KR101901039B1 - 교차 디바이스 자동 교정을 위한 방법 및 장치 - Google Patents

교차 디바이스 자동 교정을 위한 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 개시는 Wi-Fi 핑거프린트 기반 영역 내의 교차 디바이스에 대한 자동 교정에 관한 것이다. 예시적인 실시예에서, 온라인 디바이스는 로컬 액세스 포인트로부터 다수의 신호 강도 값(RSSIo i)을 스캔 및 획득한다. 온라인 디바이스는 핑거프린트 데이터베이스를 액세스하고, 핑거프린트의 세트를 획득할 수 있다. 각각의 핑거프린트는 알려진 위치, RSSI 값(RSSIf i)의 세트 및 선택적으로 디바이스/모델 명칭을 포함한다. 각각의 핑거프린트에 대해, 온라인 디바이스는 (1) 핑거프린트 RSSI 오프셋(fpOff)을 실시간으로 계산하고, (2) 조절된 핑거프린트 값을 결정하기 위해 핑거프린트 RSSI 오프셋(fpOff)을 핑거프린트 RSSI 값에 적용한다. 이후 온라인 디바이스는 최소 유클리드 거리를 갖는 핑거프린트를 식별하고, 디바이스 RSSI 오프셋 값을 결정하기 위해 그들의 RSSI 오프셋(fpOff) 값을 사용한다. 디바이스 오프셋 값은 온라인 디바이스를 교정하고 정확한 위치 정보를 제공하는데 사용될 수 있다.

Description

교차 디바이스 자동 교정을 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR CROSS DEVICE AUTOMATIC CALIBRATION}
본 개시는 교차 디바이스 자동 교정을 위한 방법, 시스템 및 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 개시는 Wi-Fi 핑거프린트-기반 환경에서 교차 디바이스들에 대한 자동 교정에 관한 것이다.
구조물 내부에서 사람, 동물 및 모바일 단말을 위치확인(locating)하는 것은 더 중요해지고 있다. 구조물은 종래의 GPS(Global Positioning Systems)에 의해 접근 불가한 지붕이 덮인 구조물일 수 있다. 종래의 실내 지오-로케이션 기술(geo-location technique)은 수신 신호 강도 표시(received signal strength indication, RSSI), 도달 각도(angle of arrive, AOA), 도달 시간(time of arrival, TOA) 및 도달 시간차(time differences of arrival, TDOA)를 포함하는 정보에 의존한다. 이후, 신호 정보는 구조물 내부의 송신기 위치를 결정하거나 소위 구조물 핑거프린트를 컴파일하기 위해 조작된다.
Wi-Fi 핑거프린팅은 모바일 디바이스에 의해 다수의 무선 액세스 포인트(AP)로부터 획득된 관측된 신호 강도 측정의 세트(수신 신호 강도 표시, RSSI)와, 위치 핑거프린트 데이터베이스 내의 알려진 유사한 신호 강도 값들의 세트를 매칭함으로써 모바일 디바이스를 위치확인하기 위한 기술이다. 프로세스는 2 개의 단계: 오프라인 단계 및 온라인 단계를 포함한다.
오프라인 단계에서, 영역은 핑거프린트 셀로 분할된다. 각각의 셀에 대해, Wi-Fi AP로부터의 RSSI는 모바일 디바이스로부터 스캔되고, 핑거프린트 데이터베이스에 저장된다. 온라인 단계에서, 모바일 디바이스로부터 스캔된 관측된 RSSI 값의 세트는 핑거프린트 데이터베이스 내의 것과 비교된다. 핑거프린트 RSSI 값이 관측된 RSSI 값에 가장 가까운 셀은 모바일 디바이스의 추정된 위치로서 선택된다. 가장 가까운 셀/핑거프린트의 선택은 유클리드 거리(Euclidean distance)에 기초한 K-NN(K-Nearest Neighbor)의 기술을 사용할 수 있다.
K-NN 접근법은, 온라인 단계에서 사용되는 디바이스가 오프라인 단계에서 사용되는 디바이스와 동일한 모델일 때 잘 작동한다. 그러나, 디바이스들이 (동일한 제조자일지라도) 상이한 모델일 때, 핑거프린트 RSSI 값은 관측된 RSSI 값과 상당한 차이를 가질 수 있다. 신호가 동일한 위치에서 수신될 때조차 이것은 사실이다. 결과적으로, 핑거프린트 RSSI 값들의 가장 가까운 세트가 부정확하게 선택되고, 위치 결정이 잘못된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 많은 핑거프린팅 솔루션은 최종 사용자 또는 서비스 제공자로부터 수동 교정(manual calibration)을 요구한다. 수동 교정은 사용자 경험을 손상시키고, 전개 비용을 증가시킨다.
본 개시의 이러한 실시예 및 다른 실시예는 다음과 같은 예시적이고 비한정적인 예시를 참조하여 논의될 것이며, 이러한 예시에서 유사한 구성요소에는 유사한 번호가 지정된다.
도 1은 10 개의 랜덤한 위치에 대한 핑거프린트 위치 에러를 도시한다.
도 2는 온라인 디바이스가 수동으로 교정된 후에 10 개의 랜덤한 위치에서의 핑거프린트 위치 에러를 도시한다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 실시간 구현을 사용하는 실시간 핑거프린트 위치 에러의 결과를 도시한다.
도 4는 상이한 디바이스에 대한 상이한 RSSI 오프셋(dBm 단위)을 도시한 예시적인 표이다.
도 5a는 본 개시의 일 실시예를 구현하기 위한 예시적인 흐름도를 도시한다.
도 5b는 도 5a의 간략한 구현에 대한 예시적인 흐름도를 도시한다.
도 6은 본 개시의 실시예를 구현하기 위한 예시적인 디바이스를 개략적으로 도시한다.
도 7은 개시된 원리를 구현하기 위한 예시적인 네트워크의 개략적인 대표도이다.
도 8a는 비교정된 온라인 디바이스에 대한 위치 측정을 도시한다.
도 8b는 교정된 온라인 디바이스에 대한 위치 측정을 도시한다.
도 9는 본 개시를 구현하기 위한 예시적인 시스템을 도시한다.
본 개시의 실시예는 폐쇄된 환경에서 디바이스 위치를 검출하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다. 폐쇄된 환경은 지붕이 덮이거나 지붕이 덮이지 않은 공간일 수 있다. 위치 결정은 자신의 위치를 찾고 있는 모바일 디바이스에 의해 이루어질 수 있거나, 위치 결정을 위해 다른 디바이스(다른 모바일, 서버 또는 액세스 포인트)로 전송될 수 있다.
종래에, 자신의 위치를 결정하는데 관심이 있는 무선 디바이스(이후에, 온라인 디바이스)는 Wi-Fi 핑거프린트 데이터베이스 상의 최상의 매치(예를 들면, 가장 가까운 위치)를 탐색한다. 핑거프린트 데이터베이스는 전형적으로 많은 셀로 전체 층을 커버한다(예를 들면, 1 또는 4 제곱 미터마다 하나의 핑거프린트). 일단 온라인 디바이스의 위치가 결정되면, 이것은 맵을 추가로 발전시키기 위해 핑거프린트 데이터베이스에 부가될 수 있다. 최근의 연구는, 온라인 디바이스와 오프라인 디바이스 사이의 임의의 차이가 위치 에러를 증가시킨다는 것을 보여준다. 즉, 온라인 및 오프라인 디바이스 사이의 제조, 모델 및 타입 차이는 위치 결정에 불리하게 영향을 준다.
개시된 실시예는 다양한 오프셋 영향을 특징화하기 위해 온라인 디바이스와 오프라인 디바이스 사이의 수학적 관계식을 적용한다. 다양한 오프셋을 설명하기 위해, 명세서 전반에 걸쳐 적용되는 다음의 정의에 대해 참조가 이루어진다. 교정은 온라인 및 오프라인 디바이스 사이의 RSSI 오프셋을 결정하는 프로세스이다. 교정 동안에, 온라인 디바이스는 모든 관측 가능한 AP를 스캔한다. Wi-Fi 스캐닝은 관측으로 불리고, 모든 관측 가능한 AP에 대한 관측 RSSI(RSSIO)의 세트{<APi, RSSIi>}를 식별하게 된다. 오프라인 핑거프린트는, 오프라인 디바이스가 알려진 위치에서 Wi-Fi 스캔을 실시하고 하나 이상의 AP를 식별할 때, 획득된다. 핑거프린트 스캔은 각각의 AP: <위치에 대해 핑거프린트 RSSI(RSSIf) 값{<APi, RSSi>}을 수집하게 한다. 따라서, 위치 핑거프린트는 하나 이상의 가시적인 AP로부터 RSSI 값의 세트{<APi, RSSI>}를 가질 수 있다. 핑거프린트 데이터는 데이터베이스에 저장될 수 있다. 온라인 디바이스는 데이터베이스로부터 핑거프린트의 세트를 검색하고, 관측 동안에 수집된 데이터와 이들을 비교하여, RSSI 값이 관측 시의 RSSI 값과 가장 유사한(또는 가장 가까운) 핑거프린트(들)를 찾을 수 있다.
오프라인 디바이스 및 온라인 디바이스 사이의 RSSI 오프셋은 디바이스 오프셋(devOff)으로 알려진다. devOff의 값은 수동 교정 또는 본원에 개시된 자동 교정 기술로부터 결정될 수 있다. 관측 오프셋(obsOff)은 온라인 디바이스에 의한 관측(즉, Wi-Fi 스캔으로부터의 RSSI 값의 세트)에 기초하여 오프라인 디바이스 및 온라인 디바이스 사이의 RSSI 오프셋이다. 핑거프린트 오프셋(fpOff)은 오프라인 디바이스에 의해 수집된 핑거프린트 데이터의 RSSI 값의 세트 및 온라인 디바이스에 의한 관측 동안에 수집된 RSSI 값의 세트 사이의 RSSI 오프셋이다. 액세스 포인트 오프셋(apOff)은 오프라인 디바이스 상의 핑거프린트 내의 AP로부터의 RSSI 값 및 온라인 디바이스에 의한 관측 동안에 수집된 동일한 AP로부터의 RSSI 값 사이의 RSSI 차이로서 정의된다.
도 1은 10 개의 랜덤한 위치에 대한 핑거프린트 위치 에러를 도시한다. 구체적으로, 도 1은 10 개의 랜덤하게 선택된 위치를 갖는 실내 환경(100)을 도시한다. 위치는 영역에 전반에 걸쳐 랜덤하게 선택된다. 영역은 위치 중 하나 이상의 하나의 셀 내에 속하도록 다수의 셀(미도시)로 세분될 수 있다. Wi-Fi 핑거프린트 데이터베이스(미도시)는 오프라인 디바이스로서 삼성 갤럭시 태블릿 10.1®를 사용하여 생성되었다. 삼성 갤럭시 S3 폰®은 온라인 테스트 디바이스로서 선택되었다. 수동 교정으로부터, 온라인 디바이스가 오프라인 디바이스로부터 약 -9 dB RSSI 오프셋을 갖는다고 결정되었다. 그러나, 온라인 디바이스가 이러한 테스트에 대해 교정되지 않았다. 온라인 디바이스가 10 개의 랜덤하게 선택된 테스트 포인트(x로 마크된 위치)에서 사용될 때, 상당한 위치 에러가 관측되었다. 예를 들면, 온라인 디바이스는, 자신이 실제로 위치(102)에 있었을 때, 온라인 디바이스 위치로서 위치(103)를 식별하였다(약 8 미터의 에러). 마찬가지로, 자신이 실제로 위치(104)에 있었을 때, 온라인 디바이스 위치로서 위치(105)가 식별되었다(약 15 미터의 에러). 도 1의 나머지 8 개의 랜덤한 위치에 대해 유사한 에러가 발견되었다. 온라인 디바이스가 적절히 교정되지 않는다면, 결정된 위치가 임의의 방향으로 몇 미터만큼 멀리 떨어져 있을 수 있다는 것을 용이하게 알 수 있다.
도 2는, 온라인 디바이스가 수동으로 교정된 후에 10 개의 랜덤한 위치에서의 핑거프린트 위치 에러를 도시한다. 도 2에서, 동일한 온라인 디바이스에 대해 환경(100)이 사용되었다. 이러한 실험에서, 온라인 디바이스는 앞서 논의된 -9 dB RSSI 오프셋을 수용하기 위해 수동으로 교정되었다. 도 2에서 볼 수 있듯이, 위치 에러는 도 1의 것보다 상당히 더 적다. 구체적으로, 측정된 위치(203)는 실제 위치(202)로부터 약 2 미터 떨어져 있고, 측정된 위치(205)는 실제 위치(204)로부터 약 4 미터 떨어져 있다. 그러나, 수동 교정은 사용자 경험을 손상시키고, 전개 비용을 증가시킨다.
이들 및 다른 결함을 극복하기 위해, 본 개시의 실시예는 자동, 실시간, 디바이스 교정 및 위치 추정을 제공하는 방법, 시스템 및 장치를 제공한다. 따라서, 온라인 디바이스는 데이터베이스로부터 핑거프린트 RSSI 값의 세트를 획득할 수 있다. 각각의 핑거프린트는 알려진 위치 및 RSSI 값의 세트(RSSIf i)를 포함한다. 각각의 핑거프린트는 핑거프린트 데이터를 수집하기 위해 사용되는 오프라인 디바이스에 대한 디바이스 및/또는 모델 명칭을 선택적으로 포함할 수 있다. 온라인 디바이스는 또한 다수의 관측 가능한 AP로부터 관측된 RSSI 값의 세트를 획득할 수 있다. 다수의 AP는 셀 또는 연구중인 더 큰 영역에 속할 수 있다. 핑거프린트 및 관측된 RSSI 값의 각각의 세트에 대해, 교정 및 위치 결정은 (1) 핑거프린트 RSSI 값 및 관측된 RSSI 값을 분석함으로써 실시간 디바이스 RSSI 오프셋을 계산하고, (2) 디바이스 RSSI 오프셋을 세트 내의 핑거프린트 RSSI 값에 적용하고, (3) 조절된 핑거프린트 RSSI 값과 관측된 RSSI 값을 비교하고, (4) 추정된 디바이스 위치로서 관측된 RSSI 값에 가장 가까운 조절된 RSSI 값을 갖는 셀(들)을 선택함으로써 구현될 수 있다.
다른 실시예에서, 온라인 디바이스는 다수의 AP를 스캔 및 식별한다. 온라인 디바이스는 각각의 AP로부터 관측된 신호 강도 값(RSSIo)을 측정한다. 온라인 디바이스는 Wi-Fi 스캔 동안에 상이한 AP로부터 관측된 신호 강도 값의 세트(예를 들면, RSSIo 1, RSSIo 2... RSSIo m)를 획득할 수 있다. 온라인 디바이스는 관측 가능한 AP로부터 획득된 RSSI에 대해 계속해서 Wi-Fi 스캔을 실시할 수 있다. 예를 들면, 온라인 디바이스는 1초마다 스캔할 수 있다. 온라인 디바이스는 또한 핑거프린트의 세트를 획득하기 위해 핑거프린트 데이터베이스를 액세스한다. 핑거프린트 데이터베이스는 로컬이거나 외부에 있을 수 있다. 예를 들면, 핑거프린트 데이터는 상이한 디바이스에 의해 파퓰레이팅되고, 클라우드 상에 저장될 수 있다. 각각의 핑거프린트는 오프라인 단계 동안에 알려진 위치에서 수집된 RSSI 값의 세트(예를 들면, RSSIf 1, RSSIf 2... RSSIf m)를 제공한다.
각각의 핑거프린트에 대해, 온라인 디바이스는 (1) 핑거프린트 RSSIf 값 및 관측된 RSSIo 값을 분석함으로써 RSSI 오프셋(fpOff)을 실시간으로 계산하고, (2) 조절된 핑거프린트 RSSI 값 및 관측된 RSSI 값 사이의 유클리드 거리를 계산하기 위해 RSSI 오프셋(fpOff)을 핑거프린트 RSSI 값에 적용하고, (3) 현재 관측에 대해 최소의 유클리드 거리를 갖는 하나 또는 다수의 핑거프린트를 식별한다. 이들 핑거프린트의 대응하는 (fpOff)는 현재 관측으로부터 오프라인 및 온라인 디바이스 사이의 RSSI 오프셋(obsOff)을 결정하기 위한 후보일 수 있다. 온라인 디바이스는 (4) 자신의 현재 관측으로부터 RSSI 오프셋(obsOff) 값, 이전의 관측으로부터의 이력 오프셋 및/또는 동일한 모델을 갖는 다른 디바이스들에 의해 기여된 클라우드 내의 2 개의 디바이스 사이의 RSSI 오프셋을 가중 평균화함으로써 오프라인 및 온라인 디바이스 사이의 RSSI 오프셋(devOff)을 결정하고, (5) 오프셋(devOff) 값을 각각의 핑거프린트 RSSI 값에 적용하고, 핑거프린트 및 현재 관측 사이의 유클리드 거리를 재계산하고, 디바이스의 위치를 추정하기 위해 최소의 유클리드 거리를 갖는 하나 또는 다수의 핑거프린트(k-NN)를 선택한다. 조절된 핑거프린트 RSSI 값이 관측된 RSSI 값에 가장 가까운 위치 또는 셀은 디바이스의 추정된 위치로서 선택될 수 있다.
다른 예시적인 구현에서, 평면도에 대한 핑거프린트 데이터 세트가 데이터베이스로부터 검색된다. 언급된 바와 같이, 핑거프린트 데이터는 하나 이상의 오프라인 디바이스를 통해 수집되고 데이터베이스에 저장될 수 있다. 핑거프린트 데이터세트는 다음과 같은 다수의 핑거프린트 신호 강도를 포함할 수 있다.
Figure 112016050361141-pct00001
수학식 1에서, m은 그 층에 대한 셀(핑거프린트)의 수이다. 각각의 핑거프린트에 대해, 다음과 같다.
Figure 112016050361141-pct00002
수학식 2에서, 위치는 핑거프린트가 획득된 셀 위치를 정의하고, 디바이스는 핑거프린트가 이루어진 디바이스/모델(즉, 오프라인 디바이스)이고, RSSI는 핑거프린팅 동안에 수신된 다수의 AP로부터의 RSSI 값의 세트이다. RSSI는 다음과 같이 표기될 수 있다.
Figure 112016050361141-pct00003
수학식 3에서, RSSIf j는 온라인 디바이스에서 핑거프린트 동안에 APj로부터의 RSSI 값이다. 온라인 단계에서, 모바일 디바이스는 Wi-Fi 스캔을 실시하고, 스캔을 통해 다수의 AP로부터 RSSI의 세트를 관측한다. 온라인 디바이스에 대한 수집된 RSSI는 다음과 같이 특징화될 수 있다.
Figure 112016050361141-pct00004
수학식 4에서, RSSIo j는 관측된 RSSI 또는 온라인 디바이스 관측을 표기한다.
본 개시의 예시적인 실시예에서, 실시간 RSSI 오프셋 계산은 온라인 디바이스에 의해 완전히 또는 부분적으로 실시된다. 계산은 또한 원격 서버(예를 들면, 클라우드 서버) 상에서 이루어질 수 있다. 계산은 핑거프린트 데이터베이스로부터 핑거프린트 RSSI 값(RSSIf j)의 세트를 검색함으로써 시작하고, 관측된 RSSI 값(RSSI o j)의 세트는, 모바일 디바이스가 RSSI를 그로부터 수집하는 이용 가능한 AP를 스캔할 때, 획득될 수 있다.
핑거프린트 RSSI 값의 각각의 세트에 대해, 온라인 디바이스는 (1) 핑거프린트 RSSI 값(RSSIf j) 및 관측된 RSSI 값(RSSIo j)을 분석함으로써 RSSI 오프셋(fpOff)을 실시간으로 결정하고, (2) 조절된 RSSI 핑거프린트 값을 결정하기 위해 RSSI 오프셋(fpOff)을 세트 내의 핑거프린트 RSSI 값(RSSIf j)에 적용하고, (3) 조절된 핑거프린트 값 및 관측된 RSSI 값을 비교하고, (4) 현재 관측에서 오프라인 및 온라인 디바이스 사이의 RSSI 오프셋(obsOff)을 결정하기 위해 조절된 RSSI 값이 관측된 RSSI 값에 가장 가까운 핑거프린트를 선택하고, (5) 현재 관측으로부터의 RSSI 오프셋, 이전 관측으로부터의 RSSI 오프셋, 동일한 모델을 갖는 다른 온라인 디바이스에 의해 기여된 클라우드 내의 2 개의 디바이스 사이의 RSSI 오프셋을 가중 평균화함으로써 오프라인 및 온라인 디바이스 사이의 RSSI 오프셋(devOff)을 결정하고, (6) 새로운 조절된 핑거프린트 RSSI 값을 결정하기 위해 RSSI 오프셋(devOff)을 각각의 핑거프린트의 RSSI 값에 적용하고, (7) 조절된 핑거프린트 값 및 관측된 RSSI 값을 비교하고, (8) 조절된 핑거프린트 RSSI 값이 관측된 RSSI 값에 가장 가까운 셀을 디바이스의 추정된 위치로서 선택할 것이다. 이들 단계는 다음의 예시적인 절차에서 후술된다.
각각의 핑거프린트 및 현재 관측 사이의 RSSI 오프셋의 결정 - 2 개의 예시적인 방법 중 하나는 핑거프린트 및 현재 관측 사이의 RSSI 오프셋(fpOff)을 계산하는데 사용될 수 있다.
예시적인 방법 1(최소 유클리드 거리) - {FPi} 내의 각각의 핑거프린트에 대해, 핑거프린트 및 현재 관측 사이의 최소 유클리드 거리를 계산한다. 다시 말해서, 아래의 함수의 최소값이 계산된다.
Figure 112016050361141-pct00005
수학식 5에서, Off는 현재 관측 및 핑거프린트 사이의 RSSI 오프셋의 변수이다. 함수의 최소값은 fpED로 표기된다. 변수 Off의 대응하는 값은 fpOff로 표기된다.
최소 유클리드 거리(fpED)를 찾기 위해, 온라인 디바이스는 후보 RSSI 오프셋 세트 {offk} 내의 fpOff를 탐색한다. 예를 들면, 온라인 디바이스는, 실제 fpOff의 어떠한 사전 지식도 없다면, 보수적인 후보 세트 {offk} = {-15, -14,..., 0,... 15}를 탐색할 수 있다. 이력 RSSI 오프셋(historicalOff)이 이전의 추정 또는 디바이스 RSSI 오프셋 데이터베이스로부터 알려지면, 탐색은 {historicalOff-2, historicalOff-1,..., historicalOff+2}와 같은 더 작은 서브세트 {offk}에 걸쳐 실시될 수 있다. 이것은 다음과 같이 {FPi} 내의 모든 핑거프린트에 대한 최소 ED의 세트를 제공한다.
Figure 112016050361141-pct00006
그리고 대응하여, {FPi} 내의 모든 핑거프린트에 대한 RSSI 오프셋의 세트는 다음과 같다.
Figure 112016050361141-pct00007
다른 실시예에서, 최소 유클리드 거리는 ED(Off)의 함수 미분계수(functional derivative)를 제로로 만드는 Off 값을 찾음으로써 결정될 수 있다. 이러한 Off 값은 모든 (RSSIo j = RSSIf j)의 평균일 수 있다. 이러한 실시예는 후술되는 방법 2와 유사하다.
예시적인 방법 2(각각의 AP에 대한 오프셋의 평균) - 제 2 예시적인 방법은 제 1 예시적인 방법에 비해 더 적은 계산 능력을 요구한다. 여기서, {FPi} 내의 각각의 핑거프린트에 대해, 관측된 RSSI 값 (RSSIo j) 및 핑거프린트 RSSI 값 (RSSIf j) 사이의 차이는 {APj} 내의 각각의 AP로부터 다음과 같이 계산된다.
Figure 112016050361141-pct00008
각각의 핑거프린트에 대한 RSSI 오프셋은 다음과 같이 모든 AP의 오프셋의 평균 값이다.
Figure 112016050361141-pct00009
세트 {FPi}에 대해, 다음과 같이 RSSI 오프셋 (fpOff)의 세트가 존재할 것이다.
Figure 112016050361141-pct00010
각각의 핑거프린트의 조절된 RSSI 값 및 현재 관측 사이의 유클리드 거리의 결정 - 유클리드 거리가 방법에서 각각의 핑거프린트에 대해 계산될 것이기 때문에, 예시적인 방법 #1(앞서 논의됨)이 사용되면, 이러한 단계가 구현되지 않을 수 있다는 것이 주목되어야 한다. 여기서, 각각의 핑거프린트에 대해, 자신의 조절된 RSSI 값 및 현재 관측된 RSSI 값 사이의 유클리드 거리는 다음과 같이 계산된다.
Figure 112016050361141-pct00011
따라서, {FPi}의 각각의 세트는 수학식 12에 도시된 바와 같이 대응하는 유클리드 거리 (fpEDi)의 세트를 가질 것이다.
Figure 112016050361141-pct00012
현재 관측에 대한 최소 유클리드 거리를 갖는 하나 또는 다수의 핑거프린트의 선택 - 수학식 12에서 {fpEDi}의 세트 내의 최소값은 fpEDx로 표기되고, 대응하는 fpOffx는 다음의 관측으로부터 관측 디바이스와 오프라인 디바이스 사이의 RSSI 오프셋으로서 간주된다.
Figure 112016050361141-pct00013
대안적으로, {EDfp i} 내의 다수의 최소값이 선택될 수 있고, 그들의 대응하는 Off의 평균 값이 수학식 14에 도시된 바와 같이 계산된다.
Figure 112016050361141-pct00014
fpOffxi가 대응하는 핑거프린트 엔트리 FPi로부터 독립적으로 계산되기 때문에, 다수의 최소값들 {fpOffx1, fpOffx2,...}은 불일치하는 fpOff 값을 포함할 수 있다. 불일치는 Wi-Fi 신호 변동 및 특수 AP 레이아웃과 같은 요인으로 인한 것일 수 있다. 예를 들면, 세트 {fpOffx1, fpOffx2,...} = {-5, 4, 5, 6, 5}에서, (-5dB)이 다른 값과 불일치하고, 이상치 추정(outlier estimate)일 가능성이 있다. obsOff 추정을 더 강인하게 하기 위해, Avg(fpOffx1, fpOffx2,...)을 계산하기 전에, 이상치가 제거될 수 있다. 예로서, fpOffset 값은, 남아있는 {fpOffx1, fpOffx2,...}의 표준 편차가 작은 임계치(예를 들면, 3 dB) 미만일 때까지 제거될 수 있다. 대안적으로, 중간값(median value)은 이상치를 제거하도록 다음과 같이 계산될 수 있다.
Figure 112016050361141-pct00015
핑거프린팅 디바이스 및 관측 디바이스 사이의 RSSI 오프셋의 계산 - 핑거프린팅 디바이스 및 관측 디바이스 사이의 RSSI 오프셋은 마지막 단계에서 계산된 현재 관측의 오프셋일 수 있다.
Figure 112016050361141-pct00016
다른 실시예에서, devOff는 수학식 17에 도시된 바와 같이 현재 관측 오프셋 및 이력 오프셋의 가중 평균일 수 있다.
Figure 112016050361141-pct00017
또 다른 실시예에서, devOff는 동일한 제조자 및 모델을 갖는 다른 디바이스에 의해 기여된 클라우드 내의 오프셋으로 간주될 수 있다.
Figure 112016050361141-pct00018
여기서, w1은 현재 관측으로부터의 RSSI 오프셋의 가중치이고, w2는 이력 데이터의 가중치이고, w3은 클라우드로부터의 오프셋의 가중치이다.
K-NN(K-Nearest Neighbor)의 계산 - 이러한 단계에서, 디바이스의 위치를 추정하기 위해 정교한 K-NN이 적용될 수 있다. 각각의 핑거프린트 및 현재 관측 사이의 유클리드 거리는 아래에 도시된 바와 같이 디바이스 RSSI 오프셋(devOff)의 함수로서 계산된다.
Figure 112016050361141-pct00019
현재 관측에 대한 유클리드 거리가 가장 작은 셀은 디바이스의 추정된 위치로서 식별될 수 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 실시간 구현을 사용한 실시간 핑거프린트 위치 에러의 결과를 도시한다. 구체적으로, 상술된 구현을 수행하도록 구성된 온라인 디바이스를 사용하여 자동 교정 테스트가 실시되었다. 도 1 및 도 2와 동일한 환경이 사용되었다. 도 3으로부터 용이하게 볼 수 있듯이, 실제 위치(302, 304) 및 그들의 대응하는 측정된 위치(303, 305) 사이에 형성된 에러 벡터는 도 1(교정 없음)의 것보다 상당히 더 작고, 도 2에 도시된 수동 교정 테스트 결과와 대략적으로 거의 동일한 거리이다. 유리하게, 도 3에 도시된 실시간 교정 테스트의 결과는 수동 교정을 요구하지 않고, 온라인 디바이스 사용자의 동작으로부터 임의의 입력 요구 없이 동적으로 수행될 수 있다.
온라인 디바이스는 또한 현재 및 이전 관측으로부터의 데이터에 기초하여 오프라인(핑거프린트) 디바이스에 대해 디바이스 RSSI 오프셋을 계산할 수 있다. 여기서, 디바이스 RSSI 오프셋은 백엔드 서버(또는 클라우드) 상에 저장된 데이터베이스로 업로딩되고, 동일한 모델을 갖는 다른 디바이스로부터의 데이터와 결합될 수 있다. 시간에 걸쳐, 2 개의 디바이스 사이의 클라우드-저장(또는 원격 저장) RSSI 오프셋은 더 종합적이고, 정확하고, 안정적일 것이다. 예로서, 서버는 상이한 디바이스에 대한 RSSI 오프셋에 대한 표를 유지할 수 있다.
도 4는 상이한 디바이스에 대한 상이한 RSSI 오프셋(dBm 단위)을 도시한 예시적인 표이다. 도 4에서, 디바이스(0, 1, 2, 3 및 4) 각각은 상이한 무선 디바이스 제조 및 모델을 표기한다. 온라인 디바이스는 도 4의 예시적인 표로부터 자신의 대응하는 RSSI 오프셋을 식별하고, 환경 내에서 자신의 정확한 위치를 빠르게 결정할 수 있다.
도 5a는 본 개시의 일 실시예를 구현하기 위한 예시적인 흐름도를 도시한다. 도 5a의 실시예는 온라인 디바이스 상에서 전체적으로 구현될 수 있다. 대안적인 실시예에서, 흐름도의 하나 이상의 단계는 온라인 디바이스에서 구현될 수 있고, 반면에 다른 단계는 서버, AP 또는 클라우드와 같은 원격 위치에서 수행된다.
단계(500)에서, 온라인 디바이스가 자신의 환경을 스캔하고 이용 가능한 AP를 식별할 때, 프로세스가 시작된다. 일단 식별되면, 온라인(또는 관측) 디바이스는 각각의 AP에 대한 관측된 RSSI 값을 측정 및 저장할 수 있다. 단계(510)에서, 핑거프린트의 세트가 획득된다. 핑거프린트는 오프라인 또는 핑거프린팅 디바이스를 통해 수집될 수 있다. 각각의 핑거프린트는 핑거프린트가 이루어진 위치, 위치 주변의 관측 가능한 AP로부터의 RSSI 값의 세트 및 선택적으로 핑거프린트가 수집된 디바이스/모델을 포함한다. 핑거프린트는 온라인 디바이스에 저장되거나 원격 데이터베이스로부터 온라인 디바이스에 제공될 수 있다. 어떠한 핑거프린트도 존재하지 않는다면, 화살표(515)로 도시된 바와 같이 프로세스가 종료된다. 단계(520)에서, 각각의 핑거프린트 및 현재 관측 사이의 RSSI 오프셋 값(fpOff)이 계산된다.
단계(530)에서, 핑거프린트의 조절된 RSSI 값 및 현재 관측의 RSSI 값 사이의 유클리드 거리가 결정된다. 단계(540)에서, 세트 내의 모든 핑거프린트가 고려되는지에 대한 결정이 이루어진다.
단계(550)에서, 관측된 RSSI에 대한 가장 가까운 유클리드 거리를 갖는 것에 기초하여 하나 이상의 핑거프린트가 선택된다. 단계(560)에서, 핑거프린팅 디바이스(즉, 오프라인 디바이스) 및 온라인 디바이스 사이의 RSSI 오프셋이 계산된다. 단계(565)에서, 핑거프린팅 디바이스 및 관측 디바이스 사이에 계산된 RSSI 오프셋(단계 560)은 모든 핑거프린트의 RSSI 값에 적용되고, 각각의 핑거프린트 및 현재 관측 위치 사이의 유클리드 거리가 계산된다. 마지막으로, 단계(570)에서, 온라인 디바이스의 위치가 결정된다. 앞서 설명된 K-NN 방법 또는 임의의 동등한 방법은 K-NN 위치를 결정하는데 사용될 수 있다. 단계(580)에서, 흐름도가 종료된다.
도 5b는 도 5a의 간략한 구현에 대한 예시적인 흐름도를 도시한다. 도 5b의 단계는 도 5a의 단계와 실질적으로 유사하고, 유사하게 넘버링된다. 도 5b의 구현은, 구현이 핑거프린팅 디바이스 및 관측 디바이스 사이의 RSSI 오프셋을 계산하고(단계 560), 각각의 핑거프린트 및 관측된 위치 사이의 유클리드 거리를 재계산하기 위해 오프셋을 모든 핑거프린트의 RSSI 값에 적용하는 단계를 요구하지 않는다는 점에서 상이하다. 도 5b의 프로세스는 온라인 디바이스 상에서 전체적으로 구현될 수 있거나, 단계 중 일부는 온라인 디바이스에서 구현될 수 있고, 반면에 다른 단계는 원격 위치에서 수행된다.
도 6은 본 개시의 실시예를 구현하기 위한 예시적인 디바이스를 개략적으로 도시한다. 구체적으로, 도 6은 더 큰 시스템의 통합 부분일 수 있거나 자립형 유닛(stand-alone unit)일 수 있는 디바이스(600)를 도시한다. 디바이스(600)는 개시된 방법을 구현하도록 구성된 소프트웨어, 하드웨어, 펌웨어 또는 시스템-온-칩 중 임의의 것 또는 조합일 수 있다. 디바이스(600)는 또한 하나 이상의 안테나, 라디오, 메모리 시스템을 갖는 더 큰 시스템의 부분일 수 있다. 예를 들면, 디바이스(600)는 본 개시에 따라 위치 측정을 실시하기 위한 명령어로 프로그래밍된 프로세서일 수 있다.
제 1 모듈(610) 및 제 2 모듈(620)을 갖는 디바이스(600)가 도시된다. 모듈(610 및 620)은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 또한, 모듈(610 및 620) 각각은 하나 이상의 독립적인 프로세서 회로를 정의할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 모듈(610 또는 620) 중 적어도 하나는 서로 그리고 다른 장비(미도시)와 통신하는 프로세서 회로 및 메모리 회로(미도시)를 포함한다. 또 다른 실시예에서, 모듈(610 및 620)은 동일한 데이터 프로세싱 회로의 상이한 부분을 정의할 수 있다. 도시되지 않지만, 본원에 개시된 실시예를 구현하기 위해 다른 별개의 또는 독립적인 모듈이 부가될 수 있다.
일 실시예에서, 디바이스(600)는 사용자로부터 투명한 온라인 디바이스 상에 통합될 수 있다. 예를 들면, 디바이스(600)는 위치 결정 정확성을 개선하도록 구성된 소프트웨어 프로그램 또는 애플릿을 정의할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 제 1 모듈(610)은 로컬 AP 스캔으로부터 데이터를 획득하도록 구성된다. 디바이스(600)는 관측 가능한 AP를 계속해서 스캔하고, 상이한 관측된 RSSI 값을 갖는 다수의 AP를 식별할 수 있다. 제 1 모듈(610) 및 제 2 모듈(620)은 본원에 개시된 단계를 구현하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 제 1 모듈(610)은 복수의 관측된 AP로부터 관측된 신호 강도 값(RSSIo)의 세트를 측정하도록 구성될 수 있다. 제 1 모듈은 로컬 또는 원격 데이터베이스로부터 복수의 핑거프린트를 검색할 수 있다. 각각의 핑거프린트는 연관된 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)의 세트를 가질 수 있다. 핑거프린트 신호 강도 값은 상이한 오프라인 디바이스를 통해 복수의 알려진 AP로부터 이전에 수집될 수 있다. 이후, 제 1 모듈은 온라인 디바이스 및 오프라인 디바이스 사이의 RSSI 디바이스-오프셋 값(devOff)을 결정할 수 있다.
제 2 모듈(620)은 제 1 모듈(610)과 통신할 수 있다. 제 2 모듈(620)은 복수의 조절된 RSSI 값을 결정하기 위해 RSSI 디바이스-오프셋 값(devOff)을 핑거프린트 신호 강도 값 각각에 적용하고, 조절된 RSSI 값의 각각의 세트 및 관측된 신호 강도 값의 세트 사이의 몇몇의 유클리드 거리를 계산할 수 있다. 일단 유클리드 거리가 결정되면, 제 2 모듈(620)은, 현재 관측에 대한 가장 작은 최소의 유클리드 거리를 갖는 하나 이상의 핑거프린트를 식별할 수 있다. 제 2 모듈(620)은 온라인 디바이스의 위치를 결정하기 위해 식별된 핑거프린트의 위치를 사용할 수 있다.
도 7은 개시된 원리를 구현하기 위한 예시적인 네트워크의 개략적인 대표도이다. 환경(700)은, 클라우드 네트워크(710)와 STA(730) 사이의 통신을 중계하는 AP(720, 722 및 724)를 포함한다. 예시적 목적으로, STA(730)는 태블릿으로서 도시된다. 그러나, STA는 셀 폰, 스마트폰, 랩탑, 태블릿 또는 위치 결정을 위해 구성된 임의의 다른 라디오 디바이스를 포함할 수 있다. 예시적인 실시예에서, STA(730)는 하나 이상의 안테나, 라디오 및 개시된 실시예를 수행하도록 구성된 하나 이상의 모듈을 포함한다. 각각의 모듈은 시스템 온 칩, 프로세서, 펌웨어 또는 소프트웨어 또는 애플릿을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, STA(730)는 본원에 개시된 실시간 위치 결정 실시예를 구현하기 위한 라디오 및 프로세싱 능력을 갖는다. AP(720, 722 및 724)는 환경(700)을 서빙하는 다수의 AP를 나타낸다. 환경(700)은 STA(730)에 가시적인 더 많거나 더 적은 AP를 포함할 수 있다. AP(720, 722 및 724) 각각은 클라우드(710)(도시됨)와 직접적으로 통신할 수 있다. 대안적으로, AP 중 하나 이상은 다른 AP로부터의 신호를 중계할 수 있다. 클라우드(710)는 예시적인 서버(712) 및 데이터베이스(714)를 갖는 것으로 도시된다. 데이터베이스(714)는 AP(720, 722 또는 724)를 통해 온라인 디바이스(730)로 통신될 수 있는 오프라인 핑거프린트 정보를 포함할 수 있다. 대안적으로, 오프라인 핑거프린트 정보는 AP 중 하나 이상으로 또는 온라인 디바이스(730)로 직접적으로 업로딩될 수 있다.
일 실시예에서, 온라인 디바이스(730)는 활성 AP를 식별하도록 환경(700)을 스캔하기 위해 라디오 및 안테나(들)를 사용한다. 기존의 애플릿은 온라인 디바이스로 하여금 로컬 AP를 일상적으로 스캔하게 할 수 있다. 일단 AP(720, 722 및 724)가 식별되면, 온라인 디바이스(730)는 AP(720, 722 및 724) 각각으로부터 수신된 신호에 대한 관측된 신호 강도 값(RSSIo)을 측정할 수 있다. 디바이스(730)는 정적일 수 있거나, 환경(700) 내에서 이동할 수 있다. 디바이스는 상이한 AP를 상이한 시간에 및/또는 상이한 신호 강도(RSSI)로 관측할 수 있다.
온라인 디바이스(730)는 AP에 대해 오프라인 디바이스에 의해 기록된 핑거프린트의 세트를 검색할 수 있다. 각각의 핑거프린트는 RSSI 값(RSSIf)의 세트를 포함한다. 온라인 디바이스(730)는 또한 관측된 신호 강도 값(RSSIo) 및 각각의 핑거프린트에 대한 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf) 사이의 실시간 RSSI 오프셋 값(Off)을 결정하도록 구성될 수 있다. 이것은 또한 관측된 신호 강도 값, 핑거프린트 신호 강도 값 및 실시간 RSSI 오프셋 값(Off)의 함수로서 거리 오프셋(ED(off))을 결정할 수 있다.
도 8a는 비교정된 온라인 디바이스에 대한 위치 측정을 도시하고, 도 8b는 교정된 온라인 디바이스에 대한 위치 측정을 도시한다. 구체적으로, 도 8a는 오프라인 디바이스(810) 및 온라인 디바이스(820)에 대한 RSSI 비교를 도시한다. 디바이스(810)는 교정되지 않지 않았다. 도 8a는, 상이한 디바이스가 실질적으로 동일 위치에 위치될 때조차 RSSI가 상이한 디바이스에 대해 어떻게 상이하게 보이는지를 도시한다. 도 8b는 온라인 디바이스가 본 개시의 실시예에 따라 교정된 후의 유사한 측정을 도시한다. 여기서, RSSI 값의 2 개의 세트(즉, 2 개의 곡선)는 상당히 동일하고 유클리드 거리에서 더 가깝다.
도 9는 본 개시를 구현하기 위한 예시적인 시스템을 도시한다. 도 9의 시스템(900)은 도 5a 및 도 5b의 흐름도를 포함하는 개시된 교정 방법 중 임의의 방법을 구현할 수 있다. 시스템(900)은 또한 자동 교정에 사용되는 임의의 디바이스를 정의할 수 있다. 시스템(900)이 안테나(960)를 갖는 것으로 도시되지만, 본 개시는 하나의 안테나를 갖는 것으로 한정되지 않는다. 상이한 프로토콜에 대한 상이한 신호가 상이한 안테나에서 수신될 수 있도록, 다수의 안테나가 시스템(900)에 부가될 수 있다. 안테나(960)에서 수신된 신호(들)는 라디오(950)로 중계될 수 있다. 라디오(950)는 프론트-엔드 수신기 구성요소 또는 수신기/송신기와 같은 트랜시버 구성요소를 포함할 수 있다.
라디오(950)는 신호 정보를 통신할 수 있고, 프로세서(930)에 포함될 수 있다. 프로세서(930)는 도 6에 관련하여 논의된 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다. 프로세서(930)는 또한 데이터베이스 메모리 회로(940)와 통신한다. 시스템(900)에서 개별적인 회로로서 도시되지만, 메모리 회로(940)의 부가를 제거하기 위해 명령어가 펌웨어로서 프로세서(930) 상에 임베딩될 수 있다는 것이 주목되어야 한다.
메모리(940)는 프로세서(930)가 앞서 서술된 예시적인 방법의 단계 중 하나 이상을 구현하기 위한 명령어를 포함할 수 있다. 메모리(940)는 명령어를 통해 자동 교정 프로세스를 실시하도록 프로세서(930)(또는 이의 모듈)에 지시하는 비일시적인 컴퓨터 판독 가능 매체를 정의할 수 있다. 일단 획득되면, 교정 정보는 메모리(940)에 저장될 수 있다. 메모리(940)는 또한 부가적인 교정 동작을 실시하도록 프로세서(930)(또는 이의 모듈)에 지시할 수 있다.
다음의 예는 본 개시의 추가의 실시예에 관한 것이다. 예 1은 온라인 디바이스의 실시간 위치 결정을 위한 방법을 포함하고, 상기 방법은 복수의 관측 가능한 액세스 포인트(AP)로부터 관측된 신호 강도 값(RSSIo)의 세트를, 온라인 디바이스에서, 측정하는 단계와, 오프라인 디바이스에 의해 수집된 복수의 핑거프린트(fingerprint)를 검색하는 단계 ― 각각의 핑거프린트는 복수의 관측 가능한 AP로부터의 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)의 세트를 가짐 ― 와, 온라인 디바이스에 의해 측정된 신호 강도 값 및 오프라인 디바이스에 의해 수집된 신호 강도 값에 기초하여 RSSI 디바이스-오프셋 값(devOff)을 결정하는 단계와, 복수의 조절된 RSSI 값을 결정하기 위해, RSSI 디바이스-오프셋 값(devOff)을 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf) 각각에 적용하는 단계와, 각각의 복수의 조절된 RSSI 값의 세트 및 관측된 신호 강도 값의 세트 사이의 복수의 유클리드 거리(Euclidean distance)를 계산하는 단계를 포함한다.
예 2는 예 1의 방법을 포함하고, 상기 방법은 복수의 계산된 유클리드 거리로부터 최소 유클리드 거리를 갖는 하나 이상의 핑거프린트 위치를 식별하는 단계를 더 포함한다.
예 3은 예 1의 방법을 포함하고, 상기 방법은 미지의 위치에서의 다수의 관측 가능한 AP로부터 신호 강도 값(RSSIo)의 세트를 측정하는 단계를 더 포함한다.
예 4는 예 1 또는 예 2의 방법을 포함하고, 핑거프린트의 세트는 복수의 알려진 위치에서의 오프라인 디바이스에 의해 기록된다.
예 5는 예 4의 방법을 포함하고, 상기 방법은 오프라인 디바이스로부터의 신호 강도 값(RSSIf) 및 온라인 디바이스로부터의 신호 강도 값(RSSIo)의 세트의 함수로서 실시간 RSSI 관측-오프셋(obsOff) 값을 결정하는 단계와, 다른 실질적으로 유사한 디바이스에 의해 결정된 적어도 하나의 RSSI 오프셋 값 및 RSSI 관측-오프셋(obsOff) 값의 함수로서 RSSI 디바이스-오프셋 값(devOff)을 결정하는 단계를 더 포함한다.
예 6은 예 1 또는 예 2의 방법을 포함하고, 상기 방법은 식별된 핑거프린트 위치의 함수로서 온라인 디바이스에 대한 위치를 결정하는 단계를 더 포함한다.
예 7은 예 1 또는 예 2의 방법을 포함하고, 상기 방법은, 각각의 핑거프린트에 대해, 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf) 및 관측된 신호 강도 값(RSSIo) 사이의 실시간 RSSI 핑거프린트-오프셋(fpOff)을 결정하는 단계와, 각각의 핑거프린트에 대해, 조절된 핑거프린트 RSSI 값의 세트를 획득하기 위해 실시간 RSSI 핑거프린트-오프셋(fpOff)을 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)에 적용하는 단계와, 각각의 핑거프린트에 대해, 조절된 핑거프린트 RSSI 값 및 관측된 신호 강도 값(RSSIo)의 세트 사이의 유클리드 거리를 계산하는 단계와, 최소 유클리드 거리를 갖는 하나 또는 다수의 핑거프린트를 식별하는 단계와, 최소 유클리드 거리를 갖는 식별된 핑거프린트와 연관된 핑거프린트-오프셋(fpOff)의 함수로서 실시간 RSSI 관측-오프셋(obsOff)을 결정하는 단계를 더 포함한다.
예 8은 예 3의 방법을 포함하고, 상기 방법은 온라인 디바이스 상에서 수신된 신호 강도 값(RSSIo) 및 오프라인 디바이스 상에서 수신된 대응하는 신호 강도 값(RSSIf)에 기초하여 제 1 AP에 대한 RSSI ap-오프셋(apOff) 값을 결정하는 단계와, 모든 AP에 대한 RSSI ap-오프셋(apOff)의 함수로서, 핑거프린트에 대해, RSSI 핑거프린트-오프셋(fpOff)을 결정하는 단계를 더 포함한다.
예 9는 예 1 또는 예 2의 방법을 포함하고, 상기 방법은 복수의 온라인 디바이스에 대한 RSSI 오프셋 값을 포함하는 데이터베이스를 제공하는 단계를 더 포함하고, 데이터베이스는 온라인 디바이스 및 알려진 오프라인 디바이스 사이의 RSSI 오프셋 값을 제공하도록 구성된다.
예 10은 실시간 위치 결정을 위한 디바이스에 관한 것이며, 상기 디바이스는 RSSI 디바이스-오프셋 값(devOff) 및 복수의 조절된 RSSI 값을 결정하기 위한 제 1 모듈 ― (devOff)는 관측된 신호 강도 값(RSSIo)의 세트 및 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)의 적어도 하나의 세트의 함수로서 결정됨 ― 과, 복수의 조절된 RSSI 값 및 관측된 신호 강도 값(RSSIo)의 세트 사이의 최소 유클리드 거리를 결정하기 위한 제 2 모듈을 포함한다.
예 11은 예 10의 디바이스에 관한 것이며, 제 1 모듈은 또한 데이터베이스로부터 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)의 적어도 하나의 세트를 검색하도록 구성된다.
예 12는 예 10의 디바이스에 관한 것이며, 제 1 모듈 또는 제 2 모듈 중 하나는 또한 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf) 및 관측된 신호 강도 값(RSSIo)의 함수로서 실시간 RSSI 관측-오프셋(obsOff) 값을 결정하고, 다른 실질적으로 유사한 디바이스에 의해 결정된 적어도 하나의 RSSI 오프셋 값 및 RSSI 관측-오프셋(obsOff) 값의 함수로서 RSSI 디바이스-오프셋 값(devOff)을 결정하도록 구성된다.
예 13은 예 10의 디바이스에 관한 것이며, 제 1 모듈 또는 제 2 모듈 중 하나는 또한, 각각의 핑거프린트에 대해, 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf) 및 관측된 신호 강도 값(RSSIo) 사이의 실시간 RSSI 핑거프린트-오프셋(fpOff)을 결정하고; 조절된 핑거프린트 RSSI 값의 세트를 획득하기 위해 실시간 RSSI 핑거프린트-오프셋(fpOff)을 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)에 적용하고; 조절된 핑거프린트 RSSI 값의 세트 및 관측된 신호 강도 값(RSSIo) 사이의 유클리드 거리를 계산하고; 최소 유클리드 거리를 갖는 하나 또는 다수의 핑거프린트를 식별하고; 최소 유클리드 거리를 갖는 식별된 핑거프린트와 연관된 핑거프린트-오프셋(fpOff)의 함수로서 실시간 RSSI 관측-오프셋(obsOff)을 결정하도록 구성된다.
예 14는 예 10의 디바이스에 관한 것이며, 제 1 모듈 또는 제 2 모듈 중 하나는 또한 핑거프린트 데이터베이스 및 실시간 관측 모두에서 식별된 적어도 하나의 액세스 포인트(AP)에 대한 RSSI ap-오프셋(apOff)을 결정하고, 모든 AP에 대한 RSSI ap-오프셋(apOff)의 함수로서 핑거프린트에 대한 RSSI 핑거프린트-오프셋(fpOff)을 결정하도록 구성된다.
예는 실시간 위치 결정을 위한 시스템에 관한 것이며, 상기 시스템은 라디오와, 라디오와 통신하기 위한 하나 이상의 안테나와, 라디오와 통신하는 프로세서를 포함하되, 프로세서는 제 1 모듈 및 제 2 모듈을 갖고, 제 1 모듈은 RSSI 디바이스-오프셋 값(devOff) 및 복수의 조절된 RSSI 값을 결정하도록 구성되고, (devOff)는 관측된 신호 강도 값(RSSIo)의 세트 및 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)의 세트의 함수로서 결정되고, 제 2 모듈은 복수의 조절된 RSSI 값 및 관측된 신호 강도 값(RSSIo)의 세트 사이의 최소 유클리드 거리를 결정하도록 구성된다.
예 16은 예 15의 시스템에 관한 것이며, 상기 시스템은 신호 강도 값(RSSIf)을 갖는 복수의 핑거프린트 세트를 제공하기 위한 데이터베이스를 더 포함한다.
예 17은 예 15의 시스템에 관한 것이며, 제 1 모듈은 또한 데이터베이스로부터 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)의 세트를 검색하도록 구성된다.
예 18은 예 15의 시스템에 관한 것이며, 제 1 모듈 또는 제 2 모듈 중 하나는 또한 오프라인 디바이스로부터의 신호 강도 값(RSSIf) 및 온라인 디바이스로부터의 신호 강도 값(RSSIo)의 세트의 함수로서 실시간 RSSI 관측-오프셋(obsOff) 값을 결정하고, 다른 실질적으로 유사한 디바이스에 의해 결정된 적어도 하나의 RSSI 오프셋 값 및 RSSI 관측-오프셋(obsOff) 값의 함수로서 RSSI 디바이스-오프셋 값(devOff)을 결정하도록 구성된다.
예 19는 예 15의 시스템에 관한 것이며, 제 1 모듈 또는 제 2 모듈 중 하나는 또한 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf) 및 관측된 신호 강도 값(RSSIo) 사이의 실시간 RSSI 핑거프린트-오프셋(fpOff)을 결정하고; 조절된 핑거프린트 RSSI 값의 세트를 획득하기 위해 실시간 RSSI 핑거프린트-오프셋(fpOff)을 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)에 적용하고; 조절된 핑거프린트 RSSI 값 및 관측된 신호 강도 값(RSSIo)의 세트 사이의 유클리드 거리를 계산하고; 최소 유클리드 거리를 갖는 하나 또는 다수의 핑거프린트를 식별하고; 최소 유클리드 거리를 갖는 식별된 핑거프린트와 연관된 핑거프린트-오프셋(fpOff)의 함수로서 실시간 RSSI 관측-오프셋(obsOff)을 결정하도록 구성된다.
예 20은 예 15의 시스템에 관한 것이며, 제 1 모듈 또는 제 2 모듈 중 하나는 또한 핑거프린트 데이터베이스에서 오프라인 디바이스를 통해 그리고 실시간 관측에서 온라인 디바이스를 통해 관측된 각각의 AP에 대한 RSSI ap-오프셋(apOff)을 결정하고, 모든 AP에 대한 RSSI ap-오프셋(apOff)의 함수로서 핑거프린트에 대한 RSSI 핑거프린트-오프셋(fpOff)를 결정하도록 구성된다.
예 21은 예 15의 시스템에 관한 것이며, 제 1 모듈 또는 제 2 모듈 중 하나는 또한 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)의 세트를 검색하여 제공하기 위해 안테나를 통해 외부 데이터베이스와 통신하도록 구성된다.
예 22는 예 15의 시스템에 관한 것이며, 상기 시스템은 RSSI 디바이스-오프셋 값을 저장하기 위한 메모리 회로를 더 포함한다.
예 23은 명령어의 세트를 포함하는 컴퓨터-판독 가능 저장 디바이스에 관한 것이며, 상기 명령어는 컴퓨터로 하여금 온라인 디바이스 위치를 결정하기 위한 프로세스를 수행하게 하고, 상기 명령어는, 복수의 관측 가능한 액세스 포인트(AP)로부터 관측된 신호 강도 값(RSSIo)의 세트를 측정하는 것과, 복수의 핑거프린트를 획득하는 것 ― 각각의 핑거프린트는 복수의 AP로부터의 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)의 세트를 가짐 ― 과, 오프라인 디바이스 및 온라인 디바이스 사이의 RSSI 디바이스-오프셋 값(devOff)을 결정하는 것과, 복수의 조절된 RSSI 값을 결정하기 위해, RSSI 디바이스-오프셋 값(devOff)을 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf) 각각에 적용하는 것과, 복수의 조절된 RSSI 값의 각각의 세트 및 관측된 신호 강도 값의 세트 사이의 복수의 유클리드 거리를 계산하는 것과, 최소 유클리드 거리를 갖는 하나 이상의 핑거프린트 위치를 식별하는 것과, 식별된 핑거프린트 위치의 함수로서 온라인 디바이스에 대한 위치를 결정하는 것을 포함한다.
예 24는 예 23의 컴퓨터-판독 가능 저장 디바이스에 관한 것이며, 상기 명령어는 오프라인 디바이스로부터의 신호 강도 값(RSSIf) 및 온라인 디바이스로부터의 신호 강도 값(RSSIo)의 세트의 함수로서 실시간 RSSI 관측-오프셋(obsOff) 값을 결정하고, 다른 실질적으로 유사한 디바이스에 의해 결정된 적어도 하나의 RSSI 오프셋 값 및 RSSI 관측-오프셋(obsOff) 값의 함수로서 RSSI 디바이스-오프셋 값(devOff)을 결정하는 것을 더 포함한다.
예 25는 예 23의 컴퓨터-판독 가능 저장 디바이스에 관한 것이며, 상기 명령어는 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf) 및 관측된 신호 강도 값(RSSIo) 사이의 실시간 RSSI 핑거프린트-오프셋(fpOff)을 결정하고; 조절된 핑거프린트 RSSI 값의 세트를 획득하기 위해 실시간 RSSI 핑거프린트-오프셋(fpOff)을 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)에 적용하고; 조절된 핑거프린트 RSSI 값 및 관측된 신호 강도 값(RSSIo)의 세트 사이의 유클리드 거리를 계산하고; 최소 유클리드 거리를 갖는 하나 또는 다수의 핑거프린트를 식별하고; 최소 유클리드 거리를 갖는 식별된 핑거프린트와 연관된 핑거프린트-오프셋(fpOff)의 함수로서 실시간 RSSI 관측-오프셋(obsOff)을 결정하는 것을 더 포함한다.
본 개시의 원리가 본 출원에서 도시된 예시적인 실시예와 관련하여 예시되었지만, 본 개시의 원리는 이것으로 한정되지 않으며 본 개시의 임의의 수정, 변형 또는 치환을 포함한다.

Claims (25)

  1. 온라인 디바이스의 실시간 위치 결정을 위한 방법으로서,
    온라인 디바이스에서, 복수의 관측 가능한 액세스 포인트(AP)로부터 관측된 신호 강도 값(RSSIo)의 세트를 측정하는 단계와,
    오프라인 디바이스에 의해 수집된 복수의 핑거프린트(fingerprint)를 검색하는 단계 ― 각각의 핑거프린트는 상기 복수의 관측 가능한 AP로부터의 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)의 세트를 가짐 ― 와,
    상기 온라인 디바이스에 의해 측정된 신호 강도 값 및 상기 오프라인 디바이스에 의해 수집된 신호 강도 값에 기초하여 RSSI 디바이스-오프셋 값(devOff)을 결정하는 단계와,
    복수의 조절된 RSSI 값을 결정하기 위해, 상기 RSSI 디바이스-오프셋 값(devOff)을 상기 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf) 각각에 적용하는 단계와,
    각각의 상기 복수의 조절된 RSSI 값의 세트와 상기 관측된 신호 강도 값의 세트 사이의 복수의 유클리드 거리(Euclidean distance)를 계산하는 단계를 포함하는
    실시간 위치 결정 방법.

  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 계산된 유클리드 거리로부터 최소 유클리드 거리를 갖는 하나 이상의 핑거프린트 위치를 식별하는 단계를 더 포함하는
    실시간 위치 결정 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    미지의 위치에서의 다수의 관측 가능한 AP로부터 신호 강도 값(RSSIo)의 세트를 측정하는 단계를 더 포함하는
    실시간 위치 결정 방법.
  4. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 핑거프린트의 세트는 복수의 알려진 위치에서의 오프라인 디바이스에 의해 기록되는
    실시간 위치 결정 방법.

  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 오프라인 디바이스로부터의 신호 강도 값(RSSIf) 및 상기 온라인 디바이스로부터의 신호 강도 값(RSSIo)의 세트의 함수로서 실시간 RSSI 관측-오프셋(obsOff) 값을 결정하는 단계와,
    다른 실질적으로 유사한 디바이스에 의해 결정된 적어도 하나의 RSSI 오프셋 값 및 상기 RSSI 관측-오프셋(obsOff) 값의 함수로서 RSSI 디바이스-오프셋 값(devOff)을 결정하는 단계를 더 포함하는
    실시간 위치 결정 방법.
  6. 제 2 항에 있어서,
    상기 식별된 핑거프린트 위치의 함수로서 상기 온라인 디바이스에 대한 위치를 결정하는 단계를 더 포함하는
    실시간 위치 결정 방법.
  7. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    각각의 핑거프린트에 대해, 상기 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)과 상기 관측된 신호 강도 값(RSSIo) 사이의 실시간 RSSI 핑거프린트-오프셋(fpOff)을 결정하는 단계와,
    각각의 핑거프린트에 대해, 조절된 핑거프린트 RSSI 값의 세트를 획득하기 위해 상기 실시간 RSSI 핑거프린트-오프셋(fpOff)을 상기 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)에 적용하는 단계와,
    각각의 핑거프린트에 대해, 조절된 핑거프린트 RSSI 값의 세트와 관측된 신호 강도 값(RSSIo)의 세트 사이의 유클리드 거리를 계산하는 단계와,
    최소 유클리드 거리를 갖는 하나 또는 다수의 핑거프린트를 식별하는 단계와,
    상기 최소 유클리드 거리를 갖는 식별된 핑거프린트와 연관된 핑거프린트-오프셋(fpOff)의 함수로서 실시간 RSSI 관측-오프셋(obsOff)을 결정하는 단계를 더 포함하는
    실시간 위치 결정 방법.
  8. 제 3 항에 있어서,
    상기 온라인 디바이스 상에서 수신된 신호 강도 값(RSSIo) 및 상기 오프라인 디바이스 상에서 수신된 대응하는 신호 강도 값(RSSIf)에 기초하여 제 1 AP에 대한 RSSI ap-오프셋(apOff) 값을 결정하는 단계와,
    모든 AP에 대한 RSSI ap-오프셋(apOff)의 함수로서, 상기 핑거프린트에 대해, RSSI 핑거프린트-오프셋(fpOff)을 결정하는 단계를 더 포함하는
    실시간 위치 결정 방법.
  9. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    복수의 온라인 디바이스에 대한 RSSI 오프셋 값을 포함하는 데이터베이스를 제공하는 단계를 더 포함하고,
    상기 데이터베이스는 상기 온라인 디바이스와 알려진 오프라인 디바이스 사이의 RSSI 오프셋 값을 제공하도록 구성되는
    실시간 위치 결정 방법.
  10. 실시간 위치 결정 디바이스로서,
    RSSI 디바이스-오프셋 값(devOff) 및 복수의 조절된 RSSI 값을 결정하기 위한 제 1 모듈 ― 상기 RSSI 디바이스-오프셋 값(devOff)은 관측된 신호 강도 값(RSSIo)의 세트 및 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)의 적어도 하나의 세트의 함수로서 결정됨 ― 과,
    상기 복수의 조절된 RSSI 값과 상기 관측된 신호 강도 값(RSSIo)의 세트 사이의 최소 유클리드 거리를 결정하기 위한 제 2 모듈을 포함하는
    실시간 위치 결정 디바이스.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 1 모듈은 데이터베이스로부터 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)의 적어도 하나의 세트를 검색하도록 또한 구성되는
    실시간 위치 결정 디바이스.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 1 모듈 또는 상기 제 2 모듈 중 하나는 상기 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf) 및 상기 관측된 신호 강도 값(RSSIo)의 함수로서 실시간 RSSI 관측-오프셋(obsOff) 값을 결정하고, 다른 실질적으로 유사한 디바이스에 의해 결정된 적어도 하나의 RSSI 오프셋 값 및 상기 RSSI 관측-오프셋(obsOff) 값의 함수로서 상기 RSSI 디바이스-오프셋 값(devOff)을 결정하도록 또한 구성되는
    실시간 위치 결정 디바이스.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 1 모듈 또는 상기 제 2 모듈 중 하나는, 각각의 핑거프린트에 대해, 상기 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)과 상기 관측된 신호 강도 값(RSSIo) 사이의 실시간 RSSI 핑거프린트-오프셋(fpOff)을 결정하고, 조절된 핑거프린트 RSSI 값의 세트를 획득하기 위해 상기 실시간 RSSI 핑거프린트-오프셋(fpOff)을 상기 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)에 적용하고, 상기 조절된 핑거프린트 RSSI 값의 세트와 상기 관측된 신호 강도 값(RSSIo)의 세트 사이의 유클리드 거리를 계산하고, 최소 유클리드 거리를 갖는 하나 또는 다수의 핑거프린트를 식별하고, 상기 최소 유클리드 거리를 갖는 식별된 핑거프린트와 연관된 핑거프린트-오프셋(fpOff)의 함수로서 실시간 RSSI 관측-오프셋(obsOff)을 결정하도록 또한 구성되는
    실시간 위치 결정 디바이스.
  14. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 1 모듈 또는 상기 제 2 모듈 중 하나는 핑거프린트 데이터베이스 및 실시간 관측 모두에서 식별된 적어도 하나의 액세스 포인트(AP)에 대한 RSSI ap-오프셋(apOff)을 결정하고, 모든 AP에 대한 상기 RSSI ap-오프셋(apOff)의 함수로서 상기 핑거프린트에 대한 RSSI 핑거프린트-오프셋(fpOff)을 결정하도록 또한 구성되는
    실시간 위치 결정 디바이스.
  15. 실시간 위치 결정을 위한 시스템으로서,
    라디오와,
    상기 라디오와 통신하기 위한 하나 이상의 안테나와,
    상기 라디오와 통신하는 프로세서를 포함하되,
    상기 프로세서는 제 1 모듈 및 제 2 모듈을 갖고, 상기 제 1 모듈은 RSSI 디바이스-오프셋 값(devOff) 및 복수의 조절된 RSSI 값을 결정하도록 구성되고, 상기 RSSI 디바이스-오프셋 값(devOff)은 관측된 신호 강도 값(RSSIo)의 세트 및 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)의 세트의 함수로서 결정되고, 상기 제 2 모듈은 상기 복수의 조절된 RSSI 값과 상기 관측된 신호 강도 값(RSSIo)의 세트 사이의 최소 유클리드 거리를 결정하도록 구성되는
    실시간 위치 결정 시스템.
  16. 제 15 항에 있어서,
    신호 강도 값(RSSIf)을 갖는 복수의 핑거프린트 세트를 제공하기 위한 데이터베이스를 더 포함하는
    실시간 위치 결정 시스템.
  17. 제 15 항에 있어서,
    상기 제 1 모듈은 데이터베이스로부터 상기 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)의 세트를 검색하도록 또한 구성되는
    실시간 위치 결정 시스템.
  18. 제 15 항에 있어서,
    상기 제 1 모듈 또는 상기 제 2 모듈 중 하나는 오프라인 디바이스로부터의 신호 강도 값(RSSIf) 및 온라인 디바이스로부터의 신호 강도 값(RSSIo)의 세트의 함수로서 실시간 RSSI 관측-오프셋(obsOff) 값을 결정하고, 다른 실질적으로 유사한 디바이스에 의해 결정된 적어도 하나의 RSSI 오프셋 값 및 RSSI 관측-오프셋(obsOff) 값의 함수로서 RSSI 디바이스-오프셋 값(devOff)을 결정하도록 또한 구성되는
    실시간 위치 결정 시스템.
  19. 제 15 항에 있어서,
    상기 제 1 모듈 또는 상기 제 2 모듈 중 하나는 상기 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)과 상기 관측된 신호 강도 값(RSSIo) 사이의 실시간 RSSI 핑거프린트-오프셋(fpOff)을 결정하고, 조절된 핑거프린트 RSSI 값의 세트를 획득하기 위해 상기 실시간 RSSI 핑거프린트-오프셋(fpOff)을 상기 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)에 적용하고, 상기 조절된 핑거프린트 RSSI 값의 세트와 상기 관측된 신호 강도 값(RSSIo)의 세트 사이의 유클리드 거리를 계산하고, 최소 유클리드 거리를 갖는 하나 또는 다수의 핑거프린트를 식별하고, 상기 최소 유클리드 거리를 갖는 식별된 핑거프린트와 연관된 핑거프린트-오프셋(fpOff)의 함수로서 실시간 RSSI 관측-오프셋(obsOff)을 결정하도록 또한 구성되는
    실시간 위치 결정 시스템.
  20. 제 15 항에 있어서,
    상기 제 1 모듈 또는 상기 제 2 모듈 중 하나는 핑거프린트 데이터베이스에서 오프라인 디바이스를 통해 그리고 실시간 관측에서 온라인 디바이스를 통해 관측된 각각의 AP에 대한 RSSI ap-오프셋(apOff)을 결정하고, 모든 AP에 대한 상기 RSSI ap-오프셋(apOff)의 함수로서 상기 핑거프린트에 대한 RSSI 핑거프린트-오프셋(fpOff)을 결정하도록 또한 구성되는
    실시간 위치 결정 시스템.
  21. 제 15 항에 있어서,
    상기 제 1 모듈 또는 상기 제 2 모듈 중 하나는 상기 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)의 세트를 검색하여 제공하기 위해 상기 안테나를 통해 외부 데이터베이스와 통신하도록 또한 구성되는
    실시간 위치 결정 시스템.
  22. 제 15 항에 있어서,
    상기 RSSI 디바이스-오프셋 값을 저장하기 위한 메모리 회로를 더 포함하는
    실시간 위치 결정 시스템.
  23. 명령어 세트를 포함하는 컴퓨터-판독 가능 저장 디바이스로서,
    상기 명령어 세트는 컴퓨터로 하여금 온라인 디바이스 위치를 결정하기 위한 프로세스를 수행하게 하고, 상기 명령어는,
    복수의 관측 가능한 액세스 포인트(AP)로부터 관측된 신호 강도 값(RSSIo)의 세트를 측정하는 것과,
    복수의 핑거프린트를 획득하는 것 ― 각각의 핑거프린트는 상기 복수의 AP로부터의 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)의 세트를 가짐 ― 과,
    오프라인 디바이스와 온라인 디바이스 사이의 RSSI 디바이스-오프셋 값(devOff)을 결정하는 것과,
    복수의 조절된 RSSI 값을 결정하기 위해, 상기 RSSI 디바이스-오프셋 값(devOff)을 상기 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf) 각각에 적용하는 것과,
    각각의 상기 복수의 조절된 RSSI 값의 세트와 상기 관측된 신호 강도 값의 세트 사이의 복수의 유클리드 거리를 계산하는 것과,
    최소 유클리드 거리를 갖는 하나 이상의 핑거프린트 위치를 식별하는 것과,
    상기 식별된 핑거프린트 위치의 함수로서 상기 온라인 디바이스에 대한 위치를 결정하는 것을 포함하는
    컴퓨터-판독 가능 저장 디바이스.
  24. 제 23 항에 있어서,
    상기 명령어는 상기 오프라인 디바이스로부터의 신호 강도 값(RSSIf) 및 상기 온라인 디바이스로부터의 신호 강도 값(RSSIo)의 세트의 함수로서 실시간 RSSI 관측-오프셋(obsOff) 값을 결정하고, 다른 실질적으로 유사한 디바이스에 의해 결정된 적어도 하나의 RSSI 오프셋 값 및 RSSI 관측-오프셋(obsOff) 값의 함수로서 RSSI 디바이스-오프셋 값(devOff)을 결정하는 것을 더 포함하는
    컴퓨터-판독 가능 저장 디바이스.
  25. 제 23 항에 있어서,
    상기 명령어는, 상기 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)과 상기 관측된 신호 강도 값(RSSIo) 사이의 실시간 RSSI 핑거프린트-오프셋(fpOff)을 결정하고, 조절된 핑거프린트 RSSI 값의 세트를 획득하기 위해 상기 실시간 RSSI 핑거프린트-오프셋(fpOff)을 상기 핑거프린트 신호 강도 값(RSSIf)에 적용하고, 상기 조절된 핑거프린트 RSSI 값의 세트와 상기 관측된 신호 강도 값(RSSIo)의 세트 사이의 유클리드 거리를 계산하고, 최소 유클리드 거리를 갖는 하나 또는 다수의 핑거프린트를 식별하고, 상기 최소 유클리드 거리를 갖는 식별된 핑거프린트와 연관된 핑거프린트-오프셋(fpOff)의 함수로서 실시간 RSSI 관측-오프셋(obsOff)을 결정하는 것을 더 포함하는
    컴퓨터-판독 가능 저장 디바이스.
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Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3356839B1 (en) 2015-09-30 2022-04-06 HERE Global B.V. Checking fingerprint samples for a radio model
CN107318084B (zh) * 2016-04-26 2021-01-26 中兴通讯股份有限公司 一种基于最优相似度的指纹定位方法及装置
CN107547598B (zh) 2016-06-27 2020-07-24 华为技术有限公司 一种定位方法、服务器及终端
US10257647B2 (en) * 2016-08-01 2019-04-09 Nokia Technologies Oy Methods and apparatuses relating to determination of locations of portable devices
US9807971B1 (en) 2016-08-17 2017-11-07 Technologies Holdings Corp. Vision system with automatic teat detection
US10477827B2 (en) 2016-08-17 2019-11-19 Technologies Holdings Corp. Vision system for teat detection
US9974278B2 (en) 2016-08-17 2018-05-22 Technologies Holdings Corp. Vision system with teat identification
KR101959606B1 (ko) * 2016-11-03 2019-03-18 계명대학교 산학협력단 실내 공간에서 드론을 이용한 위치 추정 장치 및 그 방법
US11075776B2 (en) 2017-06-13 2021-07-27 Honeywell International Inc. Systems and methods for indoor tracking via Wi-Fi fingerprinting and electromagnetic fingerprinting
CN107948930B (zh) * 2017-12-31 2020-07-17 电子科技大学 基于位置指纹算法的室内定位优化方法
KR102570301B1 (ko) 2018-08-02 2023-08-25 삼성전자주식회사 전자 장치 및 그 제어 방법
US10469987B1 (en) 2018-12-10 2019-11-05 Honda Motor Co., Ltd. System and method for providing device subjective vehicle passive functions
CN109963261B (zh) * 2019-03-15 2020-08-14 北京航空航天大学 Wifi室内定位的无线路由器筛选方法及装置
US10641610B1 (en) * 2019-06-03 2020-05-05 Mapsted Corp. Neural network—instantiated lightweight calibration of RSS fingerprint dataset
US11698467B2 (en) * 2021-08-30 2023-07-11 Nanning Fulian Fugui Precision Industrial Co., Ltd. Indoor positioning method based on image visual features and electronic device
US20230417862A1 (en) * 2022-06-27 2023-12-28 Samsung Electronics Co., Ltd. Wireless receive signal strength indicator (rssi)-based positioning

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070149216A1 (en) * 2005-12-07 2007-06-28 Ekahau Oy Location determination techniques
US20100039929A1 (en) * 2006-12-08 2010-02-18 Electronics And Telecommunications Research Instit Indoor wireless positioning system and method

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8180367B2 (en) * 2008-03-31 2012-05-15 Intel Corporation Cluster-based fingerprinting algorithms
US7852205B2 (en) * 2008-04-10 2010-12-14 Honeywell International Inc. System and method for calibration of radio frequency location sensors
KR20100045355A (ko) * 2008-10-23 2010-05-03 한국전자통신연구원 무선측위를 위한 핑거프린트 데이터베이스 구축방법 및 장치
DK2385389T3 (da) * 2010-04-22 2013-08-05 Fraunhofer Ges Forschung Indretning og fremgangsmåde til kalibrering af en på radiolokalisering baseret positionsbestemmelsesindretning
CN102404844B (zh) * 2011-11-15 2015-07-15 上海百林通信网络科技服务股份有限公司 一种多方法复合精确定位cdma移动终端的方法和系统

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070149216A1 (en) * 2005-12-07 2007-06-28 Ekahau Oy Location determination techniques
US20100039929A1 (en) * 2006-12-08 2010-02-18 Electronics And Telecommunications Research Instit Indoor wireless positioning system and method

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