KR20090089044A - 무선랜 기반 측위를 위한 신호 세기 예측 방법 - Google Patents

무선랜 기반 측위를 위한 신호 세기 예측 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20090089044A
KR20090089044A KR1020080014378A KR20080014378A KR20090089044A KR 20090089044 A KR20090089044 A KR 20090089044A KR 1020080014378 A KR1020080014378 A KR 1020080014378A KR 20080014378 A KR20080014378 A KR 20080014378A KR 20090089044 A KR20090089044 A KR 20090089044A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
point
path loss
prediction
signal strength
access point
Prior art date
Application number
KR1020080014378A
Other languages
English (en)
Other versions
KR100946774B1 (ko
Inventor
최희동
김선미
박용완
Original Assignee
영남대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 영남대학교 산학협력단 filed Critical 영남대학교 산학협력단
Priority to KR1020080014378A priority Critical patent/KR100946774B1/ko
Publication of KR20090089044A publication Critical patent/KR20090089044A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100946774B1 publication Critical patent/KR100946774B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W84/00—Network topologies
    • H04W84/02—Hierarchically pre-organised networks, e.g. paging networks, cellular networks, WLAN [Wireless Local Area Network] or WLL [Wireless Local Loop]
    • H04W84/10—Small scale networks; Flat hierarchical networks
    • H04W84/12—WLAN [Wireless Local Area Networks]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W40/00—Communication routing or communication path finding
    • H04W40/02—Communication route or path selection, e.g. power-based or shortest path routing
    • H04W40/12—Communication route or path selection, e.g. power-based or shortest path routing based on transmission quality or channel quality
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W40/00—Communication routing or communication path finding
    • H04W40/02—Communication route or path selection, e.g. power-based or shortest path routing
    • H04W40/20—Communication route or path selection, e.g. power-based or shortest path routing based on geographic position or location

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

본 발명에 따르면, 무선랜 기반의 측위에 있어서 경로손실 예측을 이용하여 수신신호 세기를 예측하는 방법에 있어서, 실내 공간 내의 액세스포인트(AP)의 위치값, 참조포인트(RP)의 위치값, 경로손실 예측 대상인 예측포인트(PP)의 위치값을 각각 이용하여, 액세스포인트(AP)와 참조포인트(RP) 간의 거리 및 액세스포인트(AP)와 예측포인트(PP) 간의 거리를 각각 산출하고, 액세스포인트(AP)와 참조포인트(RP) 사이의 경로손실 및 산출된 거리를 이용하여 수학식 1과 같이 액세스포인트(AP)와 예측포인트(PP) 사이의 경로손실을 예측하는, 무선랜 기반 측위를 위한 신호 세기 예측 방법이 제공된다.
개시된 무선랜 기반 측위를 위한 신호 세기 예측 방법에 따르면, 실제 전파 환경의 신호 세기를 활용하여 수신신호 세기를 예측하므로 더욱 향상된 수신신호 세기 예측값을 제공할 수 있으며, 다수의 참조포인트로부터 수신된 측정값을 수신신호 세기 예측 모델에 적용함으로써 전파 환경에 크게 구애받지 않으며 정확하고 신속한 신호세기 예측값을 제공하며, 데이터 베이스 구축에 소모되는 시간을 줄이고 연산의 복잡도가 낮으며 무선랜 기반의 위치 측위 성능을 향상시킬 수 있다.
무선랜, 측위, 액세스포인트, 참조포인트, 데이터베이스

Description

무선랜 기반 측위를 위한 신호 세기 예측 방법{Predict method of signal intensity for WLAN-based positioning}
본 발명은 무선랜 기반 측위를 위한 신호 세기 예측 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 실내 환경의 무선랜 기반 측위에 있어서 무선신호 세기를 수학적으로 모델링된 방식을 사용하여 예측할 수 있는 무선랜 기반 측위를 위한 신호 세기 예측 방법에 관한 것이다.
이동통신 기술의 발달과 더불어 다양한 통신망에서 이동단말의 위치를 측위하는 기술이 활발하게 연구되고 있다. 1996년 6월, 미국의 FCC(Federal Communication Commission)는 모든 무선망 서비스 사업자에게 응급 상황을 대비하여 위치 정보를 소방서, 경찰서와 같은 공공기관에 제공하도록 요구하였다. 또는, 2001년까지 모든 911 호(call)의 약 67%가 오차범위 100m 이내로 단말기의 위치정보를 부여하도록 규정하였다.
최근 우리나라도 위치 기반 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 보다 정확한 위치를 찾기 위한 기술의 필요성이 대두되고 있다.
현재 제공되는 위치기반서비스는 GPS 위성 및 이동통신망기반의 위치 측위 방식이 주를 이루고 있다. 그러나 GPS 기반의 위치 측위 시스템은 실내 및 건물 밀접지역에서 수신율이 저하되며, 이동통신망 기반의 위치 측위 시스템은 수백 m의 오차를 가지기 때문에 긴급구조 및 재난 서비스 등에 사용하기에는 오차 범위가 매우 큰 단점이 있다.
이를 해결하기 위해 현재 실내 환경에서 무선랜 기반의 위치 측위 기술이 주목 받고 있다.
무선랜 기반의 측위 기술은 실내 전파 환경의 불완전성에 기인하여, 확률론적 모델링(핑거프린팅 방식;Finger printing 방식) 기반의 위치 측위 방식을 보편적으로 사용한다. 그러나 확률론적 모델링은 위치 측위를 수행하기에 앞서 반드시 실내 환경의 전파 특성을 데이터베이스로 구축하여야 하며, 벽/문/가구 등과 같은 환경 변화가 발생할 때마다 데이터베이스의 변화가 심각하게 발생하기 때문에 많은 시간과 인력을 이용하여 데이터베이스를 구축해야 하는 문제점을 가진다.
기존의 신호 세기 예측 모델을 살펴보면 다음과 같다.
전자파는 송신 안테나를 떠나서 수신 안테나에 도달하기까지 실내 전파 환경에서 벽/문/가구 등과 같이 다양한 종류의 건물 재료와 구조물들에 의해 반사, 회절, 산란 등의 영향을 받아 매우 복잡한 경로를 거치게 되고 이에 따라 수신 전파는 복잡한 비선형적인 특성을 갖는다.
이러한 복잡한 환경하에 수신되는 신호를 예측하기 위해 기존의 제안된 신호 세기 예측 알고리즘은 크게 전자기파의 물리적 원리에 의한 Deterministic 모델과 통계적 데이터를 기반으로 한 Empirical 모델이 있다.
Ray Tracing 기법은 Deterministic 모델의 대표적인 알고리즘이다. 송수신단간의 전파 경로에서 각각의 광선(Ray)은 굴절, 회절, 산란 등의 여러 전파 현상을 나타내게 되는데 이 기법은 송신점에서 방사되는 전파를 광선으로 가정하여 그 광선이 전파 환경에 전파 도중 산란체에서 기하학적으로 반사, 투과 및 회절을 반복하며 수신점에 도달하는 과정을 모델링하여 반사계수 및 투과계수를 구한 후, 모델링 과정을 통하여 산출된 계수들에 근거하여 전파해 가는 광선을 추적(trace)하고, 추적된 광선들이 각 수신점에서 수신되는 신호의 세기를 예측하는 방법이다.
이러한 Ray tracing 기법은 전파 특성에 근거한 다양한 변수들을 사용하여 신호 세기를 예측하기 때문에 예측된 신호 세기가 정확한 특성을 가지고 있다. 그러나 전파 환경에서 전파가 기하학적으로 변화하는 과정을 모델링해야 하기 때문에 신호 세기를 예측하는 데 걸리는 시간이 길다.
한편, Empirical 모델 중 One-Slope 모델(OSM)은 건물 내부 배치에 관한 세부적인 정보 없이 송수신기 사이의 거리만을 이용하여 평균 신호 레벨을 계산하는 가장 손쉬운 모델이다. 이때, 경로 손실은 송신기와 수신기 사이의 거리 함수로 표현할 수 있는데 이는 아래의 수학식 a와 같다.
[수학식 a]
Figure 112008011827641-PAT00001
여기서,
Figure 112008011827641-PAT00002
는 One-Slope 모델을 사용하였을 경우 송신기와 수신기 사이의 경로손실,
Figure 112008011827641-PAT00003
는 송신기로부터 떨어진 기준거리(일반적으로 기준거리는 1m),
Figure 112008011827641-PAT00004
는 기준거리에서의 기준 경로손실(Reference path loss),
Figure 112008011827641-PAT00005
은 경로손실계수(Path loss exponent),
Figure 112008011827641-PAT00006
는 송신기와 수신기 사이의 거리이다. 물론
Figure 112008011827641-PAT00007
와
Figure 112008011827641-PAT00008
은 통신 환경에 따라 각각 다르게 주어진다.
송신기의 송출전력으로부터 상기 구하여진 경로손실(
Figure 112008011827641-PAT00009
)을 가산한다면, 수신기에 수신된 수신신호 세기를 예측할 수 있으며, 이러한 One-Slope 모델은 기준거리, 송수신기 사이의 거리와 같은 거리 요소가 주요 변수를 차지한다.
즉, One-Slope 모델은 신호 세기를 예측하기 위해 고려해야 하는 변수의 수가 적기 때문에 비교적 간단하게 신호 세기를 예측할 수 있다. 그러나 전파 환경의 특성을 정확하게 고려하지 않기 때문에 비교적 정확한 신호 세기 추정이 어렵다.
또 다른 모델로서 Cost 231 Multi-Wall 모델(MWM)이 존재한다.
Multi-Wall 모델은 자유 공간 손실에 벽과 층을 투과하며 발생한 손실들을 추가적으로 고려하여 신호 세기를 예측하는 모델로서 수학식 b와 같이 정의될 수 있다.
[수학식 b]
Figure 112008011827641-PAT00010
(여기서,
Figure 112008011827641-PAT00011
이고,
Figure 112008011827641-PAT00012
이다.)
이때,
Figure 112008011827641-PAT00013
는 Multi-Wall 모델을 사용하였을 경우 송신기와 수신기 사이 의 경로손실,
Figure 112008011827641-PAT00014
는 송신기로부터 거리가 1m일 때의 자유 공간 경로손실,
Figure 112008011827641-PAT00015
는 벽을 투과하며 발생한 신호의 경로손실,
Figure 112008011827641-PAT00016
는 건물의 층을 투과하며 발생한 신호의 경로손실이다.
또한,
Figure 112008011827641-PAT00017
는 각기 다른 재질의 벽 투과 손실 지수를 나타내며,
Figure 112008011827641-PAT00018
는 i라는 종류의 벽의 개수,
Figure 112008011827641-PAT00019
는 층간 전송 손실 지수이며,
Figure 112008011827641-PAT00020
는 신호 전송시 투과하는 층의 수이다.
이러한 Multi-Wall 모델(MWM)의 경우, 경로손실 예측시 One-Slope 모델(OSM)에 비하여 다양한 변수들을 고려하기 때문에 비교적 정확한 신호 세기 예측이 가능하다. 그러나 신호 세기를 예측하기 위해 실내 구조를 정확하게 파악해야 하므로, 신호 세기를 예측하는 것이 쉽지 않은 단점이 있다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 창출된 것으로서, 측위 대상 지역에서 추출된 신호 세기를 활용하여 경로손실을 예측하여 신호 세기 예측시 실제 전파환경 측정을 위한 시간과 노력을 줄임은 물론이며 예측의 복잡도를 개선할 수 있는 무선랜 기반 측위를 위한 신호 세기 예측 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 무선랜 기반 측위를 위한 신호 세기 예측 방법은, 무선랜 기반의 측위에 있어서 경로손실 예측을 이용하여 수신신호 세기를 예측하는 방법에 있어서, 실내 공간 내의 액세스포인트(AP)의 위치값, 참조포인트(RP)의 위치값, 경로손실 예측 대상인 예측포인트(PP)의 위치값을 각각 이용하여, 액세스포인트(AP)와 참조포인트(RP) 간의 거리 및 액세스포인트(AP)와 예측포인트(PP) 간의 거리를 각각 산출하고, 상기 액세스포인트(AP)와 참조포인트(RP) 사이의 경로손실 및 상기 산출된 거리를 이용하여 수학식 1과 같이 액세스포인트(AP)와 예측포인트(PP) 사이의 경로손실을 예측한다.
[수학식 1]
Figure 112008011827641-PAT00021
(P1_est: AP와 PP 사이의 경로손실, P1_1: AP와 RP 사이의 경로손실, d1_P: AP와 PP 사이의 거리, d1 _1: AP와 RP사이의 거리, n: AP와 PP 사이의 경로손실계수)
또한, 상기 참조포인트(RP)의 개수가 다수 개인 경우, 각각의 참조포인트(RP)를 통해 연산된 경로손실의 평균을 이용하여 액세스포인트(AP)와 예측포인트(PP) 사이의 경로손실을 예측하며, 수학식 1은 수학식 2로 재정의될 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112008011827641-PAT00022
(N: RP의 개수, P1 _j: AP와 j번째 RP 사이의 경로손실, d1 _j: AP와 j번째 RP 사이의 거리)
그리고, 상기 참조포인트(RP) 및 액세스포인트(AP)의 개수가 다수 개인 경우, 이때 i번째 액세스포인트(AP)와 예측포인트(PP) 사이의 경로손실은 수학식 3과 같이 정의될 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112008011827641-PAT00023
(Pi _ est: i번째 AP와 PP 사이의 경로손실, Pi _j: i번째 AP와 j번째 RP 사이의 경로손실, di _j: i번째 AP와 j번째 RP 사이의 거리, di _P: i번째 AP와 PP 사이의 거 리)
한편, 본 발명은 상기 액세스포인트(AP)와 예측포인트(PP) 사이의 경로손실을 예측하기 이전에, 상기 액세스포인트(AP)의 위치값, 상기 참조포인트(RP)의 위치값, 상기 액세스포인트(AP)에서 전송되어 상기 참조포인트(RP)에 수신된 신호에 대한 수신신호 세기, 상기 액세스포인트(AP)에서 전송된 송신전력과 상기 참조포인트(RP)의 수신신호 세기를 이용하여 연산되는 액세스포인트(AP)와 참조포인트(RP) 사이의 경로손실을 상기 실내 공간 내에서 미리 측정하여 데이터베이스로 구축하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명은 상기 액세스포인트(AP)와 예측포인트(PP) 사이의 경로손실을 예측하기 이전에, 상기 실내 공간을 일정 범위로 나눈 다수 개의 기준포인트 상에서 상기 액세스포인트(AP)로부터 전송된 신호에 대한 수신신호 세기를 미리 측정하여, 측정된 수신신호 세기를 각 기준포인트의 위치값과 함께 데이터베이스로 구축하는 단계; 및 상기 액세스포인트(AP)와 예측포인트(PP) 사이의 경로손실을 예측한 이후, 상기 액세스포인트(AP)와 예측포인트(PP) 사이의 경로손실 값을 통해 연산되는 예측포인트(PP)의 수신신호 세기를 상기 데이터베이스 내의 수신신호 세기와 비교하여 가장 유사한 수신신호 세기를 나타내는 기준포인트의 위치값을 상기 예측포인트(PP)의 측위 결과로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 무선랜 기반 측위를 위한 신호 세기 예측 방법에 따르면, 실제 전파 환경의 신호 세기를 활용하여 수신신호 세기를 예측하므로 종래에 비하여 향상된 수신신호 세기 예측값을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 다수의 참조포인트로부터 수신된 측정값을 수신신호 세기 예측 모델에 적용함으로써 전파 환경에 크게 구애받지 않으며 정확하고 신속한 신호세기 예측값을 제공하며, 데이터 베이스 구축에 소모되는 시간을 줄이고 연산의 복잡도가 낮으며 무선랜 기반의 위치 측위 성능을 향상시킬 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여, 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
도 1은 확률적 모델링을 이용한 단말기 추정시 데이터베이스 구축을 위한 측정포인트 배치의 예시도, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 무선랜 기반 측위를 위한 신호 세기 예측 방법에서 RP의 수가 1개 또는 2개인 경우의 예시도, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 신호 예측 방법의 다른 실시예에 따른 AP 및 RP의 예시도, 도 4 및 도 5는 본 발명의 신호 예측 방법을 이용한 성능 테스트환경의 일 실시예 및 다른 실시예의 구성도이다.
본 발명은 무선랜 기반의 측위에 있어서 경로손실 예측을 이용하여 수신신호 세기를 예측하는 방법에 관한 것이다.
현재 가장 많이 사용되는 확률적 모델링을 이용한 단말기 위치 추정 방식은 도 1과 같이 위치 추정을 수행하기 위하여 반드시 데이터베이스를 구축해야 한다.
일반적인 데이터베이스 구축은, 도 1과 같이 측위 대상이 되는 실내 공간을 일정한 범위로 나눈 후, 신호 세기를 측정해야 하는 포인트(P: Point)를 설정한다. 사용자 설정에 의하여 고정된 포인트(P)에 단말기를 배치하여 각각의 액세스 포인트(AP: Access Point)로부터 단말기에 수신되는 신호세기를 측정하고, 포인트(P)의 위치 좌표와 함께 상기 수신된 신호세기를 데이터베이스로 저장한다.
그러나 이와 같은 방식은, 데이터베이스 구축을 위해 소모되는 시간이 오래 걸리며, 전파환경의 불안정성 때문에 측정값의 정확도를 향상시키기 위해서는 동일한 포인트(P)에서 '여러 번'의 측정(calibration)이 요구되고, 측정환경이 변화할 때마다 새로운 데이터베이스를 구축해야 한다. 또한, 데이터베이스를 구축한 후 단말기가 위치를 요청할 때, 측위서버는 단말기에 측정된 데이터와 데이터베이스를 비교하여 가장 적합한 위치값을 제공한다.
여기서, 무선랜 기반의 위치 측위 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 데이터베이스 구축 시간에 소모되는 시간을 줄이며, 실제 측정값에 가까운 데이터베이스를 구축하여야 한다. 이에 본 발명에서는 무선랜 기반의 실내 측위 시스템을 위한 신호 세기 예측 알고리즘을 제안하고자 한다.
앞서 배경기술 부분에 소개한 바와 같이, 기존에 제안된 신호 세기 예측 알고리즘은 복잡한 모델링 과정과 낮은 정확도를 가진다. 따라서 본 논문에서는 신호 세기 예측 시 결정론적 모델이 가지는 복잡도를 개선하고 실제 전파 환경 측정을 위한 시간과 노력을 필요로 하는 경험론적 모델의 단점을 개선하는 새로운 신호 세기 예측 알고리즘을 제안하고자 한다.
제안하는 본 발명의 예측 방법은 건물 내부의 세부 정보 없이 사용 가능한 One-Slope 모델(OSM)을 활용하여, 경로손실을 계산하는 과정에서 기준거리(
Figure 112008011827641-PAT00024
)와 기준 노드에서의 손실값(
Figure 112008011827641-PAT00025
) 대신 실제 환경에서 측정된 기준노드의 전파 특성값을 사용하는 방법이다. 또한, 기존의 Deterministic 모델은 측위 대상 위치와는 상관없는 다른 환경에서 측정된 값들을 이용하여 만들어진 수학적 모델링인데 반해, 본 발명은 실제 측위 대상지역에서 추출된 신호 세기를 활용함으로써 대상 지역의 전파 특성을 포함하게 된다.
본 발명은 도 2와 같이 측위 대상이 되는 실내 공간 내의 액세스포인트(AP;Access Point)의 위치값과 몇 개의 측정된 참조포인트(RP;Reference Point)의 위치값과, 상기 액세스포인트(AP)에서 상기 참조포인트(RP) 측으로 도달하는 수신신호 세기를 이용하여, 측위 대상 포인트(PP;Predict Point)의 신호 세기를 예측한다.
측정해야 하는 지역에서 i번째 액세스포인트(AP)의 위치를
Figure 112008011827641-PAT00026
, j번째 참조포인트(RP)의 위치를
Figure 112008011827641-PAT00027
, 신호를 예측할 대상인 예측포인트(PP)의 위치를
Figure 112008011827641-PAT00028
라고 가정한다. 여기서, 상기 AP, RP 및 P는 고정된 위치로 정의되어 있다.
먼저, 그림 2(a)와 같이 참조포인트(RP)의 수가 1개인 경우를 살펴보면, 예측포인트(PP)의 경로손실 예측을 위해, 그 위치값이 미리 정해진 액세스포인트(AP;AP1)와 참조포인트(RP;RP1)를 이용하여 액세스포인트(AP:AP1)와 참조포인트(RP;RP1) 간의 거리를 아래의 수학식 1a와 같이 연산한다.
[수학식 1a]
Figure 112008011827641-PAT00029
이와 동일한 원리로, 액세스포인트(AP;AP1)와 예측포인트(PP) 간의 거리는 아래의 수학식 1b와 같다.
[수학식 1b]
Figure 112008011827641-PAT00030
한편, 이러한 수학식 1a, 수학식 1b, 그리고 액세스포인트(AP;AP1)와 참조포인트(RP;RP1) 사이의 경로손실(
Figure 112008011827641-PAT00031
) 값을 이용하여, 액세스포인트(AP;AP1)와 예측포인트(PP) 사이의 경로손실(
Figure 112008011827641-PAT00032
)을 예측할 수 있으며 이는 다음의 수학식 1c와 같다.
[수학식 1c]
Figure 112008011827641-PAT00033
즉, P1 _ est는 AP와 PP 사이의 경로손실(dB), P1 _1은 AP와 RP 사이의 경로손실(dB), d1 _P는 AP와 PP 사이의 거리(m), d1 _1은 AP와 RP사이의 거리(m), n은 AP와 PP 사이의 경로손실계수를 의미한다.
제안하는 본 발명은 One-Slope 모델(OSM)과 마찬가지로 측정 환경에 의해 결정되는 경로손실계수는 기본적으로 정해져 있지만, 기준경로 손실 값은 기존 모델과 다르게 측정환경에 따라 다르게 결정된다. 도 2의 (a)와 같이 단지 한 개의 참조포인트(RP;RP1)만을 사용하여 경로 손실을 예측할 때, 액세스포인트(AP)로부터 상기 참조포인트(RP;RP1)에 수신된 신호가 좋지 않은 전파환경을 경험한다면 참조포인트(RP;RP1)에 수신된 신호는 심각한 손상을 입게 된다.
따라서, 단순히 한 가지의 참조포인트(RP;RP1)만을 사용하여 전체 예측포인트(PP)들의 신호를 예상하는 것은, 전파환경에 기인하여 불안정한 신호 예측 값(경로손실값, 수신신호 세기 값을 포괄하는 개념)을 제공한다.
이러한 불안정한 신호 예측 값을 보상하기 위하여, 도 2의 (b)와 같이 다수의 참조포인트(RP; 예를 들어 RP1, RP2)를 사용하여 신호 세기를 예상할 수 있다.
따라서, 도 2(b)에서 두 가지의 RP를 통해 얻어진 경로손실 값의 평균을 통해 수학식 2a와 같이 예측포인트(PP)의 경로손실을 예측할 수 있다.
[수학식 2a]
Figure 112008011827641-PAT00034
즉, 본 발명에 따르면, 참조포인트(RP)의 개수가 다수 개이고, 이러한 다수 개의 각각의 참조포인트(RP; RP1, RP2, ... , RPj)를 통해 연산된 경로손실의 평균을 이용하여 액세스포인트(AP)와 예측포인트(PP) 사이의 경로손실을 예측할 수 있으며, 이에 따라 수학식 2a는 수학식 2b로 재정의될 수 있다.
[수학식 2b]
Figure 112008011827641-PAT00035
여기서, N: RP의 개수, P1 _j는 AP와 j번째 RP 사이의 경로손실(dB), d1 _j는 AP와 j번째 RP 사이의 거리(m)이다.
한편, 이외에도 도 3과 같이, 참조포인트(RP) 및 액세스포인트(AP)의 개수가 다수 개인 경우, i번째 액세스포인트(AP)와 예측포인트(PP) 사이의 경로손실은 수학식 3a과 같이 정의될 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112008011827641-PAT00036
여기서, Pi _ est는 i번째 AP와 PP 사이의 경로손실(dB), Pi _j는 i번째 AP와 j번째 RP 사이의 경로손실, di _j는 i번째 AP와 j번째 RP 사이의 거리(m), di _P는 i번째 AP와 PP 사이의 거리(m)이다.
이상과 같이, 여러 액세스포인트(AP)를 이용하는 경우, 각각의 액세스포인 트(AP) 별로 연산된 경로손실 값을 이용하여 보다 정확한 경로손실의 연산이 가능할 수 있다. 예를 들면 각 액세스포인트(AP) 별로 연산된 경로손실의 평균을 이용하여 최종 경로손실을 연산하여 보다 정확한 측위 결과를 제공할 수 있다.
본 발명은 실내 이동단말의 위치를 측위하는 기술로서 무선랜 기반 측위 시스템 상에서 신호세기 예측모델을 제시하는 알고리즘이며, 이상과 같은 예측포인트(PP)는 실내 공간 내의 측위하고자 하는 이동성 단말기의 위치와 상통한다.
한편, 수학식 1c에서 액세스포인트(AP;AP1)와 참조포인트(RP;RP1) 사이의 경로손실(
Figure 112008011827641-PAT00037
)은, 예측포인트(PP)의 경로손실(
Figure 112008011827641-PAT00038
) 연산 이전에 미리 측정된 값으로서, 후술하겠지만 데이터베이스로 기 구축된 데이터에 해당된다.
더 상세하게는, 액세스포인트(AP)와 예측포인트(PP) 사이의 경로손실(
Figure 112008011827641-PAT00039
)을 예측하기 이전에, 별도로 데이터베이스 구축 단계를 거칠 수 있다.
이러한 데이터베이스 구축 단계란, '액세스포인트(AP)의 위치값'(
Figure 112008011827641-PAT00040
), '참조포인트(RP)의 위치값'(
Figure 112008011827641-PAT00041
), '상기 액세스포인트(AP)에서 전송되어 참조포인트(RP)에 수신된 신호에 대한 수신신호 세기', 액세스포인트(AP)에서 전송된 송신전력과 참조포인트(RP)의 수신신호 세기를 이용하여 연산되는 '액세스포인트(AP)와 참조포인트(RP) 사이의 경로손실(
Figure 112008011827641-PAT00042
)'을 실내 공간상에서 미리 측정하여 데이터베이스화하는 단계이다.
예를 들어, 액세스포인트(AP)와 참조포인트(RP) 사이의 경로손실(
Figure 112008011827641-PAT00043
)은, AP의 신호 송신전력으로부터 RP의 수신신호 세기를 차감함으로써 계산 가능하다.
이상과 같은 본 발명을 요약하면, 실내 공간 내의 액세스포인트(AP)의 위치값, 참조포인트(RP)의 위치값, 경로손실 예측 대상인 예측포인트(PP)의 위치값을 각각 이용하여, 액세스포인트(AP)와 참조포인트(RP) 간의 거리 및 액세스포인트(AP)와 예측포인트(PP) 간의 거리를 각각 산출하고, 상기 액세스포인트(AP)와 참조포인트(RP) 사이의 경로손실 및 상기 산출된 거리를 이용하여 수학식 1c과 같이 액세스포인트(AP)와 예측포인트(PP) 사이의 경로손실(
Figure 112008011827641-PAT00044
)을 예측할 수 있다.
이렇게 예측된 경로손실을 이용한다면 추후, 액세스포인트(AP)에서 전송된 전송전력과의 연산(예를 들면, AP의 전송전력-AP와 PP 간의 경로손실=PP에서의 수신신호 세기, 혹은 상술한 식에 다른 요소를 더 부가한 복잡한 수식 등)을 통해 예측포인트(PP)에서의 수신신호 세기를 예측할 수 있다.
이렇게 예측된 수신신호 세기는, 실내 공간 내의 각각의 위치(기준포인트)별 데이터베이스화되어 저장된 수신신호 세기와 비교되어, 가장 유사한 수신신호세기에 해당되는 위치값이 예측포인트(PP)의 측위 결과로 제공될 수 있음은 물론이다.
이를 위해, 본 발명은, 액세스포인트(AP)와 예측포인트(PP) 사이의 경로손실(
Figure 112008011827641-PAT00045
)을 예측하기 이전, 실내 공간을 일정 범위로 나눈 다수 개의 기준포인트(예를 들면 도 2의 포인트, P) 상에서 액세스포인트(AP)로부터 각각의 기준포인트 측에 전송된 신호에 대한 수신신호 세기를 미리 측정하여, 측정된 수신신호 세기를 각 기준포인트의 위치값과 함께 데이터베이스로 구축할 수 있다.
그리고, 수학식 1c와 같이, 상기 경로손실(
Figure 112008011827641-PAT00046
)을 예측한 이후에는, 액세스 포인트(AP)와 예측포인트(PP) 사이의 경로손실(
Figure 112008011827641-PAT00047
) 값을 통해 연산되는 예측포인트(PP)의 수신신호 세기를, 상기 데이터베이스 내의 수신신호 세기와 비교하여 가장 유사한 수신신호 세기를 나타내는 기준포인트의 위치값을 예측포인트(PP)의 측위 결과로 제공할 수 있다. 물론, 본 발명의 기술범주 내에서 이러한 측위 결과를 제공하기 위한 보다 다양한 실시예가 존재할 수 있다.
이상과 같은 본 발명에 개시된 모든 일련의 연산은, PP 상의 단말기, AP 또는 RP와 각각 통신(각종 정보 교환)을 수행을 수행하는 별도의 측위서버(미도시)에서 이루어질 수 있으며 이는 당업자에게 자명한 사실이다.
예를 들면, 측위서버(미도시)는 상술한 모든 데이터베이스의 구축, 경로손실 연산 및 예측, 예측된 경로손실을 통한 수신신호 세기 예측, 단말기로부터 예측포인트(PP)의 현재 위치값(x,y) 정보의 수신 등을 수행할 수 있다.
이상과 같은 본 발명의 방법에 관한 성능 분석을 위하여 ○○대학교 소재관 2층을 테스트 장소로 선택하였다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 신호세기 예측 방법의 성능 테스트를 위한 두 가지 테스트환경(테스트환경1,2)이다.
기준포인트(P) 사이 간격은 2m이며, 테스트환경1은 개방 형태의 강의실(Open area, n=2~3.2), 테스트환경2는 장애물이 다수 개로 존재하는 연구실(Large number of obstacles, n=3~3.4)이다.
도 4(테스트환경1)의 AP1은 LOS환경으로 수신되며, AP3,4는 벽을 통과하여 수신되므로 NLOS(Non Light Of Sight) 환경, 도 5(테스트환경2)의 AP2는 OLOS(Obstructed Line Of Sight) 환경으로 수신되며, AP3,5는 벽을 통과하여 수신되므로 NLOS(Non Light Of Sight) 환경이다.
각각의 실험 공간은 총 3개의 무선랜 액세스포인트(AP)를 설치하여, 하나는 LOS(Light Of Sight), 다른 2개는 벽을 한 개 투과한 지점과 두 개 투과한 지점에 각각 설치하였다. 또한 IEEE 802.11a/b/g Cisco Aironet이 탑재된 HP dv4000노트북을 이용하여 수신신호 세기를 확인하였다.
실험 환경에 따라 경로손실계수는 다르게 설정되었으며, 신호들이 벽을 통과하여 수신되기 때문에 기존의 Multi-Wall 모델(MWM)에서는 벽에 의한 손실 지수를 고려하였다.
그리고, 각각의 실험지점(P)에서 수신신호 세기를 10회 측정하였다.
참조포인트(RP)에서 측정된 신호 세기의 10회 평균값을 대입하여 제안하는 본 발명의 방법을 검증하였고, 이를 One-Slope 모델(OSM)과 Multi-Wall 모델(MWM)의 결과값과 비교하였다. 그리고 성능을 비교하여 표현한 각각의 결과값은 전체 포인트들에서 얻어진 수신신호 세기 예상값의 평균값으로 표현하였다.
[표 1]: RP의 개수에 따른 PP의 수신신호 세기 예측값과 실제 측정값 간의 차이 비교(테스트환경1, Open area)
Figure 112008011827641-PAT00048
[표 2]: RP의 개수에 따른 PP의 수신신호 세기 예측값과 실제 측정값 간의 차이 비교(테스트환경2, Large number of obstacles)
Figure 112008011827641-PAT00049
상기 표 1 및 표 2는 RP에 따른 수신신호 세기 예측값을 비교한 것이다. 신호세기 예상 모델은 이동개체와 기준점 사이의 거리에 의하여 신호세기가 많이 변화하는 전파 모델이다. 전파는 이동통신 채널 환경에서 전파에 간섭을 미치는 여러 요인에 의하여 감쇄되게 된다.
그러므로 전파가 간섭을 비교적 적게 경험하는 LOS환경(테스트환경1)보다 이동개체와 기준점 사이에 장애물이 존재하거나, 시설물에 의한 굴절, 반사 등으로 인한 전파를 방해하는 요인이 많은 환경(테스트환경2)에서 전파 변화가 많이 발생한다. 그러므로 수신신호 세기 예상값은 LOS환경보다 장애물 또는 전파 변화를 많이 경험하는 NLOS(Non Line of Sight) 환경에서 보다 우수한 결과값을 보여준다.
또한, 표 1 및 표 2에서 RP의 개수가 증가함에 따라 수신신호 세기 예측값과 실제 측정값 간의 차이(예측 오차)가 감소하는 것을 알 수 있다. 이는 RP의 개수가 증가함에 따라 불완전한 전파 환경을 보상하여 주기 때문에 수신신호 세기 예측값과 실제 측정값 간의 차이를 현저히 감소시킬 수 있다는 의미이다.
그러나, 단순히 RP의 개수를 증가시킴으로 수신신호 세기 예측값이 향상되는 것은 아니다. 실내 전파 환경이 불완전하게 변화하며 또한 수신신호 세기를 예상하기 위해 기준이 되는 RP의 위치와 RP의 개수에 따라 나머지 신호 세기들이 영향을 받기 때문에 향후 보다 최적의 RP 위치 선정과 RP 개수의 결정을 통해 수신신호 세기 예측값의 성능을 향상시킬 수 있을 것이다.
[표 3] : 제안하는 본 발명과 기존의 방법 간의 수신신호 세기 차이 비교
(테스트환경1, Open area)
Figure 112008011827641-PAT00050
[표 4] : 제안하는 본 발명과 기존의 방법 간의 수신신호 세기 차이 비교
(테스트환경2, Large number of obstacles)
Figure 112008011827641-PAT00051
표 3 및 표 4는 각각의 테스트환경에서 측정된 데이터를 바탕으로 종래의 One-Slope 모델(OSM), Multi-Wall 모델(MWM)과 본 발명의 방법 간의 수신신호 세기 예측 성능을 비교한 것이다.
기존 Multi-Wall 모델(MWM)은 자유공간손실에 벽과 층에 의해 발생한 손실들을 추가적으로 고려하여 수신신호 세기를 예측하기 때문에 벽에 의한 손실이 고려되지 않을 경우(nw=0)에는 One-Slope 모델(OSM)과 동일한 신호 세기 예측값을 가진다. 이때, 신호 세기 예측값은 고정된 기준 세기, 기준 거리값에 의하여 결정되기 때문에 예측값이 실제 환경에서 측정된 값과 오차를 가진다.
반면, 제안하는 본 발명의 알고리즘은 실제 전파 환경의 신호 세기를 활용하여 수신신호 세기를 예측하기 때문에 기존의 알고리즘에 비하여 향상된 수신신호 세기 예측값을 가지게 된다.
다음으로 벽이 한 개(nw=1) 또는 두 개(nw=2)가 고려되는 경우, One-Slope 모델(OSM)은 다른 손실 요인을 추가로 고려하지 않기 때문에 수신신호 세기 예측값이 실제 측정치에 비해 10dB 이상 떨어지는 오차를 보인다. Multi-Wall 모델(MWM)은 벽에 의한 손실을 추가적으로 고려하였기 때문에 One-Slope 모델(OSM)보다는 우수한 성능을 보이지만, 수신신호 세기 예측을 위하여 사용되는 요인들이 이미 모델링화된 값을 사용하므로 수신신호 세기 예측값이 실제 환경을 반영하지 못한다.
그러나, 본 발명의 방법은 다수의 참조포인트(RP)들로부터 수신된 측정값을 수신신호 세기 예측 모델에 적용함으로써 전파 환경에 크게 구애받지 않고 기존에 제시된 알고리즘보다 훨씬 정확한 수신신호 세기 예측값을 제공한다.
이상과 같이, 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술 사상과 아래에 기재될 청구범위의 균등 범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.
도 1은 확률적 모델링을 이용한 단말기 추정시 데이터베이스 구축을 위한 측정포인트 배치의 예시도,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 무선랜 기반 측위를 위한 신호 세기 예측 방법에서 RP의 수가 1개 또는 2개인 경우의 예시도,
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 신호 예측 방법의 다른 실시예에 따른 AP 및 RP의 예시도,
도 4 및 도 5는 본 발명의 신호 예측 방법을 이용한 성능 테스트환경의 일 실시예 및 다른 실시예의 구성도이다.

Claims (5)

  1. 무선랜 기반의 측위에 있어서 경로손실 예측을 이용하여 수신신호 세기를 예측하는 방법에 있어서,
    실내 공간 내의 액세스포인트(AP)의 위치값, 참조포인트(RP)의 위치값, 경로손실 예측 대상인 예측포인트(PP)의 위치값을 각각 이용하여, 액세스포인트(AP)와 참조포인트(RP) 간의 거리 및 액세스포인트(AP)와 예측포인트(PP) 간의 거리를 각각 산출하고, 상기 액세스포인트(AP)와 참조포인트(RP) 사이의 경로손실 및 상기 산출된 거리를 이용하여 수학식 1과 같이 액세스포인트(AP)와 예측포인트(PP) 사이의 경로손실을 예측하는, 무선랜 기반 측위를 위한 신호 세기 예측 방법.
    Figure 112008011827641-PAT00052
    (P1 _ est: AP와 PP 사이의 경로손실, P1 _1: AP와 RP 사이의 경로손실, d1 _P: AP와 PP 사이의 거리, d1 _1: AP와 RP사이의 거리, n: AP와 PP 사이의 경로손실계수)
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 참조포인트(RP)의 개수가 다수 개인 경우, 각각의 참조포인트(RP)를 통해 연산된 경로손실의 평균을 이용하여 액세스포인트(AP)와 예측포인트(PP) 사이의 경로손실을 예측하며, 수학식 1은 수학식 2로 재정의되는 것을 특징으로 하는, 무선랜 기반 측위를 위한 신호 세기 예측 방법.
    Figure 112008011827641-PAT00053
    (N: RP의 개수, P1 _j: AP와 j번째 RP 사이의 경로손실, d1 _j: AP와 j번째 RP 사이의 거리)
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 참조포인트(RP) 및 액세스포인트(AP)의 개수가 다수 개이고, i번째 액세스포인트(AP)와 예측포인트(PP) 사이의 경로손실은 수학식 3과 같이 정의되는 것을 특징으로 하는, 무선랜 기반 측위를 위한 신호 세기 예측 방법.
    Figure 112008011827641-PAT00054
    (Pi _ est: i번째 AP와 PP 사이의 경로손실, Pi _j: i번째 AP와 j번째 RP 사이의 경로손실, di _j: i번째 AP와 j번째 RP 사이의 거리, di _P: i번째 AP와 PP 사이의 거리)
  4. 제 1 내지 제 3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 액세스포인트(AP)와 예측포인트(PP) 사이의 경로손실을 예측하기 이전에, 상기 액세스포인트(AP)의 위치값, 상기 참조포인트(RP)의 위치값, 상기 액세스포인트(AP)에서 전송되어 상기 참조포인트(RP)에 수신된 신호에 대한 수신신호 세기, 상기 액세스포인트(AP)에서 전송된 송신전력과 상기 참조포인트(RP)의 수신신호 세기를 이용하여 연산되는 액세스포인트(AP)와 참조포인트(RP) 사이의 경로손실을 상기 실내 공간 내에서 미리 측정하여 데이터베이스로 구축하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 무선랜 기반 측위를 위한 신호 세기 예측 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 액세스포인트(AP)와 예측포인트(PP) 사이의 경로손실을 예측하기 이전에, 상기 실내 공간을 일정 범위로 나눈 다수 개의 기준포인트 상에서 상기 액세스포인트(AP)로부터 전송된 신호에 대한 수신신호 세기를 미리 측정하여, 측정된 수신신호 세기를 각 기준포인트의 위치값과 함께 데이터베이스로 구축하는 단계; 및
    상기 액세스포인트(AP)와 예측포인트(PP) 사이의 경로손실을 예측한 이후, 상기 액세스포인트(AP)와 예측포인트(PP) 사이의 경로손실 값을 통해 연산되는 예측포인트(PP)의 수신신호 세기를 상기 데이터베이스 내의 수신신호 세기와 비교하여 가장 유사한 수신신호 세기를 나타내는 기준포인트의 위치값을 상기 예측포인트(PP)의 측위 결과로 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 무선랜 기반 측위를 위한 신호 세기 예측 방법.
KR1020080014378A 2008-02-18 2008-02-18 무선랜 기반 측위를 위한 신호 세기 예측 방법 KR100946774B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020080014378A KR100946774B1 (ko) 2008-02-18 2008-02-18 무선랜 기반 측위를 위한 신호 세기 예측 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020080014378A KR100946774B1 (ko) 2008-02-18 2008-02-18 무선랜 기반 측위를 위한 신호 세기 예측 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20090089044A true KR20090089044A (ko) 2009-08-21
KR100946774B1 KR100946774B1 (ko) 2010-03-11

Family

ID=41207410

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020080014378A KR100946774B1 (ko) 2008-02-18 2008-02-18 무선랜 기반 측위를 위한 신호 세기 예측 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100946774B1 (ko)

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011139105A2 (ko) * 2010-05-06 2011-11-10 에스케이텔레콤 주식회사 무선랜 신호를 이용한 위치 측위 방법 및 장치
KR20120013495A (ko) * 2010-08-05 2012-02-15 에스케이 텔레콤주식회사 측위 시스템, 측위 장치 및 그 측위 방법
CN103167511A (zh) * 2011-12-15 2013-06-19 中国电信股份有限公司 无线通信网络中基站站间距的获取处理方法与装置
KR101290910B1 (ko) * 2011-12-14 2013-08-09 주식회사 한국무역정보통신 라디오 맵 구축을 위한 보로노이 테셀레이션 기법을 이용한 인터폴레이션 방법 및 이를 이용한 장치
KR20140067499A (ko) * 2012-11-26 2014-06-05 한국전자통신연구원 단말기의 위치 측정 방법 및 이를 지원하는 단말기
KR101515013B1 (ko) * 2013-12-18 2015-04-24 숭실대학교산학협력단 실내 무선 측위 시스템 및 실내 무선 측위 방법
WO2017160026A3 (ko) * 2016-03-17 2018-08-02 삼성전자 주식회사 무선 통신 시스템에서 액세스 포인트를 이용한 위치 추정 방법 및 장치
KR102215461B1 (ko) * 2019-12-24 2021-02-15 주식회사 이노와이어리스 기지국에 대한 송신전력 할당 방법 및 장치
KR102416783B1 (ko) * 2022-04-05 2022-07-05 아주대학교산학협력단 무선 통신 서비스를 제공하는 스케줄링 장치 및 방법

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180083095A (ko) * 2017-01-12 2018-07-20 충북대학교 산학협력단 비콘의 rssi를 이용한 실내 측위 방법 및 시스템

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7583961B2 (en) * 2004-04-28 2009-09-01 Avaya Inc. Method and apparatus for generating a signal strength model for an access point at an arbitrary location

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8666433B2 (en) 2010-05-06 2014-03-04 Sk Telecom Co., Ltd. Location positioning method and device using wireless LAN signals
WO2011139105A3 (ko) * 2010-05-06 2012-03-01 에스케이텔레콤 주식회사 무선랜 신호를 이용한 위치 측위 방법 및 장치
WO2011139105A2 (ko) * 2010-05-06 2011-11-10 에스케이텔레콤 주식회사 무선랜 신호를 이용한 위치 측위 방법 및 장치
KR20120013495A (ko) * 2010-08-05 2012-02-15 에스케이 텔레콤주식회사 측위 시스템, 측위 장치 및 그 측위 방법
KR101290910B1 (ko) * 2011-12-14 2013-08-09 주식회사 한국무역정보통신 라디오 맵 구축을 위한 보로노이 테셀레이션 기법을 이용한 인터폴레이션 방법 및 이를 이용한 장치
CN103167511B (zh) * 2011-12-15 2016-06-01 中国电信股份有限公司 无线通信网络中基站站间距的获取处理方法与装置
CN103167511A (zh) * 2011-12-15 2013-06-19 中国电信股份有限公司 无线通信网络中基站站间距的获取处理方法与装置
KR20140067499A (ko) * 2012-11-26 2014-06-05 한국전자통신연구원 단말기의 위치 측정 방법 및 이를 지원하는 단말기
KR101515013B1 (ko) * 2013-12-18 2015-04-24 숭실대학교산학협력단 실내 무선 측위 시스템 및 실내 무선 측위 방법
US9344855B2 (en) 2013-12-18 2016-05-17 Foundation Of Soongsil University-Industry Cooperation Indoor wireless positioning system and indoor wireless positioning method
WO2017160026A3 (ko) * 2016-03-17 2018-08-02 삼성전자 주식회사 무선 통신 시스템에서 액세스 포인트를 이용한 위치 추정 방법 및 장치
US10365357B2 (en) 2016-03-17 2019-07-30 Samsung Electronics Co., Ltd. Location estimation method and apparatus using access point in wireless communication system
KR102215461B1 (ko) * 2019-12-24 2021-02-15 주식회사 이노와이어리스 기지국에 대한 송신전력 할당 방법 및 장치
KR102416783B1 (ko) * 2022-04-05 2022-07-05 아주대학교산학협력단 무선 통신 서비스를 제공하는 스케줄링 장치 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR100946774B1 (ko) 2010-03-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100946774B1 (ko) 무선랜 기반 측위를 위한 신호 세기 예측 방법
Hosseinzadeh et al. Empirical propagation performance evaluation of LoRa for indoor environment
Chen et al. Signal strength based indoor geolocation
CA2497928C (en) Method and apparatus for generating a signal strength model for an access point at an arbitrary location
US6246861B1 (en) Cellular telephone location system
Hoppe et al. Advanced ray‐optical wave propagation modelling for urban and indoor scenarios including wideband properties
Wölfle et al. Enhanced localization technique within urban and indoor environments based on accurate and fast propagation models
Anthony et al. Characterization of signal attenuation using pathloss exponent in South-South Nigeria
KR20110032304A (ko) 이동 단말, 이동 단말의 위치 측정 시스템 및 그 방법
Bernardin et al. Cell radius inaccuracy: a new measure of coverage reliability
Bellusci et al. Model of distance and bandwidth dependency of TOA-based UWB ranging error
Laaraiedh et al. Enhancing positioning accuracy through direct position estimators based on hybrid RSS data fusion
Wahl et al. Combined urban and indoor network planning using the dominant path propagation model
US20140323151A1 (en) Distance estimation
Plets et al. Joint received signal strength, angle-of-arrival, and time-of-flight positioning
Molina-Garcia et al. Enhanced in-building fingerprint positioning using femtocell networks
JP4727421B2 (ja) 電磁場評価方法及びシステム
Ivanov et al. Automatic WLAN localization for industrial automation
Miwa et al. A multilateration-based localization scheme for adhoc wireless positioning networks used in information-oriented construction
Hoppe et al. Wideband propagation modelling for indoor environments and for radio transmission into buildings
Papadakis et al. Wireless positioning using the signal strength difference on arrival
Plets et al. A mobile app for real-time testing of path-loss models and optimization of network planning
Perez et al. Localization approach based on ray-tracing including the effect of human shadowing
Sasaki et al. Path loss model with low antenna height for microwave bands in residential areas
Maher et al. A novel fingerprint location method using ray-tracing

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20130107

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140106

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150120

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160113

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170306

Year of fee payment: 8

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180305

Year of fee payment: 9

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190304

Year of fee payment: 10