KR20050098901A - 다수의 송신기들을 구비한 무선 시스템에서의 모바일 무선수신기 위치 찾기 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법이 제공된다. 상기 방법은 하나 이상의 차원(dimensions)의 무선 시스템 내에서 적용된다. 상기 무선 시스템은 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함한다. 상기 방법은: 상기 수신기에 의해 감지된 신호들의 리스트를 컴파일하는 단계; 상기 리스트를 계산 장치(calculation device)로 보내는 단계; 상기 수신기가 주어진 위치에 있을 확률에 관계된 위치 함수를 생성하는 단계로서, 상기 위치 함수는 상기 리스트의 각 멤버에 해당하는 구성요소를 가지며, 상기 각 구성요소는 모바일 수신기 위치에 의존적인 미리 선정된(predetermined) 확률 함수를 포함하는 단계; 및 위치 선정의 가장 높은 확률에 해당하는 위치를 결정하기 위해 상기 위치 함수의 값을 구하고, 상기 위치를 상기 모바일 수신기의 위치로 정의하는 단계를 포함한다.

Description

다수의 송신기들을 구비한 무선 시스템에서의 모바일 무선 수신기 위치 찾기 시스템 및 방법{A METHOD AND SYSTEM FOR LOCATING A MOBILE RADIO RECEIVER IN A RADIO SYSTEM WITH MULTIPLE TRANSMITTERS}
본 발명은 다수의 송신기 무선 시스템에 관한 것으로, 특히, 관심 지역에 적절한 무선(radio) 커버리지(coverage)를 제공하기 위해, 다른 지리적 위치에 각각 위치한 다수의 전송국(transmitting stations)이 구비된 시스템 내에서 모바일 무선 수신기의 위치를 찾는 것에 관한 것이다.
다수의 송신기들을 이용하여 무선 수신기들의 위치를 찾는 종래의 시스템들은 상기 수신기의 위치를 찾기 위해 상기 수신 신호의 특징들을 측정하는 다른 기술들을 이용한다. 이러한 기술들은 시간 참조(time-referencing), 위상 참조, 공간 참조 또는 상기 세 가지 형태를 조합한 기술들로 특징지어질 수 있다.
시간 참조 시스템, 예를 들어, 미국 해안경비에 의해 세워진 로란(Loran) C 시스템에서, 상기 무선 전송(transmission)은 상기 모바일 수신기에의 도달 시간이 정확하게 측정될 수 있는 무선 펄스의 형태를 취한다. 상기 수신기는 상기 시스템의 한 쌍의 송신기들의 각각으로부터의 펄스 수신 간의 시간 차이를 결정할 수 있는 특별한 타입이다. 상기 정보는 동일한 시간 차이를 갖는, 상기 수신기가 배치되어야 하는 점들을 연결한 곡선을 정의한다. 다수의 송신기 쌍에 대한 유사한 측정에 의해, 곡선들을 더 긋는 것은 상기 수신기의 위치가 상기 모든 측정된 시간 차이들을 최상으로 만족하는 곡선들의 교차점으로 결정되도록 한다.
이 시스템의 연장이, 시간적으로 동기화되어 있고, 또한 자신들의 위치를 상기 수신기로 전송하는 다수의 위성 송신기들로부터의 신호들의 수신을 이용하는 GPS(Global Positioning System)이다. 상기 수신기는, 상기 수신기의 내부 시간 소스를 참고하여, 각 위성으로부터의 수신 데이터 스트림 내에서 정의된 지점에의 도달 시간을 측정한다. 각 측정은, 상기 위성으로부터의 상기 전파(radio wave)의 비행 시간에 의해 고정된 반지름을 가지며, 상기 수신기가 위치해야만 하는 구(sphere)를 정의한다. 다른 위치에 있는 다른 위성들을 이용한 유사한 측정들은 다수의 교차 구들을 생성한다. 상기 수신기의 위치는, 상기 위성들까지의 거리 및 상기 수신기의 시간 오프셋에 대한 동시적 방정식을 해결함으로써, 측정된 시간 지연 및 수신기 클록 오프셋 모두를 가장 만족시키는 구들의 교차점으로서 결정될 수 있다.
위상 측정을 이용하는 시스템들은 데카(Decca) 네비게이션 시스템 및 오메가(Omega) 시스템을 포함한다. 상기 모바일 수신기는, 서로 또는 내부 위상 레퍼런스 중 어느 하나에 관하여 위상 동기화된 전송을 수행하는 특별한 송신기들로부터의 수신 신호의 상대적 위상을 측정한다. 커버된 지역의 모든 지점에서 수신되는 예상 위상 및 상기 송신기들의 위치를 앎에 의해, 위상 측정들의 특정 세트에 일치되는 상기 수신기의 위치는 결정될 수 있다.
상기 시스템들 모두는 전문화된 수신기들과 함께 전용이면서 비싼 송신기 시스템을 요구한다.
또 다른 종래 기술의 방법, 예를 들어 US-5859612-A는 상기 전송된 신호들의 지향성(directional) 성질을 이용한다. 이는 알려진 시작 위치 및 시작 시간으로부터 정의된 지역을 동시에 지나는 빔의 식별가능한 변조(a beam of identifiable modulation)를 이용하는 방법에 적용되어져 왔다. 상기 빔이 언제 지나기 시작하는지 및 상기 정의된 변조의 수신 시간을 앎으로써, 상기 수신기의 위치는 상기 소스 송신기로부터의 특정 방향의 반지름방향 라인 상에 있는 것으로 결정될 수 있다. 다수의 소스로부터의 유사한 수신들은, 모든 반지름방향 라인 방위각들을 동시에 최상으로 만족하는 점을 설정함으로써, 2차원 상의 상기 수신기의 위치를 고정할 수 있다.
고정된 안테나들로부터 협소한 전송 패턴들을 갖는 무선 전송의 공간적으로 고정된 빔들은 또한 수신기의 위치를 결정하는데 이용될 수 있다. 전체 전송된 패턴들 중 어떤 방향성 패턴이 수신되는 지를 앎으로써, 상기 전송국에 중심을 둔 섹터 내의 상기 수신기의 위치는 결정될 수 있다. 다수의 오버래핑 송신기 패턴으로부터의 협소한 빔들의 수신은, 상기 전송국들로의 모든 빔 방향들을 최상으로 만족시키는 지점을 찾음으로써, 공간 내에 상기 수신기를 유사하게 고정할 수 있다.
상기의 시스템 또한 전용의 송신기들을 필요로 하나, 이들은 특정 관심 영역에 통상적으로 위치한다. 상기 시스템의 정확도는 빔의 폭(beam-width) 및 따라서 상기 수신기의 정확한 방위각이 증가함에 따라 급격히 감소한다. 상기 수신기들은 일반적으로 시간 또는 위상 측정 수신기들에 비해 덜 전문화되어 있으며, 그들의 배치 기능을 날씨 리포트 수신과 같은 다른 기능들과 나눌 수 있다.
고정된 기본 전송국(base transmitter stations)으로부터의 전송의 방향성 패턴들을 이용하는 상기 마지막 방법은 디지털 무선 셀룰러 시스템에 적용될 수 있다. 그러한 시스템에서, 상기 통신 서비스에 의해 커버될 지역은, 통상적으로 함께 위치하고 있는, 다수의 고정된 전송국 및 수신국(receiving stations)에 의해 서비스된다. 그 방향성 안테나 패턴들의 하나 상의 고정된 하나의 송신기 사이트에 의해 커버된 지역은 섹터 또는 셀로 불린다. 상기 모든 셀 위치들의 조합은, 상기 이동국(mobile station)이 어떤 임의의 방향으로 움직이든, 넓은 지리학적 영역의 상당히 많은 수의 송신기들 및 수신기들이 적어도 하나 또는 이러한 고정된 송신기-수신기들(상기 동작중인 기지국(the serving base station))과 계속적으로 통신할 수 있도록 설계되었다. 이 시스템의 상기 고정된 송신기-수신기는 통상적으로 기지국(base station)으로 불리며, 상기 모바일 수신기는, 안테나 패턴들이 동작중인 기지국의 안테나 패턴들과 겹치기 때문에 이웃한 기지국들의 전송들을 수신할 수 있다. 어떤 특정 경우에 있어서, 상기 모바일 수신기가 잠재적인(underlying) 서비스 네트워크에 연결하기 위해 이용하는 상기 기지국은, 상기 수신기가 상기 고정된 네트워크에 관하여 이동함에 따라 변화한다. 이 프로세스는 핸드-오프라고 불리며, 이는 모바일 수신기의 통신 트래픽이 하나의 기지국으로터 다른 기지국으로 부드럽게 넘어가도록 하여 서비스가 중단되지 않는다.
상기 핸드오프 프로세스를 가능하도록, 상기 셀룰러 모바일 수신기는 복수의 기지국들로부터 트랜스미션들을 수신한다. 종래 기술은, 상기 수신기의 위치를 계산하기 위해, 무선 통신을 목적으로 한 이러한 전송들이 어떻게 상기 모바일 수신기에 의해 이용될 수 있는지 또는, 어떻게 상기 수신기와 통신하고 있는 프로세싱 장치 내에서 이용될 수 있는지를 보여준다. 이러한 종래 기술의 방법들은 그 단점들과 함께 이제 기술될 것이다.
US-6108553-A에 기술된 바와 같이, 상기 모바일 수신기는 시간 동기화된 두 기지국들로부터 수신된 신호들 사이의 상대적 시간 지연을 측정할 수 있다. 몇몇의 다른 기지국 전송들의 쌍으로부터 취해진 이러한 측정치(measurement)들은 쌍곡선의 교차 셋트를 형성한다. 이 모든 곡선들의 교점을 최상으로 만족하는 점이 상기 수신기의 위치로 예상된다.
상기 모바일 수신기는 또한 고유의 내부 클록을 참고하여 각 기지국으로부터 신호들의 수신을 측정할 수 있다. 예를 들어, WO 97/11384 또는 WO 99/21028을 참조할 것. 다음으로, 이 수신 시간은 상기 네트워크 내의 다른 외부 측정 수신기들에서 수행된 동일한 전송의 측정결과들(measurements)과 조합될 수 있다. 다음으로 상기 조합된 측정결과 정보는, 상기 송신기들을 중심으로 한 교차 서클들의 셋트를 제공하기 위해 핸드셋 또는 다른 일반화된 컴퓨팅 수단에서 조합될 수 있다. 상기 핸드셋의 위치는 상기 서클들의 교점에 있도록 계산된다.
상기 앞서의 기술들은 타이밍 측정이 가능하도록 상기 네트워크 내의 송신기들에 설치 및 유지될 부가 장비들을 요구하며, 상기 핸드셋은 또한 부가적 타이밍 측정을 수행하기 위해 보통의 통신 기능으로부터 변경되어야만 한다.
US-5293642-A에 기재된 종래 기술은 또한 셀룰러 시스템에 적용되는 전파(radio waves)의 공간적 특성들을 이용하여 위치 추정 기술을 개시한다. 이러한 시스템들에서, 상기 기지국 수신기는 상기 이동국 송신기(mobile station transmitter)에 의해 전송된 신호들의 무선 전파 파라미터들을 측정한다. 이들은 신호 강도 및 이동 시간(travel time)을 포함할 수 있다. 다음으로, 상기 파라미터들은, 상기 기지국 안테나 패턴의 인지와 함께, 어떤 위치에서든 예상된 신호 강도를 부여하는 모바일 수신기의 확률 밀도 함수(각 기지국을 중심으로 한)를 유도하기 위해 이용된다. 이 확률 밀도 함수를 다른 기지국들을 중심으로 한 유사한 확률 밀도 함수들과 조합함으로써, 상기 이동국의 최대의 가능성 있는 위치로서 해석될 수 있는 조인트 확률 밀도 함수에서의 최대값이 유도된다.
다른 종래 기술, 예를 들어 US-5613205-A에서, 모바일 수신기는 다수의 기지국들로부터 수신된 제어 신호들의 상대적 신호 강도들을 측정한다. 다음으로, 상기 시스템은, 상기 수신기 및 각 기지국 간의 거리를, 각 기지국으로부터 상기 모바일 수신기로의 무선 경로에서의 신호 감소 인자들, 수신 전력 및 기지국 전송 전력으로서 계산한다.
모바일 수신기들을 배치하는 보다 간단한 시스템들 또한 기술되었다. 이들 중 하나는 동작중인 셀(serving cell)의 중심을 상기 핸드셋의 위치로 취하였다. 다른 하나는 이웃 셀들의 신호 강도를 측정하고, 가장 큰 신호 레벨을 갖는 이웃 셀의 중심을 WO 98/35524에서와 같이 상기 수신기 위치의 최상의 지표로서 취하였다.
이러한 특정의 종래 기술의 시스템들 및 방법들은, 상기 동작중인 셀의 중심이 상기 수신기의 위치의 가장 가까운 근사치가 아닐 수 있으며, 상기 셀은 일정치 않은 형태이며, 이례적인 전파 조건의 영향을 받을 수 있으므로, 위치 추정에 있어서 믿을 수 없는 것들이다. 단일의 기지국 신호의 신호 레벨 측정은 또한 유사한 이유로 잘못될 수 있다. 이러한 기술들은 무선 전파 경로의 상당히 높은 예측불가능성 및 상기 수학적 모델들 주위의 부정확함을 겪는다. 특히, 추정된 전력 레벨은 통상적으로 간단한 가우스 분포(Gaussian distributions)에 따르지 않으며, 특히 다중 경로 페이딩의 경우 그러하다. 물론, 상기 네트워크 내의 다수의 지점에서 수신되는 실제 전력은, 위치 및 신호 강도를 위해 조정된 모바일 테스트 셋트를 채용함으로써, 결정될 수 있다. 프라이어리(a priori) 그러나, 그러한 측정들은 수행하기에 비용 및 시간 소모적이며, 측정 간의 시간에 걸친 실제 네트워크들의 변화가능한 성격에 대한 여유를 둘 수 없다.
본 발명은 상기 강조된 종래 기술에서의 시스템들의 많은 단점들을 극복하도록 설계되었다. 특히, 통신 네트워크에서의 모바일 수신기의 위치는, 상기 네트워크에 부가적 장비를 제공하거나 신호 수신의 주기적 눈금측정(calibration)을 수행할 필요없이 상기 수신기에 의해 수행되는 측정들만을 이용하여 비교적 매우 정확하게 설정될 수 있다.
도 1은 하나의 송신기와 연관된 위치 함수('비용(Cost)')의 예시적 그림을 나타낸 것이다.
도 2는 다수의 송신기들과 연관된 위치 함수('비용(Cost)')의 예시적 그림을 나타낸 것이다.
도 3은 다수의 송신기 시스템의 예를 나타낸 것이다.
도 4는 상기 핸드셋에 의해 보내진 감지 신호들의 예시적 리스트, 및 가시(visible) 및 비가시(not-visible) 신호들의 위치 계산 유닛에서 유지되는 예시적 리스트들을 나타낸 것이다.
도 5는 상기 송신기로부터의 거리와 함께 수신된 전력의 변화를 나타낸 것이다.
도 6은 타이밍 어드밴스와 연관된 위치 함수 구성요소의 그림 및 고정된 송신기의 예를 나타낸 것이다.
도 7은 계산 그리드를 나타낸 것이다.
본 발명에 따라, 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법으로서, a) 상기 수신기에 의해 감지된 신호들의 리스트를 컴파일하는 단계; b) 계산 장치로 상기 리스트를 보내는 단계; c) 상기 수신기가 주어진 위치에 있을 확률에 관계된 위치 함수를 생성하는 단계로서, 상기 위치 함수는 상기 리스트의 각 멤버에 해당하는 구성요소를 가지며, 상기 각 구성요소는 모바일 수신기 위치에 의존적인 미리 선정된(predetermined) 확률 함수를 포함하는 단계; 및 d) 가장 높은 위치 선정 확률에 해당하는 위치를 결정하기 위해 상기 위치 함수의 값을 구하고, 상기 위치를 상기 모바일 수신기의 위치로 정의하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법이 제공된다.
상기 수신기에 의한 신호들의 감지는, 상기 네트워크의 특정 송신기에 의해 전송된 신호들의 수신 및 상기 신호들로부터의 정보의 디코딩을 포함할 수 있다. 또한 주어진 임계 전력 이상의 수신 신호에서의 동기화 패턴 또는 파일럿 코드와 같은 특정 서명의 식별자(identification)를 포함할 수 있거나, 단순히 주어진 임계치 이상의 특정 주파수에서의 신호 전력의 수신일 수 있다.
상기 수신기에 의해 감지된 신호들의 리스트는 예를 들어 상기 송신기들의 식별자들과 같은 디코딩된 정보를 포함할 수 있거나, 주어진 임계 전력 이상의 신호들이 수신된 주파수들의 리스트로 구성될 수 있거나, 상기 송신기들에 대한 정보를 저장하고 있는, 상기 계산 장치에 알려진, 다른 리스트의 레퍼런스들(references)의 리스트로 단순히 구성될 수 있다.
상기 계산 장치는 상기 모바일 수신기에 부착될 수 있거나, 상기 수신기에 의해 보내진 상기 리스트를 어떤 위치에서든 수신하는 것이 가능할 수 있다.
상기 미리 선정된(predetermined) 확률 함수는 그 위치에 있을 것을 추정되는 상기 수신기 및 각 송신기 간의 전파(radio waves)를 위한 전파(propagation) 모델에 근거를 둘 수 있다. 상기 모델은 신호 전파의 다양한 전송 특성들(페이딩과 같은), 이동 거리, 송신기 안테나 패턴 및 송신기 전력과 같은 특성들을 고려한 것이다. 바람직하게는, 상기 미리 선정된 확률 함수는 상기 송신기로부터의 상기 신호들의 감지 확률 및 따라서 상기 리스트의 가능한 멤버십에 비례한다. 다르게는, 상기 미리 선정된 확률 함수는 눈금측정점들(calibration points)에서 얻어진 감지들로부터 유도된 발견적 방법(heuristic)에 근거를 둔 것일 수 있다. 예를 들어, 실제로는 상기 송신기에 의해 커버되는 지역에서의 특정점에서의 송신기로부터의 신호들의 감지의 확률은 상기 지역의 가운데 근처에 중심을 둔 2차원 가우스 함수에 의해 근사될 수 있음을 알 수 있다. 그러한 발견적 방법의 이용은, 그것이 이론적 모델이기 보다는 실제 측정결과들에 근거한 것이기 때문에 아주 좋은 결과들을 줄 수 있다.
상기 리스트는, 상기 수신기에 의해 보고되지 않았으나 감지될 수 있었으며, 신호 전파 특성들이 바람직한 신호들로부터의 정보를 포함하기 위해, 증가되거나 제2 의 리스트를 생성할 수 있다. 이러한 경우들에서, 상기 위치 함수는 상기 리스트상에 나타나지 않을 확률을 고려하기 위해 변경될 수 있다.
상기 위치 함수는 또한 상기 수신기에 의한 각 신호들의 감지의 신뢰성에 의해 영향을 받을 수 있다. 상기 신뢰성의 추정은 예를 들어 상기 수신 전력 레벨 및 상기 감지 임계치 간의 차이에 비례할 수 있거나, 반복된 일련의 측정들에서 주어진 신호가 감지되는 횟수의 측정치일 수 있다. 상기 신뢰성 측정치는 상기 모바일 수신기로부터 통신된 상기 메시지들을 통해, 상기 리스트의 일부로서 또는 분리된 메시지로서 전송될 수 있다.
일부 응용예에서, 상기 수신기가 상기 리스트를 보내기 전에 분류할 수 있는 것은 장점일 수 있다. 예를 들어, 상기 수신된 신호 전력 또는 이전에 기술된 상기 신뢰성 측정치는 분류를 위해 이용될 수 있다.
디지털 통신 시스템들은 종종 상기 동작중인 송신기로부터 상기 모바일 수신기로의 및 다시 돌아오는 경로의 신호의 왕복 이동 시간을 측정한다. 상기 측정치(measurement)는 상기 핸드셋 송신기에 의해 전송되는 신호들의 타이밍을 전진하도록 하는데 이용되어 상기 신호들이 상기 기지국에 기지의(known) 시간에 도달한다. 활용가능한 경우, 소위 타이밍 어드밴스(TA) 값은 예를 들어 상기 모바일 수신기가 상기 측정된 값과 함께 주어진 위치에 있을 부가적 확률을 할당함으로써 바람직하게는 상기 위치 함수에 포함될 수 있다.
상기 최고의 확률에 해당하는 위치를 발견하기 위한 상기 위치 함수를 이용한 상기 수신기의 위치의 계산은 많은 방법으로 수행될 수 있다. 바람직하게는, 상기 위치 함수는, 상기 확률의 역수의 로그값을 상기 리스트의 멤버십 및 상기 수신기의 위치의 함수로 기술한 '비용 함수(cost function)'이다. 상기 비용 함수는, 가능한 경우, 감지되지 않은 신호들의 리스트 및 상기 측정된 TA를 포함한 감지된 신호들의 측정된 리스트 및 상기 리스트의 보고된 순서를 가장 제공할 만한 위치에 해당하는 최소의 수치값을 갖는다. 상기 최소값은, (a) 상기 위치 함수가 상기 솔루션을 바로 주도록 조작될 수 있는 분석적 해석, (b) 상기 최소점으로 더 가까이 이동하도록, 상기 솔루션의 현재 추정값을 그 방향으로의 슬로프를 내려가도록 일반적으로 이동시키려는 반복적 방법, (c) 결과로서 취해지는 상기 최소값에 해당하는 상기 위치를 갖는 위치 격자의 모든 점에서 상기 위치 함수의 값을 구하는 '격자 방법(grid method)'을 포함하는 널리 알려진 많은 일반적인 수학적 최소화 기술 중의 어느 하나에 의해 찾아질 수 있다. 이러한 방법들은 많은 교과서들 예를 들어 캠브리지 대학 출판사 발행, 윌리엄 에이치. 프레스 등의 C++에서의 수치적 레시피 2판, 10장 401-429페이지에 기재되어 있다.
따라서, 본 발명은 예를 들어 지리학적 영역 내에 설립된 많은 수신가능한 및 식별가능한 무선 전송들을 구비한 지리학적 영역 내에서 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 얻는 방법을 제공한다. 상기 방법은 전송 변조 타입, 내용, 시간 지연 측정치에 관한 상세한 지식에 의존하지 않는다. 따라서, 상기 시스템 타이밍에 관한 지식 없이 어떤 변조 타입의 무선 시스템에도 적용될 수 있다.
주어진 위치의 상기 모바일 수신기는 상기 네트워크 내의 하나 또는 이상의 송신기들로부터 신호들을 수신한다. 감지되는 송신기들은 '가시(visible)'로서 불릴 수 있으며, 가시 스테이션들의 유지 리스트에 더해질 수 있다. 상기 수신기의 위치는 어떤 전송국(transmitting station)이 가시적인지에 관해 영향을 준다. 본 발명에 따른 시스템은 또한 수신될 수 없고 '비가시(not visible)'로 불리나, 위치 측정시점에 존재하며 동작중인 것으로 알려진 송신기들의 리스트를 유지할 수 있다. 상기 수신기의 위치는 어떤 전송 기지국(transmitting base station)들이 비가시적인지에 영향을 준다.
주어진 어떤 위치에서도, 상기 전송국(transmitting station)으로부터의 거리, 상기 송신기의 전송된 전력 및 상기 송신기 방사(radiation) 패턴의 방향 등과 같은 인자들에 따라, 이론적으로 어떤 송신기들이 가시적인지 및 어떤 송신기들이 비가시적인지를 예측하는 것이 가능하다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 가시 및 비가시 리스트들의 각 송신기에는 '비용' 함수가 할당되어 있다. 상기 비용 함수는 타이밍 어드밴스(timing advance) 또는 지역의 지형학적 데이터(local topological data)와 같은 (유용한(where available)) 다른 특성들, 무선 전파(propagation) 특성들, 상기 수신기로부터의 상기 송신기의 거리 및 방위각, 송신기 방사 패턴 및 상기 송신기 전력의 조합을 기술하며, 상기 모바일 수신기에 의한 상기 신호들의 감지 확률을 최상으로 모델링한다. 수학적 편의를 위해, 상기 송신기들의 가시성에 영향을 미치는 모든 특성들을 조합하는 상기 비용 함수는, 신호들을 감지하는 확률의 로그값의 마이너스(즉, 상기 확률의 역수의 로그값)에 비례하도록 만들어진다. 따라서, 격리된 하나의 송신기를 취하는 경우, 상기 수신기가 상기 송신기의 위치에 가깝고, 예를 들어 도 1에서 보여지는 바와 같은 송신기 안테나의 포워드 로브(forward lobe)와 바로 일직선에 있는 때, 상기 가시성을 기술하는 비용 함수는 낮은 값을 갖는다. 상기 비용 함수는, 상기 수신기가 상기 기지국으로부터 곧장 멀어짐에 따라, 또는 상기 송신기로부터 고정된 거리의 상기 포워드 로브의 방향으로부터의 각에서 접선으로 움직임에 따라, 점진적으로 증가한다. 다음으로, 각 송신기를 기술하는 해당 비용 함수는 예로서 도 2에서 보여지는 상기 송신기들의 조합된 가시성을 나타내는 전체 비용 함수를 제공하는 합으로서 조합된다. 상기 전체 비용 함수의 최소값은 본 발명에 따른 수신기의 위치이다.
본 발명에 따른, 다수의 송신기들로부터 신호를 감지할 수 있고, 상기 모바일 수신기에 의해 수신되는 신호들의 리스트를 계산하며, 쓰이고 있는 상기 리스트를 계산 장치로 보내는 모바일 수신기 장치가 제공된다.
또한, 본 발명에 따른, 모바일 수신기의 위치 결정에 사용되는 계산 장치로서, a) 수신기에 의해 감지된 신호들의 리스트를 수신하고, b) 상기 수신기가 주어진 위치에 있을 확률에 관련된 위치 함수를 생성하되, 상기 위치는 상기 리스트의 각 멤버에 해당하는 구성요소를 가지며, 상기 각 구성요소는 상기 모바일 수신기 위치에 의존적인 미리 선정된(predetermined) 확률 함수를 포함하며; c) 가장 높은 위치 선정 확률에 해당하는 위치를 결정하기 위해 상기 위치 함수의 값을 구하고, 상기 위치를 상기 모바일 수신기의 위치로 정의하는 계산 장치가 제공된다.
모바일 수신기 장치 및 계산 장치를 구비한 본 발명에 따른 시스템이 제공된다.
상기 계산 장치는 상기 모바일 수신기에 부착될 수 있거나, 상기 모바일 수신기와 떨어져 있으나, 통신중인 상태일 수 있다.
모바일 수신기 위치 선정 시스템은 기존의 GSM 모바일 전화 통신 네트워크(도 3 참조)를 이용한 본 발명에 따라 구현되었다. 상기 시스템(300)은 앞서 언급된 상기 송신기들로서 동작하는 복수의 송수신기 기지국들(301, 302, 303, 304), 모바일 수신기(310)로서 동작하는 핸드셋, 위치 계산 유닛(이하, 'LCU')(320) 및 관리 데이터 베이스(이하, 'MDB')(330)를 포함한다. 상기 기지국들은 상기 핸드셋(310)에 의해 감지되고, 아래에 언급된 수학적 알고리즘을 이용하여 상기 LCU(320)에서 처리되는 상기 신호 전송들을 제공한다.
상기 핸드셋(310)은 수많은 인접한 기지국들(301-304)로부터의 신호들을 감지하고, 감지한 신호들의 리스트를 컴파일하며, 상기 리스트를 메시지를 이용하여 링크(340)를 통해 상기 동작중인 기지국(304)으로 보낸다. 상기 메시지의 형식 및 내용은 도 4의 401에 나타나 있다. 그것은 상기 GSM 표준에 의해 정의되며, BCCH(Broadcast Control Channel), BSIC(Base Station Identity Code), MNC(Mobile Network Code), MCC(Mobile Country Code), CI(Cell Identifier), LAC(Local Area Code), 측정 횟수 N 및 측정 품질 지수 Q를 위한 필드를 포함한다. 메시지(401)는 감지한 각 기지국 신호를 위한 필드들의 일부 또는 전부를 포함한다. 상기 '이웃 셀' 정보, 즉 상기 핸드셋과 양방향 통신 중인 기지국들이 아닌 상기 기지국들에 해당하는 데이터는 수신된 신호 전력 레벨의 순서에 의해 분류(sort)된다. 통신 링크들(340 및 341)은 상기 전화 통신 시스템의 일부로서 활용가능하다.
상기 고정된 기지국들의 식별(CI, BSIC 등) 및 위치, 해당 안테나 패턴들, 송신기 전력을 포함하는 부가 데이터가 관리 데이터 베이스(330)로부터 상기 LCU(320)로 제공된다. 이러한 데이터들은 상기 관리 시스템 데이터베이스(330) 내에 포함되며 상기 LCU와 링크(350)에 의해 통신하는 상기 네트워크의 표준 구성의 일부로서 유용하다. 상기 LCU(320)은 가시 기지국들의 리스트(402)를 생성하기 위해 상기 메시지(401)를 이용한다. 상기 표는 기지국 식별자, 상기 감지와 연관된 품질값, 전송 안테나 패턴 타입, 상기 송신기 안테나의 메인 로브의 지시 방향, 상기 감지된 신호가 상기 동작중인 기지국(S)으로부터인지 또는 이웃 기지국(N)으로부터인지를 나타내는 플래그, 및 상기 기지국의 위치를 나타낸다.
상기 LCU(320)는 또한, 상기 시스템 내에서 동작중인 것으로 알려져 있으나, 상기 가시 기지국들의 리스트(402)에는 존재하지 않은 기지국들의 리스트(403)를 상기 관리 정보를 이용하여 생성한다.
상기 핸드셋(310)은 동작중인 기지국(304)과 시간 동기 통신중이며, 상기 TA 값은 또한 다른 메시지(도 3 및 도 4에는 도시되지 않음)를 이용하여 상기 링크(341)를 통해 상기 네트워크로부터 상기 LCU(320)로 전달된다.
상기 핸드셋(310)의 위치를 결정하기 위해, 상기 LCU(320)는, 상기 가시 기지국들의 리스트 및 비가시 기지국들의 리스트의 멤버십 및 상기 TA값이 주어지면, 상기 핸드셋이 상기 GSM 네트워크 내에서 주어진 수평 위치에 있을 확률을 나타내는 함수를 생성하기 위해, 상기 가시 기지국들의 리스트(402), 비가시 기지국들의 리스트(403) 및 상기 동작중인 기지국과 연관된 상기 TA 값을 이용한다. 상기 최대 확률에 해당하는 위치가 상기 핸드셋의 위치로 리턴된다.
상기 구체적 실시예에 포함된 상기 계산들이 이제 기술된다.
상기 핸드셋의 위치를 결정하기 위해, 상기 LCU(320)는 아래 함수를 최소화하는 위치를 찾는다.
CTOT=CTA+CV+CN, (1)
CTOT는 최소값이 상기 핸드셋의 가장 가능성 있는 위치를 나타내는 함수이며, CTA는 상기 타이밍 어드밴스 측정과 연관된 함수이며, CV는 상기 가시 기지국 리스트의 기지국들과 연관된 함수이며, CN은 상기 비가시 기지국 리스트의 기지국들과 연관된 함수이다.
상기 함수 CV 및 CN은 모두 유사하게 다음과 같이 모든 N 기지국들에 걸친 합으로 추정된다.
Pn은 n번째 기지국이 가시일 확률이다(Cv의 경우). 이 값을 계산하는 두 가지 바람직한 방법인 가우스 버젼(Gaussian Version) 및 파워 버젼(Power Version)은 다음과 같다.
가우스 버젼
이 버젼에서, 송신기로부터 신호를 감지하는 핸드셋의 확률은 가우스 확률 분포에 의해 모델링된다. 2차원 직교 좌표 시스템은 상기 기지국을 중심으로, 전송 안테나의 포워드 로브의 방향을 따른 x축을 갖도록 설정된다. 상기 가우스 분포는 x축 상에서 위치(X0, 0)에 중심을 둔다. 벡터 위치x에서의 상기 핸드셋이 위치(0, 0)의 상기 송신기로부터의 신호를 감지할 확률은 다음과 같다.
이며, x 및 y는 상기 수신기의 좌표이며, ()T는 괄호 내의 행렬의 전치행렬을 뜻한다. 즉, 상기 분포는 x축 상의 x0에서 피크값을 가지며, 공분산 항(covariance terms) 없이 x 방향에서의 표준 편차 σx 및 y 방향에서의 표준 편차 σy 를 갖는다.
P(x, y)의 로그값의 마이너스에 비례하는 비용 함수 f(x, y)와 같이 동작하는 것이 편리하다. 즉,
f(x, y)= -2logeP(x,y) (4)
상기 f(x, y)의 정의는 특정 기지국의 위치 및 방위각에 관계된 좌표들을 이용한다. 상기 가시 리스트 상의 모든 셀들에 대한 분포들을 조합하는 때에는, 상기 핸드셋의 예상 위치에 가까운 어딘가에 임의의 원점을 가지며, 동쪽으로 정렬된 x축, 북쪽으로 정렬된 y축을 갖는 참고 좌표 시스템을 이용하는 것이 편리하여, 좌표 변환은 상기 합(summation)의 각 항목에 적용되어야만 한다. 기지국 k가 상기 참고 좌표들 및 동쪽으로부터 반 시계방향으로 라디안 단위로 측정한 방위각 Φk에 관계된 위치 (xk, yk)를 가지면, 상기 비용 함수에 대한 기여는 다음과 같은 조건하에서,
아래와 같다.
f(xk,yk)=(x-z0)T·B·(x-z0), (5)
파라미터 x0, σx 및 σy 는 셀에 따라 변하며, 발견적(heuristic) 방법을 이용하여 유도될 수 있다. 본 발명의 하나의 실시예에서, 상기 네트워크에 걸쳐 알려진 많은 위치에서의 측정 결과들은, 본 방법을 이용하여 상기 위치들이 재계산되는 때, 가장 낮은 전체 에러를 부여한 값들을 찾는데 이용되었다. 이러한 방식으로 일단 눈금이 정해지면, 상기 방법은 미지의 위치에서의 핸드셋을 찾는데 이용되었다.
상기 형태의 함수 f(xk, yk)의 부가를 위한 공식은 BR=B1+B2 및 ZR=BR -1·(B1·z1+B2·z2)인 조건하에서, 다음과 같다.
(x-z1)T·B1·(x-z1)+(x-z2)T·B2·(x-z2)=(x-zR)T·BR·(x-zR)+e, (6)
상기 항목 e는 상수이며, 우리가 상기 함수의 절대값이 아닌 상기 함수의 최소값의 위치에만 관심이 있기 때문에 무의미하다. 상기 최소점에서, 상기 함수의 그래디언트(gradient)는 영이다. 상수의 그래디언트가 항상 영이기 때문에, 상기 항목 e의 영향은 없다.
이로부터, z＄ 및 B＄가 상기 위치로부터 유도되며, 상기 가시 리스트 내의 모든 기지국들에 대한 방위각들이 식6의 반복적 이용에 의해 유도되는 조건하에, 상기 모든 기지국들에 대한 총 비용 함수 C가 다음 형태의 간단한 수식으로 감소될 수 있음이 분명하다.
C=(x-z＄)T· B＄·(x-z＄), (7)
상기 함수 C는 x=z＄인 점에서 유일한 최소값을 가지므로, 이 경우에 있어서 반복적인 수치 기술의 이용을 통한 최소화를 수행할 필요가 없다.
파워 버젼
이 방법을 이용하여 P를 계산하기 위해, 먼저 주어진 기지국으로부터 상기 핸드셋에 의해 받는 평균적인 전력을 아는 것이 필요하다. 어떤 임의의 방향에 대한 실제 이용점들에서의 상기 핸드셋 수신기의 안테나 패턴이 고려될 필요가 없도록 상기 평균이 이용된다. 상기 핸드셋이 상기 기지국으로부터 거리r, 상기 송신기 메인 로브 축에 대해 방위각 θ인 곳에 있는 경우, 상기 핸드셋에 의해 수신된 평균 신호 전력은,
R(r, θ)가 평균 수신 신호 전력, G(θ)가 송신기 안테나 이득, W0가 전송된 전력, γ가 로그-일반 랜덤 변수(log-normal random variable)(아래 참조)이며, β가 전력 손실의 멱지수(exponent)인 조건하에서 다음과 같다.
R(r, θ)=G(θ)W0γr-β , (8)
실제 각 경우에 있어서는 진실이 아니지만, 상기 평균값에 대해서는 좋은 모델이 되는 전방향성 안테나 패턴을 상기 핸드셋이 갖는 것으로 가정된다. 상기 로그-일반 변수는 상기 무선 경로(아래 참조)의 신호 전력 특성들의 변화성을 나타낸다.
상기 식(8)의 양측 모두에 로그를 취하면, 다음의 식을 생성한다.
loge(R(r,θ))=loge(G(θ))+logeW0 +logeγ-βloger (9)
상기 로그 일반 변수는, γ0가 중간값이고, m이 평방편차(variance) σ2과 함께 일반적으로 분포된 랜덤 변수인 조건 하에서, 다음과 같이 모델링 될 수 있다.
γ=γ0em, (10)
식10을 식9에 대입하면, 다음과 같다.
loge(R(r,θ))=loge(G(θ))+logeW0 +logeγ0+m-βloger (11)
다음 단락에서 설명된 바와 같이, 이는
인 조건 하에서, 다음과 같이 주어지는 확률 밀도 함수(PDF)와 함께, 상기 수신 전력 레벨에 대한 로그값이 가우스 분포 변수임을 나타낸다.
상기 핸드셋은 기지국을 감지하며, 상기 수신 전력 레벨이 상기 최소 감지가능 신호 전력 Rmin이상인 경우 '가시(visible)'로서 리스트한다. 이는 도 5에 도식으로 개시되어 있다. 상기 그래프는 축(501) 상의 기지국 송신기로부터의 거리의 로그값 log r에 대해 도시된 수신 전력의 로그값 log R을 축(500) 상에 나타내며, 그 결과는 직선(502)이다. 예시점은 선(503)에 의해 표기된 상기 송신기로부터의 거리 및 선(504)에 의해 주어진 예상 수신 전력에서의 라벨A로 나타내진다. 상기 송신기로부터 동일한 거리에 있어서의 수신 전력에 대해 측정들이 많이 행해질 때, 실제로 그 결과들은 변화하는 것으로 발견되며, 일반적으로 상기 곡선(505)에 나타난 상기 확률 분포를 따른다. 이는 로그 플롯상에서의 일반 분포이고, 따라서 이 변화성은 앞서 논의된 바 있는 로그-일반 변수 γ에 의해 최상으로 기술된다.
선(506)은 상기 수신기에 의해 감지될 수 있는 최소 수신 전력 Rmin이다. 따라서, A점에서의 상기 신호를 감지할 수 있는 확률 P는 상기 임계선(506) 위의 상기 곡선(505) 아래 영역으로 주어진다. 수학적으로 다음의 인테그럴에 의해 주어진다.
P= logeR > logeRmin일 확률, (13)
즉,
이러한 종류의 인테그럴은 '에러 함수',Erf(예로서, 캠브리지 대학 출판사 발행, 윌리엄 에이치. 프레스 등의 C++에서의 수치적 레시피, 6장 225페이지 참조)와 관련된 것으로 널리 알려져 있다. 따라서, P는 다음과 같이 주어진다.
이전에 개시된 상기 가우스 버젼처럼, P의 로그값의 마이너스인 '비용'함수 C를 이용하는 것이 수학적으로 편리하다. 즉,
C= -loge(P) (16)
이 함수는 상기 확률이 최대인 위치에서 최소값을 갖는다. 이 비용 함수는 상기 안테나 패턴 G(θ)가 cos2θ의 함수라는 전제하에 도 1에 도시된다. 상기 x 및 y 수평축들은 상기 기지국 위치와 관계있는 위치 축이다. 상기 수직축은 0(저비용)에서부터 10(고비용)까지의 임의의 스케일 상에 나타난 상기 비용 함수값이다.
도 1에 도시된 평면에는 몇 가지 특색이 있는 특징들이 있다. 첫째는 상기 수신기에 의해 감지되는 비용이 최소인 송신기 기지국 위치 근처에 저중심영역(low central region)(101)이 있다는 것이다. 이는 상기 전력 레벨이 너무 높아서 채널 감소 변화의 드문 정도에도 상기 수신 전력 레벨이 여전히 상기 최소값 이상이기 때문이다. 둘째는 상기 안테나의 널 방향으로 고비용(103)이 든다는 것이다.
이 해석이 모든 BTS들로부터의 모든 신호들을 포함하도록 확장되고, 단일 비용 함수로 결합되는 때, 그 형태는 도 2에 도시된 것과 비슷하다. 이 도면에서의 상기 축들은 상기 핸드셋의 위치(202)에 중심을 둔다.
바람직한 실시예에서, 타이밍 어드밴스 관리와 연관된 해당 비용 함수CTA는 도 6에 개략적으로 나타나 있다. 이 도면은 기지국(601)의 모습 및 전파(radio wave)들의 속도를 곱함으로써 상기 TA값의 측정치(measurement)로부터 이상적으로 계산될 수 있는 상기 타이밍 어드밴스 거리(602)의 그래픽적 표시를 나타낸다. GSM 시스템 내에서 실제로는, 특정 반지름방향 거리(602)에서 측정된, 보고된 TA 값은 상기 측정 방법에 의하여 약 550 미터 또는 GSM '비트'의 절반의 유닛들로 양자화된다. 이는, 상기 기지국으로부터의 반지름방향 거리(DTA)(602)가 상기 동심원들(603)에 의해 나타내지는 평균 플러스/마이너스 1/4비트 정도의 거리 에러를 갖는 것을 의미한다. 상기 구체적 실시예에 적용된 상기 비용 함수(604-606)는 이 다이어그램 위에 중복되어 나타내어진다. 요약하면, 상기 측정된 TA 거리로부터 1/4비트 보다 상기 기지국에 더 가까운 어떤 위치(DTA-225m)든 이 위치로부터의 차이에 비례하는 비용 값(604)을 받는다. 상기 측정된 거리 주위의 플러스/마이너스 1/4비트의 모호한 대역 내의 위치에는 영(zero) 비용 값(605)이 주어진다. 상기 TA 거리로부터 1/4비트 이상인 위치(DTA+225m)들에는 이 위치로부터의 차이의 제곱에 비례하는 값(606)이 주어진다.
바람직한 실시예에서, 상기 조합된 비용 함수 CTOT의 최소값은 다음과 같다. 상기 기지국의 위치들은 수평면상에 투영되며, 점들은 모든 기지국들에 대해 공통인 수평면 내에 두 수평 방향으로의 등거리 격자(grid)를 형성함에 의해 식별된다. 이는 모든 기지국들에 대해 공통인 수평면상에 중복되는 것으로 나타난 격자(700)와 함께 도 7에 개략적으로 나타내져있다. 예시적 점(701)이 상기 면 위에 식별되어 있다. 상기 총 비용 함수 CTOT는 이 격자 점들의 각각에서 값이 구해지며, CTOT의 가장 낮은 값에 해당하는 점이 발견된다. 도 7에서, 이는 예시적 점(701)으로서 나타내진다. 이후, 이 점은 상기 공간(702)의 1/10인 격자점들의 다른 칸 배열의 중심으로서 취해진다. CTOT는 이 서브 격자의 각 점에서 다시 값이 구해지며, 최소값이 발견된다. 이후, 이 점은, 상기 서브 격자 공간이 10m가 될 때까지, CTOT가 값이 구해지는 격자점들의 다른 셋트의 중심 등으로 이용된다. CTOT의 최저값에 해당하는 점이 상기 모바일 수신기의 위치의 추정값으로 이용된다.
상기 '가우스 버젼' 및 '파워 버젼' 하에서 기재된 구체적 실시예들에 따른 시도들이 몇몇의 GSM 네트워크 내에서 수행되었다. 예를 들어, 이들 중 하나에서 상기 가우스 버젼이 이용되었다. 테스트 지역 내에 걸쳐 랜덤하게 분산되어 있는 총 319개의 테스트 점들이 선택되었으며, 본 발명에 따라 측정된 핸드셋의 위치는 보다 정확한 수단('지상 관측값(ground truth)')들에 의해 측정된 실제 위치와 각각 비교되었다. 상기 결과들은 상기 위치들의 2/3가 지상 관측값 220m 이내에 있으며, 19/20이 380m 이내에 있음을 보여준다.

Claims (28)

  1. 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법으로서,
    a) 상기 수신기에 의해 감지된 신호들의 리스트를 컴파일하는 단계;
    b) 계산 장치로 상기 리스트를 보내는 단계;
    c) 상기 수신기가 주어진 위치에 있을 확률에 관계된 위치 함수를 생성하는 단계로서, 상기 위치 함수는 상기 리스트의 각 멤버에 해당하는 구성요소를 가지며, 상기 각 구성요소는 모바일 수신기 위치에 의존적인 미리 선정된(predetermined) 확률 함수를 포함하는 단계; 및
    d) 가장 높은 위치 선정 확률에 해당하는 위치를 결정하기 위해 상기 위치 함수의 값을 구하고, 상기 위치를 상기 모바일 수신기의 위치로 정의하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 모바일 수신기에 의한 신호들의 감지는, 주어진 임계 전력 이상의 특정 주파수에서의 상기 네트워크의 특정 송신기에 의해 전송된 신호들의 수신을 포함하는 것을 특징으로 하는 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 신호들로부터의 정보의 디코딩을 포함하는 것을 특징으로 하는 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 신호들의 리스트는 각 송신기의 아이덴티티에 관련된 디코딩된 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법.
  5. 제1 항 내지 제4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 신호 내의 특정 서명의 감지를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법.
  6. 제1 항 내지 제5 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 신호들의 리스트는 상기 신호들이 수신된 주파수들의 리스트를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법.
  7. 제1 항 내지 제6 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 리스트는, 상기 계산 장치에 의해 유지되는 각 송신기 정보의 대표값들인 참조들(references)의 리스트를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법.
  8. 제1 항 내지 제7 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 미리 선정된 확률 함수는 각 송신기 및 상기 수신기 간의 전파(radio waves)를 위한 전파(propagation) 모델에 근거를 둔 것임을 특징으로 하는 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 전파 모델은 송신기 전력, 송신기 안테나 패턴, 이동 거리(travel distance), 상기 송신기로부터 상기 수신기의 방위각, 무선 신호 전파(propagation)의 다양한 전송 특성들, 타이밍 어드밴스(timing advance) 및 지역의 지형학적 데이터 모두 또는 일부에 근거를 둔 것임을 특징으로 하는 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법.
  10. 제1 항 내지 제9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 미리 선정된 확률 함수는 상기 송신기로부터 미리 정의된 지점에 원점을 둔 가우스 함수(Gaussian function)인 것을 특징으로 하는 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법.
  11. 제1 항 내지 제10 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 미리 선정된 확률 함수는 눈금조정점(calibration point)들에서 얻어진 감지 확률로부터 유도되는 발견적 방법(heuristic)에 근거를 둔 것임을 특징으로 하는 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법.
  12. 제1 항 내지 제11 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 미리 선정된 확률 함수는 송신기로부터의 신호들의 감지 확률에 비례하는 것을 특징으로 하는 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법.
  13. 제1 항 내지 제12 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 위치 함수는 최대 확률인 위치에서 최저의 수치값을 갖는 비용 함수인 것을 특징으로 하는 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법.
  14. 제13 항에 있어서,
    상기 비용 함수는 상기 미리 선정된 확률 함수의 로그값의 마이너스에 비례하는 것을 특징으로 하는 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법.
  15. 제1 항 내지 제14 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 모바일 수신기에 의해 감지되지 않은 송신기 신호들의 정보에 관한 추가 리스트가 상기 계산 장치 내에 생성되는 것을 특징으로 하는 특징으로 하는 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법.
  16. 제1 항 내지 제15 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 위치 함수는 상기 모바일 수신기에 의해 감지되지 않은 신호들의 리스트를 고려하도록 변경되는 것을 특징으로 하는 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법.
  17. 제1 항 내지 제16 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 타이밍 어드밴스는 상기 위치 함수에 포함되는 것을 특징으로 하는 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법.
  18. 제1 항 내지 제17 항 중 어느 한 항에 있어서,
    위치 함수는 상기 수신기에 의한 상기 신호들 각각의 감지의 신뢰성을 고려하도록 변경되는 것을 특징으로 하는 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법.
  19. 제18 항에 있어서,
    상기 신뢰성 측정치(measurement)는 상기 수신된 전력과 상기 감지 임계치(detection threshold)간의 차에 의존적인 것을 특징으로 하는 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법.
  20. 제18 항 또는 제19 항에 있어서,
    상기 신뢰성 측정치는 상기 신호가 감지된 횟수를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법.
  21. 제1 항 내지 제20 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 수신기로부터 상기 계산 장치로 보내진 리스트는 분류되는 것을 특징으로 하는 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법.
  22. 제21 항에 있어서,
    상기 수신기로부터 상기 계산 장치로 보내진 리스트는 상기 모바일 수신기에 의해 수신된 전력에 관하여 분류되는 것을 특징으로 하는 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법.
  23. 제21 항에 있어서,
    상기 모바일 수신기로부터 상기 계산 장치로 보내진 리스트는 신호 수신의 신뢰성에 관하여 분류되는 것을 특징으로 하는 위치가 알려진 송신기들의 네트워크를 포함하는 무선 시스템에서의 1차원 이상의 모바일 수신기의 위치를 결정하는 방법.
  24. 다수의 송신기들로부터 신호를 감지할 수 있고, 상기 모바일 수신기에 의해 수신되는 신호들의 리스트를 계산하며, 쓰이고 있는 상기 리스트를 계산 장치로 보내는 것을 특징으로 하는 모바일 수신기 장치.
  25. 모바일 수신기의 위치 결정에 사용되는 계산 장치로서,
    a) 수신기에 의해 감지된 신호들의 리스트를 수신하고,
    b) 상기 수신기가 주어진 위치에 있을 확률에 관련된 위치 함수를 생성하되, 상기 위치는 상기 리스트의 각 멤버에 해당하는 구성요소를 가지며, 상기 각 구성요소는 상기 모바일 수신기 위치에 의존적인 미리 선정된(predetermined) 확률 함수를 포함하며;
    c) 가장 높은 위치 선정 확률에 해당하는 위치를 결정하기 위해 상기 위치 함수의 값을 구하고, 상기 위치를 상기 모바일 수신기의 위치로 정의하는 것을 특징으로 하는 계산 장치.
  26. 제24 항에 따른 모바일 수신기 장치 및 제25 항에 따른 계산 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  27. 제26 항에 있어서,
    상기 계산 장치는 상기 모바일 수신기에 부착된 것을 특징으로 하는 시스템.
  28. 제26 항에 있어서,
    상기 계산 장치는 상기 모바일 수신기와 떨어져 있으나, 통신상태에 있는 것을 특징으로 하는 시스템.
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