KR20130020295A

KR20130020295A - 무선센서네트워크 상에서 효율적인 다변측량을 이용한 무선측위방법과 이를 실시하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체

Info

Publication number: KR20130020295A
Application number: KR1020110082840A
Authority: KR
Inventors: 김성철; 이정규
Original assignee: 서울대학교산학협력단
Priority date: 2011-08-19
Filing date: 2011-08-19
Publication date: 2013-02-27
Also published as: US8478292B2; KR101260647B1; US20130045750A1

Abstract

무선센서네트워크 상에서 효율적인 다변측량을 이용한 무선측위기술이 개시된다. 적어도 3개의 기준노드가 브라인드노드로부터 무선수신한 수신신호의 수신신호세기(RSS)를 이용하여 각 기준노드에서 브라인드노드까지의 추정거리를 산출한 다음, 그 산출된 추정거리를 이용하여 다변측량(multilateration)으로 브라인드노드의 추정 위치를 구한다. 그 추정위치에 포함된 에러 보정을 위해, 산출된 추정거리를 이용하되 추정위치에 가장 가까운 기준노드에 가장 큰 가중치를 적용하여 추정위치의 에러보정 방향과 에러보정 거리를 산출한다. 산출된 브라인드노드의 추정위치를 산출한 에러보정 방향과 에러보정 거리만큼 이동하여 추정위치의 에러를 보정한다. 추정거리만을 이용하여 추정위치의 에러보정을 계산이 간단하여 신속한 에러보정이 가능하며, 따라서 실시간 측위서비스에 적용할 수 있다.

Description

무선센서네트워크 상에서 효율적인 다변측량을 이용한 무선측위방법과 이를 실시하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체 {Wireless localization method based on an efficient multilateration algorithm over a wireless sensor network and a recording medium in which a program for the method is recorded}

본 발명은 무선센서네트워크 상에서의 무선측위방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 수신신호강도(Received Signal Strength Indicator: RSSI)를 이용하여 다변측량으로 무선측위를 할 때 측위 에러를 실시간으로 정확하게 보정할 수 있는 무선측위방법에 관한 것이다. 여기서, 용어 '다변측량'은 삼변측량을 포함하는 개념으로서 3개 이상의 기준노드를 이용하여 브라인드노드의 추정위치를 추정하는 방법을 의미한다.

최근 스마트 폰에 대한 관심이 폭발적으로 증가하면서 위치기반 서비스(LBS, Location Based Service)가 큰 주목을 받고 있으며, 예컨대 증강현실, 건강관리(medical care), 홈 네트워크, 모니터링 애플리케이션과 같은 위치인식 애플리케이션들이 인기를 끌고 있다. 위치기반 서비스를 위해서는 서비스를 요구하는 사용자의 위치에 대한 측위가 정확하게 이루어져야 한다.

잘 알려진 측위시스템으로는 모바일 내비게이션과 같은 애플리케이션을 갖춘 GPS(Global Positioning System)을 들 수 있다. 그런데 GPS방식은 옥외 환경에서는 좋은 성능을 제공하지만, 위성을 이용하여 위치정보를 얻기 때문에 실내 환경에서는 정확한 측위가 어렵다는 한계가 있다. 그러므로 GPS 시스템은 실내 채널환경이나 저비용 장치를 갖는 환경에서의 측위 시스템으로서는 적절하지 않다.

이러한 이유로 '실내'에서의 무선 측위를 위한 기술로서, 무선랜(Wireless Local Area Network: WLAN), 초광대역(UWB, Ultra Wide Band) 통신 그리고 무선센서네트워크(Wireless Sensor Network: WSN) 등의 방식이 제안되고 많은 연구가 진행되었다. WLAN이나 UWB 시스템은 비용, 배터리, 시스템 디바이스 크기 등에 관련하여 여러 가지 한계를 가진다. 반면에, WSN은 크기가 작은 센서 노드(Sensor Node)를 많이 확보하여 측위에 이용하는 방법으로서, 저비용, 설치 용이성, 작은 사이즈, 그리고 수많은 노드들과의 연결 가능성 등의 장점을 지닌다. 실내 환경 특성상 벽, 문, 기둥 등과 같은 방해물이 많이 존재하는데, 특히 금속 재질의 소재가 분포되어 있는 경우에는 가시경로환경과 비 가시경로환경에 따라 수신신호의 세기의 차이가 매우 심하게 나타난다. WSN은 이런 환경적 요소를 트리 토폴로지 네트워크(tree topology network)를 구성하여 최적의 환경으로 만들어줄 수 있다. 많은 수의 노드를 연결할 수 있으므로 방 사이 벽들을 피해 네트워크를 구성할 수 있기 때문이다. 이러한 특징들 때문에 WSN은 실내 채널 환경에서 매우 유용한 시스템으로 평가되고 있다. 지그비(Zigbee) 기술은 IEEE 802. 15. 4 기반의 저가, 저전력, 저속의 근거리 무선통신 기술이다. 이 지그비 기술이 적용된 노드 디바이스는 매우 간단한 하드웨어 구조를 지니고 있고 하나의 네트워크에 많은 노드를 연결할 수 있어서, 이를 이용하면 초저가의 WSN을 효과적으로 구성할 수 있다.

한편, 현재까지 알려진 대표적인 무선 측위 방법으로는 범위무제한 위치추정방식(Range free approach)과 범위기반 위치추정방식(Range based approach)이 있다. 사용자의 위치를 추정함에 있어서 송신단과 수신단 사이의 거리에 대한 정보 없이 위치를 추정하는 접근 방법이 범위무제한 위치추정방식인데, 이 방법은 비용이 많이 들고 방대한 양을 기억해야 하기 때문에 실질적 타당성이 낮다. 반면에 범위기반 위치추정방식은 수신단과 송신단 사이의 거리에 대한 정보를 바탕으로 위치를 추정하는 방법으로서, 삼변측량법(trilateration estimation), 최소제곱법(least square estimation: LSE), 가중최소제곱법(weight least square estimation: WLSE) 등이 이 방식에 속한다.

범위기반 위치추정방식에 사용되는 송신단과 수신단의 거리를 추정하는 대표적인 방법으로는 수신신호강도(Received Signal Strength Indicator: RSSI)가 있다. RSSI방식은 수신단에서 수신된 신호의 세기만을 이용하여 송수신단의 거리를 추정하는 방법으로 신호의 통과손실(Pass loss) 모델을 사용한다. 이 방법은 송수신단의 동기화와 같은 복잡한 방법을 거치지 않기 때문에 간단하지만, 신호의 특성상 비가시거리(NLOS, None Line of Sight)가 형성되어 있는 지역에서는 정확도가 떨어진다. 하지만 지그비와 같은 저가의 노드를 사용할 경우 다수의 센서 노드를 좁은 지역에 위치시켜 네트워크를 구성하면 각 노드들이 가시거리(LOS, Line of Sight)를 형성할 수 있는 환경을 만들 수 있다. 이러한 환경적 요소를 이용하여 도 1과 같이 나뭇가지 구조(Tree Topology) 네트워크를 구성하면 실내 환경에서 RSSI를 이용하여 위치를 추정할 수 있는 최적의 환경으로 만들 수 있다.

RSSI와 같은 방법으로 추정된 송수신단의 거리를 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 기본적인 방법으로 삼변측량이 널리 이용된다. 삼변측량을 이용한 정확한 측위를 위해서는 위치를 알고 있는 노드(이하, '기준노드'(reference node)라 함)를 중심으로 하고, RSSI 방법으로 추정된 거리를 반지름으로 하는 3개의 원들이 교직선을 형성해야 하고, 이러한 교직선들이 도 2와 같이 하나의 교점을 형성해야 한다. 그런데 송수신단의 거리를 추정함에 있어 큰 에러가 포함되면, 거리가 매우 크거나 작게 추정되어 1개의 원이 다른 원과 완전히 분리되거나, 1개의 원이 다른 원을 완전히 포함하는 경우 즉, 도 3과 같이 3개의 원이 교직선을 형성하지 못하는 경우가 실질적인 환경에서는 발생할 수도 있다. 1개의 원이 다른 원과 완전히 분리되어 있거나, 다른 원을 완전하게 포함하는 경우 그렇지 않은 경우에 비해 상대적으로 큰 위치 추정 에러를 갖게 된다. 그러므로 RSSI 방법에 기반한 삼변측량은 이러한 측위 에러를 현저히 개선하는 방법이 모색될 필요가 있다.

종래에는 측위 에러를 보정하기 위해, 삼변측량을 이용한 추정 위치를 산출하기에 앞서, RSSI를 이용하여 구한 추정거리에 포함된 에러 보정을 먼저 하였고, 그 에러 보정된 추정거리를 이용하여 삼변측량을 하여 추정 위치를 구하였다. 삼변측량에 이용된 추정거리가 에러를 보정한 것이므로 삼변측량으로 구한 추정 위치에 대한 에러 보정은 더 이상 수행하지 않고 최종적으로 얻고자 하는 추정 위치로 확정하였다. 그런데 추정거리의 에러보정에 의거한 종래의 무선 측위방법은 알고리즘이 복잡하고 반복적(recursive)인 연산이 많고, 특히 측위의 정확도를 높이기 위해서는 연산량이 더욱 증대하여 문제가 있어서 실시간 무선측위 서비스에 적용하는 데 부적합하였다.

기존의 가중 최소제곱 추정법(Weight Least Square Estimation: WLSE)에 따른 무선 측위 방식은 채널 요소인 채널지수(channel exponent)와 로그노말 쉐도우잉 (lognormal shadowing)의 크기를 이용하여 보정 값을 정하기 때문에 그 한계가 있다. 왜냐하면 채널 요소 2개를 정확히 아는 것이 매우 힘들기 때문이다. 그렇기에 실용적인 방법이 못된다.

본 발명은 RSSI을 이용하여 다변측량으로 브라인드노드의 위치 추정을 함에 있어서 브라인드노드와 기준노드들 간의 추정거리만을 이용한 간단한 계산을 통해 추정위치의 측위에러를 실시간으로 정확하게 보정할 수 있으며, 그렇기 때문에 실시간 무선측위서비스에도 적용할 수 있는 무선측위방법과 이를 실현하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체를 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따르면, 위치를 알고 있는 적어도 3개의 기준 노드와 위치를 알고자 하는 1개의 브라인드노드, 그리고 무선측위서버를 적어도 포함하는 무선 네트워크에서 상기 무선측위서버에 의해 실행되는 무선측위방법 있어서, 상기 무선측위서버에서, 상기 적어도 3개의 기준노드가 브라인드노드로부터 무선수신한 수신신호의 수신신호세기(RSS)를 상기 적어도 3개의 기준노드로부터 제공받아 상기 적어도 3개의 기준노드 각각에서 상기 브라인드노드까지 적어도 3개의 추정 거리를 산출하는 제1 단계; 상기 무선측위서버에서, 산출된 상기 적어도 3개의 추정 거리를 이용하여 다변측량(multilateration)으로 상기 브라인드노드의 추정 위치를 산출하는 제2단계; 상기 무선측위서버에서, 산출된 상기 추정위치에 포함된 에러 보정을 위해, 상기 제1단계에서 산출한 상기 추정거리를 이용하되 상기 추정위치에 가장 가까운 기준노드를 중심으로 상기 추정위치의 에러보정 방향과 에러보정 거리를 산출하는 제3단계; 및 상기 무선측위서버에서, 상기 제2단계에서 산출한 상기 브라인드노드의 추정위치를 상기 제3단계에서 산출한 상기 에러보정 방향과 상기 에러보정 거리만큼 이동한 위치를 보정된 추정위치로 산출하는 제4단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법이 제공된다.

상기 무선 측위 방법에 있어서, 상기 제3단계에서 상기 에러보정 방향은, 상기 제2단계에서 산출된 상기 추정위치에서 가장 가까운 기준노드로 향하는 제1각도벡터

와 가장 먼 기준노드로 향하는 제2각도벡터

를 산출하는 제3-1단계; 및 아래 식들을 이용하여 에러보정 방향(각도) Comp_A를 구하는 제3-2단계 (여기서, 가중치 α와 β는 아래 식으로 결정되는 값이며, dist _c 와 dist _f 는 추정위치에서 가장 가까운 기준노드와 가장 먼 기준노드에서의 추정거리를 각각 나타냄)의 실행을 통해 산출되는 것이 바람직하다.

여기서, 상기 가중치 α와 β는 그 값이 각각 1인 것이 보다 바람직하다.

상기 무선 측위 방법에 있어서, 상기 제3단계에서 상기 에러보정 거리는, 상기 추정위치로부터 가장 가까운 기준노드의 추정거리 dist_i와 상기 추정 위치에서 상기 가장 가까운 기준노드까지의 거리 dist_iep를 각각 산출하는 제3-3단계; 및 아래 식을 이용하여 에러보정용 거리 Comp_D를 산출하는 제3-4단계 (가중치 γ는 추정위치에서 가장 가까운 기준노드로부터 CRLB에 의거하여 정해지는 값이며, i는 기준노드를 특정 하는 값이며, CRLB_i는 기준노드(i)의 추정하고자 하는 거리에 대한 최소의 편차(variance)임)의 실행을 통해 산출되는 것이 바람직하다.

여기서, 상기 가중치 γ의 값은 1인 것이 보다 바람직하다.

상기 무선 측위 방법에 있어서, 상기 제2단계는 3개의 추정거리를 이용하는 삼변측량(trilateration)으로 상기 브라인드노드의 추정위치를 산출하는 것이 바람직하다.

상기 무선 측위 방법은, 상기 제2단계를 수행하기 전에, 상기 제1단계에서 산출된 상기 3개의 추정거리 중에서 한계치 이상의 에러가 존재하는 경우에는 에러보정을 수행하는 제5단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.

바람직하게, 상기 제5단계는, 상기 적어도 3개의 기준노드 각각을 중심으로 각 기준노드에 대응하는 추정거리를 반지름으로 하는 적어도 3개의 추정거리 원을 각각 구하는 제5-1단계; 및 상기 적어도 3개의 추정거리 원들 중에서 가장 넓은 범위(range)를 갖는 추정거리 원이 나머지 두 개의 추정거리 원을 포함하여 교점을 만들 수 없을 때, 상기 가장 넓은 범위를 갖는 추정거리 원이 가장 좁은 범위를 갖는 추정거리 원에 접하도록 상기 가장 넓은 범위를 갖는 추정거리 원의 추정거리를 감축 보정하는 제5-2단계를 구비한다.

한편, 본 발명의 상기 목적을 달성하기 위한 다른 측면에 따르면, 위치를 알고 있는 적어도 3개의 기준 노드와 위치를 알고자 하는 1개의 브라인드노드, 그리고 무선측위서버를 적어도 포함하는 무선 네트워크에서, 무선측위 프로그램이 기록되어 있고 상기 무선측위서버로 읽을 수 있는 기록매체로서, 상기 무선측위 프로그램은, 상기 무선측위서버에서, 상기 적어도 3개의 기준노드가 브라인드노드로부터 무선수신한 수신신호의 수신신호세기(RSS)를 상기 적어도 3개의 기준노드로부터 제공받아 상기 적어도 3개의 기준노드 각각에서 상기 브라인드노드까지 적어도 3개의 추정 거리를 산출하는 제1 기능; 상기 무선측위서버에서, 산출된 상기 적어도 3개의 추정 거리를 이용하여 다변측량(multilateration)으로 상기 브라인드노드의 추정 위치를 산출하는 제2 기능; 상기 무선측위서버에서, 산출된 상기 추정위치에 포함된 에러 보정을 위해, 상기 제1 기능을 통해 산출한 상기 추정거리를 이용하되 상기 추정위치에 가장 가까운 기준노드를 중심으로 이용하여 상기 추정위치의 에러보정 방향과 에러보정 거리를 산출하는 제3 기능; 및 상기 무선측위서버에서, 상기 제2 기능을 통해 산출한 상기 브라인드노드의 추정위치를 상기 제3 기능을 통해 산출한 상기 에러보정 방향과 상기 에러보정 거리만큼 이동한 위치를 보정된 추정위치로 산출하는 제4 기능을 구비하는 것을 특징으로 하는 무선측위 프로그램이 기록된 기록 매체가 제공된다.

본 발명에 의하면, 다변측량을 이용한 무선측위를 함에 있어서 상대적으로 큰 추정에러를 포함하는 추정 거리를 찾아내어 그 추정 거리에 포함된 에러를 감소시켜 브라인드노드의 추정 위치의 정확도를 크게 개선할 수 있다.

기존의 WLSE의 추정 알고리즘은 램덤 요소와 채널 지수(channel exponent)를 정확히 알아야 가중치(weight)를 줄 수 있으며, 추정 위치의 에러 보정을 위해 반복적인 연산을 수행해야 한다. 이에 비해, 본 발명은 각 기준노드에서 브라인드노드까지의 추정거리에 대한 비교만으로 위치를 보정할 수 있기 때문에 보다 위치추정을 위한 계산이 간단하며 매우 효율적으로 수행될 수 있다. 그러므로 본 발명의 무선측위방법은 실시간 위치 추적에 매우 효율적인 방법이 될 수 있다.

본 발명은 또한 모든 노드의 개수에서 보다 나은 측위의 정확도를 보인다. 특히 가장 작은 3개의 노드를 이용했을 때 종래방법들에 비해 획기적인 성능 개선 효과를 볼 수 있다.

도 1은 RSSI를 이용하여 위치를 추정할 수 있는 최적의 환경을 설명하기 위한 네트워크의 나뭇가지 구조를 도시하며,
도 2는 삼변측량의 교차 케이스(Intersection Case)의 예를 도시하며,
도 3은 삼변측량의 비교차 케이스(None Intersection Case)의 예를 도시하며,
도 4는 본 발명에 따른 에러보정 측위 방법을 실행하기 위한 무선 측위 시스템(100)의 개략적인 구성을 도시하며,
도 5는 본 발명에 따른 에러보정 측위방법 설명하기 위한 흐름도이며,
도 6은 모든 가능한 경우의 삼변측량의 예를 보여주며,
도 7은 크래머-라오 하한식(Cramer-Rao Lower Bound: CRLB)이 추정 거리와 쉐도우잉 요소에 따라 결정되는 것을 보여주는 그래프이며,
도 8의 (a)와 (b)는 에러보정 각도(방향)와 에러보정 거리를 각각 산출하는 방법을 도식적으로 나타낸 것이고, 도 8의 (c)는 산출된 에러보정 각도(방향)와 에러보정 거리를 적용하여 삼변측량으로 추정한 위치를 보정하는 방법을 도식적으로 나타낸 것이다.
도 9는 본 발명의 성능을 측정하기 위한 IEEE 802.15.4a 실내 채널 시뮬레이션 모델을 도시한다.

이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 실시할 수 있도록 보다 구체적으로 설명할 것이다.

본 발명이 제안하는 무선측위방법은 수신신호강도(RSS) 값을 이용하여 브라이드 노드로부터 각 기준노드까지의 거리를 추정하고, 그 추정거리 값을 이용하여 삼변측량으로 브라인드노드의 위치를 추정한다.

(1) 실내 경로 손실 모델

RSS는 각 기준노드가 브라인드노드로부터 수신한 각각의 패킷에 대하여 측정될 수 있다. 송신된 신호의 세기는 송신단과 수신단의 거리에 비례하게 감소된다는 것이 알려져 있다. 쉐도우잉의 랜덤한 특성 때문에 수신 신호의 세기는 특정한 평균값을 갖고, 그 평균값을 중심으로 가우시안 분포를 따르게 된다(송신단과 수신단의 거리가 일정한 경우). 가우시안 모델을 사용할 경우, i 번째 기준노드(수신단)에서 j 번째 브라인드노드(송신단)로부터 수신한 신호의 세기(RSS의 앙상블의 평균값)

는, 송신단(브라인드노드)와 수신단(각 기준노드) 사이의 거리 즉, 구하고자 하는 추정거리가 d_ij라 할 때, 식 (1-1)과 같이 표현된다.

......(1-1)

여기서, P_O는 짧은 기준 거리 d_O(통상적으로 1m 임)에서 수신된 신호의 세기를 의미하며, n은 환경에 따라 변하는 경로손실지수(path loss exponent)를 의미하고 일반적으로 2~4 사이의 값을 가지며,

는 노드 i와 노드 j간의 로그-노말 쉐도우잉(log-normal shadowing) 값을 나타내는 것으로서 dB 단위로 표현되며 거리 에러에 관련된다. 위의 값을 바탕으로 수신된 신호의 세기를 이용하여 위치를 추정하는데 필요한 거리를 계산하면 아래 식 (1-2)와 같다.

......(1-2)

위와 같이 RSSI를 이용하여 거리를 추정하는 데 있어서 에러가 발생하는 이유는 크게 3가지가 있다. 하드웨어와 관련된 에러, 거리추정 알고리즘의 한계 그리고 환경적인 요소이다. 하드웨어와 관련된 에러는 일반적인 ZigBee소자에서 약 3dB ~ 4dB정도의 에러가 발생한다고 알려져 있다. 실제 채널에서, 다중경로 신호 페이딩(다양한 경로를 통과한 신호들이 각각 다른 크기와 다른 페이저를 갖고 수신단에 들어오면서 해당 주파수에 보강간섭 또는 상쇄간섭으로 합쳐져서 생기는 에러유발현상)과 쉐도우잉(환경적인 요인으로 인해 수신되는 신호에 손실이 발생하는 현상)은 그 측정된 RSS의 에러를 유발하는 2 가지 환경적인 에러요인이다. 다중경로 신호 페이딩은 주파수-선택적 페이딩을 야기하므로, 이런 류의 페이딩 효과는 확산 스펙트럼(spread spectrum)을 이용하여 줄일 수 있다. WSN이 주파수-선택적 효과들은 직접 시퀀스 확산 스펙트럼(direct sequence spread spectrum)을 이용할 수 있기 때문에, 주파수-선택적 효과들은 감소된다고 볼 수 있다. 그러므로 환경적인 에러들은 벽, 나무, 의자 등과 같은 것들에 의해 일어나는 쉐도우잉 효과에 의해 야기되는 것이 주가 된다. 그러므로 무선 측위에서 RSS를 이용하여 거리를 추정할 때는 멀티패스 페이딩에 대한 영향은 무시하고, 쉐도우잉의 영향만을 고려한다. 장애물들에 의한 쉐도우잉 효과들은 랜덤 방식으로 모델화된다. 위의 식에서 RSSI(dBm)은 수신 신호 세기를 이용하여 측정된 값이므로 1m에서의 전력손실인 P_O와 경로손실지수 n값은 실험측정실험을 통해 검증해야한다. 이는 수신신호세기로부터 정확한 거리를 추정하기 위해 반드시 선행되어야 하는 작업이다.

(2) 삼변측량(Trilateration)

삼변측량 방법은 추정된 거리를 바탕으로 위치를 추정하는 방법으로서, 위치를 알고 있는 3개의 고정 노드(기준노드)를 이용하여 위치를 알고자 하는 노드(브라인드노드)의 위치를 추정하는 방법이다. 모든 노드들이 비용 상의 고려 때문에 전방향성 안테나를 가지고 있고, 각 고정 노드는 상기 경로 손실 모델을 이용하여 그 자신의 위치와 브라인드노드의 위치 간의 거리

를 추정할 수 있다고 가정한다. 로그-노말 쉐도우잉 효과 때문에, 경로 손실 모델을 따르는 RSS는 왜곡된다. 로그-노말 쉐이딩 효과를 고려하지만, 실제 신호 강도와의 차이를 알 수는 없다. 이런 이유 때문에, 로그-노말 쉐도우잉 효과는 어느 정도의 측위 에러를 유발한다.

로그-노말 쉐도우잉을 갖는 RSSI로 표현되는 RSS에 관하여, 추정거리

는 정확하지 않다. 각 노드는 독립적인 로그-노말 쉐도우잉을 갖는다. 그러므로 추정거리

는 서로 다른 임의 변수(random variables)를 갖는다. 삼변측량을 이용하여 위치를 계산하기 위해서는 그 위치에 속하는 원형 라인에 관한 세 개의 방정식이 추정되어야 한다.

......(2)

여기서, x_i와 y_i (단, i=1,2,3)는 기준노드의 직교 좌표 지점이고, x_r과 y_r 은 동일한 좌표계에서 브라인드노드의 추정 위치를 나타내며,

(단, i=1,2,3)는 기준노드와 브라인드노드 간의 추정거리를 나타낸다.

식 (2)를 이용하여 다음과 같은 연산을 수행하면 브라인드노드의 추정 위치를 구할 수 있다. 식 (2)는 3개의 기준노드의 위치(원의 중심)와 3개의 추정거리

(단, i=1,2,3) (반지름)를 이용하여 얻어진 3개의 원의 방정식이다. 식 (2)의 세 번째 식에서 두 번째 식과 첫 번째 식을 각각 빼면 다음과 같은 2개의 직선의 방정식이 얻어진다.

......(2.1)

그 두 직선의 방정식을 연립하여 풀면 그 해가 바로 브라인드노드의 추정 위치가 된다.

구체적으로, 위의 식을 행렬형태로 표현하면 아래와 같다.

......(2.2)

여기서

,

이다. 이를 행렬의 역함수를 이용하여 풀면 아래와 같이 브라인드노드의 위치를 찾을 수 있다.

......(2.3)

결과적으로 브라인드노드의 위치는 최소제곱법(least square method)을 이용하여 추정된다.

삼변측량을 기하학적으로 설명하면 아래와 같다. 3개의 기준노드(AN1, AN2, AN3)와 브라인드노드간의 거리가 정확하게 추정되면, 도 2와 같이 3개의 원(12, 14, 16)이 1개의 점(10)에서 만나게 된다. 이렇게 1개의 점에서 3개의 원이 만나는 경우는 정확한 거리측정에 따른 매우 정확한 위치추정이 이루어지는 경우이다. 하지만 기준노드와 브라인드노드 간의 추정 거리에 에러가 포함되어 있으면, 3개의 원이 1개의 점에서 만나지 않는다. 예컨대 기준노드 AN3에서 브라인드노드까지의 추정거리가 부정확한 경우, 점선(18)과 같이 원이 형성되는 경우가 발생한다. 이러한 경우 기존의 삼변측량법에 따르면, 도시된 바와 같이 2개의 원 (12, 18)과 또 다른 2개의 원(14, 18)이 형성하는 두 직선(22, 24)의 교점(20)이 추정된 위치가 된다. 2개의 원이 교차하지 않도록 거리가 추정되면(즉, 하나의 원(12)이 다른 하나의 원(26)에 포함되도록 추정되면), 그 두 원의 방정식을 풀면 하나의 직선(32)의 방정식이 얻어진다. 그러면 도 3과 같이 그 직선(32)과 또 다른 두 원(12, 14)의 두 교점을 지나는 직선(30)의 교점이 브라인드노드의 추정 위치가 된다.

이하에서 설명하는 본 발명의 무선측위방법은 브라인드노드까지의 추정거리를 구하는 데 이용되는 기준노드를 적어도 3개를 이용한다. 3개를 이용하는 경우에는 삼변측량법으로, 4개 이상을 이용하는 경우에는 다변측량법(multilateration)으로 각 기준노드에서 브라인드노드까지의 추정거리를 구한다. 다변측량법은 삼변측량법의 확장으로서, 최소제곱법(least square method)을 이용하여 각 기준노드에서의 추정거리를 구하고, 그 구한 추정거리를 이용하여 최소제곱법으로 브라인드노드의 추정위치를 산출하는 점에서는 동일하며, 이미 잘 알려진 것이므로 설명을 생략한다.

(3) 본 발명이 제안하는 효율적인 에러보정기능을 갖는 무선측위방법

브라인드노드의 위치 추정을 함에 있어서, 발생하는 에러의 요인들에 대해 살펴본다. 브라인드노드에 대한 측위 에러는 위에서 언급한 바와 같이 환경적인 요인들에 의해 발생한다. 전력 차원에 있어서, RSS는 쉐도우잉 요소에 의해 영향을 받는다. 따라서 RSSI는 측정값에 관한 노이즈 범위들을 갖는데, 그 노이즈 범위들은 삼변측량을 이용하여 세 개의 추정 원들의 교점을 형성하지 않을 수 있다. 도 6은 모든 가능한 경우의 삼변측량의 예를 보여준다.

케이스 1에서의 측위 에러는 다른 케이스에 비하여 낮다. 그것은 모든 추정 거리들이 작은 편차를 가지기 때문이다. 이것은 아래 식 (3)으로 나타내지는 크래머-라오 하한식(CRLB)에 의해 정의된다. 신호세기는 dB 스케일이며 이를 거리로 바꿀 때 지수 함수로 표현되며, 이는 뒤의 쉐도우잉 요소가 로그-노말 분포를 따르기 때문이다. 따라서 신호세기를 통해 거리를 추정하게 되면 이 또한 확률적 모델로 바뀌게 되는데, 추정한 거리의 확률적 분포, 즉 편차(variance) 값을 CRLB로 정의할 수 있다. CRLB는 바이어스 되지 않은 추정기의 편차에 대한 하한(a lower bound)을 설정한다.

.....(3)

여기서,

은 신호 세기를 이용한 추정 거리이며, 따라서

는 이에 대한 편차(Variance)를 의미한다. I(d)는 다음과 같이 정의되는 피셔 정보 행렬(Fisher Information Matrix: FIM)이다.

......(4)

p(RSS;d)는 d를 파라미터로서 갖는 RSS의 확률밀도함수이며, 다음과 같이 정의된다.

......(5)

따라서 추정 거리의 하한값의 편차를 다음과 같이 계산할 수 있다.

......(6)

식 (6)의

은 CRLB를 나타내며, CRLB는 기준노드의 추정하고자 하는 거리에 대한 최소의 편차(variance)를 의미한다. 식 (6)에 따르면, 추정 거리(d)의 표준 편차는 추정거리 d와 로그-노말 쉐도우잉(log-normal shadowing) 요소의 값 X _σ , 그리고 채널 지수(channel exponent) n의 값에 따라 변한다. 이는 CRLB가 추정거리 d와 쉐도우잉 요소 X _σ , 채널 지수 n에 따라 결정되는 것을 보여주는 도 7의 그래프에서도 확인할 수 있다.

그렇지만, 쉐도우잉 요소는 기준노드들이 유사한 평면에 있을 때에는 그 기준노드 전부는 서로 유사할 것이다. 가장 먼 추정거리를 갖는 기준노드는 정확도를 떨어뜨린다. 반면에 가장 짧은 추정 거리를 갖는 기준노드는 다른 모든 기준노드들보다 가장 신뢰할만한 노드이다. 그러므로 에러 보상 방법을 만들고 도 6과 같은 기하학적 문제들을 완화하기 위해, 두 개의 기준노드 즉, 가장 짧은 추정거리를 갖는 기준노드와 가장 긴 추정거리를 갖는 기준노드를 고려하는 것이 바람직하다.

이런 관점에 따라, 위치 추정의 노이즈 범위에 의해 야기되는 기하학적 문제들을 보상하기 위해 본 발명은 개선된 에러보정 기능을 갖는 위치 추정방법(이하, '에러보정 측위방법'이라 함)을 제안한다. 도 4는 본 발명에 따른 에러보정 측위 방법을 실행하기 위한 무선 측위 시스템(100)의 개략적인 구성을 도시한다. 무선 측위 시스템(100)은 위치를 알고 있는 적어도 3개의 기준노드(AN1, AN2, AN3)와 위치를 알고자 하는 측위대상 단말기 즉, 브라인드노드(BN)를 포함하는 무선 네트워크(110)와, 측위보정 애플리케이션(130)을 실행하여 무선 네트워크(110)로부터 제공된 수신신호강도(Received Signal Strength: RSS) 정보를 처리하여 브라인드노드(BN)의 위치 정보를 정확하게 산출하는 무선네트워크 측위서버(120)를 포함한다. 그 측위서버(120)에서 실행되는 측위보정 애플리케이션(130)은 본 발명에 따른 '에러보정 측위방법'을 구현한 것이다. 이 측위보정 애플리케이션(130) 프로그램은 CD, DVD, 하드디스크, 비휘발성 메모리 등과 같은 컴퓨터 가독형 기록매체에 기록되고, 측위서버(120)와 같은 컴퓨터 장치에 연결되어 실행될 수 있다.

도 5는 본 발명에 따른 에러보정 측위방법 설명하기 위한 흐름도이다. 본 발명에 따른 에러보정 측위방법은 추정거리 산출단계, 기하학적 에러 보정단계, 삼변측량 단계, 에러보정 각도 산출 단계, 에러보정 거리 산출단계를 포함한다. 그런데 기하학적 에러 보정단계는 필요한 경우에만 수행하면 된다. 이하에서 설명되는 에러보정 측위방법은 측위서버(120)가 측위보정 애플리케이션(130)을 실행하는 것을 통해 수행된다. 구체적으로 설명하면, 추정거리 산출단계는 먼저 브라인드노드의 위치를 추정하기 위해 측위서버(120)가 무선네트워크(110)의 각 기준노드(AN1, AN2, AN3, ...)로부터 RSS 값을 제공받는다(S10 단계). 각 RSS 값은 각 기준노드(AN1, AN2, AN3, ...)가 브라인드노드(BN)로부터 무선 수신한 신호로부터 결정되는 값이다. RSS 값이 입력받은 측위서버(120)는 그 RSS 값들 중에서 브라인드노드(BN)와 이 브라인드노드(BN)의 위치 추정을 위한 기준노드인 3개 이상의 기준노드를 선택한다(S12 단계). 통상 신호 세기가 가장 좋은 3-5개 정도의 노드를 기준노드로 이용한다. 이하에서는 3개의 기준노드(AN1, AN2, AN3)를 선택한 경우를 예로 하여 설명한다. 측위서버(120)는 기준노드를 선택한 다음에는, RSS 값을 이용하여 3개의 기준노드(AN1, AN2, AN3) 각각에서 브라인드노드(BN)까지의 거리를 추정한다(S14 단계). 각 기준노드(AN1, AN2, AN3)와 브라인드노드(BN) 간의 3개의 추정 거리는 위에서 설명한 식 (1-2)를 이용하여 구한다.

브라인드노드(BN)로부터 세 개의 기준노드까지의 추정거리가 얻어지면, 그 추정거리를 이용하여 삼변측량으로 브라인드노드(BN)의 위치를 추정한다(S18 단계). 즉, 그 세 개의 추정거리에 따른 원의 방정식을 구하여 브라인드노드(BN)의 위치를 추정할 수 있다.

그런데 삼변측량으로 추정 위치를 구하기에 앞서, S14단계에서 구한 추정거리의 에러를 보정할 필요가 있는 경우에는 그 에러를 보정하는 처리를 수행한다. 앞서 설명한 것처럼 무선 센서를 이용한 위치 측위 방식은 신호 세기를 이용하여 거리를 추정하고 이에 따른 원의 방정식을 구하여 위치를 추정한다. RSS를 이용한 거리추정 방식은 주변 환경에 따른 쉐도우잉과 반사파에 의해서 정확한 거리를 추정하기 힘들어서 삼변측량 시 도 6과 같은 10가지 케이스를 만들어 낸다. 예컨대 케이스 1의 경우는 다른 케이스에 비해서 보다 낮은 에러를 발생시킨다. 이 점은 앞에서 살펴본 CRLB로부터 그 근거를 알 수 있다(도 7 참조). CRLB는 확률적 모델을 이용하여 추정하고자 하는 요소의 최소 편차(variance) 값을 나타내는 값으로 (확률적 모델: 경로손실 식(1)로부터 추정거리 d의 최소 편차 지수) 식 (3) ~ (6)의 순서로 구할 수 있다. CRLB 값을 근거로 살펴보면 추정 거리의 크기가 작으면 작을수록 그 값의 편차(variance)는 더 작다는 것을 알 수 있다. 따라서 추정거리가 작으면 작을수록 더 신뢰할 수 있는 값이라고 할 수 있다(이 점이 추정위치로부터 가장 가까운 기준노드에 가중치를 더 크게 부여하는 이유인데, 이에 관해서는 후술한다). 본 발명은 이러한 점을 이용하여 에러 보정을 수행한다.

에러 보정의 첫 번째는 S14 단계에서 산출된 각 기준노드(AN1, AN2, AN3)와 브라인드노드(BN) 간의 거리 추정값에 대한 에러 보정이다(S16 단계). 추정 거리에 대한 에러 보정은 기하학적 에러보정법(Geometric method)을 이용하여 수행할 수 있다. 기하학적 에러보정법은 거리가 멀리 떨어져 있는 기준노드의 추정 원(식(2))이 다른 기준노드의 추정 원을 포함하는 상태가 발생할 때 크게 추정된 원을 가장 작은 원에 접하도록 추정 거리를 보정하는 방법이다. 달리 표현하면, 각 기준노드가 갖는 추정거리 원들 중에서 가장 넓은 범위(range)를 갖는 추정거리 원(추정거리를 반지름으로 하는 원)이 다른 기준노드가 갖는 추정거리 원을 포함할 경우(즉, 추정거리 원들이 교점을 만들 수 없을 때), 큰 추정 범위를 갖는 추정거리 원(즉, 다른 추정거리 원들을 내포하는 추정거리 원)을 가장 작은 추정거리 원에 맞춰줌(matching)으로써 측위 에러를 보상하는 방법이다. 이를 식으로 표현하면 다음 식 (7)과 같다.

...... (7)

여기서, d_i와 d_j는 i와 j의 노드 번호를 갖는 추정거리이고, dist_ij는 기준노드 i와 j 사이의 거리이다. i는 추정 위치로부터 가장 멀리 떨어져 있는 기준노드의 번호이며, j는 추정 위치로부터 가장 가까이 있어 범위가 가장 작게 나타나는 기준노드의 번호이다.

이 기하학적 에러 보정방법은 삼변측량 시 실제로 에러 없이 추정할 경우 하나의 추정 원은 다른 추정 원과 적어도 하나의 교점을 갖는다는 특징을 고려하여, 가장 편차(variance)가 작은 원에 맞춰주어 에러를 보정함으로써 매우 간단하게 에러를 보정할 수 있다. 그러므로 이 기하학적 보정방법은 도 6의 케이스 3, 6, 7, 8, 9, 10처럼 큰 원이 다른 작은 원들을 포함하는 경우에 적용될 수 있다. 선택된 기준노드들에 대해 산출된 추정거리들이 도 6의 케이스 3, 6, 7, 8, 9, 10 중 어느 한 가지에 해당하는 원들을 구성하는 경우에는 식 (7)을 적용하여 추정거리에 대한 에러보정을 수행하면 되고, 그 밖의 케이스에 해당하면 단계 16의 기하학적 에러보정 절차는 수행하지 않는다. 이 기하학적 보정방법은 에러보정을 매우 간단하게 할 수 있으면서도 우수한 성능(정확도 개선_을 보여준다는 점이 장점이다.

위와 같이 과정(S14, S16 단계)을 통해 에러 보정이 적용된 또는 에러 보정이 필요 없는 추정거리가 얻어지면, 그 구한 추정거리와 기준노드의 알려진 좌표값을 식(2)에 적용하여 앞서 언급한 삼변측량을 이용하여 브라인드노드(BN)의 위치를 추정하는 단계(S18 단계)를 수행한다.

브라인드노드의 위치 추정값이 구해지면 그 위치 추정값을 이용하여 그 추정 위치에 포함되어 있는 에러를 보정할 크기를 계산한다. 추정 위치에 포함된 에러를 보정하는 것은 그 추정 위치를 에러를 최소화하는 방향으로 에러 최소화에 필요한 거리만큼 이동하는 것과 같다. 그러므로 에러보정 각도(방향) 산출(S20, S22 단계)과 에러보정 거리 산출(S24, S26 단계)을 수행한다. 도 8의 (a)와 (b)는 에러보정 각도(방향)와 에러보정 거리를 각각 산출하는 방법을 도식적으로 나타낸 것이고, 도 8의 (c)는 산출된 에러보정 각도(방향)과 에러보정 거리를 적용하여 삼변측량으로 추정한 위치를 보정하는 방법을 도식적으로 나타낸 것이다. 이를 참조하여 에러보정 각도(방향)과 에러보정 거리를 산출하여 추정위치를 보정하는 방법을 설명하기로 한다.

먼저, 에러보정 각도(방향)를 정하는 방법을 설명한다. 에러보정 각도(방향)를 정하기 위해서 각 기준노드와 추정 위치의 좌표값들을 이용하여 각 기준노드(AN1, AN2, AN3)에서 추정위치(EP)로 향하는 직선의 위상(각도)을 구한다(S20 단계). 아래 식 (8)이 이를 위한 것이다.

......(8)

여기서,

는 기준노드 i의 각도이다.

'추정위치(EP)에서 가장 가까운 위치의 기준노드(AN1)를 중심으로 그 기준노드(AN1)에 관한 추정거리를 반지름으로 하는 원)'(이하, '최근거리 원'이라 함)에 가중치를 주기 위해 추정위치(EP)를 이동(보정)하는 것이기 때문에, 추정위치(EP)에서 가장 가까운 기준노드(AN1)로 향하는 제1방향 즉, 제1각도벡터

와 추정 위치(EP)로부터 가장 멀리 떨어진(추정위치 결정에 가장 큰 영향을 미치는) 기준노드(AN3) 향하는 제2방향 즉, 제2각도벡터

를 상기 식 (8)을 이용하여 각각 구한다. 그런 다음 아래 식 (9)를 이용하여 에러보정 방향(각도) Comp_A(x와 y 방향을 나타내는 코사인과 사인 함수로 사용됨)를 구한다(S22 단계).

......(9)

여기서 가중치 α와 β는 각각 아래 식 (10)으로 결정되는 값이다. dist _c 와 dist _f 는 추정위치에서 가장 가까운 기준노드와 가장 먼 기준노드에서의 추정거리를 각각 나타낸다.

......(10)

발명자가 시뮬레이션을 해본 바에 의하면, 가중치α와 β의 값을 각각 1로 적용할 때, 즉 선택된 두 기준노드 AN1과 AN3에 대하여 구한 제1각도벡터

와 제2각도벡터

에 대한 벡터 합을 구하여 그 구해진 각도벡터의 방향으로 보정할 때 (즉, 상기 가중치 α와 β의 값이 각각 1일 때) 가장 우수한 측위 성능(정확도)를 보였다.

한편, 에러보정을 위한 거리 Comp_D를 산출하기 위해서 먼저 S18 단계에서 구한 추정 위치에서부터 가장 가까운 기준노드까지의 거리 dist_iep를 산출한다(S24 단계).

그런 다음, 그 '추정 위치로부터 가장 가까운 기준노드의 추정거리 dist_i'에 소정의 가중치 γ를 적용한 값과 '추정 위치에서부터 가장 가까운 기준노드까지의 거리 dist_iep' 간의 차이를 산출한다. 그 거리 차이가 바로 얻고자 하는 에러보정용 거리 Comp_D이다(S26 단계). 아래 식 (11)은 이를 위한 것이다.

......(11)

여기서, 가중치 γ는 추정위치에서 가장 가까운 기준노드로부터 CRLB에 의거하여 정해지는 값이다.

본 발명자가 시뮬레이션 해본 바에 의하면, 가중치 γ의 값이 1일 때 구한 보정거리가 가장 적정한 값으로 판단된다.

이처럼, 추정위치에 포함된 에러를 보정하기 위한 보정 방향과 보정 거리를 결정함에 있어서, 기준노드들의 추정거리 및/또는 추정위치와 각 기준노드들까지의 거리 정보만을 이용하므로 연산이 아주 간단하여 신속한 연산이 가능하다.

CRLB에 따라서 가장 가까운 거리에 있을 경우 확률적으로 가장 정확한 값을 갖기 때문에 즉, 식 (6) 때문에, 가장 가까운 기준노드가 가장 신뢰할 수 있는 거리를 갖는다. 그러므로 측위 에러를 보정하기 위해서는 삼변측량으로 얻어진 추정 위치를 가장 가까운 기준노드의 추정거리 원으로 그 추정위치에 맞추는 것(즉, 옮기는 것)이 필요하다. 이 방법의 결점은 그것이 가장 가까운 기준노드로부터 그 추정 거리의 정확도에 의존할 뿐이라는 점이다. 따라서 쉐도우잉이 큰 환경에서는 방법의 성능이 떨어진다.

이러한 과정을 통해 각각 산출된 에러보정 각도 Comp_A과 에러보정 거리 Comp_D를 이용하여 S18단계에서 구한 추정 위치의 좌표를 이동함으로써, 그 추정 위치에 포함되어 있는 에러가 보정될 수 있다(S28 단계). 에러보정 각도 Comp_A은 에러 보정의 방향을 정해주고, Comp_D는 길이와 부호 (즉, 플러스 또는 마이너스)를 결정한다.

그리고 S18단계에서 삼변측량으로 구한 브라인드노드의 추정 위치를 에러보정을 위한 각도 Comp_A와 거리 Comp_D에 따라 이동한 좌표가 바로 브라인드노드의 최종 추정 위치의 좌표로 확정된다(S30단계).

이렇게 에러보정을 위한 각도 Comp_A와 거리 Comp_D를 이용하여 추정 위치를 보정하면, 기하학적 에러보정 방법으로 보정하기 힘든 다른 케이스에 대해서 좀 더 정확한 위치를 추정할 수 있다.

이상에서는 3개의 기준노드를 이용하여 측위 에러를 보정하는 방법을 설명하였지만, 이용 가능한 기준노드의 개수는 4개 이상이 될 수도 있다. 그 경우 4개 이상의 추정거리가 얻어지고, 그 4개 이상의 추정거리를 다변측량법(multilateration)을 이용하여 브라인드노드의 추정위치를 산출하면 된다.

본 발명자는 도 9에 도시된 것과 같이 IEEE 802.15.4a 실내 채널 모델을 따르는 시뮬레이션을 통해 본 발명의 성능을 측정해보았다. 시뮬레이션 필드는 사무실 환경(10m, 10m)이고, 기준노드들은 고정되어 있으며 그들의 위치를 제공한다. 기준노드의 개수는 각 시뮬레이션 시나리오에 따라 바뀌며, 기준노드는 시뮬레이션 필드의 중심으로부터 동일한 거리를 보장하기 위해 반경 3m의 원에 균일하게 위치된다.

IEEE 802.15.4a 실내 채널 모델은 경로 손실 모델, 그리고 이의 파라미터 예컨대 실내 사무실 환경에서 경로 손실 지수, 쉐도우잉 요소(예를 들어 2에서 4dB)와 같은 파라미터를 나타낸다. 시뮬레이션은 기준노드들의 개수와 쉐도우잉 요소에서의 차이점들이라는 두 가지 요소(factors)를 보여준다.

쉐도우잉 요소가 2dB이고 채널 지수 값이 2.2001인 환경에서, 100,000회 시뮬레이션을 통해 얻은 평균값에 의하면, 본 발명은 최소제곱법(LSE)에 비해 약 40~43% 정도의 성능(측위 정확도)의 개선을 보임을 확인할 수 있었다. 심지어 엄청난 연산을 필요로 하는 WLSE 방법에 비해서도 더 나은 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 무엇보다도, 기준노드의 개수가 증가하더라도 LSE법이나 WLSE법은 본 발명의 방법에 비해서는 성능이 떨어지며, 본 발명의 무선 측위방법은 기준노드의 수에 상관없이 항상 LSE 방법이나 WLSE 방법보다 성능이 더 좋게 나오는 것을 확인할 수 있었다.

본 발명에 의한 에러 보정 방법은 기준노드를 3개만 이용하는 삼변측량을 통해 위치 추정을 하는 경우에도 매우 좋은 성능을 보인다. 즉, 최소의 기준노드의 개수로 좋은 결과를 얻을 수 있다. 본 발명은 또한 추정거리만을 이용하여 추정 위치의 보정값을 계산하기 때문에 계산이 매우 간단하여 실시간으로 수행할 수 있다. 그러므로 위치기반 서비스에 적용할 수 있는 실용적인 방법이 될 수 있다.

본 발명은 RSSI를 이용한 무선측위를 필요로 하는 분야에 널리 적용될 수 있으며, 특히 실시간 무선측위서비스에 적용될 수도 있다.

100: 무선 측위 시스템 110: 무선센서네트워크
120: 측위서버 130: 측위보정 애플리케이션

Claims

위치를 알고 있는 적어도 3개의 기준 노드와 위치를 알고자 하는 1개의 브라인드노드, 그리고 무선측위서버를 적어도 포함하는 무선 네트워크에서 상기 무선측위서버에 의해 실행되는 무선측위방법 있어서,
상기 무선측위서버에서, 상기 적어도 3개의 기준노드가 브라인드노드로부터 무선수신한 수신신호의 수신신호세기(RSS)를 상기 적어도 3개의 기준노드로부터 제공받아 상기 적어도 3개의 기준노드 각각에서 상기 브라인드노드까지 적어도 3개의 추정 거리를 산출하는 제1 단계;
상기 무선측위서버에서, 산출된 상기 적어도 3개의 추정 거리를 이용하여 다변측량(multilateration)으로 상기 브라인드노드의 추정 위치를 산출하는 제2단계;
상기 무선측위서버에서, 산출된 상기 추정위치에 포함된 에러 보정을 위해, 상기 제1단계에서 산출한 상기 추정거리를 이용하되 상기 추정위치에 가장 가까운 기준노드를 중심으로 상기 추정위치의 에러보정 방향과 에러보정 거리를 산출하는 제3단계; 및
상기 무선측위서버에서, 상기 제2단계에서 산출한 상기 브라인드노드의 추정위치를 상기 제3단계에서 산출한 상기 에러보정 방향과 상기 에러보정 거리만큼 이동한 위치를 보정된 추정위치로 산출하는 제4단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
제1항에 있어서, 상기 제3단계에서 상기 에러보정 방향은,
상기 제2단계에서 산출된 상기 추정위치에서 가장 가까운 기준노드로 향하는 제1각도벡터
와 가장 먼 기준노드로 향하는 제2각도벡터
를 산출하는 제3-1단계; 및
아래 식들을 이용하여 에러보정 방향(각도) Comp_A를 구하는 제3-2단계 (여기서, 가중치 α와 β는 아래 식으로 결정되는 값이며, dist _c 와 dist _f 는 추정위치에서 가장 가까운 기준노드와 가장 먼 기준노드에서의 추정거리를 각각 나타냄)의 실행을 통해 산출되는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
제2항에 있어서, 상기 가중치 α와 β는 그 값이 각각 1인 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
제1항에 있어서, 상기 제3단계에서 상기 에러보정 거리는,
상기 추정위치로부터 가장 가까운 기준노드의 추정거리 dist_i와 상기 추정 위치에서 상기 가장 가까운 기준노드까지의 거리 dist_iep를 각각 산출하는 제3-3단계; 및
아래 식을 이용하여 에러보정용 거리 Comp_D를 산출하는 제3-4단계 (가중치 γ는 추정위치에서 가장 가까운 기준노드로부터 CRLB에 의거하여 정해지는 값이며, i는 기준노드를 특정 하는 값이며, CRLB_i는 기준노드(i)의 추정하고자 하는 거리에 대한 최소의 편차(variance)임)의 실행을 통해 산출되는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
제4항에 있어서, 상기 가중치 γ의 값은 1인 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
상기 제1항에 있어서, 상기 제2단계는 3개의 추정거리를 이용하는 삼변측량(trilateration)으로 상기 브라인드노드의 추정위치를 산출하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
제1항에 있어서, 상기 제2단계를 수행하기 전에, 상기 제1단계에서 산출된 상기 3개의 추정거리 중에서 한계치 이상의 에러가 존재하는 경우에는 에러보정을 수행하는 제5단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
제7항에 있어서, 상기 제5단계는, 상기 적어도 3개의 기준노드 각각을 중심으로 각 기준노드에 대응하는 추정거리를 반지름으로 하는 적어도 3개의 추정거리 원을 각각 구하는 제5-1단계; 및
상기 적어도 3개의 추정거리 원들 중에서 가장 넓은 범위(range)를 갖는 추정거리 원이 나머지 두 개의 추정거리 원을 포함하여 교점을 만들 수 없을 때, 상기 가장 넓은 범위를 갖는 추정거리 원이 가장 좁은 범위를 갖는 추정거리 원에 접하도록 상기 가장 넓은 범위를 갖는 추정거리 원의 추정거리를 감축 보정하는 제5-2단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
위치를 알고 있는 적어도 3개의 기준 노드와 위치를 알고자 하는 1개의 브라인드노드, 그리고 무선측위서버를 적어도 포함하는 무선 네트워크에서, 무선측위 프로그램이 기록되어 있고 상기 무선측위서버로 읽을 수 있는 기록매체로서,
상기 무선측위 프로그램은,
상기 무선측위서버에서, 상기 적어도 3개의 기준노드가 브라인드노드로부터 무선수신한 수신신호의 수신신호세기(RSS)를 상기 적어도 3개의 기준노드로부터 제공받아 상기 적어도 3개의 기준노드 각각에서 상기 브라인드노드까지 적어도 3개의 추정 거리를 산출하는 제1 기능;
상기 무선측위서버에서, 산출된 상기 적어도 3개의 추정 거리를 이용하여 다변측량(multilateration)으로 상기 브라인드노드의 추정 위치를 산출하는 제2 기능;
상기 무선측위서버에서, 산출된 상기 추정위치에 포함된 에러 보정을 위해, 상기 제1 기능을 통해 산출한 상기 추정거리를 이용하되 상기 추정위치에 가장 가까운 기준노드를 중심으로 이용하여 상기 추정위치의 에러보정 방향과 에러보정 거리를 산출하는 제3 기능; 및
상기 무선측위서버에서, 상기 제2 기능을 통해 산출한 상기 브라인드노드의 추정위치를 상기 제3 기능을 통해 산출한 상기 에러보정 방향과 상기 에러보정 거리만큼 이동한 위치를 보정된 추정위치로 산출하는 제4 기능을 구비하는 것을 특징으로 하는 무선측위 프로그램이 기록된 기록 매체.
제9항에 있어서, 상기 에러보정 방향은 아래 식들을 이용하여 구한 에러보정 방향(각도) Comp_A인 것을 특징으로 하는 무선측위 프로그램이 기록된 기록 매체.

(여기서,
와
는 산출된 상기 추정위치에서 가장 가까운 기준노드와 가장 먼 기준노드로 향하는 제1각도벡터 및 제2각도벡터 각각 나타내며, α와 β 상기 식으로 결정되는 가중치이며, dist _c 와 dist _f 는 추정위치에서 가장 가까운 기준노드와 가장 먼 기준노드에서의 추정거리를 각각 나타냄)
제9항에 있어서, 상기 에러보정 거리는 아래 식을 이용하여 구한 에러보정용 거리 Comp_D인 것을 특징으로 하는 무선측위 프로그램이 기록된 기록 매체.

(여기서, dist_i는 상기 추정위치로부터 가장 가까운 기준노드의 추정거리이고, dist_iep는 상기 추정 위치에서 상기 가장 가까운 기준노드까지의 거리이며, 가중치 γ는 추정위치에서 가장 가까운 기준노드로부터 CRLB에 의거하여 정해지는 값이며, i는 기준노드를 특정하는 값이며, CRLB_i는 기준노드(i)의 추정하고자 하는 거리에 대한 최소의 편차(variance)임)
제9항에 있어서, 상기 무선측위 프로그램은,
상기 적어도 3개의 기준노드 각각을 중심으로 각 기준노드에 대응하는 추정거리를 반지름으로 하는 적어도 3개의 추정거리 원을 각각 구하는 제5-1기능; 및
상기 적어도 3개의 추정거리 원들 중에서 가장 넓은 범위(range)를 갖는 추정거리 원이 나머지 두 개의 추정거리 원을 포함하여 교점을 만들 수 없을 때, 상기 가장 넓은 범위를 갖는 추정거리 원이 가장 좁은 범위를 갖는 추정거리 원에 접하도록 상기 가장 넓은 범위를 갖는 추정거리 원의 추정거리를 감축 보정하는 제5-2기능을 더 구비하는 것을 특징으로 하는 무선측위 프로그램이 기록된 기록 매체.