KR20050117557A - 저속 중앙처리장치를 이용하는 무선 애드-혹 통신네트워크에 있어서 이동 가입자에 대한 위치계산의정확도를 향상시키기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

저속 중앙처리장치를 이용하는 무선 애드-혹 통신네트워크에 있어서 이동 가입자에 대한 위치계산의정확도를 향상시키기 위한 시스템 및 방법 Download PDF

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메시네트웍스, 인코포레이티드
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Abstract

본 발명은 무선 네트워크에 연결된 이동 가입자 장치의 위치를 계산함에 있어 정확도를 향상시키기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다. 본 시스템 및 방법은 이동 가입자 장치의 위치를 정확하게 결정하기 위하여, 표준 편차 오류를 감소시키기 위한 측정 웨이트(weight) 알고리즘을 포함하는 예고 필터(predictive filter)를 이용한다. 상기한 예고 필터는 낮은 수준의 계산을 필요로 하는데, 이것은 무선 네트워크에서 흔하게 사용되는 저속 중앙처리장치 상에서의 실시간적 처리를 가능하게 해준다.

Description

저속 중앙처리장치를 이용하는 무선 애드-혹 통신 네트워크에 있어서 이동 가입자에 대한 위치계산의 정확도를 향상시키기 위한 시스템 및 방법{A REAL-TIME SYSTEM AND METHOD FOR IMPROVING THE ACCURACY OF THE COMPUTED LOCATION OF MOBILE SUBSCRIBERS IN A WIRELESS AD-HOC NETWORK USING A LOW SPEED CENTRAL PROCESSING UNIT}
본 발명은 무선 통신네트워크에 접속된 이동 가입자 장치의 위치를 정확하게 계산하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더 상세하게는, 본 발명은 이동 가입자 장치의 위치를 더 정확하게 결정하기 위하여 표준 편차 오류를 감소시키기 위한 측정 웨이트(measurement weight) 알고리즘을 포함하는 일종의 예고 필터(predictive filter)를 이용하는 기술에 관한 것이다.
본 출원은 2003년 3월 13일자로 출원된 John M. Belcea의 미국 가특허출원 제60/453,965호로부터의 우선권의 이익을 주장하며, 그 출원의 전체 내용은 본 출원에 참고로 포함된다.
이동 무선 전화 네트워크와 같은 무선 통신 네트워크들이 지난 십년 동안 점점 더 광범위하게 확산되고 있다. 이러한 무선 통신 네트워크들은 네트워크 하부구조가 "셀(cell)"이라 칭하는 다수의 영역들로 서비스 지역을 분할하도록 배열되어 있기 때문에 "셀룰러(cellular) 네트워크"로 통상 지칭된다. 지상의 셀룰러 네트워크는 그 서비스 영역에 걸쳐서 지정된 위치들에 지형학적으로 분포되어 있는 다수의 상호 연결된 기지국(base station)들 또는 기지 노드(base node)들로 구성된다. 각각의 기지 노드는 무선 주파수(RF) 통신 신호와 같은 전자기적 신호들을 해당 서비스 영역 내에 위치한 무선 전화기들과 같은 이동 가능한 사용자 노드들에 송신하고 또한 그로부터 수신하는 것이 가능한 하나 또는 다수의 송수신기(transceiver)들을 포함하고 있다. 상기 통신 신호들은, 예를 들면, 희망하는 변조 기술에 따라 변조되어 데이터 패킷으로서 전송되는 음성 데이터를 포함한다. 당해 기술 분야의 전문가라면 이해할 수 있듯이, 네트워크 노드들은 시분할 다중접속(TDMA) 방식, 코드분할 다중접속(CDMA) 방식, 또는 주파수분할 다중접속(FDMA) 방식 등과 같은 다중화 형식으로 데이터 패킷 통신을 송수신하는데, 이것은 기지국에 있는 하나의 송수신기가 그의 커버리지 영역에 있는 다수의 이동 노드들과 동시에 통신하는 것을 가능하게 해준다.
최근에 "애드-혹(ad-hoc)"네트워크로 알려진 이동통신 네트워크의 한 형태가 전통적인 하부구조 커버리지를 넘어서 복수의 이동 장치들 간의 통신 필요성을 해결하기 위해 개발되었다. 이러한 형태의 네트워크에 있어서는 각각의 단말(이하 "이동 노드"라 칭함)이 네트워크 내의 다른 이동 노드들에 대한 라우터(router) 또는 기지국(base station)으로서 동작이 가능하게 됨으로써 고정된 하부구조의 기지국에 대한 필요성을 점차적으로 제거하고 있다. 따라서 하나의 소스 이동 노드에서 목적지 이동 노드로 전송되는 데이터 패킷들은 통상적으로 목적지 노드에 도달하기 전에 몇 개의 중간 이동 노드들을 경유하여 경로가 설정된다.
더 정교한 애드-혹 네트워크가 또한 최근 개발되고 있는데, 이것은 전통적인 애드-혹 네트워크에서와 마찬가지로 이동 노드들이 서로 통신하는 것을 가능하게 할뿐만 아니라, 그 이동 노드들이 고정 네트워크에 접속되어 공중 전화교환망(PSTN: Public Switched Telephone Network)이나 인터넷과 같은 다른 네트워크 상의 이동 노드들과 같은 다른 종류의 사용자 단말들과 통신하는 것을 가능하게 해준다. 이러한 진보된 형태의 애드-혹 네트워크들에 대한 자세한 내용은 2001년 6월 29일자로 출원된 "Ad-Hoc Peer-to-Peer Mobile Radio Access System Interfaced to the PSTN and Cellular Networks"라는 명칭의 미국 특허출원 제09/987,790호에, 또한 2001년 3월 22일자로 미국에 출원된 "Time Division Protocol for an Ad-Hoc, Peer-to-Peer Radio Network Having Coordinating Channel Access to Shared Parallel Data Channels with Separate Reservation Channel"라는 명칭의 미국 특허출원 제09/815,157호에, 2001년 3월 22자로 미국에 출원된 "Prioritized-Routing for an Ad-Hoc, Peer-to-Peer, Mobile Radio Access System"라는 명칭의 미국 특허출원 제09/815,164호에, 2001년 11월 16일자로 미국에 출원된 "A system and Method for Computing the Location of a Mobile Terminal in a Wireless Communications Network"라는 명칭의 미국 특허출원 제09/988,001호에, 그리고 미국특허 제6,453,168호와 제6,665,333호에 기술되어 있는바, 이들의 전체의 내용은 본 출원에 참고로 포함된다.
그러한 네트워크들의 이동 노드들은 네트워크 내에서 임의의 수의 무작위(random)적인 위치들을 취할 수도 있는데, 이것은 필요시 정확한 노드 위치 결정을 어렵게 만든다. 이러한 애드-혹 무선 네트워크에서 노드의 지리적인 좌표들을 계산하기 위해 전형적인 네트워크에서의 각각의 노드들에서 사용되는 알고리즘은 소위 "도달 시간(Time Of Arrival: TOA)"라 지칭되는 측정기법을 사용한다. 당해 기술 분야의 전문가라면 이해할 수 있듯이, TOA 측정기법은 이동 노드의 위치를 계산하기 위하여 기준으로 사용되는 무선 라우터들과 이동 노드들 간의 거리를 제공한다. 상기한 측정은 신호 전파 시간, 특히 신호가 이동 노드와 고정국(fixed station) 사이에서 광속으로 이동함에 있어 요구되는 시간에 기초하고 있다.
여러 가지의 전파(propagation) 요인들 때문에 TOA 측정을 수행하는 모뎀은 항상 직접적인 신호를 수신하지는 않고, 몇몇의 이차적인 신호들을 수신할 수도 있다. 그러한 모뎀들은, 안테나의 이용 및 관련된 신호처리를 통해서, 변조, 코딩 및 프레이밍(framing)과 같은 물리적 계층에서 또한 MAC 및 무선 자원 관리 계층에서의 특정한 지원 요소들의 도움으로 다양한 데이터 패킷들을 송수신하는 기능을 한다. 그 각각은 모뎀에 의해 수신되는 신호들의 도달 시간(TOA), 그들의 도달 위상(Phase of Arrival: POA), 도달 강도(Strength of Arrival: SOA), 도달 주파수(Frequency of Arrival: FOA), 또는 이들의 조합 중의 어느 하나를 사용하여 위치와 속도를 추정하기 위한 장치를 구비한다.
이차적 신호들은 직접적 신호의 반영이기 때문에 각각의 이차적 신호는 더 긴 거리를 이동하고 따라서 더 긴 전송 경로를 갖는다. 대부분의 경우에 측정 모뎀은 이차적 신호들로부터 직접적 신호들을 식별하고 분리할 수 있으며, 또한 정확한 전파 시간을 제공할 수가 있다. 그러나, 어떤 경우에는 그러한 직접적 신호는 반사된 신호와 비교할 때 이것을 수행하기에 너무 약할 수도 있다. 그러한 경우에는 모뎀은 정확한 전파시간을 결정하는 것이 불가능하다.
실내 영역에서, 또는 매우 높은 빌딩이 존재하는 영역에서의 거리 측정의 정확도는 종종 매우 저하되는데, 그 이유는 이러한 종류의 환경에 대해 특정하게 존재하는 전파조건들 때문이다. 결과적으로, 도심부의 골짜기(canyon)와 같은 영역 또는 빌딩 내부에서 측정되는 전파 범위(propagation range)에 기초하여 이동 단말의 위치를 계산하기 위한 전형적인 방법은 매우 부정확한 결과를 낳는다.
도시와 같은 환경 내에서 또한 빌딩 내부에서의 이동 단말의 위치계산에 있어서의 계산의 정밀도를 향상시키기 위한 여러 가지 방법과 시스템이 이용될 수가 있다. 예를 들면, 이러한 방법 및 시스템들은 그 계산이 근거로 할 많은 수의 기준들(라우터들)로부터 획득되는 정보를 고려하는 것이 가능하다. 이러한 시스템 및 방법들은 위치의 정확도를 향상시키기 위하여 그들의 샘플링 주파수를 증가시키거나 및/또는 예보 필터들을 구현할 수도 있다.
소망하는 수준의 정밀도를 획득하기 위해서는 이러한 시스템 및 방법들은 다른 기능의 서비스를 희생시킬 필요도 있다. 예를 들면, 이러한 유형의 "위치 서비스" 동작을 수행하기 위해 네 개 이상의 기준 포인트(예를 들면, 단말) 또는 빈번한 샘플링을 이용하는 시스템 및 방법들은 부가적인 대역폭 및 처리 시간을 필요로 한다. 대역폭은 제한이 있기 때문에 이러한 기법을 구현하는 것은 무선 네트워크에 의해 제공되는 다른 서비스 기능들에 대해 이용 가능한 대역폭에 있어서의 감소를 초래할 것이다. 이러한 상황은 기준 포인트들로 그리고 그들로부터 전송되는 신호들에 대해 비행시간(time-of-flight: TOF) 관련 질문(query)을 수행하기 위한 더 효율적인 프로토콜을 고려함으로써 다소 향상될 수가 있다. 그러나 테스트에 의하면, 기준 포인트들의 수를 8개 이상으로 증가시키는 것은 정확도 측면에서 실질적인 향상을 가져오지는 않는다는 것이 나타났다. 범위 측정에 대하여 샘플링 주파수를 증가시키는 것은 또한 더 많은 대역폭을 요구하게 됨으로써 다른 서비스 기능에 대해서는 이용이 불가능하게 만들어 버린다.
기준 포인트의 수 또는 샘플링 주파수를 늘리는 것에 대한 대안으로서 빌딩 내에서 수행되는 위치 서비스 동작의 정확성을 증진시키기 위한 예보 필터(predictive filter)를 구현하는 것이 가능하다. 따라서 도심이나 빌딩 내부와 같은 어떠한 환경 하에서 이동 단말의 위치계산에 있어서의 정밀도를 향상시키기 위한 예보 필터를 구현하는 시스템 및 방법의 필요성이 존재하게 되는 것이다.
전술한 바와 같은 본 발명의 목적, 이점 및 새로운 특징들은 첨부한 도면들을 참조하여 하기의 상세한 설명을 참조함으로써 더 용이하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예를 이용하는 다수의 노드들을 포함하는 예시적인 애드-혹 무선 통신 네트워크의 블록도;
도 2는 도 1에 도시된 무선 노드 또는 가입자 장치의 일례를 나타내는 블록도;
도 3은 도 1에 도시된 애드-혹 무선통신 네트워크의 가입자 장치의 보고된 위치들의 일례를 보여주는 도면;
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 예보 필터에 의해 필터링 된 도 3에 도시된 값들의 일례를 예시하는 도면; 그리고
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 필터 정밀도의 시간적 변동의 일례를 나타내는 도면이다.
상기 도면들 중 같은 참조기호는 같은 특징 및 구조를 언급하는 것으로 이해되어야할 것이다.
본 발명의 목적은 도심이나 빌딩 내부와 같은 특정 환경에서 이용되는 무선 네트워크에 접속된 이동 가입자 장치의 위치를 계산함에 있어서의 정확도를 향상시키기 위한 시스템 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 가입자 장치 이동의 하나의 선형 모델로서 구현하는 것이 가능하고 또한 비-현재성(non-current) 위치 데이터의 효과를 감소시키기 위한 웨이트(weight) 알고리즘을 포함하는 것이 가능한 예보 필터(predictive filter)를 제공함으로써 가입자 장치의 위치를 계산함에 있어 정확도를 증진시기 위한 시스템 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 표준 편차 오류를 감소시키기 위한 알고리즘을 포함하는 예보 필터를 제공함으로써 가입자 장치의 위치를 계산함에 있어 정확도를 증진시기 위한 시스템 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 무선 네트워크에서 동작하는 장치들에 주로 이용되는 저속 중앙처리장치(CPUs) 상에서 실시간적 처리를 가능하게 하는 보다 낮은 레벨의 계산을 필요로 하는 예보 필터를 제공하기 위한 시스템 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 이동 단말의 CPU 상에서, 호스트 CPU 상에서, 또는 원격지의 서버 상에서 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현될 수 있는 예보 필터를 사용하기 위한 시스템 및 방법을 제공함에 있다.
전술한 그리고 그 밖의 본 발명의 목적들은 가입자 장치의 위치를 정확하게 결정하기 위하여 예보 필터를 이용하기 위한 시스템 및 방법을 제공함으로써 달성되는데, 여기서 전형적인 전파 범위의 측정기법은 오류(에러)에 종속하게 된다. 상기 예보 필터는 가입자 장치의 이동에 대한 선형 모델로서 구현되며 계산된 가입자 장치의 이동 특성을 이용하여 가입자 장치의 위치를 판단한다. 상기 필터는 위치 계산에 있어 이전 데이터의 웨이트(weight)를 줄이는 "망각(forget)" 인자와 오류성 데이터의 효과를 경감하기 위한 웨이트 인자 알고리즘을 포함하여 구성되며, 이로써 저속 중앙처리장치 상에서 실시간적 처리를 수행하는 것을 가능하게 해준다.
상술한 목적 및 기타 목적들은 통신 네트워크, 특히 무선 애드-혹 동등계층(피어-투-피어) 통신 네트워크에서 이동 통신 장치의 위치를 판단하기 위한 시스템 및 방법에 의해 달성된다. 상기 시스템 및 방법은 이동 통신 장치와 다수의 기준 포인트들 간의 각각의 거리를 나타내는 측정 데이터에 기초하여 이동 통신 장치의 위치를 추정하고, 위치를 추정함에 있어 더 새로운 측정 데이터보다 더 이전의 측정 데이터를 덜 중요하게 취급하는 망각 인자를 포함하는 예보 필터를 이용하여 추정된 위치를 변경함으로써 상기 이동 통신 장치의 위치를 지시하는 변경된 추정 위치를 생성하는 동작 단계들을 수행한다. 상기 망각 인자는 0에서 1 사이의 값을 가질 수 있다. 상기 변경 단계는 세 축의 좌표 상에서 이동 통신 장치의 이동을 예보하고, 상기 예보 필터를 이용하여 변경된 추정 위치를 확인하기 위하여 예고된 이동을 조절한다.
특히, 상기 변경 동작 단계는, 예보 필터에 의해 변경되는 대로, 이동 통신 장치의 시작 위치를 나타내는 변수들과 이동 통신 장치의 이동 속도를 나타내는 변수들을 포함하는 방정식을 이용하여 이동을 예보한다. 상기 방정식은 세 가지 시스템으로 이루어진 방정식들을 포함하고 있는데, 각각의 시스템은 각각의 이동 축에 관련되며 또한 망각 인자를 이용하여 각각의 축에 대한 추정된 시작 위치 좌표와 그 각각의 축을 따라 이동 속도를 조절하도록 구성된다.
하기의 시스템 및 방법은 애드-혹 네트워크에서 수행되는 위치 서비스 동작의 품질을 향상시키기 위한 예보 필터(predictive filter)를 구현하고 있다. 특히, 상기 필터를 이용하는 시스템 및 방법은 무선 네트워크에서 접속된 이동 가입자 장치의 위치를 계산하도록 작동되며, 빌딩 등과 같은 장애물의 내외부에서 네트워크 동작 중에 전형적으로 존재하는 불리한 조건하에서도 성능을 향상시키도록 구성된다. 상기 필터는 이동 가입자 장치의 중앙처리장치(CPU) 상에서 구현될 수 있다. 상기 필터는 또한 전형적으로 이용 가능한 CPU 시간이 더 많은 호스트 CPU 또는 원격지 서버 상에서 이용될 수도 있다.
전술한 바와 같이, 무선파의 전파(propagation)가 예를 들면, 벽이나 빌딩과 같은 장애물의 존재로 인해 간섭을 받게 될 때, 이동 가입자 장치와 고정된 기준 포인트 간의 거리의 정확한 값은 정확하게 평가되기가 곤란하다. 그러한 조건에서는, 고정된 기준 지점들에 대하여 이동 가입자 장치의 상대적인 위치가 매우 큰 에러를 갖고 계산된다. 후술하는 본 발명의 실시예에 따른 시스템 및 방법은 위치확인 서비스 동작의 품질을 향상시킴으로써 이동 가입자 장치의 위치계산의 정밀도를 실질적으로 증진시키도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예를 채용하고 있는 애드-혹(ad-hoc) 패킷 교환(packet-switched) 무선통신 네트워크(100)의 일례를 예시하는 블록도이다. 특히, 상기 네트워크(100)는 다수의 이동 무선 사용자 단말들(102-1 내지 102-n)(총괄하여, 노드들 (102), 이동 노드들(102), 또는 가입자 장치들로 지칭함)을 포함하고, 그리고 다수의 접속 포인트들(access points)(106-1, 106-2, …, 106-n)(총괄하여, 노드들(106) 또는 접속 포인트들(106)로 지칭함)들을 갖는 고정 네트워크(104)를 포함할 수 있고, 필수적이지는 않은데, 이들은 상기 가입자 장치들(102)에 고정 네트워크(104)에 대한 접속을 제공하기 위한 것이다. 상기 고정 네트워크(104)는 예컨대 코어 로컬 접속 네트워크(LAN) 및 다수의 서버들과 게이트웨이 라우터(gateway router)들을 포함함으로써, 네트워크 노드들에게 다른 애드-혹(ad-hoc) 통신망, 공중 교환망(PSTN) 및 인터넷 등과 같은 다른 네트워크들에 대한 접속을 제공한다. 상기 통신 네트워크(100)는 또한 다른 노드(102, 106, 또는 107) 사이에 데이터 패킷들을 라우팅 하기 위한 다수의 고정형 라우터들(107-1 내지 107-n)(총괄하여, 노드들(107), 고정 라우터들(107) 또는 무선 라우터들(107)로 지칭함)을 더 포함할 수도 있다. 이들은 기본적으로 이동형이 아니기 때문에 라우터들(107)이 이동 노드의 위치 측정을 위한 기준 노드로서 이용되는 것이 선호된다. 본 출원에서 설명의 편의상 전술한 노드들은 "노드(들) 102, 106 및 107"또는 단순히 "노드(들)"로 집합적인 의미로 언급될 수도 있음을 인식하여야 한다.
당해 기술 분야의 전문가라면 이해할 수 있는 바와 같이, 상기한 노드들(102, 106, 107)은 서로 직접 통신이 가능하거나, 또는 노드들(102) 사이에서 전송되는 데이터 패킷에 대한 라우터(들)로서 동작하는 하나 또는 다수의 다른 노드들(102, 106 또는 107)을 경유하여 통신이 가능한데, 이러한 형태의 애드-혹 네트워크에 관하여는 메이어(Mayor)의 미국특허 제5,943,322호와 미국 특허출원 제09/987,790호 및 미국 특허출원 제09/815,157호, 및 미국특허출원 제09/185,164호에 상세하게 기술되어 있는바, 이들의 모든 내용은 본 출원에 참고로 포함된다.
도 2에 도시된 바와 같이, 상기한 각각의 노드들(102, 106 및 107)은 모뎀(108)으로서 집합적으로 지칭될 수 있는 하나의 송신장치와 수신장치를 구비하는 송수신기(108)를 갖는다. 도시된 바와 같이, 각각의 노드들(102, 106 및 107)은 컨트롤러(112)의 제어하에 다른 노드들(102, 106 및 107)로 그리고 그로부터 패킷화 신호와 같은 신호들을 송수신하는 것이 가능한, 안테나(110)에 접속된 모뎀(108)을 구비한다. 상기 패킷화된 데이터 신호들은 예를 들면, 음성, 데이터 또는 멀티미디어 정보와, 노드의 갱신 정보를 포함하는 패킷화 제어 신호들을 포함할 수도 있다.
각각의 노드(102, 106 및 107)는 다른 무엇보다도 자기 자신과 네트워크(100)의 다른 노드들에 관한 라우팅(routing) 정보를 저장할 수 있는 랜덤 액세스 메모리(RAM)와 같은 메모리(114)를 또한 구비한다. 상기 노드들(102, 106, 107)은 주기적으로, 예컨대 새로운 노드(102)가 통신 네트워크(100)에 들어갈 때 또는 상기 네트워크에 존재하는 노드들이 이동할 때, 브로드캐스팅(broadcasting) 장치를 경유하여 라우팅 통지(routing advertisement) 또는 라우팅 테이블 정보로서 지칭되는 그들 각각의 라우팅 정보를 서로 교환한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 어떤 노드들, 특히 이동 노드들(102)은 노트북 컴퓨터 단말, 휴대전화 단말기, 이동 데이터 유닛, 또는 기타 적절한 장치와 같은 임의의 수의 장치들로 이루어지는 호스트(116)를 포함할 수도 있다. 각각의 노드(102, 106 및 107)는 또한 인터넷 프로토콜(IP)과 어드레스 분석 프로토콜(ARP: Address Resolution Protocol)을 수행하기 위한 적절한 하드웨어와 소프트웨어를 포함하는데, 이들의 기능과 목적은 당해 기술 분야의 전문가라면 쉽게 이해할 수가 있을 것이다. 또한 전송 제어 프로토콜(TCP)과 사용자 데이터그램 프로토콜(user datagram protocol: UDP)을 수행하기 위한 적절한 하드웨어와 소프트웨어가 포함될 수 있다.
각 노드의 모뎀(108)은 또한 네트워크의 다른 노드들로부터 직접적인 경로 및 반사된 경로들 모두를 경유해 노드(102, 106 및 107)에서 수신된 신호들의 도달 시간을 확인, 구별 및 측정하기 위한 능력을 구비한다. 각 노드에서 사용되는 알고리즘들은 당해 기술분야에서의 전문가들에게 알려진 바와 같은 "도달시간(Time Of Arrival: TOA)" 측정법을 이용할 수가 있고 각각의 노드 위치들을 계산하기 위하여 노드들 간의 거리를 제공할 수도 있다. 이 측정법은 신호 전파 시간, 특히 하나의 이동 노드와 기준점으로 사용되는 고정된 노드 사이에서 한 신호가 광속으로 이동하는 데에 필요한 시간에 기초하고 있다.
당해 기술분야의 전문가에 의해 인식될 수 있듯이, 직접 경로의 신호 도달 시간의 측정은 가입자 장치(102)와 무선 라우터(107)와 같은 노드들 간의 거리를 확인하고 측정함에 유용하다. 이러한 거리 측정의 정밀도는 "위치 서비스(location service)" 모듈과 같은 장치에 의해 계산되는 바와 같은 이동 노드의 지리적 위치 결정의 정확성에 대해 직접적인 영향을 미친다.
도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이 각각의 노드(102, 106 및 107)는 반사된 경로를 경유하여 수신된 신호들로부터 직접 경로를 경유하여 수신된 신호들을 구별하고 식별하는 기능을 구비하고 있다. 그러나 그러한 직접 경로 신호에 대한 식별은 불리한 조건하에서 어느 노드가 직접 경로에 있는 또 다른 노드와 통신하는 것이 방해될 때에는 매우 어려워지거나 거의 불가능해 진다. 예를 들면, 콘크리트 바닥을 갖는 빌딩에 위치한 두 개의 노드들 간의 통신은 빌딩 내외부에 위치한 물체들을 통해 회절 및 산란효과 뿐만 아니라 신호 반사에 종종 영향을 받게 된다. 이러한 환경에서는 반사 경로들을 통해 수신된 신호들은 직접 경로를 통해 수신된 신호들 보다 훨씬 더 강하게 될 수 있는데, 그 이유는 상기한 직접 신호는 그 신호를 흡수하는 콘크리트 바닥인 물체들을 통해 통과함으로써 감쇠될 수 있기 때문이다. 불행하게도, 직접 신호와 이차적 또는 반사 신호들 간의 그러한 큰 레벨 차이는 직접 신호의 식별을 어떤 경우에는 거의 불가능하게 만든다. 더욱이, 이동 노드가 장애물의 일시적인 "그림자(shadow)" 영역에 들어갈 때 그것은 반사된 신호들을 통해서만 단지 다른 노드들과 통신하는 것이 가능하다. 그러한 경우의 통신은 네트워크에서 전송되는 데이터의 품질에 크게 영향을 미치지는 않을지라도 거리 측정에 사용될 직접 신호 도달 시간의 측정은 불가능하게 된다. 지나간 데이터(historical data)가 거리 추정치를 제공하기 위해 이용될 수도 있지만 추정의 정확도는 그 노드에서 유지되는 지나간 데이터의 정확도에 크게 의존할 것이며, 이것은 신뢰할만할 수도 아닐 수도 있다.
위에서 인식한 바와 같이, 무선파의 전파가 간섭을 받을 때에는 어느 이동 가입자 장치와 고정된 기준점 간의 거리의 정확한 값은 정확하게 평가될 수는 없다. 그러한 조건에서는 고정된 기준점에 대한 이동 가입자 장치의 상대적 위치가 매우 큰 오류를 가진 채로 계산된다. 그러나 후술하는 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 예보 필터(predictive filter)를 사용하면 위치 서비스 동작의 품질을 크게 향상시키게 되고, 따라서 가입자 장치의 계산된 위치의 정밀도를 본질적으로 증가시키게 된다.
예보 필터는 무선 네트워크에 접속된 가입자 장치의 위치의 계산에 도움이 되게 하기 위하여 이동 노드 또는 가입자 장치의 중앙처리장치(CPU)에 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현될 수가 있다. 하기에서 제시되는 예에 있어서 가입자 장치는 빌딩 내부 또는 인구가 밀집된 지역에서 매우 낮은 속도로 이동할 수가 있다. 빌딩 내부에서 가입자 장치의 위치를 정확하게 찾기 위하여 가입자 장치 이동의 모델화가 고려된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 필터의 일례는 아래의 방정식 세트 (1)에 보인바와 같은 가입자 장치의 이동의 선형 모델 또는 알고리즘을 이용하는데, 여기서 세 축의 좌표 상에서의 이동의 투사(projection)는 독립적이다. 방정식 (1)에서 시간 t를 제외한 모든 값들은 미지수이다. 상기 가입자 장치의 실제 위치 ( x',y',z' )의 추정은 하나의 시작지점( x 0 , y 0 , z 0 )으로부터 계산되며 이동 가입자는 일정한 속도( V x , V y , V z )로 이동한다고 가정한다.
위치 서비스 동작은 하기의 방정식 세트(2)에 기재된 바와 같은 오류(에러)에 의해 영향을 받는 위치들( x, y, z )을 제공하기 위하여 현재의 거리 추정치를 이용한다.
상기한 방정식 세트(2)는 이동 단말( x, y, z )의 계산된 위치와 실제 위치 ( x',y',z' ) 간의 관계를 나타낸다. 상기한 예에 있어서, 만일 오류들이 랜덤하게 분포되어 있다면, 세 시스템의 방정식들이 아래의 방정식 세트(3)에 기술된 바와 같이 기재될 수가 있다.
상기 방정식 세트 (3)의 모든 방정식들은 랜덤 오류들에 의해 영향을 받기 때문에 방정식 세트 (3)의 시스템은 리스트 스퀘어 기법(Least Squares Method: LSM)으로써 해결될 수가 있으며, 그 다음에는 이동 단말의 시작지점( x 0 , y 0 , z 0 )과 이동속도( V x , V y , V z )를 계산할 수가 있다. 이러한 시스템 방정식들과 연관된 행렬들은 시점 t 1 , t 2 ,...t n 에서 위치 서비스 동작에 의해 제공되는 포인트( xi, yi, zi )를 사용하여 계산된다.
만일 본 실시예에서의 가입자 장치가 일 방향으로 균일하게 움직인다면, 방정식 세트(3)의 시스템은 이동에 대한 완전한 기술(description)을 제공하게 된다. 실제로는 가입자 장치는 전형적으로 방향, 속도 또는 그 모두를 변경시켜야만 한다. 그러한 경우에는 수집된 이전 데이터들은 더 이상 현재성이 아니고 결과의 정확성을 감소시킬 수가 없다.
이러한 우려를 해결하기 위하여 0<<1인 경우에 인자 가 각각의 이동의 웨이트(weight)로서 이용될 수 있다. 상기한 값은 n-i가 클 경우 매우 작게 되기 때문에 상기 인자는 각각의 이동에 웨이트를 제공하도록 이용될 수가 있고 따라서 필터 알고리즘은 매우 오래된 측정값들을 "망각(forget)"하게 된다. 이러한 이유로 는 또한 "망각" 인자라고도 지칭된다. 상기한 망각 인자를 사용하는 것의 효과는 1/(1- ) 크기의 슬라이딩 윈도우를 이용하는 것과 유사하지만 동일하지는 않다.
상기한 방정식 세트(3)로 제공되는 방정식 시스템은 아래의 방정식 세트 (4)에 나타낸 바와 같은 망각 인자를 이용하여 다시 표현될 수가 있다.
세 시스템의 방정식들 모두 정확하게 동일한 메인 매트릭스를 갖는다. 본 실시예에서는 단축된 표기법이 주 매트릭스의 구성요소들에 대해 이용될 수도 있다. 그 중 위쪽의 인덱스(n)는 구성요소가 계산될 때 과정의 단계를 나타낸다. 마찬가지로 이러한 세 시스템의 방정식들에 대하여 오른쪽 조건들은 이며, 아래와 같이 방정식 세트(5)로서 기술될 수 있다.
상기한 방정식 세트(5)는 메인 매트릭스와 오른쪽의 조건들이 반복적인 방법을 이용하여 이전에 계산된 값들로부터 어떻게 계산될 수 있는지를 나타낸다. 이 방법은 매트릭스 요소들을 업데이트 할 때 이전 데이터를 저장할 필요를 없애주기 때문에 유용하고 또한 계산의 양을 감소시키게 된다.
가입자 장치의 이동의 요소들은 다음의 방정식 세트(6)에 기재된 바와 같이 계산된다.
상기 필터는 매끄러운 현재의 위치를 계산하기 위하여 그리고 가입자 장치를 위해 나중에 이동 위치를 예보함에 있어 필요한 모든 파라미터들을 제공한다.
상기한 방정식들(식 1-6)로 제공된 필터로써 이루어진 계산된 예고치의 품질은 망각 인자 의 크기와 이전에 수집된 데이터에 의존한다. 보통 상기 인자는 1에 매우 근접한 값(예를 들면, 0.99 정도)을 갖는다. 본 발명의 일 실시예에 따른 K필터(KFilter)를 이용하면 전술한 예고 시스템 및 방법에 정확성을 더해준다.
후술하는 K필터의 필터링 방법은 당해 기술분야의 전문가에게 잘 알려진 "Kalman filtering" 의 관점을 포함하지만 많은 측면에서 상이하다. 하나의 중요한 차이점은 Kalman 필터링 기법과 비교하여 본 발명의 실시예에서 요구되는 계산의 양의 축소이다. 이것은 저속 CPU 장치에서 실시간적인 처리를 위해 본 발명의 K필터를 이용하는 것을 가능하게 해준다. (필터의 이름에서 글자 K의 이용은 필터링 기법에 대하여 Kalman의 기법을 인식한다는 표시이다).
위치 서비스 동작에 의해 이동 노드에 대하여 발생되는 각각의 개별적 위치는 무작위적인 에러에 의해 영향을 받는 것이 일반적이다. 때로는 이러한 오류들은 빌딩 내부 및 조밀지역의 안팎에서 무선 주파수(RF) 전파의 성질에 따라서 크거나 작게 되고 제어할 수 없게 된다. 아래에 제시된 K필터의 예는 가입자 장치에 의해 발생되는 각각의 측정에 대하여 개별적인 웨이트를 계산한다. 측정의 웨이트는 하나의 측정으로부터 다음으로의 오류들의 표준편차를 감소시키기 위한 목적으로 계산된다. 이 목적이 오류의 표준편차를 연속적으로 감소시키고자 할지라도 표준편차의 변동은 입력 데이터의 정확도에 크게 의존한 채로 유지된다.
하나의 측정으로부터 다음으로의 오류의 표준편차를 감소시키기 위해서는 먼저 K필터는 기준 포인트 이동 노드 또는 가입자 장치에 의해 제공된 시간 및 위치와, 하기의 방정식 세트 (7)로 표현되는 기준 포인트 ( x 0 , y 0 , z 0 ) 및 이동속도 ( V x , V y , V z )와 같은, 이전에 계산된 가입자 장치의 특징을 이용하여 오류 을 계산한다.
조건 s n -1 의 계산은 다음과 같다. 현재의 측정의 웨이트 인자 w (n) 은 이전의 표준편차로부터 방정식 세트(8)로 기재된 바와 같이 계산되며, 새로운 측정 오류 는 상기한 방정식 세트(7)로부터 계산된다.
방정식 세트(8)에서 K의 값은 항상 양이고, 특정 응용에 기초하여 선택되며, 입력 데이터의 변동에 대해 K필터의 "감수성"을 제공한다. Min 및 Max 값들도 양의 수이고 이들은 계산된 웨이트 인자(w)의 변동을 제한하는 역할을 한다.
방정식 (8)은 표준편차 의 연속적인 최소화를 보장해야만 하는 웨이트 인자 w를 제공한다. 이 방정식에서 는 방정식(7)으로써 계산되었는데, 만일 새로운 측정에서 웨이트 w=1로 고려된다면 그것은 표준편차의 예상된 값이다. 그러한 추정은 정확하거나 그렇지 않을 수도 있다. 만일 가 표준편차의 이전 값 보다 작다면, 는 1보다 더 커서 1보다 더 큰 웨이트 값을 획득하게 된다. 만일 가 표준편차의 이전 값 보다 크다면, 는 1보다 더 작고 또한 1보다 더 작은 웨이트 값을 획득하게 된다. 여기서 K 값은 특정한 응용의 요구에 따라 웨이팅 과정의 감도를 조절하는 것을 가능하게 해준다.
다음으로, 계산된 웨이트 인자 w는 아래의 방정식 세트 (9)의 시스템을 구축하기 위해 이용된다.
방정식 세트(9)에서 값 a 및 b 는 기준 포인트 ( x 0 , y 0 , z 0 ) 및 이동속도 ( V x , V y , V z )의 새로운 값들을 계산하기 위해 방정식 세트(6)에 대해 기술된 바와 같이 사용된다. 그 다음, 상기 표준편차의 값은 아래의 방정식 (10)에 기재된 바와 같이 갱신된다.
표준편차 는 우선적인(priori) 것으로 알려져 있지는 않은데, 따라서 방정식 (7) 및 (8)은 첫 번째의 몇 번의 측정이 수행될 때에는 적용될 수가 없다. 이러한 이유로, 첫 번째의 몇몇 샘플들이 정확한 것으로서 고려되고 w = 1로써 웨이트 처리된다. 방정식 (5) 및 (10)에 대하여 기술된 바와 같이, 어떤 조건들은 이전의 반복으로부터 그들의 값들을 이용하여 반복적으로 계산된다. 상기 계산은 부가적인 연산을 보여주기 때문에, 반복적으로 계산되는 모든 변수들의 초기 값들은 그것은 필터가 먼저 시동될 때에 정상적으로 영과 같다.
애드-혹 네트워크에 있어서 본 발명의 일 실시예의 구현은 도 3, 도 4 및 도 5에 도시된 바와 같이 예시될 수있다. 도 3은 지리적 도표 120 상의 하나의 가입자 장치의 보고된 위치들을 예시하고 있다. 281 샘플들의 한 세트가 매 2초마다 일 샘플의 율로 빌딩 내부의 지점으로부터 수집되었고 도 3에 도시된 바와 같이 보고 되었다. 도 3의 그래프는 25 x 25 평방미터 면적 내에 포함된 모든 측정들을 나타낸다. 전술한 것과 같이, 정확성을 개선하기 위하여 K필터로써 이러한 데이터를 필터링하는 것의 결과는 도 4에 제시되고 있는데, 이것은 지리적 그래프 130 상의 도 3에 도시된 바와 같은 필터처리 된 값들의 예들을 나타내고 있다.
도 3의 필터처리가 되지 않은 데이터를 위한 오류의 표준편차는 다음과 같다.
x = 3.1;
y = 2.6;
z = 0.5; 그리고
= 4. 1 이다 .
도 4에 도시된 바와 같이 필터링을 한 연후에 오류의 표준편차는:
x = 1.2;
y = 0.8;
z = 0.1; 그리고
= 1. 4 이다 .
이러한 데이터는 3의 인자에 만큼의 3차원(3D) 데이터 정밀도로써의 향상을 나타낸다. 도 4에서 필터 처리된 값들 또는 필터 처리된 위치들은 대략 4 x 4 평방미터의 면적을 커버하는 것으로 나타나는데, 이것은 원 데이터 보다 훨씬 더 양호한 분산을 보인다.
전술한 본 발명의 실시예를 이용하여 달성되는 향상된 결과는 도 5에 더욱 명백하게 나타난다. 도 5의 차트 140은 전술한 본 발명의 시스템 및 방법을 이용하여 필터 처리된 데이터와 비교하여 표준 위치 서비스 동작에 의해 제공된 가입자 장치 위치의 정밀도를 도시하고 있다. 도시된 바와 같이, 입력 데이터(142)의 그래프는 필터링 된 144의 데이터와 비교할 때 오류의 누적 정도가 훨씬 더 크게 된다. 제시된 실시예에서 수집된 데이터는 처음에는 매우 작은 오류를 갖는데, 이것은 K필터가 빠르게 수렴하여 단지 6개의 샘플들을 수집한 다음에 매우 높은 정밀도를 제공하는 것을 가능하게 해준다. 다른 말로 표현하면, 더 큰 오류들이 또한 유사한 방식으로 제거될 수가 있다.
본 발명에 따르면, 도심이나 빌딩 내부와 같은 특정 환경에서 이용되는 무선 네트워크에 접속된 이동 가입자 장치의 위치를 계산함에 있어서의 정확도를 크게 향상시킬 수가 있다.
전술한 바와 같은 본 발명은 특히 예시된 몇 가지의 실시예들을 참조하여 주로 설명하였지만, 당해 기술 분야의 전문가라면 본 발명의 정신과 교시를 크게 이탈함이 없이도 여러 가지의 변형이 가능하다는 것을 이해할 것이다. 따라서 그러한 모든 변형(물)은 청구범위에서 정의된 본 발명의 영역 내에 포함되는 것으로 의도될 것이다.

Claims (21)

  1. 통신 네트워크에서 이동 통신 장치의 위치를 결정하기 위한 방법에 있어서,
    상기 이동 통신 장치와 다수의 기준 포인트들 간의 각각의 거리를 나타내는 측정 데이터에 기초하여 이동 통신 장치의 위치를 추정하는 단계와; 그리고
    위치를 추정함에 있어 더 새로운 측정 데이터보다 더 이전의 측정 데이터를 덜 중요하게 취급하는 망각 인자를 포함하는 예보 필터를 이용하여, 상기 이동 통신 장치의 위치를 지시하는 변경된 추정 위치를 생성하도록 추정된 위치를 변경하는 단계를 포함하여 이루어짐을 특징으로 하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 변경 단계는 세 축의 좌표 상에서 상기 이동 통신 장치의 이동을 예보하고, 변경된 추정 위치를 확인하기 위하여 상기 예보 필터를 이용하여 예고된 이동을 조절하도록 함을 특징으로 하는 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 변경 단계는 예보 필터에 의해 변경되는 것과 같은, 상기 이동 통신 장치의 시작 위치를 나타내는 변수들과 상기 이동 통신 장치의 이동 속도를 나타내는 변수들을 포함하는 방정식을 이용하여 이동을 예보하도록 함을 특징으로 하는 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 방정식은 세 가지 시스템으로 이루어진 방정식들을 포함하고, 그 각각의 시스템은 각각의 이동 축에 관련되며 또한 망각 인자를 이용하여 각각의 축에 대한 추정된 시작 위치 좌표와 그 각각의 축을 따르는 이동 속도를 조절하도록 함을 특징으로 하는 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 네트워크는 무선 애드-혹(ad-hoc) 동등계층(peer-to-peer) 네트워크를 구비하고, 또한 상기 이동 통신 장치는 무선 애드-혹 동등계층 통신 네트워크의 일 노드임을 특징으로 하는 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 이동 통신 장치는 추정 및 변경 단계를 수행함을 특징으로 하는 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 망각 인자는 0에서 1 사이의 값을 가짐을 특징으로 하는 방법.
  8. 통신 네트워크에서 프로세서로 하여금 이동 통신 장치의 위치를 결정할 수 있도록 하기 위한 컴퓨터로 독출이 가능한 명령들의 매개체에 있어서, 상기 컴퓨터로 독출이 가능한 명령들의 매개체는,
    상기 이동 통신 장치와 다수의 기준 포인트들 간의 각각의 거리를 나타내는 측정 데이터에 기초하여 이동 통신 장치의 위치를 추정하도록 상기 프로세서를 제어하도록 구성된 제1세트의 명령들과; 그리고
    위치를 추정함에 있어 더 새로운 측정 데이터보다 더 이전의 측정 데이터를 덜 중요하게 취급하는 망각 인자를 포함하는 예보 필터를 이용하여, 상기 이동 통신 장치의 위치를 지시하는 변경된 추정 위치를 생성하도록 추정된 위치를 변경하도록 상기 프로세서를 제어하도록 구성된 제2세트의 명령들을 구비하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 독출이 가능한 명령들의 매개체.
  9. 제8항에 있어서, 상기 제2세트의 명령은 세 축의 좌표 상에서 상기 이동 통신 장치의 이동을 예보하고, 변경된 추정 위치를 확인하기 위하여 상기 예보 필터를 이용하여 예고된 이동을 조절하도록 함을 특징으로 하는 컴퓨터로 독출이 가능한 명령들의 매개체.
  10. 제9항에 있어서, 상기 제2세트의 명령은 예보 필터에 의해 변경되는 것과 같이, 상기 이동 통신 장치의 시작 위치를 나타내는 변수들과 상기 이동 통신 장치의 이동 속도를 나타내는 변수들을 포함하는 방정식을 이용하여 이동을 예보하도록 프로세서를 제어함을 특징으로 하는 컴퓨터로 독출이 가능한 명령들의 매개체.
  11. 제10항에 있어서, 상기 방정식은 세 가지 시스템으로 이루어진 방정식들을 포함하고, 그 각각의 시스템은 각각의 이동 축에 관련되며, 또한 망각 인자를 이용하여 각각의 축에 대한 추정된 시작 위치 좌표와 그 각각의 축을 따르는 이동 속도를 조절하도록 함을 특징으로 하는 컴퓨터로 독출이 가능한 명령들의 매개체.
  12. 제8항에 있어서, 상기 네트워크는 무선 애드-혹(ad-hoc) 동등계층(peer-to-peer) 네트워크를 구비하고, 또한 상기 이동 통신 장치는 무선 애드-혹 동등계층 통신 네트워크의 일 노드임을 특징으로 하는 컴퓨터로 독출이 가능한 명령들의 매개체.
  13. 제8항에 있어서, 상기 프로세서는 추정 및 변경 단계를 수행하는 이동 통신 장치에서 이용됨을 특징으로 하는 컴퓨터로 독출이 가능한 명령들의 매개체.
  14. 제8항에 있어서, 상기 망각 인자는 0에서 1 사이의 값을 가짐을 특징으로 하는 컴퓨터로 독출이 가능한 명령들의 매개체.
  15. 통신 네트워크에서 이동 통신 장치의 위치를 결정하기 위한 시스템에 있어서, 상기 시스템은,
    상기 이동 통신 장치와 다수의 기준 포인트들 간의 각각의 거리를 나타내는 측정 데이터에 기초하여 이동 통신 장치의 위치를 추정하고, 그리고 위치를 추정함에 있어 더 새로운 측정 데이터보다 더 이전의 측정 데이터를 덜 중요하게 취급하는 망각 인자를 포함하는 예보 필터를 이용하여, 상기 이동 통신 장치의 위치를 지시하는 변경된 추정 위치를 생성하도록 추정된 위치를 변경하도록 구성된 프로세서를 포함하여 구성됨을 특징으로 하는 시스템.
  16. 제15항에 있어서, 상기 변경 동작은 세 축의 좌표 상에서 상기 이동 통신 장치의 이동을 예보하고, 변경된 추정 위치를 확인하기 위하여 상기 예보 필터를 이용하여 예고된 이동을 조절하도록 함을 특징으로 하는 시스템.
  17. 제16항에 있어서, 상기 변경 동작은 예보 필터에 의해 변경되는 것과 같이, 상기 이동 통신 장치의 시작 위치를 나타내는 변수들과 상기 이동 통신 장치의 이동 속도를 나타내는 변수들을 포함하는 방정식을 이용하여 이동을 예보하도록 함을 특징으로 하는 시스템.
  18. 제17항에 있어서, 상기 방정식은 세 가지 시스템으로 이루어진 방정식들을 포함하고, 그 각각의 시스템은 각각의 이동 축에 관련되며 또한 망각 인자를 이용하여 각각의 축에 대한 추정된 시작 위치 좌표와 그 각각의 축을 따르는 이동 속도를 조절하도록 함을 특징으로 하는 시스템.
  19. 제15항에 있어서, 상기 네트워크는 무선 애드-혹(ad-hoc) 동등계층(peer-to-peer) 네트워크를 구비하고, 또한 상기 이동 통신 장치는 무선 애드-혹 동등계층 통신 네트워크의 일 노드임을 특징으로 하는 시스템.
  20. 제15항에 있어서, 상기 이동 통신 장치는 추정 및 변경 단계를 수행하는 프로세서를 구비함을 특징으로 하는 시스템.
  21. 제15항에 있어서, 상기 망각 인자는 0에서 1 사이의 값을 가짐을 특징으로 하는 시스템.
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