KR20110067120A - 감소된 감쇠 rf 기법을 이용하는 물체 추적 시의 다중경로 완화 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 물체의 무선 주파수(RF) 기반 식별, 추적 및 위치 찾기를 위한 방법과 시스템에 관한 것이며, 예를 들어, 관련 분야의 단점들을 극복하는 실시간 위치 찾기 서비스(RTLS)를 포함한다. 본 발명의 방법과 시스템은 협대역 레인징 위치찾기 신호를 이용한다. 예시적 실시예에서, RF 기반 추적 및 위치 찾기가 VHF 대역에서 구현되지만, 이보다 더 낮은 대역(HF, LF 및 VLF)뿐 아니라 UHF 대역 및 그 이상의 주파수에서도 구현될 수 있다. 본 발명의 시스템 및 방법은 다중경로 완화 방법을 이용한다. 제안된 시스템은 소프트웨어에 의해 구현되는 디지털 신호 프로세싱 및 소프트웨어 정의 라디오 기법을 이용할 수 있다. 디지털 신호 프로세싱도 이용될 수 있다.
Description
본 발명은 실시간 위치 찾기 서비스(RTLS: Real Time Locating Service) 등의 물체의 무선 주파수(RF)-기반 식별, 추적 및 위치 찾기를 위한 방법과 시스템에 관한 것이다.
물체의 상대적, 또는 지리적 위치를 결정하기 위한 RF-기반 식별 및 위치 찾기 시스템은, 하나의 물체 또는 물체 그룹을 추적하기 위해서뿐 아니라, 개인을 추적하기 위해서도 일반적으로 사용된다. 종래의 위치 찾기 시스템은 개방된 실외 환경에서 위치 결정을 위해 사용되었었다. 통상, RF-기반의 GPS(Global Positioning System)와 보조 GPS가 사용된다. 그러나 종래의 위치 찾기 시스템은 폐쇄된(즉, 실내) 환경에서뿐 아니라 실외에서도 물체를 찾을 때 피할 수 없는 부정확성을 겪는다.
실내 및 실외 위치의 부정확성은 주로 RF 전파의 물리적 현상 때문인데, 구체적으로, RF 신호의 손실/감쇠, 신호 산란 및 반사 때문이다. 손실/감쇠 및 산란 문제는, 협대역 레인징 신호(narrow-band ranging signal)를 이용하고 저 RF 주파수(가령, VHF 범위나 그 이하)에서 동작시킴으로써, 해결될 수 있다(함께 출원된 미국 특허 11/670,595 참조).
VHF 이하의 주파수에서의 다중 경로 현상(가령, RF 에너지 반사)이, UHF 이상의 주파에서보다 덜 심하다 하더라도, 다중 경로 현상이 위치 찾기의 정확성에 영향을 미침으로써, 위치 결정치의 신뢰도와 정확성이, 산업에서 요구되는 것보다 낮아진다. 따라서, 협대역 레인징 신호를 이용하는 RF-기반 식별 및 위치 찾기 시스템에서, RF 에너지 반사(즉, 다중 경로 현상)의 영향을 누그러뜨리는 방법과 시스템이 필요하다.
일반적으로, 종래의 RF-기반 식별 및 위치 찾기 시스템은 넓은 대역폭 레인징 신호를 이용함으로써 다중 경로를 완화한다, 가령, 광대역 신호 속성을 활용하여, 다중경로를 완화한다(S. Salous, "Indoor and Outdoor UHF Measurements with a 90㎒ Bandwidth", IEEE Colloquium on Propagation Characteristics and Related System Techniques for Beyond Line-of-Sight Radio, 1997, pp. 8/1-8/6 참조). 덧붙여, 일부 경우, 공간 다이버시티(spatial diversity) 및/또는 안테나 다이버시티(antenna diversity) 기법이 사용된다.
그러나 공간 다이버시티는 요구되는 인프라구조를 증가시키기 때문에, 많은 추적-위치 찾기 적용예에서 공간 다이버시티가 선택사항이 아닐 수 있다. 마찬가지로, 낮은 동작 주파수, 가령, VHF에서, 안테나 서브시스템의 물리적 크기가 너무 커지기 때문에, 안테나 다이버시티의 가치도 제한적이다. 해당 경우가 미국 특허 제6,788,199호이며, 여기서, 물체, 사람, 애완동물 및 개인 물품의 위치를 찾기 위한 시스템과 방법은 기재되어 있다.
상기 제안된 시스템은 다중경로를 완화하기 위해 안테나 어레이를 이용한다. 상기 시스템은 902 - 926㎒ 주파수 대역 내 UHF에서 동작한다. 안테나의 길이가 동작 주파수의 파장 길이에 비례한다는 것이 잘 알려져 있다. 또한, 안테나 어레이에서 안테나들은 파장 길이의 ¼ 또는 ½만큼씩 이격되어 있기 때문에, 안테나 어레이의 면적은 길이 비(linear dimension ratio)의 제곱에 비례하며, 체적은 세제곱에 비례한다. 따라서 VHF 이하의 주파수에서, 안테나 어레이의 크기는 장치 휴대성에 상당한 영향을 미칠 것이다.
다른 한편으로는, 매우 제한적인 주파수 스펙트럼 때문에, 협대역 레인징 신호는, 종래의 RF-기반 식별 및 위치 찾기 시스템이 현재 사용하는 다중경로 완화 기법에 적합하지 않다. 왜냐하면, 다중경로에 의해 유도되는 레인징 신호 왜곡(즉, 신호 변경)이, 노이즈의 존재 하에 신뢰할 만한 검출/프로세싱을 하기엔 너무 작기 때문이다. 또한, 제한된 대역폭 때문에, 협대역 수신기는, 레인징 신호의 DLOS(Direct Line-Of-Sight) 경로와 딜레이된 레인징 신호 경로가 작은 딜레이만큼만 떨어져 있을 때 이들 경로들을 서로 구별할 수 없는데, 이는 협대역 수신기가 요구되는 시간 분해능(time resolution)을 갖지 않기 때문이다. 시간 분해능은 수신기의 대역폭에 비례한다(가령, 협대역은 인입 신호(incoming signal)에 통합적 영향을 미친다).
따라서, 협대역 레인징 신호를 이용하며, VHF 이하 주파수는 물론 UHF 주파수 이상에서도 동작하는 물체 식별과 위치 찾기를 위한 다중경로 완화 방법 및 시스템이 필요하다.
본 발명은 물체의 무선 주파수(RF) 기반 식별, 추적 및 위치 찾기를 위한 방법과 시스템에 관한 것이며, 예를 들어, 관련 분야의 단점들을 극복하는 실시간 위치 찾기 서비스(RTLS)를 포함한다. 본 발명의 방법과 시스템은 협대역 레인징 위치찾기 신호를 이용한다. 예시적 실시예에서, RF 기반 추적 및 위치 찾기가 VHF 대역에서 구현되지만, 이보다 더 낮은 대역(HF, LF 및 VLF)뿐 아니라 UHF 대역 및 그 이상의 주파수에서도 구현될 수 있다. 본 발명의 시스템 및 방법은 다중경로 완화 방법을 이용한다. 제안된 시스템은 소프트웨어에 의해 구현되는 디지털 신호 프로세싱 및 소프트웨어 정의 라디오 기법을 이용할 수 있다. 디지털 신호 프로세싱도 이용될 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예의 시스템은, 약간의 비용 추가로, 표준 FPGA 및 표준 신호 프로세싱 하드웨어 및 소프트웨어를 이용하여 구축될 수 있다. 동시에 협대역 레인징 신호를 이용하는 RF 기반 식별 및 위치찾기 시스템의 정확도가 크게 개선된다.
협대역 레인징/위치찾기 신호의 송신기 및 수신기는, 가령 VHF에 있어서, 사람이나 물체의 위치를 식별하기 위해 사용된다. DSP 및 SDR 기법이 사용되어, 협대역 레인징 신호를 수신 및 처리할 뿐 아니라 다중경로 완화를 수행할 수 있다. 협대역 레인징 신호는 반이중, 전이중 또는 단방향 동작 모드에서 사람이나 물체를 식별, 위치 찾기 및 추적할 수 있다. DSP 및SDR 기법이 다중경로 완화 프로세서에서 사용되어, 다중경로 완화 알고리즘을 구현할 수 있다.
도 1 및 도 1A는 본 발명의 실시예에 따르는 협대역 레인징 신호 주파수 성분을 도시한다.
도 2는 광대역 레인징 신호 주파수 성분을 도시한다.
도 3A, 도 3B 및 3C는 본 발명의 예시적 실시예에 따르는 RF 모바일 추적 및 위치찾기 시스템의 마스터 유닛과 슬레이브 유닛의 블록도이다.
도 4는 합성된 광대역 기저대역 레인징 신호를 도시한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따르는 소거에 의한 신호 프리커서의 제거를 도시한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따르는 더 적은 개수의 반송파를 이용하는 프리커서 소거를 도시한다.
도 7은 단방향 전달 함수의 위상을 도시한다.
도 2는 광대역 레인징 신호 주파수 성분을 도시한다.
도 3A, 도 3B 및 3C는 본 발명의 예시적 실시예에 따르는 RF 모바일 추적 및 위치찾기 시스템의 마스터 유닛과 슬레이브 유닛의 블록도이다.
도 4는 합성된 광대역 기저대역 레인징 신호를 도시한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따르는 소거에 의한 신호 프리커서의 제거를 도시한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따르는 더 적은 개수의 반송파를 이용하는 프리커서 소거를 도시한다.
도 7은 단방향 전달 함수의 위상을 도시한다.
이하에서, 본 발명의 바람직한 실시예들이 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명될 것이다.
본 발명은 실시간 위치 찾기 서비스(RTLS: Real Time Locating Service) 등의 물체의 RF-기반 식별, 추적 및 위치 찾기를 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다. 바람직한 실시예에 따르면, 본 발명의 방법과 시스템은 협대역 레인징 신호(narrow bandwidth ranging signal)를 이용한다. 예시적 실시예는 VHF 대역에서 동작하지만, HF, LF 및 VLF 대역뿐 아니라 UHF 이상의 대역에서도 사용될 수 있다. 상기 예시적 실시예에서, 다중경로 완화 프로세서가 사용된다. 다중경로 완화 프로세서를 사용함으로써, 시스템에 의해 구현되는 추적 및 위치찾기의 정확도가 높아진다.
예시적 실시예는 사용자가 복수의 사람과 물체를 추적하고, 위치를 찾으며 모니터링할 수 있게 해주는 작고 고휴대성의 베이스 유닛을 포함한다. 각각의 유닛은 고유의 ID를 가진다. 각각의 유닛은 자신의 ID와 함께 RF 신호를 브로드캐스팅하며, 각각의 유닛은, 자신의 ID, 음성, 데이터 및 추가 정보가 포함될 수 있는 반환 신호(return signal)를 다시 전송할 수 있다. 각각의 유닛은 자신 외 다른 유닛으로부터 반환된 신호를 처리하고, 삼각측량(triangulation) 또는 삼변측량(trilateralization) 및/또는 그 밖의 다른 방법에 따라, 자신의 상대적 및/또는 실제 위치를 계속 결정한다. 또한 바람직한 실시예는 GPS 장치, 스마트 폰, 양방향 라디오 및 PDA 등의 제품과 쉽게 통합될 수 있다. 최종 제품은 자립형 장치의 모든 기능들을 가지면서, 기존 디스플레이와 센서(가령, 고도계, GPS, 가속도계 및 나침반)를 강화하며, 호스트의 용량을 처리한다. 예를 들어, 본원에서 설명되는 장치 기법을 이용하는 GPS 장치는 지도 상의 사용자 위치를 제공할 수 있고, 그룹의 나머지 구성원의 위치를 지도로 나타낼 수 있을 것이다.
FPGA 구현을 기초로 하는 바람직한 실시예의 크기는 약 2×4×1인치 내지 2×2×0.5인치이거나, 집적 회로 기술이 발전함에 따라 이보다 더 작아진다. 사용되는 주파수에 따라, 안테나는 장치와 일체 구성되거나, 장치 외장(enclosure)을 통과하는 돌출형일 것이다. ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 기반 버전의 장치가 FPGA의 기능과 대부분의 그 밖의 다른 전자 부품을 유닛이나 태그(Tag)로 포함시킬 수 있다. ASIC-기반 자립형 버전의 제품이 1×0.5×0.5인치 이하의 크기를 갖는 장치를 도출할 것이다. 사용되는 주파수에 의해 안테나 크기가 결정될 것이고, 안테나의 일부분이 외장과 일체로 구성될 수 있다. ASIC-기반 실시예는 칩셋으로만 구성될 수 있는 제품과 일체로 구성될 수 있다. 마스터(Master) 유닛과 태그(Tag) 유닛 간에 어떠한 실질적인 물리적 크기 차이도 존재하지 않는다.
장치는 다중경로 완화 알고리즘의 프로세싱을 위해 다중 주파수 범위(대역)에서 동작하는 표준 시스템 부품(기성 부품)을 이용할 수 있다. 디지털 신호 프로세싱과 소프트웨어 정의 무선(software-defined radio)을 위한 소프트웨어가 사용될 수 있다. 최소한의 하드웨어와 결합되는 신호 프로세싱 소프트웨어에 의해, 소프트웨어에 의해 정의된 송수신 파형을 갖는 무선 신호의 조합(assembling)이 가능해진다.
함께 출원된 출원번호 제11/670,595호는 협대역 레인징 신호 시스템을 기재하며, 이러한 시스템에 의해, 가령, 단지 수 킬로헤르츠 폭의 음성 채널을 이용하여, 협대역 레인징 신호가 협대역 채널에 꼭 맞도록 설계된다(저대역들 중 일부를 통해, 채널은 수십 킬로헤르츠로 확장될 수 있다). 이는 수백 킬로헤르츠 내지 수십 메가헤르츠 폭의 채널을 이용하는 종래의 위치 찾기 시스템과 대비되는 것이다.
이러한 협대역 레인징 신호 시스템의 이점은 다음과 같다. 1) 낮은 동작 주파수/대역에서, 종래의 위치 찾기 시스템의 레인징 신호 대역폭은 반송 (동작) 주파수 값을 초과한다. 따라서 이러한 시스템은 LF/VLF 및 이 외 다른 저주파수 대역(가령 HF)에서 활용될 수 없다. 종래의 위치 찾기 시스템과 달리, 함께 출원된 출원번호 제11/670,595호에 기재된 협대역 레인징 시스템의 레인징 신호의 대역폭이 반송 주파수 값보다 훨씬 낮기 때문에, 상기 시스템은 LF, VLF 및 그 밖의 다른 대역에서 성공적으로 활용될 수 있다. 2) FCC 가 가용 채널 대역폭(12-25㎑)을 심하게 제한하고, 이로 인해, 종래의 레인징 신호를 사용하는 것이 불가능하기 때문에, RF 스펙트럼의 하단(일부 VLF, LF, HF 및 VHF 대역) 가령 UHF 대역까지에서 종래의 위치 찾기 시스템은 사용될 수 없다. 종래의 위치 찾기 시스템과 달리, 협대역 레인징 신호 시스템의 레인징 신호 대역폭은 FCC 규정 및 그 밖의 다른 국제 스펙트럼 조정 기구 규정에 완전히 부합한다. 3) 동작 주파수/대역에 관계없이, 협대역 신호는 내재적으로, 광대역 신호에 비교할 때, 더 높은 SNR(Signal-to-Noise-Ratio)을 갖는다는 사실은 잘 알려져 있다(MRI: the basics, by Ray H. Hashemi, William G. Bradley ... -2003 참조). 이는, 협대역 레인징 신호 위치 찾기 시스템이 동작하는 주파수/대역(가령, UHF 대역)에 관계없이, 상기 시스템의 동작 범위를 증가시킨다.
따라서 종래의 위치 찾기 시스템과 달리, 협대역 레인징 신호 위치 찾기 시스템은, 다중경로 현상이 덜 두드러지는 RF 스펙트럼의 하단, 예를 들어, VHF 및 이보다 낮은 주파수 대역(LF/VLF 대역까지)에서 활용될 수 있다. 동시에, 협대역 레인징 위치 찾기 시스템은 UHF 대역과 그 이상의 대역에서 활용될 수 있으며, 레인징 신호의 SNR을 개선함으로써, 위치 찾기 시스템의 동작 범위가 증가된다.
다중경로, 가령, RF 에너지 반사를 최소화하기 위해, VLF/LF 대역에서 동작하는 것이 바람직하다. 그러나 이들 주파수에서, 휴대용/이동형 안테나의 효율은 매우 낮다(RF 파의 길이에 비해, 안테나 길이(크기)가 작기 때문에, 안테나 효율은 약 0.1% 또는 그 이하). 덧붙이자면, 이들 저주파수에서의, 자연적 원인과 인공적 원인에 따른 노이즈 레벨은 고주파수/대역, 가령, VHF에서보다 훨씬 더 높다. 이들 두 가지 현상은 함께, 위치 찾기 시스템의 적용 가능성을, 가령, 동작 범위 및/또는 이동성/휴대성 측면에서 제한할 수 있다. 따라서 동작 범위 및/또는 이동성/휴대성이 아주 중요한 특정 적용예에서, 더 높은 RF 주파수/대역(가령, HF, VHF, UHF 및 UWB)이 사용될 수 있다.
VHF 및 UHF 대역에서의, 자연적 원인과 인공적 원인에 의한 노이즈 레벨은, VLF, LF 및 HF 대역에 비교할 때, 상당히 더 낮으며, VHF 및 HF 주파수에서, 다중 경로 현상(가령, RF 에너지 반사)이 UHF 및 그 이상의 주파수에서보다 덜 심하다. 또한, VHF에서의 안테나 효율이 HF 및 그 이하의 주파수에서보다 상당히 더 나으며, VHF에서의 RF 투과 능력(RF penetration capability)이 UHFdptjqhek 훨씬 더 낫다. 따라서, VHF 대역은 이동/휴대 경우에 바람직한 절충안을 제공한다. 다른 한편으로는, 일부 특수 경우에서, 예를 들어, VHF 주파수(또는 그 이하의 주파수)가 전리층을 투과할 수 없는(또는 VHF 주파수가 편향/반사되는) GPS의 경우, UHF가 바람직한 선택이 될 수 있다. 그러나 임의의 경우에서(그리고 모든 경우/적용예에서), 협대역 레인징 신호 시스템은 종래의 광대역 레인징 신호 위치 찾기 시스템보다 더 유리할 것이다.
실제 적용예에서, 정확한 기술적 세부사항(가령, 전력, 방출, 대역폭 및 동작 주파수/대역)이 결정될 것이다. 협대역 레인징은, FCC에서 제공하는 가장 엄중한 협대역폭: 6.25㎑, 11.25㎑, 12.5㎑, 25㎑ 및 50㎑을 포함하여, 여러 가지 대역폭/주파수에서 동작하는 것을 가능하게 하고, 적정 섹션을 위한 기술적 요구조건과 부합하기 때문에, 협대역 레인징에 의해, 사용자는 라이센스를 수신하거나 라이센스 면제권을 수신하거나, FCC에서 제공하는 비-라이센스 대역을 이용할 수 있다. 따라서 복수의 FCC 섹션과 이들 섹션 내 면제권이 적용될 것이다. 적용가능한 주요한 FCC 규칙으로는, 47 CFR Part 90-Private Land Mobile Radio Services, 47 CFR Part 94 Personal Radio Services, 47 CFR Part 15-Radio Frequency Devices가 있다. (비교하자면, 이 맥락에서 광역 신호는 수백 ㎑ 내지 최대 10-20㎒이다.)
통상적으로, Part 90과 Part 94에 대하여, VHF 구현예에 의해, 사용자는 특정 면제권 하에서, 장치를 최대 100㎽까지 동작시킬 수 있다(Low Power Radio Service가 그 예가 되겠다). 특정 적용예를 위해, VHF 대역에서 허용 가능한 전력은 2 내지 5 와트이다. 900㎒(UHF 대역)에 대하여, 이용 가능한 전력은 1W이다. 160㎑ 내지 190㎑ 주파수(LF 대역)에서 허용 가능한 송전 전력은 1와트이다.
협대역 레인징은 전부는 아닐지라도, 꽤 많은 여러 다른 스펙트럼 허용치에 부합할 수 있으며, 가장 엄격한 조정 요구사항에 부합하면서, 정확한 레인징을 가능하게 한다. 이는 FCC만을 위해서만 적용되는 것은 아니며, 유럽, 일본 및 한국 등을 포함하는 전 세계에 걸친 스펙트럼의 사용을 규정하는 그 밖의 다른 국제 기구에 대해서도 적용된다.
다음의 목록은, 일반적으로 사용되는 주파수와, 통상적인 전력 사용량과, 실세계 환경에서, 태그가 또 다른 판독기와 통신할 수 있는 거리의 목록이다(Indoor Propagation and Wavelength Dan Dobkin, WJ Communications, V 1.47/10/02 참조)
915㎒ 100㎽ 150피트(feet)
2.4㎓ 100㎽ 100피트
5.6㎓ 100㎽ 75피트
제안된 시스템은 VHF 주파수에서 동작하고, RF 신호를 전송하고 처리하기 위해 사설(proprietary) 방법을 이용한다. 구체적으로, 상기 시스템은 DSP 기법 및 소프트웨어 정의 라디오(SDR: software-defined radio)를 이용하여, VHF 주파수에서 협대역 요구사항의 제한을 극복할 수 있다.
저주파수(VHF)에서 동작하는 것이, 산란(scatter)을 감소시키고, 훨씬 더 바람직한 벽 투과(wall penetration)를 제공한다. 최종 결과는 일반적으로 사용되는 주파수를 통한 범위의 대략 10배 증가이다. 예를 들어, 기본형(prototype)의 측정된 범위를, 앞의 목록에서 제공된 RFID 기법의 측정된 거리와 비교해 보자:
216㎒ 100㎽ 700피트
협대역 레인징 기법, 일반적으로 사용되는 주파수의 범위, 통상의 전력 사용량 및 거리를 이용할 때, 또 다른 판독기와 통신할 수 있을 태그 통신 범위가 상당히 증가할 것이다:
전: 후:
915㎒ 100㎽ 150피트 500피트
2.4㎓ 100㎽ 100피트 450피트
5.6㎓ 100㎽ 75피트 400피트
배터리 소모량은 장치의 설계, 송전 전력 및 듀티 사이클(2개의 연속하는 거리(위치) 측정 간 시간 간격)의 함수이다. 많은 적용예에서, 듀티 사이클은 긴 10X 내지 1000X이다. 긴 듀티 사이클, 가령, 100X을 갖는 적용예에서, 100㎽의 전력을 송전하는 FPGA 버전이 약 3주의 실제 작업 시간을 가질 것이다. ASIC 기반 버전은 실제 작업 시간을 10X만큼 증가시킬 것으로 예상된다. 또한, ASIC은 본질적으로 낮은 노이즈 레벨을 가진다. 따라서 ASIC 기반 버전은 약 40%까지 동작 범위를 증가시킬 수 있다.
해당업계 종사자라면, 예시적 실시예들이 험난한 RF 환경(가령, 건물, 도시회랑(都市回廊) 등)에서, 위치 찾기의 정확도를 상당히 증가시키면서, 시스템의 긴 동작 범위를 위태롭게 하지 않음을 알 것이다.
통상적으로, 추적 및 위치 찾기 시스템은 Track-Locate-Navigate 방법을 채용한다. 이들 방법은 TOA(Time-Of-Arrival), DTOA(Differential-Time-Of-Arrival) 및 상기 TOA와 DTOA의 조합을 포함한다. 거리 측정 기법으로서의 TOA(Time-Of-Arrival)가 미국 특허 제5,525,967호에 대략적으로 기재되어 있다. TOA/DTOA-기반 시스템은 RF 레인징 신호 DLOS(Direct-Line-Of-Site) time-of-flight(이동거리 시간차), 가령 time-delay(시간 딜레이)를 측정하며, 그 후, 이는 거리 범위로 변환된다.
RF 반사(가령, 다중 경로)의 경우, RF 레인징 신호의, 다양한 딜레이 시간을 갖는 복수의 복제본이 DLOS RF 레인징 신호로 중첩된다. 협대역 레인징 신호를 이용하는 추적-위치찾기(track-locate) 시스템은, 다중경로 완화 없이는, DLOS 신호와 반사된 신호를 구별할 수 없다. 따라서 이들 반사된 신호는 추정된 레인징 신호 DLOS time-of-flight에 오류를 유도하며, 이러한 오류는 거리 추정의 정확도에 영향을 미친다.
예시적 실시예에서, DLOS 신호 및 반사된 신호를 분리하기 위해, 다중 경로 완화 프로세서를 이용하는 것이 바람직하다. 따라서 상기 예시적 실시예에서, 추정된 레인징 신호 DLOS time-of-flight의 오류가 상당히 낮아진다. 제안된 다중 경로 완화 방법이 모든 RF 대역에서 사용될 수 있다. 또한 상기 방법은 광대역 레인징 신호 위치 찾기 시스템과 함께 사용될 수도 있다. 가령 DSS(Direct Spread Spectrum) 및 FH(Frequency Hopping) 등의 확산 스펙트럼(Spread Spectrum) 기법을 포함하여 다양한 변조/복조 기법을 지원할 수 있다.
덧붙이자면, 상기 방법의 정확도를 더 개선하기 위해 노이즈 감소법이 적용될 수 있다. 이러한 노이즈 감소법의 예로는, 코히런트 합산(coherent summing), 넌-코히런트 합산(non-coherent summing), 정합 필터링(Matched filtering), 시간 다이버시티(temporal diversity) 기법 등이 있다(그러나 이에 국한되는 것은 아니다). 가령, 최대 공산법(maximum likelihood)(Vitterbi Algorithm), 칼만 필터링(Kalman Algorithm) 등의 후-프로세싱(post-processing) 기법을 적용함으로써, 나머지 다중 경로 간섭 오류가 추가로 감소될 수 있다.
예시적 실시예는, 단방향(simplex), 반이중(half duplex) 및 전이중(full duplex) 동작 모드를 갖는 시스템에서 사용될 수 있다. 전이중(full duplex) 동작은 복잡도, 비용 및 RF 트랜시버의 관리의 측면에서, 매우 까다로우며, 이는 휴대용/이동형 장치 구현예에서 시스템 동작 범위를 제한한다. 반이중(half duplex) 모드 동작에서, 판독기(종종 "마스터"라고도 지칭됨)와 태그(종종, "슬레이브"나 "표적"이라고도 지칭됨)가, 상기 마스터 또는 슬레이브가 임의의 특정 때에만 전송하도록 허용되는 프로토콜에 의해 제어된다.
전송과 수신을 교대함으로써, 거리 측정 시, 하나의 단일 주파수가 사용될 수 있다. 이러한 배열은 전이중 시스템에 비교할 때, 시스템의 비용과 복잡도를 감소시킨다. 단방향(simplex) 모드 동작은 개념적으로 더 간단하지만, 마스터와 표적 유닛 간 더 엄격한 이벤트 동기화(가령, 레인징 신호 시퀀스의 시작 동기화)를 필요로 한다.
본 발명에서, 협대역 레인징 신호 다중 경로 완화 프로세서는 레인징 신호 대역폭을 증가시키지 않는다. 협대역 레인징 신호의 전파를 가능하게 하도록, 상기 프로세서가 여러 다른 주파수 성분을 이용하는 것이 바람직하다. 덧붙여, 레인징 신호 프로세싱은, 슈퍼 분해능 스펙트럼 추정 알고리즘(MUSIC, rootMUSIC, ESPRIT) 및/또는 정적 알고리즘(가령, RELAX)을 이용하여 주파수 영역에서, 또는 비교적 큰 대역폭을 갖는 합성 레인징 신호를 조합하고 이 신호에 추가적인 프로세싱을 적용함으로써 시간 영역에서 수행될 수 있다. 협대역 레인징 신호의 서로 다른 주파수 성분은 의사 랜덤(pseudo random) 방식으로 선택될 수 있으며, 인접하거나 떨어져 있는 주파수일 수 있으며, 균일한 및/또는 불균일한 주파수 공간을 가질 수 있다.
실시예는 다중 경로 완화 기법을 확장한다. 협대역 레인징을 위한 신호 모델은 (본원의 다른 부분에서도 언급되겠지만) 복소 지수 함수이며, 상기 복소 지수 함수의 주파수는, 다중 경로와 관련된 시간 딜레이에 의해 정의되는 딜레이를 갖는 유사한 항목에 의해 정의되는 딜레이(delay)와 정비례한다. 상기 모델은 실제 구현되는 신호 구조(가령, 계단형 주파수, 선형 주파수 변조 등)와 무관하다.
직접 경로와 다중 경로 간 주파수 분리 간격은 겉보기에 매우 작으며, 보통의 주파수 영역 프로세싱은 직접 경로 범위를 추정하기에 충분하지 않다. 예를 들어, 100㎑ 스테핑 레이트(stepping rate) 오버 5㎒와 30미터의 범위(100.07나노초 딜레이)에서의 계단형 주파수 레인징 신호에 의해, 0.062875라디안/초(radians/sec)가 도출된다. 35미터의 경로 길이를 갖는 다중 경로 반사는 0.073355의 주파수를 도출할 것이다. 분리 간격은 0.0104792이다. 50 샘플 관측치(observable)의 주파수 분해능이 0.12566㎐의 원시 주파수 분해능을 가진다. 결과적으로, 직접 경로를 반사된 경로로부터 분리하기 위해, 그리고 직접 경로 범위를 정확하게 추정하기 위해, 종래의 주파수 추정 기법을 사용하는 것이 불가능하다.
이러한 한계를 극복하기 위해, 본 발명은 부분공간 분해 고 분해능 스펙트럼 추정 방법의 구현과, 멀티모드 클러스터 분석(multimodal cluster analysis)를 고유하게 조합한 것을 이용한다. 부분공간 분해(subspace decomposition) 기법은 관측된 데이터의 추정된 공분산 행렬을 2개의 직교하는 부분공간, 노이즈 부분공간, 신호 부분공간으로 분할하는 것에 따른다. 부분공간 분해 방법의 배경 이론은, 노이즈 부분공간으로의 관측치(observable)의 투사(project)는 단지 노이즈로만 구성되며, 신호 부분공간으로의 관측치의 투사는 단지 신호로만 구성된다는 것이다.
슈퍼 분해능 스펙트럼 추정 알고리즘 및 RELAX 알고리즘은 노이즈가 존재하는 경우 스펙트럼 내 가까이 위치하는 주파수들(정현파)을 구별할 수 있다. 주파수들은 고조파 관계일 필요는 없으며, DFT(Digital Fourier Transform)와 달리, 신호 모델은 어떠한 인공적인 주기성(periodicity)도 유도하지 않는다. 특정 대역폭에 대하여, 이들 알고리즘은 푸리에 변환(Fourier Transform)보다 상당히 더 높은 분해능을 제공한다. 따라서 신뢰할만한 수준으로, 높은 정확도를 갖고, DLOS(Direct Line Of Sight)가 그 밖의 다른 다중경로(MP)와 구별될 수 있다. 마찬가지로, 인공적으로 생산된 합성 광대역 레인징 신호에 임계법(thresholded method)(추후 설명됨)을 적용함으로써, DLOS를 그 밖의 다른 경로로부터 신뢰성 있게 높은 정확도를 갖고 구별하는 것이 가능해진다.
예시적 실시예에 따라, DLOS를 그 밖의 다른 MP 경로와 신뢰할만하게 구별하기 위해, DSP(Digital signal processing)가 다중 경로 완화 프로세서에 의해 사용될 수 있다. 스펙트럼 분석(스펙트럼 추정) 기법에 다양한 슈퍼 분해능 알고리즘/기법이 존재한다. 예를 들면, 부분공간(subspace) 기반 방법으로서, MUSIC(MUltiple SIgnal Characterization) 알고리즘 또는 root-MUSIC 알고리즘, ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques) 알고리즘, PHD(Pisarenko Harmonic Decomposition) 알고리즘, RELAX 알고리즘 등이 있다.
앞서 언급된 모든 슈퍼 분해능 알고리즘에서, 인입 신호(즉, 수신된 신호)는 복소 지수 함수 및 이들의 주파수의 복소 진폭의 선형 조합으로서 모델링된다. 다중 경로의 경우, 수신된 신호는 다음의 수학식 1과 같을 것이다:
이때, 는 송신된 신호이며, 는 동작 주파수이고, 은 다중 경로 성분의 개수이며, 와 는 각각, K번째 경로의 복소 감쇠와 전파 딜레이이다. 전파 딜레이가 오름차순이라고 여겨지도록 다중 경로 선분의 인덱스가 정해진다. 따라서 이 모델에서, 는 DLOS 경로의 전파 딜레이를 나타낸다. 명백하게, 값은, 모든 들 중 가장 작은 값이기 때문에, 최대 관심 사항이다. 보통, 위상 은 측정 사이클 별로, 균일 확률 밀도 함수 를 이용한 난수(random)로 가정된다. 따라서 =const(즉, 상수)라고 가정한다.
매개변수 와 는 건물 내에서의, 그리고 건물 주변에서의 사람 및 기기의 움직임을 반영하는 랜덤 시변(time-variant) 함수이다. 그러나 상기 함수의 변형 속도가, 측정 시간 구간에 비해 매우 늦기 때문에, 이들 매개변수는 특정 측정 사이클 내에서 시불변(time-invariant) 랜덤 변수로서 취급될 수 있다.
이러한 모든 매개변수는 무선 신호 특징, 가령, 송신 및 반사 계수와 관련이 있기 때문에, 주파수 종속적이다. 그러나 예시적 실시예에서, 동작 주파수는 거의 변하지 않는다. 따라서 앞서 언급된 매개변수가 주파수 독립적이라고 가정될 수 있다.
상기 수학식 1은 주파수 영역에서 다음의 수학식 2와 같이 표현될 수 있다:
수학식 2에서, 의 슈퍼 분해능 추정치 및 이에 따른 값은 연속 주파수를 기초로 한다. 실제 구현에서, 유한 개수의 측정치가 존재한다. 따라서 변수 는 연속 변수가 아니고, 이산 변수일 것이다. 따라서, 복소 진폭 이 이하의 수학식 3과 같이 계산될 수 있다:
수학식 3에서, 는, 주파수 의 사인파 신호의, 다중 경로 채널을 통과하여 전파된 후의 진폭 및 위상으로 번역될 수 있다. 모든 스펙트럼 추정치 기반 슈퍼 분해능 알고리즘은 복소 입력 데이터(즉, 복소 진폭)를 필요로 한다.
일부 경우에서, 실제 신호 데이터, 가령, 를 복소 신호(가령, 분석 신호, analytical signal)로 변환하는 것이 가능하다. 예를 들어, 이러한 변환은 힐버트 변환(Hilbert transform) 또는 그 밖의 다른 방법을 이용함으로써 이뤄질 수 있다. 그러나 짧은 거리의 경우, 값 이 매우 작기 때문에, 매우 낮은 "주파수"를 도출한다.
이들 낮은 "주파수"는 힐버트 변환(또는 그 밖의 다른 방법) 구현예에서 문제를 일으킨다. 덧붙여, 진폭 값(가령, )만 사용될 경우, 추정될 주파수의 개수는 "주파수"뿐 아니라, 이들의 조합까지 포함할 것이다. 일반적으로, 알려지지 않은 주파수의 개수를 증가시키는 것이 슈퍼 분해능 알고리즘의 정확도에 영향을 미친다. 따라서 DLOS 경로를 그 밖의 다른 다중경로(MP)로부터 신뢰할만하고, 정확하게 분리하기 위해서는 복소 진폭 추정이 필요하다.
다중 경로가 존재할 때, 복소 진폭을 획득하기 위한 작업 중, 다중 경로 완화 프로세서 동작 및 방법에 대한 설명이 이어진다. 이러한 설명은 반이중(half-duplex) 모드 동작에 초점을 맞추지만, 전이중(full-duplex) 모드 동작으로도 쉽게 확장될 수 있다. 단방향(simplex) 모드 동작은 반이중 모드의 부분집합이지만, 추가적인 이벤트 동기화가 필요할 것이다.
반이중 모드 동작에서, 판독기(종종, "마스터"라고 지칭됨)와 태그(종종, "슬레이브" 또는 "표적"이라고 지칭됨)는, 마스터 또는 슬레이브가 특정 시간에만 전송할 것을 허용하는 프로토콜에 의해 제어된다. 이러한 동작 모드에서, 태그(표적 장치)는 트랜스폰더(transponder)로서 기능한다. 태그는 판독기(마스터 장치)로부터 레인징 신호(ranging signal)를 수신하고, 이를 메모리에 저장하며, 특정 시간(딜레이) 후에, 상기 신호를 마스터로 다시 재전송한다.
레인징 신호의 예가 도 1과 도 1A에 도시되어 있다. 예시적 레인징 신호는 인접한 여러 다른 주파수 성분을 이용한다. 레인징 신호 대역폭이 협대역을 유지하는 동안, 의사 랜덤, 또는 주파수 및/또는 시간에서의 공백, 또는 직교 등의 그 밖의 다른 파형이 또한 사용될 수 있다. 도 1에서, 모든 주파수 성분에 대한 시간 지속시간 는 레인징 신호의 협대역 속성을 획득할 만큼 충분히 길다.
여러 다른 주파수 성분을 갖는 레인징 신호의 또 하나의 변형예가 도 2에서 도시된다. 이러한 변형예는 개별 주파수들을 협대역으로 만들기 위한 긴 시간 주기 동안 송신되는 복수의 주파수(f1, f2, f3, f4, fn)를 포함한다. 이러한 신호는 더 효율적이지만, 광대역폭을 점유하며, 광대역 레인징 신호는 SNR에 영향을 미치고, 이는, 동작 범위를 감소시킨다. 또한, 이러한 광대역 레인징 신호는 VHF 대역 또는 이 이하의 주파수 대역에 관한 FCC 요구사항을 위반할 것이다.
마스터 장치와 태그 장치가 서로 동일하며, 마스터 모드 또는 트랜스폰더 모드로 동작할 수 있다. 모든 장치는 데이터/원격 제어 통신 채널을 포함한다. 상기 장치는 정보를 교환할 수 있으며, 마스터 장치는 태그 장치를 원격으로 제어할 수 있다. 도 1에서 도시된 이 예시에서, 마스터(즉, 판독기)의 동작 동안, 다중 경로 완화 프로세서는 레인징 신호를 태그로 발생시키며, 특정 딜레이 후, 마스터/판독기가 태그로부터 반복되는 레인징 신호를 수신하다.
그 후, 마스터의 다중 경로 완화 프로세서가 수신된 레인징 신호를, 마스터로부터 원래 전송된 신호와 비교하고, 모든 주파수 성분 에 대해 진폭과 위상의 형태로 추정치를 결정한다. 수학식 3에서, 은 레인징 신호의 편도 이동에 대하여 정의된다. 예시적 실시예에서, 레인징 신호에 의해, 왕복 이동이 만들어진다. 즉, 신호는, 마스터/판독기에서 표적/슬레이브로의 방향과 표적/슬레이브에서 마스터/판독기로의 방향 모두를 이동한다. 따라서 마스터에 의해 다시 수신되는 이러한 왕복 신호의 복소 진폭은 다음의 수학식 4와 같다:
복소 진폭과 위상 값을 추정하기 위한 많은 기법들이 있으며, 가령, 과 의 정합 필터링이 있다. 예시적 실시예에 따르면, 복소 진폭 결정은 마스터 및/또는 태그 수신기의 RSSI(Received Signal Strength Indicator)로부터 얻어진 값을 기초로 이뤄진다. 위상 값 은, 판독기/마스터에 의해 수신되고 반환된 기저대역 레인징 신호의 위상과, 원본(즉, 판독기/마스터에 의해 전송된 것) 기저대역 레인징 신호의 위상을 비교함으로써, 얻어진다. 덧붙이자면, 마스터 장치와 태그 장치가 독립적인 클럭 시스템을 갖기 때문에, 위상 추정 오류에 미치는 클럭 정확도 영향의 분석만큼, 장치 동작에 관한 자세한 설명이 증강된다. 앞의 기재에서 나타나는 바와 같이, 편도(one-way) 진폭 값은 표적/슬레이브 장치로부터 직접 획득 가능하다. 그러나 편도 위상 값은 직접 측정될 수 없다.
예시적 실시예에서, 레인징 기저대역 신호는 도 1에 도시된 것과 동일하다. 그러나 단순성을 위해, 본원에서, 레인징 기저대역 신호가 단 2개의 주파수 성분만으로 구성되며, 각각의 주파수 성분은, 서로 다른 주파수( 및 )의 코사인 또는 사인 파의 복수의 주기를 포함한다. 이고, 임을 알아둬라. 제 1 주파수 성분에서의 주기의 횟수는 L이고, 제 2 주파수 성분에서의 주기의 횟수는 P이다. =상수에 대하여, 각각의 주파수 성분은 서로 다른 횟수의 주기를 가질 수 있기 때문에, L은 P와 동일할 수 있으며, 동일하지 않을 수도 있다. 또한 각각의 주파수 성분들 사이에 시간 간격(time gap)이 없으며, 와 모두 초기 위상에서부터 시작하여 0에 도달한다.
도 3A, 3B 및 3C는 RF 모바일 추적 및 위치 찾기 시스템의 마스터 또는 슬레이브 유닛(태그)의 블록도를 도시한다. 는 장치 시스템 클록(도 3A의 수정 발진기(20))의 주파수를 일컫는다. 상기 장치 내에서 발생하는 모든 주파수는 이 시스템 클록 수정 발진기로부터 발생한다. 사용되는 정의는 다음과 같다: M은 마스터 장치(유닛), AM은 태그(표적) 장치(유닛). 표적 장치가 트랜스폰더 모드로 동작하며, 트랜스폰더(AM) 유닛이라고 지칭된다.
바람직한 실시예에서, 상기 장치는 RF 프론트-엔드(front-end), RF 백-엔드(back-end), 기저대역 및 다중경로 완화 프로세서로 구성된다. RF 백-엔드, 기저대역 및 다중경로 완화 프로세서는 FPGA(150)로 구현된다(도 3B 및 3C 참조). 시스템 클록 발생기(20)(도 3A 참조)가 =20㎒ 또는 로 진동한다. 이는 실제 장치에서 시스템 클록의 주파수가 항상 20㎒와 동일한 것은 아니기 때문에, 이상적인 주파수이다: .
두 유닛(마스터와 태그)의 전자적 구성이 서로 동일하며, 서로 다른 동작 모드가 소프트웨어적으로 프로그래밍될 수 있다. 마스터의 FPGA(150)에 의해 기저대역 레인징 신호가 디지털 포맷으로 발생한다(블록(155-180), 도 2B). 상기 신호는 2개의 주파수 성분으로 구성되며, 상기 각각의 주파수 성분은 서로 다른 주파수의 코사인 또는 사인 파의 복수의 주기를 포함한다. 시작에서, 즉, 에서, 마스터 장치의 FPGA(150)가 I/Q DAC(120 및 125)를 통해 자신의 업-컨버터(up-converter, 50)로 디지털 기저대역 레인징 신호를 출력한다. FPGA(150)는 주파수에서 시작하고, 시간 후, 의 지속 시간 동안 주파수를 발생하기 시작한다.
수정 발진기의 주파수는 20㎒와 다를 수 있다. FPGA에 의해 발생된 실제 주파수가 와 일 것이다. 또한, 시간 은 이고, 는 일 것이다. 또한 이고 이도록, 가 정해진다고 가정되며, 여기서, 와 모두 정수이다. 이는 과 의 최초 위상은 0이다.
시스템의 수정 발진기(20)의 클록으로부터 모든 주파수가 발생되기 때문에, 마스터의 기저 대역 I/Q DAC(s)(120 및 125) 출력은 다음과 같다: 이고 이며, 이때 와 는 상수 계수이다. 마찬가지로, 주파수 합성기(25)로부터의 출력 주파수 TX_LO와 RX_LO(믹서(50 및 85)에 대한 LO 신호)가 상수 계수를 통해 표현될 수 있다. 이들 상수 계수는 마스터(M)와 트랜스폰더(AM)에 대해 서로 동일하다(차이는 각각의 장치의 시스템 수정 발진기(20) 클록 주파수에 있다).
마스터(M)와 트랜스폰더(AM)는 반이중 모드로 동작한다. 마스터의 RF 프론 트-엔드가, 직교위상 업-컨버터(즉, 믹서)(50)를 이용하여, 다중 경로 완화 프로세서에 의해 발생하는 기저 대역 레인징 신호를 상향-변환(up-convert)하고, 이러한 상향-변환된 신호를 송신한다. 기저대역 신호가 송신된 후, 마스터는 RF 프론트-엔드 TX/RX 스위치(15)를 이용하여 TX에서 RX 모드로 스위칭한다. 트랜스폰더는 수신하고, RF 프론트-엔드 믹서(85)(제 1 IF를 발생)와 ADC(140)(제 2 IF를 발생)를 이용하여, 수신된 신호를 다시 하향-변환(down-convert)한다.
그 후, 트랜스폰더 RF 백-엔드 프로세서에서 디지털 필터(190)를 이용하여 이러한 제 2 IF 신호가 디지털 방식으로 필터링되고, RF 백-엔드 직교위상 믹서(200), 디지털 I/Q 필터(210 및 230), 디지털 직교위상 오실레이터(220) 및 합산기(summer, 270)를 이용하여, 기저대역 레인징 신호가 되도록 추가로 하향-변환된다. 램 데이터 버스 제어기(Ram Data Bus Controller, 195)와 제어 로직(180)을 이용하여, 이러한 기저대역 레인징 신호가 트랜스폰더의 메모리(170)에 저장된다.
그 후, RF 프론트-엔드 스위치(15)를 이용하여 트랜스폰더가 RX 모드에서 TX 모드로 스위칭되며, 특정 딜레이() 후, 저장된 기저대역 신호를 재전송하기 시작한다. AM(트랜스폰더) 시스템 클럭에서 딜레이가 측정된다. 따라서, . 마스터가 트랜스폰더에 의해 전송된 신호를 수신하고, RF 백-엔드 직교위상 믹서(200), 디지털 I 및 Q 필터(210 및 230), 디지털 직교위상 오실레이터(220)를 이용하여 수신된 신호를 다시 기저대역 신호로 하향-변환한다(도 3C 참조).
그 후, 마스터는, 다중경로 완화 프로세서의 아크탄젠트 블록(250)과 위상 비교 블록(255)을 이용하여, 수신된(즉, 복원된) 기저대역 신호에서 과 간의 위상차를 계산한다. RF 백-엔드 RSSI 블록(240)에서 진폭 값이 추출된다.
추정 정확도를 개선하기 위해, 블록(240)으로부터의 진폭 추정치와 블록(255)으로부터의 위상차 추정치의 SNR을 개선하는 것이 항상 바람직하다. 바람직한 실시예에서, 다중경로 완화 프로세서는 레인징 신호 주파수 성분 지속시간() 동안 여러 회에 걸쳐, 진폭 및 위상차 추정치를 계산한다. 이들 값이 평균내어질 때 SNR을 개선한다. SNR 개선은 에 대략적으로 비례하며, 이때, N은 진폭과 위상차 값이 얻어지는(즉, 결정되는) 횟수이다.
SNR 개선에 대한 또 하나의 접근법은, 특정 시간 주기 동안 정합 필터 기법을 적용함으로써, 진폭 및 위상차 값을 결정하는 것이다. 또 다른 접근법으로는, 수신된(즉, 반복된) 기저대역 레인징 신호 주파수 성분을 샘플링하고, I/Q 형태인 원본(즉, 마스터/판독기에 의해 전송된 것) 기저대역 레인징 신호 주파수 성분에 대해 주기 에 걸쳐 적분함으로써, 이들의 위상 및 진폭을 추정하는 것이 있을 것이다. 적분에 의해, 여러 회 결정된 진폭과 위상들이 I/Q 형태로 평균내어 진다. 그 후, 위상 및 진폭 값은 I/Q 형태에서, 및 의 형태로 변환될 수 있다.
t=0에서 마스터의 다중경로 프로세서 제어 하에서, 마스터 기저대역 프로세서(FPGA(150) 내 둘 모두)가 기저대역 레인징 시퀀스를 시작한다.
따라서, 마스터에 의해 송신된 RF 신호의 위상은,
와 같이 계산될 수 있다.
값은 송신 주파수(가령, 및 )에 따라 달라진다. 트랜스폰더(AM) 수신기는 각각의 경로를 분해할 수 없는데, 이는 수신기의 RF 부분의 한정된(즉, 좁은) 대역폭 때문이다. 따라서 특정 시간이 흐른 후, 예를 들어, 1마이크로초(~300 미터 이동(flight)과 상응함) 후, 모든 반사된 신호가 수신기 안테나에 도착할 때, 다음의 수학식이 적용된다:
AM(트랜스폰더) 수신기에서, 제 1 다운 컨버터(down converter)(요소(85))의 출력(가령, 제 1 IF)에서, 신호의 위상은 다음의 수학식을 따른다:
수신기의 RF 섹션(요소(15 및 60-85))에서 전파 딜레이 는 시스템 클록에 종속적이지 않다. RF 프론트-엔드 필터 및 증폭기(요소(95-110 및 125))를 통과한 후, RF 백-엔드 ADC(140)에 의해 제 1 IF 신호가 샘플링된다. ADC(140)는 입력 신호(가령, 제 1 IF)를 언더-샘플링(under-sampling)한다고 가정된다. 따라서 ADC는 제 2 IF를 생성하는 다운-컨버터로서도 기능한다. 제 1 IF 필터, 증폭기 및 ADC가 전파 딜레이 시간을 추가한다. ADC 출력(제 2 IF)에서 다음과 같다:
FPGA(150)에서, (ADC 출력으로부터의) 제 2 IF 신호가 RF 백-엔드 디지털 필터(190)에 의해 필터링되고, 제 3 다운-컨버터(즉, 직교위상 믹서(200), 디지털 필터(230 및 210), 디지털 직교위상 오실레이터(220))에 의해 추가로 기저대역 레인징 신호로 다시 하향-변환(down-convert)되고, 합산기(270)에서 합산되어, 메모리(170)에 저장된다. 제 3 다운-컨버터의 출력단(즉, 직교위상 믹서)에서 다음과 같다:
트랜스폰더로부터의 신호가 마스터(M)의 수신기 안테나에 도달하는 시간에 의해, 트랜스폰더(AM)로부터의 RF 신호는, 다중 경로의 함수인 또 다른 위상 편이()를 겪는다. 앞서 언급된 바와 같이, 이 위상 편이는, 모든 반사된 신호가 마스터의 수신기 안테나에 도착하고 특정 시간 주기 후에 발생한다:
마스터 수신기에서, 트랜스폰더로부터의 신호는, 트랜스폰더 수신기에서와 동일한 하향 변환 프로세스를 겪는다. 결과물은 복원된 기저대역 레인징 신호(마스터가 본래 전송했던 신호)이다.
제 1 주파수 성분 F1에 대하여:
제 2 주파수 성분 F2에 대하여:
치환:
제 1 주파수 성분 F1:
계속해서, 제 1 주파수 성분 F1:
제 2 주파수 성분 F2:
계속해서, 제 2 주파수 성분 F2:
추가로 치환하면:
그 후, 최종적인 위상 수식이 수학식 5와 같다.
상기 수학식 5에서:
이때, 와 는 마스터(M)와 트랜스폰더(AM)의 TX 및 RX 회로를 통과할 때의 전파 딜레이이며, 장치를 루프-백 모드(loop-back mode)로 둠으로써, 측정된 값이다. 마스터 장치와 트랜스폰더 장치가 와 을 자동으로 측정할 수 있으며, 값도 알고 있다.
[수학식 6a]
수학식 6으로부터, 동작 주파수에서의 레인징 신호의 복소 진폭 값이 반환된 기저대역 레인징 신호를 처리하는 것으로부터 밝혀질 수 있다.
부분공간 알고리즘이 정위상 오프셋(constant phase offset)에 민감하지 않기 때문에, 초기 위상 값 은 0이라고 가정될 수 있다. 필요한 경우, 동시계속출원인 제11/670,595호에 기재되어 있는 협대역 레인징 신호법을 이용하여 TOA(Time Of Arrival)를 결정함으로써, 값(위상 초기값)이 밝혀질 수 있다. 이 방법은 레인징 신호의 왕복 딜레이를 추정하며, 상기 딜레이는 와 동일하고, 값은 다음의 수학식들에 따라 밝혀질 수 있다: 또는 .
바람직한 실시예에서, 다중경로 프로세서의 아크탄젠트 블록(250)에 의해, 반환된 기저대역 레인징 신호의 위상 값 이 계산된다. SNR을 개선하기 위해, 다중경로 완화 프로세서의 위상 비교 블록(255)이 수학식 6a를 이용하여, n회(n=2, 3, 4 ...) 수행에 대한 을 계산하고, 이들의 평균을 구해서, SNR을 개선시킬 수 있다. 임을 주의하라.
수학식 5 및 6으로부터, 복원된(즉, 수신된) 기저대역 레인징 신호는, 마스터에 의해 전송되었던 원본 기저대역 신호와 동일한 주파수를 가진다. 따라서 마스터(M)와 트랜스폰더(AM)의 시스템 클록이 서로 상이할 수 있다는 사실에도 불구하고, 어떠한 주파수 변환(frequency translation)도 없다. 기저대역 신호는 몇 가지 주파수 성분으로 구성되며, 각각의 성분은 정현파의 복수의 주기로 구성되기 때문에, 원본(즉, 마스터에 의해 전송된) 기저대역 신호의 개별 주파수 성분으로, 상기 원본에 대응하는 수신된 기저대역 신호의 개별 성분 주파수를 샘플링하고, 주기 에 걸쳐 최종 신호를 적분함으로써, 상기 수신된 레인징 신호의 위상과 진폭을 추정하는 것이 가능하다.
이러한 작업은, 수신된 레인징 신호의 복소 진폭 값 을 I/Q 형태로 발생시킨다. 마스터에 의해 전송되었던 각각의 기저대역 신호의 개별 주파수 성분은, 만큼 시간 편이(time shift)되어야 한다. 적분 작업에 의해, 여러 번 얻어진 진폭 및 위상들의 평균이 구해진다(가령, SNR이 증가된다). 위상과 진폭 값은 I/Q 형식에서, 과 형식으로 변환될 수 있다.
샘플링하는 과정과, 의 주기에 걸쳐 적분하는 과정과, I/Q 형식에서 및 형식으로 변환하는 과정으로 구성된 이러한 방법은 도 3C에 도시되어 있는 위상 비교 블록(255)에서 구현될 수 있다. 따라서 블록(255)의 설계 및 구현예에 따라, 수학식 5를 기초로 하는 바람직한 실시예의 방법, 또는 이 섹션에서 기재되는 대안적 방법이 사용될 수 있다.
레인징 신호의 대역폭이 협대역이지만, 주파수 차이()는 비교적 클 수 있다(가령, 대략 수 메가헤르츠). 따라서, 수신기의 대역폭은 모든 레인징 신호 주파수 성분을 통과시키기에 충분히 넓게 유지되어야 한다. 이러한 넓은 수신기 대역폭은 SNR에 영향을 미친다. 수신기의 유효 대역폭을 감소시키고, SNR을 개선하기 위해, 수신된 기저대역 레인징 신호의 각각의 개별 주파수 성분에 대해 튜닝된 디지털 협대역 필터들에 의해, FPGA(150)의 RF 백-엔드 프로세서에서, 수신된 레인징 신호의 기저대역 주파수 성분이 필터링될 수 있다. 그러나 이러한 많은 개수의 디지털 필터(필터의 개수는 개별 주파수 성분의 개수 n와 동일함)는 FPGA 자원에 추가적인 부담을 가중하는 것이고, 이는 비용, 크기 및 전력 소모량을 증가시킨다.
바람직한 실시예에서, 단 2개의 협대역 디지털 필터만 사용되는데, 하나는 항상 주파수 성분에 대해 튜닝되어 있으며, 나머지 필터는 모든 나머지 주파수 성분들()에 대해 튜닝될 수 있다. 마스터에 의해, 레인징 신호의 복수 번의 실례(instance)가 전송된다. 각각의 실례의 레인징 신호는 단 2개의 주파수로만 구성되어 있다: . 이와 유사한 전략이 또한 가능하다.
주파수 합성기(frequency synthesizer)를 조정함으로써(가령, 를 변경시킴으로써), 기저대역 레인징 신호 성분을, 주파수 성분의 나머지를 발생시키는 단 2개(또는 심지어 1개)로 유지하는 것도 전적으로 가능하다. DDS(Direct Digital Synthesis)를 이용하여 업-컨버터와 다운-컨버터 믹서를 위한 LO 신호가 생성되는 것이 바람직하다. 높은 VHF 대역 주파수에 대해, 이는 트랜시버/FPGA 하드웨어에 바람직하지 않은 부담을 지울 수 있다. 그러나 이보다 낮은 주파수에 대해, 이는 유용한 접근법이 될 수 있다. 아날로그 주파수 합성기도 역시 사용될 수 있지만, 주파수가 변경된 후 정착하기 위한 추가적인 시간이 더 필요할 수 있다. 또한, 아날로그 합성기의 경우, 아날로그 합성기의 주파수를 변경시킨 후 전개될 수 있는 위상 오프셋을 상쇄시키기 위해, 동일한 주파수에서 2번의 측정이 이뤄져야 할 것이다.
앞의 수학식에서 사용되는 실제 은, 마스터(M)와 트랜스폰더(AM) 시스템 클럭(가령, 와 )이 트랜스폰더(AM) 클럭에서 카운팅되는 방식과, 가 마스터(M) 클록에서 카운팅되는 방식 모두로 측정된다. 그러나 는, 및 가 마스터(M) 클럭에서 측정(카운팅)되는 방식으로 계산된다. 이는 다음의 수학시 7과 같은 에러를 유도한다:
위상 추정 에러(수학식 7)가 정확도에 영향을 미친다. 따라서 이러한 에러를 최소화할 필요가 있다. 라면, 즉, 모든 마스터 및 트랜스폰더(태그) 시스템 클럭이 동기화된다면, 시간으로부터의 기여자(contribution)가 제거된다.
바람직한 실시예에서, 마스터와 트랜스폰더 유닛(장치)은, 임의의 장치와 클럭을 동기화시킬 수 있다. 예를 들어, 마스터 장치가 기준으로서 기능할 수 있다. 원격 제어 통신 채널을 이용함으로써, 클럭 동기화가 이뤄지고, 이로 인해, FPGA(150) 제어 하에서, 온도 보상형 수정 발진기(TCXO)(20)의 주파수가 조정된다. 선택된 트랜스폰더 장치가 반송파 신호(carrier signal)를 송신하는 동안, 마스터 장치의 합산기(270)의 출력에서 주파수 차이가 측정된다.
그 후, 마스터는 트랜스폰더에게 TCXO의 주파수를 증가/감소시키라는 명령어(command)를 전송한다. 이 절차는 여러 번 반복되어, 합산기(270)의 출력에서의 주파수를 최소화시킴으로써, 더 정확한 주파수가 얻어질 수 있다. 이상적인 경우에서, 합산기(270) 출력에서의 주파수는 0이 되어야 한다. 대안적 방법으로는, 주파수 차이를 측정하고, 트랜스폰더의 TCXO 주파수를 조정하지 않고 추정된 위상을 교정하는 것이 있다.
가 상당히 감소될 수 있지만, 일 때의 위상 추정 에러가 존재한다. 이 경우, 에러의 허용 오차는 기준 장치(일반적으로 마스터(M))의 클록 발생기의 장기 안정성에 따라 좌우된다. 덧붙이자면, 특히 종래 기술에서와 같이 많은 수의 유닛이 사용되는 경우, 클록 동기화 프로세스는 상당한 시간을 소모할 수 있다. 동기화 프로세스 동안, 추적-위치 찾기 시스템은 부분적으로, 또는 전체적으로 동작 불능 상태가 되며, 시스템의 준비도(readiness)와 성능에 부정적인 영향을 미친다. 이 경우, 트랜스폰더의 TCXO 주파수 조정을 필요로 하지 않는 앞서 언급된 방법이 선호된다.
상용화된(기성품인) TCXO 구성요소는 높은 정확도와 안정성을 가진다. 특히 GPS의 상업적 적용예를 위한 TCXO 구성요소는 매우 정확하다. 이들 장치를 이용하여, 빈번한 클럭 동기화가 필요 없이, 위치 찾기 정확도에 영향을 미치는 위상 오류가 1미터 이하가 될 수 있다.
협대역 레인징 신호 다중경로 완화 프로세서가 반환된 협대역 레인징 신호 복소 진폭 을 획득한 후, 추가적인 프로세싱(즉, 수퍼-분해능 알고리즘의 실행)이, 다중경로 완화 프로세서의 일부인 소프트웨어-기반 구성요소에서 실시된다. 이 소프트웨어 구성요소는 마스터(판독기) 호스트 컴퓨터 CPU 및/또는 FPGA(150)에 임베디드되는 마이크로프로세서(도면상 도시되지 않음)에서 구현될 수 있다. 바람직한 실시예에서, 다중경로 완화 알고리즘 소프트웨어 구성요소가 마스터 호스트 컴퓨터 CPU에 의해 실행된다.
레인징 신호의 협대역 요구치가 다소 완화되는 특정 경우에서, (시간적으로) 연속인 처프(chirp)를 이용함으로써, DLOS 경로가 MP 경로로부터 분리될 수 있다. 바람직한 실시예에서, 이러한 연속 처프는 선형 주파수 변조(LFM: Linear Frequency Modulation)이다. 그러나 그 밖의 다른 처프 파형도 사용될 수 있다.
다중경로 완화 프로세서 제어 하에서, 대역폭 및 지속시간 의 처프가 송신된다. 이는 초당 의 처프 레이트(chirp rate)를 제공한다. 복수의 처프가 전송되고 다시 수신된다. 처프 신호는 디지털 방식으로 발생하고, 각각의 처프는 동일한 위상에서 시작됨을 알아야 한다.
다중경로 프로세서에서, 반환된 처프가 관심 영역의 중심부로부터 오도록 각각 수신된 단일 처프가 정렬된다.
처프 파형 수학식은,
그 후, 다중경로 완화 프로세서가, 송신된 원본 처프와의 복소 켤레 혼합을 수행함으로써, 를 "디램프(deramp)"한다. 최종 신호는 다음 수학식 8과 같이 복소 정현파(complex sinusoid)형이다:
다중경로의 경우, 복합 디램프된 신호(composite deramped signal)는, 다음의 수학식 9와 같이 복수의 복소 정현파형이다:
복수의 처프가 송신되고 처리된다. 각각의 처프는 개별적으로, 앞서 언급된 방식대로 취급/처리된다. 그 후, 다중경로 완화 프로세서가 수학식 10에 따라 개별 처프 처리의 결과를 조합(assemble)한다:
이때, N은 처프의 개수이며, 이고, 이고, 는 2개의 연속 처프 사이의 데드 타임 존(dead time zone)이며, 는 인공적인 딜레이 "주파수"이다. 다시 말하자면, 가장 낮은 "주파수"가 DLOS 경로 딜레이에 대응하며, 가장 중요하다.
수학식 10으로부터, 다중경로 완화 프로세서가, 추가 프로세싱(즉, 슈퍼-분해능 알고리즘의 실행)에서 사용되는 시간 영역에서 개의 복소 진폭 샘플을 생성한다. 이러한 추가 프로세싱은 다중경로 완화 프로세서의 일부인 소프트웨어 구성요소에서 구현된다. 이 소프트웨어 구성요소는 마스터(판독기) 호스트 컴퓨터 CPU에 의해, 및/또는 FPGA(150)에 임베디드되는 마이크로프로세서(도면상 도시되지 않음)에 의해, 실행될 수 있다. 바람직한 실시예에서, 다중경로 완화 알고리즘 소프트웨어가 마스터 호스트 컴퓨터 CPU에 의해 실행된다.
슈퍼-분해능 알고리즘의 대안이 되는 "임계 기법(threshold technique)"이라고 일컬어지는 특수 프로세싱 방법에 대한 설명이 제공될 예정이다. 즉, 인공적으로 생성된 합성 광대역 레인징 신호를 이용하여 DLOS 경로를 다른 MP 경로와 구별할 때 신뢰도와 정확도를 증가시키기 위해 사용된다.
도 4는 N=11이고, 인 경우에 있어서 의 2개의 주기를 도시한다. 신호는 마이크로초(microsecond)만큼 이격되어 있는 높이 2N+1=23의 펄스 시퀀스로서 나타난다. 펄스들 사이에 가변 진폭과 2N개의 0을 갖는 정현파형이 존재한다. 신호의 광대역(wide bandwidth)이 높은(tall) 펄스의 좁은 대역에 기여할 수 있다. 또한 대역폭이 0에서 까지 확장됨을 알 수 있다.
바람직한 실시예에서 사용되는 임계 방법의 기본 아이디어는, DLOS 경로를 MP 경로로부터 구별할 때 인공적으로 발생된 합성 광대역 레인징의 신뢰도와 정확도를 높이는 것이다. 상기 임계 방법은 광대역 펄스의 앞 가장자리(leading edge)의 시작점이 수신기에 도달할 때를 검출한다. 송신기와 수신기에서의 필터링 때문에, 상기 앞 가장자리는 순간적으로 상승(rise)하는 것이 아니라, 매끄럽게 증가하는 경사를 갖고 노이즈없이 상승한다. 앞 가장자리가 지정 임계값 를 교차할 때를 검출함으로써, 앞 가장자리의 TOA가 측정된다.
작은 임계값은 더 빨리 교차되고, 펄스의 시작 시각과 임계값 교차 시각 간의 에러 딜레이 가 작기 때문에, 작은 임계값이 바람직하다. 따라서 복제본의 시작점이 보다 큰 딜레이를 갖는다면, 다중경로로 인한 어떠한 펄스 복제본 도달도 없다. 그러나 노이즈의 존재로 인해, 임계값 가 작을 수 있는 정도에 한계가 존재한다. 딜레이 를 감소시키는 한 가지 방법은, 수신된 펄스 자체를 대신하여 상기 수신 펄스의 도함수(derivative)를 이용하는 것이다. 이러한 도함수는 더 빨리 상승(rise)하기 때문이다. 2차 도함수는 더 빠른 상승 시간을 가진다. 더 높은 차수의 도함수가 사용될 수 있지만, 실제 구현에서, 노이즈 레벨을 허용할 수 없는 값까지로 높일 수 있기 때문에 임계 2차 도함수가 사용된다.
도 4에 도시된 2.75㎒ 폭의 신호가 꽤 넓은 대역폭을 가질지라도, 앞서 언급된 방법에 의해 거리(range)를 측정하는 것이 적합하지 않다. 상기 방법은 각각의 송신된 펄스가 0-신호 프리커서(zero-signal precursor)를 가질 것을 요구한다. 그러나 펄스들 사이에 정현파형이 실질적으로 상쇄되도록 신호를 수정함으로써 이러한 목표를 이루는 것이 가능하다. 바람직한 실시예에서, 이는, 높은(tall) 펄스들 간 선택된 구간에서 신호에 근사하는 파형을 구축하고, 원본 신호에서 이를 뺌으로써, 이뤄진다.
상기 기법은 도 1의 신호에 대입하여 설명될 수 있다. 파형 상에 보이는 2개의 검은 점은, 처음 2개의 펄스들 사이에서 중앙에 위치하는 구간 I의 종단점들이다. 구간 I의 좌 종단점과 우 종단점은, 최상의 결과를 제공하기 위해 실험적으로 결정되었으며, 각각 다음의 수학식 12에 따른다:
이 구간에서 신호 를 실질적으로 상쇄하는 함수 를 생성하기 위한 시도가 수행된다(그러나 이러한 시도가 구간 외부에 많은 악영향을 미치지는 않는다). 수학식 11이 가 에 의해 변조되는 정현파 임을 나타내기 때문에, 구간 I에서 에 근사하는 함수 가 발견되고, 그 후, 곱셈에 의해 가 형성된다:
이때,
이다.
그 후,
에서 가 빼져서, 함수 가 얻어질 수 있으며, 상기 함수 는 구간 I에서 실질적으로 를 소거한다. 부표에서 지시되는 바와 같이, 수학식 20에 대한 상한 M의 적정한 선택은 M=2N+1이다. 이러한 부표로부터의 값과 결과를 이용하여, 다음의 수학식 21이 도출된다:
여기서,
수학식 17로부터, 희망 신호를 획득하기 위해, (0-주파수 DC 항을 포함하여) 총 2N+3개의 주파수가 요구된다. 도 5는 도 1에서 도시된 원본 신호 에 대한 최종 신호를 도시하며, 이때, N=11이다. 이 경우, 구축을 위해 (DC 항 를 포함하여) 25개의 반송파가 필요하다.
3. 원본 신호 는 주기를 가지며, 는 를 가진다. 의 각각의 주기의 첫 절반은, 의 전체 주기이며, 신호의 소거된 부분을 포함하고, 의 나머지 절반 주기는 큰 발진 세그먼트(large oscillatory segment)이다. 따라서 프리커서의 소거는 의 하나 걸러의 주기에서만 발생한다.
이는 소거 함수 가, 의 하나 걸러 주기마다, 를 실제로 강화하기 때문이다. 왜냐하면 는 자신의 극성을 의 매 피크마다 반전시키는데 비해, 는 그렇지 않기 때문이다. 프로세싱 이득을 3dB만큼 증가시키기 위해, 의 모든 주기가 소거된 부분을 포함하도록 하는 방법이 이하에서 설명된다.
4. 의 소거된 부분의 길이는 의 약 80-90%이다. 따라서 는, 다중경로로 인한 의 이전 0이 아닌 부분(non-zero portion)에서 모든 잔여 신호를 제거하기에 이러한 길이가 충분히 길도록 충분히 작을 필요가 있다.
5. 의 각각의 0 부분 바로 뒤에, 발진 부분의 첫 번째 사이클이 뒤따른다. 바람직한 실시예에서, 앞서 설명된 TOA 측정 방법에서, 이 사이클의 첫 절반은 TOA, 특히, 상승(rise) 시작 부분을 측정하기 위해 사용된다. 이러한 첫 절반 사이클의 피크 값(메인 피크라고 지칭됨)은, 시간상 거의 동일한 지점에 위치하는 의 대응하는 피크보다 다소 크다는 사실이 흥미롭다. 첫 절반 사이클의 폭은 에 거의 반비례한다.
6. 다음의 (a)및 (b)를 이용하여, 큰 프로세싱 이득이 얻어진다: (a) 는 주기의 주기 함수이기 때문에, 신호 의 반복성을 이용. 또한 이하에서 기재될 방법에 의해 프로세싱 이득의 추가적인 3dB이 가능하다. (b) 협대역 필터링을 이용. 2N+3개의 반송파 각각은 협대역 신호이기 때문에, 신호의 점유된(occupied) 대역폭이, 전체 할당된 주파수 대역에 걸쳐 확산되어 있는 광대역 신호의 점유 대역폭보다 훨씬 작다.
도 5에서 도시된 신호 에 대하여, N=11이며, =250㎑이고, 의 소거된 부분은 약 3.7밀리초 또는 1,110미터이다. 이는 다중경로로 인한 의 이전의 0이 아닌 부분에서 임의의 잔여 신호를 제거하기에 충분한 수치 이상이다. 메인 피크가 약 35의 값을 가지며, 프리커서(즉, 소거) 영역에서의 최대 크기는 약 0.02이고, 이는 메인 피크보다 65dB 이하이다. 이는, 앞서 설명된 TOA 측정 임계 기법을 이용하여 훌륭한 성능을 얻기에 바람직하다.
더 적은 개수의 반송파를 이용하는 것이 도 6에 도시되어 있으며, 여기서 단지 총 2N+3=0개의 반송파에 대해, 및 를 이용하여 생성되는 신호가 도시되어 있다. 이 경우, 신호의 주기는, 도 5의 신호(주기가 8마이크로초)에 비교할 때, 마이크로초에 불과하다. 이 예시가 단위 시간당 더 많은 주기를 갖기 때문에, 더 큰 프로세싱 이득이 얻어질 수 있다고 예상될 수 있다.
그러나 더 적은 개수의 반송파가 사용되기 때문에, 메인 피크의 진폭은 예상되는 가외() 프로세싱 이득을 소거하도록 의도된 이전 것의 약 1/3배이다. 또한, 0-신호 프리커서 세그먼트의 길이가, 약 0.8마이크로초 또는 240미터로 더 짧아진다. 이는 다중경로로 인한 의 이전 0이 아닌 부분에서 임의의 잔여 신호를 제거하기에 여전히 충분해야 한다. ㎒의 총 대역폭은 이전과 거의 동일하며, 메인 피크의 절반 사이클의 폭도 역시 거의 동일함을 알아야 한다. 더 적은 개수의 반송파가 사용되기 때문에, 각각의 반송파가 수신기에서 협대역 필터링될 때 약간의 가외적 프로세싱 이득이 존재할 것이다. 덧붙여, 프리커서(즉, 소거) 영역에서의 최대 크기가 이제, 메인 피크의 약 75dB 이하가 되며, 이는 이전 예시에서보다 10dB만큼 개선된 것이다.
RF 주파수에서의 송신: 지금까지 간단 명료성을 위해 가 기저대역 신호로 설명되었었다. 그러나 는 RF로 변환되고, 송신되고, 수신되며, 수신기에서 기저대역 신호로 재구성될 수 있다. 설명을 위해, 인덱스 j를 갖는 다중경로 전파 경로들 중 하나를 통해 전송되는 기저대역 신호 에서 주파수 성분 중 하나에서 발생하는 일을 가정하면 수학식 23과 같다(표기의 간단 명료성을 위해 라디안/초 주파수가 사용된다):
송신기와 수신기는 주파수 동기화된다고 가정된다. 매개변수 는 를 위한 수학식 21에서 k번째 계수이다. 매개변수 및 는 각각, j번째 전파 경로의 (반사기(reflector)의 유전 속성으로 인한) 경로 딜레이와 위상 편이값이다. 매개변수는 수신기에서 기저대역으로의 하향-변환 시 발생하는 위상 편이값이다. 이와 유사한 함수 시퀀스가 수학식 21의 사인 성분에 대해서도 제공될 수 있다.
의 0-신호 프리커서가 최대 유효 전파 딜레이(largest significant propagation delay)보다 실질적으로 큰 길이를 갖는 한, 수학식 20에서의 최종 기저대역 신호는 여전히 0-신호 프리커서를 가질 것임은 중요한 사실이다. 물론, 모든 경로(인덱스 j)에서의 주파수 성분(인덱스 k)이 조합될 때, 수신기에서의 기저대역 신호는, 모든 위상 편이 값을 포함하는 의 왜곡된 버전일 것이다.
도 1과 도 1A에서 순차 반송파 송신(sequential carrier transmission) 및 신호 재구성(signal reconstruction)이 도시된다. 송신기와 수신기는 시간 동기 및 주파수 동기된다고 가정되며, 2N+3개의 송신되는 반송파는 동시에 송신될 필요는 없다고 가정된다. 예를 들어, 도 1A 및 도 6에 도시된 기저대역 표현을 갖는 신호의 송신을 가정하자.
도 6에서, N=3이고, 9개의 주파수 성분 각각이 1밀리초(millisecond) 동안 순차적으로 송신된다고 가정하자. 각각의 주파수 송신에 대한 시작 시각과 종료 시각이 수신기에 알려짐으로써, 수신기는 각각의 주파수 성분의 수신을 각각의 수신 시각에서 시작하고 종료할 수 있다. 신호 전파 시간은 1밀리초에 비교할 때 매우 짧기 때문에(의도된 적용예에서 수 마이크로초보다 짧은 것이 일반적일 것), 각각의 수신된 주파수 성분의 작은 부분은 무시되어야 하며, 수신기는 이를 손쉽게 지울 수 있다.
프로세싱 이득을 증가시키기 위해, 9개의 주파수 성분을 수신하는 전체 프로세스는 추가 수신의 9-밀리초 블록에서 반복될 수 있다. 총 수신 시간의 절반 동안, 프로세싱 이득을 위해 이용 가능한 이러한 9-밀리초 블록이 약 111개 존재하 것이다. 덧붙여, 각각의 블록 내에서, 개의 메인 피크로부터 이용 가능한 추가적인 프로세싱 이득이 존재할 것이다.
일반적으로 신호 재구성은 매우 경제적으로 이뤄질 수 있으며, 본질적으로 모든 가능한 프로세싱 이득을 가능하게 할 것이라는 점을 주목할 만하다. 2N+3개의 수신된 주파수 각각에 대하여: 1. 상기 각각의 주파수의 각각의 1-밀리초 수신의 위상과 진폭을 측정하여, 상기 주파수에 대응하는 저장된 벡터(페이서(phasor))의 시퀀스를 형성하고, 2. 상기 각각의 주파수에 대해 저장된 벡터의 평균을 구하며, 3. 마지막으로, 2N+3개의 주파수에 대해 2N+3개의 벡터 평균 값을 이용하여, 지속시간 을 갖는 기저대역 신호의 1 주기를 재구성하고, 상기 재구성된 것을 이용하여 신호 TOA를 추정한다.
이 방법은 1-밀리초 송신으로 제한되는 것은 아니며, 송신의 길이는 이보다 길거나 짧을 수 있다. 그러나 모든 송신에 대한 총 시간은, 수신기 또는 송신기의 어떠한 동작도 동결(freeze)시키기에 충분할 정도로 짧아야 한다.
의 교대하는 절반 사이클에서의 소거 달성하기: 단순히, 소거 함수 의 극성을 반전시킴으로써, 의 피크 사이의 소거가 가능하며, 이때, 는 이전에 발진되었다. 그러나 의 모든 피크들 사이의 소거를 달성하기 위해, 함수 와, 상기 함수 의 극성 반전 버전이 수신기에서 적용되어야 하며, 이는 수신기에서의 계수 가중(coefficient weighting)과 관련된다.
수신기에서의 계수 가중: 바람직하다면, 수학식 21에서 계수 가, 송신기에서 의 구성을 위해 사용되며, 대신 수신기에서 유도될 수 있다. 이는, 가 시작 단계 대신 마지막 단계에서 유도되는 경우 최종 신호가 동일한 수학식 20의 신호 시퀀스를 고려함으로써, 쉽게 알 수 있다. 노이즈를 무시하면, 값들은 다음의 수학식 24와 같다:
그 후 송신기가 모든 주파수를 동일한 진폭을 갖고 송신할 수 있으며, 이는 설계를 간단하게 해준다. 이 방법은 또한 각각의 주파수에서의 노이즈로 가중하며, 이로 인한 영향도 고려해야 한다. 이용가능한 메인 피크의 2배를 얻기 위해 의 극성 반전을 야기하기 위해, 계수 가중은 수신기에서 이뤄져야 한다.
채널에서 중앙 주파수로의 의 스케일링(scaling): VHF 또는 그 이하의 주파수에서 FCC 요구조건을 충족하기 위해, 불변 채널 간격(constant channel spacing)을 이용하는 채널 송신(channelized transmission)이 필요할 것이다. 채널 송신에서, 총 할당된 대역에 비하면 작은 불변 채널 간격을 갖는 대역(VHF 및 그 이하의 주파수 대역의 경우, 필요하다면 에 대한 작은 조정치)에 의해, 모든 송신된 주파수는, 원본 설계 값에서 성능을 크게 변경하지 않고, 채널 중심이 될 수 있다. 앞서 설명된 기저대역 신호의 2가지 예에서, 모든 주파수 성분은 의 복수 배이며, 따라서, 채널 간격이 를 나누며, 최저 RF 송신 주파수가 하나의 채널에서 중심이 될 수 있고, 나머지 모든 주파수도 채널의 중심이 될 수 있다.
거리 측정 기능을 수행하는 것에 추가로 이뤄지는, 임의의 무선 주파수(RF)-기반의 식별, 추적 및 위치 찾기 시스템에 있어서, 마스터 유닛과 태그 유닛 모두, 음성, 데이터 및 제어 통신 기능도 수행한다. 마찬가지로, 바람직한 실시예에서, 마스터 유닛과 태그 유닛 모두, 거리 측정 기능에 추가로, 음성, 데이터 및 제어 통신 기능을 수행한다.
바람직한 실시예에서, 하나 이상의 레인징 신호가, 다중경로 완화를 포함하여 광범위한 정교한 신호 프로세싱 기법의 대상이 된다. 그러나 이들 기법은 음성, 데이터 제어 신호에 적합하지 않을 수 있다. 따라서, 제안된 시스템(및 그 밖의 다른 기존 시스템)의 동작 범위는, 상기 시스템의 거리를 신뢰할만하고 정확하게 측정하는 기능에 의해서가 아니라, 음성 및/또는 데이터 및/또는 제어 통신 동안 범위를 벗어나는 것에 의해, 제한될 수 있다.
그 밖의 다른 무선 주파수(RF)-기반 식별, 추적 및 위치찾기 시스템에서, 거리 측정 기능이 음성, 데이터 및 제어 통신 기능과 분리된다. 이 실시예에서, 별도의 RF 트랜시버가 음성, 데이터 및 제어 통신 기능을 수행하기 위해 사용된다. 이러한 접근법의 단점은 시스템의 증가되는 비용, 복잡도, 크기 등이다.
앞서 언급된 단점을 피하기 위해, 바람직한 실시예에서, 협대역 레인징 신호, 또는 기저대역 협대역 레인징 신호의 복수 개의 개별 주파수 성분이, 동일한 데이터/제어 신호를 이용해 변조되고, 음성의 경우, 디지털화된 음성 패킷 데이터로 변조된다. "보팅(voting)", 또는 그 밖의 다른 정보 가외성(information redundancy)을 이용하는 신호 프로세싱 기법을 수행함으로써, 수신기에서, 가장 높은 신호 강도를 갖는 개별 주파수 성분이 복조되고, 획득된 정보 신뢰도가 추가로 강화될 수 있다.
이 방법에 의해, 다중 경로로부터의 유입 RF 신호가 DLOS 경로와, 그리고 서로 서로 파괴적으로(destructively) 결합하여, 수신된 신호 강도 및 이와 연계된 SNR을 상당히 감소시키는 "널(null)" 현상이 피해질 수 있다. 덧붙여, 이러한 방법에 의해, 다중 경로로부터의 유입 신호가 DLOS 경로와, 그리고 서로 서로 건설적으로(constructively) 결합하여, 수신된 신호 강도 및 이와 연계된 SNR이 증가하는, 주파수 세트가 발견될 수 있다.
앞서 언급된 바와 같이, 스펙트럼 추정치-기반 슈퍼-분해능 알고리즘은 동일한 모델(즉, 주파수의 복소 지수 함수 및 이들의 복소 진폭의 선형 조합)을 이용하는 것이 일반적이다. 이러한 복소 진폭은 수학식 3에 의해 제공된다.
모든 스펙트럼 추정-기반 슈퍼-분해능 알고리즘은, 복소 지수 함수의 개수, 즉, 다중경로의 개수에 대한 선험적 지식을 필요로 한다. 이러한 복소 지수 함수의 개수는 모델 크기라고 지칭되며, 수학식 1-3에서 나타난 것과 같이, 다중경로 성분 L의 개수로 결정된다. 그러나 RF 추적-위치찾기 적용예의 경우 경로 딜레이를 추정할 때, 이러한 정보는 이용 가능하지 않다. 이는 또 다른 크기, 즉, 모델 크기 추정치를, 슈퍼-분해능 알고리즘을 통해 스펙트럼 추정 프로세스에 추가한다.
모델 크기의 과소추정(underestimation)의 경우 주파수 추정치의 정확도가 중요하며 모델 크기가 과대추정된 경우 알고리즘은 스푸리어스(spurious), 즉, 존재하지 않는 주파수를 발생한다고 알려져 있다(Kei Sakaguchi 외 다수, Influence of the Model Order Estimation Error in the ESPRIT Based High Resolution Techniques 참조). 모델 크기 추정을 위한 기존의 방법, 가령, AIC(Akaikes Information Criterion), MDL(Minimum Description Length) 등은 신호들(복소 지수 함수) 간의 상관관계(correlation)에 대한 높은 민감도를 가진다. 그러나 RF 다중경로의 경우, 이는 항상 해당된다. 심지어, 순방향-역방향 스무딩 알고리즘(Forward-Backward smoothing algorithm)이 적용된 후, 항상 잔존 상관관계가 존재할 것이다.
Sakaguchi의 논문에서, 이들 신호 파워(진폭)를 추정하고, 매우 낮은 파워를 갖는 신호를 거절함으로써, 스푸리어스 주파수(신호)로부터 과대추정된 모델 및 차별화된 실제 주파수(신호)를 이용하는 것이 제안되었다. 이 방법이 기존 방법에 비해 개선된 것이지만, 보장되지는 않는다. 본 발명의 발명자는 Kei Sakaguchi 외 다수의 방법을 구현했고, 더 큰 모델 크기의 더 복잡한 경우에 대해 시뮬레이션을 구동했었다. 일부 경우에서, 스푸리어스 신호가 실제 신호 진폭에 매우 가까운 진폭을 가질 수 있음이 관찰되었다.
모든 스펙트럼 추정-기반 슈터-분해능 알고리즘은, 유입 신호 복소 진폭 데이터를 2개의 부분 공간(즉, 노이즈 부분공간과 신호 부분공간)으로 나눔으로써, 기능한다. 부분공간이 적정하게 형성(서로 분리)된 경우, 모델 크기는 신호 부분공간 크기와 동일하다.
본 발명의 하나의 실시예에서, 모델 크기 추정은 "F" 통계치를 이용하여 이뤄진다. 예를 들어, ESPRIT 알고리즘에 있어서, (순방향/역방향 상관 스무딩을 이용한) 공분산 행렬의 추정의 특이 값 분해(singular value decomposition)가 오름차순으로 정렬된다. 그 후, (n+1)개의 고유값(eigenvalue)이 n번째 고유값에 의해 나눠지는분할이 이뤄진다. 이러한 비는 "F" 랜덤 변수이다. 최악의 경우(worst case)는 (1,1) 자유도의 "F" 랜덤 변수이다. (1,1) 자유도를 갖는 "F" 랜덤 변수에 대한 95% 신뢰 구간은 161이다. 상기 값을 임계치로서 설정함으로써, 모델 크기가 결정된다. 노이즈 부분공간에 있어서, 고유 값은 노이즈 파워의 추정치를 나타낸다.
"F" 통계치를 고유 값들의 비에 적용하는 이러한 방법은 모델 크기를 추정하는 더 정확한 방법이다. "F" 통계치에서 그 밖의 다른 자유도가 임계치 계산을 위해, 그리고 결과적으로는 모델 크기 추정을 위해 사용될 수 있다.
그럼에도 불구하고, 일부 경우, 실세계 측정의 결함 때문에, 둘 이상의 (시간상으로) 매우 가까이 이격된 신호들이 하나의 신호로 변질될 수 있다. 따라서 앞서 언급된 방법은 신호의 개수, 즉 모델 크기를 과소추정할 것이다. 모델 크기의 과소추정은 주파수 추정치의 정확도를 감소시키기 때문에, 특정 개수를 추가함으로써, 모델 크기를 증가시키는 것 바람직하다. 이러한 개수는 실험적으로 및/또는 시뮬레이션을 통해 결정될 수 있다 그러나 신호가 너무 가까이 위치하는 것이 아닐 때, 모델 크기는 과대추정될 것이다.
이러한 경우, 스푸리어스, 즉, 존재하지 않는 주파수가 나타날 수 있다. 앞서 언급한 바와 같이, 스푸리어스 신호 검출을 위해 신호 진폭을 이용하는 것이 항상, 효과가 있는 것은 아니다. 왜냐하면 일부 경우 스푸리어스 신호가 실제 신호 진폭과 매우 유사한 진폭을 갖는다고 관측되었기 때문이다. 따라서 진폭 감별에 추가로, 스푸리어스 주파수 제거 확률을 개선하기 위한 필터가 구현될 수 있다.
슈퍼-분해능 알고리즘에 의해 추정된 주파수는 인공 주파수(artificial frequency)(수학식 2)이다. 실제로, 이들 주파수는 다중경로 환경의 개별 경로 딜레이이다. 따라서 어떠한 음의 주파수(negative frequency)도 존재하지 않아야 하고, 슈퍼-분해능 알고리즘에 의해 생성되는 모든 음의 주파수는 거절되어야 할 스푸리어스 주파수이다.
덧붙여, 슈퍼 분해능 방법과 상이한 방법을 이용한 측정 동안 복수 진폭 값으로부터 DLOS 거리 범위가 추정될 수 있다. 이들 방법이 더 낮은 정확도를 가질지라도, 이 방식은 딜레이, 즉, 주파수를 감별하기 위해 사용되는 범위를 구축한다. 예를 들어, 신호 진폭이 최대치에 가까운, 즉, 널을 피하는 구간에서, 의 비가 DLOS 딜레이 범위를 제공한다. 실제 DLOS 딜레이가 최대 2배 더 크거나 더 작을 수 있지만, 이는 스푸리어스 결과를 거절하는 데 도움이 되는 범위를 형성한다.
예시적 실시예에서, 레인징 신호가 왕복(round-trip)한다. 다시 말하자면, 상기 레인징 신호가 양 방향으로(마스터/판독기에서 표적/슬레이브로, 그리고 표적/슬레이브에서 다시 마스터/판독기로) 이동한다는 것이다.
표적의 수신기에서, 수신된 신호(단방향, one way)가 다음 수학식 25에 따른다:
이때, N은 다중경로 환경에서의 신호 경로의 개수이며, K0 및 는 DLOS 신호의 진폭과 이동거리 시간차(time-of-flight)이며, 이며, 는 양의 값이거나 음의 값이다.
표적은 수신된 신호를 재송신(retransmit)한다:
마스터 수신기에서, 왕복(round-trip) 신호는 수학식 28과 같다:
다른 한편으로는 수학식 26 및 28으로부터 수학식 29가 도출된다:
수학식 29에 따르면, 왕복 다중경로 채널은, 단방향 채널 다중경로보다 더 많은 개수의 경로를 가진다. 왜냐하면, 경로 딜레이에 추가로 수식 이 이들 경로 딜레이의 조합(가령, , 등)을 포함하기 때문이다.
이들 조합은 신호(복소 지수 함수)의 개수를 크게 증가시킨다. 따라서 (시간상으로) 매우 가까이 이격되어 있는 신호들의 출현 확률도 증가할 것이고, 이는 유의미한 모델 크기 과소추정을 초래할 수 있다. 따라서 단방향 다중경로 RF 채널전달 함수를 획득하는 것이 바람직하다.
바람직한 실시예에서, 표적/슬레이브 장치로부터 단방향 진폭 값이 직접 획득 가능하다. 그러나 단방향 위상 값은 직접 측정될 수 없다. 왕복 위상 측정 관측치로부터 단방향의 위상을 결정하는 것이 가능하다:
이러한 모호함을 해결하는 것에 대한 자세한 설명이 이하에서 제공된다. 레인징 신호의 서로 다른 주파수 성분이 서로 유사한 경우, 대부분에 있어서, 왕복 위상을 2로 나눔으로써, 단방향 위상이 밝혀질 수 있다. 예외는, "널(null)"에 가까운 영역일 것이며, 여기서 위상은 작은 주파수 스텝에도 상당한 변화를 겪을 수 있기 때문이다. 주의할 것은, "널" 현상은, 복수 위상으로부터의 유입 RF 신호가 DLOS 경로와, 그리고 서로서로 파괴적으로 조합되는 곳에서 발생하고, 따라서 수신된 신호 강도와 이와 연계된 SNR을 상당히 감소시킨다는 점이다.
이때, 는 크기이고, 는 전달 함수의 위상이다. 단방향 임펄스 응답이 수신될 때의 채널과 동일한 채널을 통해 다시 재송신된다면, 최종 양방향 전달 함수는 다음의 수학식 31과 같다:
양방향 전달 함수의 크기가 단방향 크기의 제곱이기 때문에, 다음의 수학식 32가 명백하다:
그러나, 의 관측치로부터 단방향 전달 함수의 위상을 복원하려 시도할 때, 상황은 좀 더 복잡하다. 각각의 값에 대하여, 다음의 수학식 33과 같이, 위상 의 2개의 값이 존재한다:
임의의 단방향 전달 함수가 모든 주파수에서 연속이라고 가정하는 다음에 제시되는 정리가 이러한 상황을 해결하는 데 도움이 된다.
정리 1: 를 양방향 전달 함수 의 0을 포함하지 않는 주파수 의 개방 구간으로 두자. 를 에서의 연속 함수로 두자. 이때, 이다. 그러면, 와 이 에서 를 생성하는 단방향 전달 함수이며, 그 밖의 다른 것은 없다.
증명: 단방향 전달 함수의 해들 중 하나가, 이며, 이 해는 에서 미분 가능하기 때문에, 에서 연속이다. 이때, 이다. 에서 이기 때문에, 과 는 에서 0이 아니다. 그렇다면, 다음과 같다:
과 이 에서 연속이고 0이 아니기 때문에, 이들의 비도 에서 연속이며, 따라서 수학식 34의 우측 항은 에서 연속이다. 조건 은, 각각의 에 대하여, 이 0 또는 임을 의미한다. 그러나 의 값은 수학식 34의 우측 항에 불연속을 초래하지 않고는, 서로 교환될 수 없다. 따라서, 모든 에 대해 이거나, 모든 에 대해 이다. 첫 번째 경우, 을 얻고, 두 번째 경우, 을 얻을 수 있다.
이러한 정리는 전달 함수 의 0을 포함하지 않는 임의의 개방 구간 에서 단방향 해를 얻기 위해, 함수를 형성하고, 를 연속으로 만드는 방식으로 를 만족하는 의 값을 선택한다. 이러한 속성을 갖는 해, 즉, 가 있다고 알려져 있기 때문에, 이렇게 하는 것은 항상 가능하다.
단방향 해를 찾기 위한 또 다른 절차가 다음의 정리를 기초로 한다.
증명: 를 구간 내 하나의 주파수라고 두자. 도 7에서, 복소 값 이 복소 평면의 한 점으로 도시되었고, 가설에 의해, 이다. 를 임의의 작은 실수로 두고, 도 7에서 도시된 측정치 의 2개의 각과 의 중심에 위치하는 원과 2개의 반경 OA 및 OB를 고려하자. 가정에 의해, 는 모든 에 대해 연속이다. 따라서 가 와 실질적으로 근사한 경우, 복수 값 은 원 내에 위치할 것이며, 이다. 이 임의로 선택되었기 때문에, 일 때 임을 도출할 수 있다. 따라서 위상 함수 는 에서 연속이다.
정리 3: 를 양방향 전달 함수의 0을 포함하지 않는 주파수의 개방 구간이라고 두자. 를 에서의 함수라고 두고, 이때, 이고 는 에서 연속이다. 그렇다면, 와 가 에서 를 생성하는 단방향 전달 함수이며, 그 밖의 다른 것은 없다.
가설에 의해, 는 에서 연속이고, 정리 2에 의하면, 도 역시 에서 연속이다. 따라서 가 에서 연속이다. 조건 은, 각각의 에 대하여, 이 0 또는 임을 의미한다. 그러나 의 값은, 에서 불연속이 되지 않으면서는, 서로 교환될 수 없다. 따라서, 모든 에 대해 이거나, 모든 에 대해 이다. 첫 번째 경우, 을 얻고, 두 번째 경우, 을 얻을 수 있다.
정리 3은 전달 함수 의 0을 포함하지 않는 임의의 개방 구간 에서 단방향 해를 얻기 위해, 단순히, 함수를 형성하고, 위상 함수 를 연속으로 만드는 방식으로 를 만족하는 의 값을 선택함을 알려준다. 이러한 속성을 갖는 해, 즉, 가 있다고 알려져 있기 때문에, 이렇게 하는 것은 항상 가능하다.
앞의 정리들이 양방향 함수를 발생하는 2개의 단방향 전달 함수를 재구성하는 방법을 알려주지만, 의 0을 포함하지 않는 주파수 구간 에서만 유용하다. 일반적으로, 는 0을 포함할 수 있는 주파수 구간 에서 관측될 것이다. 이하에서, 내에 의 유한 개수의 0만 존재하며, 단방향 전달 함수는 에서 모든 차수의 도함수를 가지며, 이들 모두 임의의 특정 주파수 에서 0인 것은 아니라고 가정하여, 이러한 문제를 해결할 수 있는 방법이 제공된다.
를 에서 를 생성하는 단방향 함수라고 두자. 는 에서 하나 이상의 0을 가진다고 가정하자. 의 0들은 를 유한 개수의 접하는 개방 주파수 구간 으로 분리할 것이다. 이러한 구각 각각에서, 정리 1 또는 정리 3을 이용하여, 해 또는 -가 발견될 것이다. 이들 해를 "함께 스티칭(stitich together)"할 필요가 있으며, 이에 따라, 의 모든 구간에 걸쳐, 스티칭된 해가 또는 -가 된다. 이를 하기 위해, 하나의 부분구간에서 다음 부분구간으로 움직일 때, 에서 -로, 또는 -에서 로 스위칭하지 않도록, 2개의 이웃하는 부분구간에서의 해를 어떻게 짝지워야 하는지를 알 필요가 있다.
처음 2개의 이웃한 개방 부분구간 과에서 시작하는 스티칭 절차를 설명한다. 이들 부분구간은 의 0인 주파수 에서 서로 접할 것이다(물론, 는 어느 부분구간에도 속하지 않는다). 본원에서 단방향 전달 함수의 속성에 대해 가정한 바에 따라, 이도록 하는 최소 양의 정수 n이 존재할 것이며, 여기서, 윗첨자(n)는 n차 도함수를 나타낸다. 그 후, 일 때 에서 단방향 해의 n차 도함수의 좌극한은, 에서의 해가 인지 -인지에 따라, 또는 일 것이다. 마찬가지로, 일 때 에서의 단방향 해의 도함수의 우극한은, 에서의 해가 인지 -인지에 따라, 또는 일 것이다. 이기 때문에, 2개의 극한값은, 및 에서의 해들이 모두 이거나, 모두 -인 경우에만 동일할 것이다. 좌극한과 우극한이 서로 동일하지 않는 경우, 부분구간 에서 해를 인버팅(invert)한다. 그렇지 않다면, 인버팅하지 않는다.
부분구간 에서 해를 인버팅한 후(필요한 경우에만), 부분구간 과 에 대해 동일한 절차를 수행하며, (필요한 경우) 부분구간 에서의 해를 인버팅한다. 이러한 방식을 계속하여, 마침내 구간 에서 완전한 해를 구축한다.
앞의 재구성 절차에서는, 노이즈가 존재하는 환경에서는 정확하게 계산하기 어렵기 때문에 의 높은 차수 도함수는 필요로 하지 않는 것이 바람직할 것이다. 이러한 문제는 발생할 확률이 매우 낮다. 왜냐하면, 의 어떠한 0에서도 의 1차 도함수가 0이 아닐 가능성이 매우 높아 보이기 때문이며, 그렇지 않은 경우, 2차 도함수는 0이 아닐 가능성이 매우 높기 때문이다.
실제 구현에서, 양방향 전달 함수 가 이산 주파수에서 측정될 것이며, 이러한 이산 주파수들은, 의 0 근처의 도함수를 합리적인 수준으로 정확하게 계산할 만큼 충분히 서로 가까이 있어야 한다.
RF-기반 거리 측정에 있어서, 선험적으로 알고 있는 형상을 이용하여, 레인징 신호의 서로 가까이 이격되어 있고 겹쳐 있으며 노이즈를 갖는 에코(echo)의 알려지지 않은 개수를 해결하는 것이 필수이다. 주파수 영역에서 레인징 신호가 협대역 신호라고 가정하고, 이러한 RF 현상은 복수의 사인 파들의 합계로서 설명(모델링)될 수 있으며, 이때, 각각의 사인 파는 다중경로 성분당 하나씩이며, 경로의 복소 감쇠 및 전파 딜레이를 가진다.
앞서 언급된 합계의 푸리에 변환을 취함으로써, 이러한 다중경로 모델이 시간 영역으로 표현될 것이다. 이러한 시간 영역 표현식에서 시간 변수와 주파수 변수의 역할을 서로 바꿈으로써, 이러한 다중경로 모델은, 경로의 전파 딜레이가 고조파 신호로 변환되어 있는 고조파 신호 스펙트럼이 될 것이다.
슈퍼(하이) 분해능 스펙트럼 추정 방법은 스펙트럼에서 가까이 위치하는 주파수들을 구별하도록 설계되며, 복수의 고조파 신호들의 개별 주파수, 가령 경로 딜레이를 추정하도록 사용된다. 따라서 경로 딜레이는 정확하게 추정될 수 있다.
슈퍼 분해능 스펙트럼 추정은 기저대역 레인징 신호 샘플의 공분산 행렬의 고유-구조(eigen-structure)와 공분산 행렬의 내재 속성을 이용하여, 개별 주파수, 가령, 경로 딜레이의 기본 추정(underlying estimation)에 대한 해를 제공할 수 있다. 고유-구조 속성들 중 하나는 고유값은 조합되고 결과적으로 서로 직교하는 노이즈와 신호 고유벡터(eigenvector)(다른 말로는 부분공간(subspace))로 나뉜다는 것이다. 또 하나의 고유-구조 속성은 회전-불변(rotation-invariant) 신호 부분공간 속성이다.
부분공간 분해 기법(MUSIC, rootMUSIC, ESPRIT 등)이 관측된 데이터의 추정 공분산 행렬을 2개의 서로 직교하는 부분공간(즉, 노이즈 부분공간과 신호 부분공간)으로 나누는 것을 기초로 한다. 부분공간 분해법의 바탕 이론은, 노이즈 서브공간으로의 관측치의 투사(projection)는 단지 노이즈로만 구성되고, 신호 부분공간으로의 관측치의 투사는 신호로만 구성된다는 것이다.
스펙트럼 추정 방법은 신호가 협대역이며, 고조파 신호의 개수도 알려져 있다고, 즉, 신호 부분공간의 크기는 알고 있을 필요가 있다고 가정한다. 신호 부분공간의 크기를 모델 크기라고 지칭한다. 일반적으로, 환경이 변화할 때, 어떠한 세부사항도 알 수 없으며 빠르게 변할 수 있다(특히, 실내에서). 임의의 부분공간 분해 알고리즘을 적용할 때 가장 난해하고 까다로운 문제 중 하나가 신호 부분공간의 크기이며, 이러한 크기는 존재하는 주파수 성분의 개수로서 취해질 수 있고, 다중경로 반사의 개수와 직접 경로의 개수의 합이다. 실세계 측정의 불완전성 때문에, 모델 크기 측정 시 오류가 항상 있을 것이며, 이러한 오류는 다시, 주파수 추정치, 즉, 거리의 정확도의 손실을 초래할 것이다.
거리 측정 정확도를 개선하기 위해, 본 발명의 하나의 실시예는 종래의 부분공간 분해 하이(high) 분해능 추정에 비해 진보된 6가지 특징을 포함한다. 서로 다른 고유-구조 속성을 이용함으로써, 개별 주파수를 추정하는 둘 이상의 알고리즘을 조합하는 것이 포함되며, 이는 딜레이 경로 결정 모호성을 감소시킨다.
rootMUSIC이 관측치가 노이즈 부분공간에 투사될 때 투사의 에너지를 최소화하는 개별 주파수를 찾는다. ESPRIT 알고리즘이 회전 조작자(rotation operator)로부터 개별 주파수를 결정한다. 그리고 이러한 동작은, 관측치가 신호 부분공간으로 투사될 때 투사의 에너지를 최대화하는 MUSIC과 켤레(conjugate) 관계이다.
모델 크기가 이 둘 알고리즘 모두에 있어서 핵심이며, 실제로, 복합적인 신호 환경(가령, 실내 레인징 환경)에서, MUSIC과 ESPRIT에서 최상의 성능을 제공하는 모델 크기는 동일하지 않은 것이 일반적인데, 그 이유는 이하에서 설명될 것이다.
MUSIC에 있어서, 분해의 기본 요소를 "신호 고유값(signal eigen value)"(Type 1 Error)라고 식별한다. 이는 노이즈 부분공간으로 투사되는 신호 에너지의 크기를 최소화하고 정확도를 개선할 것이다. ESPRIT에 있어서, (반대로 적용됨), 분해의 기본 요소를 "노이즈 고유값(noise eigenvalue)"이라고 식별한다. 이도 역시 Type 1 Error이다. 이는 신호 부분공간에 투사되는 에너지에 미치는 노이즈의 영향을 최소화할 것이다. 따라서 일반적으로, MUSIC에 대한 모델 크기는, ESPRIT에 대한 모델 크기보다 다소 더 클 것이다.
둘째, 복합 신호 환경에서, 강력한 반사가 존재하여, 직접 경로가 다중경로 반사들 중 일부보다 훨씬 더 약할 가능성이 있는 경우가 발생하며, 여기서 충분한 통계적 신뢰도를 갖고 모델 크기를 추정하기 어렵다. 이 문제는 MUSIC과 ESPRIT 모두에 대해 "기본(base)" 모델 크기를 추정하고, 상기 기본 모델 크기에 의해 MUSIC과 ESPRIT에 대해 각각 정의된 모델 크기의 윈도우(window)에서 MUSIC과 ESPRIT을 이용하여 관측치 데이터를 처리함으로써 해결된다. 이는 각각의 측정에 대해 복수의 측정치를 도출시킨다.
본 발명의 실시예의 첫 번째 특징은, (앞서 설명된 바와 같이) 모델 크기를 추정하기 위해 F-통계치(f-statistic)를 이용하는 것이다. 두 번째 특징은 MUSIC과 ESPRIT를 위한 F-통계치에 있어서 서로 다른 Type 1 Error 확률을 이용하는 것이다. 이는 앞서 언급된 바와 같이 MIUSIC과 ESPRIT 간 Type 1 Error 차이를 구현한다. 세 번째 특징은, 직접 경로를 검출하는 확률을 최대화하기 위해 기본(base) 모델 크기와 윈도우를 이용하는 것이다.
빠르게 변화하는 물리적 및 전자적 환경으로 인해서, 모든 측정이 강건한 대답을 제공하지는 않을 것이다. 이는 복수 측정치에 대해 클러스터 분석(cluster analysis)을 이용함으로써 해결되어, 강건한 범위 추정치가 제공될 수 있다. 본 발명의 실시예의 네 번째 특징은 복수 측정을 이용하는 것이다.
복수의 신호가 존재하기 때문에, MUSIC과 ESPRIT 구현예에서 각각 복수의 모델 크기를 이용하는 복수의 측정으로부터 도출되는 복수의 대답의 확률 분포가 다모드(multimodal)일 것이다. 종래의 클러스터 분석이 이러한 적용예에 충분할 것이다. 다섯 번째 특징은 직접 범위 및 반사된 다중경로 성분의 이에 대응하는 범위를 추정하기 위해 다모드 클러스터 분석를 실시하는 것이다. 여섯 번째 특징은 클러스터 분석에 의해 제공되는 범위 추정치(통계적으로 동일한 범위와 표준 편차 및 이들의 조합 추정치)의 통계적 분석이다. 이는 더 정확한 범위 추정을 도출한다.
앞서 언급된 방법은 또한 광대역 레인징 신호 위치 찾기 시스템에서도 사용될 수 있다.
본 발명의 시스템과 방법의 여러 다른 실시예가 기재되었으며, 해당업계 종사자라면 이들 기재된 방법과 장치의 특정 이점이 취해질 수 있음을 알 것이다. 특히, 해당업계 종사자라면, 물체를 추적하고 위치찾기 위한 시스템이 FPGA 또는 ASIC을 이용하여 조합될 수 있으며, 표준 신호 처리 소프트웨어/하드웨어 조합도 약간의 비용 추가로 가능하다. 이러한 시스템은 다양한 적용예, 가령, 실내, 또는 또는 실외 환경, 근한의 환경에서 사람의 위치를 찾는 경우에서 유용하다. 부표: 임계 방법에서 의 도함수:
수학식 20으로 시작하여,
를 제외하고, 짝수 에 대하여 는 0이다. 이에 대한 이유는 구간 I에서 h(t)에 의해 근사하기를 원하는 함수 가 I의 중앙을 중심으로 우함수이지만, 짝수 , 에 대하여 기본 함수 는 I의 중앙을 중심으로 기함수이어서, I에서 에 직교하기 때문이다. 따라서, 로 치환하고, M을 홀수인 양의 정수로 둘 수 있다. 실제로, M=2N+1로 둘 것이다. 이러한 선택은, 구간 I에서 발진(oscillation)의 바람직한 크기의 소거를 제공하기 위해 실험적으로 결정된 것이다.
를 얻는다.
s(t)에서 g(t)를 뺌으로써,
를 얻고, 이제,
라고 둔다.
그럼, (A4)가 아래와 같이 쓰여질 수 있다:
Claims (44)
- RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템에 있어서, 상기 시스템은
RF 트랜시버를 갖는 마스터 유닛과,
RF 트랜시버를 가지며, 상기 마스터 유닛과 인터페이싱하는 태그
를 포함하며,
상기 마스터 유닛은 태그와 인터페이싱하여, 태그까지의 거리를 측정하고,
마스터 유닛의 RF 트랜시버와 태그의 RF 트랜시버는 레인징 신호(ranging signal)를 송신하고 수신하도록 구성되고,
마스터 유닛의 RF 트랜시버는 레인징 신호를 송신하도록 구성되며,
태그의 RF 트랜시버는 레인징 신호를 수신하도록 구성되며,
상기 레인징 신호는 서로 다른 주파수의 복수의 펄스를 포함하고,
상기 레인징 신호는 마스터 유닛과 태그 사이의 거리를 측정하도록 사용되며,
하이-분해능 스펙트럼 추정 분석(high-resolution spectrum estimation analysis)이 사용됨으로써, 복수의 다중경로 주파수 성분에 대해 모델 크기를 추정하고, 상기 주파수 성분의 분포를 기초로 거리를 계산하는 거리 측정에서, 공간 모호성(spatial ambiguity)이 감소되는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템. - 제 1 항에 있어서, 상기 레인징 신호는 광대역 신호임을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 1 항에 있어서, 상기 시스템은 서로 다른 개별 주파수 성분을 이용하여, 레인징 신호와 기저대역 레인징 신호를 생성하는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 1 항에 있어서, 하나 이상의 마스터 유닛과 하나 이상의 태그 유닛 간의 시스템 클록 동기화는 주기적으로, 각각의 유닛 클록 주파수를 조정함으로써, 원격으로 수행되고, 각각의 마스터 유닛은 자신의 시스템 클록 주파수와 그 밖의 다른 유닛의 클럭 주파수 간의 차이를 계산하고 저장하며, 각각의 마스터 유닛은, 자신의 시스템 클록 주파수와 그 밖의 다른 유닛의 시스템 클록 주파수 간의 차이에 대해 복소 진폭(complex amplitude) 측정치를 조정하는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 1 항에 있어서, 레인징 신호는 협대역 신호인 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 1 항에 있어서, 레인징 신호와 기저대역 레인징 신호의 서로 다른 주파수 성분은 의사랜덤 방식으로 선택되며, 이러한 성분들의 주파수는 연속(contiguous) 및/또는 이격되어 있는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 6 항에 있어서, 마스터와 태그 수신기는 반환된 레인징 신호와 기저대역 레인징 신호의 복소 진폭을 결정하고,
복수의 반환된 레인징 신호 및 기저대역 레인징 신호 개별 주파수 성분 샘플의 복소 진폭 샘플들의 평균이 구해져서, 신호 대 노이즈 비를 증가시킴으로써, 복소 진폭 결정 정확도가 개선되는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템. - 제 7 항에 있어서, 복수의 반환된 레인징 신호의 복소 진폭 값은 매칭 필터링(matched filtering) 기법을 이용하여 결정되는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 7 항에 있어서, 복수의 반환된 레인징 신호의 복소 진폭 값은, 수신된 레인징 신호 및 기저대역 레인징 신호의 개별 주파수 성분 RSSI 값으로부터, 그리고 반환된 레인징 신호 및 기저대역 레인징 신호의 개별 주파수 성분의 위상 값으로부터 계산되는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 9 항에 있어서, 반환된 레인징 신호 및 기저대역 레인징 신호의 개별 주파수 성분의 위상 값은, 반환된 레인징 신호의 개별 주파수 성분의 위상 값과, 송신된(원본) 레인징 신호의 개별 주파수 성분의 위상 값의 비교를 통해, 계산되는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 9 항에 있어서, 복수의 반환된 레인징 신호 및 기저대역 레인징 신호의 개별 주파수 성분의 복소 진폭 값은, 왕복 값에서, 단방향 복소 진폭 값으로 변환되는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 9 항에 있어서, 복수의 반환된 레인징 신호 및 기저대역 레인징 신호의 개별 주파수 성분의 복소 진폭 값은, 반환된 기저대역 신호의 개별 성분 주파수를, 이에 대응하는 출력(outgoing) 기저대역 신호의 개별 성분 주파수로 샘플링하고, 결과 신호를, 기저대역 신호의 개별 성분 주파수의 시간 지속시간 이하의 시간에 대해 적분함으로써, 얻어지는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 9 항에 있어서, 복수의 반환된 레인징 신호 및 기저대역 레인징 신호의 개별 주파수 성분의 복소 진폭 값들은, 더 넓은 대역폭을 갖는 합성 레인징 신호로 조합되는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 13 항에 있어서, 합성 레인징 신호는, 선택된 구간에서 신호에 근사하는 파형을 구성하고, 이를 원본 합성 레인징 신호에서 뺌으로써 소거되는 합성 레인징 신호의 정현파형 프리커서(precursor)를 갖는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 15 항에 있어서, 수신된 레인징 신호 및 기저대역 레인징 신호의 개별 주파수 성분이 동적 필터 튜닝 없이 하나의 디지털 필터에 의해 필터링되며, 이는, 마스터 유닛과 태그 유닛의 트랜시버의 주파수 합성기/동작 주파수를 조절함으로써, 나머지 주파수 성분을 발생시킴으로써, 이뤄지는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 16 항에 있어서, 동일한 주파수에서의 2번의 특정이 이뤄져서, 합성기의 주파수를 변경시킨 후 발생할 수 있는 위상 오프셋을 상쇄시키는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 1 항에 있어서, 하이-분해능 스펙트럼 추정 분석은 MUSIC/rootMUSIC 및 ESPRIT 알고리즘을 이용하는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 18 항에 있어서, 하이-분해능 스펙트럼 추정 분석은 반사된 레인징 신호의 개수를 추정하기 위해 F-통계치(F-statistic)를 이용하는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 19 항에 있어서, 하이-분해능 스펙트럼 추정 분석은, 서로 다른 고유-구조(eigen-structure) 속성을 이용함으로써, 개별 주파수를 추정하는 둘 이상의 알고리즘을 조합하여, 직접 경로 딜레이와 그 밖의 다른 경로 딜레이 판단의 모호함을 더 감소시키는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 20 항에 있어서, 하이-분해능 스펙트럼 분석은, F-통계치를 이용하고, 하이-분해능 스펙트럼 추정 알고리즘 속성에 따라, 각각의 모델에 대한 모델 크기를 조정하는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 21 항에 있어서, 하이-분해능 스펙트럼 추정 분석은, 직접 경로 신호를 검출하는 확률을 최대화하기 위해 모델 크기의 윈도우를 이용하는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 22 항에 있어서, 상기 하이-분해능 스펙트럼 추정 분석은, 둘 이상의 스펙트럼 추정 알고리즘으로부터의 복수의 모델 크기의 윈도우로부터 생성되는 반환 신호와 데이터의 복수 번 측정을 이용하고, 상기 복수 번의 측정과 데이터에 대해 클러스터 분석을 수행하여 거리 추정치를 생성하는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 23 항에 있어서, 상기 클러스터 분석은 반환된 다중경로 성분의 등가 범위(equivalent range)를 추정하는 다모드(multimodal) 클러스터 분석을 포함하는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 24 항에 있어서, 하이-분해능 스펙트럼 분석은, 범위 추정치의 다모드 분석에 의해 반환된 데이터에 대해 수행되고, 통계적으로 동일한 추정치들을 조합하여, 더 높은 범위 추정 정확도를 얻는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 1 항에 있어서, 하이-분해능 스펙트럼 분석에 추가로, 매개변수 추정 분석이 사용되어, 개별 주파수 성분의 복소 진폭 값을 이용하여 신호 DLOS(Direct Line of Sight) 경로를, 그 밖의 다른 다중경로와 정확하게 구별하는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 1 항에 있어서, 레인징 신호의 변조는 확산 스펙트럼, 처프 확산 스펙트럼(chirp spread spectrum) 및 주파수 호핑(frequency hopping) 중 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 1 항에 있어서, 레인징 신호는 이산 또는 연속 처프(chirp)이며, 각각의 처프는 동일한 위상에서 시작되며, 마스터 유닛에 의해 하나 이상의 처프가 송신되고 수신되는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 26 항에 있어서, 반환된 처프가 관심 영역의 중앙에서부터 오도록 프로세서가 각각의 수신된 개별 처프를 정렬하고, 그 후, 각각의 개별적인 반환된 처프를 "디램프(deramp)"하는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 27 항에 있어서, 상기 프로세서는 개별적으로 "디램프"된 처프를 조합하여, 시간 영역에서 복소 진폭 샘플/값을 생산하는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 1 항에 있어서, DSP(Digital Signal Processing) 및SDR(Software-Defined Radio)를 이용하여 레인징 신호가 처리되는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 1 항에 있어서, 레인징 신호는 VHF 대역보다 낮은 대역에 존재하는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 1 항에 있어서, 상기 레인징 신호는 UHF 대역 및 그 이상의 주파수에 위치하는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 1 항에 있어서, 마스터 유닛들 중 하나가 단일 발신 판독기 모드(single originating reader mode)로 동작하며, 나머지 마스터 유닛은 위성 모드로 동작하고, 마스터 유닛 간 거리 측정 모드로 동작하는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 34 항에 있어서, 각각의 태그는 제 1 및 제 2 레인징 신호 시퀀스를 수신하고, 발신 마스터 유닛에 의해 제 1 레인징 신호 시퀀스가 발생되며, 위성 마스터 유닛에 의해 제 2 레인징 신호 시퀀스가 재송신되고,
각각의 레인징 신호 시퀀스는, 태그에 의해 따로 따로 처리되어, 거리 측정 동안의 시간 딜레이가 결정되고, 각각의 태그는 각각의 레인징 신호에 대해 이동시간 차이(time of flight)를 계산하는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템. - 제 35 항에 있어서, 제 1 레인징 신호와 제 2 레인징 신호의 이동시간 차이(time of flight)는 마스터 유닛에 대한 태그의 위치를 결정하기 위해 사용되며,
DTOA(Differential Time of Arrival)를 이용하여, 또는 DTOA, 가상 삼각측량법 및 역-가상 삼각측량법의 조합을 이용하여, 마스터 유닛과 태그 간 거리 측정과 마스터 유닛과 마스터 유닛 간 거리 측정이 수행되는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템. - 제 1 항에 있어서, TOA(Time of Arrival)를 이용하여, 또는 TOA, 가상 삼각측량법 및 역-가상 삼각측량법의 조합을 이용하여, 마스터 유닛과 태그 간 거리 측정과 마스터 유닛과 마스터 유닛 간 거리 측정이 수행되는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 1 항에 있어서, 하이-분해능 스펙트럼 추정 분석은 기저대역 레인징 신호 샘플의 공분산 행렬의 고유값을 이용하며,
상기 공분산 행렬은 경로 딜레이를 나타내는 개별 주파수의 추정치를 제공하고,
고유값은 직교하는 노이즈 고유벡터와 신호 고유벡터(부분공간)으로 분리되고, 개별 주파수는, 반환 신호의 관측치를 노이즈 공간으로 투사하고, 투사 에너지를 최소화함으로써 얻어지며,
회전-불변 신호 부분공간 속성으로부터 회전 조작자(rotation operator)가 결정되고, 개별 주파수는 상기 회전 조작자로부터 추정되는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템. - 제 1 항에 있어서, 마스터와 마스터 간 통신 및/또는 마스터와 태그 사이 통신은 전이중(full duplex)이거나 반이중(half duplex) 통신인 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
- 제 1 항에 있어서, 마스터와 마스터 간 통신 및/또는 마스터와 태그 간 통신은 단방향(simplex) 통신이며, RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템은
RF 트랜시버를 갖는 마스터 유닛과,
RF 트랜시버를 가지며, 상기 마스터 유닛과 인터페이싱하는 태그
를 포함하며,
상기 마스터 유닛은 태그와 인터페이싱하여, 태그까지의 거리를 측정하고,
마스터 유닛의 RF 트랜시버와 태그의 RF 트랜시버는 레인징 신호(ranging signal)를 송신하고 수신하도록 구성되고,
마스터 유닛의 RF 트랜시버는 레인징 신호를 송신하도록 구성되며,
태그의 RF 트랜시버는 레인징 신호를 수신하도록 구성되며,
상기 레인징 신호는 서로 다른 주파수의 복수의 펄스를 포함하고,
상기 레인징 신호는 마스터 유닛과 태그 사이의 거리를 측정하도록 사용되며,
상기 시스템은 수신된 레인징 신호의 복소 진폭을 계산하는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템. - RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템에 있어서, 상기 시스템은
RF 트랜시버를 갖는 마스터 유닛과,
RF 트랜시버를 가지며, 상기 마스터 유닛과 인터페이싱하는 태그
를 포함하며,
상기 마스터 유닛은 태그와 인터페이싱하여, 태그까지의 거리를 측정하고,
마스터 유닛의 RF 트랜시버와 태그의 RF 트랜시버는 UHF 대역에서 협대역 레인징 신호(narrow bandwidth ranging signal)를 송신하고 수신하도록 구성되고,
마스터 유닛의 RF 트랜시버는 UHF 대역에서 협대역 레인징 신호를 송신하도록 구성되며,
태그의 RF 트랜시버는 UHF 대역에서 협대역 레인징 신호를 수신하도록 구성되며,
상기 협대역 레인징 신호는 서로 다른 주파수의 복수의 펄스를 포함하고,
상기 협대역 레인징 신호는 동일한 주파수의 복수의 펄스를 포함하고,
상기 레인징 신호는 (a) 복수의 주파수에서 하나의 펄스, 또는 (b) 하나의 주파수에서 복수의 펄스, 또는 (c) 여러 다른 주파수에서 복수의 펄스를 포함하고,
협대역 레인징 신호인 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템. - RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템에 있어서, 상기 시스템은
RF 트랜시버를 갖는 마스터 유닛과,
RF 트랜시버를 가지며, 상기 마스터 유닛과 인터페이싱하는 태그
를 포함하며,
상기 마스터 유닛은 태그와 인터페이싱하여, 태그까지의 거리를 측정하고,
마스터 유닛의 RF 트랜시버와 태그의 RF 트랜시버는 레인징 신호(ranging signal)를 송신하고 수신하도록 구성되고,
마스터 유닛의 RF 트랜시버는 레인징 신호를 송신하도록 구성되며,
태그의 RF 트랜시버는 레인징 신호를 수신하도록 구성되며,
상기 레인징 신호는 (a) 복수의 주파수에서 하나의 펄스, 또는 (b) 하나의 주파수에서 복수의 펄스, 또는 (c) 여러 다른 주파수에서 복수의 펄스를 포함하고,
하이-분해능 스펙트럼 추정 분석(high-resolution spectrum estimation analysis)이 사용됨으로써, 복수의 다중경로 주파수 성분에 대해 모델 크기를 추정하고, 상기 주파수 성분의 분포를 기초로 거리를 계산하는 거리 측정에서, 공간 모호성(spatial ambiguity)이 감소되는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템. - RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템에 있어서, 상기 시스템은
RF 트랜시버를 갖는 마스터 유닛과,
RF 트랜시버를 가지며, 상기 마스터 유닛과 인터페이싱하는 태그
를 포함하며,
상기 마스터 유닛은 태그 및/또는 또 다른 마스터 유닛과 인터페이싱하여, 태그 및/또는 또 다른 마스터 유닛까지의 거리를 측정하고,
마스터 유닛의 RF 트랜시버와 태그의 RF 트랜시버는 레인징 신호(ranging signal)를 송신하고 수신하도록 구성되고,
마스터 유닛의 RF 트랜시버는 레인징 신호를 송신하도록 구성되며,
태그의 RF 트랜시버는 레인징 신호를 수신하도록 구성되며,
상기 레인징 신호는 (a) 복수의 주파수에서 하나의 펄스, 또는 (b) 하나의 주파수에서 복수의 펄스, 또는 (c) 여러 다른 주파수에서 복수의 펄스를 포함하고,
레인징 신호는 마스터 유닛과 태그 유닛 간의 거리를 측정하기 위해 사용되고,
레인징 신호가 복수의 마스터 유닛들 간의 거리를 측정하기 위해 사용되며,
시스템은 수신된 레인징 신호의 복소 진폭을 계산하여, 마스터 유닛과 태그 간 거리 및/또는 마스터 유닛들 간 거리를 결정하는 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템. - RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템에 있어서, 상기 시스템은
RF 트랜시버를 갖는 마스터 유닛과,
RF 트랜시버를 가지며, 상기 마스터 유닛과 인터페이싱하는 태그
를 포함하며,
상기 마스터 유닛은 태그와 인터페이싱하여, 태그까지의 거리를 측정하고,
마스터 유닛의 RF 트랜시버와 태그의 RF 트랜시버는 레인징 신호(ranging signal)를 송신하고 수신하도록 구성되고,
마스터 유닛의 RF 트랜시버는 레인징 신호를 송신하도록 구성되며,
태그의 RF 트랜시버는 레인징 신호를 수신하도록 구성되며,
레인징 신호와 기저대역 레인징 신호의 서로 다른 주파수 성분이 의사랜덤 방식으로 선택되며,
(a) 이러한 성분들의 주파수는 연속(contiguous) 또는 이격되어 있거나, (b) 이러한 성분들은 동시에 및/또는 시간상 떨어져서 발생되거나, (c) (a)와 (b) 모두인 것을 특징으로 하는 RF-기반의 물체의 추적 및 위치찾기를 위한 시스템.
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