KR20150038054A - 샘플링 감소형 저전력 ｇｐｓ - Google Patents

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Abstract

일부 구현에서는 GPS(global positioning system) 위치에 대한 저전력의 감소된 샘플링을 제공한다. 서버는 예컨대 모바일 디바이스의 위치를 산출하는데 이용될 수 있는 가능한 참조 위치의 집합을 식별함으로써, 모바일 디바이스에 의해 제공된 복수의 GPS 신호 샘플 및 대응하는 타임 스탬프로부터 위치를 결정함에 있어서 모바일 디바이스를 지원하도록 구성될 수 있다. 또 다른 예에 있어서, 모바일 디바이스는 GPS 수신기를 이용하여 GPS 신호를 샘플링하고, 그 샘플을 압축하며 처리를 위해 압축 샘플을 서버에 제공할 수 있다.

Description

샘플링 감소형 저전력 ＧＰＳ{REDUCED SAMPLING LOW POWER GPS}
GPS(global positioning system)는 통상 GPS 수신기를 포함하는 디바이스 및 다수의 GPS 위성으로 구성된다. GPS 수신기는 디바이스의 위치를 결정하기 위하여 GPS 위성으로부터 방송(broadcast)된 GPS 신호를 수신하여 디코딩하도록 구성된다. 각각의 GPS 위성 신호는 방송중인 GPS 위성을 식별하기 위해 GPS 수신기에 의해 이용될 수 있는 위성 특유의 인코딩으로 송신된다. GPS 수신기는, 위성 신호를 디코딩하고 방송중인 GPS 위성을 식별하며 디코딩된 신호로부터 추출된 데이터에 대해 일련의 계산을 수행함으로써, 디바이스의 위치를 산출할 수 있다.
오늘날 다수의 디바이스는 GPS 수신기를 포함하며 위치 기반 서비스를 제공하는 애플리케이션을 지원한다. 통상, 위치 기반 애플리케이션은 이들 서비스를 제공하기 위하여 위치 정보에 의존한다. 디바이스는 GPS 수신기, 셀 타워(cell-tower) 신호, FM 라디오 신호, 및/또는 WiFi 시그너처(signature)를 비롯한 각종 소스 중 하나로부터 위치 정보를 취득할 수 있다. 보통 GPS 수신기가 모바일 디바이스에 이용 가능한 가장 정확하고 신뢰성있는 위치 정보를 제공하지만, 때때로 다른 소스가 더 좋은 경우도 있다. 예를 들어, GPS 수신기는, GPS 신호를 샘플링하고 그 GPS 신호를 디코딩하며 디바이스의 위치를 결정하기 위해 필요한 계산을 수행하는 데에 비교적 대량의 전력을 소비할 수 있다. 이에, 일부 디바이스는 덜 정확한 방법을 이용하기 위해 미리 프로그래밍된 선호도(preference)를 가질 수 있다.
본 개요는 상세한 설명에서 추가 후술하는 다양한 개념들을 간략화한 형태로 소개하기 위해 제공된다. 본 개요는 청구범위의 발명의 대상이 되는 주요 특징 또는 본질적 특징을 확인하기 위한 것이 아니며, 청구범위의 발명의 대상이 되는 범위를 결정하는데 도움을 주는 것으로 이용되어서도 안된다.
모바일 디바이스의 위치를 결정하는데 이용될 수 있는 GPS(global positioning system)를 포함하는 모바일 디바이스의 구현을 여기에 개시한다. 일례에 있어서, 모바일 디바이스는 그 모바일 디바이스의 위치를 결정하는데 도움을 주기 위해 서버를 활용한다. 예를 들어, 모바일 디바이스는 GPS 수신기와, 서버와 통신하는 통신 인터페이스를 포함한다. 모바일 디바이스는 GPS 수신기를 이용하여 GPS 신호를 샘플링하고 처리를 위해 그 샘플을 서버에 제공할 수 있다. 일례로, 모바일 디바이스는 샘플의 적어도 일부를 압축 및/또는 디코딩하기 위해 샘플에 대해 전처리(preprocessing)를 수행하도록 구성되고, 서버는 추가 디코딩 없이 직접 압축 샘플을 처리하도록 구성되어 있다. 일 특정 예에 있어서, GPS 신호는 압축 센싱 이론(compressed sensing theory)에 따라 압축된다.
첨부 도면을 참조하여, 상세하게 설명한다. 도면에 있어서, 도면부호의 최좌측 숫자는 그 도면부호가 맨처음 등장한 도면을 나타낸다. 유사 특징 및 구성요소를 참조하기 위해 도면 전체에서 같은 번호가 사용된다.
도 1은 일부 구현에 따른 GSP 시스템의 일례를 도시하는 그림도이다.
도 2는 일부 구현에 따른 GPS 시스템의 예시적인 프레임워크의 블록도이다.
도 3은 일부 구현에 따른 모바일 디바이스의 예시적인 프레임워크의 블록도이다.
도 4는 일부 구현에 따른 예시적인 데이터 플로우의 시스템 흐름도이다.
도 5는 일부 구현에 따른 GPS 신호 샘플을 압축하는 예시적인 프로세스의 흐름도이다.
도 6은 일부 구현에 따른 GPS 신호 샘플을 압축하는 예시적인 프로세스의 흐름도이다.
도 7은 일부 구현에 따른 GPS 신호 샘플을 압축하는 예시적인 프로세스의 흐름도이다.
도 8은 일부 구현에 따른 GPS 위치를 결정하는 예시적인 프로세스의 흐름도이다.
개시하는 기술은 모바일 디바이스에 관한 위치를 결정하기 위한 GPS 시스템의 구현을 기술한다. GPS 수신기가 활성화되면, GPS 수신기는 모바일 디바이스의 위치를 결정 및 유지하기 위해 일련의 전력 집약 단계들을 수행한다. 먼저, GPS 수신기는 취득 페이즈(acquisition phase)에 진입한다. 취득 페이즈에서는, GPS 수신기가 각각의 가시 GPS 위성(visible GPS satellite)으로부터 GPS 신호를 샘플링하고 디코딩한다. GPS 신호는 타임 스탬프 및 위치추산 데이터(ephemeris data)(송신측 위성의 위치 및 궤도에 관한 데이터)를 포함한다. 두번째로, GPS 수신기는 디코딩된 GPS 신호로부터 추출된 타임 스탬프 및 위치추산 데이터에 기초해서 일련의 계산을 수행하여 최초 위치를 결정한다. 세번째로, GPS 수신기는 모바일 디바이스의 위치를 유지하기 위해 추적 페이즈에 진입한다.
하나 이상의 GPS 위성으로부터 전체 신호를 샘플링하고 디코딩하기 위해, GPS 수신기는 소정의 간격 동안, 통상 30초의 범위 내에 튜닝된다. GPS 수신기는, GPS 위성이 매우 느린 레이트, 통상 50 bps(bits per second)의 범위에서 데이터를 송신하도록 구성되고 GPS 신호에 포함된 데이터를 재구성하는데 대략 32,000개의 샘플이 이용되기 때문에, 부분적으로 그렇게 긴 기간 동안 활성 상태로 있는다.
다음으로, GPS 수신기는 모바일 디바이스의 시야(view)에서 모든 GPS 위성을, 즉 수신된 GPS 신호를 방송하는 GPS 위성을 식별하려고 시도한다. 이것은 GPS 신호에서 하나 이상의 위성 특유의 C/A 코드의 존재를 검출함으로써 행해진다. 각각의 GPS 수신기는 전체 GPS 위성에 대해 C/A 코드를 포함하는 C/A 코드 템플릿을 저장한다. C/A 코드는 템플릿을 GPS 신호와 비교할 때에, 가시 GPS 위성에 대응하는 C/A 코드가 신호 스파이크를 일으키는 방식으로, 서로에 대해 직교하도록 설계된다. 따라서, GPS 수신기는 어떤 GPS 위성이 방송을 개시하고 있는지를 결정하기 위해, C/A 템플릿을 수신된 GPS 신호와 비교할 수 있다.
그러나 C/A 코드 템플릿을 GPS 신호에 비교할 때에, GPS 수신기는 위성과 GPS 수신기 양쪽의 움직임에서 기인한 GPS 신호의 도플러 시프트를 보상한다. 예를 들어, 부상하는 GPS 위성(모바일 디바이스의 시야에 들어오는 위성)은 GPS 수신기를 향해 최대 800 m/s(meters per second)의 속도로 이동하여, 4.2 kHz(kilohertz)의 주파수 시프트를 일으킨다. 마찬가지로, 정착하는 GPS 위성(모바일 디바이스의 시야에서 사라지는 위성)은 GPS 수신기로부터 최대 800 m/s의 속도로 이동하여, -4.2 kHz의 주파수 시프트를 일으킨다. GPS 수신기는 C/A 코드 템플릿을 사용해서 방송중인 GPS 위성을 정확히 식별하기 위하여 소정의 에러 마진(예를 들어, 일부 구현에서는 500 Hz이면 꽤 충분하다) 내에서 도플러 시프트를 보상해야 한다. 따라서, 위성의 이동과 함께 GPS 수신기의 움직임을 보상하기 위해, GPS 수신기는 가시 GPS 위성의 결정을 마무리짓기 전에, 종종 25-30회의 도플러 시프트 계산 및 대응하는 C/A 코드 비교를 수행한다.
최초 위치를 식별하기 위해, GPS 수신기는 또한 "의사거리(pseudorange)"라고 불리는, 모바일 디바이스와 각각의 가시 GPS 위성 사이의 거리를 결정한다. 의사거리는 GPS 신호의 전파 지연을 이용하여 산출될 수 있다. 전파 지연은 2개의 부분, 즉 밀리세컨드 부분과 "코드 위상(code phase)"이라고 불리는 서브밀리세컨드 부분으로 분류된다. 밀리세컨드 부분은 패킷 프레임으로부터 디코딩될 수 있고, 코드 위상은 GPS 신호 내의 C/A 코드의 1 ms 반복을 모니터링함으로써 결정될 수 있다.
GPS 수신기가 가시 위성을 식별하고 GPS 신호를 디코딩해서 의사거리를 산출하였다면, GPS 수신기는 최초 위치를 산출한다. 최초 위치가 결정된 후에, GPS 수신기는 모바일 디바이스의 위치를 유지하기 위해 추적 페이즈로 전환된다. 추적 페이즈 시에, GPS 수신기는 시간의 경과에 따른 위성 및 모바일 디바이스의 추가 이동으로 인한 시프트를 보상하기 위해 도플러 주파수 및 전파 지연을 조정하려고 시도한다. 추적을 수행함으로써 GPS 수신기는 신속하고 저가로(비교적 저소비전력 레이트로) 위치 변화를 추정할 수 있다.
그러나, GPS 수신기가 연속으로 추적 계산을 수행하지 못하면, GPS 수신기는 전술한 바와 같이 전력 집약적이고 시간 소모적인 취득 페이즈를 다시 수행해야 한다. 그렇기 때문에, 대부분의 GPS 수신기는 항상 활성 상태를 유지하도록 구성되고 모바일 디바이스에 의해 듀티 사이클링되지 않는다.
도 1은 일부 구현에 따른 GSP 시스템(100)의 일례를 도시하는 그림도이다. GPS 시스템(100)은 모바일 디바이스(102)와, 모바일 디바이스가 GPS 신호를 수신할 수 있는 GPS 위성(104, 106, 108, 110, 112)을 포함한다. GPS 시스템(100)은 또 서버(114)와 네트워크(116)도 포함한다. 일반적으로, 모바일 디바이스(102)는 네트워크(116)를 통해 서버(114)에 대해 데이터를 송수신한다. 모바일 디바이스(102)는 무선 LAN(wireless local-area-network) 등의 무선 네트워크, 블루투스(등록상표) 등의 단거리 무선 네트워크, 또는 코드분할다중접속(code-division multiple access, CDMA) 시스템 등의 셀 타워를 통해 제공되는 모바일 네트워크를 통해 네트워크(116)와 통신할 수 있다.
모바일 디바이스(102)는 셀폰, 스마트폰, 내비게이션 디바이스, 추적 센서, GPS 센서, 또는 GPS 수신기를 포함하는 기타 디바이스 등의 임의의 GPS 가능한 디바이스일 수 있다. 본 예에서는, 모바일 디바이스(102)가 스마트폰으로서 예시되고 있다.
GPS 위성(104-112)은 그 GPS 위성 내비게이션(sat-nav) 시스템과 연관된 임의의 위성을 포함할 수 있다. 부가하면, 5개의 위성을 도시하고 있지만, 내비게이션 위성(104-112)은 모바일 디바이스(102)가 GPS 신호를 수신할 수 있는 임의 개의 내비게이션 위성을 나타낸다. GPS 위성(104-112)은 전술한 바와 같이 위성 특유의 C/A 코드에 의해 고유하게 식별 가능하다. 일반적으로, GPS 위성(104-112)은 지역(geo-spatial) 위치 결정에 유용한 GPS 신호를 송신한다. GPS 신호는 인코딩된 것으로서, 위치 산출에 유용한 시간 기반 정보를 포함한다.
모바일 디바이스(102)는 모바일 디바이스(102)의 (모바일 디바이스(102)의 가시선 내에 있는)현재 위치에서 모바일 디바이스(102)에 가시적인 GPS 위성으로부터 신호를 수신한다. 그렇지만, 일부 경우에는 모바일 디바이스(102)가 수신하는 GPS 신호는 다양한 방해물에 의해 회절, 반사 및/또는 감쇠될 수 있다.
모바일 디바이스(102)는 위성(104-112)으로부터의 GPS 신호를 샘플링하도록 구성되는 GPS 수신기를 포함한다. 일부 예에서는, 모바일 디바이스(102)가 GPS 신호 샘플(118)을 서버(114)에 제공하기 전에 GPS 신호 샘플을 압축, 전처리 또는 다른 방식으로 조작하도록 구성될 수 있다. 일 특정 예에 있어서, 모바일 디바이스(102)는 압축 센싱 이론에 따라 GPS 신호 샘플(118)을 압축할 수 있다.
모바일 디바이스(102)는 네트워크(116)를 통해 서버(114)에 GPS 신호 샘플(118)을 제공한다. 일부 예에서는, 모바일 디바이스(102)가 무선 또는 모바일 통신 인터페이스를 포함하지 않는 GPS 센서 또는 GPS 추적 디바이스이므로, 모바일 디바이스(102)는 (GPS 신호가 수신될 때에) 실시간으로 서버(114)에 GPS 신호 샘플(118)을 제공할 수 없다. 이 예에 있어서, 모바일 디바이스(102)는 모바일 디바이스(102)에 내장된 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체 상에 GPS 신호 샘플(118)을 데이터로서 저장할 수 있다. 그리고, 그 데이터는 모바일 디바이스(102)의 이전 위치가 다운로드 시에 결정 또는 재구성될 수 있도록 나중에 서버(114)에 다운로드된다.
서버(114)가 모바일 디바이스(102)로부터 GPS 신호 샘플(118)을 수신하면, 서버(114)는 모바일 디바이스(102)의 최초 위치를 결정하고, 네트워크(116)를 통해 위치 정보(120)를 모바일 디바이스(102)에 반환한다. 최초 위치를 결정하는데 서버(114)를 이용함으로써, 모바일 디바이스(102)는 전력 집약적인 취득 페이즈 동안에 통상적으로 소비되는 에너지를 절약하여 배터리 총 수명을 연장시킬 수 있다.
이 예에 있어서, 모바일 디바이스(102)는 모바일 디바이스(102) 상에서 전처리를 수행하지 않고서 GPS 신호 샘플(118)을 미처리(raw) GPS 신호 샘플로서 서버(114)에 제공한다. 다른 예에 있어서, 모바일 디바이스(102)는 GPS 신호 샘플(118)을 서버(114)에 제공하기 전에 그 신호 샘플(118)을 디코딩, 암호화 또는 다른 방식으로 압축할 수 있다. 일 특정 예에 있어서, 모바일 디바이스(102)는 압축 센싱 이론에 따라 GPS 신호 샘플(118)을 구성한 후에, 압축된 GPS 신호 샘플을 서버(114)에 제공한다.
일 예에 있어서, 모바일 디바이스(102)는 동물의 이동 범위를 결정하기 위해 동물 이동을 추적하는데 사용되는 GPS 추적 디바이스이다. 이 예에서는, 실시간 위치가 덜 필요하며 전술한 것 이상으로 전력 절약이 증대될 수 있다. 모바일 디바이스(102)는 GPS 신호 샘플(118)을 수집하기 위해 GPS 수신기를 활성화하고, GPS 신호 샘플(118)을 컴퓨터 판독 가능한 기억 매체에 저장하며, GPS 수신기에 대해 전력을 차단한다. 이 패턴은 소정의 기간 동안 반복되고, 나중에 모바일 디바이스(102)가 복구될 경우, GPS 신호에 관한 데이터가 다운로드되고 서버(114)는 모바일 디바이스(102)와 연관된 위치 또는 이동 범위를 결정한다. 이 예에 있어서, GPS 수신기는 단기간 동안 활성 상태를 유지하여, 모바일 디바이스(102) 내의 배터리의 사이즈 요건을, 통상 이들 유형의 추적 센서와 연관된 것보다 훨씬 감소시킨다.
GPS에 대해 설명하였지만, 본 명세서에서 설명하는 기술 중 임의의 것은 기타 세계적 또는 지역적 위성 내비게이션 시스템와 연관되어 구현될 수도 있다. 일부 경우에 있어서, 이들 기술은 2개 이상의 상이한 위성 내비게이션 시스템으로부터 신호를 수신할 있는 sat-nav 수신기에서 이용된다. 예를 들면, 기타 세계적 및/또는 지역적 위성 내비게이션 시스템은 그 중에서도 글로벌 내비게이션 위성 시스템(Global Navigation Satellite System, GLONASS), Galileo, BeiDou, Compass, 인디언 지역적 내비게이션 위성 시스템(Indian Regional Navigation Satellite System, IRNSS), 또는 쿼시-제니스 위성 시스템(Quasi-Zenith Satellite System, QZSS)을 포함할 수 있다.
도 2는 일부 구현에 따른 GPS 시스템(200)의 예시적인 프레임워크의 블록도이다. GPS 시스템(200)은 모바일 디바이스(102), 서버(114), USGS(United States Geological Survey) 표고(elevation) API 데이터베이스(202), 및 NASA 궤도 데이터베이스(204)를 포함한다.
모바일 디바이스(102)는 GPS 신호를 샘플링하는 하나 이상의 GPS 수신기와, GPS 신호 샘플(118)을 서버(114)에 제공하고 그 응답으로 위치 정보(120)를 수신하는 통신 인터페이스를 포함한다. 서버(114)는 하나 이상의 프로세서(206), 통신 인터페이스(208), 및 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(210)를 포함한다. 통신 인터페이스(208)는 도 1의 네트워크(116) 등의 네트워크를 통해 모바일 디바이스(102)와 데이터 통신하도록 프로세서(206)에 의해 액세스 가능하다.
임의 개의 프로그램 모듈, 애플리케이션, 또는 컴포넌트가 예컨대 위치 필터링 명령어(212)를 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(210)에 저장될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(210)에 저장되어 프로세서(206)에 의해 실행 가능한 위치 필터링 명령어(212)는 GPS 신호 샘플을 수신하는 것에 응답하여, 서버(114)로 하여금 모바일 디바이스(102)의 위치를 결정하게 한다. 컴퓨터 판독 가능한 매체는 적어도, 2가지 타입의 컴퓨터 판독 가능한 매체, 즉 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 포함한다.
컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독 가능한 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 기타 데이터 등의 정보를 저장하기 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 포함한다. 컴퓨터 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 기타 메모리 기술, CD-ROM, 디지털 다용도 디스크(digital versatile disk, DVD) 또는 기타 광학 디스크 스토리지, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 스토리지 또는 기타 자기 저장 장치, 또는 컴퓨팅 디바이스에 의해 액세스하기 위한 정보를 저장하는데 이용될 수 있는 기타 무전송 매체(non-transmission medium)를 포함하나, 이들에 한정되지는 않는다.
반면에, 통신 매체는 컴퓨터 판독 가능한 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파나 기타 전송 메커니즘 등의 피변조 데이터 신호 내의 다른 데이터를 내포할 수 있다. 본 명세서에서 정의하는 바와 같이, 컴퓨터 저장 매체는 통신 매체를 포함하지 않는다.
USGS 표고 API 데이터베이스(202)는 서버(114)가 그 서버(114)에 의해 결정된 위치에 관한 표고 데이터를 검색할 수 있도록, 통신 인터페이스(208)를 통해 서버(114)에 의해 액세스될 수 있다. 통상, 서버(114)는 위도 및 경도 좌표를 USGS 표고 API 데이터베이스(202)에 제공하고, 그 응답으로 그 좌표에 관한 표고 데이터를 수신한다.
NASA 궤도 데이터베이스(204) 역시 통신 인터페이스(208)를 통해 서버(114)에 의해 액세스될 수 있으며, GPS 위성(104-112)에 관한 천문 및 위치추산 데이터(almanac and ephemeris data)를 검색하는데 이용된다. 천문 데이터는 지구의 궤도 내에 있는 위성의 대략 궤도 및 상태에 관한 것이다. 위치추산 데이터는 위성의 위치 및 궤적에 관한 것이다.
USGS 표고 API 데이터베이스(202) 및 NASA 궤도 데이터베이스(204)는 표고, 천문 및 위치추산 데이터를 검색하기 위해 서버(114)가 이용할 수 있는 각종의 데이터베이스 중 2개의 예이다. 예를 들어 USGS(US Geodetic Survey)는 GPS 위성의 궤도, 위치 및 궤적을 계산하여, 그 궤도, 위치 및 궤적을 웹 상에서 공개적으로 이용 가능하게 한다.
일례에 있어서, 모바일 디바이스(102)는 적어도 하나의 통신 인터페이스(208)를 통해, GPS 신호 샘플(118)와 그 GPS 신호 샘플(118)에 대응하는 타임 스탬프를 서버(114)에 제공한다. 일부 경우에 있어서, GPS 신호 샘플(118)은 모바일 디바이스(102)로부터 다운로드되고 다른 경우에는 GPS 신호 샘플(118)이 무선 또는 모바일 네트워크를 통해 모바일 디바이스(102)로부터 수신된다.
GPS 신호 샘플(118)이 수신되면, 위치 필터링 명령어(212)는 프로세서(206)로 하여금 모바일 디바이스(102)의 위치를 결정하게 한다. 모바일 디바이스(102)의 위치를 산출하기 위해, 서버(114)는 그 GPS 신호 샘플(118)이 수집된 시간, 방송중인(가시) GPS 위성, 가시 위성에 관한 위치추산 데이터, 및 의사거리를 결정하는 것을 필요로 한다.
일례에 있어서, 서버(114)는 모바일 디바이스(102)에 대해 어떤 GPS 위성이 가시적인지를 식별하여, 가능한 도플러 시프트 각각에 대해 C/A 코드 템플릿을 GPS 신호 샘플에 비교한다. 이 때, 통상적으로 GPS 수신기는 개시된 전송에 관한 시간 및 위치추산 데이터를 결정하기 위해 GPS 신호를 디코딩한다. 그러나, 이 프로세스는 시간 소모적이며 시간 및 위치추산 데이터는 후술하는 바와 같이 다른 방식으로 서버(114)에 의해 결정될 수 있다.
시간은 타임 스탬프로서 모바일 디바이스(102)로부터 수신된다. GPS 신호로부터 추출될 수 있는 정밀한 방송 시간이 보다 정확하지만, GPS 신호를 수신하는 시간에 적용된 타임 스탬프는 합리적인 범위, 즉 수미터 내에서 모바일 디바이스(102)의 최초 위치를 산출하기에 충분하다.
위치추산 데이터는 NASA 궤도 데이터베이스(204)로부터 서버(114)에 의해 검색된다. 일 특정 예에 있어서, 서버(114)는 주기적으로 NASA 궤도 데이터베이스(204)로부터 위치추산 데이터를 페치(fetch)하고, GPS 신호가 샘플링되어 모바일 디바이스(102) 상에 저장되고 소정의 기간 후에 서버(114)에 다운로드되는 경우에서와 같이, 나중에 이용하기 위해 그 정보를 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(210)에 저장할 수 있다.
서버(114)는 위치추산 데이터 및 인코딩된 GPS 신호 샘플(118)을 사용하여 각각의 가시 GPS 위성(104-112)마다 코드 위상을 산출한다. 그러나, 서버(114)는 의사거리가 결정되고 모바일 디바이스(102)의 위치가 식별되기 전에, 전파 지연의 밀리세컨드 부분을 결정할 필요가 있다. 전술한 바와 같이, GPS 수신기는 GPS 신호의 패킷 프레임을 디코딩하여 전파 지연의 밀리세컨드 부분을 결정한다.
서버(114)는 GPS 신호를 디코딩하기보다는, 모바일 디바이스(102)의 위치의 150 km(kilometers) 내에서의 참조 위치, 타임 스탬프, 및 코드 위상을 이용해 모바일 디바이스(102)의 위치를 결정하기 위해 대략적 타임 내비게이션(coarse-time navigation, CTN)이라고 불리는 기술을 적용한다. 예를 들어, 셀폰은 알려진 참조 위치로서 최근방의 셀 타워를 식별할 수 있다. 그러나, 일부의 경우에, 참조 위치는 판독 가능하게 이용할 수 없다.
일례에 있어서, 모바일 디바이스(102)는 규칙적인 간격으로 GPS 신호를 샘플링하도록 구성될 수 있고 서버(114)는 모바일 디바이스(102)가 150 km보다 많이 이동하지 않았다고 추측할 수 있다. 이 예에 있어서, 서버(114)는 모바일 디바이스(102)의 위치를 산출하기 위한 참조 위치로서 과거의 위치를 활용한다. 예컨대, 모바일 디바이스(102)는 동물에 부착된 GPS 추적용 디바이스일 수 있고, 서버(114)는 그 동물이 샘플링 사이에 150 km보다 많이 이동하지 않는다고 추측할 수 있다. 따라서, 동물에 태그를 부착한 위치 등의 최초 위치가 알려지면, 서버(114)는 다음 위치를 결정하기 위한 참조 위치로서 이전의 위치(태그를 부착한 위치에서 시작해서 순서대로 각각 산출된 위치)를 이용할 수 있다.
그러나, 과거 위치를 모르는 일부 경우에는 모바일 디바이스(102)에 의해 참조 위치가 제공되지 못한다. 이 경우에, 서버(114)는 CTN을 적용하기 위해 참조 위치를 식별하는 것을 필요로 한다. 그렇게 하기 위해, 서버(114)는 GPS 신호가 샘플링되었을 때에 모바일 디바이스(102)가 위치할 수 있는 가능한 지점 및 하나 이상의 지역을 결정하기 위해 도플러 교차(Doppler intersection)를 이용한다. 그리고 나서 서버(114)는 알려진 위치 데이터로 가능한 참조 위치의 집합을 식별하기 위해 그 지역들을 공간적으로 샘플링한다. 예를 들어, 서버(114)는 알려진 랜드마크에 대해 지역들을 샘플링할 수 있다.
각각의 가능한 참조 위치마다, 서버(114)는 가능한 위치의 집합을 결정하기 위해 CTN을 적용한다. 일부 경우에 있어서, CTN 산출 위치는 추측성 참조 위치가 제공된 각각의 가시 GPS 위치마다 수렴하지 않기 때문에, 이 위치는 폐기된다. 수렴하는 CTN 산출결과로부터는 가능한 위치의 집합이 식별된다. 그러나, 가능한 위치의 집합 내 하나의 위치만이 모바일 디바이스(102)의 실제 위치이다. 다른 가능한 위치들은 "쉐도우 위치(shadow location)"로서 알려지며 서버(114)에 의해 후보로서 제거될 수 있다.
쉐도우 위치를 제거하는 제1 단계는 가능한 위치들을 지표면으로 제약하는 것이다. 참조 위치를 추측함으로써 생기는 에러로 인해, 식별된 다수의 가능한 위치들이 지표면보다 훨씬 위 또는 훨씬 아래의 표고에 위치하여 이들 위치는 제거될 수 있다. 예를 들어, 가능한 위치를, 표고 -500 내지 8000 m(meters) 사이 등의, 지표면 근방의 표고 범위로 제약한다.
유감스럽게도, 표고 범위를 저절로 적용하면, 통상 고유하게 또는 적극적으로 식별된 위치를 산출하지 못한다. 남아있는 쉐도우 위치를 제거하기 위해, 서버(114)는 통신 인터페이스(208)를 통해 USGS 표고 API 데이터베이스(202)에 대해 자신의 액세스를 활용한다. 서버(114)는 위도 및 경도 좌표를 사용하여 남아있는 가능한 위치마다 지표면의 실제 표고를 검색한다. 실제 표고를 사용하여, 서버(114)는 남아있는 쉐도우 위치를 제거한다. 서버(114)는 남아있는 가능한 위치 각각의 표고를 실제 표고와 비교하고 그 표고들이 일치하면, GPS 신호가 샘플링되었을 때의 모바일 디바이스(102)의 실제 위치가 식별된 것이다. 그러나 그 표고들이 일치하지 않으면, 그 가능한 위치는 쉐도우 위치로서 제거된다.
모바일 디바이스(102)의 위치가 식별되면, 그 위치는 모바일 디바이스(102)에 위치 정보(120)로서 제공된다. 대안적으로, 그 위치는 나중 분석을 위해 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장되거나, 예컨대 과학 연구에 이용하도록 디스플레이에 제공될 수 있다.
도 3은 일부 구현에 따른 모바일 디바이스(102)의 예시적인 프레임워크(300)의 블록도이다. 모바일 디바이스(102)는 하나 이상의 프로세서(302), 하나 이상의 통신 인터페이스(304), GPS 수신기(306), 클록(308), 및 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(310)를 포함한다. 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(310)는 압축 명령어(312)와 하나 이상의 GPS 신호 샘플(314)을 저장하는 것으로서 예시되고 있다.
통신 인터페이스(304)는 도 1과 도 2의 서버(114) 등의 서버에 데이터를 전달하는 데에 활용된다. 통신 인터페이스(304)는 무선 LAN(wireless local-area-network) 등의 무선 네트워크, 블루투스(등록상표) 등의 단거리 무선 네트워크, CDMA 시스템 등의 셀 타워를 통해 제공되는 모바일 네트워크, 또는 UBS(universal serial bus) 인터페이스 등을 통한 유선 접속 등으로 무선 네트워크와 통신하도록 구성된다.
GPS 수신기(306)는 하나 이상의 위성(104-112)으로부터 GPS 신호를 수신하도록 구성되며 모바일 디바이스(102)의 위치를 결정할 수 있다. 모바일 디바이스(102)와 통합되는 것으로서 도시되고 있지만, GPS 수신기(306)는 외부에, 그러나 근거리에 있을 수도 있다. 외부의 GPS 수신기는 유선(예, USB) 또는 무선 인터페이스(예, 블루투스(등록상표))를 통해 모바일 디바이스(102)와 통신할 수 있다. 일부 경우에, GPS 수신기(306)는 통신 인터페이스(304) 중 하나와 통합된다. 이 통합된 모듈은 셀룰러 접속성 및 GPS 기능성을 제공한다. 일부 예에 있어서, 통합된 모듈의 안테나는 셀룰러 및 GPS 서브시스템에 의해 공유된다.
클록(308)은 GPS 신호 샘플이 GPS 수신기(306)에 의해 수신되는 시간과 연관된 타임 스탬프를 제공하도록 구성된다. 일례에 있어서, 클록(308)은 WWVB 수신기이다. WWVB는 송신기 장소에 위치한 원자 시계의 집합으로부터 도출되는 연속적인 60 kHz 반송파를 통해 지구 둘레의 세계시 신호를 방송하는 무선 스테이션이다.
일례에 있어서, GPS 수신기(306)는 위성(104-112)으로부터 주기적으로 GPS 신호를 샘플링하고, 각각의 GPS 신호 샘플(314)은 클록(308)에 의해 타임 스탬핑된다. 타임 스탬핑된 GPS 신호 샘플(314)은 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(310)에 저장되거나 아니면 처리를 위해 통신 인터페이스(304)를 통해 서버(114)에 제공된다. GPS 신호 샘플(314)이 서버(114)에 제공되면, 모바일 디바이스(102)는 그 응답으로 서보(114)로부터 위치를 수신할 수 있다. GPS 신호 샘플(314)이 저장되면, 그 신호 샘플은 나중에 처리를 위해 서버(114)에 다운로드되거나 제공될 수 있다.
일부 예에 있어서, GPS 신호 샘플(314)은 압축 명령어(312)에 따라 압축된다. 압축 명령어(312)는 프로세서(302)에 의해 실행될 때에 프로세서(302)로 하여금 다양한 방식으로 GPS 신호 샘플(314)을 압축하게 하고, GPS 신호 샘플의 일부를 디코딩하게 하거나, GPS 신호 샘플(314)에 대해 몇몇 타입의 전처리를 수행하게 할 수 있다. 일례로, GPS 신호 샘플(314)은 표준 압축 기술을 이용해서 압축된다. 다른 예로, GPS 신호 샘플(314)은 압축 센싱 이론에 따라 압축된다.
GPS 신호 샘플(314)이 압축 센싱 이론에 따라 압축되면, 서버(114)는 디코딩 없이도 압축 샘플로부터 직접 모바일 디바이스(102)의 위치를 결정하도록 구성될 수 있다. GPS 신호 샘플(314)은 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서의 압축 센싱 이론에 따라 압축될 수 있다. 압축 센싱 이론에 따라 압축된 GPS 신호 샘플(314)의 구성예를 도 5 내지 도 7를 참조하여 이하에 제공한다. GPS 신호 샘플(314)이 압축 명령어(312)에 따라 처리되면, GPS 신호 샘플(314)은 전술한 바와 같이 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(310)에 저장되거나 아니면 통신 인터페이스(304)를 통해 서버(114)에 제공된다.
전술한 서버(114)와 모바일 디바이스(102)는 범용 또는 전문용 컴퓨터 시스템의 환경에서 또는 구성으로 이용될 수 있다. 예로서, 개인용 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 핸드헬드 디바이스 또는 포터블 디바이스, 태블릿 디바이스, 멀티프로세서 시스템, 마이크로프로세서 기반 시스템, 셋업 박스, 프로그래머블 커스터머 전자 디바이스(programmable customer electronic device), 네트워크 PC, 및 전술한 임의의 시스템 또는 디바이스를 포함하는 분산형 컴퓨팅 환경을 포함한다.
도 4는 일부 구현에 따른 예시적인 데이터 플로우(400)의 시스템 흐름도이다. 데이터 플로우(400)는 서버(114)의 모듈과 모바일 디바이스(102), USGS 표고 API 데이터베이스(202), NASA 궤도 데이터베이스(204), 및 랜드마크 데이터베이스(402) 사이의 데이터 전송을 나타내고 있다.
전술한 바와 같이, 모바일 디바이스(102)는 GPS 신호를 샘플링하는 하나 이상의 GPS 수신기와, GPS 신호 샘플 또는 압축된 GPS 신호 샘플을 서버(114)에 제공하는 하나 이상의 통신 인터페이스를 포함한다. USGS 표고 API 데이터베이스(202)는 서버(114)에 의해 결정된 위치에 관한 표고 데이터를 제공한다. NASA 궤도 데이터베이스(204)는 GPS 위성(104-112)에 관한 천문 및 위치추산 데이터를 제공한다. 랜드마크 데이터베이스(402)는 서버(114)에 제공될 수 있는, 미국 전역의 알려진 참조 위치를 포함하는 하나 이상의 데이터베이스이다.
전술한 바와 같이, 서버(114)는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체 및 그 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장될 수 있는 임의 개의 프로그램 모듈, 애플리케이션, 또는 컴포넌트를 포함한다. 도시하는 바와 같이, 서버(114)는 복구 및 취득 모듈(404), 참조 위치 모듈(406), 및 위치 결정 모듈(408)을 포함한다.
복구 및 취득 모듈(404)은 모바일 디바이스(102)로부터 GPS 신호 샘플을 수신하여, 각각의 가시 위성에 대한 ID 및 대응하는 도플러 주파수와 코드 위상을 복구하도록 구성되어 있다. 일례에 있어서, 모바일 디바이스(102)는 미처리 GPS 신호 샘플을 복구 및 취득 모듈(404)에 제공한다. 이에 응답하여, 복구 및 취득 모듈(404)은 전술한 바와 같이, 미처리 GPS 신호 샘플로부터 GPS 신호를 재구성하고, GPS 수신기에 의해 통상 수행된 취득 페이즈를 수행함으로써 위성 ID, 도플러 시프트, 및 코드 위상을 복구한다. 또 다른 예에 있어서, GPS 신호 샘플은 모바일 디바이스(102)에 의해 압축 센싱 이론에 따라 압축될 수 있고, 복구 및 취득 모듈(404)은 압축 센싱 기술을 이용해, GPS 신호를 재구성하는 일 없이 압축 샘플로부터 각각의 가시 위성에 대한 ID 및 대응하는 도플러 주파수와 코드 위상을 복구할 수 있다.
참조 위치 모듈(406)은 모바일 디바이스(102)가, 복구 및 취득 모듈(404)로부터 가시 위성에 대응하는 도플러 주파수와 NASA 궤도 데이터베이스(204)로부터 가시 위성에 대응하는 위치추산 데이터가 제공된 GPS 신호를 샘플링한 하나 이상의 지역을 결정하도록 구성된다. 하나 이상의 지역을 결정한 후에, 참조 위치 모듈(406)은 그 지역 내에서 가능한 참조 위치를 결정하기 위해 랜드마크 데이터베이스(402)에 액세스하도록 구성된다.
위치 결정 모듈(408)은 가능한 참조 위치의 집합, 코드 위상 및 위치추산 데이터가 제공된 모바일 디바이스(102)의 가능한 위치의 집합을 식별하도록 구성된다. 위치 결정 모듈(408)은 또한, USGS 표고 API 데이터베이스(202)로부터 검색된 표고 데이터를 이용하여 가능한 위치의 집합으로부터 부분적으로 모바일 디바이스(102)의 실제 위치를 식별하도록 구성된다.
일례로, 복구 및 취득 모듈(404)은 모바일 디바이스(102)로부터 복수의 GPS 신호 샘플 또는 압축 GPS 신호 샘플을 수신한다. 복구 및 취득 모듈(404)은 각각의 가시 위성마다 ID와, 대응하는 도플러 주파수 및 코드 위상을 복구한다. 예컨대, 미처리 GPS 신호 샘플이 수신되면, 복구 및 취득 모듈(404)은 GPS 신호를 재구성하고 가능한 도플러 주파수 범위마다 C/A 코드 템플릿을 재구성된 GPS 신호에 비교한다. 가시(방송중인) 위성이 결정되면, 복구 및 취득 모듈(404)은 GPS 신호 내에서 C/A 코드의 반복 패턴을 이용하여 코드 위상을 결정한다.
복구 및 취득 모듈(404)은 위성 ID, 도플러 주파수, 및 코드 위상을 참조 위치 모듈(406)에 제공한다. 복구 및 취득 모듈(404)이 위성 ID를 NASA 궤도 데이터베이스(204)에 제공하면, NASA 궤도 데이터베이스는 각각의 위성 ID에 관한 위치추산 데이터를 참조 위치 모듈(406)에 제공한다.
참조 위치 모듈(406)은 먼저 가시 위성에 기초하여 신호의 도플러 교차를 계산하여 모바일 디바이스(102)의 추정 위치를 결정한다. 예컨대, 도플러 시프트로부터 각각의 가시 위성의 속도가 모바일 디바이스(102)를 향하는지 또는 모바일 디바이스로부터 멀어지는지가 결정될 수 있다. 각각의 가시 GPS 위성의 위치 및 속도는 위치추산 데이터 내에 수신된다. 위성의 방향, 속도 및 위치가 알려지면, 위성의 각도가 결정될 수 있다. 참조 위치 모듈(406)에 의해 각각의 가시 GPS 위성의 각도가 결정되면, GPS 신호가 방송되는 영역을 표시하는 원뿔이 각각의 가시 위성마다 발견될 수 있다. 원뿔의 교점은 모바일 디바이스(102)의 하나 이상의 지역을 제공한다.
참조 위치 모듈(406)이 모바일 디바이스(102)의 지역을 결정한 후에, 참조 위치 모듈(406)은 각각의 지역을 공간적으로 샘플링하여, 가능한 참조 위치의 집합, 즉 그 지역들 중 적어도 하나의 지역 내에 위치하는 알려진 지점으로 알려진 랜드마크를 설정한다. 알려진 랜드마크는 랜드마드 데이터베이스(402)로부터 식별되어 검색된다.
참조 위치 모듈(406)은 모바일 디바이스(102)의 실제 위치를 식별하는 위치 결정 모듈(408)에, 가능한 참조 위치의 집합을 제공한다. 그렇게 하기 위해, 위치 결정 모듈(408)은 먼저 각각의 참조 위치를 이용해 CTN을 적용하여 모바일 디바이스(102)에 대해 가능한 위치의 집합을 결정한다. 앞서 언급한 바와 같이, 가능한 위치의 집합에 속하는 다수의 위치는 추측된 참조 위치이기 때문에 쉐도우 위치이다.
가능한 위치의 집합이 결정되면, 위치 결정 모듈(408)은 가능한 위치를 지표면 근방의 표고, 예컨대 500 m와 8000 m 사이로 제약함으로써 쉐도우 위치를 제거하기 시작한다. 이어서, 위치 결정 모듈(408)은 USGS 표고 API 데이터베이스(202)로부터 남아있는 가능한 각각의 위치에 관한 표고 데이터를 검색하고 산출 표고를 검색 표고와 비교한다. 표고들이 일치하지 않으면, 가능한 위치는 모바일 디바이스(102)의 실제 위치에 대한 후보로서 제거된다. 그러나, 표고들이 일치하면, 위치 결정 모듈(408)은 모바일 디바이스(102)의 가능한 실제 위치를 식별한다. 상기 가능한 모든 위치에 대해, 위치 결정 모듈(408)은 적어도 정밀도가 저하된 하나의 위치를 결정하고 이 위치를 모바일 디바이스(102)에 제공하고, 컴퓨터 판독 가능한 저정 매체에 그 위치를 저장하거나 분석을 위해 그 위치를 또 다른 컴퓨팅 디바이스에 제공한다.
여기에서 설명하는 기술들을 수행하기 위한 예시적인 방법에 대해서는 이하에서 상세히 설명한다. 이들 예시적인 방법은 컴퓨터 실행 가능한 명령어의 일반적인 상황에서 설명된다. 일반적으로, 컴퓨터 실행 가능한 명령어는 특정 기능을 수행하거나 특정 추상 데이터 타입을 구현하는 루틴, 프로그램, 오브젝트, 컴포넌트, 데이터 구조, 프로시저, 모듈, 함수 등을 포함할 수 있다. 그 방법은 또한 통신 네트워크 또는 통신 클라우드를 통해 링크되는 리모트 처리 디바이스에 의해 기능이 수행되는 분산형 컴퓨팅 환경에서도 실시될 수 있다. 분산형 컴퓨팅 환경에서는, 컴퓨터 실행 가능한 명령어가 로컬 메모리와 리모트 메모리 양쪽에 위치할 수 있다.
예시적인 방법은 때때로 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있는 일련의 동작(operation)을 나타내는 논리 흐름 그래프로 블록의 집합으로서 설명된다. 그 방법을 설명하는 순서는 제한으로 해석되는 것을 의도하지 않으며, 설명하는 임의 개의 방법 블록이 그 방법 또는 대체 방법을 구현하기 위해 임의의 순서로 조합될 수도 있다. 부가적으로, 개별 동작은 본 명세서에서 설명하는 주제의 사상 및 범주에서 일탈하지 않고서 방법에서 생략될 수도 있다. 소프트웨어의 상황에서는, 블록이, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때에, 언급한 동작을 수행하는 컴퓨터 실행 가능한 명령어를 나타낸다.
도 5는 일부 구현에 따른 GPS 신호 샘플을 압축하는 예시적인 프로세스(500)의 흐름도이다. 502에서, 모바일 디바이스(102)가 위성(104-112) 등의 하나 이상의 위성으로부터의 GPS 신호를 샘플링한다. GPS 신호는 현재 모바일 디바이스(102)에 대해 가시적인 각각의 GPS 위성으로부터의 신호를 포함하는 조합 신호이다. GPS 신호 샘플은 각각 다음의 수식으로서 표현될 수 있는 GPS 신호의 일부를 포함한다.
Figure pct00001
, 여기서, t = 1, 2, …, M이다.
상기 수식에서, r(t)는 GPS 수신기(306)에서 수신된 신호이고, k는 C/A 코드를 이용해 결정될 수 있는 위성 ID이며, D는 데이터이고(상수로서 취급될 수 있고), n(t)는 신호 잡음이며,
Figure pct00002
는 전파 지연이고,
Figure pct00003
는 도플러 주파수이다.
504에서, 모바일 디바이스(102)는 GPS 신호 샘플을, 가능하게 샘플링된 각각의 위성마다 가능한 코드 위상 및 도플러 주파수에 대해 열거된 행렬로서 표시한다. 각각의 가능한 시프트된 코드 위상 및 도플러 주파수는 sat-nav 시스템 내의 현재 활성 상태의 GPS 위성 전체 31개에 대해 알려져 있다. 이에, 모바일 디바이스(102)는 수식 r(t)를 다음의 행렬로서 표시할 수 있다.
Figure pct00004
상기 행렬에서,
Figure pct00005
는 위성(j)으로부터의 GPS 신호의 i번째 가능한 지연값을 의미하고,
Figure pct00006
는 위성(j)의 i번째 가능한 도플러 주파수를 나타낸다. 따라서, 이 행렬의 모든 열은 전체 가능한 코드 위상 및 도플러 주파수 조합으로 가시 위성 및 비가시 위성 모두의 전체 위성의 C/A 코드 템플릿의 완전 조합을 표시한다.
506에서, 모바일 디바이스(102)는 상기 행렬을, 압축 센싱 이론에 따라 각 열의 가중 평균의 계수 벡터를 포함하는 압축 센싱 모델로서 표시한다. 그 결과의 행렬식은 다음과 같다.
Figure pct00007
상기 벡터(c)는 행렬(z)의 대응 열의 가중 평균인 계수로 이루어진다. 계수 벡터(c)는 각각의 가시 위성마다 하나의 코드 위상 및 하나의 도플러 주파수만이 게재되기 때문에, 희박하게 되어 있는 것으로 알려지거나 상정될 수 있다.
희박 벡터(sparse vector)가 생성되기 때문에, 미처리 GPS 신호 샘플 또는 종래기술로 압축된 GPS 신호 샘플을 이용해 필요한 것보다 훨씬 더 적은 수의 샘플을 이용해 가시 위성, 도플러 시프트 및 코드 위상을 결정하기 위해 서버(114)에 의해 압축 센싱 기술이 압축 샘플에 적용될 수 있다. 예를 들어, 앞에서 시간 도메인에서 형식화된 행렬식을 이용하여, 8개의 위성이 시야 내에 있고, 40개의 가능한 도플러 주파수 시프트와 1000개의 가능한 코드 위상이 존재한다면, 1,014개의 GPS 신호 샘플을 이용해서 가시 위성, 도플러 시프트, 및 코드 위상을 결정할 수 있다. 비교하자면, 미처리 GPS 신호 샘플을 이용하면, 서버(114)는 가시 위성, 도플러 시프트, 및 코드 위상을 결정하기 위해 32,000개의 범위 내에 샘플이 필요하다. 그렇기 때문에, 모바일 디바이스(102)는 더 적은 수의 샘플을 수집하고 모바일 디바이스(102)는 더 적은 수의 샘플을 서버(114)에 송신하여, 모바일 디바이스(102)의 배터리 수명이 향상될 수 있다.
508에서, 모바일 디바이스(102)가 GPS 신호 샘플을 서버(114)에 제공한다. 일부 예에 있어서, 모바일 디바이스(102)는 WiFi 또는 모바일 네트워크를 통해 실시간으로 GPS 신호 샘플을 서버(114)에 제공할 수 있다. 다른 예에 있어서, 모바일 디바이스(102)는 압축 센싱 이론에 따라 압축된 GPS 신호 샘플을 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장하고 나중에 그 GPS 신호 샘플을 서버(114)에 제공할 수 있다.
일 특정 예에 있어서, 서버(114)에 제공된 각각의 GPS 신호 샘플은 상기 행렬식의 선형 투영으로서, 다음과 같이 작성될 수 있다.
Figure pct00008
도 5는 모바일 디바이스(102)에 의해 수신된 GPS 신호 샘플을 시간 도메인에서의 압축 센싱 이론을 이용하여 표시할 수 있는 방법의 제1 예를 제공한다. 도 6은 시간 도메인에서의 압축 센싱 이론에 따라 GPS 신호 샘플을 구성하는 추가 예시적인 프로세스를 제공한다.
도 6은 일부 구현에 따른 GPS 신호 샘플을 압축하는 예시적인 프로세스(600)의 흐름도이다. 602에서, 모바일 디바이스(102)가 하나 이상의 위성으로부터의 GPS 신호를 샘플링한다. GPS 신호는 도 1의 GPS 위성(104-112) 등의 현재 가시 GPS 위성의 집합으로부터 수신된다. 도 4에 대해 전술한 바와 같이, GPS 신호 샘플은 각각 다음의 수식으로서 표현될 수 있는 GPS 신호의 일부를 포함한다.
Figure pct00009
여기서, t = 1, 2, …, M이다.
상기 수식에서, r(t)는 GPS 수신기(304)에서 수신된 신호이고, k는 C/A 코드를 이용해 결정될 수 있는 위성 ID이며, D는 데이터이고(상수로서 취급될 수 있고), n(t)는 신호 잡음이며,
Figure pct00010
는 전파 지연이고,
Figure pct00011
는 도플러 주파수이다.
604에서, 모바일 디바이스(102)는 도플러 주파수의 고정 집합을 생성한다. 예를 들어, 모바일 디바이스(102)는 알려진 물리적 제약에 기초하여 도플러 주파수의 집합을 결정할 수 있다. 도플러 주파수의 고정 집합은
Figure pct00012
와 같이 표시될 수 있으며, I = 1, …, N이다.
606에서, 모바일 디바이스(102)는 그 샘플을, 가능하게 샘플링된 각각의 GPS 위성마다 가능한 코드 위상 및 도플러 주파수의 고정 집합에 대해 열거된 행렬로서 표시한다. 도플러 주파수의 고정 집합에 의해, GPS 신호 샘플로부터 다음의 행렬이 형성될 수 있다.
Figure pct00013
상기 행렬에 있어서, 이 경우에도
Figure pct00014
는 위성(j)으로부터의 GPS 신호의 i번째 가능한 지연값을 나타낸다.
608에서, 모바일 디바이스(102)는 상기 행렬을, 각 열의 가중 평균의 계수 벡터를 포함하는 압축 센싱 모델로서 표시한다. 그 결과의 행렬식은 다음과 같다.
Figure pct00015
이 경우에도 벡터(c)는 행렬(z)의 대응 열의 가중 평균인 계수로 이루어진다. 이 경우에도 계수 벡터(c)는 각각의 가시 GPS 위성마다 하나의 코드 위상 및 하나의 도플러 주파수만이 게재되기 때문에, 희박하게 되어 있는 것으로 알려지거나 상정될 수 있다.
희박 벡터가 생성되기 때문에, 미처리 GPS 신호 샘플 또는 종래기술로 압축된 GPS 신호 샘플을 이용해 필요한 것보다 훨씬 더 적은 수의 샘플을 이용해서 가시 GPS 위성, 도플러 시프트 및 코드 위상을 결정하기 위해 서버(114)에 의해 압축 센싱 기술이 GPS 신호 샘플에 적용될 수 있다. 예를 들어, 앞에서 시간 도메인에서 형식화된 행렬식을 이용하여, 8개의 위성이 모바일 디바이스(102)의 시야 내에 있고, 1000개의 코드 위상이 가능하다면, 서버(114)에 의해 719개의 GPS 신호 샘플에 대해 조기 종료 L1 최소화(early termination minimization) (Lasso) 해법(solver)을 이용하여 가시 위성, 도플러 시프트, 및 코드 위상을 결정할 수 있다.
610에서, 모바일 디바이스(102)가 GPS 신호 샘플을 서버(114)에 제공한다. 일부 예에 있어서, 모바일 디바이스(102)는 WiFi 또는 모바일 네트워크를 통해 실시간으로 GPS 신호 샘플을 서버(114)에 제공할 수 있다. 다른 예에 있어서, 모바일 디바이스(102)는 GPS 신호 샘플을 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장하고 나중에 그 샘플을 서버(114)에 제공할 수 있다.
도 5와 도 6은 GPS 신호 샘플을 시간 도메인에서의 압축 센싱 모델로서 표시하는 방법의 2가지 예를 제공한다. 도 7은 GPS 신호 샘플을 주파수 도메인에서의 압축 센싱 모델로서 표시하는 예를 제공한다.
도 7은 일부 구현에 따른 GPS 신호 샘플을 압축하는 예시적인 프로세스(700)의 흐름도이다. 702에서, 모바일 디바이스(102)가 하나 이상의 위성으로부터의 GPS 신호를 샘플링한다. GPS 신호는 도 1의 GPS 위성(104-112) 등의 현재 가시 GPS 위성의 집합으로부터 수신된다. 도 4와 도 5에 대해 전술한 바와 같이, GPS 신호 샘플은 각각 다음의 수식으로서 표현될 수 있는 GPS 신호의 일부를 포함한다.
Figure pct00016
여기서, t = 1, 2, …, M이다.
상기 수식에서, r(t)는 GPS 수신기(304)에서 수신된 신호이고, k는 C/A 코드를 이용해 결정될 수 있는 위성 ID이며, D는 데이터이고(상수로서 취급될 수 있고), n(t)는 신호 잡음이며,
Figure pct00017
는 전파 지연이고,
Figure pct00018
는 도플러 주파수이다.
704에서, 모바일 디바이스(102)가 GPS 신호에 대해 이산 푸리에 변환(discrete Fourier Transform, DFT)을 수행한다. DFT 중에, 코드 위상, 도플러 주파수로 인한 불확정성과, 코드 위상 및 도플러 주파수 양쪽은 별개 항으로서 표시될 수 있다. 이에, r(t)의 DFT 계수는 다음의 식으로서 표시될 수 있다.
Figure pct00019
706에서, 모바일 디바이스(102)는 r(t)의 DFT 계수를, 가능하게 샘플링된 각각의 GPS 위성마다 가능한 도플러 주파수에 대해 열거된 행렬로서 표시한다. 가능한 도플러 주파수,
Figure pct00020
에 대해 열거하면, 상기 수식은 다음과 같이 재작성될 수 있다.
Figure pct00021
여기서,
Figure pct00022
Figure pct00023
그리고
Figure pct00024
상기 수식은 다음의 행렬과 같이 표시될 수 있는데, 이 행렬(C)은 가능한 도플러 주파수에 대해 열거된 것이다.
Figure pct00025
708에서, 모바일 디바이스(102)는 상기 행렬을, 각 열의 가중 평균의 계수 벡터(g)를 포함하는 압축 센싱 모델로서 표시한다. 그 결과의 행렬식은 다음과 같다.
Figure pct00026
벡터(g)는 행렬(C)의 대응 열의 가중 평균인 계수로 이루어진다. 계수 벡터(g)는 각각의 가시 위성마다 하나의 코드 위상 및 하나의 도플러 주파수만이 게재되기 때문에, 희박하게 되어 있는 것으로 알려지거나 상정될 수 있다.
희박 벡터가 생성되기 때문에, 미처리 GPS 신호 샘플 또는 종래기술로 압축된 GPS 신호 샘플을 이용해 필요한 것보다 훨씬 더 적은 수의 샘플을 이용해서 가시 GPS 위성, 도플러 시프트 및 코드 위상을 결정하기 위해 서버(114)에 의해 압축 센싱 기술이 적용될 수 있다. 예를 들어, 앞에서 시간 도메인에서 형식화된 행렬식을 이용하여, 8개의 위성이 시야 내에 있고, 40개의 가능한 도플러 주파수가 존재한다면, 1,032개의 GPS 신호 샘플에 대해 그룹 희박 신호 복구 해법(group-sparse signal recovery solver)으로 압축 센싱 이론을 적용하여 서버(114)에 의해 가시 GPS 위성, 도플러 시프트, 및 코드 위상이 결정될 수 있다.
710에서, 모바일 디바이스(102)가 GPS 신호 샘플을 서버(114)에 제공한다. 일부 예에 있어서, 모바일 디바이스(102)는 WiFi 또는 모바일 네트워크를 통해 실시간으로 GPS 신호 샘플을 서버(114)에 제공할 수 있다. 다른 예에 있어서, 모바일 디바이스(102)는 GPS 신호 샘플을 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장하고 나중에 그 GPS 신호 샘플을 서버(114)에 제공할 수 있다.
도 5 내지 도 7은 GPS 신호 샘플을 압축 센싱 모델로서 표시하는 방법의 예를 제공한다. 도 8은 모바일 디바이스(102)의 위치를 결정하기 위해 압축 센싱 모델로서 표시된 GPS 신호 샘플에, 압축 센싱 문제를 해결하기 위한 기술을 적용할 수 있는 서버의 예시적인 방법을 제공한다.
도 8은 일부 구현에 따른 GPS 위치를 결정하는 예시적인 프로세스(800)의 흐름도이다. 802에서, 서버(114)가 모바일 디바이스(102)로부터 복수의 GPS 신호 샘플과, 각각의 GPS 신호 샘플에 대한 타임 스탬프를 수신한다. GPS 수신 샘플은 미처리 GPS 데이터이거나 압축된 GPS 신호 샘플일 수 있다. 예를 들어, GPS 신호 샘플은 도 5 내지 도 7를 참조하여 전술한 바와 같은 압축 센싱 이론에 따라 구성될 수 있다.
804에서, 서버(114)는 가시 GPS 위성과, 각각의 가시 GPS 위성에 대한 도플러 시프터와 코드 위상을 식별한다. 서버(114)가 미처리 GPS 데이터를 수신하면, 서버(114)는 가시 GPS 위성을 결정하기 위해 C/A 코드 템플릿을 GPS 신호에 비교한다.
그런데, GPS 신호 샘플이 압축 센싱 이론을 이용해 구성되면, 서버(114)는 가시 위성 및 대응하는 도플러 주파수와 코드 위상을 결정하기 위해 GPS 신호 샘플에 대해 그룹 희박 신호 복구 해법을 적용할 수 있다. 압축 센싱 문제를 해결하기 위해 상이한 해법, 예컨대 L1 최소화 (Lasso) 해법을 이용할 수 있다. 부가적으로, 일부 예에서는, 서버(114)에서 구성될 수 있는 알려진 물리적 제약을 솔루션이 위반하게 될 경우에, 해법의 반복에 조기 종결(early termination)을 적용할 수 있다. 조기 종결 해법을 활용함으로써, 가시 GPS 위성 및 대응하는 도플러 시프트와 코드 위상을 결정하는데 필요한 GPS 신호 샘플의 수를 더욱 줄일 수 있다.
806에서, 서버(114)는 각 위성에 대해 NASA 궤도 데이터베이스(204)로부터 위치추산 데이터를 검색한다. 일 특정 예에 있어서, 서버(114)는 NASA 궤도 데이터베이스(204)로부터 위치추산 및 천문 데이터를 주기적으로 검색하여 그 정보를 나중 이용을 위해 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(210) 등의 메모리에 저장할 수 있다. 위치추산 및 천문 데이터를 저장하는 것은, GPS 신호 샘플을 수집하고 소정 기간 동안 모바일 디바이스(102) 상에 저장하여 나중에 서버(114)에 다운로드할 때에 특히 유용하다.
808에서, 서버(114)는 도플러 시프트 교점과 위치추산을 이용하여 참조 위치의 집합을 식별한다. 예컨대, 도플러 시프트로부터 각각의 가시 위성의 속도가 모바일 디바이스(102)를 향하는지 또는 모바일 디마이스로부터 멀어지는지가 결정된다. 각각의 가시 GPS 위성의 위치 및 속도는 위치추산 데이터와, 타임 스탬프에 의해 제공되는 시간을 이용하여 결정된다. 위성의 방향, 속도 및 위치가 알려지면, 위성의 각도가 결정될 수 있다.
각각의 가시 GPS 위성의 각도가 결정되면, 그 각도로 GPS 신호가 방송되는 영역을 표시하는 원뿔이 각각의 가시 위성마다 발견될 수 있다. 원뿔의 교점이 모바일 디바이스(102)의 하나 이상의 지역을 제공한다. 지역이 결정된 후에, 그 지역은 참조 위치의 집합, 즉 그 지역 내의 알려진 위치를 갖는 알려진 랜드마크를 설정하기 위해 공간적으로 샘플링된다.
810에서, 서버(114)는 먼저 참조 위치 각각을 이용해 CTN을 적용하여 모바일 디바이스(102)에 대해 가능한 위치의 집합을 결정한다. 그러나, 참조 위치는 추측된 것이며, 가능한 위치의 집합은 도 2에 대해 전술한 바와 같이 하나 이상의 쉐도우 위치를 포함할 수 있다.
812에서, 서버(114)는 가능한 위치의 집합으로부터 쉐도우 위치를 제거한다. 일례에 있어서, 서버(114)는 가능한 위치를 지표면 근방으로 제약한다. 참조 위치를 추측함으로써 생기는 에러로 인해, CTN을 적용하여 산출되는 다수의 가능한 위치들은 지표면으로부터 훨씬 떨어져 있다. 가능한 위치를 지표면의 근방 범위, 예컨대 -500 m 내지 8000 m 사이로 제약함으로써, 다수의 쉐도우 위치가 제거된다.
그러나, 표고 범위를 저절로 적용하는 것은, 통상 고유한 위치를 산출하는 것이 아니라, 남아있는 가능한 위치들을 취급하기 쉬운 수로 제한한다. 남아있는 쉐도우 위치를 제거하기 위해, 서버(114)는 USGS 표고 API 데이터베이스(202) 등의 표고 데이터베이스에 액세스하여 지표면의 정확한 표고를 검색한다. 서버(114)는 각각의 남아있는 가능한 위치를 정확한 표고에 비교하고, 그 표고들이 일치하지 않으면 각각의 가능한 위치를 제거한다. 정확한 표고를 이용함으로써, 서버(114)는 모바일 디바이스(102)의 실행 가능한 실제 위치들을 결정하고 이들로부터 적어도 정밀도가 저하된 하나의 위치를 선택하기 위해 남아있는 쉐도우 위치들을 제거하는 것이 가능하다.
모바일 디바이스(102)의 위치가 결정되면, 그 위치는 모바일 디바이스(102)에 제공되고 나중 이용을 위해 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장되거나, 분석을 위해 또 다른 컴퓨팅 디바이스에 제공될 수 있다.
이상에서 정의한 주제가 설명하는 특정 특징 또는 단계(act)를 반드시 제한하지는 않는다. 예컨대 "기술(techniques)"이라는 용어는 상기 상황에 의해 그리고 본 개시 전체에 의해 허용되는 것인 디바이스, 시스템, 방법 및/또는 컴퓨터 판독 가능한 명령어를 가리킬 수 있다.
결론
구조적인 특징 및/또는 방법론적인 단계 특유의 언어로 청구 대상에 대해 대해 설명하였지만, 첨부하는 청구범위에서 규정되는 청구 대상은 전술한 특징 또는 단계에 한정될 필요는 없다고 생각한다. 그보다는, 전술한 특정 특징 및 단계는 청구범위를 구현하는 예시적인 형태로서 개시되어 있다.

Claims (10)

  1. 디바이스에 있어서,
    하나 이상의 프로세서와,
    명령어들을 유지하는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능한 매체
    를 포함하고, 상기 명령어들은 상기 하나 이상의 프로세서에 의해,
    복수의 GPS(global position system) 신호 샘플을 생성하기 위해 GPS 신호를 샘플링하는 것과,
    상기 복수의 GPS 신호 샘플의 각각에 대해 타임 스탬프를 생성하는 것과,
    복수의 압축 GPS 신호 샘플을 생성하기 위해 압축 센싱 이론(compressed sensing theory)에 따라 상기 복수의 GPS 신호 샘플을 압축하는 것과,
    상기 복수의 압축 GPS 신호 샘플과 상기 타임 스탬프를 서버에 제공하는 것
    을 포함하는 동작(operations)을 수행하도록 실행 가능한 것인 디바이스.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 복수의 GPS 신호 샘플은 시간 도메인에서 압축되는 것인 디바이스.
  3. 청구항 1에 있어서, 상기 복수의 GPS 신호 샘플은 주파수 도메인에서 압축되는 것인 디바이스.
  4. 청구항 1에 있어서, 상기 압축 센싱 이론에 따라 복수의 GPS 신호 샘플을 압축하는 것은,
    상기 복수의 GPS 신호 샘플을, 가능한 시프트된 도플러 주파수 및 코드 위상(code phase)에 대해 열거된 행렬식으로서 표시하는 것과,
    상기 행렬식을, 각 열의 가중 평균의 계수 벡터를 포함하는 압축 센싱 모델로서 재작성하는 것
    을 포함하는 것인 디바이스.
  5. 청구항 1에 있어서, 상기 압축 센싱 이론에 따라 복수의 GPS 신호 샘플을 압축하는 것은,
    가능한 도플러 주파수의 집합을 결정(fix)하는 것과,
    상기 복수의 GPS 신호 샘플을, 가능한 시프트된 도플러 주파수 및 코드 위상에 대해 열거된 행렬식으로서 표시하는 것과,
    상기 행렬식을, 각 열의 가중 평균의 계수 벡터를 포함하는 압축 센싱 모델로서 재작성하는 것
    을 포함하는 것인 디바이스.
  6. 청구항 1에 있어서, 상기 압축 센싱 이론에 따라 복수의 GPS 신호 샘플을 압축하는 것은,
    상기 GPS 신호 샘플에 대해 이산 푸리에 변환(discrete Fourier transform, DFT)을 수행하는 것과,
    상기 DTF로부터 얻은 계수를, 가능한 도플러 주파수에 대해 열거된 행렬식으로서 표시하는 것과,
    상기 행렬식을, 각 열의 가중 평균의 계수 벡터를 포함하는 압축 센싱 모델로서 재작성하는 것
    을 포함하는 것인 디바이스.
  7. 명령어들을 저장하는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 있어서,
    상기 명령어들은 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때에, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금,
    압축 센싱 이론에 따라 압축된 복수의 GPS(global positioning system) 신호 샘플 및 대응하는 타임 스탬프를 수신하게 하고,
    상기 GPS 신호 샘플로부터 가시 위성(visible satellite)의 집합과, 각각의 가시 위성마다 대응하는 도플러 주파수 및 코드 위상을 식별하게 하며,
    상기 가시 위성의 위치추산 데이터(ephemeris)를 검색하게 하고,
    가능한 참조 위치의 집합을 식별하게 하며,
    각각의 참조 위치마다 대략적 타임 내비게이션(coarse time navigation, CTN) 계산을 적용하여 가능한 위치의 집합 ― 각각의 가능한 위치는 식별된 참조 위치 중 하나의 위치에 대응하며, 상기 가능한 위치의 집합은 실제 위치와 적어도 하나의 쉐도우 위치(shadow location)를 포함하는 것임 ― 을 결정하게 하고,
    표고 데이터(elevation data)를 이용하여 적어도 하나의 쉐도우 위치를 제거하게 하는 것인 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.
  8. 모바일 디바이스로부터 복수의 GPS(global positioning system) 신호 샘플 및 대응하는 타임 스탬프를 수신하는 단계와,
    하나 이상의 프로세서에 의해, 상기 GPS 신호 샘플로부터 가시 위성의 집합과, 각각의 가시 위성마다 대응하는 도플러 주파수 및 코드 위상을 식별하는 단계와,
    데이터베이스로부터 위치추산 데이터를 검색하는 단계와,
    상기 타임 스탬프, 상기 가시 위성의 집합, 및 상기 위치추산 데이터에 대해 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 모바일 디바이스가 신호 샘플을 수신한 지역을 추정하는 단계
    를 포함하는 방법.
  9. 청구항 8에 있어서, 상기 GPS 신호 샘플은 압축 센싱 이론에 따라 압축되는 것인 방법.
  10. 청구항 8에 있어서, 상기 가시 위성의 집합을 식별하는 단계는, 희박 신호 복구 해법(sparse signal recovery solver)을 상기 GPS 신호 샘플에 적용하는 단계를 포함하는 것인 방법.
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