KR102408488B1 - 측위 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 실시 예들은 측위 장치 및 방법에 관한 것으로서, 특히 실내에서 무선 신호의 수신 신호 강도와 도래각을 활용하여 측위 대상(단말)의 위치를 추정하고, 확장 칼만 필터를 적용하여 추정 위치를 보정하는 측위 장치 및 방법을 제공할 수 있다. 구체적으로, 측정치 모델링을 반영한 확장 칼만 필터를 적용함으로써, 기존의 측위 기술보다 안정적이고 정확한 측위 성능을 가진 측위 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

Description

측위 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING LOCATION}
본 실시 예들은 측위 장치 및 방법에 관한 것이다.
모바일 단말의 보급과 정보통신의 발달로 언제 어디서든 인터넷을 이용할 수 있는 환경이 되었다. 모바일 단말은 초소형 PC를 넘어선 GPS, 무선랜, 3G 및 4G 네트워크, 블루투스, 조도 및 근접 센서, 카메라 등의 각종 센서 및 네트워크 기능이 탑재됨으로써, 일반 PC에 비해 높은 활용도와 휴대성을 가질 수 있으며, 이를 통해 사용자는 언제 어디서나 교통정보, 상품정보, 내비게이션 서비스, SNS, 긴급 구조 서비스, 날씨, 생활정보 등의 위치기반 서비스를 제공받고 있다.
특히, 실내 환경에서는 모바일 단말의 현재 위치를 측정하기 위해 삼각 측량을 이용하는 위치 추정 기술을 사용하고 있으나, 무선 신호의 특성상 노이즈의 영향이 커져 정확도가 떨어지는 문제점이 발생한다.
따라서 이를 해결하기 위한 방법으로 실내 측위의 정확도를 향상하고 오차를 줄일 수 있는 측위 장치 및 방법을 필요로 하고 있다.
이러한 배경에서, 본 실시 예들은 확장 칼만 필터를 적용한 실내 측위 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
일 측면에서, 본 실시 예들은 3 개 이상의 각 액세스 포인트로부터 측정된 측위 대상의 수신신호강도 정보 및 도래각 정보를 수집하는 정보 수집부, 수신신호강도 정보를 이용하여 각 액세스 포인트로부터 측위 대상까지의 거리를 산출하고, 각 액세스 포인트를 기준으로 거리만큼 떨어진 지점들이 교차되는 위치를 측위 대상의 예측 위치로 결정하는 위치 결정부, 각 액세스 포인트의 위치와 측위 대상의 예측 위치 사이의 거리와 기울기를 이용하여 측정 모델을 생성하고, 측정 모델과 예측 위치를 이용하여 변환 행렬을 생성하는 행렬 생성부, 변환 행렬과 예측 위치에 대한 분산 값으로 게인 값을 산출하고, 게인 값을 이용하여 예측 위치를 보정하여 보정된 예측 위치를 생성하는 위치 보정부를 포함하되, 행렬 생성부 및 상기 위치 보정부는, 보정된 예측 위치가 생성되면, 예측 위치를 상기 보정된 예측 위치로 변경하여 적용하는 것을 특징으로 하는 측위 장치를 제공할 수 있다.
다른 측면에서, 본 실시 예들은 3 개 이상의 각 액세스 포인트로부터 측정된 측위 대상의 수신신호강도 정보 및 도래각 정보를 수집하는 정보 수집 단계, 수신신호강도 정보를 이용하여 각 액세스 포인트로부터 측위 대상까지의 거리를 산출하고, 각 액세스 포인트를 기준으로 거리만큼 떨어진 지점들이 교차되는 위치를 측위 대상의 예측 위치로 결정하는 위치 결정 단계, 각 액세스 포인트의 위치와 측위 대상의 예측 위치 사이의 거리와 기울기를 이용하여 측정 모델을 생성하고, 측정 모델과 예측 위치를 이용하여 변환 행렬을 생성하는 행렬 생성 단계, 변환 행렬과 예측 위치에 대한 분산 값으로 게인 값을 산출하고, 게인 값을 이용하여 예측 위치를 보정하여 보정된 예측 위치를 생성하는 위치 보정 단계를 포함하되, 행렬 생성 단계 및 위치 보정 단계는, 보정된 예측 위치가 생성되면, 예측 위치를 보정된 예측 위치로 변경하여 적용하는 것을 특징으로 하는 측위 방법을 제공할 수 있다.
본 실시 예들에 의하면, 실내에서 무선 신호의 수신신호강도(received signal strength indication, RSSI)와 도래각(angle of arrival, AoA)을 활용하여 측위 대상(단말)의 위치를 추정하고, 확장 칼만 필터를 적용하여 추정 위치를 보정하는 측위 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 측위 장치가 적용될 수 있는 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 측위 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 측위 장치가 측위 대상의 예측 위치를 결정하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 측위 장치의 확장 칼만 필터를 이용한 측위 알고리즘을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 측위 방법에 대한 흐름도이다.
본 개시는 측위 장치 및 방법에 관한 것이다.
이하, 본 개시의 일부 실시 예들을 예시적인 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성 요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가질 수 있다. 또한, 본 실시 예들을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 기술 사상의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 수 있다. 본 명세서 상에서 언급된 "포함한다", "갖는다", "이루어진다" 등이 사용되는 경우 "~만"이 사용되지 않는 이상 다른 부분이 추가될 수 있다. 구성 요소를 단수로 표현한 경우에 특별한 명시적인 기재 사항이 없는 한 복수를 포함하는 경우를 포함할 수 있다.
또한, 본 개시의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질, 차례, 순서 또는 개수 등이 한정되지 않는다.
구성 요소들의 위치 관계에 대한 설명에 있어서, 둘 이상의 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속" 등이 된다고 기재된 경우, 둘 이상의 구성 요소가 직접적으로 "연결", "결합" 또는 "접속" 될 수 있지만, 둘 이상의 구성 요소와 다른 구성 요소가 더 "개재"되어 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 여기서, 다른 구성 요소는 서로 "연결", "결합" 또는 "접속" 되는 둘 이상의 구성 요소 중 하나 이상에 포함될 수도 있다.
구성 요소들이나, 동작 방법이나 제작 방법 등과 관련한 시간적 흐름 관계에 대한 설명에 있어서, 예를 들어, "~후에", "~에 이어서", "~다음에", "~전에" 등으로 시간적 선후 관계 또는 흐름적 선후 관계가 설명되는 경우, "바로" 또는 "직접"이 사용되지 않는 이상 연속적이지 않은 경우도 포함할 수 있다.
한편, 구성 요소에 대한 수치 또는 그 대응 정보(예: 레벨 등)가 언급된 경우, 별도의 명시적 기재가 없더라도, 수치 또는 그 대응 정보는 각종 요인(예: 공정상의 요인, 내부 또는 외부 충격, 노이즈 등)에 의해 발생할 수 있는 오차 범위를 포함하는 것으로 해석될 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 측위 장치가 적용될 수 있는 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 개시의 일 실시 예에 따른 측위 대상(110)의 위치를 추정하기 위한 측위 장치(100)가 적용될 수 있는 시스템에 관한 것으로, 측위 장치(100)는 무선 신호 수집이 가능한 범위 내에 3 개 이상의 액세스 포인트(120)가 존재하는 경우에 측위 대상(110)의 위치를 추정할 수 있다.
측위 대상(110)은 무선 신호(이동통신망, WLAN, Bluetooth, 지그비, UWB 등)를 발생시키는 단말일 수 있다. 예를 들어, 측위 대상(110)은 통신망을 경유하여 측위 장치(100)와 통신을 수행하기 위한 브라우저와 프로그램을 저장하기 위한 메모리, 프로그램을 실행하여 연산 및 제어하기 위한 마이크로프로세서 등을 구비하고 있는 단말일 수 있다. 따라서, 측위 대상(110)은 통신망에 연결되어 측위 장치(100)와 서버 클라이언트 통신이 가능한 단말, 컴퓨터, PDA 등을 포함할 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다. 따라서, 측위 대상(110)은 고정 모델, 선형 모델 또는 비선형 모델로 모델링될 수 있다.
액세스 포인트(120)는 근거리 통신 신호를 송출하는 장치로 라우터(Router), 리피터(Repeater), 중계기 및 브릿지(Bridge) 등일 수 있다. 예를 들어, 액세스 포인트(120)는 액세스 포인트(120)의 식별 정보, 수신신호강도 정보 및 도래각 정보를 포함한 근거리 통신 신호를 송출 할 수 있다. 이 때, 식별 정보는 최초 액세스 포인트(120) 설치 시, 설치 위치 좌표와 매핑되어 측위 장치(100)에 저장될 수 있다. 또한, 액세스 포인트(120)는 브릿지와 같은 이동형 액세스 포인트(120)일 수 있고, 이동형 액세스 포인트(120)인 경우에는 자유로운 이동이 가능하고, 송신 측 정보에서 수신 측 주소를 읽고 통신 경로를 지정한 후 전송할 수 있다. 따라서, 액세스 포인트(120)의 위치는 보폭 추정 알고리즘을 이용하여 추정될 수 있다. 액세스 포인트(120)의 위치를 추정하는 것에 관한 상세한 내용은 도 3 및 도 4 를 참조하여 후술한다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 측위 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 개시의 일 실시 예에 따른 측위 장치(100)는 3개 이상의 각 액세스 포인트로부터 측정된 측위 대상의 수신신호강도(received signal strength indication, RSSI) 정보 및 도래각(angle of arrival, AoA) 정보를 수집하는 정보 수집부(210), 수신신호강도 정보를 이용하여 각 액세스 포인트로부터 측위 대상까지의 거리를 산출하고, 각 액세스 포인트를 기준으로 거리만큼 떨어진 지점들이 교차되는 위치를 측위 대상의 예측 위치로 결정하는 위치 결정부(220), 각 액세스 포인트의 위치와 측위 대상의 예측 위치 사이의 거리와 기울기를 이용하여 측정 모델을 생성하고, 측정 모델과 예측 위치를 이용하여 변환 행렬을 생성하는 행렬 생성부(230), 변환 행렬과 예측 위치에 대한 분산 값으로 게인 값을 산출하고, 게인 값을 이용하여 예측 위치를 보정하여 보정된 예측 위치를 생성하는 위치 보정부(240)를 포함하되, 행렬 생성부(230)및 위치 보정부(240)는 보정된 예측 위치가 생성되면, 예측 위치를 보정된 예측 위치로 변경하여 적용할 수 있다.
정보 수집부(210)는 각 액세스 포인트로부터의 수신신호강도 정보를 요청하는 명령을 각 액세스 포인트에 전송하고 이에 대한 응답으로 수신신호강도 정보를 포함한 응답 신호를 수집할 수 있다. 또는, 정보 수집부(210)는 각 액세스 포인트로부터 주기적으로 수신신호강도 정보를 수집할 수도 있다.
위치 결정부(220)는 수신신호강도 정보를 이용하여 각 액세스 포인트로부터 측위 대상까지의 거리를 산출하고, 각 액세스 포인트를 기준으로 거리만큼 떨어진 지점들이 교차되는 위치를 측위 대상의 예측 위치로 결정할 수 있다. 이 때, 측위 대상의 예측 위치는 위치 좌표로 결정될 수 있다. 예를 들어, 위치 결정부(220)는 측위 대상의 예측 위치를 삼변 측량 기술을 이용하여 초기값을 결정할 수 있다. 다른 예를 들어, 위치 결정부(220)는 측위 대상의 예측 위치를 확장 칼만 필터를 이용하여 보정된 값으로 변경할 수 있다.
행렬 생성부(230)는 각 액세스 포인트의 위치와 측위 대상의 예측 위치 사이의 거리와 기울기를 이용하여 측정 모델을 생성하고, 측정 모델과 예측 위치를 이용하여 변환 행렬을 생성할 수 있다. 또한, 행렬 생성부(230)는 예측 위치에 대한 측정 모델의 변화율로 변환 행렬을 생성할 수 있다. 이 때, 변환 행렬은 액세스 포인트가 N개인 경우, 2NХ3 행렬 형태일 수 있다. 예를 들어, 행렬 생성부(230)에서 생성되는 변환 행렬은 측정 모델의 자코비안 행렬일 수 있다. 따라서, 변환 행렬은 측정모델을 예측 위치의 좌표로 편미분하여 생성할 수 있다.
행렬 생성부(230)는 측위 대상의 송신 전력 및 각 액세스 포인트의 위치와 예측 위치 사이의 거리를 이용하여, 추정 수신신호강도 정보 값을 산출하고, 각 액세스 포인트의 위치와 예측 위치를 연결하는 직선의 기울기를 이용하여 추정 도래각 정보 값을 산출하여 측정 모델을 생성할 수 있다. 여기서, 측정 모델은 추정 수신신호강도 정보 값과 추정 도래각 정보 값으로 구성될 수 있다. 또한, 측정 모델은 수신신호강도를 측정하여 신호 전달 거리를 추정하는 경로 손실 모델을 이용할 수 있다.
위치 보정부(240)는 변환 행렬과 예측 위치에 대한 분산 값으로 게인 값을 산출하고, 게인 값을 이용하여 예측 위치를 보정하여 보정된 예측 위치를 생성할 수 있다. 예를 들어, 분산 값은 측정 값과 추정 값의 오차의 제곱을 평균한 것으로 구할 수 있다. 따라서 분산 값이 크면 측정 값과 추정 값의 오차가 크고, 분산 값이 작으면 오차가 작다고 판단할 수 있어 있다. 다른 예를 들어, 위치 보정부(240)는 게인 값을 이용하여 예측 위치에 대한 확률 분포에 기초하여 가장 확률이 높은 값을 예측 위치로 보정하게 할 수 있다.
위치 보정부(240)는 수집된 수신신호강도 정보 및 도래각 정보와 측정 모델에 의해서 추정된 추정 수신신호강도 정보 및 추정 도래각 정보 간의 차이 값을 산출할 수 있다. 예를 들어, 수집된 수신신호강도 정보 및 도래각 정보는 측정 모델에 의해서 추정된 이론 값에 잡음이 더해진 값일 수 있다.
또한, 위치 보정부(240)는 차이 값과 게인 값을 곱한 값을 예측 위치에 가산하여 보정된 예측 위치를 생성할 수 있다. 예를 들어, 위치 보정부(240)는 보정된 예측 위치를 생성하기 위해서 측정 값과 추정 값의 오차를 가중치로 반영할 수 있다. 구체적으로, 위치 보정부(240)는 측정 값과 t 시점에서 결정된 예측 위치의 차이를 t+1 시점에서의 예측 위치를 결정할 때 가중치로 반영할 수 있다. 이는 변화의 속도가 반영되어 오차를 줄일 수 있는 효과를 제공할 수 있다.
위치 보정부(240)는 예측 위치에 대한 이전 분산 값, 변환 행렬 및 게인 값을 이용하여 분산 값을 보정하여 보정된 분산 값을 생성하면, 분산 값을 보정된 분산 값으로 변경하여 적용할 수 있다. 예를 들어, 위치 보정부(240)는 t+1 시점에서 분산 값을 생성하기 위해서 t 시점에서의 분산 값을 이용할 수 있다.
위치 보정부(240)는 액세스 포인트의 위치와 측위 대상의 예측 위치 사이의 거리가 특정 값 이내에 해당하면, 예측 위치를 측위 대상의 최종 예측 위치로 결정할 수 있다. 예를 들어, 위치 보정부(240)는 3개 이상의 액세스 포인트 중 적어도 하나의 위치와 측위 대상의 예측 위치 사이의 거리가 특정 값 이내에 해당할 때까지, 측위 대상의 예측 위치 및 분산 값을 갱신하여 보정하는 것을 반복할 수 있다. 다른 예를 들어, 위치 보정부(240)는 미리 설정된 기간 동안, 측위 대상의 예측 위치 및 분산 값은 갱신하여 보정하는 것을 반복할 수 있다.
행렬 생성부(230) 및 위치 보정부(240)에 관한 상세한 내용은 도 3 및 도 4 를 참조하여 후술한다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 측위 장치가 측위 대상의 예측 위치를 결정하는 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 본 개시의 일 실시 예에 따른 정보 수집부(210)는 수신신호강도 정보 및 도래각 정보를 수집할 수 있다(S310). 예를 들어, 수신신호강도(Received Signal Strength Indicator, RSSI) 정보는 수신 전파 신호의 세기로 수신기에 들어오는 신호 전력을 의미할 수 있고, 수신신호강도 정보는 Wi-Fi 통신일 경우 신호세기를 보통 dBm으로 표시하고 수치가 클수록 강도가 높음을 의미할 수 있다. 또한, 도래각(angle of arrival,AoA) 정보는 액세스 포인트(120)에서 수신 신호의 입사각을 의미할 수 있다.
위치 결정부(220)는 액세스 포인트의 위치를 추정할 수 있다(S320). 예를 들어, 위치 결정부(220)는 보폭 추정 알고리즘(Pedestrian Dead-Reckoning,PDR)을 이용하여 액세스 포인트의 위치를 추정할 수 있다. 구체적으로, 위치 결정부(220)는 가속도계, 자이로 센서 등의 센서를 이용하여 걸음 걸이 수를 측정하고, 여기에 보폭을 곱해 이동거리를 추정할 수 있다. 그리고, 위치 결정부(220)는 센서를 이용하여 이동 방향을 계산하고 이에 따른 구간의 핑거프린트 맵 영역을 탐색하여 위치를 추정할 수 있다.
위치 결정부(220)는 삼변 측량을 통해 측위 대상의 위치를 추정할 수 있다(S330). 예를 들어, 위치 결정부(220)는 수집된 수신신호강도 정보를 이용해서 현재의 액세스 포인트위치에서의 대략적인 거리를 산출하고, 이들이 교차되는 공간의 중앙점을 측위 대상의 위치로 정할 수 있다.
다른 예를 들어, 위치 결정부(220)는 핑거프린팅(Fingerprinting)을 통해 측위 대상의 위치를 추정할 수 있다. 예를 들어, 위치 결정부(220)는 사전에 측정된 각 액세스 포인터부터 전송된 신호 세기를 데이터베이스에 저장한 후, 이 신호 세기 값에 대응되는 위치 정보를 이용하여 측위 대상의 위치를 추정할 수 있다.
단, 수신신호강도 정보를 이용하여 실내에서 액세스 포인트의 위치 및 측위 대상의 위치를 추정할 수 있는 기술은 다양하게 적용될 수 있으며, 삼변 측량 기술 또는 핑거프린팅 기술에 한정되는 것은 아니다.
행렬 생성부(230) 및 위치 보정부(240)는 확장 칼만 필터를 이용한 측위 알고리즘을 적용하여 측위 대상의 예측 위치를 보정할 수 있다(S340). 또한, 확장 칼만 필터를 이용한 측위 알고리즘은 예측 위치 결정과 측정 값 갱신을 반복적으로 수행하여 예측 위치를 보정할 수 있다. 예를 들어 행렬 생성부(230)는 시각 t가 t+1로 바뀔 때, 현재 시점의 측위 대상의 예측 위치가 변경되는 것을 반영할 수 있는 상태 전이 행렬인 변환 행렬을 생성할 수 있다.
행렬 생성부(230)는 예측 위치의 초기값 또는 보정된 예측 위치를 직전의 예측 위치로 하여, 측정 모델을 통해 다시 변환 행렬을 생성할 수 있다. 이 때, 측정 모델은 각 액세스 포인트 위치와 예측 위치를 이용하여 산출된 추정 수신신호강도 정보와 추정 도래각 정보를 구성으로 하는 1Х2 형태의 행렬일 수 있다.
위치 보정부(240)는 측위 대상의 측정값과 측정 모델을 이용하여 예측 위치로 계산한 추정 정보로 보정된 예측 위치와 분산 값을 생성할 수 있다. 예를 들어, 위치 보정부(240)는 실제 측정값인 수집된 수신신호강도 정보 및 도래각 정보와 예측 위치로 계산한 추정 수신신호강도 정보 및 추정 도래각 정보의 차이 값을 산출하여 예측 위치를 보정할 수 있다.
위치 보정부(240)는 변환 행렬과 예측 위치에 대한 분산 값으로 게인 값을 산출 할 수 있다. 또한, 게인 값은 알고리즘이 반복될 때마다 매번 새로이 산출될 수 있다. 위치 보정부(240)는 게인 값을 가중치로 하여 얻은 크기만큼 예측 위치에 더해주는 방식으로 예측 위치를 보정하여 보정된 예측 위치를 생성할 수 있다.
위치 보정부(240)는 확장 칼만 필터를 이용한 측위 알고리즘을 적용하여 보정된 예측 위치를 최종 예측 위치로 결정할 수 있다(S350). 따라서, 위치 보정부(240)는 확장 칼만 필터를 사용하여 수신신호강도 정보를 측정하는 과정에서 발생한 이상 잡음으로 인한 측위 오차를 줄인 예측 위치를 최종 예측 위치로 결정할 수 있다. 예를 들면, 위치 보정부(240)는 3개 이상의 액세스 포인트 중 적어도 하나의 위치와 측위 대상의 예측 위치 사이의 거리가 특정 값 이내에 해당하면, 예측 위치를 측위 대상의 최종 예측 위치로 결정할 수 있다. 다른 예를 들어, 위치 보정부(240)는 미리 설정된 기간이 종료되면, 설정된 기간 동안 마지막 예측 위치를 측위 대상의 최종 예측 위치로 결정할 수 있다
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 측위 장치의 확장 칼만 필터를 이용한 측위 알고리즘을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4를 참조하여, 측위 장치의 확장 칼만 필터를 이용한 측위 알고리즘을 통해 측위 대상의 예측 위치를 결정하는 것에 대한 일 예를 설명한다. 정보 수집부(210)는 수신신호강도 정보 및 도래각 정보를 수집할 수 있다(S310). 예를 들어, 정보 수집부(210)는 각 액세스 포인트로부터 단위 시간마다 신호의 수신신호강도 정보 및 도래각 정보를 수집하고, 여기서 j번째 액세스 포인트로부터 수집한 수신신호강도 정보는 z1j, 도래각 정보는 z2j로 표현할 수 있다. 상세한 내용은 도 3을 참조하여 전술한 바와 같다.
위치 결정부(220)는 액세스 포인트의 위치를 추정할 수 있다(S320). 예를 들어, 위치 결정부(220)는 보폭 추정 알고리즘(Pedestrian Dead-Reckoning,PDR)을 이용하여 이동하고 있는 액세스 포인트의 위치를 추정할 수 있다. 이 때, 추정된 j번째 액세스 포인트의 위치는 Xa j=(xa j,ya j)로 표현할 수 있다. 상세한 내용은 도 3을 참조하여 전술한 바와 같다.
위치 결정부(220)는 측위 대상의 예측 위치를 추정할 수 있다(S410). 예를 들어, 위치 결정부(220)는 각 액세스 포인트로부터 수집한 신호수신강도 정보 및 도래각 정보를 이용하여 측위를 진행할 수 있다. 구체적으로, 위치 결정부(220)는 t=1인 시점에서는 삼변 측량을 이용하여 측위하고, t≠1인 시점에서는 확장칼만필터를 이용하여 측위를 진행할 수 있다. 이 때, 측위 대상의 위치의 평균은 X=(xp,yp)로 표현할 수 있다. 또한, 측위 대상의 예측 위치(μ) 및 분산(∑) 은 수학식 1 및 수학식 2와 같이 표현할 수 있다.
Figure 112020120412916-pat00001
Figure 112020120412916-pat00002
이때, g는 측위 대상의 동적 모델(dynamic model), G는 g의 자코비안 행렬, R은 프로세스 노이즈, ut는 입력(command input)을 의미할 수 있다.
또한, 측위 대상의 위치를 추정하기 위한 방법에 관한 상세한 내용은 도3을 참조하여 전술한 바와 같다.
행렬 생성부(230)는 측위 대상의 송신 전력 및 측위 대상의 예측 위치와 각 액세스 포인트 사이의 거리를 이용하여 측정 모델을 생성할 수 있다(S420). 생성된 측정 모델은 수학식 3과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112020120412916-pat00003
이 때, np는 경로 손실 지수(ex. 자유 공간은 2에서 실내환경으로 4까지 변함.) Pt는 측위 대상의 송신 전력이고, dj는 측위 대상과 j 번째 액세스 포인트 사이의 거리를 의미할 수 있다. 또한, dj는 ∥xa j-xp∥2 로 표현할 수 있다.
행렬 생성부(230)는 측정 모델을 이용하여 변환 행렬을 생성할 수 있다(S430). 예를 들어, 시간 t에서 N개의 액세스 포인트가 수집한 전체 측정 벡터는 Zt=[z11,z12,…,z1N,z21,z22,…,z2N]T 로 나타낼 수 있다. 또한 j 번째 액세스 포인트의 측정 모델에 대한 변환 행렬은 수학식 4와 같이 표현할 수 있다.
Figure 112020120412916-pat00004
변환 행렬 H는 액세스 포인트가 N개인 경우, 2NХ3 행렬 형태로 수학식 5와 같이 표현할 수 있다.
Figure 112020120412916-pat00005
위치 보정부(240)는 변환 행렬과 예측 위치에 대한 분산 값으로 게인 값을 산출할 수 있다(S440). 산출된 게인 값은 수학식 6과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112020120412916-pat00006
이 때, Q는 측정 노이즈일 수 있고, ∑t│t-1는 ∑t-1│t-1(시간 t-1에서 측위 대상의 위치 분산 값)이 동적 모델에 의해 예측한 분산 값을 의미할 수 있다.
위치 보정부(240)는 측위 대상의 측정값, 측정 모델을 이용하여 계산된 추정 값 및 게인 값을 이용하여 측위 대상의 예측 위치를 보정할 수 있다(S450). 보정된 예측 위치는 수학식 7과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112020120412916-pat00007
이 때, zt는 액세스 포인트가 수집한 실제 측정 값이고, h(μt│t-1)는 수학식 1에서 얻은 결과를 이용하여 측정 모델을 통해 예측 위치를 계산한 것을 의미할 수 있다. 또한, μt│t-1는 μt-1│t-1(시간 t-1에서 측위 대상의 예측 위치 평균)이 동적 모델에 의해 예측한 예측 위치 평균을 의미할 수 있다.
또한, 위치 보정부(240)는 예측 위치에 대한 이전 분산 값, 변환 행렬 및 게인 값을 이용하여 분산 값을 보정할 수 있다. 보정된 분산값은 수학식 8과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112020120412916-pat00008
이 때, ∑t│t-1는 수학식 2에서 산출된 이전 분산값, I는 단위 행렬, K는 게인 값을 의미할 수 있다.
위치 보정부(240)는 복수 개의 액세스 포인트 중 적어도 하나의 액세스 포인트 위치와 측위 대상의 예측 위치 사이의 거리가 특정 값 이내에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다(S460). 특정 값은 가시 거리 범위에 해당하는 대략 5m 로 설정할 수 있다. 이는 예 시에 불과하며 이에 한정되지 않는다.
또한, 위치 보정부(240)는 미리 기간을 설정하고, 설정된 기간이 종료되었는지 여부를 판단할 수도 있다. 미리 설정된 기간은 측위 시작부터 종료까지 10분으로 설정할 수 있다. 이는 예 시에 불과하며 이에 한정되지 않는다.
위치 보정부(240)는 복수 개의 액세스 포인트 중 적어도 하나의 액세스 포인트 위치와 측위 대상의 예측 위치 사이의 거리가 특정 값 이내에 해당 하면, 보정된 예측 위치를 측위 대상의 최종 예측 위치로 결정할 수 있다(S470). 반면에 특정 값 이내에 해당하지 않으면, 측위 대상의 예측 위치를 보정된 예측 위치로 변경하여 다시 보정하는 과정을 반복하여 수행할 수 있다.
이하에서는 도 1 내지 도 4를 참조하여 설명한 측위 장치가 수행할 수 있는 측위 방법에 대해서 설명한다. 도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 측위 방법에 대한 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 본 개시의 측위 방법은 정보 수집 단계를 포함할 수 있다(S501). 예를 들어, 측위 장치는 무선 신호 수집이 가능한 범위 내에 존재하는 3개 이상의 각 액세스 포인트로부터 측정된 측위 대상의 수신신호강도 정보 및 도래각 정보를 수집할 수 있다.
측위 방법은 위치 결정 단계를 포함할 수 있다(S520). 예를 들어, 측위 장치는 수신신호강도 정보를 이용하여 각 액세스 포인트로부터 측위 대상까지의 거리를 산출하고, 각 액세스 포인트를 기준으로 거리만큼 떨어진 지점들이 교차되는 위치를 측위 대상의 예측 위치로 결정할 수 있다.
측위 방법은 행렬 생성 단계를 포함할 수 있다(S530). 예를 들어, 측위 장치는 각 액세스 포인트의 위치와 측정 대상의 예측 위치 사이의 거리와 기울기를 이용하여 측정 모델을 생성하고, 측정 모델과 예측 위치를 이용하여 변환 행렬을 생성할 수 있다. 또한, 측위 장치는 위치 보정 단계에 의해 보정된 예측 위치가 생성되면, 측정 대상의 예측 위치를 보정된 예측 위치로 변경하여 측정 모델과 변환행렬을 생성할 수 있다.
다른 예를 들어, 측위 장치는 예측 위치에 대한 측정 모델의 변화율로 변환 행렬을 생성하되, 변환 행렬은 액세스 포인트가 N개인 경우, 2NХ3 행렬 형태일 수 있다. 또한, 변환 행렬은 측정모델을 예측 위치의 좌표로 편미분하여 생성할 수 있다.
또 다른 예를 들어, 측위 장치는 측위 대상의 송신 전력 및 각 액세스 포인트의 위치와 예측 위치 사이의 거리를 이용하여 수신신호강도 정보의 추정 값을 산출하고, 각 액세스 포인트의 위치와 예측 위치를 연결하는 직선의 기울기를 이용하여 도래각 정보의 추정 값을 산출하여 측정 모델을 생성할 수 있다.
또한, 측위 방법은 위치 보정 단계를 포함할 수 있다(S540). 예를 들어, 측위 장치는 변환 행렬과 예측 위치에 대한 분산 값으로 게인 값을 산출하고, 게인 값을 이용하여 예측 위치를 보정하여 보정된 예측 위치를 생성할 수 있다. 또한, 측위 장치는 보정된 예측 위치를 기준으로 갱신된 변환행렬을 이용하여 다시 위치 보정 단계를 반복하여 수행할 수 있다.
다른 예를 들어, 측위 장치는 수집된 수신신호강도 정보 및 도래각 정보의 측정 값과 측정 모델의 수신신호강도 정보 및 도래각 정보의 추정 값의 차이 값을 산출하여 게인 값을 곱한 값을 예측 위치에 가산하여 보정된 예측 위치를 생성할 수 있다. 측위 장치는 예측 위치에 대한 이전 분산 값, 변환 행렬 및 게인 값을 이용하여 분산 값을 보정하여 보정된 분산 값을 생성하면, 분산 값을 보정된 분산 값으로 변경하여 적용할 수 있다.
또 다른 예를 들어, 측위 장치는 액세스 포인트의 위치와 측위 대상의 예측 위치 사이의 거리가 특정 값 이내에 해당하면, 예측 위치를 측위 대상의 최종 예측 위치로 결정할 수 있다. 또한, 측위 장치는 미리 설정된 기간이 종료되면, 종료 직전의 예측 위치를 최종 예측 위치로 결정할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 개시에 의하면, 측위 장치 및 방법을 제공할 수 있다. 특히 실내에서 무선 신호의 수신 신호 강도와 도래각을 활용하여 측위 대상(단말)의 위치를 추정하고, 확장 칼만 필터를 적용하여 추정 위치를 보정하는 측위 장치 및 방법을 제공할 수 있다. 구체적으로, 측정치 모델링을 반영한 확장 칼만 필터를 적용함으로써, 기존의 측위 기술보다 안정적이고 정확한 측위 성능을 가진 측위 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
이상의 설명은 본 개시의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 기술 사상의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 또한, 본 실시 예들은 본 개시의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이므로 이러한 실시 예에 의하여 본 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 개시의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 개시의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (14)

  1. 3 개 이상의 각 액세스 포인트로부터 측정된 측위 대상의 수신신호강도 정보 및 도래각 정보를 수집하는 정보 수집부;
    상기 수신신호강도 정보를 이용하여 상기 각 액세스 포인트로부터 상기 측위 대상까지의 거리를 산출하고, 상기 각 액세스 포인트를 기준으로 상기 거리만큼 떨어진 지점들이 교차되는 위치를 상기 측위 대상의 예측 위치로 결정하는 위치 결정부;
    상기 각 액세스 포인트의 위치와 상기 측위 대상의 예측 위치 사이의 거리와 기울기를 이용하여 측정 모델을 생성하고, 상기 측정 모델과 상기 예측 위치를 이용하여 변환 행렬을 생성하는 행렬 생성부;
    상기 변환 행렬과 상기 예측 위치에 대한 분산 값으로 게인 값을 산출하고, 상기 게인 값을 이용하여 상기 예측 위치를 보정하여 보정된 예측 위치를 생성하는 위치 보정부;를 포함하되,
    상기 행렬 생성부 및 상기 위치 보정부는,
    상기 보정된 예측 위치가 생성되면, 상기 예측 위치를 상기 보정된 예측 위치로 변경하여 적용하는 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 액세스 포인트의 위치는,
    보폭 추정 알고리즘을 이용하여 추정되는 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 행렬 생성부는,
    상기 예측 위치에 대한 상기 측정 모델의 변화율로 변환 행렬을 생성하되,
    상기 변환 행렬은,
    상기 액세스 포인트가 N개인 경우, 2NХ3 행렬 형태인 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 행렬 생성부는,
    상기 측위 대상의 송신 전력 및 상기 각 액세스 포인트의 위치와 상기 예측 위치 사이의 거리를 이용하여, 추정 수신신호강도 정보 값을 산출하고, 상기 각 액세스 포인트의 위치와 상기 예측 위치를 연결하는 직선의 기울기를 이용하여 추정 도래각 정보 값을 산출하여 상기 측정 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 위치 보정부는,
    수집된 상기 수신신호강도 정보 및 상기 도래각 정보와 상기 측정 모델에 의해서 추정된 상기 추정 수신신호강도 정보 및 상기 추정 도래각 정보 간의 차이 값을 산출하고, 상기 차이 값과 상기 게인 값을 곱한 값을 상기 예측 위치에 가산하여 상기 보정된 예측 위치를 생성하는 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 위치 보정부는,
    상기 예측 위치에 대한 이전 분산 값, 상기 변환 행렬 및 상기 게인 값을 이용하여 상기 분산 값을 보정하여 보정된 분산 값을 생성하면, 상기 분산 값을 상기 보정된 분산 값으로 변경하여 적용하는 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 위치 보정부는,
    상기 액세스 포인트의 위치와 상기 측위 대상의 예측 위치 사이의 거리가 특정 값 이내에 해당하면, 상기 예측 위치를 상기 측위 대상의 최종 예측 위치로 결정하는 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  8. 3 개 이상의 각 액세스 포인트로부터 측정된 측위 대상의 수신신호강도 정보 및 도래각 정보를 수집하는 정보 수집 단계;
    상기 수신신호강도 정보를 이용하여 상기 각 액세스 포인트로부터 상기 측위 대상까지의 거리를 산출하고, 상기 각 액세스 포인트를 기준으로 상기 거리만큼 떨어진 지점들이 교차되는 위치를 상기 측위 대상의 예측 위치로 결정하는 위치 결정 단계;
    상기 각 액세스 포인트의 위치와 상기 측위 대상의 예측 위치 사이의 거리와 기울기를 이용하여 측정 모델을 생성하고, 상기 측정 모델과 상기 예측 위치를 이용하여 변환 행렬을 생성하는 행렬 생성 단계;
    상기 변환 행렬과 상기 예측 위치에 대한 분산 값으로 게인 값을 산출하고, 상기 게인 값을 이용하여 상기 예측 위치를 보정하여 보정된 예측 위치를 생성하는 위치 보정 단계;를 포함하되,
    상기 행렬 생성 단계 및 상기 위치 보정 단계는,
    상기 보정된 예측 위치가 생성되면, 상기 예측 위치를 상기 보정된 예측 위치로 변경하여 적용하는 것을 특징으로 하는 측위 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 액세스 포인트의 위치는,
    보폭 추정 알고리즘을 이용하여 추정되는 것을 특징으로 하는 측위 방법.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 행렬 생성 단계는,
    상기 예측 위치에 대한 상기 측정 모델의 변화율로 변환 행렬을 생성하되,
    상기 변환 행렬은,
    상기 액세스 포인트가 N개인 경우, 2NХ3 행렬 형태인 것을 특징으로 하는 측위 방법.
  11. 제 8 항에 있어서,
    상기 행렬 생성 단계는,
    상기 측위 대상의 송신 전력 및 상기 각 액세스 포인트의 위치와 상기 예측 위치 사이의 거리를 이용하여, 추정 수신신호강도 정보 값을 산출하고, 상기 각 액세스 포인트의 위치와 상기 예측 위치를 연결하는 직선의 기울기를 이용하여 추정 도래각 정보 값을 산출하여 상기 측정 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 측위 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 위치 보정 단계는,
    수집된 상기 수신신호강도 정보 및 상기 도래각 정보와 상기 측정 모델에 의해서 추정된 상기 추정 수신신호강도 정보 및 상기 추정 도래각 정보 간의 차이 값을 산출하고, 상기 차이 값과 상기 게인 값을 곱한 값을 상기 예측 위치에 가산하여 상기 보정된 예측 위치를 생성하는 것을 특징으로 하는 측위 방법.
  13. 제 8 항에 있어서,
    상기 위치 보정 단계는,
    상기 예측 위치에 대한 이전 분산 값, 상기 변환 행렬 및 상기 게인 값을 이용하여 상기 분산 값을 보정하여 보정된 분산 값을 생성하면, 상기 분산 값을 상기 보정된 분산 값으로 변경하여 적용하는 것을 특징으로 하는 측위 방법.
  14. 제 8 항에 있어서,
    상기 위치 보정 단계는,
    상기 액세스 포인트의 위치와 상기 측위 대상의 예측 위치 사이의 거리가 특정 값 이내에 해당하면, 상기 예측 위치를 상기 측위 대상의 최종 예측 위치로 결정하는 것을 특징으로 하는 측위 방법.


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