KR102146339B1

KR102146339B1 - Wireless localization method and apparatus with improved accuracy in various environment

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Publication number: KR102146339B1
Application number: KR1020180052054A
Authority: KR
Inventors: 이택진; 김재헌; 김철기; 이정호
Original assignee: 한국과학기술연구원
Priority date: 2018-05-04
Filing date: 2018-05-04
Publication date: 2020-08-20
Also published as: WO2019212200A1; KR20190127437A

Abstract

다양한 환경에서 위치 정확도가 향상된 무선 측위 방법 및 장치에 관한 것으로, 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하고, 복수의 시점에 걸쳐 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 복수의 피크를 검출하고, 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도에서 복수의 피크를 검출하고, 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 지도에서 검출된 복수의 피크와의 비교에 기초하여 이동 노드의 현재 위치를 결정함으로써 무선 환경 변화가 심한 환경, 통신 취약 환경이나 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 터널 구간 등, 다양한 환경에서 이동 노드의 위치 정확도가 대폭 향상될 수 있다. It relates to a wireless positioning method and apparatus with improved location accuracy in various environments, comprising measuring the strength of at least one signal transmitted from at least one fixed node, and at least one received from at least one fixed node over a plurality of viewpoints. A plurality of peaks are detected in a signal intensity change pattern, a plurality of peaks are detected in a map in the form of a signal intensity distribution pattern in a region where a mobile node is located, and a plurality of peaks detected in at least one signal intensity change pattern Mobile nodes in various environments, such as environments with severe wireless environment changes, weak communication environments, or tunnel sections in which multiple repeaters are continuously installed, by determining the current location of the mobile node based on the comparison between the peak and the plurality of peaks detected on the map. The positioning accuracy of the can be greatly improved.

Description

[Wireless localization method and apparatus with improved accuracy in various environments}

무선 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 추정하는 무선 측위 방법 및 장치에 관한 것이다.It relates to a wireless positioning method and apparatus for estimating a location of a mobile node using a wireless signal.

GNSS(Global Navigation Satellite System)는 우주궤도를 돌고 있는 인공위성으로부터 송출되는 전파를 이용해 지구 전역에서 움직이는 물체의 위치를 추정하기 위한 시스템으로서, 현재 미사일 유도 같은 군사적 용도뿐만 아니라 스마트폰 사용자의 위치 추적, 차량, 선박, 항공기 등의 항법 장치에 많이 이용되고 있다. GNSS의 대표적인 예로는 미국의 GPS(Global Positioning System), 러시아의 글로나스(GLONASS), 유럽의 갈리레오(Galileo), 일본의 QZSS(Quasi-Zenith Satellite System) 등을 들 수 있다. 그러나, GNSS는 인공위성으로부터 송출되는 전파가 도달할 수 없는 실내 공간에서는 측위가 불가능하며, 고층빌딩에 의한 전파 차단, 반사 등으로 인해 도심에서 측위 정확도가 심하게 저하되는 문제가 있었다. GNSS (Global Navigation Satellite System) is a system for estimating the location of moving objects all over the Earth using radio waves transmitted from satellites orbiting space. Currently, it is not only for military purposes such as missile guidance, but also for tracking the location of smartphone users and vehicles. , It is widely used in navigation devices such as ships and aircraft. Representative examples of GNSS include GPS (Global Positioning System) in the United States, GLONASS in Russia, Galileo in Europe, and Quasi-Zenith Satellite System (QZSS) in Japan. However, the GNSS cannot be positioned in an indoor space where radio waves transmitted from satellites cannot reach, and there is a problem that the accuracy of positioning in the city center is severely deteriorated due to radio wave blocking and reflection by high-rise buildings.

최근, 세계 각 국의 자동차 제조사와 구글, 인텔 등의 글로벌 기업은 자율 주행 자동차의 연구 개발에 열을 올리고 있다. 실외에서의 부분 자율 주행에 대해서는 어느 정도 성과를 보이고 있으나, GNSS의 실내 측위 불가능으로 인해 실외 및 실내를 아우르는 완전 자율 주행은 아직 요원한 상태이다. 이러한 GNSS의 문제점을 해결하기 위해, 실내 공간에 존재하는 무선 신호를 이용하여 사용자나 차량의 위치를 추정하는 무선 측위 기술에 많은 관심이 모아지고 있다. 무선 측위 기술은 현재 상용화되어 서비스되고 있으나, GNSS에 비해 측위 정확도가 매우 떨어져 다양한 방식의 무선 측위 기술이 개발 중에 있다. Recently, automakers from around the world and global companies such as Google and Intel are focusing on research and development of autonomous vehicles. Although it has shown some achievements in partly autonomous driving outdoors, full autonomous driving that encompasses both outdoors and indoors is still in a state of lack due to the inability of GNSS to locate indoors. In order to solve such a problem of GNSS, a lot of interest has been focused on a wireless positioning technology that estimates the location of a user or a vehicle using a wireless signal existing in an indoor space. Although the wireless positioning technology is currently commercialized and serviced, the positioning accuracy is very low compared to GNSS, and various types of wireless positioning technology are being developed.

무선 통신은 근거리 무선통신과 광역 무선통신으로 분류될 수 있다. 근거리 무선 통신의 대표적인 예로는 와이파이(Wifi), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee) 등을 들 수 있고, 광역 무선통신의 대표적인 예로는 3G(3rd Generation), 4G(4th Generation), 로라(Lora) 등을 들 수 있다. LTE(Long Term Evolution)는 4G 무선통신의 일종이다. 블루투스, 지그비 등의 근거리 신호는 실내 공간에 사용자의 필요에 따라 일시적으로 발생했다가 사라지는 특성으로 인해 측위용으로는 적합하지 않다. 현재, 대부분의 실내에는 와이파이 신호와 LTE 신호가 분포하고 있는 것으로 알려져 있다. Wireless communication can be classified into short-range wireless communication and wide area wireless communication. Representative examples of short-range wireless communication include Wi-Fi, Bluetooth, and Zigbee, and representative examples of wide-area wireless communication are 3G (3rd Generation), 4G (4th Generation), and Lora. Etc. are mentioned. LTE (Long Term Evolution) is a type of 4G wireless communication. Short-range signals such as Bluetooth and ZigBee are not suitable for positioning due to the characteristics of temporarily occurring and disappearing according to the needs of the user in the indoor space. Currently, it is known that Wi-Fi signals and LTE signals are distributed in most indoor areas.

이에 따라, 2.4GHz 대역의 와이파이 신호를 이용하여 측위를 실시하는 WPS(Wifi Positioning System)가 각광을 받고 있다. 와이파이 신호를 이용한 측위 기법에는 대표적으로 삼각측량(triangulation) 기법과 핑거프린트(fingerprint) 기법을 들 수 있다. 삼각측량 기법은 3 개 이상의 액세스 포인트(AP, Access Point)로부터 수신된 신호의 세기(RSS, Received Signal Strength)를 측정하고 그것을 거리로 환산함으로써 위치를 추정한다. 그러나, 실내 공간에서는 건물의 벽체, 장애물, 사람 등에 의해 무선 신호의 감쇄, 반사, 회절 등이 일어나기 때문에 환산된 거리 값이 엄청난 오차를 포함하게 됨에 따라 삼각측량 기법은 실내 측위용으로는 거의 사용되고 있지 않다. Accordingly, WPS (Wifi Positioning System), which performs positioning using a Wi-Fi signal in a 2.4 GHz band, is in the spotlight. Typical positioning techniques using Wi-Fi signals include a triangulation technique and a fingerprint technique. The triangulation technique estimates the location by measuring the received signal strength (RSS) from three or more access points (APs) and converting it into a distance. However, in indoor spaces, since attenuation, reflection, and diffraction of wireless signals occur due to walls, obstacles, people, etc. of buildings, the converted distance value contains enormous errors. not.

이러한 이유로 실내 공간에서는 주로 핑거프린트 기법이 사용된다. 이 기법은 실내 공간을 격자 구조로 분할하고 각 단위 지역에서 신호 세기 값을 수집하고 데이터베이스화하여 라디오맵(radio map)을 구축한다. 이와 같이 라디오맵이 구축된 상태에서, 사용자 위치에서 수신된 신호의 세기를 라디오맵의 데이터와 비교함으로써 사용자의 위치로 추정하게 된다. 이 기법은 실내의 공간 특성이 반영된 데이터를 수집하기 때문에 삼각측량 기법에 비해 측위 정확도가 매우 높다는 장점을 갖고 있다. 무선 환경이 양호하고 실내 공간을 촘촘하게 분할하여 많은 신호를 수집할수록 측위 정밀도가 높아지는데 최대 2~3 미터까지 향상될 수 있는 것으로 보고되고 있다. For this reason, the fingerprint technique is mainly used in indoor spaces. This technique divides the indoor space into a grid structure, collects signal strength values in each unit area, and converts them into a database to construct a radio map. In the state in which the radio map is constructed, the strength of the signal received from the user's location is compared with the data of the radio map to estimate the location of the user. This technique has the advantage that positioning accuracy is very high compared to the triangulation technique because it collects data reflecting the spatial characteristics of the room. As the wireless environment is good and the more signals are collected by finely dividing the indoor space, the positioning accuracy increases, and it is reported that it can be improved up to 2 to 3 meters.

핑거프린트 기법은 라디오맵을 구축할 때의 시점에서 수집된 신호 세기와 측위 수행 시점에 수집된 신호 세기의 차이가 거의 없을 경우, 비교적 정확한 측위를 수행한다. 그러나, 현실 세계에서 빈번하게 발생하는 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등의 무선 환경의 변화는 과거에 구축된 라디오맵의 데이터와 차이가 있는 신호 세기의 수집으로 이어져 측위 정확도에 심각한 영향을 주게 된다. 이에 따라, 핑거프린트 기법에 KNN(K-Nearest Neighbor), 파티클 필터(particle filter) 등을 적용하여 측위 정확도를 높이고자 하는 다양한 시도들이 이루어지고 있다. The fingerprint technique performs relatively accurate positioning when there is little difference between the signal strength collected at the time of constructing the radio map and the signal strength collected at the time of performing the positioning. However, changes in the wireless environment such as signal interference between communication channels that frequently occur in the real world, expansion of access points, occurrence of failures or obstacles, etc., lead to the collection of signal strengths that differ from the data of the radio map built in the past. This will seriously affect the accuracy. Accordingly, various attempts have been made to increase positioning accuracy by applying a K-Nearest Neighbor (KNN), a particle filter, or the like to a fingerprint technique.

무엇보다도, 와이파이 신호는 근거리 무선통신의 특성상, 도심 일부에만 분포되어 있다는 현실로 인해 핑거프린트 기법은 실외 및 실내의 전 지역에 대한 측위 서비스가 요구되는 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행에서는 단독으로 사용될 수 없다는 태생적인 한계를 갖고 있다. LTE 신호는 실내 및 실외 전역에 고르게 분포되어 있으나, 신호 세기의 변화가 크지 않은 지역이 넓어 측위 정확도를 높이는 데에 한계가 있다. 그 결과, LTE 신호를 이용하는 측위 서비스는 사용자의 위치를 대략적으로 알려주는 수준에 머물고 있으며 측위 오차가 사고로 이어질 수 있는 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행용으로 사용되기에는 아직 많은 문제를 안고 있다.First of all, due to the reality that Wi-Fi signals are distributed only in a part of the city center due to the nature of short-range wireless communication, the fingerprint technique cannot be used alone in vehicle navigation systems or autonomous driving that require positioning services for all areas outdoors and indoors. It has inherent limitations. LTE signals are evenly distributed throughout the indoor and outdoor areas, but there is a limitation in improving positioning accuracy because the area where the signal strength does not change significantly is wide. As a result, the positioning service using the LTE signal remains at the level that roughly informs the user's location, and there are still many problems to be used for vehicle navigation systems or autonomous driving, where positioning errors can lead to accidents.

특히, 터널 구간이나 일부 통신이 취약한 지역에 와이파이 망의 액세스 포인트, LTE 망의 기지국 대신에 설치비용 등 여러 가지 원인으로 인해 무선 신호를 증폭하여 재송신하는 리피터(repeater)가 여러 대 연속해서 설치되는 경우가 증가하고 있다. 리피터는 액세스 포인트 또는 기지국으로부터 송출된 신호를 증폭해서 재송신하기 때문에 리피터로부터 송출된 신호의 아이디는 증폭 전의 신호를 송출한 액세스 포인트 또는 기지국의 아이디를 갖게 된다. 이에 따라, 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 환경에서는 어떤 리피터로부터 송출된 신호인가를 구별하기가 불가능하다. In particular, when multiple repeaters that amplify and retransmit wireless signals are installed in succession due to various reasons such as installation cost instead of an access point of a Wi-Fi network or a base station of an LTE network in a tunnel section or an area where some communication is weak. Is increasing. Since the repeater amplifies and retransmits the signal transmitted from the access point or base station, the ID of the signal transmitted from the repeater has the ID of the access point or base station that transmitted the signal before amplification. Accordingly, in an environment in which a plurality of repeaters are continuously installed, it is impossible to discriminate between which repeater the signal is transmitted.

종래의 무선 측위 기술은 대부분 어떤 액세스 포인트 또는 기지국으로부터 신호가 송출되었는가를 기반으로 측위가 이루어지기 때문에 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 환경에서는 정상적으로 무선 측위 알고리즘이 동작할 수 없다는 문제점이 있었다. 예를 들어, LTE 신호 기반의 무선 측위 기술로 현재 널리 사용되고 있는 TDOA(Time Difference Of Arrival) 기법은 세 개의 기지국으로 송출된 세 개의 신호의 도착 시간 차이를 이용하여 위치를 측정하나, 세 개의 기지국으로부터 동시에 신호를 수신할 수 있는 지역이 부족하고 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 환경에서 이러한 세 개 신호의 구별이 불가능함에 따라 측위가 불가능하다는 문제점이 있었다.Conventional wireless positioning technology has a problem in that the wireless positioning algorithm cannot operate normally in an environment in which a plurality of repeaters are continuously installed, because positioning is performed based on which access point or base station has transmitted a signal. For example, the Time Difference Of Arrival (TDOA) technique, which is currently widely used as an LTE signal-based radio positioning technology, measures the location by using the difference in arrival time of three signals transmitted to three base stations. At the same time, there is a problem in that positioning is impossible due to the lack of an area capable of receiving signals and the inability to distinguish between these three signals in an environment in which a plurality of repeaters are continuously installed.

무선 환경의 변화에도 매우 높은 정확도로 이동 노드의 위치를 추정할 수 있을 뿐만 아니라 하나의 고정 노드로부터만 신호를 수신할 수 있는 통신 취약 환경이나 복수 개의 리피터가 연속해서 설치됨에 따라 어떤 고정 노드로부터 송출된 신호인가의 구별이 어려운 터널 구간 등, 다양한 환경에서 이동 노드의 위치 정확도가 향상될 수 있도록 하는 무선 측위 방법 및 장치를 제공하는 데에 있다. 또한, 상기된 무선 측위 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공하는데 있다. 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 이하의 설명으로부터 또 다른 기술적 과제가 도출될 수도 있다. It is possible to estimate the location of the mobile node with very high accuracy despite changes in the wireless environment, as well as in a weak communication environment where signals can be received only from one fixed node, or transmission from any fixed node as multiple repeaters are installed in succession. It is to provide a wireless positioning method and apparatus for improving the location accuracy of a mobile node in various environments, such as a tunnel section in which it is difficult to distinguish whether or not the signal has been generated. It is also to provide a computer-readable recording medium in which a program for executing the wireless positioning method described above in a computer is recorded. It is not limited to the technical problems as described above, and another technical problem may be derived from the following description.

본 발명의 일 측면에 따른 무선 측위 방법은 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하는 단계; 복수의 시점에 걸쳐 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 복수의 피크를 검출하는 단계; 상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도에서 복수의 피크를 검출하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 상기 지도에서 검출된 복수의 피크와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 현재 위치를 결정하는 단계를 포함한다. A wireless positioning method according to an aspect of the present invention includes measuring the strength of at least one signal transmitted from at least one fixed node; Detecting a plurality of peaks in a change pattern of at least one signal intensity received from at least one fixed node over a plurality of time points; Detecting a plurality of peaks in a map in the form of a distribution pattern of signal intensity in an area where the mobile node is located; And determining a current location of the mobile node based on a comparison between a plurality of peaks detected in the at least one signal intensity change pattern and a plurality of peaks detected in the map.

상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 상기 복수의 시점에서 추정된 이동 노드의 복수의 상대 위치에서 복수 회 수신된 적어도 하나의 신호의 세기의 연속적 나열로 표현되는 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴일 수 있다.The at least one signal strength change pattern is at least one signal strength change pattern expressed as a continuous sequence of at least one signal strength received a plurality of times at a plurality of relative positions of the mobile node estimated at the plurality of viewpoints. I can.

상기 무선 측위 방법은 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 상기 지도에서 검출된 복수의 피크를 비교함으로써 상기 지도에서 검출된 복수의 피크 중에서 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출하는 단계를 더 포함하고, 상기 현재 위치를 결정하는 단계는 상기 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치를 이용하여 상기 이동 노드의 현재 위치를 결정할 수 있다.The wireless positioning method includes a change pattern of the at least one signal intensity among a plurality of peaks detected in the map by comparing a plurality of peaks detected in the at least one signal intensity change pattern with a plurality of peaks detected in the map. The step of searching for a plurality of peaks most similar to the plurality of peaks detected at, and determining the current location includes determining the current location of the mobile node by using the locations of the detected plurality of most similar peaks. You can decide.

상기 무선 측위 방법은 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 지도와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계를 더 포함하고, 상기 현재 위치를 결정하는 단계는 상기 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치를 이용하여 상기 추정된 절대 위치의 오차를 보상하고 상기 오차가 보상된 절대 위치를 상기 이동 노드의 현재 위치로 결정할 수 있다.The wireless positioning method further includes estimating the absolute position of the mobile node based on a comparison between the at least one signal intensity change pattern and the map, and determining the current position comprises the The error of the estimated absolute position may be compensated by using the occurrence positions of a plurality of similar peaks, and the absolute position compensated for the error may be determined as the current position of the mobile node.

상기 현재 위치를 결정하는 단계는 상기 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치에 대한 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크의 발생 위치의 오차가 제거되는 방향으로 상기 추정된 절대 위치를 이동시킴으로써 상기 추정된 절대 위치의 오차를 보상할 수 있다.The determining of the current position includes the estimated absolute in a direction in which an error in the occurrence position of the plurality of peaks detected in the change pattern of the at least one signal intensity with respect to the occurrence position of the detected plurality of most similar peaks is removed. By moving the position, it is possible to compensate for the error of the estimated absolute position.

상기 현재 위치를 결정하는 단계는 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크 중에서 어느 두 피크의 발생 위치간의 거리와 상기 색출된 가장 유사한 복수의 피크 중에서 상기 어느 두 피크에 일대일 대응하는 두 피크의 발생 위치간의 거리를 산출하고, 상기 산출된 두 개의 거리의 차이를 상기 위치 오차로 산출할 수 있다.The determining of the current position includes a distance between the occurrence position of any two peaks among the plurality of peaks detected in the change pattern of the at least one signal intensity and the one-to-one correspondence to the two peaks among the plurality of most similar peaks. A distance between the two peak occurrence positions may be calculated, and a difference between the calculated two distances may be calculated as the position error.

상기 무선 측위 방법은 상기 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스(surface) 형태의 패턴과 상기 지도 내에서 상기 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출하는 단계를 더 포함하고, 상기 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 색출된 서피스 부분이 지시하는 지도의 절대 위치를 상기 이동 노드의 절대 위치로 추정할 수 있다.The wireless positioning method includes a geometric surface pattern in which at least one signal intensity change according to a relative change in the location of the mobile node is graphed, and a surface having a shape most similar to the surface shape in the map. The step of searching for a part may be further included, and in the estimating the absolute position, the absolute position of the map indicated by the searched surface part may be estimated as the absolute position of the mobile node.

상기 색출하는 단계는 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크 각각의 아이디와 상기 지도에서 검출된 복수의 피크 각각의 아이디를 비교함으로써 상기 지도에서 검출된 복수의 피크 중에서 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출할 수 있다. The searching may include comparing the IDs of each of the plurality of peaks detected in the pattern of the at least one signal intensity change with the IDs of each of the plurality of peaks detected in the map, so that the at least one of the plurality of peaks detected in the map A plurality of peaks that are most similar to the plurality of peaks detected in the signal intensity change pattern of may be retrieved.

상기 색출하는 단계는 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크의 위치 패턴과 상기 지도에서 검출된 복수의 피크의 위치 패턴을 비교함으로써 상기 지도에서 검출된 복수의 피크 중에서 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출할 수 있다.The searching may include comparing the position patterns of the plurality of peaks detected in the at least one signal intensity change pattern with the position patterns of the plurality of peaks detected in the map, and thus, the at least one of the plurality of peaks detected in the map. A plurality of peaks that are most similar to the plurality of peaks detected in the signal intensity change pattern of may be searched for.

상기 무선 측위 방법은 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크의 수신 시점간의 시간차와 상기 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치간의 거리로부터 상기 이동 노드의 속도를 추정하는 단계를 더 포함할 수 있다.The wireless positioning method includes estimating the speed of the mobile node from a distance between a time difference between reception points of a plurality of peaks detected in a change pattern of the at least one signal intensity and a location of occurrence of the most similar plurality of peaks. It may contain more.

상기 속도를 추정하는 단계는 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크 중에서 어느 두 피크의 수신 시점간의 시간차와 상기 색출된 가장 유사한 복수의 피크 중에서 상기 어느 두 피크에 일대일 대응하는 두 피크의 발생 위치간의 거리를 산출하고 상기 산출된 거리를 상기 산출된 시간차로 나눔으로써 상기 이동 노드의 속도를 추정할 수 있다.The step of estimating the speed may include a time difference between a time difference between a reception point of any two peaks among a plurality of peaks detected in the change pattern of the at least one signal intensity, and two peaks corresponding to the one-to-one among the plurality of most similar peaks. The speed of the mobile node can be estimated by calculating the distance between the peak occurrence locations and dividing the calculated distance by the calculated time difference.

상기 속도를 추정하는 단계는 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크에 대하여 서로 이웃하는 두 피크마다 수신 시점간의 시간차를 산출함으로써 복수 개의 시간차를 산출하고, 상기 지도에서 검출된 복수의 피크에 대하여 서로 이웃하는 두 피크마다 발생 위치간의 거리를 산출함으로써 복수 개의 거리를 산출하고, 상기 산출된 복수 개의 시간차와 상기 산출된 복수 개의 거리로부터 복수 개의 속도를 산출하고, 상기 복수 개의 속도의 평균을 산출함으로써 상기 이동 노드의 속도를 추정할 수 있다.In the estimating of the speed, a plurality of time differences are calculated by calculating a time difference between reception points for each of two neighboring peaks for a plurality of peaks detected in the at least one signal intensity change pattern, and a plurality of time differences detected in the map. A plurality of distances are calculated by calculating the distances between occurrence locations for each of the two neighboring peaks for the peak of, and a plurality of speeds are calculated from the calculated time differences and the calculated distances. By calculating the average, the speed of the mobile node can be estimated.

상기 무선 측위 방법은 상기 추정된 속도를 이용하여 상기 이동 노드의 가속도 센서의 출력신호의 값으로부터 산출된 이동 노드의 속도의 오차를 보상하고, 상기 오차가 보상된 속도로부터 상기 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 단계; 및 상기 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.The wireless positioning method compensates for an error of the speed of the mobile node calculated from the value of the output signal of the acceleration sensor of the mobile node using the estimated speed, and calculates the relative position of the mobile node from the speed compensated for the error. Estimating; And generating a change pattern of the at least one signal strength from the measured at least one signal strength and the estimated relative position of the mobile node.

상기 상대 위치를 추정하는 단계는 상기 산출된 속도로부터 상기 추정된 속도를 감산함으로써 상기 추정된 속도에 대한 상기 산출된 속도의 오차를 산출하고, 상기 산출된 속도 오차가 제거되는 방향으로 상기 산출된 속도를 조정함으로써 상기 산출된 속도의 오차를 보상할 수 있다.In the estimating of the relative position, an error of the calculated speed with respect to the estimated speed is calculated by subtracting the estimated speed from the calculated speed, and the calculated speed in a direction in which the calculated speed error is removed. It is possible to compensate for the error of the calculated speed by adjusting.

상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 상기 추정된 상대 위치에서 상기 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터를 상기 상대 위치 추정 이전에 추정된 상대 위치에 대한 패턴 데이터에 누적시킴으로써 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성할 수 있다.In the generating of the at least one signal intensity change pattern, pattern data representing a pattern of at least one signal intensity received from the at least one fixed node at the estimated relative position may be compared to the estimated relative position prior to the relative position estimation. The at least one signal intensity variation pattern may be generated by accumulating it in the pattern data for the position.

상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 복수의 피크를 검출하는 단계는 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 회귀 모델링(regression modeling)을 통하여 평탄화(smoothing)하고, 이와 같이 평탄화된 신호 세기의 변화 패턴에서 복수의 피크를 검출할 수 있다.The step of detecting a plurality of peaks in the at least one signal intensity change pattern includes smoothing the at least one signal intensity change pattern through regression modeling, and thus the flattened signal intensity change. Multiple peaks can be detected in the pattern.

본 발명의 다른 측면에 따라 상기 무선 측위 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체가 제공된다.According to another aspect of the present invention, there is provided a computer-readable recording medium in which a program for executing the wireless positioning method on a computer is recorded.

본 발명의 또 다른 측면에 따른 무선 측위 장치는 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하는 신호 처리부; 복수의 시점에 걸쳐 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 복수의 피크를 검출하고 상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도에서 복수의 피크를 검출하는 피크 검출부; 및 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 상기 지도에서 검출된 복수의 피크와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 현재 위치를 결정하는 위치 처리부를 포함한다.According to another aspect of the present invention, a wireless positioning apparatus includes: a signal processing unit measuring the strength of at least one signal transmitted from at least one fixed node; Detect a plurality of peaks in a pattern of change of at least one signal intensity received from at least one fixed node over a plurality of viewpoints, and select a plurality of peaks in a map in the form of a distribution pattern of signal intensity in an area where the mobile node is located. A peak detector to detect; And a location processor configured to determine a current location of the mobile node based on a comparison between a plurality of peaks detected in the at least one signal intensity change pattern and a plurality of peaks detected in the map.

복수의 시점에 걸쳐 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도에서 검출된 복수의 피크와의 비교에 기초하여 이동 노드의 현재 위치를 결정함으로써 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화가 발생하더라도 이동 노드의 위치를 매우 정확하게 추정할 수 있을 뿐만 아니라, 하나의 고정 노드로부터만 신호를 수신할 수 있는 통신 취약 환경이나 복수 개의 리피터가 연속해서 설치됨에 따라 어떤 고정 노드로부터 송출된 신호인가의 구별이 어려운 터널 구간 등, 다양한 환경에서 이동 노드의 위치 정확도가 대폭 향상될 수 있다. LTE 신호 기반의 무선 측위 기술로 현재 널리 사용되고 있는 TDOA 기법은 하나의 고정 노드로부터만 신호를 수신할 수 있는 통신 취약 환경이나 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 터널 구간에서는 측위가 불가능하다. A plurality of peaks detected in a change pattern of at least one signal intensity received from at least one fixed node over a plurality of viewpoints and a plurality of peaks detected in a map in the form of a distribution pattern of signal intensity in an area where the mobile node is located By determining the current location of the mobile node based on the comparison with, it is possible to very accurately estimate the location of the mobile node even if there is a change in the wireless environment such as signal interference between communication channels, expansion of access points, failure or occurrence of obstacles, etc. , Location accuracy of the mobile node in various environments, such as a weak communication environment where signals can be received only from one fixed node, or a tunnel section where it is difficult to distinguish which signals are transmitted from any fixed node due to the installation of multiple repeaters. Can be significantly improved. The TDOA technique, which is currently widely used as an LTE signal-based wireless positioning technology, is not possible in a weak communication environment in which signals can be received only from one fixed node, or a tunnel section in which a plurality of repeaters are continuously installed.

종래의 무선 측위 기술은 현재 수신된 적어도 하나의 신호의 세기를 이용하여 이동 노드의 절대 위치를 추정하기 때문에 무선 환경 변화로 인해 라디오맵 구축 당시에 수집된 신호 세기와는 다른 신호 세기가 측정된 경우, 이동 노드의 현재 위치가 그 실제 위치가 아닌 인접한 다른 위치로 추정될 확률이 매우 높다. 반면, 본 발명은 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드의 절대 위치를 추정하기 때문에 무선 환경의 변화의 영향을 거의 받지 않게 되어 종래의 무선 측위 기술에 비해 무선 환경 변화로 인한 측위 오차가 대폭 감소하게 된다. Since the conventional wireless positioning technology estimates the absolute position of the mobile node using the strength of at least one signal currently received, if a signal strength different from the signal strength collected at the time of radio map construction is measured due to a change in the wireless environment, There is a very high probability that the current location of the mobile node is estimated to be a location other than its actual location. On the other hand, in the present invention, since the absolute position of the mobile node is estimated using at least one signal intensity change pattern according to the relative change of the position of the mobile node over a plurality of viewpoints, it is hardly affected by the change of the wireless environment. Compared to the conventional wireless positioning technology, positioning errors due to changes in the wireless environment are significantly reduced.

LTE 신호와 같이, 넓은 지역에 걸쳐 신호 세기의 변화가 거의 없는 무선 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 추정하는 경우에도 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드의 절대 위치를 추정하기 때문에 이동 노드의 위치를 정확하게 추정할 수 있다. 이동 노드의 이동 경로 상에서 서로 인접해 있는 측위 지점들간에 신호 세기의 변화가 거의 없는 경우라도 본 발명의 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴의 길이에 해당하는 이동 거리 내에서는 이동 노드의 정확한 위치 추정이 가능한 정도로 LTE 신호의 세기가 충분히 변화하기 때문이다. Even when estimating the location of a mobile node using a radio signal with little change in signal strength over a wide area, such as an LTE signal, at least one signal strength according to the relative change in the location of the mobile node over a plurality of viewpoints Since the absolute position of the mobile node is estimated using the change pattern, the position of the mobile node can be accurately estimated. Even when there is little change in signal strength between positioning points adjacent to each other on the moving path of the mobile node, the exact position of the mobile node is within the moving distance corresponding to the length of the change pattern of the signal strength used for the wireless positioning of the present invention. This is because the strength of the LTE signal changes enough to allow for estimation.

이와 같이, 이동 경로 상의 측정 지점들간에 신호 세기의 변화가 거의 없는 LTE 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 정확하게 추정할 수 있기 때문에 실내를 넘어서 실외를 모두 커버할 수 있는 무선 측위 서비스의 제공을 가능하게 할 수 있다. 결과적으로, 실내 측위 및 실외 측위가 모두 가능한 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행용의 무선 측위 서비스를 제공할 수 있음에 따라 현재 차량 네비게이션 시스템으로 가장 널리 사용되고 있으나 실내 측위가 불가능한 GPS를 대체할 수 있다. In this way, since it is possible to accurately estimate the location of a mobile node using an LTE signal with little change in signal strength between measurement points on a moving path, it is possible to provide a wireless positioning service that can cover all outdoors beyond the indoors. I can do it. As a result, as a vehicle navigation system capable of both indoor and outdoor positioning or a wireless positioning service for autonomous driving can be provided, it is currently most widely used as a vehicle navigation system, but it can replace GPS, which cannot locate indoors.

적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 지도에서 검출된 복수의 피크를 비교함으로써 지도에서 검출된 복수의 피크 중에서 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출하고, 이와 같이 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치를 이용하여 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도와의 비교에 기초하여 추정된 절대 위치의 오차를 보상함으로써 이동 노드의 절대 위치의 정확도가 더 향상될 수 있다.By comparing a plurality of peaks detected in at least one signal intensity change pattern with a plurality of peaks detected in the map, the peaks most similar to the plurality of peaks detected in at least one signal intensity change pattern among the plurality of peaks detected in the map Searching for a plurality of peaks, and comparing at least one signal intensity change pattern with a map of the distribution pattern of the signal intensity in the area where the mobile node is located by using the locations of the most similar plurality of peaks. The accuracy of the absolute position of the mobile node may be further improved by compensating for the error of the estimated absolute position based on.

적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 지도에서 검출된 복수의 피크를 비교함으로써 지도에서 검출된 복수의 피크 중에서 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출하고, 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크의 수신 시점간의 시간차와 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치간의 거리로부터 상기 이동 노드의 속도를 추정함으로써 가속도 센서, 자이로 센서 등 센서 기반의 속도 추정 방식에 비해 매우 정확하게 이동 노드의 속도를 추정할 수 있다. 가속도 센서 등 센서 기반의 속도 추정 방식은 센서의 바이어스 오차, 적분에 따른 오차 누적 등으로 인해 속도 오차가 매우 크다. 상기된 효과들로 한정되지 않으며, 이하의 설명으로부터 또 다른 효과가 도출될 수도 있다.By comparing a plurality of peaks detected in at least one signal intensity change pattern with a plurality of peaks detected in the map, the peaks most similar to the plurality of peaks detected in at least one signal intensity change pattern among the plurality of peaks detected in the map Acceleration sensor, gyro, by locating a plurality of peaks and estimating the speed of the mobile node from the distance between the locations of occurrence of the plurality of peaks that are most similar to the time difference between the times of reception of the plurality of peaks detected in at least one signal intensity change pattern. Compared to sensor-based speed estimation methods such as sensors, the speed of a mobile node can be estimated very accurately. A sensor-based speed estimation method such as an acceleration sensor has a very large speed error due to the bias error of the sensor and the accumulation of errors due to integration. It is not limited to the above effects, and another effect may be derived from the following description.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선통신 시스템의 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 이동 노드(1)의 무선 측위 장치의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 측위 방법의 흐름도이다.
도 4는 도 3에 도시된 220 단계의 상세 흐름도이다.
도 5는 도 3의 320 단계에서의 패턴 형성 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴을 생성하기 위한 3차원 공간 좌표계를 도시한 도면이다.
도 7은 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 패턴 데이터의 누적을 테이블 형태로 나타낸 도면이다.
도 8은 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 일례를 도시한 도면이다.
도 9-10은 본 실시예의 무선 측위 알고리즘에 따라 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정되는 예들을 도시한 도면이다.
도 11은 터널 구간을 지나는 차량에 수신된 신호 세기의 변화 패턴의 일례를 도시한 도면이다.
도 12는 도 3에 도시된 320 단계에서 생성된 신호 변화 패턴과 450 단계에서 수신된 신호 분포 패턴의 대비도이다.
도 13은 도 2에 도시된 피크 검출부(21)에 의해 신호 세기의 변화 패턴이 평탄화되는 일례를 도시한 도면이다.
도 14는 도 3에 도시된 630 단계의 상세 흐름도이다.
도 15는 도 2에 도시된 속도 처리부(23)의 속도 추정의 예시도이다.
도 16은 도 3에 도시된 650 단계에서의 위치 오차 보정의 일례를 도시한 도면이다.1 is a configuration diagram of a wireless communication system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a configuration diagram of a wireless positioning device of the mobile node 1 shown in FIG. 1.
3 is a flowchart of a wireless positioning method according to an embodiment of the present invention.
4 is a detailed flowchart of step 220 shown in FIG. 3.
FIG. 5 is a diagram for explaining a pattern formation principle in step 320 of FIG. 3.
6 is a diagram showing a three-dimensional spatial coordinate system for generating a signal intensity variation pattern used for wireless positioning in the present embodiment.
7 is a diagram showing the accumulation of pattern data used for wireless positioning in the present embodiment in the form of a table.
8 is a diagram illustrating an example in which a pattern of change in signal strength used for wireless positioning in the present embodiment is generated.
9-10 are diagrams illustrating examples in which the absolute position of the mobile node 1 is estimated according to the wireless positioning algorithm of the present embodiment.
11 is a diagram illustrating an example of a change pattern of signal strength received by a vehicle passing through a tunnel section.
12 is a contrast diagram of a signal change pattern generated in step 320 shown in FIG. 3 and a signal distribution pattern received in step 450.
FIG. 13 is a diagram illustrating an example in which a signal intensity change pattern is flattened by the peak detection unit 21 shown in FIG. 2.
14 is a detailed flowchart of step 630 shown in FIG. 3.
15 is an exemplary diagram of speed estimation of the speed processing unit 23 shown in FIG. 2.
16 is a diagram illustrating an example of position error correction in step 650 shown in FIG. 3.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 이하에서는 사용자에 의해 휴대되어 이동하는 스마트폰, 차량에 탑재되어 이동하는 네비게이션 시스템과 같이 측위의 대상이 되는 모든 이동체를 포괄하여 이동 노드로 통칭하기로 한다. 또한, 와이파이 망의 액세스 포인트(AP, Access Point), LTE 망의 기지국(base station), 무선 신호를 증폭하여 재송신하는 리피터(repeater) 등과 같이, 어떤 지역에 고정 설치되어 이동 노드의 무선 통신을 중계하는 통신 기기를 포괄하여 "고정 노드"로 통칭하기로 한다. 또한, 고정 노드로부터 송출되는 RF(Radio Frequency) 신호를 간략하게 "신호"로 호칭하기로 한다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Hereinafter, all moving objects subject to positioning, such as a smart phone carried by a user and a moving navigation system mounted on a vehicle, will be collectively referred to as a mobile node. In addition, it is fixedly installed in a certain area to relay wireless communication of mobile nodes, such as an access point (AP) of a Wi-Fi network, a base station of an LTE network, and a repeater that amplifies and retransmits radio signals. The communication devices to be referred to are collectively referred to as "fixed nodes". In addition, a radio frequency (RF) signal transmitted from a fixed node is simply referred to as a "signal".

이하에서 설명될 본 발명의 실시예는 와이파이 신호, LTE(Long Term Evolution) 신호 등과 같은 무선 신호를 이용하여 측위 서비스를 제공하는 무선 측위 방법 및 장치에 관한 것으로서, 특히 무선 환경의 변화에도 매우 높은 정확도로 이동 노드의 위치를 추정할 수 있을 뿐만 아니라 하나의 고정 노드로부터만 신호를 수신할 수 있는 통신 취약 환경이나 복수 개의 리피터가 연속해서 설치됨에 따라 어떤 고정 노드로부터 송출된 신호인가의 구별이 어려운 터널 구간 등, 다양한 환경에서 이동 노드의 위치 정확도가 향상될 수 있도록 하는 무선 측위 방법 및 장치에 관한 것이다. 이하에서는 이러한 무선 측위 방법 및 무선 측위 장치를 간략하게 "무선 측위 방법"과 "무선 측위 장치"로 호칭하기로 한다. An embodiment of the present invention to be described below relates to a wireless positioning method and apparatus for providing a positioning service using a wireless signal such as a Wi-Fi signal, a Long Term Evolution (LTE) signal, and the like, and in particular, very high accuracy even when a wireless environment changes. In a tunnel where it is difficult to determine the location of the mobile node, but also in a weak communication environment where signals can be received only from one fixed node, or which signal is transmitted from a fixed node due to the installation of multiple repeaters in succession. The present invention relates to a wireless positioning method and apparatus for improving the location accuracy of a mobile node in various environments such as a section. Hereinafter, such a wireless positioning method and a wireless positioning device will be simply referred to as "wireless positioning method" and "wireless positioning device".

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선통신 시스템의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 무선통신 시스템은 복수의 이동 노드(1), 복수의 고정 노드(2), 및 측위 서버(3)로 구성된다. 복수 이동 노드(1) 각각은 사용자에 의해 휴대되거나 차량에 탑재되어 이동하면서 적어도 한 종류의 무선통신 망을 통해 다른 노드와의 무선통신을 수행한다. 일반적으로, 각 이동 노드(1)는 적어도 두 종류의 무선통신 망, 예를 들어 와이파이 망과 LTE 망을 통해 무선 통신을 수행한다. 복수의 고정 노드(2) 각각은 각 이동 노드(1)가 무선통신 망에 접속하여 다른 노드와의 무선 통신을 수행할 수 있도록 각 이동 노드(1)의 무선 통신을 중계한다. 이동 노드(1)가 와이파이 망을 통해 무선 통신을 수행하는 경우에 고정 노드는 액세스 포인트일 수 있고, LTE 망을 통해 무선 통신을 수행하는 경우에 고정 노드는 기지국일 수 있다. 측위 서버(3)는 본 실시예의 무선 측위에 필요한 라디오맵의 일부를 각 이동 노드(1)에 제공한다. 1 is a configuration diagram of a wireless communication system according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1, a wireless communication system according to the present embodiment includes a plurality of mobile nodes 1, a plurality of fixed nodes 2, and a positioning server 3. Each of the plurality of mobile nodes 1 is carried by a user or mounted on a vehicle to perform wireless communication with other nodes through at least one type of wireless communication network while moving. In general, each mobile node 1 performs wireless communication through at least two types of wireless communication networks, for example, a Wi-Fi network and an LTE network. Each of the plurality of fixed nodes 2 relays wireless communication of each mobile node 1 so that each mobile node 1 can access a wireless communication network and perform wireless communication with other nodes. When the mobile node 1 performs wireless communication through a Wi-Fi network, the fixed node may be an access point, and when performing wireless communication through an LTE network, the fixed node may be a base station. The positioning server 3 provides a part of the radio map required for wireless positioning in the present embodiment to each mobile node 1.

도 2는 도 1에 도시된 이동 노드(1)의 무선 측위 장치의 구성도이다. 도 2를 참조하면, 도 1에 도시된 이동 노드(1)의 무선 측위 장치는 무선통신부(10), 센서부(20), 버퍼(30), 스캔부(11), 신호 처리부(12), 상대위치 추정부(13), 도메인 변환부(14), 패턴 생성부(15), 클러스터 선정부(16), 맵 로더(17), 신호 비교부(18), 절대위치 추정부(19), 피크 검출부(21), 피크 비교부(22), 속도 처리부(23), 및 위치 처리부(24)로 구성된다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 구성 요소들은 특정 기능을 제공하는 하드웨어로 구현될 수도 있고, 특정 기능을 제공하는 소프트웨어가 기록된 메모리, 프로세서, 버스 등의 조합으로 구현될 수도 있음을 이해할 수 있다. 상기된 각 구성 요소는 반드시 별개의 하드웨어로 구현되는 것은 아니며, 여러 개의 구성 요소가 공통 하드웨어, 예를 들어 프로세서, 메모리, 버스 등의 조합에 의해 구현될 수도 있다. FIG. 2 is a configuration diagram of a wireless positioning device of the mobile node 1 shown in FIG. 1. 2, the wireless positioning device of the mobile node 1 shown in FIG. 1 includes a wireless communication unit 10, a sensor unit 20, a buffer 30, a scan unit 11, a signal processing unit 12, Relative position estimation unit 13, domain conversion unit 14, pattern generation unit 15, cluster selection unit 16, map loader 17, signal comparison unit 18, absolute position estimation unit 19, It is composed of a peak detection unit 21, a peak comparison unit 22, a speed processing unit 23, and a position processing unit 24. Those of ordinary skill in the art to which this embodiment belongs may be implemented as hardware that provides specific functions, or may be implemented as a combination of a memory, processor, bus, etc. in which software providing specific functions is recorded. I can understand that it may be. Each of the above-described components is not necessarily implemented by separate hardware, and several components may be implemented by a combination of common hardware, for example, a processor, a memory, and a bus.

상술한 바와 같이, 이동 노드(1)는 사용자에 의해 휴대되는 스마트폰일 수도 있고, 차량에 탑재되는 네비게이션 시스템일 수도 있다. 도 2에 도시된 실시예는 무선 측위 장치에 관한 것으로서 도 2에 도시된 무선 측위 장치의 구성 외에 스마트폰의 다른 구성이나 네비게이션 시스템의 다른 구성이 도 2에 도시되면 본 실시예의 특징이 흐려질 수 있기 때문에 생략된다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이동 노드(1)가 스마트폰이나 네비게이션 시스템 등으로 구현될 경우에 도 2에 도시된 구성 요소 외에 다른 구성 요소가 추가될 수 있음을 이해할 수 있다. As described above, the mobile node 1 may be a smartphone carried by a user or a navigation system mounted on a vehicle. The embodiment shown in FIG. 2 relates to a wireless positioning device, and if other configurations of a smartphone or other configuration of a navigation system are shown in FIG. 2 in addition to the configuration of the wireless positioning device shown in FIG. Because it is omitted. Those of ordinary skill in the art to which this embodiment belongs can understand that when the mobile node 1 is implemented as a smartphone or a navigation system, other components may be added in addition to the components shown in FIG. 2. have.

무선통신부(10)는 적어도 하나의 무선통신망을 통해 신호를 송수신한다. 센서부(20)는 이동 노드(1)의 움직임을 감지하는 적어도 하나의 센서로 구성된다. 버퍼(30)는 패턴 생성부(15)에 의해 생성된 패턴 데이터를 누적시키기 위한 용도로 사용된다. 센서부(20)는 이동 노드(1)의 가속도를 측정하는 가속도 센서(acceleration sensor)와 이동 노드(1)의 각속도를 측정하는 자이로 센서(gyro sensor)로 구성될 수 있다. 이동 노드(1)가 어떤 종류의 기기로 구현되는가에 따라 센서부(20)의 센서 종류가 달라질 수 있다. 이동 노드(1)가 스마트폰으로 구현되는 경우, 센서부(20)는 상술한 바와 같은 가속도 센서와 자이로 센서로 구성될 수 있다. 이동 노드(1)가 차량에 탑재되는 네비게이션 시스템으로 구현되는 경우, 센서부(20)는 상술한 바와 같은 가속도 센서와 자이로 센서로 구성될 수도 있고, 이러한 센서 대신에 엔코더(encoder), 지자기 센서 등이 사용될 수도 있다. The wireless communication unit 10 transmits and receives signals through at least one wireless communication network. The sensor unit 20 is composed of at least one sensor that detects the movement of the mobile node 1. The buffer 30 is used for accumulating pattern data generated by the pattern generator 15. The sensor unit 20 may include an acceleration sensor that measures the acceleration of the mobile node 1 and a gyro sensor that measures the angular velocity of the mobile node 1. The sensor type of the sensor unit 20 may vary depending on what kind of device the mobile node 1 is implemented with. When the mobile node 1 is implemented as a smartphone, the sensor unit 20 may be composed of an acceleration sensor and a gyro sensor as described above. When the mobile node 1 is implemented as a navigation system mounted on a vehicle, the sensor unit 20 may be composed of an acceleration sensor and a gyro sensor as described above, and instead of such a sensor, an encoder, a geomagnetic sensor, etc. May be used.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 측위 방법의 흐름도이다. 도 3을 참조하면, 본 실시예에 따른 무선 측위 방법은 도 2에 도시된 이동 노드(1)의 무선 측위 장치에 의해 실행되는 다음과 같은 단계들로 구성된다. 이하에서는 도 3을 참조하면서, 도 2에 도시된 스캔부(11), 신호 처리부(12), 상대위치 추정부(13), 도메인 변환부(14), 패턴 생성부(15), 클러스터 선정부(16), 맵 로더(17), 신호 비교부(18), 절대위치 추정부(19), 피크 검출부(21), 피크 비교부(22), 속도 처리부(23), 및 위치 처리부(24)를 상세하게 설명하기로 한다. 3 is a flowchart of a wireless positioning method according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 3, the wireless positioning method according to the present embodiment consists of the following steps executed by the wireless positioning device of the mobile node 1 shown in FIG. Hereinafter, referring to FIG. 3, the scanning unit 11, the signal processing unit 12, the relative position estimation unit 13, the domain conversion unit 14, the pattern generation unit 15, and the cluster selection unit shown in Fig. 2 (16), a map loader 17, a signal comparison unit 18, an absolute position estimation unit 19, a peak detection unit 21, a peak comparison unit 22, a speed processing unit 23, and a position processing unit 24 It will be described in detail.

110 단계에서 이동 노드(1)의 스캔부(11)는 무선통신부(10)를 통하여 무선통신의 주파수 대역을 주기적으로 스캔함으로써 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 송출된 적어도 하나의 신호를 수신한다. 스캔부(11)의 스캔 주기의 길이에 따라 아래에서 설명될 시간도메인 데이터의 샘플링 레이트(sampling rate)가 결정된다. 무선통신부(10)의 스캔 주기가 짧을수록 아래에서 설명될 시간도메인 데이터의 샘플링 레이트가 높아지게 되고, 결과적으로 본 실시예에 따라 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치의 정밀도가 향상될 수 있다. 시간도메인 데이터의 샘플링 레이트가 높아지게 되면 시간도메인 데이터의 데이터량이 증가하게 되므로 이동 노드(1)의 데이터 처리 부하가 증가되면서 이동 노드(1)의 절대 위치 추정에 소요되는 시간이 증가될 수 있다. 사용자의 위치 추적, 차량의 네비게이션 등의 용도로 활용되는 무선 측위의 특성상 실시간으로 사용자에게 현재 위치가 제공되어야 하기 때문에 이동 노드(1)의 하드웨어 성능, 본 실시예가 적용되는 분야에서 요구하는 측위 정밀도 등을 고려하여 무선통신부(10)의 스캔 주기가 결정됨이 바람직하다. 어떤 고정 노드(2)로부터 송출된 신호에는 그 고정 노드(2)의 아이디가 실려 있기 때문에 고정 노드(2)로부터 송출된 신호로부터 그 고정 노드(2)의 아이디를 알 수 있다.In step 110, the scanning unit 11 of the mobile node 1 receives at least one signal transmitted from at least one fixed node 2 by periodically scanning a frequency band of wireless communication through the wireless communication unit 10. . A sampling rate of time domain data to be described below is determined according to the length of the scan period of the scan unit 11. The shorter the scan period of the wireless communication unit 10, the higher the sampling rate of time domain data to be described below, and as a result, the accuracy of the estimated absolute position of the mobile node 1 according to the present embodiment may be improved. When the sampling rate of the time domain data increases, the amount of data of the time domain data increases. Accordingly, as the data processing load of the mobile node 1 increases, the time required to estimate the absolute position of the mobile node 1 may increase. Because the current location must be provided to the user in real time due to the nature of wireless positioning used for user location tracking, vehicle navigation, etc., hardware performance of the mobile node 1, positioning accuracy required in the field to which this embodiment is applied, etc. It is preferable that the scan period of the wireless communication unit 10 is determined in consideration of. Since the ID of the fixed node 2 is carried in the signal transmitted from the fixed node 2, the ID of the fixed node 2 can be known from the signal transmitted from the fixed node 2.

이동 노드(1)의 현재 위치에서 그 통신가능범위 내에 하나의 고정 노드(2)만이 존재하는 경우라면, 무선통신부(10)는 스캔 과정을 통하여 하나의 고정 노드(2)로부터 하나의 신호를 수신하게 된다. 이동 노드(1)의 현재 위치에서 그 통신가능범위 내에 복수의 고정 노드(2)가 존재하는 경우라면, 무선통신부(10)는 스캔 과정을 통하여 복수의 고정 노드(2)로부터 그 고정 노드(2)의 개수만큼의 복수의 신호를 수신하게 된다. 도 1에는 이동 노드(1)가 세 개의 고정 노드(21, 22, 23)로부터 3 개의 신호를 수신하는 예가 도시되어 있다. 다른 하나의 고정 노드(24)는 이동 노드(1)의 통신가능범위 밖에 위치해 있음을 알 수 있다. 본 실시예는 무선통신 인프라가 비교적 잘 갖춰진 지역에 적용될 수 있기 때문에 이동 노드(1)는 대부분 복수의 고정 노드(2)의 신호를 수신하게 되나, 무선통신 인프라가 취약한 일부 지역에서는 하나의 고정 노드(2)의 신호를 수신할 수도 있다. 한편, 스캔 과정에서 어떤 신호도 수신되지 않은 경우에는 본 실시예에 따른 측위 자체가 불가능한 경우에 해당하기 때문에 이동 노드(1)는 고정 노드(2)의 신호를 수신할 때까지 대기하게 된다.If only one fixed node 2 exists within the communication range at the current location of the mobile node 1, the wireless communication unit 10 receives one signal from one fixed node 2 through a scanning process. Is done. If a plurality of fixed nodes 2 exist within the communication available range at the current location of the mobile node 1, the wireless communication unit 10 transmits the fixed node 2 from the plurality of fixed nodes 2 through a scanning process. A plurality of signals as many as) are received. 1 shows an example in which the mobile node 1 receives three signals from three fixed nodes 21, 22, and 23. It can be seen that the other fixed node 24 is located outside the communication range of the mobile node 1. Since the present embodiment can be applied to an area where the wireless communication infrastructure is relatively well equipped, the mobile node 1 mostly receives signals from a plurality of fixed nodes 2, but in some areas where the wireless communication infrastructure is weak, one fixed node It is also possible to receive the signal of (2). On the other hand, when no signal is received during the scanning process, since this corresponds to a case where positioning itself is impossible according to the present embodiment, the mobile node 1 waits until it receives the signal from the fixed node 2.

120 단계에서 이동 노드(1)의 신호 처리부(12)는 110 단계에서 수신된 각 신호의 세기를 측정한다. 130 단계에서 이동 노드(1)의 신호 처리부(12)는 120 단계에서 측정된 각 신호 세기를 어느 하나의 시점에 연관시켜 나타내는 시간도메인 데이터를 생성한다. 여기에서, 어느 하나의 시점은 110 단계에서 수신된 신호를 그 이전에 수신된 신호 또는 그 이후에 수신된 신호와 구별하기 위한 정보로서 사용된다. 이 시점은 각 신호의 수신 시점일 수 있다. 각 신호의 수신 시점은 신호 처리부(12)가 무선통신부(10)로부터 각 신호를 입력받은 순간에 이동 노드(1)의 내부 시계의 시간을 읽은 시점일 수 있다. 보다 상세하게 설명하면, 130 단계에서 이동 노드(1)의 신호 처리부(12)는 110 단계에서 수신된 각 신호 별로 각 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디, 각 신호의 수신 시점, 및 120 단계에서 측정된 각 신호의 세기를 하나의 세트로 묶은 적어도 하나의 신호 세기 세트 {RSS_mn, ...}_TD를 포함하는 시간도메인 데이터를 생성한다. 여기에서, RSS는 "Received Signal Strength"의 약자이고, TD는 "Time Domain"의 약자이고, 아래첨자의 "m"은 고정 노드(2)의 아이디의 순번을 나타내고, "n"은 각 신호의 수신 시점의 순번을 나타낸다. In step 120, the signal processing unit 12 of the mobile node 1 measures the strength of each signal received in step 110. In step 130, the signal processing unit 12 of the mobile node 1 generates time domain data representing each signal strength measured in step 120 by associating it with a point in time. Here, any one point of view is used as information for distinguishing the signal received in step 110 from the signal received before it or the signal received thereafter. This time point may be a time point at which each signal is received. The reception time of each signal may be a time when the signal processing unit 12 reads the time of the internal clock of the mobile node 1 at the moment when each signal is input from the wireless communication unit 10. In more detail, in step 130, the signal processing unit 12 of the mobile node 1 transmits each signal for each signal received in step 110, the ID of the fixed node 2, the reception time of each signal, and 120 Time domain data including at least one signal strength set {RSS _mn , ...} _TD in which the strength of each signal measured in step is grouped into one set is generated. Here, RSS is an abbreviation of "Received Signal Strength", TD is an abbreviation of "Time Domain", "m" of the subscript indicates the sequence number of the ID of the fixed node 2, and "n" is the abbreviation of each signal. Represents the order of reception time.

예를 들어, 도 3에 도시된 무선 측위 방법이 세 번 반복하여 실행되면, 스캔부(11)는 세 번에 걸쳐 주변의 신호를 스캔하게 된다. 스캔부(11)가 세 번째 신호 스캔 시에 두 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출된 신호 하나만을 수신한다면, 시간도메인 데이터는 하나의 신호 세기 세트 RSS₂₃만을 포함하게 된다. 만약, 스캔부(11)가 세 번째 신호 스캔 시에 두 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출된 신호와 세 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출된 신호를 수신한다면, 시간도메인 데이터는 신호 세기 세트 RSS₂₃과 RSS₃₃을 포함하게 된다. For example, if the wireless positioning method shown in FIG. 3 is repeatedly executed three times, the scanning unit 11 scans the surrounding signals three times. When the scan unit 11 receives only one signal transmitted from the fixed node 2 having the second ID when scanning the third signal, the time domain data includes only one signal strength set RSS ₂₃ . If the scan unit 11 receives the signal transmitted from the fixed node 2 having the second ID and the signal transmitted from the fixed node 2 having the third ID when scanning the third signal, time domain data Will contain the signal strength sets RSS ₂₃ and RSS ₃₃ .

이와 같이, 시간도메인 데이터는 302 단계에서 측정된 각 신호의 세기를 시간 도메인에서 각 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디와 각 신호의 수신 시점으로 구분하는 데이터라고 할 수 있다. 본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 실행될 때마다 130 단계에서 생성되는 시간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트 {RSS_mn, ...}_TD의 수신 시점은 모두 동일하게 된다. 이에 따라, 시간도메인 데이터의 길이를 줄이기 위하여 동일한 시점에 수집된 신호들에 대해서는 하나의 시점에 복수의 고정 노드 아이디와 복수의 신호 세기를 나열하여 붙일 수도 있다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상술된 바와 같은 포맷 이외에 다양한 포맷으로 시간도메인 데이터를 표현할 수 있음을 이해할 수 있다.In this way, the time domain data may be referred to as data that divides the strength of each signal measured in step 302 into the ID of the fixed node 2 that transmitted each signal in the time domain and the time when each signal is received. Each time the radio positioning method according to the present embodiment is executed, the reception times of the plurality of signal strength sets {RSS _mn , ...} _TD included in the time domain data generated in step 130 are the same. Accordingly, in order to reduce the length of the time domain data, a plurality of fixed node IDs and a plurality of signal intensities may be attached to each other in a row for signals collected at the same time point. Those of ordinary skill in the art to which the present embodiment belongs may understand that time domain data may be expressed in various formats other than the above-described format.

210 단계에서 이동 노드(1)의 상대위치 추정부(13)는 센서부(20)의 출력 신호를 주기적으로 수신한다. 220 단계에서 이동 노드(1)의 상대위치 추정부(13)는 210 단계에서 수신된 센서부(20)의 출력 신호의 값으로부터 이동 노드(1)의 이동 거리와 이동 방향을 산출한다. 230 단계에서 이동 노드(1)의 상대위치 추정부(13)는 220 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 이동 거리와 이동 방향에 기초하여 이동 노드(1)의 이전 위치에 대한 이동 노드(1)의 현재 위치의 상대적인 변화를 산출함으로써 이동 노드(1)의 이전 위치에 대한 이동 노드(1)의 현재 상대 위치를 추정한다. 본 실시예에 따르면, 상대위치 추정부(13)는 속도 처리부(21)에 의해 추정된 속도를 이용하여 가속도 센서의 출력신호의 값으로부터 산출된 이동 노드(1)의 속도의 오차를 보상하고, 오차가 보상된 속도로부터 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정한다. 여기에서, 이동 노드(1)의 이전 위치는 본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 처음으로 실행될 때에는 아래에서 설명될 클러스터의 기준점(reference point)이 되고, 기준점에 대한 상대 위치가 추정된 후에는 현재 추정하고자 하는 상대 위치의 직전에 추정된 상대 위치가 된다. In step 210, the relative position estimation unit 13 of the mobile node 1 periodically receives an output signal from the sensor unit 20. In step 220, the relative position estimation unit 13 of the mobile node 1 calculates the moving distance and the moving direction of the mobile node 1 from the value of the output signal of the sensor unit 20 received in step 210. In step 230, the relative position estimation unit 13 of the mobile node 1 determines the moving node 1 relative to the previous position of the moving node 1 based on the moving distance and the moving direction of the moving node 1 calculated in step 220. A current relative position of the mobile node 1 with respect to the previous position of the mobile node 1 is estimated by calculating a relative change of the current position of ). According to this embodiment, the relative position estimation unit 13 compensates for an error in the speed of the mobile node 1 calculated from the value of the output signal of the acceleration sensor using the speed estimated by the speed processing unit 21, The relative position of the mobile node 1 is estimated from the speed compensated for the error. Here, the previous position of the mobile node 1 becomes a reference point of the cluster to be described below when the wireless positioning method according to the present embodiment is first executed, and after the relative position with respect to the reference point is estimated, the current It becomes the estimated relative position just before the relative position to be estimated.

아래에서 설명된 바와 같이, 신호 세기가 표시되는 도메인을 시간 도메인으로부터 공간 도메인으로 변환하는 과정에서 각 신호의 수신 시점은 그 수신 시점에서의 이동 노드(1)의 상대 위치로 교체되기 때문에 상대위치 추정부(13)는 스캔부(11)의 스캔 주기에 동기되어 이동 노드(1)의 상대 위치를 주기적으로 산출함이 바람직하다. 이동 노드(1)의 상대 위치의 정밀도를 높이기 위하여, 상대위치 추정부(13)는 스캔부(11)의 스캔 주기보다 짧은 주기로 이동 노드(1)의 상대 위치를 산출할 수도 있다. 상술한 바와 같이, 이동 노드(1)가 어떤 종류의 기기로 구현되는가에 따라 센서부(20)의 센서 종류가 달라질 수 있기 때문에 이동 노드(1)의 상대 위치의 추정에는 이동 노드(1)가 어떤 종류의 기기로 구현되는가에 따라 서로 다른 항법 알고리즘이 사용될 수 있다. As described below, in the process of converting the domain in which the signal strength is displayed from the time domain to the spatial domain, the time of reception of each signal is replaced with the relative position of the mobile node 1 at the time of reception. It is preferable that the top 13 periodically calculates the relative position of the mobile node 1 in synchronization with the scan period of the scan unit 11. In order to increase the accuracy of the relative position of the mobile node 1, the relative position estimating unit 13 may calculate the relative position of the mobile node 1 at a period shorter than the scan period of the scanning unit 11. As described above, since the sensor type of the sensor unit 20 may vary depending on what kind of device the mobile node 1 is implemented with, the mobile node 1 is required to estimate the relative position of the mobile node 1 Different navigation algorithms can be used depending on what kind of device is implemented.

도 4는 도 3에 도시된 220 단계의 상세 흐름도이다. 도 4를 참조하면, 도 3에 도시된 220 단계는 도 2에 도시된 상대위치 추정부(13)에 의해 실행되는 다음과 같은 단계들로 구성된다. 이동 노드(1)가 스마트폰인 경우에 상대위치 추정부(13)는 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 알고리즘을 사용하여 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정할 수 있다. 이동 노드(1)가 네비게이션 시스템으로서 차량에 탑재되는 경우에 상대위치 추정부(13)는 DR(Dead Reckoning) 알고리즘을 사용하여 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정할 수 있다. 예를 들어, 상대위치 추정부(13)는 차량의 휠(wheel)에 센서부(20)의 가속도 센서와 자이로 센서를 부착함으로써 이동 노드(1)의 이동 거리와 이동 방향을 산출할 수 있다. 도 4에 도시된 이동 노드(1)의 이동 거리와 이동 방향 산출 방법은 PDR, DR 알고리즘 등과 같은 기존의 상대위치 추정 알고리즘에 적용될 수 있으며, 측위 오차를 줄이기 위해 칼만 필터 등이 추가적으로 적용될 수도 있다. 4 is a detailed flowchart of step 220 shown in FIG. 3. Referring to FIG. 4, step 220 shown in FIG. 3 includes the following steps executed by the relative position estimation unit 13 shown in FIG. 2. When the mobile node 1 is a smartphone, the relative position estimating unit 13 may estimate the relative position of the mobile node 1 using a Pedestrian Dead Reckoning (PDR) algorithm. When the mobile node 1 is mounted on a vehicle as a navigation system, the relative position estimation unit 13 may estimate the relative position of the mobile node 1 using a dead reckoning (DR) algorithm. For example, the relative position estimation unit 13 may calculate the moving distance and the moving direction of the moving node 1 by attaching the acceleration sensor and the gyro sensor of the sensor unit 20 to the wheel of the vehicle. The method of calculating the moving distance and the moving direction of the mobile node 1 shown in FIG. 4 may be applied to existing relative position estimation algorithms such as PDR and DR algorithms, and a Kalman filter may be additionally applied to reduce positioning errors.

221 단계에서 상대위치 추정부(13)는 다음 수학식 1에 따라 이전 시점부터 현재 시점까지 센서부(20)의 가속도 센서로부터 출력된 신호가 나타내는 이동 노드(1)의 가속도를 적분함으로써 이전 시점과 현재 시점 사이에서의 이동 노드(1)의 속도를 산출한다. 여기에서, 현재 시점은 상대위치 추정부(13)가 센서부(20)의 가속도 센서의 출력 신호를 현재 입력받은 시점을 의미한다. 상대위치 추정부(13)는 스캔부(11)의 스캔 주기에 동기되어 이동 노드(1)의 상대 위치를 주기적으로 산출하기 위해, 상대위치 추정부(13)는 110 단계에서의 신호 수신 시점에 현재 센서부(20)의 가속도 센서의 출력 신호를 입력받는다. 이전 시점은 상대위치 추정부(13)가 현재 시점 이전에 이동 노드(1)의 상대 위치 추정을 위해 센서부(20)의 가속도 센서의 출력 신호를 마지막으로 입력받은 시점을 의미한다. 만약, 이동 노드(1)의 상대 위치가 현재 시점 이전에 추정된 적이 없으면 본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 실행되어 상대위치 추정부(13)가 센서부(20)의 가속도 센서의 출력 신호를 최초로 입력받은 시점이 된다. In step 221, the relative position estimating unit 13 integrates the acceleration of the mobile node 1 indicated by the signal output from the acceleration sensor of the sensor unit 20 from the previous time to the current time according to the following Equation 1 The speed of the mobile node 1 between the current time points is calculated. Here, the current time point means a time point at which the relative position estimation unit 13 currently receives the output signal from the acceleration sensor of the sensor unit 20. The relative position estimating unit 13 is synchronized with the scan period of the scanning unit 11 to periodically calculate the relative position of the mobile node 1, the relative position estimating unit 13 at the time of signal reception in step 110 The output signal of the acceleration sensor of the current sensor unit 20 is received. The previous time point means a time point at which the relative position estimating unit 13 finally receives the output signal of the acceleration sensor of the sensor unit 20 for estimating the relative position of the mobile node 1 before the current time point. If the relative position of the mobile node 1 has not been estimated before the current point in time, the wireless positioning method according to the present embodiment is executed so that the relative position estimation unit 13 receives the output signal of the acceleration sensor of the sensor unit 20. This is the first time the input was received.

수학식 1에서 "v_s"는 221 단계에서 산출된 이전 시점과 현재 시점 사이에서의 이동 노드(1)의 속도이고, "t₁"은 이전 시점이고, "t₂"는 현재 시점이고, "a_s"는 센서부(20)의 가속도 센서의 출력 신호가 나타내는 가속도이고, "a_r"은 이동 노드(1)의 실제 가속도이고, "e"는 이동 노드(1)의 실제 가속도에 대한 가속도 센서의 출력 신호가 나타내는 가속도의 오차이다. 가속도 센서의 바이어스 오차 등으로 인해 가속도 센서의 출력 신호가 나타내는 가속도는 이동 노드(1)의 실제 가속도와 다르다. 수학식 1에 기재된 바와 같이, 가속도 센서의 출력 신호가 나타내는 가속도 "a_s"는 이동 노드(1)의 실제 가속도 "a_r"와 이동 노드(1)의 실제 가속도에 대한 가속도 센서의 출력 신호가 나타내는 가속도의 오차 "e"의 합이 된다. 이에 따라, 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도 "v_s"는 이동 노드(1)의 실제 가속도 "a_r"의 적분과 이동 노드(1)의 실제 가속도에 대한 가속도 센서의 출력 신호가 나타내는 가속도의 오차 "e"의 적분의 합이 된다.In Equation 1, "v _s " is the speed of the mobile node 1 between the previous time point and the current time point calculated in step 221, "t ₁ " is the previous time point, "t ₂ " is the current time point, " a _s "is the acceleration indicated by the output signal of the acceleration sensor of the sensor unit 20, "a _r " is the actual acceleration of the mobile node 1, and "e" is the acceleration with respect to the actual acceleration of the mobile node 1 It is an error in acceleration indicated by the sensor's output signal. The acceleration indicated by the output signal of the acceleration sensor is different from the actual acceleration of the mobile node 1 due to a bias error of the acceleration sensor or the like. As described in Equation 1, the acceleration "a _s " indicated by the output signal of the acceleration sensor is the actual acceleration "a _r " of the mobile node 1 and the output signal of the acceleration sensor with respect to the actual acceleration of the mobile node 1 It becomes the sum of the error "e" of the indicated acceleration. Accordingly, the velocity “v _s ” of the mobile node 1 calculated in step 221 is the integral of the actual acceleration “a _r ” of the mobile node 1 and the output signal of the acceleration sensor for the actual acceleration of the mobile node 1 It is the sum of the integrals of the acceleration error "e" represented by

222 단계에서 상대위치 추정부(13)는 640 단계에서 속도 처리부(23)에 의해 이전 시점과 현재 시점 사이에서 추정된 이동 노드(1)의 속도가 존재하는가를 확인한다. 여기에서, 속도 처리부(23)에 의해 이전 시점과 현재 시점 사이에서 추정된 이동 노드(1)의 속도는 222 단계의 실행 직전에 바로 실행된 640 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 속도를 의미한다. 도 3에 도시된 무선 측위 방법이 반복적으로 실행될 때에 한 차례의 실행 시간은 대략 1초 이내로 매우 짧기 때문에 222 단계의 실행 시점에서의 이동 노드(1)의 실제 속도와 222 단계의 실행 직전에 바로 실행된 640 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 속도는 거의 차이가 없다. 222 단계에서의 확인 결과, 640 단계에서 속도 처리부(23)에 의해 이전 시점과 현재 시점 사이에서 추정된 이동 노드(1)의 속도가 존재하면 223 단계로 진행하고 그렇지 않으면 225 단계로 진행한다. In step 222, the relative position estimating unit 13 checks whether there is a speed of the mobile node 1 estimated between the previous time point and the current time point by the speed processing unit 23 in step 640. Here, the speed of the mobile node 1 estimated by the speed processing unit 23 between the previous time point and the current time point means the speed of the mobile node 1 estimated in step 640 immediately before the execution of step 222. do. When the wireless positioning method shown in FIG. 3 is repeatedly executed, the execution time of one operation is very short, within about 1 second, so the actual speed of the mobile node 1 at the time of execution of step 222 and the execution of step 222 are executed immediately. There is almost no difference in the speed of the mobile node 1 estimated in step 640. As a result of checking in step 222, if there is a speed of the mobile node 1 estimated between the previous time point and the current time point by the speed processing unit 23 in step 640, the process proceeds to step 223, otherwise the process proceeds to step 225.

223 단계에서 상대위치 추정부(13)는 다음 수학식 2에 따라 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도로부터 640 단계에서 속도 처리부(23)에 의해 이전 시점과 현재 시점 사이에서 추정된 이동 노드(1)의 속도를 감산함으로써 640 단계에서 속도 처리부(23)에 의해 이전 시점과 현재 시점 사이에서 추정된 이동 노드(1)의 속도에 대한 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도의 오차를 산출한다. 수학식 2에서 "v_r"은 640 단계에서 속도 처리부(23)에 의해 이전 시점과 현재 시점 사이에서 추정된 이동 노드(1)의 속도이다. In step 223, the relative position estimation unit 13 moves the estimated movement between the previous time point and the current time point by the speed processing unit 23 in step 640 from the speed of the moving node 1 calculated in step 221 according to the following Equation 2 By subtracting the speed of the node 1, the speed of the mobile node 1 calculated in step 221 with respect to the speed of the mobile node 1 estimated between the previous time and the current time by the speed processing unit 23 in step 640 Calculate the error. In Equation 2, "v _r " is the speed of the mobile node 1 estimated between the previous time point and the current time point by the speed processing unit 23 in step 640.

224 단계에서 상대위치 추정부(13)는 223 단계에서 산출된 속도 오차를 이용하여 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도의 오차를 보상한다. 보다 상세하게 설명하면, 상대위치 추정부(13)는 223 단계에서 산출된 속도 오차가 제거되는 방향으로 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도를 조정함으로써 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도의 오차를 보상할 수 있다. 아래에 설명된 바와 같이, 640 단계에서 속도 처리부(23)에 의해 추정된 이동 노드(1)의 속도 "v_r"은 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도 "v_s"에 비해 이동 노드(1)의 실제 속도에 매우 근접한 값이다. 따라서, 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도 "v_s"는 속도 처리부(23)에 의해 추정된 이동 노드(1)의 속도 "v_r"와 223 단계에서 산출된 속도 오차의 합이 될 수 있다. 수학식 2에 기재된 바와 같이, 223 단계에서 산출된 오차가 "0"에 수렴하게 되면 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도 "v_s"의 오차가 제거될 수 있다.In step 224, the relative position estimating unit 13 compensates for the error in the speed of the mobile node 1 calculated in step 221 by using the speed error calculated in step 223. In more detail, the relative position estimating unit 13 adjusts the speed of the mobile node 1 calculated in step 221 in the direction in which the speed error calculated in step 223 is removed. ) Can compensate for the speed error. As described below, the speed "v _r " of the mobile node 1 estimated by the speed processing unit 23 in step 640 moves compared to the speed "v _s " of the mobile node 1 calculated in step 221. This value is very close to the actual speed of node 1. Therefore, the speed "v _s " of the mobile node 1 calculated in step 221 is the sum of the speed error "v _r " of the mobile node 1 estimated by the speed processing unit 23 and the speed error calculated in step 223 Can be. As described in Equation 2, when the error calculated in step 223 converges to "0", the error of the speed "v _s " of the mobile node 1 calculated in step 221 may be removed.

225 단계에서 상대위치 추정부(13)는 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도 또는 224 단계에서 보상된 이동 노드(1)의 속도를 적분함으로써 이전 시점과 현재 시점 사이에서의 이동 노드(1)의 이동 거리를 산출한다. 226 단계에서 상대위치 추정부(13)는 이전 시점부터 현재 시점까지 센서부(20)의 자이로 센서로부터 출력된 신호가 나타내는 이동 노드(1)의 각속도를 적분함으로써 이전 시점과 현재 시점 사이에서의 이동 노드(1)의 이동 방향을 산출한다. 아래에 설명된 바와 같이, 220 단계에서 추정되는 이동 노드(1)의 상대 위치는 공간도메인 데이터의 생성에 사용된다. 본 실시예의 공간도메인 데이터는 현재 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치 외에 과거에 추정된 복수의 상대 위치를 포함한다. 상대위치 추정부(13)는 221 ~ 225 단계를 과거의 추정된 복수의 상대 위치에 대해서도 반복적으로 수행함으로써 640 단계에서 추정된 속도를 이용하여 과거의 추정된 복수의 상대 위치의 오차를 보상할 수도 있다. 이 경우, 본 실시예의 공간도메인 데이터 정확도가 향상되어 결과적으로 측위 정확도가 향상될 수 있다. In step 225, the relative position estimating unit 13 integrates the speed of the mobile node 1 calculated in step 221 or the speed of the mobile node 1 compensated in step 224, thereby Calculate the travel distance of 1). In step 226, the relative position estimation unit 13 integrates the angular velocity of the moving node 1 indicated by the signal output from the gyro sensor of the sensor unit 20 from the previous time point to the current time point, thereby moving between the previous time point and the current time point. The moving direction of the node 1 is calculated. As described below, the relative position of the mobile node 1 estimated in step 220 is used to generate spatial domain data. The spatial domain data of the present embodiment includes a plurality of relative positions estimated in the past in addition to the currently estimated relative positions of the mobile node 1. The relative position estimating unit 13 may compensate for the errors of the past estimated relative positions by using the speed estimated in step 640 by repeatedly performing steps 221 to 225 for the plurality of previously estimated relative positions. have. In this case, the spatial domain data accuracy of the present embodiment is improved, and as a result, the positioning accuracy may be improved.

최근, 차량에 탑재되는 네비게이션 시스템 중 일부는 인공위성으로부터 송출된 신호, 예를 들어 GPS 신호를 수신할 수 없는 터널 등과 같은 환경에서 차량의 위치를 알려주기 위해 PDR, DR 알고리즘 등과 같은 기존의 상대위치 추정 알고리즘을 사용하여 차량의 위치를 측정하고 있다. 앞선 설명한 바와 같은 가속도 센서의 바이어스 오차, 적분에 따른 오차 누적 등으로 인해 측위 오차가 매우 심한 문제점이 있었다. 상술한 바와 같이, 본 실시예는 속도 처리부(23)에 의해 추정된 이동 노드(1)의 속도를 이용하여 가속도 센서의 출력신호의 값으로부터 산출된 이동 노드(1)의 속도를 오차를 보상함으로써 이동 노드(1)의 상대 위치 오차가 대폭 감소될 수 있고, 결과적으로 이동 노드(1)의 위치 정확도가 대폭 향상될 수 있다.Recently, some of the navigation systems mounted on vehicles have been used to estimate the position of the vehicle in an environment such as a tunnel that cannot receive a signal transmitted from a satellite, for example, a GPS signal. We are measuring the position of the vehicle using an algorithm. As described above, there is a problem in that the positioning error is very severe due to the bias error of the acceleration sensor and the accumulation of errors due to integration. As described above, in this embodiment, the speed of the mobile node 1 calculated from the value of the output signal of the acceleration sensor using the speed of the mobile node 1 estimated by the speed processing unit 23 is compensated for the error. The relative position error of the mobile node 1 can be greatly reduced, and as a result, the location accuracy of the mobile node 1 can be greatly improved.

도 3에 도시된 무선 측위 방법이 실행된 후에 다시 실행될 때, 상대위치 추정부(13)는 아래에서 설명될 520 단계에서의 이동 노드(1)의 절대 위치의 추정 이후에는 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치에 대한 이동 노드의 상대 위치를 추정한다. 따라서, 320 단계에서 복수의 시점에 걸친 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 생성된 이후, 즉 그 복수의 시점 이후에는 이동 노드(1)의 절대 위치에 대하여 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 생성된다. 본 실시예에 따르면, 이동 노드(1)의 상대 위치는 계속적으로 이동 노드(1)의 이전 상대 위치를 기준으로 추정되는 것이 아니라, 이동 노드(1)의 상대 위치가 절대 위치로 교체된 때에는 그 절대 위치를 기준으로 추정되기 때문에 이동 노드(1)의 상대 위치 추정이 적용되는 구간은 매우 짧게 되어 상대 위치 추정의 반복에 따른 상대 위치의 오차 누적으로 인한 이동 노드(1)의 절대 위치 오차가 거의 발생하지 않게 된다. When the wireless positioning method shown in FIG. 3 is executed again after execution, the relative position estimating unit 13 performs the movement estimated in step 520 after estimating the absolute position of the mobile node 1 in step 520, which will be described below. Estimate the relative position of the mobile node to the absolute position of node 1. Therefore, after generating at least one signal intensity change pattern according to the relative change of the position of the mobile node 1 over a plurality of viewpoints in step 320, that is, after the plurality of viewpoints, the absolute position of the mobile node 1 At least one signal intensity change pattern according to the relative change in the position of the mobile node 1 is generated from the relative position of the mobile node estimated for. According to this embodiment, the relative position of the mobile node 1 is not continuously estimated based on the previous relative position of the mobile node 1, but when the relative position of the mobile node 1 is replaced with an absolute position, Since it is estimated based on the absolute position, the section to which the relative position estimation of the mobile node 1 is applied is very short, and the absolute position error of the mobile node 1 due to the accumulation of errors in the relative position due to repetition of the relative position estimation is almost Will not occur.

상술한 바와 같이, 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정하기 위한 PDR, DR 알고리즘은 센서의 출력 신호 값의 적분을 통해 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정하기 때문에 이동 노드(1)의 상대 위치 추정이 반복될수록 이동 노드(1)의 상대 위치의 오차가 누적된다. 이에 따라, 이동 노드(1)의 상대 위치 추정이 적용되는 구간이 길수록 이동 노드(1)의 상대 위치의 오차는 증가하게 된다. 본 실시예는 이동 노드(1)의 상대 위치가 추정되는 중간 중간에 이동 노드(1)의 상대 위치가 절대 위치로 교체되기 때문에 상대 위치 추정의 반복에 따른 상대 위치의 오차 누적이 거의 발생하지 않게 된다. 이에 따라, 본 실시에 따른 측위의 정확도는 종래의 무선 측위 기술에 PDR, DR 등의 상대 위치 추정 알고리즘을 융합시킨 기법에 비해 매우 높다. As described above, the PDR and DR algorithms for estimating the relative position of the mobile node 1 estimate the relative position of the mobile node 1 through the integration of the sensor's output signal values. As the position estimation is repeated, the error of the relative position of the mobile node 1 is accumulated. Accordingly, an error in the relative position of the mobile node 1 increases as the section to which the relative position estimation of the mobile node 1 is applied is longer. In this embodiment, since the relative position of the mobile node 1 is replaced with an absolute position in the middle of the estimation of the relative position of the mobile node 1, the error of the relative position due to repetition of the relative position estimation is hardly generated. do. Accordingly, the positioning accuracy according to the present embodiment is very high compared to a technique in which a relative position estimation algorithm such as PDR and DR is fused with a conventional wireless positioning technology.

본 실시예에 따라 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정된 후에는 이후 추정되는 이동 노드(1)의 상대 위치마다 절대 위치가 추정될 수도 있고, 이후 추정되는 이동 노드(1)의 상대 위치를 복수 회 추정한 후에 하나의 절대 위치가 추정될 수도 있다. 전자의 경우, 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정된 후에는 이동 노드(1)의 이전 위치는 항상 현재 추정하고자 하는 상대 위치의 직전에 추정된 절대 위치가 된다. 후자의 경우, 이동 노드(1)의 이전 위치는 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정된 직후에는 현재 추정하고자 하는 상대 위치의 직전에 추정된 절대 위치가 되지만, 그 후에는 상기된 회수만큼 상대 위치가 추정될 때까지는 현재 추정하고자 하는 상대 위치의 직전에 추정된 상대 위치가 된다. After the absolute position of the mobile node 1 is estimated according to the present embodiment, the absolute position may be estimated for each relative position of the mobile node 1 that is estimated later, or the estimated relative position of the mobile node 1 One absolute position may be estimated after estimating multiple times. In the former case, after the absolute position of the mobile node 1 is estimated, the previous position of the mobile node 1 always becomes the absolute position estimated immediately before the relative position to be currently estimated. In the latter case, the previous position of the mobile node 1 becomes the estimated absolute position immediately before the current relative position to be estimated immediately after the absolute position of the mobile node 1 is estimated. Until the position is estimated, it is the estimated relative position just before the current position to be estimated.

310 단계에서 이동 노드(1)의 도메인 변환부(14)는 130 단계에서 생성된 시간도메인 데이터를 120 단계에서 측정된 각 신호 세기를 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에 연관시켜 나타내는 공간도메인 데이터로 변환한다. 보다 상세하게 설명하면, 도메인 변환부(14)는 130 단계에서 생성된 시간도메인 데이터에 포함된 적어도 하나의 신호 세기 세트 {RSS_mn, ...}_TD의 각 세트 별로 각 세트 RSS_mn가 나타내는 고정 노드(2)의 아이디, 각 신호의 수신 시점, 및 각 신호의 세기 중에서 각 신호의 수신 시점을 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치로 교체함으로써 시간도메인 데이터를 고정 노드(2)의 아이디, 이동 노드(1)의 상대 위치, 및 각 신호의 세기를 하나의 세트로 묶은 적어도 하나의 신호 세기 세트 {RSS_mn, ...}_SD로 변환한다. In step 310, the domain conversion unit 14 of the mobile node 1 associates the time domain data generated in step 130 with the respective signal strength measured in step 120 with the relative position of the mobile node 1 estimated in step 230. It converts to the spatial domain data indicated. In more detail, the domain converting unit 14 is a fixed set of at least one signal intensity included in the time domain data generated in step 130 {RSS _mn , ...} _TD indicated by each set RSS _mn The time domain data is fixed by replacing the receiving time of each signal with the relative position of the mobile node 1 corresponding to the receiving time of each signal among the ID of the node 2, the time of receiving each signal, and the strength of each signal. The ID of (2), the relative position of the mobile node 1, and the strength of each signal are converted into at least one signal strength set {RSS _mn , ...} _{SD that} is _combined into one set.

여기에서, RSS는 "Received Signal Strength"의 약자이고, SD는 "Space Domain"의 약자이고, 아래첨자의 "m"은 고정 노드(2)의 아이디의 순번을 나타내고, "n"은 각 신호의 수신 시점의 순번에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치의 순번을 나타낸다. 110 단계에서의 신호 수신과 210 단계에서의 신호 수신이 동기화되어 거의 동일한 시간대에 실행되는 경우라면 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치는 각 신호의 수신 시점에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치일 수 있다. 이 경우, 각 신호의 수신 시점의 순번은 그대로 이동 노드(1)의 상대 위치의 순번이 된다. 예를 들어, 공간도메인 데이터에 포함된 신호 세기 세트 RSS₂₃은 상대위치 추정부(13)가 세 번째 상대 위치 추정 시에 두 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 수신된 신호의 세기를 나타내게 된다.Here, RSS is an abbreviation of "Received Signal Strength", SD is an abbreviation of "Space Domain", the "m" of the subscript indicates the sequence number of the ID of the fixed node 2, and "n" is the abbreviation of each signal. It indicates the order of the relative position of the mobile node 1 corresponding to the order of the reception time point. If the signal reception in step 110 and the signal reception in step 210 are synchronized and executed at approximately the same time period, the relative position of the mobile node 1 corresponding to the reception time of each signal is estimated at the time of reception of each signal. It may be a relative position of the node 1. In this case, the order of the times of reception of each signal is the order of the relative position of the mobile node 1 as it is. For example, the signal strength set RSS ₂₃ included in the spatial domain data represents the strength of the signal received from the fixed node 2 having the second ID when the relative position estimation unit 13 estimates the third relative position. .

110 단계에서의 신호 수신과 210 단계에서의 신호 수신의 동기화가 이루어지지 않은 경우라면 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치는 여러 시점에서 추정된 상대 위치들 중에서 각 신호의 수신 시점에 가장 가까운 시점에서 추정된 상대 위치일 수 있다. 이와 같이, 시간도메인 데이터는 고정 노드(2)의 아이디, 각 신호의 수신 시점, 및 각 신호의 세기를 하나의 세트로 묶음으로써 각 신호 세기를 각 신호의 수신 시점에 연관시켜 나타낸 시간 기반의 데이터인 반면, 공간도메인 데이터는 시간도메인 데이터에 포함된 고정 노드(2)의 아이디, 시간도메인 데이터에 포함된 시점에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치, 시간도메인 데이터에 포함된 각 신호 세기를 하나의 세트로 묶음으로써 각 신호 세기를 이동 노드(1)의 상대 위치에 연관시켜 나타낸 공간 기반의 데이터이다. If the signal reception in step 110 and the signal reception in step 210 are not synchronized, the relative position of the mobile node 1 corresponding to the reception point of each signal is the relative position of each signal among the relative positions estimated at various points in time. It may be a relative position estimated at a point closest to the receiving point. In this way, the time domain data is time-based data representing the ID of the fixed node 2, the reception time of each signal, and the strength of each signal by associating each signal strength with the reception time of each signal into one set. In contrast, the spatial domain data includes the ID of the fixed node 2 included in the temporal domain data, the relative position of the mobile node 1 estimated at the time included in the temporal domain data, and the strength of each signal included in the temporal domain data. This is spatial-based data that is expressed by associating each signal strength with a relative position of the mobile node 1 by grouping it into one set.

본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 실행될 때마다 130 단계에서 생성되는 시간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트 {RSS_mn, ...}_TD의 수신 시점은 모두 동일하기 때문에, 본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 실행될 때마다 310 단계에서 변환되는 공간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트 {RSS_mn, ...}_SD의 상대 위치도 모두 동일하게 된다. 이에 따라, 공간도메인 데이터의 길이를 줄이기 위하여 동일한 상대 위치에서 수집된 신호들에 대해서는 하나의 상대 위치에 복수의 고정 노드 아이디와 복수의 신호 세기를 나열하여 붙일 수도 있다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상술된 바와 같은 포맷 이외에 다양한 포맷으로 공간도메인 데이터를 표현할 수 있음을 이해할 수 있다.Each time the wireless positioning method according to the present embodiment is executed, a plurality of signal strength sets {RSS _mn , ...} _TDs included in the time domain data generated in step 130 are all the same, so in this embodiment, Each time the wireless positioning method is executed, the relative positions of the plurality of signal strength sets {RSS _mn , ...} _SD included in the spatial domain data converted in step 310 are all the same. Accordingly, in order to reduce the length of the spatial domain data, for signals collected at the same relative position, a plurality of fixed node IDs and a plurality of signal strengths may be attached to one relative position in a row. Those of ordinary skill in the art to which this embodiment belongs may understand that spatial domain data can be expressed in various formats other than the above-described format.

320 단계에서 이동 노드(1)의 패턴 생성부(15)는 120 단계에서 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치로부터 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성한다. 보다 상세하게 설명하면, 패턴 생성부(15)는 120 단계에서 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치로부터 110 단계에서 현재 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 생성하고, 현재 수신된 적어도 하나의 신호의 패턴을 110 단계에서의 신호 수신 시점 이전에 수신된 적어도 하나의 신호의 패턴에 연속적으로 나열함으로써 복수의 시점에 걸친 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성한다. 본 실시예에 따른 무선 측위 방법은 이동 노드(1)가 어떤 경로로 이동할 때에 실시간으로 그것의 현재 위치를 반복적으로 추정하기 위한 방법으로서 도 2에 도시된 무선 측위 장치가 구동되는 동안에 도 3에 도시된 단계들은 계속적으로 반복된다.In step 320, the pattern generator 15 of the mobile node 1 determines the position of the mobile node over a plurality of viewpoints from the at least one signal strength measured in step 120 and the relative position of the mobile node 1 estimated in step 230. At least one signal intensity change pattern according to the relative change of is generated. In more detail, the pattern generator 15 includes at least one signal strength measured in step 120 and at least one signal strength currently received in step 110 from the relative position of the mobile node 1 estimated in step 230. By creating a pattern and sequentially arranging the pattern of at least one signal currently received in the pattern of at least one signal received before the signal reception point in step 110, the position of the mobile node 1 over a plurality of viewpoints At least one signal intensity change pattern according to a relative change is generated. The wireless positioning method according to the present embodiment is a method for repeatedly estimating its current position in real time when the mobile node 1 moves to a certain path, and is shown in FIG. 3 while the wireless positioning device shown in FIG. 2 is running. The steps are repeated continuously.

도 5는 도 3의 320 단계에서의 패턴 형성 원리를 설명하기 위한 도면이다. 도 5의 (a)를 참조하면, 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기는 대략적으로 고정 노드(2)로부터의 거리의 제곱에 반비례하여 감쇄된다. 사용자가 고정 노드(2)에 접근했다가 멀어지는 경우에, 사용자가 휴대하는 이동 노드(1)는 도 4의 (a)에 도시된 바와 같은 세기의 신호를 수신하게 된다. 일반적으로, 사용자는 항상 일정한 속도로 보행하지는 않으며 보행 중에 일시적으로 정지할 수도 있다. 사용자가 일시적으로 정지하고 있는 동안에는 도 5의 (b)에 도시된 바와 같이, 도 3에 도시된 무선 측위 방법이 여러 번 반복하여 실행되더라도 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기는 거의 동일하게 측정된다. 도 5의 (b)의 x축은 신호가 측정된 시점을 나타내고, y축은 신호 세기를 나타낸다. 도 5의 (c)의 x축은 이동 노드(1)의 상대 위치(RL, Relative Location) 나타내고, y축은 신호 세기를 나타낸다.FIG. 5 is a diagram for explaining a pattern formation principle in step 320 of FIG. 3. Referring to FIG. 5A, the intensity of the signal transmitted from the fixed node 2 is approximately attenuated in inverse proportion to the square of the distance from the fixed node 2. When the user approaches and moves away from the fixed node 2, the mobile node 1 carried by the user receives a signal of intensity as shown in FIG. 4A. In general, the user does not always walk at a constant speed and may temporarily stop while walking. While the user is temporarily stopped, as shown in (b) of FIG. 5, even if the wireless positioning method shown in FIG. 3 is repeatedly executed several times, the strength of the signal transmitted from the fixed node 2 is almost the same. Is measured. In (b) of FIG. 5, the x-axis represents the time point at which the signal is measured, and the y-axis represents the signal strength. In Fig. 5C, the x-axis represents the relative position (RL) of the mobile node 1, and the y-axis represents the signal strength.

도 3에 도시된 무선 측위 방법이 실행될 때마다 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기가 측정되므로 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기는 도 5의 (b)에 도시된 바와 같은 연속적인 곡선의 형태로 표시되지 않으며, 실제로는 신호 세기에 대응하는 높이에 표시된 도트들이 연속적으로 나열된 형태로 표시된다. 도메인 변환부(14)에 의해 각 신호의 수신 시점이 이동 노드(1)의 상대 위치로 교체되면, 도 4의 (c)에 도시된 바와 같이 패턴 생성부(15)에 의해 생성되는 신호 세기의 변화 패턴은 복수의 시점에서 추정된 이동 노드(1)의 복수의 상대 위치에서 복수 회 수신된 신호의 세기의 연속적 나열로 표현된다. 따라서, 패턴 생성부(15)에 의해 생성되는 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 복수의 시점에서 추정된 이동 노드(1)의 복수의 상대 위치에서 복수 회 수신된 적어도 하나의 신호의 세기의 연속적 나열로 표현되는 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이라고 말할 수 있다. Since the strength of the signal transmitted from the fixed node 2 is measured each time the wireless positioning method shown in FIG. 3 is executed, the strength of the signal transmitted from the fixed node 2 is continuous as shown in (b) of FIG. It is not displayed in the form of a curved curve, and in reality, dots displayed at a height corresponding to the signal strength are displayed in a continuous arrangement. When the receiving time point of each signal is replaced by the relative position of the mobile node 1 by the domain conversion unit 14, the intensity of the signal generated by the pattern generation unit 15 as shown in FIG. 4(c) The change pattern is expressed as a continuous sequence of the strengths of signals received a plurality of times at a plurality of relative positions of the mobile node 1 estimated at a plurality of viewpoints. Accordingly, the pattern of at least one signal intensity change generated by the pattern generator 15 is a continuous pattern of the intensity of at least one signal received multiple times at a plurality of relative positions of the mobile node 1 estimated at a plurality of viewpoints. It can be said that it is at least one signal intensity change pattern represented by a sequence.

측위 서버(3)의 데이터베이스에는 본 실시예에 따른 무선 측위 서비스가 제공되는 전 지역에서 수집한 신호 세기의 분포의 패턴을 나타내는 라디오맵이 저장되어 있다. 사용자가 동일한 경로로 여러 번 반복하여 이동한다고 할 때에 그 경로의 완주에 소요되는 시간은 일반적으로 모두 다르다. 사용자의 이동 경로가 동일한 경우에 그 경로의 완주에 소요되는 시간이 서로 다르다 하더라도 그 경로 상에 있는 사용자의 여러 위치는 동일하게 된다. 따라서, 라디오맵에 고정 노드(2)로부터 송출된 신호의 수신 시점을 반영하는 것은 불가능할 뿐만 아니라 불필요하다. 즉, 라디오맵은 무선 측위 서비스가 제공되는 전 지역에서 수집한 수많은 신호에 대해 어떤 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디, 그 신호를 수신한 지점의 절대 위치, 및 그 신호의 세기가 반영된 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도로 표현된다. In the database of the positioning server 3, a radio map indicating a distribution pattern of signal strengths collected in all areas where a wireless positioning service according to the present embodiment is provided is stored. When a user moves repeatedly along the same route several times, the time required to complete the route is generally different. When a user's moving route is the same, several locations of the user on the route are the same even though the time required to complete the route is different. Therefore, it is not only impossible and unnecessary to reflect the reception time of the signal transmitted from the fixed node 2 in the radio map. That is, the radio map reflects the ID of the fixed node 2 that transmitted a certain signal, the absolute position of the point where the signal was received, and the strength of the signal for a number of signals collected in all areas where wireless positioning service is provided. It is expressed as a map in the form of a distribution pattern of signal strength.

본 실시예에 따라 이동 노드(1)의 절대 위치를 추정하기 위해서는 이러한 라디오맵에 매칭 가능한 패턴이 생성되어야 한다. 이동 노드(1)의 측위는 이동 노드(1)의 위치를 모르는 상태에서 수행되므로, 이동 노드(1)는 각 신호 세기를 각 신호의 수신 시점에 연관시켜 나타낸 시간도메인 데이터를 생성한 다음에 그 시간도메인 데이터를 각 신호 세기를 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치에 연관시켜 나타낸 공간도메인 데이터로 변환한다. 라디오맵의 좌표값을 매기기 위해서, 무선 측위 서비스가 제공되는 현실 세계의 지역은 눈금과 눈금간 거리가 일정한 격자 구조로 분할된다. 라디오맵 상에서 어떤 지점의 절대 위치의 값은 이러한 단위의 분해능을 갖는 2차원 좌표로 표현되기 때문에 패턴 생성부(15)에 의해 생성되는 패턴은 가급적 라디오맵의 좌표 분해능과 동일하거나 배수 비율로 낮은 분해능으로 이동 노드(1)의 상대 위치가 추정됨이 바람직하다. In order to estimate the absolute position of the mobile node 1 according to the present embodiment, a pattern matchable to such a radio map must be generated. Since the positioning of the mobile node 1 is performed without knowing the location of the mobile node 1, the mobile node 1 generates time domain data representing each signal strength by associating it with the reception time of each signal. The temporal domain data is converted into spatial domain data indicated by associating the strength of each signal with the relative position of the mobile node 1 corresponding to the reception time of each signal. In order to calculate the coordinate values of the radio map, the real world area where the wireless positioning service is provided is divided into a grid structure in which the grid and the distance between the grids are constant. Since the value of the absolute position of a certain point on the radio map is expressed in two-dimensional coordinates having the resolution of this unit, the pattern generated by the pattern generator 15 is preferably the same as the coordinate resolution of the radio map or a low resolution by a multiple ratio. It is preferable that the relative position of the mobile node 1 is estimated.

도 5의 (c)에 도시된 바와 같이, 사용자가 일시적으로 정지 상태에 있음에 따라 이동 노드(1)의 복수의 상대 위치에서 수신된 복수의 신호의 세기를 나타내는 복수의 도트가 밀집되어 있을 수 있다. 이 경우, 서로 밀집되어 있는 복수의 도트간 최대 거리가 라디오맵의 좌표 분해능 단위, 즉 이동 노드(1)의 상대 위치를 나타내기 위한 좌표의 분해능 단위에 해당하는 거리 내이면 서로 밀집되어 있는 복수의 도트는 마치 하나의 도트로서 하나의 신호 세기를 나타내는 것과 같은 효과가 발생되면서 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 결과를 낳게 된다. 예를 들어, 라디오맵의 좌표 분해능 단위가 1 미터라고 한다면, 1 미터 내에 몰려 있는 여러 개의 도트들은 마치 하나의 도트로서 하나의 신호 세기를 나타내는 것과 같은 효과가 발생되면서 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 결과를 낳게 된다.As shown in (c) of FIG. 5, as the user is temporarily stopped, a plurality of dots indicating the strength of a plurality of signals received from a plurality of relative positions of the mobile node 1 may be concentrated. have. In this case, if the maximum distance between the plurality of dots that are densely concentrated is within a distance corresponding to the coordinate resolution unit of the radio map, that is, the resolution unit of the coordinates for indicating the relative position of the moving node The dot has the same effect as representing one signal strength as one dot, resulting in a change pattern of signal strength being generated. For example, if the unit of the coordinate resolution of the radio map is 1 meter, multiple dots concentrated within 1 meter have the same effect as representing one signal strength as a single dot, creating a pattern of change in signal strength. It has consequences.

320 단계에서 패턴 생성부(54)는 310 단계에서 변환된 공간도메인 데이터로부터 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에서 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 생성한다. 320 단계에서 패턴 생성부(54)에 의해 생성되는 적어도 하나의 신호 세기의 패턴은 이동 노드(1)의 이동 경로 중 그 공간도메인 데이터가 나타내는 상대 위치에서 그 공간도메인 데이터가 나타내는 적어도 하나의 고정 노드 별로 그 공간도메인 데이터가 나타내는 적어도 하나의 신호 세기를 표시함으로써 생성되는 적어도 하나의 신호 세기의 패턴이다. 320 단계에서 패턴 생성부(54)는 310 단계에서 변환된 공간도메인 데이터에 포함된 적어도 하나의 신호 세기 세트 {RSS_mn, ...}_SD의 각 신호 세기 세트 RSS_mn별로 각 신호 세기 세트 RSS_mn의 신호 세기를 나타내는 신호 세기 그래프를 생성함으로써 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 생성한다. In step 320, the pattern generator 54 uses the at least one signal strength received from at least one fixed node 2 at a relative position of the mobile node 1 estimated in step 230 from the spatial domain data converted in step 310. Create a pattern. At least one signal intensity pattern generated by the pattern generator 54 in step 320 is at least one fixed node indicated by the spatial domain data at a relative position indicated by the spatial domain data among the movement paths of the mobile node 1 It is a pattern of at least one signal strength generated by displaying at least one signal strength indicated by the spatial domain data for each. In step 320, the pattern generator 54 has at least one set of signal intensity included in the spatial domain data converted in step 310 {RSS _mn, ...}, each signal strength of the set _SD for each signal strength RSS _mn _mn set RSS At least one signal strength pattern is generated by generating a signal strength graph representing the signal strength of.

도 6은 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴을 생성하기 위한 3차원 공간 좌표계를 도시한 도면이다. 도 6을 참조하면, 3차원 공간의 x축은 복수의 고정 노드(2)의 아이디를 일정 간격으로 나열한 좌표축이고, y축은 이동 노드(1)의 이동 경로를 이동 노드(1)의 상대 위치를 나타내기 위한 좌표의 분해능 단위로 분할한 좌표축이고, z축은 복수의 고정 노드(2)로부터 수신된 신호의 세기의 측정 범위를 신호 세기의 측정 분해능 단위로 분할한 좌표축이다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 3차원 공간의 x축, y축, z축 각각이 나타내는 정보는 서로 교환될 수 있음을 이해할 수 있다. 예를 들어, x축이 이동 노드(1)의 상대 위치를 나타내고, y축이 고정 노드(2)의 아이디를 나타낼 수도 있다. 6 is a diagram showing a three-dimensional spatial coordinate system for generating a signal intensity variation pattern used for wireless positioning in the present embodiment. 6, the x-axis of the three-dimensional space is a coordinate axis in which the IDs of a plurality of fixed nodes 2 are arranged at regular intervals, and the y-axis represents the moving path of the moving node 1 and the relative position of the moving node 1. It is a coordinate axis divided by the resolution unit of the coordinates to be displayed, and the z-axis is a coordinate axis obtained by dividing the measurement range of the signal strength received from the plurality of fixed nodes 2 by the measurement resolution unit of the signal strength. Those of ordinary skill in the art to which this embodiment belongs can understand that information represented by each of the x-axis, y-axis, and z-axis of a three-dimensional space can be exchanged with each other. For example, the x-axis may indicate the relative position of the mobile node 1, and the y-axis may indicate the ID of the fixed node 2.

도 6에 도시된 3차원 공간 좌표계는 도심의 도로와 같이 사용자나 차량의 이동 경로가 정해져 있는 경우를 전제로 한 것으로서, 측위 서버(3)의 데이터베이스에 저장된 라디오맵이 이와 같이 정해진 경로를 따라 이동하면서 수집된 신호를 기반으로 구축된 경우에 아래에서 설명될 라디오맵의 신호 세기의 분포 패턴은 이동 경로를 내포하고 있게 된다. 즉, 이동 노드(1)의 현재 신호 세기의 변화 패턴이 라디오맵 내의 어떤 부분과 일치하게 되는 경우, 라디오맵과의 비교를 통해 이동 노드(1)가 어떤 이동 경로의 어떤 지점에 위치하고 있음을 알 수 있다. 이동 노드(1)의 이동 경로가 정해져 있지 않거나 지상에서의 이동 노드(1)의 위치 외에 이동 노드(1)의 높이도 추정하고자 하는 경우에는 4차원 이상의 다차원 공간 좌표계에 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호의 세기의 변화 패턴이 생성될 필요가 있을 수도 있다. The 3D spatial coordinate system shown in FIG. 6 is based on a case where a moving path of a user or vehicle is determined, such as a road in an urban area, and the radio map stored in the database of the positioning server 3 moves along the determined path. In the case of constructing based on the collected signals, the distribution pattern of the signal strength of the radio map, which will be described below, contains a moving path. That is, when the current signal strength change pattern of the mobile node 1 coincides with a certain part in the radio map, it is known that the mobile node 1 is located at a certain point in a certain movement path through comparison with the radio map. I can. If the moving path of the moving node 1 is not determined or if you want to estimate the height of the moving node 1 in addition to the position of the moving node 1 on the ground, at least one received in step 110 in a multidimensional spatial coordinate system of 4 or more dimensions. It may be necessary to generate a pattern of change in the intensity of the signal of.

본 실시예에 대한 이해를 돕기 위해, 도 6의 x축에는 와이파이 망의 고정 노드(2)에 해당하는 액세스 포인트 10 개가 나열되어 있고, y축에는 이동 노드(1)를 휴대하고 있는 사용자가 1 미터 간격으로 10 미터 길이로 나열되어 있다. 따라서, 이동 노드(1)의 상대 위치 좌표의 분해능 단위가 1 미터이다. 아래에 설명된 바와 같이, 510 단계에서 맵 데이터가 나타내는 지도와 비교되는 신호 세기의 변화 패턴은 도 7에 도시된 사이즈의 3차원 공간에서 생성된 3차원 패턴이다. 즉, 도 6에 도시된 3차원 공간의 사이즈는 본 실시예에 따른 측위가 진행되는 동안에 이동 노드(1)가 이동한 경로에 대해 10 미터 간격으로 맵 데이터가 나타내는 지도와 비교되는 신호 세기의 변화 패턴이 생성됨을 의미한다. 이 때, 이동 노드(1)의 이동 경로 상의 액세스 포인트의 개수는 10 개이다. 도 6에 도시된 3차원 공간 좌표계는 일례일 뿐이며, 액세스 포인트의 개수와 이동 노드(1)의 이동 경로의 길이는 다양하게 변형 설계될 수 있다. To help understand this embodiment, 10 access points corresponding to the fixed node 2 of the Wi-Fi network are arranged on the x-axis of FIG. 6, and the user carrying the mobile node 1 is 1 on the y-axis. They are listed 10 meters long by meter intervals. Therefore, the unit of resolution of the relative position coordinates of the mobile node 1 is 1 meter. As described below, in step 510, the signal intensity change pattern compared with the map indicated by the map data is a 3D pattern generated in the 3D space of the size shown in FIG. 7. That is, the size of the 3D space shown in FIG. 6 is a change in signal strength compared to the map indicated by the map data at 10 meter intervals with respect to the path the mobile node 1 has moved during the positioning according to the present embodiment. It means that the pattern is created. At this time, the number of access points on the moving path of the mobile node 1 is 10. The 3D spatial coordinate system shown in FIG. 6 is only an example, and the number of access points and the length of the moving path of the mobile node 1 may be variously modified and designed.

320 단계에서 패턴 생성부(54)는 3차원 공간의 x축에 310 단계에서 변환된 공간도메인 데이터에 포함된 각 신호 세기 세트 RSS_mn 별로 어느 하나의 신호 세기 세트 RSS_mn가 나타내는 고정 노드의 아이디를 매핑하고, y축에 그 신호 세기 세트 RSS_mn가 나타내는 이동 노드(1)의 상대 위치를 매핑하고, z축에 그 신호 세기 세트 RSS_mn가 나타내는 신호의 세기를 매핑함으로써 결정되는 3차원 공간의 지점에 도트를 표시하는 방식으로 그 신호 세기 세트 RSS_mn의 신호 세기를 나타내는 그래프를 생성한다. 이러한 신호 세기 그래프는 사용자에게 보여주기 위한 화면출력용 그래프가 아니라, 무선 측위에 사용되는 3차원 그래프 형태의 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 과정을 보여주기 위한 중간 단계의 그래픽 요소이다. 다만, 본 실시예에 대한 이해를 돕기 위해 이하에서는 신호 세기 세트 RSS_mn 별 신호 세기 그래프, 어느 한 상대 위치에서의 신호 세기의 패턴, 상대 위치 변화에 따른 신호 세기의 변화 패턴이 시각적으로 인지될 수 있는 형태인 것으로 가정하여 설명하기로 한다.In step 320, the pattern generation unit 54 is any one of signal strength set for each signal strength set RSS _mn contained in the spatial domain data converted in step 310 to the x-axis of the three-dimensional space, the ID of the fixed node that represents the RSS _mn A point in a three-dimensional space determined by mapping and mapping the relative position of the mobile node 1 indicated by the signal strength set RSS _mn on the y-axis and mapping the signal strength indicated by the signal strength set RSS _mn on the z-axis Create a graph showing the signal strength of the signal strength set RSS _mn by plotting the dots in. Such a signal strength graph is not a graph for screen output to be displayed to a user, but is an intermediate graphic element to show the process of generating a change pattern of the signal strength in the form of a 3D graph used for wireless positioning. However, in order to help understand the present embodiment, hereinafter, a signal strength graph for each signal strength set RSS _mn , a signal strength pattern at a relative position, and a signal strength change pattern according to a relative position change may be visually recognized. It will be described assuming that it is in the form that is present.

이와 같이, 패턴 생성부(54)에 의해 생성되는 적어도 하나의 신호 세기의 패턴은 그 공간도메인 데이터가 나타내는 적어도 하나의 고정 노드의 아이디와 그 공간도메인 데이터가 나타내는 상대 위치에 연관시켜 그 공간도메인 데이터가 나타내는 적어도 하나의 신호 세기를 표시한 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 의미한다. 따라서, 이동 노드(1)가 하나의 신호만을 수신한 경우라면, 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에서의 신호 세기의 패턴은 하나의 도트 형태가 될 수 있다. 이동 노드(1)가 복수의 신호를 수신한 경우라면, 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에서의 신호 세기의 패턴은 서로 인접해 있는 복수의 도트로 표현되는 직선 내지 곡선 형태일 수 있다.In this way, the pattern of at least one signal strength generated by the pattern generator 54 is associated with the ID of at least one fixed node indicated by the spatial domain data and the relative position indicated by the spatial domain data, and the spatial domain data Denotes a pattern of at least one signal strength indicating at least one signal strength indicated by. Accordingly, if the mobile node 1 receives only one signal, the pattern of the signal strength at the relative position of the mobile node 1 estimated in step 230 may be in the form of one dot. If the mobile node 1 receives a plurality of signals, the pattern of the signal strength at the relative position of the mobile node 1 estimated in step 230 is a straight line or a curved line represented by a plurality of adjacent dots. I can.

320 단계에서 패턴 생성부(54)는 이와 같이 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터를 버퍼(30)에 저장되어 있는 패턴 데이터에 누적시켜 저장한다. 버퍼(30)에 저장되어 있는 패턴 데이터는 230 단계에서의 상대 위치 추정 이전에 추정된 상대 위치에 대한 패턴 데이터이다. 이와 같은 패턴 데이터의 누적에 의해 120 단계에서 측정된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 생성되게 된다. 버퍼(30)에는 맵 데이터가 나타내는 지도와 비교되는 신호 세기의 변화 패턴 생성에 필요한 만큼의 패턴 데이터가 누적될 수 있고, 더 많은 양의 패턴 데이터가 누적될 수 있다. 후자의 경우, 버퍼(30)에 누적된 패턴 데이터의 일부로부터 신호 세기의 변화 패턴을 생성하게 된다. In step 320, the pattern generator 54 accumulates and stores the pattern data representing the pattern of at least one signal intensity generated in this way in the pattern data stored in the buffer 30. The pattern data stored in the buffer 30 is pattern data for a relative position estimated before the relative position estimation in step 230. At least one signal intensity change pattern measured in step 120 is generated by the accumulation of the pattern data. In the buffer 30, as much pattern data as necessary for generating a pattern of change in signal intensity compared to a map indicated by the map data may be accumulated, and a larger amount of pattern data may be accumulated. In the latter case, a change pattern of signal intensity is generated from a part of the pattern data accumulated in the buffer 30.

도 7은 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 패턴 데이터의 누적을 테이블 형태로 나타낸 도면이다. 도 7의 (a)에는 버퍼(30)에 누적된 패턴 데이터가 테이블 형태로 표현되어 있다. 320 단계에서 패턴 생성부(54)는 공간도메인 데이터를 도 7의 (a)의 테이블 형태로 버퍼(30)에 누적시킬 수 있다. 도 7의 (a)의 테이블에서 "APm"의 "m" 값은 고정 노드(2)의 아이디의 순번으로서 3차원 공간의 x축의 좌표값에 해당하고, "RLn"의 "n" 값은 이동 노드(1)의 상대 위치의 순번으로서 3차원 공간의 y축의 좌표값에 해당하고, "RSS_mn"은 "APm"의 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출되어 이동 노드(1)의 상대 위치 "RLn"에서 수신된 신호의 세기로서 3차원 공간의 z축의 좌표값에 해당한다. 7 is a diagram showing the accumulation of pattern data used for wireless positioning in the present embodiment in the form of a table. In FIG. 7A, pattern data accumulated in the buffer 30 is expressed in a table form. In step 320, the pattern generator 54 may accumulate the spatial domain data in the buffer 30 in the form of a table of FIG. 7A. In the table of Fig. 7A, the "m" value of "APm" corresponds to the coordinate value of the x-axis of the 3D space as the sequence number of the ID of the fixed node 2, and the "n" value of "RLn" is shifted. As the order of the relative position of the node 1, it corresponds to the coordinate value of the y-axis in the three-dimensional space, and "RSS _mn " is transmitted from the fixed node 2 with the ID of "APm" and the relative position of the mobile node 1 The intensity of the signal received at "RLn" corresponds to the coordinate value of the z-axis in 3D space.

상술한 바와 같은 패턴 생성부(54)의 패턴 생성 기법에 따르면, "APm"의 "m" 값과 "RLn"의 "n" 값에 의해 결정되는 2차원 평면의 어느 한 지점 위에 "RSS_mn" 값에 해당하는 높이로 도트가 표시되기 때문에 도 7의 (a)에 도시된 "RSS_mn"들의 집합은 3차원 공간에서 기하학적인 서피스(surface)를 형성하게 된다. 이와 같이, 320 단계에서 패턴 생성부(54)는 3차원 공간의 x축에 어느 하나의 고정 노드의 아이디를 매핑하고, y축에 이동 노드(1)의 상대 위치를 매핑하고, z축에 그 고정 노드로부터 송출되어 그 상대 위치에서 수신된 신호의 세기를 매핑함으로써 결정되는 3차원 공간의 지점에 도트를 표시하는 방식으로 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴을 생성한다. 버퍼(30)에 누적된 공간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트는 도 7의 (a)의 테이블 형태로 버퍼(30)에 누적되지 않을 수 있으며, 메모리 공간의 효율적 사용을 위해 다양한 형태로 버퍼(30)에 누적될 수 있다.According to the pattern generation technique of the pattern generation unit 54 as described above, "RSS _mn " is placed on any one point of the 2D plane determined by the "m" value of "APm" and the "n" value of "RLn". Since dots are displayed with a height corresponding to the value, the set of “RSS _mn ” shown in FIG. 7A forms a geometric surface in a three-dimensional space. In this way, in step 320, the pattern generator 54 maps the ID of any one fixed node to the x-axis of the 3D space, maps the relative position of the moving node 1 to the y-axis, and Changes in at least one signal intensity according to the relative change in the position of the mobile node 1 in a manner that displays dots at points in the 3D space determined by mapping the intensity of the signal transmitted from the fixed node and received at its relative position It creates a three-dimensional pattern in the form of a geometric surface that is graphed. The plurality of signal intensity sets included in the spatial domain data accumulated in the buffer 30 may not be accumulated in the buffer 30 in the form of a table in FIG. 7A, and may be in various forms for efficient use of the memory space. It may be accumulated in the buffer 30.

도 8은 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 일례를 도시한 도면이다. 도 8에 도시된 3차원 공간 좌표계의 스케일은 도 6에 도시된 3차원 공간 좌표계의 스케일의 10 배라는 가정 하에 사용자가 20 미터 이동하였을 때에 상술한 바와 같은 패턴 생성부(54)의 패턴 생성 기법에 따르면, 이동 노드(1)의 상대 위치는 20 번 추정되고 20 개의 상대 위치 각각에서의 패턴에 의해 그 이동 거리만큼의 서피스 형태의 3차원 패턴이 생성된다. 도 8에 도시된 서피스는 서로 다른 높이의 도트들이 밀집되어 형성된 것이다. 사용자가 40 미터, 60 미터, 80 미터 이동하였을 때에 그 이동 거리의 추가분만큼 서피스 형태의 3차원 패턴이 확장됨을 알 수 있다. 서피스의 굴곡은 서로 인접해 있는 고정 노드들(2)로부터 송출되는 신호들간 세기 차이, 즉 서로 인접해 있는 "RSS_mn"들간의 차이로 인해 나타나게 된다.8 is a diagram illustrating an example in which a pattern of change in signal strength used for wireless positioning in the present embodiment is generated. The pattern generation technique of the pattern generator 54 as described above when the user moves 20 meters under the assumption that the scale of the 3D spatial coordinate system shown in FIG. 8 is 10 times the scale of the 3D spatial coordinate system shown in FIG. 6 According to, the relative position of the moving node 1 is estimated 20 times, and a three-dimensional pattern in the shape of a surface corresponding to the moving distance is generated by the pattern at each of the 20 relative positions. The surface shown in FIG. 8 is formed by dense dots of different heights. When the user moves 40 meters, 60 meters, or 80 meters, it can be seen that the 3D pattern in the form of a surface expands by an additional amount of the movement distance. The curvature of the surface is caused by a difference in intensity between signals transmitted from adjacent fixed nodes 2, that is, a difference between adjacent "RSS _mn ".

410 단계에서 이동 노드(1)의 클러스터 선정부(16)는 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호에 기초하여 본 실시예에 따른 측위 서비스가 제공되는 전 지역의 클러스터들 중에서 적어도 하나의 클러스터를 선정한다. 무선 측위 서비스가 제공되는 전 지역은 복수의 클러스터로 분할된다. 보다 상세하게 설명하면, 클러스터 선정부(16)는 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호에 실린 적어도 하나의 고정 노드(2)의 아이디에 기초하여 이동 노드(1)가 위치하고 있는 하나의 클러스터를 선정한다. 예를 들어, 어떤 고정 노드(2)가 특정 클러스터에만 신호를 송출하거나 어떤 조합의 복수 고정 노드(2)의 신호 수신이 특정 클러스터에서만 가능한 경우에는 적어도 하나의 고정 노드(2)의 아이디만으로 클러스터가 선정될 수 있다.In step 410, the cluster selection unit 16 of the mobile node 1 selects at least one cluster from among clusters in all regions where the positioning service according to the present embodiment is provided based on at least one signal received in step 110. do. The entire area where the wireless positioning service is provided is divided into a plurality of clusters. In more detail, the cluster selection unit 16 selects one cluster in which the mobile node 1 is located based on the ID of at least one fixed node 2 carried in at least one signal received in step 110. do. For example, when a certain fixed node 2 transmits a signal only to a specific cluster or a combination of a plurality of fixed nodes 2 can receive signals only in a specific cluster, the cluster can be configured only with the ID of at least one fixed node 2 Can be selected.

클러스터 선정부(16)는 적어도 하나의 고정 노드(2)의 아이디에 기초하여 이동 노드(1)가 위치하고 있는 하나의 클러스터를 선정할 수 없는 경우, 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호의 세기에 기초하여 이동 노드(1)가 위치하고 있는 하나의 클러스터를 선정한다. 예를 들어, 어떤 고정 노드(2)가 서로 이웃하는 두 개의 클러스터에 신호를 송출하거나 어떤 조합의 복수 고정 노드(2)의 신호 수신이 서로 이웃하는 두 개의 클러스터에서 가능한 경우에는 적어도 하나의 신호의 세기에 기초하여 클러스터가 선정될 수 있다. 클러스터 선정부(16)는 이와 같이 선정된 클러스터에 그 주변의 클러스터를 추가함으로써 복수의 클러스터를 선정할 수도 있다. 예를 들어, 이동 노드(1)가 서로 이웃하는 두 클러스터의 경계에 위치하는 경우나 클러스터의 개수를 늘림으로써 무선 측위의 정확도를 향상시키고자 하는 경우에 복수의 클러스터가 선정될 수 있다.When the cluster selection unit 16 cannot select one cluster in which the mobile node 1 is located based on the ID of at least one fixed node 2, the strength of at least one signal received in step 110 Based on this, one cluster in which the mobile node 1 is located is selected. For example, if a fixed node 2 transmits a signal to two clusters adjacent to each other, or a combination of a plurality of fixed nodes 2 can receive signals from two clusters adjacent to each other, at least one signal A cluster may be selected based on the strength. The cluster selection unit 16 may select a plurality of clusters by adding clusters around the selected cluster. For example, a plurality of clusters may be selected when the mobile node 1 is located at the boundary of two clusters adjacent to each other or when the accuracy of wireless positioning is to be improved by increasing the number of clusters.

420 단계에서 이동 노드(1)의 맵 로더(17)는 무선통신부(10)를 통하여 측위 서버(3)에 410 단계에서 선정된 적어도 하나의 클러스터에 해당하는 맵 데이터를 전송하여 줄 것을 요청하는 신호를 전송한다. 이 신호에는 410 단계에서 선정된 적어도 하나의 클러스터를 나타내는 데이터가 실리게 된다. 430 단계에서 측위 서버(3)는 이동 노드(1)로부터 전송된 맵 데이터의 요청 신호를 수신하면, 본 실시예에 따른 측위 서비스가 제공되는 전 지역에서의 신호 세기의 분포 데이터가 기록된 라디오맵으로부터 그 요청 신호가 나타내는 적어도 하나의 클러스터, 즉 410 단계에서 선정된 적어도 하나의 클러스터에 해당하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도를 나타내는 맵 데이터를 추출한다. 라디오맵은 측위 서버(3)의 데이터베이스에 저장된다. In step 420, the map loader 17 of the mobile node 1 requests to transmit the map data corresponding to the at least one cluster selected in step 410 to the positioning server 3 through the wireless communication unit 10. Transmit. Data representing at least one cluster selected in step 410 is carried on this signal. In step 430, when the positioning server 3 receives the request signal for the map data transmitted from the mobile node 1, the radio map in which the distribution data of the signal strength in all areas where the positioning service according to the present embodiment is provided is recorded. Map data representing a map in the form of a distribution pattern of signal strength in an area corresponding to at least one cluster indicated by the request signal, that is, at least one cluster selected in step 410 is extracted from. The radio map is stored in the database of the positioning server 3.

440 단계에서 측위 서버(3)는 430 단계에서 추출된 맵 데이터를 이동 노드(1)로 전송한다. 450 단계에서 이동 노드(1)는 측위 서버(3)로부터 전송된 맵 데이터를 수신한다. 예를 들어, 이동 노드(1)는 도 8의 (b)에 도시된 바와 같은 맵 데이터를 수신할 수 있다. 도 8의 (b)의 테이블에서 "APm"의 "m" 값은 410 단계에서 선정된 적어도 하나의 클러스터의 지역에 설치된 고정 노드(2)의 아이디의 순번이고, "ALn"의 "n" 값은 이동 노드(1)의 절대 위치(AL, Absolute Location)의 순번이고, "RSS_mn"은 "APm"의 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출되어 이동 노드(1)의 절대 위치 "ALn"에서 수신된 신호의 세기이다. In step 440, the positioning server 3 transmits the map data extracted in step 430 to the mobile node 1. In step 450, the mobile node 1 receives the map data transmitted from the positioning server 3. For example, the mobile node 1 may receive map data as shown in (b) of FIG. 8. In the table of FIG. 8B, the "m" value of "APm" is the sequence number of the IDs of the fixed nodes 2 installed in the region of at least one cluster selected in step 410, and the "n" value of "ALn" Is the order of the absolute location (AL) of the mobile node 1, and "RSS _mn " is transmitted from the fixed node 2 with the ID of "APm" and the absolute position "ALn" of the mobile node 1 Is the strength of the signal received at

이동 노드(1)의 버퍼(30)에 누적된 패턴 데이터와 측위 서버(3)로부터 수신된 맵 데이터는 서로 매칭 가능하여야 하기 때문에 맵 데이터의 포맷은 패턴 데이터의 포맷과 동일하다. 따라서, 맵 데이터에 대한 설명은 앞서 설명된 패턴 데이터에 대한 설명으로 갈음하기로 한다. 맵 데이터는 무선 측위 서비스가 제공되는 지역에서 수집된 수많은 신호의 세기를 데이터베이스화하여 구축된 라디오맵으로부터 추출되었기 때문에 도 8의 (b)의 "RSS_mn" 값은 특정 값으로 표시된다. 이동 노드(1)가 측위 서버(3)의 데이터베이스에 저장된 라디오맵을 수용할 수 있을 만큼의 데이터베이스를 구비하고 있다면, 이동 노드(1)는 그 내부의 데이터베이스에 저장된 라디오맵으로부터 맵 데이터를 추출할 수도 있다. 이 경우, 420, 440, 450 단계는 생략될 수 있으며, 430 단계는 이동 노드(1)에 의해 수행되게 된다.Since the pattern data accumulated in the buffer 30 of the mobile node 1 and the map data received from the positioning server 3 must be matchable with each other, the format of the map data is the same as the format of the pattern data. Therefore, the description of the map data will be replaced with the description of the pattern data described above. Since the map data is extracted from a radio map constructed by databaseizing the strengths of numerous signals collected in an area where a wireless positioning service is provided, the "RSS _mn " value of FIG. 8B is displayed as a specific value. If the mobile node 1 has a database sufficient to accommodate the radio map stored in the database of the positioning server 3, the mobile node 1 will extract map data from the radio map stored in the database therein. May be. In this case, steps 420, 440, and 450 may be omitted, and step 430 is performed by the mobile node 1.

510 단계에서 이동 노드(1)의 신호 비교부(18)는 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도, 즉 이동 노드(1)가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도를 비교함으로써 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출한다. 보다 상세하게 설명하면, 신호 비교부(18)는 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴과 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도를 비교함으로써 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 3차원 패턴의 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출한다. In step 510, the signal comparison unit 18 of the mobile node 1 is a map indicated by the at least one signal intensity change pattern generated in step 320 and the map data received in step 450, that is, the mobile node 1 is located. By comparing a map in the form of a distribution pattern of signal intensity in a region, a portion having a pattern most similar to a change pattern of at least one signal intensity generated in step 320 in the map represented by the map data is searched. In more detail, the signal comparison unit 18 compares a 3D pattern in the shape of a geometric surface in which a change in intensity of at least one signal generated in step 320 is graphed and a map represented by the map data received in step 450 Thus, in the map indicated by the map data received in step 450, a surface portion having a shape most similar to a surface shape of a three-dimensional pattern in which a change in intensity of at least one signal generated in step 320 is graphed is retrieved.

이와 같이, 본 실시예는 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 신호 세기의 분포 패턴간의 서피스 상관도(surface correlation)를 기반으로 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도 내의 어디에 위치하는가를 결정하게 된다. 예를 들어, 이러한 서피스 상관도는 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 주지되어 있는 3차원 셰이프(shape) 매칭 알고리즘을 이용하여 산출될 수 있다. 520 단계에서 이동 노드(1)의 절대위치 추정부(19)는 510 단계에서의 비교에 의해 색출된 부분, 보다 상세하게는 색출된 서피스 부분이 지시하는 지도의 절대 위치를 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정하고 이와 같이 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치를 이동 노드(1)의 현재 위치로 결정한다. As described above, the present embodiment is generated in step 320 based on the surface correlation between at least one signal intensity variation pattern generated in step 320 and the signal intensity distribution pattern represented by the map data received in step 450. It is determined where the at least one signal intensity variation pattern is located in the map indicated by the map data received in step 450. For example, the surface correlation may be calculated using a three-dimensional shape matching algorithm that is well known to those of ordinary skill in the art to which the present embodiment belongs. In step 520, the absolute position estimating unit 19 of the mobile node 1 determines the absolute position of the map indicated by the part that was detected by the comparison in step 510, and more specifically, the part of the surface that was searched. The absolute position is estimated, and the estimated absolute position of the mobile node 1 is determined as the current position of the mobile node 1.

이와 같이, 본 실시예는 종래와 달리 현재 수신된 신호 세기만을 고려하지 않고 지금까지의 복수의 시점에 걸친 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정하기 때문에 이러한 신호 세기의 변화 패턴의 길이를 매우 길게 설정하면 이동 노드(1)의 측위의 실시간성이 떨어질 수도 있다. 그러나, 이동 노드(1)의 현재 위치에 이르기까지의 신호의 세기 변화 패턴을 나타내는 서피스와 맵 데이터가 나타내는 신호 세기의 분포 패턴을 나타내는 서피스간에 그 셰이프 유사도를 3차원 셰이프 매칭 알고리즘을 이용하여 고속으로 판단할 수 있기 때문에 복수 시점에 걸친 신호 세기의 변화 패턴의 길이가 매우 긴 경우에도 이동 노드(1)의 측위의 실시간성을 보장할 수 있다. As described above, the present embodiment does not consider only the currently received signal strength, and uses at least one signal strength change pattern according to the relative change of the position of the mobile node 1 over a plurality of views. Since the position of the mobile node 1 is estimated, if the length of the signal intensity change pattern is set to be very long, the real-time positioning of the mobile node 1 may deteriorate. However, the shape similarity between the surface representing the signal intensity variation pattern up to the current position of the mobile node 1 and the surface representing the signal intensity distribution pattern represented by the map data is determined at high speed using a 3D shape matching algorithm. Since it can be determined, real-time positioning of the mobile node 1 can be ensured even when the length of the pattern of change in signal strength over a plurality of viewpoints is very long.

도 9-10은 본 실시예의 무선 측위 알고리즘에 따라 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정되는 예들을 도시한 도면이다. 도 9-10에 도시된 3차원 공간 좌표계의 스케일은 도 6에 도시된 3차원 공간 좌표계의 스케일과 동일하며, 도 9-10의 좌측에 도시된 이동 노드(1)의 상대 위치 기반의 패턴 예는 도 8에 도시된 예와 동일하다. 도 9-10의 우측에 도시된 지도의 절대 위치 기반의 패턴 예는 100 미터에 이르는 이동 경로에 대한 신호 세기의 분포 패턴의 지도를 나타낸다. 측위 서버(3)가 제공한 맵 데이터가 나타내는 지도는 도 9-10의 우측에 도시된 지도보다 훨씬 더 크나, 한 지면 크기의 한계로 인해 도 9-10의 우측에는 맵 데이터가 나타내는 지도 중 도 9-10의 좌측에 도시된 패턴과의 매칭과 관련된 부분만 도시되어 있다. 사용자가 20 미터 이동하였을 때에 도 9의 (a)의 좌측에 도시된 서피스 형태의 3차원 패턴이 생성된다. 9-10 are diagrams illustrating examples in which the absolute position of the mobile node 1 is estimated according to the wireless positioning algorithm of the present embodiment. The scale of the 3D spatial coordinate system shown in FIG. 9-10 is the same as the scale of the 3D spatial coordinate system shown in FIG. 6, and an example of a pattern based on the relative position of the moving node 1 shown on the left side of FIG. 9-10 Is the same as the example shown in FIG. 8. An example of a pattern based on an absolute location of the map shown on the right side of FIG. 9-10 shows a map of a distribution pattern of signal intensity for a moving path of 100 meters. The map represented by the map data provided by the positioning server 3 is much larger than the map shown on the right side of Fig. 9-10, but due to the limitation of the size of one page, the map shown by the map data on the right side of Fig. 9-10 Only parts related to matching with the pattern shown on the left side of 9-10 are shown. When the user moves 20 meters, a 3D pattern in the shape of a surface shown on the left of FIG. 9A is generated.

상술한 바와 같은 서피스 상관도 기반의 매칭 기법에 따르면, 비교부(57)는 도 9의 (a)의 우측에 도시된 패턴 지도 내에서 진하게 표시된 부분을 색출하게 된다. 마찬가지로, 사용자가 40 미터, 60 미터, 80 미터 이동하였을 때에 도 9-10의 (b), (c), (d)의 좌측에 도시된 서피스 형태의 3차원 패턴이 차례로 생성된다. 비교부(57)는 도 9-10의 (b), (c), (d)의 우측에 도시된 패턴 지도 내에서 진하게 표시된 부분을 차례로 색출하게 된다. 절대위치 추정부(58)는 510 단계에서 색출된 부분, 즉 서피스 부분의 복수의 절대 위치 중에서 230 단계에서 추정된 상대 위치, 즉 가장 나중에 추정된 상대 위치에 대응하는 절대 위치를 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정한다. 이러한 상대 위치와 절대 위치의 대응 관계는 두 서피스간의 셰이프 매칭 관계로부터 결정된다. 즉, 절대위치 추정부(58)는 440 단계에서 색출된 서피스 부분의 복수의 절대 위치 중에서 230 단계에서 추정된 상대 위치의 셰이프와 가장 유사한 셰이프를 갖는 부분의 절대 위치를 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정한다.According to the above-described surface correlation-based matching technique, the comparison unit 57 searches for a darkly marked portion in the pattern map shown on the right side of FIG. 9A. Likewise, when the user moves 40 meters, 60 meters, and 80 meters, 3D patterns in the shape of a surface shown on the left of FIGS. 9-10 (b), (c), and (d) are sequentially generated. The comparison unit 57 sequentially searches for darkly marked portions in the pattern map shown on the right side of FIGS. 9-10 (b), (c), and (d). The absolute position estimating unit 58 moves the relative position estimated in step 230 from among a plurality of absolute positions of the portion identified in step 510, that is, the surface portion, that is, the absolute position corresponding to the last estimated relative position. Is estimated by the absolute position of The correspondence between the relative position and the absolute position is determined from the shape matching relationship between the two surfaces. That is, the absolute position estimating unit 58 moves the absolute position of the part having the shape most similar to the shape of the relative position estimated in step 230 among the plurality of absolute positions of the surface part detected in step 440. It is estimated by location.

종래의 무선 측위 기술로 널리 알려진 KNN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘, 파티클 필터(Particle Filter) 알고리즘, 파티클 필터와 PDR의 융합 알고리즘을 비롯한 여러 무선 측위 알고리즘은 공통적으로 현재 수신된 신호 세기만을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정한다. 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화로 인해 라디오맵 구축 당시에 수집된 신호 세기와는 다른 신호 세기가 측정된 경우, 라디오맵 내에서 서로 인접하는 지점들은 유사한 신호 세기 분포를 갖기 때문에 종래 무선 측위 알고리즘은 이동 노드(1)의 현재 위치가 그 실제 위치가 아닌 인접한 다른 위치로 추정될 확률이 매우 높다. 라디오맵 구축 당시에 수집된 신호 세기와 현재 수신된 신호의 세기의 차이가 클수록 측위 오차는 더 커지게 된다. Several wireless positioning algorithms, including the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm, a particle filter algorithm, and a fusion algorithm of particle filter and PDR, which are widely known as conventional wireless positioning technology, are commonly used to move using only the received signal strength. Estimate the location of node 1. When a signal strength different from the signal strength collected at the time of radio map construction is measured due to changes in the wireless environment such as signal interference between communication channels, expansion of access points, failure or occurrence of obstacles, points adjacent to each other in the radio map are similar. Since it has a signal intensity distribution, the conventional wireless positioning algorithm has a very high probability that the current location of the mobile node 1 is estimated to be a location other than its actual location. The larger the difference between the signal strength collected at the time of construction of the radio map and the strength of the currently received signal, the greater the positioning error.

상술한 바와 같이, 본 실시예의 무선 측위 알고리즘은 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정하기 때문에 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화가 발생하더라도 이동 노드(1)의 현재 위치의 추정 값의 오차가 거의 발생하지 않게 된다. 즉, 본 실시예의 무선 측위 알고리즘은 현재 수신된 신호의 세기뿐만 아니라 이동 노드(1)가 지금까지 거쳐 온 경로에서 수신된 과거의 신호 세기 모두를 고려하여 그 신호 세기의 변화 패턴을 기반으로 이동 노드(1)의 현재 위치를 추정하기 때문에 이동 노드(1)의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 이동 노드(1)의 현재 위치의 추정에 거의 영향을 주지 않게 된다.As described above, since the wireless positioning algorithm of the present embodiment estimates the location of the mobile node 1 by using at least one signal intensity change pattern according to the relative change in the location of the mobile node over a plurality of viewpoints, the communication channel Even if there is a change in the wireless environment, such as signal interference between the communication, the expansion of an access point, a failure or an obstacle, an error in the estimated value of the current location of the mobile node 1 hardly occurs. That is, the wireless positioning algorithm of this embodiment considers not only the strength of the currently received signal, but also the strength of the past signal received in the path that the mobile node 1 has passed through so far, and the mobile node is based on the change pattern of the signal strength. Since the current position of (1) is estimated, changes in the wireless environment at the current position of the mobile node 1 hardly affect the estimation of the current position of the mobile node 1.

종래의 무선 측위 알고리즘에 따라 무선 환경 변화로 인해 현재 수신된 신호의 세기만을 고려할 때에 추정되는 이동 노드(1)의 실제 위치의 인접 지점은 지금까지의 신호 세기의 변화 패턴이 나타내는 경로에서 벗어나는 지점이 된다. 본 실시예에 따르면, 이동 노드(1)가 현재 위치하고 있는 지점에서의 무선 환경 변화는 이동 노드(1)가 지금까지 거쳐 온 경로에서 수신된 신호 세기의 변화 패턴 전체를 변화시킬 수 없으며 이러한 패턴의 현재 시점 부분만을 변화시키게 되므로, 지금까지의 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정하면 종래의 무선 측위 알고리즘에 따라 추정되는 이동 노드(1)의 실제 위치의 인접 지점이 아닌, 이동 노드(1)의 실제 위치를 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정할 가능성이 매우 높다. 물론, 이동 노드(1)의 이동 경로 상의 여러 지점에서 연속적으로 무선 환경 변화가 발생한다면 측위 오차가 발생할 수 있으나 이러한 경우는 거의 발생하지 않는다. According to the conventional wireless positioning algorithm, the adjacent point of the actual location of the mobile node 1 estimated when considering only the strength of the currently received signal due to the change in the wireless environment is the point deviating from the path indicated by the pattern of the change in signal strength so far. do. According to this embodiment, the change in the wireless environment at the point where the mobile node 1 is currently located cannot change the entire pattern of changes in signal strength received in the path the mobile node 1 has been through so far, and Since only the part of the current view is changed, if the position of the mobile node 1 is estimated using at least one signal intensity change pattern according to the relative change of the position of the mobile node over a plurality of views so far, conventional wireless positioning It is highly possible to estimate the actual position of the mobile node 1 as the absolute position of the mobile node 1, rather than an adjacent point of the actual position of the mobile node 1 estimated according to the algorithm. Of course, if the wireless environment changes continuously at several points on the moving path of the mobile node 1, a positioning error may occur, but such a case rarely occurs.

특히, 어떤 고정 노드(2)로부터 수신된 신호의 세기는 그 주변을 지날 때에 피크를 형성하는 데, 이러한 피크는 무선 환경 변화에 크게 영향을 받지 않는 경향을 갖고 있다. 따라서, 본 실시예에 따른 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴의 길이를 그 측위의 실시간성이 보장되는 한도에서 현재 수신된 신호가 피크 또는 피크의 인접 부분이 아니더라도 이동 노드(1)가 이미 거쳐온 경로 상의 여러 신호의 피크 부분을 포함하도록 충분히 길게 해주면 무선 환경 변화에 매우 강인하게 된다. 이에 더하여, 본 실시예에 따른 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴 내의 피크와 피크 사이의 위치 변화는 상대 위치 추정에 따른 오차 누적이 없는 비교적 짧은 거리 내에서의 이동 노드(1)의 상대 위치 추정에 의해 정확하게 추정될 수 있기 때문에 무선 환경 변화가 심한 경우에도 이동 노드(1)의 위치 추정의 정확도가 대폭 향상될 수 있다. In particular, the intensity of a signal received from a fixed node 2 forms a peak when passing around it, and this peak tends to be not significantly affected by changes in the wireless environment. Accordingly, the length of the signal intensity variation pattern used for the wireless positioning according to the present embodiment is determined by the mobile node 1 even if the currently received signal is not a peak or an adjacent portion of the peak, as long as the real-time property of the positioning is guaranteed. If you make it long enough to cover the peaks of multiple signals on the path that has been traversed, it becomes very resistant to changes in the wireless environment. In addition, the position change between the peak and the peak in the change pattern of the signal intensity used for the positioning according to the present embodiment is estimated relative position of the mobile node 1 within a relatively short distance without error accumulation due to the relative position estimation. Since it can be accurately estimated by, the accuracy of estimating the location of the mobile node 1 can be significantly improved even when the wireless environment changes severely.

상술한 바와 같이, 본 실시예에 따른 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴은 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴으로서 이동 노드(1)의 서피스 형태의 3차원 패턴과 맵 데이터의 서피스 형태의 3차원 패턴간의 비교 관점에서 보면, 이동 노드(1)의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 현재 수신된 신호의 세기에 해당하는 서피스 부분의 높이 오차로만 이어지며 무선 환경 변화의 지점이 아닌 다른 지점들에 해당하는 서피스 대부분에는 영향을 주지 않게 된다. 즉, 이동 노드(1)의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 서피스 형태의 일부 변형을 가져올 지라도 서피스의 전체적인 형태에 거의 영향을 주지 않는다. As described above, the change pattern of the signal strength used for the wireless positioning according to the present embodiment is a geometric surface type 3 in which the change of at least one signal strength according to the relative change in the position of the mobile node 1 is graphed. From the perspective of comparison between the 3D pattern of the surface of the mobile node 1 as a dimensional pattern and the 3D pattern of the surface of the map data, the change in the wireless environment at the current location of the mobile node 1 It only leads to an error in the height of the surface portion corresponding to the intensity, and does not affect most of the surfaces corresponding to points other than the point of change in the wireless environment. That is, the change in the wireless environment at the current location of the mobile node 1 hardly affects the overall shape of the surface even if some of the surface shape is deformed.

종래의 무선 측위 알고리즘은 현재 수신된 신호 세기의 수치 값과 라디오맵 내에 분포된 신호 세기의 수치 값을 비교하기 때문에 현재 수신된 신호 세기의 수치 값과 가장 유사한 수치 값을 갖는 이동 노드(1)의 실제 위치의 인접 지점을 이동 노드(1)의 위치로 잘못 추정하게 되는 결과에 이르게 된다. 본 실시예의 무선 측위 알고리즘에 따르면, 이동 노드(1)의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 서피스의 전체적인 형태에 거의 영향을 주지 않기 때문에 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 3차원 패턴의 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출할 때에 현재 수신된 신호의 세기의 오차로 인해 원래 색출하고자 하는 서피스 부분과 다른 서피스 부분을 색출할 가능성은 매우 낮다. 이와 같이, 현재 수신된 신호 세기의 수치 값과 라디오맵 내에 분포된 신호 세기의 수치 값의 비교에 따른 종래 알고리즘의 측위 오차는 원천적으로 차단될 수 있어 이동 노드(1)의 측위 정확도가 대폭 향상될 수 있다. Since the conventional wireless positioning algorithm compares the numerical value of the currently received signal strength with the numerical value of the signal strength distributed in the radio map, the mobile node 1 having a numerical value most similar to the numerical value of the currently received signal strength. This leads to a result of erroneously estimating the location of the mobile node 1 adjacent to the actual location. According to the wireless positioning algorithm of this embodiment, since the change in the wireless environment at the current location of the mobile node 1 hardly affects the overall shape of the surface, it is most similar to the surface shape of a three-dimensional pattern in the map indicated by the map data. When searching for a surface part having a shape, it is very unlikely that a surface part different from the original part to be searched will be searched due to an error in the intensity of the currently received signal. In this way, the positioning error of the conventional algorithm due to the comparison of the numerical value of the currently received signal strength and the numerical value of the signal strength distributed in the radio map can be fundamentally blocked, so that the positioning accuracy of the mobile node 1 will be greatly improved. I can.

LTE 망의 기지국은 그 설치에 와이파이 망의 액세스 포인트와 비해 매우 많은 비용이 소비되기 때문에 주변 기지국과 중계 서비스 지역이 가급적 겹치지 않게 주변 기지국으로부터 멀리 떨어져 설치되고 있다. 그 결과, LTE 신호는 실내 및 실외 전역에 고르게 분포되어 있으나, 신호 세기의 변화가 크지 않은 지역이 넓다는 특성을 갖고 있다. 상술한 바와 같이, 종래의 무선 측위 알고리즘은 공통적으로 현재 수신된 신호 세기만을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정하기 때문에 이동 노드(1)의 이동 경로 상에서 측위 지점들간에 신호 세기의 변화가 거의 없는 경우에 그 신호 세기만으로 그 측위 지점들을 구별할 수 없을 뿐만 아니라 주변의 노이즈에 매우 민감하게 반응하여 측위 오차가 매우 크게 된다. Since the base station of the LTE network consumes much more cost than the access point of the Wi-Fi network for its installation, the neighboring base station and the relay service area are installed far away from the neighboring base stations so as not to overlap as much as possible. As a result, although the LTE signal is evenly distributed throughout the indoor and outdoor areas, it has a characteristic that an area where the signal strength is not changed is wide. As described above, since the conventional wireless positioning algorithm commonly estimates the location of the mobile node 1 using only the currently received signal strength, the change in signal strength between positioning points on the moving path of the mobile node 1 When there are few cases, the positioning points cannot be distinguished only by the signal strength, and the positioning error is very large due to a very sensitive reaction to surrounding noise.

이동 노드(1)의 이동 경로 상에서 서로 인접해 있는 측위 지점들간에는 LTE 신호의 세기 변화가 거의 없는 경우라도 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴의 길이를 이동 노드(1) 측위의 실시간성이 보장되는 한도에서 충분히 길게 해주면 그 신호 세기의 변화 패턴의 길이에 해당하는 이동 거리 내에서는 이동 노드(1)의 정확한 위치 추정이 가능한 정도로 LTE 신호의 세기는 충분히 변화하게 된다. 이에 따라, 본 실시예의 무선 측위 알고리즘은 이동 노드(1)의 이동 경로 상에서 서로 인접해 있는 측위 지점들간에는 LTE 신호의 세기 변화가 거의 없는 경우라도 이동 노드(1)의 위치를 정확하게 추정할 수 있다. Even when there is little change in the strength of the LTE signal between the positioning points adjacent to each other on the moving path of the mobile node 1, the length of the change pattern of the signal strength used for the wireless positioning of the present embodiment is determined for the positioning of the mobile node 1 If it is made sufficiently long within the limit of guaranteeing real-time performance, the strength of the LTE signal is sufficiently changed so that accurate position estimation of the mobile node 1 is possible within a moving distance corresponding to the length of the change pattern of the signal strength. Accordingly, the wireless positioning algorithm of the present embodiment can accurately estimate the location of the mobile node 1 even when there is little change in the strength of the LTE signal between the positioning points adjacent to each other on the moving path of the mobile node 1. .

이와 같이, 본 실시예의 무선 측위 알고리즘은 이동 경로 상의 측정 지점들간에 신호 세기의 변화가 거의 없는 LTE 신호를 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 정확하게 추정할 수 있기 때문에 실내를 넘어서 실외를 모두 커버할 수 있는 무선 측위 서비스의 제공을 가능하게 할 수 있다. 결과적으로, 본 실시예의 무선 측위 알고리즘은 건물 실내와 도심 곳곳에 광범위하게 분포하는 LTE 신호를 이용하여 고층빌딩의 영향 없이 도심에서도 높은 정확도의 실내 측위 및 실외 측위가 모두 가능한 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행용의 무선 측위 서비스를 제공할 수 있음에 따라 현재 차량 네비게이션 시스템으로 가장 널리 사용되고 있으나 실내 측위가 불가능하며 도심에서 측위 정확도가 심하게 저하되는 GPS를 대체할 수 있다. As described above, since the wireless positioning algorithm of the present embodiment can accurately estimate the location of the mobile node 1 using an LTE signal with little change in signal strength between measurement points on the moving path, it covers all the outdoors beyond the indoor. It may be possible to provide a wireless positioning service that can be performed. As a result, the wireless positioning algorithm of this embodiment is a vehicle navigation system or autonomous driving system capable of both indoor and outdoor positioning with high accuracy even in the city without the influence of high-rise buildings by using LTE signals that are widely distributed in buildings and throughout the city. As the wireless positioning service can be provided, it is currently most widely used as a vehicle navigation system, but it can replace GPS, which is impossible for indoor positioning and the positioning accuracy is severely degraded in urban areas.

도 11은 터널 구간을 지나는 차량에 수신된 신호 세기의 변화 패턴의 일례를 도시한 도면이다. 현재, 차량에 탑재되는 종래의 네비게이션 시스템은 차량 측위를 위해 GNSS, 예를 들어 GPS를 사용하고 있다. 인공위성으로부터 송출되는 신호는 터널 내부에 도달할 수 없기 때문에 차량이 터널 구간을 지날 때에 종래의 네비게이션 시스템은 인공위성으로부터 송출되는 신호 기반의 측위가 아닌, 미리 설정된 경로를 표시하는 데에 머물고 있다. 이러한 이유로, 차량이 터널 구간을 지날 때에 차량 속도는 표시되지 않거나 터널 진입 시의 속도로 고정되어 표시된다. 터널 구간에서는 일반적으로 와이파이 통신은 불가능하지만 고속으로 이동하는 차량에 적합한 LTE 통신이 가능하도록 무선 환경이 구축되어 있다. LTE 망의 기지국은 그 설치비용과 공간 협소로 인해 터널 내부에 연속해서 설치될 수 없음에 따라 기지국과 기지국 사이에 무선 신호를 증폭하여 재송신하는 리피터(repeater)가 터널 내부에 여러 개 설치된다. 11 is a diagram illustrating an example of a change pattern of signal strength received by a vehicle passing through a tunnel section. Currently, a conventional navigation system mounted on a vehicle uses GNSS, for example, GPS for vehicle positioning. Since the signal transmitted from the satellite cannot reach the inside of the tunnel, when the vehicle passes through the tunnel section, the conventional navigation system remains to display a preset route rather than positioning based on the signal transmitted from the satellite. For this reason, when the vehicle passes through the tunnel section, the vehicle speed is not displayed or is displayed at a fixed speed at the time of entering the tunnel. In the tunnel section, Wi-Fi communication is generally not possible, but a wireless environment is established to enable LTE communication suitable for vehicles moving at high speed. As the LTE network base station cannot be continuously installed inside the tunnel due to its installation cost and space constraints, several repeaters are installed inside the tunnel to amplify and retransmit radio signals between the base station and the base station.

본 실시예에 따른 무선 측위 장치가 탑재된 차량이 여섯 개의 기지국이 설치된 터널 구간을 지날 때에 여섯 개의 기지국으로부터 송출된 신호의 세기를 측정하는 실험을 실시하였고, 도 11에 그 실험 결과가 도시되어 있다. 도 11에는 차량 무선 측위 장치의 구동이 시작된 지점의 지표면 좌표가 (0, 0)로 설정되어 있고, 그 지점을 기준으로 동서 방향 및 남북 방향이 1000m 단위로 증감하는 스케일로 표시되어 있다. 도 11을 참조하면, 차량이 터널에 진입하는 지점의 좌표는 대략 (-2000, 0)임을 알 수 있다. 첫 번째 기지국으로부터 수신된 신호의 세기 변화는 굵은 일점쇄선으로, 두 번째 기지국으로부터 수신된 신호의 세기 변화는 가는 일점쇄선으로, 세 번째 기지국으로부터 수신된 신호의 세기 변화는 굵은 점선으로, 네 번째 기지국으로부터 수신된 신호의 세기 변화는 가는 점선으로, 다섯 번째 기지국으로부터 수신된 신호의 세기 변화는 굵은 실선으로, 여섯 번째 기지국으로부터 수신된 신호의 세기 변화는 가는 실선으로 표시되어 있다.When a vehicle equipped with a wireless positioning device according to the present embodiment passes through a tunnel section in which six base stations are installed, an experiment was conducted to measure the strength of signals transmitted from six base stations, and the experimental result is shown in FIG. . In FIG. 11, the coordinates of the ground surface at the point where the driving of the vehicle wireless positioning device is started are set to (0, 0), and the east-west direction and the north-south direction are displayed on a scale of increasing or decreasing in units of 1000 m based on the point. Referring to FIG. 11, it can be seen that the coordinates of the point at which the vehicle enters the tunnel is approximately (-2000, 0). The change in the strength of the signal received from the first base station is indicated by a thick dashed-dotted line, the change in the intensity of the signal received from the second base station is indicated by a thin dashed line, the change in the intensity of the signal received from the third base station is indicated by a thick dotted line, and the fourth base station The change in strength of the signal received from is indicated by a thin dotted line, the change in strength of the signal received from the fifth base station is indicated by a thick solid line, and the change in the strength of the signal received from the sixth base station is indicated by a thin solid line.

상술한 바와 같이, 와이파이 망의 액세스 포인트, LTE 망의 기지국 등과 같은 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기는 대략적으로 고정 노드(2)로부터의 거리의 제곱에 반비례하여 감쇄된다. 리피터로부터 송출된 신호의 세기도 다른 종류의 고정 노드(2)와 마찬가지로 대략적으로 고정 노드(2)로부터의 거리의 제곱에 반비례하여 감쇄된다. 즉, 차량이 리피터에 가깝게 다가갈수록 리피터로부터 수신되는 신호의 세기는 강해지고 리피터로부터 멀어질수록 리피터로부터 수신되는 신호의 세기는 약해지게 된다. 차량이 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 구간을 지나갈 경우, 차량에 수신된 신호의 세기는 강해졌다가 약해졌다를 반복하게 된다. 도 11로부터 각 기지국별 신호 세기의 변화 패턴에는 여러 개의 피크가 존재함을 알 수 있고, 각 피크의 발생 지점에 리피터가 설치되었을 것으로 예측될 수 있다.As described above, the strength of a signal transmitted from a fixed node 2 such as an access point of a Wi-Fi network or a base station of an LTE network is approximately attenuated in inverse proportion to the square of the distance from the fixed node 2. The intensity of the signal transmitted from the repeater is also attenuated in inverse proportion to the square of the distance from the fixed node 2, similar to other types of fixed node 2. That is, as the vehicle approaches the repeater, the intensity of the signal received from the repeater increases, and the further away from the repeater, the intensity of the signal received from the repeater decreases. When a vehicle passes through a section in which a plurality of repeaters are installed in succession, the intensity of the signal received by the vehicle increases and then decreases repeatedly. From FIG. 11, it can be seen that there are several peaks in the pattern of change in signal strength for each base station, and it can be predicted that a repeater is installed at the point of occurrence of each peak.

상술한 바와 같이, 본 실시예의 절대 위치 추정에 이용되는 신호 세기의 변화 패턴은 그 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디와 그 신호를 수신한 이동 노드(1)의 상대 위치에 연관시켜 그 신호 세기를 표시한 신호 세기의 변화 패턴을 의미한다. 리피터는 어떤 기지국 근처의 신호 음영 지역에서 설치되어 그 기지국으로부터 송출된 신호를 증폭해서 재송신하는 역할을 하기 때문에 그 리피터로부터 송출되는 신호의 아이디, 즉 그 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디는 그 기지국의 아이디와 동일하다. 복수 개의 리피터가 어떤 기지국 근처의 신호 음영 지역에서 설치되는 경우에도 복수 개의 리피터로부터 송출되는 신호의 아이디는 모두 동일하게 된다. As described above, the change pattern of the signal strength used for absolute position estimation in this embodiment is related to the ID of the fixed node 2 that transmitted the signal and the relative position of the mobile node 1 that received the signal. It refers to a pattern of change in signal strength indicating signal strength. Since the repeater is installed in the signal shadow area near a base station and plays a role of amplifying and retransmitting the signal transmitted from the base station, the ID of the signal transmitted from the repeater, that is, the ID of the fixed node 2 that transmitted the signal, is It is the same as the ID of the base station. Even when a plurality of repeaters are installed in a signal shadow area near a base station, the IDs of signals transmitted from the plurality of repeaters are all the same.

이와 같이, 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 터널 등과 같은 환경에서는 복수 개의 리피터로부터 송출된 신호의 아이디가 모두 동일하기 때문에 LTE 망의 기지국, 와이파이 망의 액세스 포인트가 여러 대 연속해서 설치된 환경에 비해 상술한 바와 같은 패턴 비교에 기초하여 추정된 절대 위치의 정확도가 낮아질 수 있다. 터널 내부와 같이 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 환경에서는 하나의 고정 노드(2)를 나타내는 신호 세기가 강해졌다가 약해졌다를 반복하면서 신호 세기의 피크가 여러 차례 발생하게 된다. 특히, 신호 세기의 변화 패턴에서 피크 부분은 다른 부분에 비해 노이즈에 강건한 특성을 갖고 있다. 이하에서는 하나의 고정 노드로부터만 신호를 수신할 수 있는 통신 취약 환경이나 복수 개의 리피터가 연속해서 설치됨에 따라 어떤 고정 노드로부터 송출된 신호인가의 구별이 어려운 터널 구간 등, 다양한 환경에서 이동 노드(1)의 위치 정확도를 향상시킬 수 있는 무선 측위 알고리즘을 설명하기로 한다.In this way, in an environment such as a tunnel in which a plurality of repeaters are continuously installed, since all the IDs of signals transmitted from the plurality of repeaters are the same, the above-described The accuracy of the estimated absolute position based on the pattern comparison as described above may be lowered. In an environment in which a plurality of repeaters are continuously installed, such as inside a tunnel, signal strength representing one fixed node 2 increases and then decreases repeatedly, and signal strength peaks occur several times. In particular, in the signal intensity variation pattern, the peak portion has a characteristic that is more robust to noise than other portions. Hereinafter, a mobile node (1) in various environments, such as a weak communication environment in which signals can be received only from one fixed node, or a tunnel section where it is difficult to distinguish which signals are transmitted from any fixed node due to the continuous installation of multiple repeaters. A wireless positioning algorithm that can improve the location accuracy of) will be described.

610 단계에서 이동 노드(1)의 피크 검출부(21)는 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴, 즉 복수의 시점에 걸쳐 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 복수의 피크를 검출한다. 도 12는 도 3에 도시된 320 단계에서 생성된 신호 변화 패턴과 450 단계에서 수신된 신호 분포 패턴의 대비도이다. 도 12의 (b)에는 복수 개의 고정 노드(2)의 일종인 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 터널 구간에서 복수의 시점에 걸쳐 수신된 신호 세기의 변화 패턴의 일례가 도시되어 있다. 이 경우, 복수의 신호를 송출한 복수의 고정 노드(2)의 아이디는 모두 동일하게 된다. 이 경우, 도 6에 도시된 3차원 좌표계의 x축에는 하나의 아이디만 매핑됨에 따라 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴은 3차원 좌표계의 y축과 z축만으로, 즉 2차원 좌표계로 표현될 수 있다. In step 610, the peak detector 21 of the mobile node 1 generates at least one signal intensity change pattern generated in step 320, that is, at least one signal received from at least one fixed node 2 over a plurality of time points. A plurality of peaks are detected in an intensity change pattern. 12 is a contrast diagram of a signal change pattern generated in step 320 shown in FIG. 3 and a signal distribution pattern received in step 450. FIG. 12B shows an example of a pattern of changes in signal strength received over a plurality of time points in a tunnel section in which a plurality of repeaters, which is a kind of a plurality of fixed nodes 2, are continuously installed. In this case, the IDs of the plurality of fixed nodes 2 that have transmitted the plurality of signals are all the same. In this case, as only one ID is mapped to the x-axis of the 3D coordinate system shown in FIG. 6, the signal intensity change pattern used for the wireless positioning of the present embodiment is only the y-axis and the z-axis of the 3D coordinate system, that is, 2D It can be expressed in a coordinate system.

도 12의 (b)에 도시된 2차원 좌표계의 x축은 3차원 좌표계의 y축에 해당하며 이동 노드(1)의 속도 추정을 위해 이동 노드(1)의 상대 위치 대신에 그 상대 위치에 대응되는 수신 시점이 매핑되고, 2차원 좌표계의 y축은 3차원 좌표계의 z축에 해당하며 각 고정 노드(2)로부터 송출된 신호의 세기가 매핑된다. 610 단계에서 검출된 복수의 피크는 도 12의 (b)에 도트로 표시되어 있다. 상술한 바와 같이, 310 단계에서 도메인 변환부(14)가 130 단계에서 생성된 시간도메인 데이터를 공간도메인 데이터로 변환하는 과정에서 각 신호의 수신 시점을 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치로 교체하기 때문에 역으로 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴의 상대 위치를 각 신호의 수신 시점으로 교체할 수 있다. The x-axis of the two-dimensional coordinate system shown in (b) of FIG. 12 corresponds to the y-axis of the three-dimensional coordinate system and corresponds to the relative position of the moving node 1 instead of the relative position of the moving node 1 to estimate the speed of the moving node 1. The receiving point is mapped, the y-axis of the 2D coordinate system corresponds to the z-axis of the 3D coordinate system, and the intensity of the signal transmitted from each fixed node 2 is mapped. The plurality of peaks detected in step 610 are indicated by dots in (b) of FIG. 12. As described above, in the process of converting the temporal domain data generated in step 130 into spatial domain data in step 310 by the domain converter 14, the mobile node 1 corresponding to the receiving time of each signal is Since it is replaced with a relative position of ), the relative position of at least one signal intensity change pattern generated in step 320 can be replaced with a time point at which each signal is received.

620 단계에서 이동 노드(1)의 피크 검출부(21)는 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도, 즉 이동 노드(1)가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도에서 복수의 피크를 검출한다. 620 단계에서의 피크 검출은 측위 서버(3)에 의해서 수행될 수도 있다. 이 경우, 측위 서버(3)는 이와 같이 검출된 복수의 피크를 지도 형태로 이동 노드(1)에 제공할 수 있다. 도 12의 (a)에는 도 12의 (a)의 터널 구간과 동일한 터널 구간에서의 신호 세기의 분포 패턴의 일례가 도시되어 있다. 따라서, 도 12의 (a)에 도시된 복수의 신호를 송출한 복수의 고정 노드(2)의 아이디도 도 12의 (b)와 마찬가지로 모두 동일하게 되며, 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도는 터널 구간에 한해서 2차원 좌표계로 표현될 수 있다. 도 12의 (a)에 도시된 2차원 좌표계의 x축에는 이동 노드(1)의 절대 위치가 매핑되고, 2차원 좌표계의 y축에는 각 고정 노드(2)로부터 송출된 신호의 세기가 매핑된다. 620 단계에서 검출된 복수의 피크는 도 12의 (a)에 도트로 표시되어 있다. 동일한 터널 구간에서 수신된 신호라고 하더라도 시시각각 변하는 노이즈, 차량의 속도 변화 등으로 인해 차량에 수신되는 신호의 세기 변화 패턴은 그 수신 시점에 따라 다를 수밖에 없다. In step 620, the peak detector 21 of the mobile node 1 displays a plurality of peaks in the map represented by the map data received in step 450, that is, a map in the form of a distribution pattern of signal intensity in the area where the mobile node 1 is located. Is detected. Peak detection in step 620 may be performed by the positioning server 3. In this case, the positioning server 3 may provide the detected peaks to the mobile node 1 in the form of a map. 12A shows an example of a distribution pattern of signal strength in the same tunnel section as the tunnel section of FIG. 12A. Accordingly, the IDs of the plurality of fixed nodes 2 that have transmitted the plurality of signals shown in FIG. 12A are all the same as in FIG. 12B, and the map indicated by the map data received in step 450 Can be expressed in a two-dimensional coordinate system only for the tunnel section. The absolute position of the mobile node 1 is mapped to the x-axis of the two-dimensional coordinate system shown in FIG. 12A, and the intensity of the signal transmitted from each fixed node 2 is mapped to the y-axis of the two-dimensional coordinate system. . The plurality of peaks detected in step 620 are indicated by dots in FIG. 12A. Even if the signal is received in the same tunnel section, the pattern of changes in the intensity of the signal received by the vehicle due to the change of noise and speed of the vehicle is inevitably different depending on the time of reception.

도 13은 도 2에 도시된 피크 검출부(21)에 의해 신호 세기의 변화 패턴이 평탄화되는 일례를 도시한 도면이다. 일반적으로, 노이즈는 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호에 비해 그 주파수가 매우 높이기 때문에 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 이러한 노이즈에 인해 도 13에 도시된 바와 같이 매우 불규칙하게 요동하는 형태로 나타난다. 노이즈가 없는 환경이라면, 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 고정 노드(2)에 가깝게 다가갈수록 신호의 세기는 강해지고 고정 노드(2)로부터 멀어질수록 신호의 세기는 약해지는 형태, 즉 도 13에 도시된 바와 같은 곡선형으로 나타난다. 도 13으로부터 신호 세기의 변화 패턴의 피크 위치는 노이즈로 인해 신호 세기를 측정할 때마다 약간씩 변할 수 있음을 알 수 있다. FIG. 13 is a diagram illustrating an example in which a signal intensity change pattern is flattened by the peak detection unit 21 shown in FIG. 2. In general, noise has a very high frequency compared to the signal transmitted from the fixed node 2, so at least one signal intensity variation pattern generated in step 320 is very irregular as shown in FIG. 13 due to this noise. Appears in an oscillating form. In a noise-free environment, the at least one signal intensity change pattern generated in step 320 becomes stronger as the signal gets closer to the fixed node 2, and the signal strength decreases as it moves away from the fixed node 2. It appears in a shape, that is, a curved shape as shown in FIG. 13. It can be seen from FIG. 13 that the peak position of the signal intensity change pattern may slightly change each time the signal intensity is measured due to noise.

610 단계에서 이동 노드(1)의 피크 검출부(21)는 피크 검출의 정확도를 높이기 위해 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 회귀 모델링(regression modeling)을 통하여 평탄화(smoothing)하고, 이와 같이 평탄화된 신호 세기의 변화 패턴에서 복수의 피크를 검출할 수 있다. 이와 같이, 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 회귀 모델링을 통하여 평탄화되면 노이즈가 없는 환경에서의 실제 신호 세기의 변화 패턴으로 회귀하게 되어 노이즈의 영향을 덜 받게 된다. 620 단계에서의 피크 검출 결과가 610 단계에서 평탄화한 후의 피크 검출 결과에 매칭되도록, 620 단계에서 피크 검출부(21)는 이동 노드(1)가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴을 회귀 모델링을 통하여 평탄화하고, 이와 같이 평탄화된 신호 세기의 변화 패턴에서 복수의 피크를 검출할 수 있다. 회귀 모델링은 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공지된 기술로서 본 실시예의 특징이 흐려짐을 방지하기 위해 이것에 관한 설명은 생략하기로 한다.In step 610, the peak detector 21 of the mobile node 1 smoothes the at least one signal intensity change pattern generated in step 320 through regression modeling in order to increase the accuracy of peak detection, In this way, a plurality of peaks may be detected in the pattern of the flattened signal intensity change. In this way, when the at least one signal intensity change pattern generated in step 320 is flattened through regression modeling, it is regressed to an actual signal intensity change pattern in a noise-free environment, and is less affected by noise. In step 620, the peak detection unit 21 performs regression modeling on the distribution pattern of the signal intensity in the area where the mobile node 1 is located so that the peak detection result in step 620 is matched with the peak detection result after flattening in step 610. Through the flattening, it is possible to detect a plurality of peaks in the pattern of the change in signal intensity flattened in this way. Regression modeling is a technique known to those of ordinary skill in the art to which this embodiment belongs, and a description thereof will be omitted in order to prevent blurring of features of the embodiment.

630 단계에서 이동 노드(1)의 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 620에서 검출된 복수의 피크를 비교함으로써 620에서 검출된 복수의 피크 중에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출한다. 620 단계에서 피크 검출부(21)가 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도 전체에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출한다면 620 단계에서 비교 대상이 되는 데이터량이 매우 많아질 수 있다. 620 단계에서 비교 대상이 되는 데이터량의 감소를 위해, 620 단계에서 피크 검출부(21)는 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도 내의 510 단계에서 색출된 부분을 포함하는 일정 크기의 영역에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출할 수도 있다. In step 630, the peak comparison unit 22 of the mobile node 1 compares the plurality of peaks detected in step 610 with the plurality of peaks detected in step 620. A plurality of peaks most similar to the peak are found. In step 620, if the peak detection unit 21 searches for a plurality of peaks that are most similar to the plurality of peaks detected in step 610 from the entire map indicated by the map data received in step 450, the amount of data to be compared in step 620 will be very large. I can. In order to reduce the amount of data to be compared in step 620, in step 620, the peak detection unit 21 performs step 610 in an area of a predetermined size including a portion of the map indicated by the map data received in step 450 and detected in step 510. A plurality of peaks most similar to the plurality of peaks detected in may be searched for.

510 단계에서 신호 비교부(18)는 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하기 때문에 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크는 510 단계에서 색출된 부분이나 그것의 주변에 존재할 가능성이 매우 높다. 따라서, 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 510 단계에서 색출된 부분과 그것의 주변을 포함하는 영역의 크기를 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크 색출이 확실하게 이루어질 수 있도록 충분히 크게 한다면 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도 전체에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 검출할 필요가 없다.In step 510, the signal comparison unit 18 searches for a portion of the map represented by the map data that has a pattern that is most similar to the change pattern of at least one signal intensity generated in step 320. Thus, the plurality of peaks detected in step 610 It is very likely that the most similar plurality of peaks exist in the area or around the area identified in step 510. Therefore, in the map indicated by the map data received in step 450, the size of the area detected in step 510 and the area including its periphery is reliably selected for the plurality of peaks most similar to the peaks detected in step 610. If it is large enough to be possible, it is not necessary to detect a plurality of peaks most similar to the plurality of peaks detected in step 610 in the entire map represented by the map data received in step 450.

도 14는 도 3에 도시된 630 단계의 상세 흐름도이다. 도 14를 참조하면, 도 3에 도시된 630 단계는 도 2에 도시된 피크 비교부(22)에 의해 실행되는 다음과 같은 단계들로 구성된다. 631 단계에서 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크 각각의 아이디와 620에서 검출된 복수의 피크 각각의 아이디를 비교함으로써 620에서 검출된 복수의 피크 중에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크 각각의 아이디와 동일한 아이디를 갖는 복수의 피크를 색출한다. 여기에서, 각 피크의 아이디는 각 피크를 형성하는 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디를 의미한다. 632 단계에서 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 아이디와 631 단계에서 색출된 복수의 피크의 아이디가 일대일 대응되는가를 확인한다. 632 단계에서의 확인 결과, 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 아이디와 631 단계에서 색출된 복수의 피크의 아이디가 일대일 대응되면 633 단계로 진행하고, 그렇지 않으면 634 단계로 진행한다. 14 is a detailed flowchart of step 630 shown in FIG. 3. Referring to FIG. 14, operation 630 shown in FIG. 3 includes the following steps executed by the peak comparison unit 22 shown in FIG. 2. In step 631, the peak comparison unit 22 compares the IDs of each of the plurality of peaks detected in step 610 with the IDs of each of the plurality of peaks detected in step 620, so that the plurality of peaks detected in step 610 A plurality of peaks having the same ID as each of the peaks are searched. Here, the ID of each peak means the ID of the fixed node 2 that has transmitted the signal forming each peak. In step 632, the peak comparison unit 22 checks whether the IDs of the plurality of peaks detected in step 610 and the IDs of the plurality of peaks detected in step 631 correspond one-to-one. As a result of checking in step 632, if the IDs of the plurality of peaks detected in step 610 and the IDs of the plurality of peaks found in step 631 correspond to each other one-to-one, the process proceeds to step 633, otherwise, the process proceeds to step 634.

610, 631 단계에서 검출된 복수의 피크 별로 피크 아이디가 모두 다르고 631 단계에서 색출된 각 피크의 아이디와 동일한 아이디를 갖는 피크가 631 단계에서 검출된 복수의 피크에 하나씩 존재하는 경우에 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 아이디와 631 단계에서 색출된 복수의 피크의 아이디가 일대일 대응될 수 있다. 무선 신호를 증폭하여 재송신하는 리피터 없이 LTE 망의 기지국이나 와이파이 망의 액세스 포인트가 연속해서 설치된 환경에서는 이동 노드(1)가 수신한 복수의 신호 별로 각 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디가 다르기 때문에 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 아이디와 631 단계에서 색출된 복수의 피크의 아이디가 일대일 대응되게 된다. 이러한 환경에서는 633 단계로 진행하게 된다. 반면, 리피터가 연속해서 설치된 환경에서는 이동 노드(1)가 수신한 복수의 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디가 중복되기 때문에 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 아이디와 631 단계에서 색출된 복수의 피크의 아이디가 일대일 대응될 수 없다. 이러한 환경에서는 634 단계로 진행하게 된다.When the peak IDs are different for each of the plurality of peaks detected in steps 610 and 631, and a peak with the same ID as the ID of each peak detected in step 631 exists in the plurality of peaks detected in step 631, it is detected in step 610. The IDs of the plurality of peaks and the IDs of the plurality of peaks searched in step 631 may correspond one-to-one. In an environment in which a base station of an LTE network or an access point of a Wi-Fi network is continuously installed without a repeater that amplifies and retransmits radio signals, the ID of the fixed node 2 that transmitted each signal for each of the plurality of signals received by the mobile node 1 is Therefore, the IDs of the plurality of peaks detected in step 610 and the IDs of the plurality of peaks searched in step 631 correspond to each other one-to-one. In this environment, the process proceeds to step 633. On the other hand, in an environment in which repeaters are continuously installed, the IDs of the fixed node 2 that transmitted the plurality of signals received by the mobile node 1 are duplicated, so the IDs of the plurality of peaks detected in step 610 and the IDs of the peaks detected in step 631 are duplicated. IDs of multiple peaks cannot be matched one-to-one. In this environment, it proceeds to step 634.

633 단계에서 피크 비교부(22)는 서로 동일한 아이디를 갖는 피크끼리 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 631 단계에서 색출된 복수의 피크를 일대일 대응시킴으로써 631 단계에서 색출된 복수의 피크를 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 부분으로 결정한다. 이와 같이, 리피터 없이 LTE 망의 기지국이나 와이파이 망의 액세스 포인트가 연속해서 설치된 환경이라면, 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크 각각의 아이디와 620에서 검출된 복수의 피크 각각의 아이디를 비교함으로써 620에서 검출된 복수의 피크 중에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 부분을 색출할 수 있다.In step 633, the peak comparison unit 22 associates the plurality of peaks detected in step 610 with the plurality of peaks detected in step 631 on a one-to-one correspondence between peaks having the same ID. It is determined as the part most similar to the detected plurality of peaks. As described above, in an environment in which a base station of an LTE network or an access point of a Wi-Fi network is continuously installed without a repeater, the peak comparison unit 22 is By comparing the IDs, a portion most similar to the plurality of peaks detected in step 610 among the plurality of peaks detected in step 620 may be searched.

634 단계에서 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 위치 패턴과 631 단계에서 색출된 복수의 피크의 위치 패턴을 비교함으로써 631 단계에서 색출된 복수의 피크 중에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 위치 패턴과 가장 유사한 위치 패턴을 갖는 복수의 피크를 색출한다. 여기에서, 복수의 피크의 위치 패턴은 복수의 피크 각각의 높이와 복수의 피크간의 간격을 나타내는 패턴을 의미한다. 635 단계에서 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 634 단계에서 색출된 복수의 피크를 피크의 발생 순서에 따라 차례대로 일대일 대응시킴으로써 634 단계에서 색출된 복수의 피크를 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 부분으로 결정한다. In step 634, the peak comparison unit 22 compares the position patterns of the plurality of peaks detected in step 610 with the position patterns of the plurality of peaks detected in step 631, so that the peaks detected in step 610 are detected in step 631. A plurality of peaks having a position pattern most similar to the position pattern of the plurality of peaks are searched. Here, the position pattern of the plurality of peaks refers to a pattern representing the height of each of the plurality of peaks and the interval between the plurality of peaks. In step 635, the peak comparison unit 22 performs a one-to-one correspondence between the plurality of peaks detected in step 610 and the plurality of peaks detected in step 634 in order of occurrence of the peaks, thereby matching the plurality of peaks detected in step 634 to step 610. It is determined as the part most similar to the plurality of peaks detected in.

즉, 635 단계에서 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크 중 가장 먼저 발생한 피크와 634 단계에서 색출된 복수의 피크 중 가장 먼저 발생한 피크를 대응시키고, 610 단계에서 검출된 복수의 피크 중 그 다음에 발생한 피크와 634 단계에서 색출된 복수의 피크 중 그 다음에 발생한 피크를 대응시킨다. 이와 같은 방식으로 610 단계에서 검출된 복수의 피크 중 나머지 피크와 634 단계에서 색출된 복수의 피크 중 나머지 피크도 일대일 대응될 수 있다. 이와 같이, 리피터가 연속해서 설치된 환경이라면, 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 위치 패턴과 620에서 검출된 복수의 피크의 위치 패턴을 비교함으로써 620에서 검출된 복수의 피크 중에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 부분을 색출할 수 있다.That is, in step 635, the peak comparison unit 22 associates the first peak among the plurality of peaks detected in step 610 with the first peak among the plurality of peaks detected in step 634, and matches the plurality of peaks detected in step 610. The next occurring peak among the peaks is matched with the next occurring peak among the plurality of peaks detected in step 634. In this way, the remaining peaks among the plurality of peaks detected in step 610 and the remaining peaks among the plurality of peaks detected in step 634 may be mapped one-to-one. As described above, in an environment in which repeaters are continuously installed, the peak comparison unit 22 compares the position patterns of the plurality of peaks detected in step 610 with the position patterns of the plurality of peaks detected in step 620. Among them, a portion most similar to the plurality of peaks detected in step 610 may be searched.

640 단계에서 이동 노드(1)의 속도 처리부(23)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 수신 시점간의 시간차와 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치간의 거리로부터 그 수신 시점 사이에서의 이동 노드(1)의 속도를 추정한다. 여기에서, 610 단계에서 검출된 각 피크의 수신 시점은 그 피크를 형성하는 신호의 수신 시점을 의미하고, 630 단계에서 색출된 각 피크의 발생 위치는 그 피크와 매핑되어 있는 지도의 절대 위치를 의미한다. 보다 상세하게 설명하면, 640 단계에서 속도 처리부(23)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크 중에서 어느 두 피크의 수신 시점간의 시간차와 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크 중에서 그 두 피크에 일대일 대응하는 두 피크의 발생 위치간의 거리를 산출하고, 이와 같이 산출된 거리를 산출된 시간차로 나눔으로써 그 수신 시점 사이에서의 이동 노드(1)의 산출함으로써 이동 노드(1)의 속도를 추정할 수 있다. In step 640, the speed processing unit 23 of the mobile node 1 determines the time difference between the time difference between the reception points of the plurality of peaks detected in step 610 and the location of the occurrence of the most similar plurality of peaks detected in step 630. Estimate the speed of the mobile node 1. Here, the reception point of each peak detected in step 610 means the reception point of the signal forming the peak, and the occurrence location of each peak detected in step 630 means the absolute position of the map mapped to the peak. do. In more detail, in step 640, the speed processor 23 responds one-to-one to the time difference between the time difference between the reception points of any two peaks among the plurality of peaks detected in step 610 and the most similar peaks detected in step 630. The speed of the mobile node 1 can be estimated by calculating the distance between the locations of the two peaks, and dividing the calculated distance by the calculated time difference to calculate the mobile node 1 between the receiving points. .

도 15는 도 2에 도시된 속도 처리부(23)의 속도 추정의 예시도이다. 도 15에는 도 12에 도시된 것과 동일한 신호 변화 패턴과 신호 분포 패턴이 도시되어 있다. 도 15의 (b)에 도시된 바와 같이, 속도 처리부(23)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크 중에서 마지막 두 피크의 수신 시점간의 시간차를 산출한다. 도 15의 (a)에 도시된 바와 같이, 속도 처리부(23)는 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크 중에서 그 마지막 두 피크에 일대일 대응하는 마지막 두 피크의 발생 위치간의 거리를 산출한다. 속도 처리부(23)는 이와 같이 산출된 거리를 산출된 시간차로 나눔으로써 그 수신 시점 사이에서의 이동 노드(1)의 산출함으로써 이동 노드(1)의 속도를 추정할 수 있다. 15 is an exemplary diagram of speed estimation of the speed processing unit 23 shown in FIG. 2. FIG. 15 shows the same signal change pattern and signal distribution pattern as that of FIG. 12. As shown in (b) of FIG. 15, the speed processing unit 23 calculates a time difference between reception points of the last two peaks among the plurality of peaks detected in step 610. As shown in (a) of FIG. 15, the speed processing unit 23 calculates the distance between occurrence positions of the last two peaks corresponding to the last two peaks one-to-one among the plurality of most similar peaks detected in step 630. The speed processing unit 23 can estimate the speed of the mobile node 1 by dividing the calculated distance by the calculated time difference and calculating the mobile node 1 between the reception points.

640 단계에서 속도 처리부(23)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크에 대하여 서로 이웃하는 두 피크마다 수신 시점간의 시간차를 산출함으로써 복수 개의 시간차를 산출하고, 630 단계에서 검출된 복수의 피크에 대하여 서로 이웃하는 두 피크마다 발생 위치간의 거리를 산출함으로써 복수 개의 거리를 산출할 수 있다. 속도 처리부(23)는 이와 같이 산출된 복수 개의 시간차와 산출된 복수 개의 거리로부터 복수 개의 속도를 산출하고, 복수 개의 속도의 평균을 산출함으로써 610 단계에서 검출된 복수의 피크 중 첫 번째 피크의 수신 시점과 마지막 피크의 수신 시점 사이에서의 이동 노드(1)의 속도를 보다 정확하게 추정할 수 있다. 속도 처리부(23)는 복수 개의 거리를 그 각각에 대응되는 복수 개의 속도로 나눔으로써 복수 개의 속도를 산출할 수 있다.In step 640, the speed processing unit 23 calculates a plurality of time differences by calculating a time difference between reception points of two neighboring peaks with respect to the plurality of peaks detected in step 610, and the plurality of peaks detected in step 630 A plurality of distances can be calculated by calculating the distance between occurrence locations for each of the two neighboring peaks. The speed processing unit 23 calculates a plurality of speeds from a plurality of time differences calculated as described above and a plurality of calculated distances, and calculates an average of the plurality of speeds to receive the first peak among the plurality of peaks detected in step 610. It is possible to more accurately estimate the speed of the mobile node 1 between the time point of reception of the last peak and. The speed processing unit 23 may calculate a plurality of speeds by dividing a plurality of distances by a plurality of speeds corresponding to each of the plurality of distances.

도 12, 15에 도시된 예를 참조하면, 속도 처리부(23)는 610 단계에서 검출된 여섯 개의 피크에 대하여 서로 이웃하는 두 피크마다 수신 시점간의 시간차를 산출함으로써 다섯 개의 시간차를 산출하고, 630 단계에서 검출된 여섯 개의 피크에 대하여 서로 이웃하는 두 피크마다 발생 위치간의 거리를 산출함으로써 다섯 개의 거리를 산출할 수 있다. 속도 처리부(23)는 다섯 개의 거리를 그 각각에 대응되는 다섯 개의 시간차로 나눔으로써 다섯 개의 속도를 산출하고, 다섯 개의 속도의 평균을 산출함으로써 610 단계에서 검출된 여섯 개의 피크 중 첫 번째 피크의 수신 시점과 마지막 피크 사이에서의 이동 노드(1)의 속도를 보다 정확하게 추정할 수 있다. Referring to the examples shown in FIGS. 12 and 15, the speed processor 23 calculates five time differences by calculating a time difference between reception points for each of two neighboring peaks with respect to the six peaks detected in step 610, and step 630. Five distances can be calculated by calculating the distances between occurrence locations for each of the six peaks detected at. The speed processing unit 23 calculates five speeds by dividing the five distances by five time differences corresponding to each, and calculates the average of the five speeds to receive the first peak among the six peaks detected in step 610. It is possible to more accurately estimate the speed of the mobile node 1 between the start and the last peak.

상술한 바와 같이, 320 단계에서 생성된 신호 세기의 변화 패턴에 대해서는 각 신호의 정확한 수신 시점을 알 수 있고, 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도에 대해서는 각 신호의 정확한 수신 위치를 알 수 있기 때문에 이동 노드(1)의 속도가 정확하게 추정될 수 있다. 이동 노드(1)는 이와 같은 추정된 이동 노드(1)의 속도를 사용자에게 표시할 수 있다. 인공위성으로부터 송출되는 신호는 터널 내부에 도달할 수 없기 때문에 차량이 터널 구간을 지날 때에 종래의 네비게이션 시스템은 차량이 터널 구간을 지날 때에 차량 속도는 표시되지 않거나 터널 진입 시의 속도로 고정되어 표시된다. 본 실시예에 따르면, 터널 구간, 도심 등과 같이 GPS 신호를 수신할 수 없는 환경에서도 이동 노드(1)의 정확한 속도를 사용자에게 표시할 수 있다. 그 결과, 차량 속도가 정확하게 표시되지 않음에 따라 발생되는 과속 사고를 방지할 수 있다.As described above, it is possible to know the exact reception time of each signal for the change pattern of the signal strength generated in step 320, and for the map indicated by the map data received in step 450, it is possible to know the exact reception position of each signal. Therefore, the speed of the mobile node 1 can be accurately estimated. The mobile node 1 may display the estimated speed of the mobile node 1 to the user. Since the signal transmitted from the satellite cannot reach the inside of the tunnel, when the vehicle passes through the tunnel section, the vehicle speed is not displayed when the vehicle passes through the tunnel section, or the vehicle speed is displayed fixedly at the time of entering the tunnel. According to the present embodiment, it is possible to display an accurate speed of the mobile node 1 to the user even in an environment where GPS signals cannot be received, such as in a tunnel section or a city center. As a result, it is possible to prevent a speeding accident that occurs when the vehicle speed is not accurately displayed.

650 단계에서 이동 노드(1)의 위치 처리부(24)는 630 단계에서의 피크 비교, 즉 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도에서 검출된 복수의 피크와의 비교에 기초하여 이동 노드(1)의 현재 위치를 결정한다. 즉, 650 단계에서 위치 처리부(24)는 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치를 이용하여 이동 노드(1)의 현재 위치를 결정한다. 이에 따라, 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화가 발생하더라도 이동 노드의 위치를 매우 정확하게 추정할 수 있을 뿐만 아니라, 하나의 고정 노드(2)로부터만 신호를 수신할 수 있는 통신 취약 환경이나 복수 개의 리피터가 연속해서 설치됨에 따라 어떤 고정 노드(1)로부터 송출된 신호인가의 구별이 어려운 터널 구간 등, 다양한 환경에서 이동 노드의 위치 정확도가 대폭 향상될 수 있다. In step 650, the location processing unit 24 of the mobile node 1 compares the peaks in step 630, that is, a plurality of peaks detected in the pattern of at least one signal intensity change generated in step 320 and the map data received in step 450. The current position of the mobile node 1 is determined based on a comparison with a plurality of peaks detected on the map indicated by. That is, in step 650, the location processing unit 24 determines the current location of the mobile node 1 by using the locations of the most similar peaks found in step 630. Accordingly, even if there is a change in the wireless environment such as signal interference between communication channels, expansion of access points, failure or occurrence of obstacles, it is possible to estimate the location of the mobile node very accurately, as well as signal from only one fixed node (2). The location accuracy of the mobile node can be significantly improved in various environments, such as in a vulnerable communication environment that can receive signals or a tunnel section where it is difficult to distinguish which signal is transmitted from a fixed node (1) as a plurality of repeaters are installed in succession. have.

LTE 신호 기반의 무선 측위 기술로 현재 널리 사용되고 있는 TDOA 기법은 하나의 고정 노드로부터만 신호를 수신할 수 있는 통신 취약 환경이나 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 터널 구간에서는 측위가 불가능하나 본 실시예에 따른 무선 측위 기술은 하나의 고정 노드(2)로부터만 신호를 수신할 수 있는 통신 취약 환경이나 복수 개의 리피터가 연속해서 설치됨에 따라 어떤 고정 노드(1)로부터 송출된 신호인가의 구별이 어려운 터널 구간 등, 다양한 환경에서 이동 노드의 위치 정확도가 대폭 향상될 수 있음에 따라 각기 상이한 특유의 장점과 단점을 갖는 종래의 다양한 무선 측위 기술의 단점을 해결할 수 있어 지금까지 등장한 무선 측위 기술의 한계를 극복할 수 있다. The TDOA technique, which is currently widely used as an LTE signal-based wireless positioning technology, is not possible in a weak communication environment in which signals can be received only from one fixed node, or a tunnel section in which a plurality of repeaters are consecutively installed, but according to this embodiment. Wireless positioning technology is a weak communication environment in which signals can be received only from one fixed node (2), or a tunnel section where it is difficult to distinguish which signal is transmitted from a fixed node (1) due to the installation of multiple repeaters in succession. In addition, as the location accuracy of the mobile node can be significantly improved in various environments, it is possible to overcome the shortcomings of the conventional various wireless positioning technologies having different unique advantages and disadvantages, thereby overcoming the limitations of the wireless positioning technologies that have appeared so far. have.

520 단계의 실행 결과인 이동 노드(1)의 현재 위치는 도 3에 도시된 320, 510, 520 단계에 해당하는 CSC(Coarse Surface Correlation) 루틴이 반복될 때마다 결정된다. 650 단계의 실행 결과인 이동 노드(1)의 현재 위치는 610, 620, 630, 650 단계에 해당하는 PSC(Precise Surface Correlation) 루틴이 반복될 때마다 결정된다. 상술한 바와 같이, PSC 루틴이 반복될 때마다 결정되는 이동 노드(1)의 현재 위치는 CSC 루틴이 반복될 때마다 결정되는 이동 노드(1)의 현재 위치보다 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 터널 구간에서 이동 노드(1)의 위치 정확도가 높다. PSC 루틴이 반복될 때마다 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도에서 피크가 검출되어야 하기 때문에 PSC 루틴은 CSC 루틴에 비해 데이터 처리량이 매우 많다. The current position of the mobile node 1, which is a result of the execution of step 520, is determined each time the Coarse Surface Correlation (CSC) routine corresponding to steps 320, 510, and 520 shown in FIG. 3 is repeated. The current position of the mobile node 1, which is a result of the execution of step 650, is determined each time a Precise Surface Correlation (PSC) routine corresponding to steps 610, 620, 630, and 650 is repeated. As described above, the current position of the mobile node 1 determined each time the PSC routine is repeated is a tunnel section in which a plurality of repeaters are consecutively installed than the current position of the mobile node 1 determined each time the CSC routine is repeated. The positioning accuracy of the mobile node 1 is high. Whenever the PSC routine is repeated, at least one signal intensity change pattern generated in step 320 and a peak in the map indicated by the map data received in step 450 must be detected, so the PSC routine has a very high data throughput compared to the CSC routine. .

이에 따라, PSC 루틴이 반복될 때마다 결정되는 이동 노드(1)의 현재 위치만을 본 실시예에 따른 무선 측위의 결과로 사용할 수도 있으나, 무선 측위의 실시간성이 떨어질 수 있다. 반면, CSC 루틴이 반복될 때마다 결정되는 이동 노드(1)의 현재 위치는 PSC 루틴이 반복될 때마다 결정되는 이동 노드(1)의 현재 위치보다 훨씬 짧은 간격으로 갱신될 수 있다. 본 실시예는 CSC 루틴의 반복에 따라 연속적으로 결정되는 복수 개의 현재 위치 중 일부를 PSC 루틴의 반복에 따라 결정되는 현재 위치로 교체함으로써 무선 측위의 실시간성과 정확성을 모두 향상시킬 수 있다. Accordingly, only the current position of the mobile node 1, which is determined each time the PSC routine is repeated, may be used as a result of the wireless positioning according to the present embodiment, but real-time performance of the wireless positioning may be degraded. On the other hand, the current position of the mobile node 1 determined each time the CSC routine is repeated may be updated at a much shorter interval than the current position of the mobile node 1 determined each time the PSC routine is repeated. According to the present embodiment, by replacing some of the plurality of current positions successively determined according to the repetition of the CSC routine with the current position determined according to the repetition of the PSC routine, both real-time and accuracy of radio positioning can be improved.

650 단계에서 위치 처리부(24)는 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치를 이용하여 520 단계에서 추정된 절대 위치의 오차를 보상하고 이와 같이 오차가 보상된 절대 위치를 이동 노드(1)의 현재 위치로 결정한다. 상술한 바와 같이, 이동 노드(1)의 상대 위치는 계속적으로 이동 노드(1)의 이전 상대 위치를 기준으로 추정되는 것이 아니라, 이동 노드(1)의 상대 위치가 절대 위치로 교체된 때에는 그 절대 위치를 기준으로 추정되기 때문에 520 단계에서 추정된 절대 위치의 오차가 보상되면 520 단계에서 추정된 절대 위치의 정확도가 향상될 뿐만 아니라 도 3에 도시된 무선 측위 방법의 반복에 따라 그 다음에 230 단계에서 추정되는 이동 노드(1)의 상대 위치의 정확도도 향상될 수 있다. 230 단계에서 추정되는 이동 노드(1)의 상대 위치의 정확도 향상에 따라 결과적으로 520 단계에서 추정되는 절대 위치의 정확도가 향상되어 도 3에 도시된 무선 측위 방법의 반복에 따라 반복해서 추정되는 절대 위치의 정확도가 전체적으로 향상될 수 있다.In step 650, the position processing unit 24 compensates the error of the absolute position estimated in step 520 using the occurrence positions of the plurality of most similar peaks detected in step 630, and moves the absolute position to which the error is compensated as described above. ) To the current location. As described above, the relative position of the mobile node 1 is not continuously estimated based on the previous relative position of the mobile node 1, but when the relative position of the mobile node 1 is replaced with an absolute position, Since it is estimated based on the position, if the error of the absolute position estimated in step 520 is compensated, not only the accuracy of the absolute position estimated in step 520 is improved, but also step 230 according to the repetition of the wireless positioning method shown in FIG. The accuracy of the relative position of the mobile node 1 estimated at may be improved. As the accuracy of the relative position of the mobile node 1 estimated in step 230 is improved, as a result, the accuracy of the absolute position estimated in step 520 is improved, and the absolute position is repeatedly estimated according to the repetition of the wireless positioning method shown in FIG. The accuracy of can be improved overall.

650 단계에서 위치 처리부(24)는 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치에 대한 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 발생 위치의 오차가 제거되는 방향으로 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치를 이동시킴으로써 520 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 절대 위치의 오차를 보상한다. 보다 상세하게 설명하면, 650 단계에서 위치 처리부(24)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크 중에서 어느 두 피크의 발생 위치간의 거리와 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크 중에서 그 두 피크에 일대일 대응하는 두 피크의 발생 위치간의 거리를 산출하고, 이와 같이 산출된 두 개의 거리의 차이를 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치에 대한 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 발생 위치의 오차로 산출한다.In step 650, the position processing unit 24 removes the error of the occurrence positions of the plurality of peaks detected in step 610 with respect to the occurrence positions of the plurality of most similar peaks detected in step 630. By moving the absolute position of 1), the error of the absolute position of the mobile node 1 calculated in step 520 is compensated. In more detail, in step 650, the position processing unit 24 corresponds to the distance between the occurrence positions of any two peaks among the plurality of peaks detected in step 610 and the two peaks among the most similar plurality of peaks detected in step 630. Calculate the distance between the occurrence locations of the two peaks, and calculate the difference between the two distances calculated in this way. It is calculated as

도 16은 도 3에 도시된 650 단계에서의 위치 오차 보정의 일례를 도시한 도면이다. 도 16의 (a)에는 복수 개의 액세스 포인트가 연속해서 설치된 지역에서 복수의 시점에 걸쳐 수신된 신호 세기의 변화 패턴의 일례가 도시되어 있다. 위치 처리부(24)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크 중에서 네 번째 액세스 포인트의 아이디를 갖는 피크와 열 번째 액세스 포인트의 아이디를 갖는 피크의 발생 위치간의 거리를 25 미터로 산출한다. 이어서, 위치 처리부(24)는 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크 중에서 네 번째 액세스 포인트의 아이디를 갖는 피크와 열 번째 액세스 포인트의 아이디를 갖는 피크의 발생 위치간의 거리를 30 미터로 산출한다. 이어서, 위치 처리부(24)는 이와 같이 산출된 거리 30 미터로부터 산출된 거리 25 미터를 감산함으로써 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치에 대한 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 발생 위치의 오차인 5 미터를 산출한다. 16 is a diagram illustrating an example of position error correction in step 650 shown in FIG. 3. FIG. 16A shows an example of a pattern of changes in signal strength received over a plurality of viewpoints in an area in which a plurality of access points are continuously installed. The location processing unit 24 calculates the distance between the occurrence location of the peak having the ID of the fourth access point and the peak having the ID of the tenth access point among the plurality of peaks detected in step 610 as 25 meters. Subsequently, the location processing unit 24 calculates a distance of 30 meters between the peak having the ID of the fourth access point and the peak having the ID of the tenth access point among the plurality of most similar peaks found in step 630. Subsequently, the position processing unit 24 subtracts the calculated distance 25 meters from the calculated distance 30 meters, so that the occurrence positions of the plurality of peaks detected in step 610 with respect to the occurrence positions of the most similar plurality of peaks detected in step 630 The error of 5 meters is calculated.

520 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 절대 위치는 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 소스에 해당하는 신호 세기의 변화 패턴을 기반으로 추정되었기 때문에 이 위치 오차 5 미터에 대응하는 오차를 갖고 있다. 이어서, 위치 처리부(24)는 이 위치 오차 5 미터가 제거되는 방향으로 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치를 이동시킴으로써 520 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 절대 위치의 오차를 보상한다. 예를 들어, 위치 처리부(24)는 520 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 절대 위치를 네 번째 액세스 포인트의 아이디를 갖는 피크의 발생 위치로부터 열 번째 액세스 포인트의 아이디를 갖는 피크의 발생 위치를 향하는 방향으로 5 미터만큼 이동시킴으로써 이동 노드(1)의 절대 위치의 오차를 보상할 수 있다. 640 단계에서 속도 처리부(23)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크에 대하여 서로 이웃하는 두 피크마다 발생 위치간의 거리를 산출하고, 630 단계에서 검출된 복수의 피크에 대하여 서로 이웃하는 두 피크마다 발생 위치간의 거리를 산출하고, 이것을 이용하여 서로 이웃하는 두 피크마다 이동 노드(1)의 절대 위치의 오차 보상을 반복함으로써 이동 노드(1)의 절대 위치의 정확도가 보다 향상되도록 할 수도 있다.The absolute position of the mobile node 1 calculated in step 520 has an error corresponding to this position error of 5 meters because it is estimated based on the change pattern of the signal intensity corresponding to the sources of the plurality of peaks detected in step 610. . Subsequently, the position processing unit 24 moves the absolute position of the mobile node 1 estimated in step 520 in the direction in which the 5 meter position error is removed, thereby correcting the error of the absolute position of the mobile node 1 calculated in step 520. Compensate. For example, the location processing unit 24 calculates the absolute location of the mobile node 1 calculated in step 520 from the location of the peak having the ID of the fourth access point to the location of the peak having the ID of the tenth access point. It is possible to compensate for the error of the absolute position of the mobile node 1 by moving it by 5 meters in the facing direction. In step 640, the speed processing unit 23 calculates the distance between the occurrence positions of each of the two neighboring peaks with respect to the plurality of peaks detected in step 610, and occurs for each of the two neighboring peaks for the plurality of peaks detected in step 630. It is also possible to further improve the accuracy of the absolute position of the mobile node 1 by calculating the distance between the positions and repeating the error compensation of the absolute position of the mobile node 1 for each of the two neighboring peaks using this.

이상에서는 와이파이 신호와 LTE 신호를 이용하는 경우에 대해 본 실시예의 무선 측위 알고리즘의 측위 정확도의 우월성을 설명하였으나 본 실시예에 따른 무선 측위에 이용될 수 있는 신호에는 제한이 없으며, 블루투스, 지그비, 로라 등과 같은 무선 신호의 세기를 이용하여 본 실시예의 무선 측위에 따른 측위가 수행될 수 있다. In the above, the superiority of the positioning accuracy of the wireless positioning algorithm of the present embodiment has been described for the case of using the Wi-Fi signal and the LTE signal, but there is no limitation on the signal that can be used for wireless positioning according to the present embodiment, and Bluetooth, ZigBee, LoRa, etc. Positioning according to the wireless positioning of the present embodiment may be performed using the same strength of the wireless signal.

한편, 상술한 바와 같은 본 발명의 일 실시예에 따른 복합 측위 방법은 컴퓨터의 프로세서에서 실행 가능한 프로그램으로 작성 가능하고, 이 프로그램을 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록하여 실행시키는 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 컴퓨터는 데스크탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 스마트폰, 임베디드 타입의 컴퓨터 등 프로그램을 실행시킬 수 있는 모든 타입의 컴퓨터를 포함한다. 또한, 상술한 본 발명의 일 실시예에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 램(RAM), 롬(ROM), 마그네틱 저장매체(예를 들면, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.Meanwhile, the complex positioning method according to an embodiment of the present invention as described above can be written as a program executable in a computer processor, and implemented in a computer that records and executes this program in a computer-readable recording medium. have. Computers include all types of computers that can run programs, such as desktop computers, notebook computers, smart phones, and embedded type computers. In addition, the structure of the data used in the above-described embodiment of the present invention can be recorded on a computer-readable recording medium through various means. Computer-readable recording media include storage such as RAM, ROM, magnetic storage media (eg, floppy disk, hard disk, etc.), and optical reading media (eg, CD-ROM, DVD, etc.). Includes the medium.

이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형상으로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.So far, the present invention has been looked at around its preferred embodiments. Those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains will be able to understand that the present invention can be implemented in a modified shape without departing from the essential characteristics of the present invention. Therefore, the disclosed embodiments should be considered from an illustrative point of view rather than a limiting point of view. The scope of the present invention is shown in the claims rather than the foregoing description, and all differences within the scope equivalent thereto should be construed as being included in the present invention.

1 ... 이동 노드
10 ... 무선통신부 20 ... 센서부
30 ... 버퍼
11 ... 스캔부 12 .... 신호 처리부
13 ... 상대위치 추정부 14 ... 도메인 변환부
15 ... 패턴 생성부 16 ... 클러스터 선정부
17 ... 맵 로더 18 ... 신호 비교부
19 ... 절대위치 추정부
21 ... 피크 검출부 22 ... 피크 비교부
23 ... 속도 처리부 24 .... 위치 처리부
2, 21, 22, 23, 24 ... 고정 노드
3 ... 측위 서버1 ... mobile node
10 ... wireless communication part 20 ... sensor part
30 ... buffer
11 ... Scanning section 12 .... Signal processing section
13 ... Relative position estimation unit 14 ... Domain conversion unit
15 ... pattern generation unit 16 ... cluster selection unit
17 ... Map Loader 18 ... Signal Comparator
19 ... Absolute position estimation unit
21 ... peak detection unit 22 ... peak comparison unit
23 ... speed processing unit 24 .... position processing unit
2, 21, 22, 23, 24 ... fixed nodes
3 ... positioning server

Claims

Measuring the strength of at least one signal transmitted from at least one fixed node and received by the mobile node;
Movement across the plurality of viewpoints as a pattern of changes in the intensity of at least one signal expressed as a continuous sequence of the intensity of at least one signal received multiple times at multiple locations of the mobile node from at least one fixed node over a plurality of viewpoints Detecting a plurality of peaks in a pattern of at least one signal intensity change according to a relative change in the position of the node;
Detecting a plurality of peaks in a map in the form of a distribution pattern of signal intensity in an area where the mobile node is located; And
And determining a current position of the mobile node based on a comparison between a plurality of peaks detected in the at least one signal intensity change pattern and a plurality of peaks detected in the map. .

The method of claim 1,
The at least one signal intensity change pattern is at least one signal intensity change pattern expressed as a continuous sequence of the intensity of the at least one signal received a plurality of times at a plurality of relative positions of the mobile node estimated at the plurality of viewpoints. Wireless positioning method, characterized in that.

The method of claim 1,
A plurality of peaks detected in the at least one signal intensity change pattern among the plurality of peaks detected in the map are compared with the plurality of peaks detected in the at least one signal intensity change pattern. Further comprising the step of finding a plurality of peaks most similar to the peak,
The step of determining the current location comprises determining the current location of the mobile node by using the locations of occurrences of the found plurality of most similar peaks.

The method of claim 3,
Estimating the absolute position of the mobile node based on the comparison between the at least one signal intensity change pattern and the map,
The determining of the current position includes compensating for an error of the estimated absolute position using the locations of occurrence of the most similar plurality of peaks and determining an absolute position compensated for the error as the current position of the mobile node. Wireless positioning method characterized in that.

The method of claim 4,
The determining of the current position may be performed in a direction in which the error of the occurrence position of the plurality of peaks detected in the change pattern of the at least one signal intensity with respect to the occurrence position of the detected plurality of most similar peaks is removed. And compensating for the error of the estimated absolute position by moving the position.

The method of claim 5,
The determining of the current position includes a distance between the occurrence position of any two peaks among the plurality of peaks detected in the change pattern of the at least one signal intensity and the one-to-one correspondence to the two peaks among the plurality of most similar peaks. And calculating a distance between two peak occurrence locations, and calculating a difference between the two calculated distances as an error between the occurrence locations of the plurality of peaks.

The method of claim 4,
Retrieving a geometric surface pattern in which at least one signal intensity change according to a relative change in the position of the moving node is graphed and a surface portion having a shape most similar to the surface shape in the map Including more,
The step of estimating the absolute position comprises estimating the absolute position of the map indicated by the detected surface portion as the absolute position of the mobile node.

The method of claim 3,
The searching may include comparing the IDs of each of the plurality of peaks detected in the pattern of the change of the at least one signal intensity with the IDs of each of the plurality of peaks detected in the map, thereby comparing the at least one of the plurality of peaks detected in the map. And searching for a plurality of peaks that are most similar to the plurality of peaks detected in a signal intensity change pattern of.

The method of claim 3,
The searching may include comparing the position patterns of the plurality of peaks detected in the at least one signal intensity change pattern with the position patterns of the plurality of peaks detected in the map, and the at least one of the plurality of peaks detected in the map And searching for a plurality of peaks most similar to a plurality of peaks detected in a pattern of a change in signal intensity of.

The method of claim 9,
The method further comprising estimating the speed of the mobile node from a distance between a time difference between reception points of the plurality of peaks detected in the change pattern of the at least one signal intensity and the locations of occurrence of the most similar plurality of peaks. Wireless positioning method.

The method of claim 10,
The step of estimating the speed may include a time difference between a time difference between a reception time point of any two peaks among a plurality of peaks detected in the change pattern of the at least one signal intensity, and two peaks corresponding to the one-to-one among the plurality of most similar peaks. And estimating the speed of the mobile node by calculating a distance between peak occurrence locations and dividing the calculated distance by the calculated time difference.

The method of claim 10,
In the estimating of the speed, a plurality of time differences are calculated by calculating a time difference between reception points for each of two neighboring peaks for a plurality of peaks detected in the at least one signal intensity change pattern, and a plurality of time differences detected in the map. A plurality of distances are calculated by calculating the distances between occurrence locations for each of the two adjacent peaks with respect to the peak of, and a plurality of speeds are calculated from the calculated time differences and the calculated plurality of distances. And estimating the speed of the mobile node by calculating an average.

The method of claim 10,
Compensating for an error in the speed of the mobile node calculated from a value of an output signal of an acceleration sensor of the mobile node using the estimated speed, and estimating a relative position of the mobile node from the speed compensated for the error; And
And generating a change pattern of the at least one signal strength from the measured at least one signal strength and the estimated relative position of the mobile node.

The method of claim 13,
In the estimating of the relative position, an error of the calculated speed with respect to the estimated speed is calculated by subtracting the estimated speed from the calculated speed, and the calculated speed in a direction in which the calculated speed error is removed. A wireless positioning method, characterized in that to compensate for the error of the calculated speed by adjusting the.

The method of claim 13,
In the generating of the at least one signal intensity change pattern, pattern data representing a pattern of at least one signal intensity received from the at least one fixed node at the estimated relative position may be obtained from the estimated relative position prior to the relative position estimation. And generating the at least one signal intensity variation pattern by accumulating it in the pattern data for the location.

The method of claim 1,
In the step of detecting a plurality of peaks in the at least one signal intensity change pattern, the at least one signal intensity change pattern is smoothed through regression modeling, and thus the flattened signal intensity change Wireless positioning method, characterized in that detecting a plurality of peaks in the pattern.

A computer-readable recording medium storing a program for executing the method of any one of claims 1 to 16 on a computer.

A signal processor configured to measure the strength of at least one signal transmitted from at least one fixed node and received by the mobile node;
Movement across the plurality of viewpoints as a pattern of changes in the intensity of at least one signal expressed as a continuous sequence of the intensity of at least one signal received multiple times at multiple locations of the mobile node from at least one fixed node over a plurality of viewpoints A peak detector configured to detect a plurality of peaks in a pattern of a change in at least one signal intensity according to a relative change in a location of a node, and detect a plurality of peaks in a map in the form of a distribution pattern of signal intensity in an area where the mobile node is located; And
And a location processor configured to determine a current location of the mobile node based on a comparison of a plurality of peaks detected in the at least one signal intensity change pattern with a plurality of peaks detected in the map. Device.