하며, 여기서 상기 위치 결정기(114)는 데이터 베이스의 레퍼런스 신호 세기들과 동등한 단일 신호 세기들의 연관에 기반하여 장치(100)의 위치를 결정하도록 구성되는, 장치.
제1항에 따른 장치(100)에 있어서,
여기서 상기 장치(100)는 모바일 장치 또는 고정 장치인, 장치.
복수의 안테나를 포함하는 리시버로 적어도 Wi-Fi 엑세스 포인트들로부터 적어도 세개의 신호들을 수신하는 단계;
여기서 복수의 안테나의 각 안테나는 다른 수신 방향을 갖도록 배치되며,
적어도 세 신호들의 각 신호에 대해 복수의 감지된 신호 세기들을 얻기 위해 각 안테나에 수신되는 적어도 세 신호들의 신호 세기들을 감지하는 단계;
Wi-Fi 핑거프린팅 데이터베이스에 기반하여 그리고 적어도 세개의 신호들의 각 감지된 신호들에 대한 복수의 감지된 신호 세기들에 기반하여 상기 적어도 세 Wi-Fi 엑세스 포인트들에 관련된 장치의 방향을 결정하는 단계; 및,
Wi-Fi 핑거프린팅 데이터베이스에 기반하여 그리고 적어도 세개의 신호들의 각 감지된 신호들에 대한 복수의 감지된 신호 세기들에 기반하여 상기 적어도 세 Wi-Fi 엑세스 포인트들에 관련된 장치의 위치를 결정하는 단계;를 포함하는, 장치를 작동시키는 방법.
컴퓨터 또는 마이크로프로세서 상에서 구동할 때, 제12항에 따른 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드를 갖는 컴퓨터 프로그램을 저장한 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
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