KR102118981B1 - Indoor positioning method based on beacon signal and fingerprint map and system having the method - Google Patents
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Abstract
본 발명의 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법 및 그 방법을 갖는 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 실내에 설치된 비콘으로부터 사용자의 스마트 기기가 신호를 수신받아 핑거프린트 맵을 구축하고, 상기 핑거프린트 맵과 가중치 중심 측위(Weighted Centroid Localization) 알고리즘을 기반으로 사용자의 위치를 측위할 수 있는 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법 및 그 방법을 갖는 시스템에 관한 것이다. The present invention relates to a beacon signal and a fingerprint map-based indoor positioning method and a system having the method. More specifically, a smart device of a user receives a signal from a beacon installed indoors and constructs a fingerprint map. The present invention relates to a beacon signal capable of locating a user's location based on a fingerprint map and a weighted centroid localization algorithm, and an indoor positioning method based on a fingerprint map and a system having the method.
Description
본 발명의 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법 및 그 방법을 갖는 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 실내에 설치된 비콘으로부터 사용자의 스마트 기기가 신호를 수신받아 핑거프린트 맵을 구축하고, 상기 핑거프린트 맵과 가중치 중심 측위(Weighted Centroid Localization) 알고리즘을 기반으로 사용자의 위치를 측위할 수 있는 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법 및 그 방법을 갖는 시스템에 관한 것이다. The present invention relates to a beacon signal and a fingerprint map-based indoor positioning method and a system having the method. More specifically, a smart device of a user receives a signal from a beacon installed indoors and constructs a fingerprint map. The present invention relates to a beacon signal capable of locating a user's location based on a fingerprint map and a weighted centroid localization algorithm, and an indoor positioning method based on a fingerprint map and a system having the method.
특정 대상의 위치 확인을 하기 위해서는 일반적으로 미국의 GPS(Global Positioning System)가 사용되고 있으며, 이 GPS는 지구 밖에 위치한 위성으로부터 신호를 송신 받아 특정 대상의 위치를 측위한다.In order to check the location of a specific object, a US Global Positioning System (GPS) is generally used, and the GPS receives a signal from a satellite located outside the earth to locate the specific object.
위와 같이 위성을 이용하여 특정 대상의 위치를 측위하는 기술들을 글로벌 내비게이션 위성 시스템(Global Positioning System)이라 불리고 있으며, 미국의 GPS 이외에도 러시아의 GLONASS, 유럽의 Galileo와 중국의 BeiDou 등이 있다.As described above, technologies for positioning a specific target using a satellite are called Global Navigation System, and in addition to the US GPS, there are GLONASS in Russia, Galileo in Europe, and BeiDou in China.
상기 글로벌 내비게이션 위성 시스템은 군사적 용도와 항공기, 선박 등에 많이 사용되었으나 최근에는 민간 분야에서도 많이 사용되고 있으며, 주로 야외 환경에서 특정 대상의 위치를 확인하기 위해 사용되고 있다.The global navigation satellite system has been widely used in military applications, aircraft, ships, etc., but has been widely used in the private sector in recent years, and is mainly used to check the location of a specific target in an outdoor environment.
한편, 상기 글로벌 내비게이션 위성 시스템이 야외 환경에서 주로 사용되는 이유는 실내 환경에서 사용할 경우 신호가 건물에 의해 신호 감쇄가 일어날 뿐만 아니라 건물이 신호의 장애물이 되어 신호의 크기가 변화됨으로써 잘못된 신호를 수신하게 되는 다중경로 페이딩 문제가 발생하기 때문에 실내에서는 사용이 제한된다.On the other hand, the reason why the global navigation satellite system is mainly used in an outdoor environment is that when used in an indoor environment, the signal is attenuated by the building as well as the building becomes an obstacle to the signal and the size of the signal is changed to receive the wrong signal. Since the multipath fading problem occurs, indoor use is limited.
이러한, 문제점을 해결하기 위해 제시된 방법으로 실내에서 특정 대상을 측위하기 위해 무선 액세스 포인트(AP), 블루투스 및 RFID와 같은 인프라 기반의 측위 기술들이 사용되고 있다.In order to solve this problem, infrastructure-based positioning technologies such as a wireless access point (AP), Bluetooth and RFID are used to locate a specific target indoors.
상기 인프라 기반의 측위 기술들은 건물 실내에 위치를 추정하기 위해 무선 액세스 포인트(AP), 블루투스 또는 RFID와 같은 데이터를 송신하는 장치를 설치하고 상기 장치로부터 수신된 신호 정보를 이용하여 위치를 추정한다.The infrastructure-based positioning techniques install a device that transmits data, such as a wireless access point (AP), Bluetooth, or RFID, to estimate the position in the building interior and estimate the position using signal information received from the device.
여기서, 상기 위치를 추정하기 위한 방법으로는 수신된 신호의 도래각을 측정하여 위치를 결정하는 삼각 측량 방식과 주어진 공간에서 임의로 설정된 위치에서의 수신되는 신호 데이터를 미리 저장하여 데이터베이스를 구축하고, 실시간으로 측정되는 신호 데이터과 데이터베이스에 저장된 신호 데이터를 서로 비교하여 위치를 추정하는 핑거프린트 방식이 있으며, 주로 핑거프린트 방식이 사용되고 있다.Here, as a method for estimating the position, a triangulation method of determining a position by measuring the arrival angle of a received signal and a signal data received at a randomly set position in a given space are pre-stored to build a database, and real-time There is a fingerprint method for estimating a position by comparing signal data measured by and signal data stored in a database with each other, and a fingerprint method is mainly used.
그러나, 일반적으로 핑거프린트 방식을 이용하여 실내 측위를 하는 경우, 정확도 향상을 위해서 방대한 데이터를 수집하여 데이터베이스를 구축하게되고, 구축된 데이터베이스를 분석하여 측위 결과를 도출하기 위해 많은 리소스를 소요해야 하는 문제점이 있다.However, in general, when indoor positioning is performed using a fingerprint method, a database is constructed by collecting vast amounts of data to improve accuracy, and a large number of resources are required to analyze the constructed database to derive positioning results. There is this.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로 본 발명의 목적은 핑거프린트 방식에 필요한 데이터를 최소화하여 데이터베이스를 구축하면서 정확도가 높은 실내 측위를 할 수 있는 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법 및 그 방법을 갖는 시스템을 제공하는 데 있다.The present invention has been devised to solve the above-mentioned problems, and the object of the present invention is to minimize the data required for the fingerprint method and build a database, thereby enabling indoor positioning based on a beacon signal and fingerprint map that can perform indoor positioning with high accuracy. It is to provide a method and a system having the method.
상술한 목적을 해결하기 위해 본 발명은 실내의 지정된 위치(이하, "참조 위치" 이라함)에서 스마트 기기를 통해 복수 개의 비콘으로부터 수신되는 신호의 세기들을 수집하고, 상기 비콘들의 신호 세기로부터 추정되는 가중치 중심값(이하, "참조 가중치 중심값' 이라함)을 계산하여 핑거프린트 맵을 미리 생성하는 단계; 측위하고자 하는 실내 위치에서 스마트 기기가 위치하고, 상기 스마트 기기가 상기 비콘들로부터 신호 세기를 수신하는 단계; 수신된 비콘들의 신호 세기로부터 추정되는 가중치 중심값(이하, "측정 가중치 중심값" 이라함)을 계산하는 단계; 및 상기 참조 가중치 중심값들과 상기 측정 가중치 중심값 간의 오차를 구하고 상위 특정 개수의 오차를 갖는 참조 위치와 상기 상위 특정 개수의 오차를 가중치 중심 측위(Weighted Centroid Localization) 알고리즘에 대입하여 최종 위치 좌표를 계산하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법을 제공한다.In order to solve the above object, the present invention collects signal strengths received from a plurality of beacons through a smart device at a designated location indoors (hereinafter referred to as a "reference location"), and is estimated from the signal strengths of the beacons. Calculating a weight center value (hereinafter referred to as "reference weight center value") to generate a fingerprint map in advance; a smart device is located at an indoor location to be located, and the smart device receives signal strength from the beacons Calculating a weight center value (hereinafter referred to as a “measurement weight center value”) estimated from the signal strength of the received beacons; and obtaining an error between the reference weight center values and the measured weight center value and And calculating a final position coordinate by substituting a reference position having a specific number of errors and the upper specific number of errors into a weighted centroid localization algorithm. Provides indoor positioning method.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 핑거프린트 맵을 생성하기 위해 취득되는 복수 개의 비콘 신호는 상기 참조 위치 지점에서 0도, 90도, 180도 및 270도 방향에서 각각 취득된 방향 신호들의 집합이다.In a preferred embodiment, the plurality of beacon signals obtained to generate the fingerprint map is a set of direction signals respectively obtained in 0, 90, 180 and 270 degrees directions at the reference location point.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 핑거프린트 맵을 생성하는 단계:는 각 참조 위치에서 시간차를 두고 상기 비콘들로부터 복수회 비콘의 신호 세기 샘플을 수집하는 단계; 상기 신호 세기 샘플들로부터 추정되는 가중치 중심값(이하 "제1 가중치 중심값" 이라함)을 계산하는 단계; 상기 제1 가중치 중심값들로부터 상기 참조 가중치 중심값를 계산하는 단계; 및 상기 참조 가중치 중심값와 상기 참조 위치를 데이터베이스화하여 핑거프린트 맵으로 모델링하는 단계;를 포함한다.In a preferred embodiment, generating the fingerprint map comprises: collecting a signal strength sample of the beacon multiple times from the beacons with a time difference at each reference location; Calculating a weighted median value (hereinafter referred to as "first weighted median value") estimated from the signal strength samples; Calculating the reference weight center value from the first weight center values; And modeling the reference weight center value and the reference location as a database and database as a fingerprint map.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 제1 가중치 중심값은 아래의 수학식 1에 의해 계산된다.In a preferred embodiment, the first weight center value is calculated by
[수학식 1][Equation 1]
여기서, u는 비콘의 개수, x는 비콘의 x좌표, y는 비콘의 y좌표, w는 가중치, d는 비콘과 상기 스마트 기기 간의 거리, g는 환경 변수이며, xw는 상기 제1 가중치 중심값의 x축 좌표, xy는 상기 제1 가중치 중심값의 y축 좌표를 나타낸다.Here, u is the number of beacons, x is the x coordinate of the beacon, y is the y coordinate of the beacon, w is the weight, d is the distance between the beacon and the smart device, g is an environment variable, and x w is the first weight center The x-axis coordinate of the value, x y represents the y-axis coordinate of the first weight center value.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 비콘과 상기 스마트 기기 간의 거리 d는 아래의 수학식 2에 의해 계산된다.In a preferred embodiment, the distance d between the beacon and the smart device is calculated by
[수학식 2][Equation 2]
여기서, d는 비콘과 상기 스마트 기기 간의 거리, Pr(d)는 거리 d에서 상기 스마트 기기로 수신되는 비콘 신호 세기, A는 비콘이 1m에서 측정되는 신호 세기, n은 경로 손실 지수를 나타낸다.Here, d is the distance between the beacon and the smart device, P r (d) is the beacon signal strength received by the smart device at distance d, A is the signal strength at which the beacon is measured at 1 m, and n is the path loss index.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 참조 가중치 중심값은 아래의 수학식 3에 의해 계산된다.In a preferred embodiment, the reference weight center value is calculated by
[수학식 3][Equation 3]
여기서, X는 참조 가중치 중심값, S는 제1 가중치 중심값의 개수, WC는 제1 가중치 중심값, w는 가중치이며, 각 제1 가중치 중심값의 가중치는 상기 제1 가중치 중심값들의 중심 좌표와의 거리를 역수한 값이다.Here, X is the reference weight center value, S is the number of first weight center values, WC is the first weight center value, w is the weight, and the weight of each first weight center value is the center coordinates of the first weight center values This is the inverse of the distance from.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 최종 위치 좌표를 계산하는 단계:는 상기 핑거프린트 맵의 데이터베이스에 저장된 상기 참조 위치의 각 참조 가중치 중심값와 상기 측정 가중치 중심값 간의 평균 제곱근 오차를 계산하는 단계; 상기 참조 위치를 계산된 평균 제곱근 오차를 기준으로 오름차순으로 정렬하고, 상위 특정 개수의 평균 제곱근 오차를 갖는 참조 위치들을 추출하는 단계; 추출된 상위 특정 개수의 참조 위치와 평균 제곱근 오차로부터 최종 위치 좌표를 계산하는 단계; 및 상기 최종 위치 좌표를 상기 스마트 기기의 위치로 출력하는 단계;를 포함한다.In a preferred embodiment, calculating the final position coordinates comprises: calculating an average square root error between each reference weight center value of the reference position and the measured weight center value stored in the fingerprint map database; Sorting the reference positions in ascending order based on the calculated mean square root error, and extracting reference positions having an upper specific number of mean square root errors; Calculating a final position coordinate from the extracted specific number of reference positions and the mean square root error; And outputting the final location coordinates to the location of the smart device.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 최종 위치 좌표는 아래의 수학식 4에 의해 계산된다.In a preferred embodiment, the final position coordinate is calculated by
[수학식 4][Equation 4]
여기서, T는 최종 위치 좌표, 상기 J는 상위 특정 개수의 평균 제곱근 오차를 갖는 각 참조 위치의 좌표, Drmsd는 해당 참조 위치에서의 평균 제곱근 오차, G는 평균 제곱근 오차의 역수이다.Here, T is the final position coordinate, J is the coordinate of each reference position having the upper specific number of mean square root errors, Drmsd is the mean square root error at the reference position, and G is the inverse of the mean square root error.
또한, 본 발명은 상기 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법을 수행하는 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 더 제공한다.In addition, the present invention further provides a computer program stored in a recording medium for performing the indoor positioning method based on the beacon signal and fingerprint map.
또한, 본 발명은 상기 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 저장된 스마트 기기를 더 제공한다.In addition, the present invention further provides a smart device in which a computer program for performing the indoor positioning method based on the beacon signal and the fingerprint map is stored.
또한, 본 발명은 상기 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 저장된 스마트 기기; 및 상기 스마트 기기와 무선 통신이 가능하며 상기 핑거프린트 맵이 저장된 서버;를 포함하고, 상기 스마트 기기가 상기 서버로부터 핑거프린트 맵의 정보를 수신받아 상기 스마트 기기의 위치를 측위하는 것을 특징으로 하는 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 시스템을 더 제공한다.In addition, the present invention is a smart device storing a computer program for performing the indoor positioning method based on the beacon signal and the fingerprint map; And a server capable of wireless communication with the smart device and storing the fingerprint map; and including, by the smart device, receiving the fingerprint map information from the server and positioning the smart device. Signal and fingerprint map-based indoor positioning systems are further provided.
본 발명의 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법 및 시스템에 의하면 사용자의 최종 위치를 핑거프린트 맵에서 출력할 때, 참조 가중치 중심값과 측정 가중치 중심값의 오차를 계산하여 오름차순으로 정렬하고, 상위 특정 개수의 오차를 갖는 참조 가중치 중심값의 참조 위치와 오차를 연산하여 사용자의 최종 위치를 출력함으로써, 정확도 향상을 위해 방대한 양의 참조 위치와 상기 참조 위치에서의 비콘의 신호 세기를 저장하여 핑거프린트 맵을 구축하지 않아도 정확도가 높은 실내 측위를 할 수 있다는 장점이 있다.According to the beacon signal and fingerprint map-based indoor positioning method and system of the present invention, when outputting a user's final position from a fingerprint map, the errors between the reference weight center value and the measured weight center value are calculated and arranged in ascending order, By calculating the reference position and the error of the reference weight center value with the upper specific number of errors and outputting the user's final position, a finger is stored by storing a large amount of the reference position and the signal strength of the beacon at the reference position to improve accuracy. The advantage of being able to perform high-accuracy indoor positioning without having to build a print map.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 시스템을 보여주는 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법을 설명하기 위한 흐름도,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 핑거프린트 맵 생성 단계를 설명하기 위한 흐름도,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 핑거프린트 맵 생성 단계에서 참조 가중치 중심값를 설명하기 위한 도면,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 최종 위치 좌표를 계산하는 단계를 설명하기 위한 흐름도,
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법의 성능 평가를 보여주는 그래프이다.1 is a view showing an indoor positioning system based on a beacon signal and a fingerprint map according to an embodiment of the present invention,
2 is a flowchart illustrating an indoor positioning method based on a beacon signal and a fingerprint map according to an embodiment of the present invention,
3 is a flowchart for explaining a fingerprint map generation step according to an embodiment of the present invention,
4 is a view for explaining a reference weight center value in a fingerprint map generation step according to an embodiment of the present invention;
5 is a flow chart for explaining the step of calculating the final position coordinates according to an embodiment of the present invention,
6 is a graph showing performance evaluation of a beacon signal and a fingerprint map-based indoor positioning method according to an embodiment of the present invention.
본 발명에서 사용되는 용어는 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있는데 이 경우에는 단순한 용어의 명칭이 아닌 발명의 상세한 설명 부분에 기재되거나 사용된 의미를 고려하여 그 의미가 파악되어야 할 것이다.The terminology used in the present invention is selected from the general terms that are currently widely used, but in certain cases, there are also terms that are arbitrarily selected by the applicant. Therefore, the meaning should be grasped.
이하, 첨부한 도면에 도시된 바람직한 실시예들을 참조하여 본 발명의 기술적 구성을 상세하게 설명한다.Hereinafter, the technical configuration of the present invention will be described in detail with reference to preferred embodiments illustrated in the accompanying drawings.
그러나 본 발명은 여기서 설명되는 실시예에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 참조번호는 동일한 구성요소를 나타낸다.However, the present invention is not limited to the embodiments described herein and may be embodied in other forms. Throughout the specification, the same reference numerals denote the same components.
본 발명의 일 실시예에 따른 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법은 실내의 지정된 위치(이하,"참조 위치" 이라함)에서 스마트 기기로 복수 개의 비콘으로부터 신호 세기를 수신받아 상기 비콘의 신호 세기로부터 추정되는 가중치 중심값(이하, "참조 가중치 중심값" 이라함)을 추출하여 핑거프린트 맵을 생성하고, 측위하고자 하는 위치에서 측정된 복수 개의 비콘의 신호 세기로부터 추정되는 좌표(이하, "측정 가중치 중심값" 이라함)를 계산하여, 상기 참조 위치와 참조 가중치 중심값 및 상기 측정 가중치 중심값으로부터 최종 위치 좌표를 계산하여 상기 스마트 기기의 위치를 출력할 수 있는 방법이다.The beacon signal and fingerprint map-based indoor positioning method according to an embodiment of the present invention receives signal strengths from a plurality of beacons from a specified location in the room (hereinafter referred to as “reference location”) to a smart device, and A fingerprint map is generated by extracting a weighted center value (hereinafter referred to as a “reference weighted center value”) estimated from the signal strength, and coordinates (hereinafter, estimated from signal strengths of a plurality of beacons measured at a location to be located). It is a method that can calculate the location of the smart device by calculating the final position coordinates from the reference position, the reference weight center value, and the measured weight center value by calculating the “measurement center value”.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법은 컴퓨터에 의해 수행되며, 상기 컴퓨터에는 상기 컴퓨터를 기능시켜 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 저장된다.In addition, the beacon signal and fingerprint map-based indoor positioning method according to an embodiment of the present invention is performed by a computer, and the computer functions the computer to perform a beacon signal and fingerprint map-based indoor positioning method. The computer program is stored.
또한, 상기 컴퓨터는 일반적인 퍼스널 컴퓨터뿐만 아니라, 스마트폰이나 태블릿 PC와 같은 스마트 기기를 포함하는 광의의 컴퓨팅 장치를 의미한다.In addition, the computer means not only a general personal computer, but also a wide-ranging computing device including a smart device such as a smartphone or tablet PC.
또한, 상기 컴퓨터 프로그램은 별도의 기록 매체에 저장되어 제공될 수 있으며, 상기 기록매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되어 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다.In addition, the computer program may be stored and provided on a separate recording medium, and the recording medium may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and usable to those skilled in the computer software field. .
예를 들면, 상기 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD, DVD와 같은 광 기록 매체, 자기 및 광 기록을 겸할 수 있는 자기-광 기록 매체, 롬, 램, 플래시 메모리 등 단독 또는 조합에 의해 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치일 수 있다.For example, the recording medium may include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical recording media such as CDs and DVDs, and magnetic-optical recording media capable of both magnetic and optical recording, ROM, RAM, and flash memory. It may be a hardware device specifically configured to store and execute program instructions, alone or in combination.
또한, 상기 컴퓨터 프로그램은 프로그램 명령, 로컬 데이터 파일, 로컬 데이터 구조 등이 단독 또는 조합으로 구성된 컴퓨터 프로그램일 수 있고, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라, 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드로 짜여진 컴퓨터 프로그램일 수 있다.In addition, the computer program may be a computer program composed of program instructions, local data files, local data structures, etc. alone or in combination, and may be executed by a computer using an interpreter, as well as machine code such as that produced by a compiler. It can be a computer program written in high-level language code.
또한, 상기 컴퓨터 프로그램은 통신망을 통해 상기 컴퓨터 프로그램을 전송할 수 있는 서버에 저장될 수 있다.Further, the computer program may be stored in a server capable of transmitting the computer program through a communication network.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 시스템을 보여주는 것으로, 도 1을 참조하면 본 발명의 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 시스템(100)은 복수 개의 비콘(10)으로부터 신호 세기를 수신받을 수 있는 스마트 기기(110) 및 상기 스마트 기기(110)와 통신망을 통해 연결되는 서버(120)로 구성된다.1 shows an indoor positioning system based on a beacon signal and a fingerprint map according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1, a plurality of
여기서, 상기 컴퓨터 프로그램은 상기 스마트 기기(110)에 저장되거나, 상기 서버(120)에 저장될 수 있다.Here, the computer program may be stored in the
만약, 상기 컴퓨터 프로그램이 상기 스마트 기기(110)에 저장될 경우에는 상기 핑거프린트 맵이 상기 서버(120)에 저장되고, 상기 스마트 기기(110)가 상기 서버(120)로부터 핑거프린트 맵을 수신받아 상기 스마트 기기(110)의 위치를 측위할 수 있다.If the computer program is stored in the
그러나, 상기 핑거프린트 맵은 상기 스마트 기기(110)에 저장될 수 있고, 이 경우 상기 서버(120)가 필요없이 상기 스마트 기기(110)만으로 위치를 측위할 수 있다.However, the fingerprint map may be stored in the
또한, 상기 컴퓨터 프로그램이 상기 서버(120)에 저장될 경우에는 상기 서버(120)가 상기 스마트 기기(110)로부터 상기 비콘들(10)의 신호 세기를 전송받아 상기 스마트 기기(110)의 위치를 측위할 수 있으며 측위 결과를 상기 스마트 기기(110)에 전송해 줄 수 있다.In addition, when the computer program is stored in the
이하에서는 도 2 내지 도 6를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법에 대해 상세히 설명한다.Hereinafter, a beacon signal and a fingerprint map-based indoor positioning method according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 2 to 6.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법에 대한 흐름도로, 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법은, 핑거프린트 맵을 미리 생성하는 단계(S1000), 구축된 핑거프린트 맵을 이용하여 실제 실내 측위를 하는 단계로 이루어진다. 상기 실제 실내 측위를 하는 단계는 측위하고자 하는 위치에서 스마트 기기로 비콘들의 신호 세기를 수신하는 단계(S2000), 수신된 비콘들의 신호 세기로부터 참조 가중치 중심값를 계산하는 단계(S3000) 및 최종 위치 좌표를 계산하는 단계(S4000)를 포함한다.FIG. 2 is a flowchart of a beacon signal and fingerprint map-based indoor positioning method according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 2, a beacon signal and fingerprint map-based indoor according to an embodiment of the present invention The positioning method includes generating a fingerprint map in advance (S1000), and performing actual indoor positioning using the constructed fingerprint map. The actual indoor positioning includes receiving signal strengths of beacons from a location desired to be located to a smart device (S2000), calculating a reference weight center value from the signal strengths of the received beacons (S3000), and final position coordinates. It includes the step of calculating (S4000).
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 핑거프린트 맵을 미리 생성하는 단계를 설명하기 위한 흐름도로, 도 3을 참조하면, 상기 핑거프린트 맵을 생성하는 단계(S1000)는 먼저, 각 참조 위치에서 상기 스마트 기기(110)를 이용하여 복수 개의 비콘(10)으로부터 신호 세기 샘플을 수집한다(S1100).3 is a flowchart for explaining a step of generating a fingerprint map in advance according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 3, the step of generating the fingerprint map (S1000) is first, at each reference location Signal strength samples are collected from a plurality of
여기서, 상기 신호 세기 샘플은 상기 스마트 기기(110)로 측정하는 방향에 따라 상기 비콘들(10)의 신호 세기 값이 다르기 때문에 상기 참조 위치에서 0도, 90도, 180도 및 270도 방향에서 상기 비콘들(10)의 신호 세기를 수집한다.Here, since the signal strength value of the
또한, 상기 신호 세기 샘플은 아래에서 설명할 참조 가중치 중심값를 계산하기 위해 상기 참조 위치에서 복수회 수집한다.In addition, the signal strength sample is collected multiple times at the reference location to calculate a reference weight center value to be described below.
다음, 상기 신호 세기 샘플로부터 추정되는 가중치 중심값(이하, "제1 가중치 중심값" 이라함)을 계산한다(S1200).Next, a weight center value (hereinafter referred to as "first weight center value") estimated from the signal strength sample is calculated (S1200).
또한, 상기 제1 가중치 중심값은 아래의 수학식 1에 의해 계산될 수 있다.In addition, the center value of the first weight may be calculated by
여기서, u는 비콘의 개수, x는 비콘의 x좌표, y는 비콘의 y좌표, w는 가중치, d는 비콘과 상기 스마트 기기 간의 거리, g는 환경 변수이며, xw는 상기 제1 가중치 중심값의 x축 좌표, xy는 상기 제1 가중치 중심값의 y축 좌표를 나타낸다.Here, u is the number of beacons, x is the x coordinate of the beacon, y is the y coordinate of the beacon, w is the weight, d is the distance between the beacon and the smart device, g is an environment variable, and x w is the first weight center The x-axis coordinate of the value, x y represents the y-axis coordinate of the first weight center value.
또한, 상기 환경 변수 g의 값은 기본적으로 1의 값을 사용하나 주변 환경에 따라 사용자의 설정에 의해 값이 변경될 수 있다.In addition, the value of the environment variable g basically uses a value of 1, but the value may be changed by a user's setting according to the surrounding environment.
또한, 상기 제1 가중치 중심값은 핑거프린트 맵을 생성하기 위해 비콘의 신호 세기가 0도, 90도, 180도 및 270도에서 수집되었으므로 상기 제1 가중치 중심값도 각 방향별(0도,90도,180도,270도)로 각각 계산된다. In addition, since the signal strength of the beacon was collected at 0 degrees, 90 degrees, 180 degrees, and 270 degrees to generate the fingerprint map, the first weighted center value is also determined for each direction (0 degrees, 90 degrees). Degrees, 180 degrees, 270 degrees).
또한, 상기 가중치 w는 아래의 수학식 2에 의해 계산될 수 있다.In addition, the weight w may be calculated by
여기서, d는 비콘과 상기 스마트 기기 간의 거리, Pr(d)는 거리 d에서 상기 스마트 기기로 수신되는 비콘 신호 세기, A는 비콘이 1m에서 측정되는 신호 세기, n은 경로 손실 지수를 나타낸다.Here, d is the distance between the beacon and the smart device, P r (d) is the beacon signal strength received by the smart device at distance d, A is the signal strength at which the beacon is measured at 1 m, and n is the path loss index.
다음, 상기 제1 가중치 중심값로부터 참조 가중치 중심값를 계산한다(S1300).Next, the reference weight center value is calculated from the first weight center value (S1300).
또한, 상기 참조 가중치 중심값은 아래의 수학식 3에 의해 계산될 수 있다.In addition, the reference weight center value may be calculated by
여기서, X는 참조 가중치 중심값, S는 제1 가중치 중심값의 개수, WC는 제1 가중치 중심값, w는 가중치를 나타낸다.Here, X denotes a reference weight center value, S denotes the number of first weight center values, WC denotes a first weight center value, and w denotes a weight value.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 핑거프린트 맵 생성 단계에서 참조 가중치 중심값를 설명하기 위한 예시를 보여주는 도면으로, 도 4를 참조하여 상세히 설명하면, 먼저, 상기 참조 가중치 중심값은 제1 참조 위치(RP1)에서 수신된 비콘의 신호 세기들로부터 계산된 제1 가중치 중심값들(WC1,WC2,WC3)의 중심 좌표(c)를 계산하고, 상기 중심 좌표(c)와 상기 제1 가중치 중심값들(WC1,WC2,WC3)의 거리(d1,d2,d3)를 계산한다.4 is a view showing an example for explaining the reference weight center value in the fingerprint map generation step according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 4 in detail, first, the reference weight center value is the first reference The center coordinates (c) of the first weight center values (WC 1 , WC 2 ,WC 3 ) calculated from the signal strengths of the beacon received at the position RP1 are calculated, and the center coordinates c and the second Calculate the distance (d1,d2,d3) of 1 weighted centers (WC 1 ,WC 2 ,WC 3 ).
여기서, 상기 거리(d1,d2,d3)의 역수가 상기 제1 가중치 중심값들(WC1,WC2,WC3)의 가중치 w가 된다.Here, the reciprocal of the distances d1, d2, d3 becomes the weight w of the first weight center values WC 1 , WC 2 ,WC 3 .
즉, 상기 수학식 2에서의 가중치는 비콘들(10)과 스마트 기기(110) 간의 거리를 이용하여 계산되었으나, 수학식 3에서의 가중치는 계산된 제1 가중치 중심값들과 상기 제1 가중치 중심값들로부터 계산된 중심 좌표 간의 거리를 이용하여 계산된다.That is, the weight in
다음, 상기 참조 가중치 중심값와 상기 참조 위치를 데이터베이스화하여 핑거프린트 맵으로 모델링한다(S1400).Next, the reference weight center value and the reference position are databaseized and modeled as a fingerprint map (S1400).
한편, 상기 핑거프린트 맵은 사전에 수집한 핑거프린트와 상기 핑거프린트가 수집된 위치 정보를 데이터베이스화하는 작업으로 본 발명에서 상기 핑거프린트는 상기 참조 가중치 중심값를 의미하며, 상기 위치 정보는 상기 참조 위치를 의미한다.On the other hand, the fingerprint map is a task of databaseizing the previously collected fingerprint and the location information collected by the fingerprint. In the present invention, the fingerprint means the reference weight center value, and the location information is the reference location. Means
즉, 상기 핑거프린트 맵의 데이터베이스는 아래의 표 1과 같이 구성될 수 있다.That is, the database of the fingerprint map may be configured as shown in Table 1 below.
1
One
RP1(x1,y1)
RP1(x1,y1)
2
2
RP2(x2,y2)
RP2(x2,y2)
.
..
.
.
.
..
.
.
.
..
.
.
.
..
.
.
여기까지가 실제 측위 하기 이전에 핑거프린트 맵을 미리 생성하는 단계(S1000)이며, 이하에서는 실내 에서 실제 측위를 수행하는 과정이다.This is the step of generating a fingerprint map in advance before actual positioning (S1000), and hereinafter is a process of performing actual positioning indoors.
먼저, 스마트 기기(110)가 측위하고자 하는 위치로 진입하고 비콘들의 신호 세기를 수신하는 단계(S2000)를 수행한다.First, the
다음, 수신된 비콘들의 신호 세기로부터 측정 가중치 중심값를 계산하는 단계(S3000)를 수행한다.Next, a step (S3000) of calculating the center value of the measurement weight from the signal strength of the received beacons is performed.
또한, 상기 측정 가중치 중심값은 수신된 비콘들의 신호 세기로부터 상기 수학식 1을 이용하여 계산될 수 있다.In addition, the center value of the measurement weight may be calculated using
다음, 상기 최종 위치 좌표를 계산하는 단계(S3000)를 수행한다.Next, a step (S3000) of calculating the final position coordinates is performed.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 최종 위치 좌표를 계산하는 단계를 설명하기 위한 흐름도로, 도 5를 참조하면, 상기 최종 위치 좌표를 계산하는 단계(S4000)는 먼저, 핑거프린트 맵의 데이터베이스에 저장된 참조 위치의 각 참조 가중치 중심값와 상기 측정 가중치 중심값 간의 평균 제곱근 오차를 계산한다(S4100). 5 is a flowchart for explaining a step of calculating a final position coordinate according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 5, the step of calculating the final position coordinate (S4000) is first, a database of the fingerprint map The mean square root error between each reference weight center value of the reference position stored in the reference weight and the measured weight center value is calculated (S4100).
다음, 계산된 평균 제곱근 오차를 기준으로 상기 참조 위치를 오름차순으로 정렬하고, 정렬된 참조 위치 중 상위 특정 개수의 참조 위치를 추출한다(S4200).Next, the reference locations are sorted in ascending order based on the calculated mean square root error, and a reference number of the reference number of the aligned reference locations is extracted (S4200).
여기서, 상위 특정 개수가 특별히 정해진 것은 아니나 3개 내지 5개가 바람직하다.Here, although the upper specific number is not particularly determined, 3 to 5 are preferable.
다음, 추출된 상위 특정 개수의 평균 제곱근 오차를 갖는 참조 위치와 상기 참조 위치에 해당되는 평균 제곱근 오차로부터 최종 위치 좌표를 계산한다(S4300).Next, the final position coordinates are calculated from the reference position having the average number of square root errors extracted and the average square root error corresponding to the reference position (S4300).
또한, 상기 최종 위치 좌표는 아래의 수학식 4에 의해 계산될 수 있다.In addition, the final position coordinate may be calculated by
여기서, T는 최종 위치 좌표, 상기 J는 상위 특정 개수의 평균 제곱근 오차를 갖는 각 참조 위치의 좌표, Drmsd는 평균 제곱근 오차, G는 평균 제곱근 오차의 역수, K는 추출된 참조 위치의 개수이다.Here, T is the final position coordinate, J is the coordinate of each reference position having the upper specific number of mean square root errors, Drmsd is the mean square root error, G is the reciprocal of the mean square root error, and K is the number of reference locations extracted.
즉, 종래의 핑거프린트 방식은 데이터베이스에 참조 가중치 중심값와 측정 가중치 중심값의 오차를 비교하고 오차가 가장 낮은 참조 가중치 중심값를 갖는 참조 위치를 사용자의 위치로 출력하는 방법이나 본 발명에서는 평균 제곱근 오차가 낮은 상위 특정 개수의 참조 위치와 평균 제곱근 오차를 다시 한번 연산하여 사용자의 최종 위치를 측위한다.That is, the conventional fingerprint method compares the error between the reference weight center value and the measured weight center value in the database and outputs a reference position having the lowest reference weight center value to the user's position, but in the present invention, the mean square root error is The user's final position is determined by calculating the lower specific number of reference positions and the mean square root error once again.
다음, 상기 스마트 기기(110)를 통해 상기 최종 위치 좌표를 출력한다(S4400).Next, the final position coordinates are output through the smart device 110 (S4400).
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법의 성능 평가를 보여주는 그래프로 도 6을 참조하면, 제안한 방법(proposed method)과 종래의 신호의 세기 기반의 최근접 이웃 알고리즘을 이용한 핑거프린트 방법(RSS based WK-NN) 및 일반적인 가중치 중심 측위 알고리즘(Typical WC)을 서로 비교하였으며, 실내 복도와 컴퓨터실에서 평가를 시행하였다.6 is a graph showing performance evaluation of a beacon signal and a fingerprint map-based indoor positioning method according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 6, a proposed method and a recent strength based on the strength of a conventional signal The fingerprint method using the neighboring neighbor algorithm (RSS based WK-NN) and the general weight center positioning algorithm (Typical WC) were compared with each other, and the evaluation was conducted in the indoor corridor and computer room.
또한, 성능을 평가하기 위해 누적분포함수를 이용하여 위치 추정 오류의 누적 확률을 계산하였으며 성능 평가 결과 복도의 경우 제안한 방법(proposed method)과 종래의 신호의 세기 기반의 최근접 이웃 알고리즘을 이용한 핑거프린트 방법(RSS based WK-NN) 및 일반적인 가중치 중심 측위 알고리즘(Typical WC)이 서로 큰 차이 없이 측위를 하였으며, 컴퓨터실의 경우에는 제안한 방법(proposed method)과 종래의 신호의 세기 기반의 최근접 이웃 알고리즘을 이용한 핑거프린트 방법(RSS based WK-NN)이 복도에서 성능과 특별한 차이 없이 측위를 한 것에 비해 일반적인 가중치 중심 측위 알고리즘(Typical WC)은 복도에서보다 낮은 성능으로 위치를 추정한 것을 확인할 수 있다.In addition, the cumulative probability of position estimation error was calculated using the cumulative distribution function to evaluate the performance. As a result of performance evaluation, in the case of corridors, the proposed method and the fingerprint using the nearest neighbor algorithm based on the strength of the conventional signal The method (RSS based WK-NN) and the general weight-centered positioning algorithm (Typical WC) performed positioning without significant differences. In the case of a computer lab, the proposed method and the nearest neighbor algorithm based on the strength of the conventional signal Compared to the fingerprint method using (RSS based WK-NN) positioning in the corridor without any particular difference from the performance, the general weight-centered positioning algorithm (Typical WC) can be confirmed to estimate the position with lower performance than in the corridor.
따라서, 본 발명의 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법 및 그 방법은 종래의 핑거프린트 방식과 달리 측위의 정확도 향상을 위해 많은 양의 참조 위치와 상기 참조 위치에서 많은 양의 비콘의 신호 세기와 상기 비콘의 신호 세기로부터 추출될 수 있는 특징값들을 상기 핑거프린트 맵의 데이터베이스로 사용하지 않고도 정확성이 높은 측위를 할 수 있다는 장점이 있다.Accordingly, the beacon signal and fingerprint map-based indoor positioning method and method of the present invention have a large amount of reference positions and a large amount of beacon signal strength at the reference position to improve positioning accuracy, unlike the conventional fingerprint method. And the feature values that can be extracted from the signal strength of the beacon can be used to perform high-precision positioning without using the database of the fingerprint map.
이상에서 살펴본 바와 같이 본 발명은 바람직한 실시예를 들어 도시하고 설명하였으나, 상기한 실시예에 한정되지 아니하며 본 발명의 정신을 벗어나지 않는 범위 내에서 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변경과 수정이 가능할 것이다As described above, the present invention has been shown and described with reference to preferred embodiments, but is not limited to the above-described embodiments and is within the scope of the present invention without departing from the spirit of the present invention. Various changes and modifications will be possible
100:실내 측위 시스템 110:스마트 기기
120:서버100: indoor positioning system 110: smart device
120: server
Claims (11)
측위하고자 하는 실내 위치에서 스마트 기기가 위치하고, 상기 스마트 기기가 상기 비콘들로부터 신호 세기를 수신하는 단계;
수신된 비콘들의 신호 세기로부터 추정되는 가중치 중심값(이하, "측정 가중치 중심값" 이라함)을 계산하는 단계; 및
상기 참조 가중치 중심값들과 상기 측정 가중치 중심값 간의 오차를 구하고 상위 특정 개수의 오차를 갖는 참조 위치와 상기 상위 특정 개수의 오차를 가중치 중심 측위(Weighted Centroid Localization) 알고리즘에 대입하여 최종 위치 좌표를 계산하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법Collects the signal strengths received from a plurality of beacons through a smart device at a designated location in the room (hereinafter referred to as a “reference location”), and a center of weight value estimated from the signal strengths of the beacons (hereinafter referred to as “center of reference weights”) Value') to generate a fingerprint map in advance;
A smart device is located at an indoor location to be located, and the smart device receives signal strength from the beacons;
Calculating a weighted median value (hereinafter referred to as a “measured weighted median value”) estimated from signal strengths of the received beacons; And
Calculate the final position coordinate by obtaining the error between the reference weight center values and the measured weight center value and substituting the reference position having the upper specific number of errors and the upper specific number of errors into the weighted centroid localization algorithm. Indoor positioning method based on a beacon signal and a fingerprint map, comprising:
상기 핑거프린트 맵을 생성하기 위해 취득되는 복수 개의 비콘 신호는 상기 참조 위치에서 0도, 90도, 180도 및 270도 방향에서 각각 취득된 방향 신호들의 집합인 것을 특징으로 하는 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법According to claim 1,
The beacon signal and the fingerprint map are characterized in that the plurality of beacon signals acquired to generate the fingerprint map are a set of direction signals respectively obtained in 0, 90, 180, and 270 degrees from the reference position. Indoor positioning method
상기 핑거프린트 맵을 생성하는 단계:는
각 참조 위치에서 시간차를 두고 상기 비콘들로부터 복수회 비콘의 신호 세기 샘플을 수집하는 단계;
상기 신호 세기 샘플들로부터 추정되는 가중치 중심값(이하 "제1 가중치 중심값" 이라함)을 계산하는 단계;
상기 제1 가중치 중심값들로부터 상기 참조 가중치 중심값를 계산하는 단계; 및
상기 참조 가중치 중심값와 상기 참조 위치를 데이터베이스화하여 핑거프린트 맵으로 모델링하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법According to claim 2,
Generating the fingerprint map:
Collecting a signal strength sample of the beacon multiple times from the beacons with a time difference at each reference position;
Calculating a weighted median value (hereinafter referred to as “first weighted median value”) estimated from the signal strength samples;
Calculating the reference weight center value from the first weight center values; And
Database modeling the reference weight center value and the reference location into a fingerprint map; and a beacon signal and a fingerprint map-based indoor positioning method comprising a.
상기 제1 가중치 중심값은 아래의 수학식 1에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법
[수학식 1]
여기서, u는 비콘의 개수, x는 비콘의 x좌표, y는 비콘의 y좌표, w는 가중치, d는 비콘과 상기 스마트 기기 간의 거리, g는 환경 변수이며, xw는 상기 제1 가중치 중심값의 x축 좌표, yw는 상기 제1 가중치 중심값의 y축 좌표를 나타낸다.The method of claim 3,
The first weight center value is calculated by Equation 1 below, and a beacon signal and a fingerprint map-based indoor positioning method.
[Equation 1]
Here, u is the number of beacons, x is the x coordinate of the beacon, y is the y coordinate of the beacon, w is the weight, d is the distance between the beacon and the smart device, g is an environment variable, and x w is the first weight center The x-axis coordinate of the value, y w represents the y-axis coordinate of the first weight center value.
상기 비콘과 상기 스마트 기기 간의 거리 d는 아래의 수학식 2에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법
[수학식 2]
여기서, d는 비콘과 상기 스마트 기기 간의 거리, Pr(d)는 거리 d에서 상기 스마트 기기로 수신되는 비콘 신호 세기, A는 비콘이 1m에서 측정되는 신호 세기, n은 경로 손실 지수를 나타낸다.The method of claim 4,
The distance d between the beacon and the smart device is calculated by Equation 2 below, and the indoor positioning method based on the beacon signal and the fingerprint map.
[Equation 2]
Here, d is the distance between the beacon and the smart device, P r (d) is the beacon signal strength received by the smart device at distance d, A is the signal strength at which the beacon is measured at 1 m, and n is the path loss index.
상기 참조 가중치 중심값은 아래의 수학식 3에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법
[수학식 3]
여기서, X는 참조 가중치 중심값, S는 제1 가중치 중심값의 개수, WC는 제1 가중치 중심값, w는 가중치이며, 각 제1 가중치 중심값의 가중치는 상기 제1 가중치 중심값들의 중심 좌표와의 거리를 역수한 값이다.The method of claim 3,
The reference weight center value is calculated by Equation 3 below, and the indoor positioning method based on the beacon signal and the fingerprint map.
[Equation 3]
Here, X is the reference weight center value, S is the number of first weight center values, WC is the first weight center value, w is the weight, and the weight of each first weight center value is the center coordinates of the first weight center values This is the inverse of the distance from.
상기 최종 위치 좌표를 계산하는 단계:는
상기 핑거프린트 맵의 데이터베이스에 저장된 상기 참조 위치의 각 참조 가중치 중심값와 상기 측정 가중치 중심값 간의 평균 제곱근 오차를 계산하는 단계;
상기 참조 위치를 계산된 평균 제곱근 오차를 기준으로 오름차순으로 정렬하고, 상위 특정 개수의 평균 제곱근 오차를 갖는 참조 위치들을 추출하는 단계;
추출된 상위 특정 개수의 참조 위치와 평균 제곱근 오차로부터 최종 위치 좌표를 계산하는 단계; 및
상기 최종 위치 좌표를 상기 스마트 기기의 위치로 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법The method of claim 6,
The step of calculating the final position coordinates:
Calculating an average square root error between each reference weight center value of the reference location and the measured weight center value stored in the fingerprint map database;
Sorting the reference positions in ascending order based on the calculated mean square root error, and extracting reference positions having an upper specific number of mean square root errors;
Calculating a final position coordinate from the extracted specific number of reference positions and the mean square root error; And
And outputting the final location coordinates to the location of the smart device. A beacon signal and a fingerprint map-based indoor positioning method comprising the steps of:
상기 최종 위치 좌표는 아래의 수학식 4에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 방법
[수학식 4]
여기서, T는 최종 위치 좌표, 상기 J는 상위 특정 개수의 평균 제곱근 오차를 갖는 각 참조 위치의 좌표, Drmsdi는 해당 참조 위치에서의 평균 제곱근 오차, G는 평균 제곱근 오차의 역수이다.The method of claim 7,
The final position coordinate is calculated by Equation 4 below, and the beacon signal and fingerprint map-based indoor positioning method.
[Equation 4]
Here, T is the final position coordinate, J is the coordinate of each reference position having the upper specific number of mean square root errors, Drmsd i is the mean square root error at the corresponding reference position, and G is the inverse of the mean square root error.
상기 스마트 기기와 무선 통신이 가능하며 상기 핑거프린트 맵이 저장된 서버;를 포함하고,
상기 스마트 기기가 상기 서버로부터 핑거프린트 맵의 정보를 수신받아 상기 스마트 기기의 위치를 측위하는 것을 특징으로 하는 비콘 신호와 핑거프린트 맵 기반의 실내 측위 시스템
The smart device of claim 10; And
Includes a server capable of wireless communication with the smart device and the fingerprint map is stored,
A beacon signal and a fingerprint map-based indoor positioning system characterized in that the smart device receives the fingerprint map information from the server and positions the smart device.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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|---|---|---|---|---|
| WO2023220092A1 (en) * | 2022-05-09 | 2023-11-16 | Design Reactor, Inc. | Hybrid fingerprint path-loss localization system |
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