KR20160018891A - 위치 추정 방법 및 그 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 위치를 추정하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 보다 구체적으로는 신호세기에 기초하여 특정 단말기의 위치를 추정하는 핑거프린팅(Fingerprinting) 방식의 위치 추정 방법, 시스템 및 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명은 단말이 위치를 추정하는 방법에 있어서, 하나 이상의 기준 신호 송신장치 각각으로부터 기준 신호를 수신하는 기준 신호 수신단계와 기준 신호 각각의 수신 강도 및 복수의 기준 지점에서 수신되는 기준 신호 각각의 수신 강도를 저장한 무선 맵(Radio Map)을 비교한 비교결과에 기초하여 적어도 하나의 초기 기준 지점을 선택하는 초기 기준지점 선택단계와 단말의 이전 최종 위치 정보와 단말의 위치 변화량에 대한 정보에 기초하여 현재 예측 위치를 산출하는 현재 위치 예측 단계와 선택된 적어도 하나의 초기 기준 지점 및 상기 현재 예측 위치를 이용하여 하나 이상의 기준 지점을 선별하는 기준 지점 선별단계 및 선별된 하나 이상의 기준 지점에 기초하여 현재 위치를 추정하는 현재 위치 추정단계를 포함하는 방법 및 장치를 제공한다.

Description

위치 추정 방법 및 그 장치{Methods for estimating location and Apparatuses thereof}
본 발명은 위치를 추정하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 보다 구체적으로는 신호세기에 기초하여 특정 단말기의 위치를 추정하는 핑거프린팅(Fingerprinting) 방식의 위치 추정 방법, 시스템 및 장치에 관한 것이다.
근래 스마트 폰, 태블릿 PC 등과 같이 휴대성이 향상된 다양한 모바일 기기가 증가되고 있으며, 사용자의 위치에 기반하여 서비스를 제공하는 다양한 사업 모델 및 소셜 네트워크와 같은 새로운 서비스 모델이 생겨나고 있는 실정이다.
이러한 상황에서 모바일 기기의 현재 위치를 측정하기 위해서 GPS를 이용한 위치 추정 또는 특정 신호를 이용하여 삼각 측량을 이용하는 위치 추정과 같이 다양한 방식의 위치 추정 기술이 연구되고 있다.
그러나, GPS 신호를 수신하여 위치를 추정하는 기술의 경우에 건물의 내부 또는 고층 건물 사이에 위치하는 경우에 위성 신호를 수신하기 어렵기 때문에 기기의 정확한 위치를 추정하기 어려운 문제점이 있다.
특히, 건물 내부와 같이 실내 상황에서의 위치 추정에 대한 중요성이 높아짐에 따라서, 실내 위치 추정을 위한 기술이 요구되고 있다. 예를 들어, 신호를 송신하는 송신기와 각 지점에서 수신되는 수신 신호의 세기에 대한 정보를 저장된 신호 맵 정보와 비교하여 위치를 추정하는 핑거프린팅 기술이 연구되고 있다.
다만, 이러한 핑거프린팅 기술의 경우에 신호 맵을 구축하는 시점과 실제 단말 기기가 신호를 수신하여 위치를 추정하는 시점 사이에 주변 환경의 변화가 있는 경우에 신호의 경로가 변하게 되어서 정확한 위치 추정이 어려운 문제점이 있다. 또한, 단말 기기의 방향성에 따라서 수신되는 신호의 세기가 변화될 가능성이 있으므로 위치 추정의 신뢰성이 낮아지는 문제점이 있다. 즉, 핑거프린팅 방식의 위치 추정에 있어서, 신호 세기의 변동 요인에 따라서 위치 추정의 정확도가 낮아지는 문제점이 있다.
전술한 문제점을 해결하기 위해서 안출된 본 발명은 실내와 같은 환경에서 위치추정에 대한 신뢰성을 향상시키기 위한 위치추정 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
또한, 본 발명은 핑거프린팅 방식에서 신호 세기의 변동 요인을 최소화하기 위해서 단말의 이동성 정보를 포함하여 정확한 기준지점을 선택하고, 신뢰성 있는 위치 추정 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
전술한 과제를 해결하기 위해, 일 측면에서, 본 발명은 단말이 위치를 추정하는 방법에 있어서, 하나 이상의 기준 신호 송신장치 각각으로부터 기준 신호를 수신하는 기준 신호 수신단계와 상기 기준 신호 각각의 수신 강도 및 복수의 기준 지점에서 수신되는 상기 기준 신호 각각의 수신 강도를 저장한 무선 맵(Radio Map)을 비교한 비교결과에 기초하여 적어도 하나의 초기 기준 지점을 선택하는 초기기준지점 선택단계와 상기 단말의 이전 최종 위치 정보와 상기 단말의 위치 변화량에 대한 정보에 기초하여 현재 예측 위치를 산출하는 현재 위치 예측단계와 선택된 적어도 하나의 초기 기준 지점 및 상기 현재 예측 위치를 이용하여 하나 이상의 기준 지점을 선별하는 기준 지점 선별단계 및 선별된 하나 이상의 기준 지점에 기초하여 현재 위치를 추정하는 현재 위치 추정단계를 포함하는 방법을 제공한다.
다른 측면에서, 본 발명은 위치를 추정하는 단말에 있어서, 하나 이상의 기준 신호 송신장치 각각으로부터 기준 신호를 수신하는 기준 신호 수신부와 기준 신호 각각의 수신 강도 및 복수의 기준 지점에서 수신되는 상기 기준 신호 각각의 수신 강도를 저장한 무선 맵(Radio Map)을 비교한 비교결과에 기초하여 적어도 하나의 초기 기준 지점을 선택하는 초기 기준지점 선택부와 단말의 이전 최종 위치 정보와 상기 단말의 위치 변화량에 대한 정보에 기초하여 현재 예측 위치를 산출하는 현재 위치 예측부와 선택된 적어도 하나의 초기 기준 지점 및 상기 현재 예측 위치를 이용하여 하나 이상의 기준 지점을 선별하는 기준 지점 선별부 및 선별된 하나 이상의 기준 지점에 기초하여 현재 위치를 추정하는 현재 위치 추정부를 포함하는 단말 장치를 제공한다.
이와 같이 본 발명은 실내와 같은 환경에서 위치추정에 대한 신뢰성을 향상시키기 위한 위치추정 방법 및 장치를 제공한다.
또한, 본 발명은 핑거프린팅 방식에서 신호 세기의 변동 요인을 최소화하기 위해서 단말의 이동성 정보를 포함하여 정확한 기준지점을 선택할 수 있는 신뢰성 있는 위치 추정 방법 및 장치를 제공한다. 즉, 현재 위치를 예측하고, 초기 기준 지점 중 현재 예측 위치와 관련되어 신뢰성 있는 기준 지점을 선별함으로써, 보다 신뢰성 높은 최종 위치를 추정할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명이 적용될 수 있는 기준 신호 강도에 따른 단말의 위치 추정을 예를 들어 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 핑거프린팅 방식에서 단말의 위치를 추정하는 방법을 도시한 도면이다.
도 3은 기준 신호가 주변환경에 따라서 변동되어 기준 지점이 부정확하게 선택되는 일 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 추정 방법을 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 초기 기준지점 선택 단계의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 기준 지점 선별 단계의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 기준 지점 선별 단계의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 단말이 무선 네트워크와 통신을 수행하여 위치를 추정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 단말이 무선 네트워크와 통신을 수행하여 위치를 추정하는 방법에 대한 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 단말의 위치 추정 방법을 구체적으로 도시한 도면이다.
도 11은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 위치 추정을 수행하는 단말의 구성을 도시한 블록도이다.
도 12는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 단말이 무선 네트워크와 통신을 수행하여 위치를 추정하는 경우의 단말 구성을 도시한 블록도이다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
추가적인 발명의 양상들은 후술하는 실시예들을 통해 명백해질 것이다. 본 명세서에서 사용되는 용어들은 실시예에서의 기능을 고려하여 선택된 용어들로서, 그 용어의 의미는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 후술하는 실시예들에서 사용된 용어의 의미는, 본 명세서에 구체적으로 정의된 경우에는 그 정의에 따르며, 구체적인 정의가 없는 경우는 당업자들이 일반적으로 인식하는 의미로 해석되어야 할 것이다.
아울러, 본 명세서에서 선택적으로 기재된 양상이나 선택적으로 기재된 실시예의 구성들은 비록 도면에서 단일의 통합된 구성으로 도시되었다 하더라도 달리 기재가 없는 한 통상의 기술자에게 기술적으로 모순인 것이 명백하지 않다면 상호간에 자유롭게 조합될 수 있는 것으로 이해하여야 한다
또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
본 발명은 단말의 위치를 추정하는 방법 및 위치 추정 장치에 관한 것이다.
이동 단말의 위치를 추정하는 방법은 다양하게 존재한다. 예를 들어, GPS와 같은 위성 위치 시스템을 이용하여 추정할 수도 있다. 그러나, 위성을 이용한 위치 추정은 고층 건물의 사이 또는 실내 환경과 같이 위성 신호의 도달에 문제가 있는 경우에는 그 정확도가 매우 낮아지는 문제점이 있다. 따라서, 본 발명은 위성 신호가 아닌 송신 장치가 송신하는 기준 신호의 수신 신호 세기에 기초하여 위치를 추정하는 방법에 관한 것이다.
일 예로, 핑거프린팅 방식에 따라 단말은 위치를 추정할 수 있다. 핑거프린팅 방식이란, 측정된 신호의 세기를 이용하여 단말의 위치를 추정하는 방법이다. 구체적으로, 복수의 기준 지점에서 신호 세기를 측정한 결과인 무선 맵(Radio Map)과 단말이 수신하는 신호 세기를 비교하여 신호 세기 값이 유사한 지점을 이용하여 단말의 위치로 추정하는 방법이다. 그러나, 핑거프린팅 방식은 무선 맵을 생성할 당시와 주변 환경이 변화되면 신호 세기가 변경될 수 있고, 신호 세기가 변경되면 정확한 위치를 추정할 수 없는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 안출된 본 발명은 이하에서 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명이 적용될 수 있는 기준 신호 강도에 따른 단말의 위치 추정을 예를 들어 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하여 전술한 핑거프린팅 방식을 이용하여 단말(100)의 위치를 추정하는 방법을 설명한다. 핑거프린트 기법은 서비스 지역에서 미리 임의로 여러 개의 위치를 선정하고 선정한 위치에서 수집한 수신 신호 세기 정보를 이용하여 위치를 추정하는 방법이다. 이 때 선정한 위치를 기준 지점 또는 참조위치(110 내지 130, 이하 기준 지점이라 함)라고 부르며, 핑거프린트 기법의 측위 정밀도는 많은 수의 기준 지점(110 내지 130)이 조밀하게 배치될수록 향상되는 경향이 있다. 현재 위치 결정에 거리 정보만이 영향을 주는 삼변측량법과 같은 수준의 측위 정밀도를 보이기 위해서는 사전 정보 수집 단계에서 많은 기준지점(110 내지 130)이 넓은 서비스 지역에 고루 선정되어야 한다. 단말(100)은 하나 이상의 송신 장치로부터 송신된 기준 신호를 수신하고, 수신되는 기준 신호의 세기와 기준 지점(110 내지 130)에서 미리 측정되어 저장된 각 송신 장치의 기준 신호 세기를 비교하여 유사한 세기를 갖는 지점을 이용하여 단말의 위치를 추정할 수 있다.
예를 들어, 단말(100)은 4개의 송신 장치(Access Point, AP)로부터 각각 기준 신호를 수신할 수 있다. 수신된 기준 신호 각각의 세기(Received signal strength, RSS)는 AP1의 경우에 -14, AP2의 경우에 -10, AP3의 경우에 -20, AP4의 경우에 -30일 수 있다. 단말 또는 무선 네트워크는 수신된 기준 신호 각각의 세기와 복수의 기준 지점에서의 기준 신호 각각의 세기를 비교한다. 즉, 무선 맵은 사전에 기준 지점(110 내지 130)에서 각 송신장치에서 송신되는 기준 신호의 세기를 측정하여 저장한 것이다. 도 1에서는 단말(100)이 120 기준 지점 및 130 기준 지점과 각 송신장치에서 송신된 기준 신호의 세기가 유사함을 알 수 있다. 또한, 130 기준 지점에서의 기준 신호의 세기와 동일한 것을 알 수 있다. 따라서, 단말(100)은 동일한 기준 신호 세기를 갖는 기준 지점(130)에 위치한 것으로 그 위치를 추정할 수 있다.
본 발명은 이와 같은 핑거프린팅 방식을 이용하여 위치를 추정함에 있어서, 주변 환경의 변화에 따른 기준 신호의 변동(fluctuation)을 고려하여 더욱 정확한 위치를 추정할 수 있다.
도 2는 핑거프린팅 방식에서 단말의 위치를 추정하는 방법을 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 복수의 기준 지점(211 내지 221)에서 기준 신호의 강도를 측정하고, 해당 기준 신호의 강도를 저장한 무선 맵이 구성될 수 있다. 기준 신호의 강도는 해당 지점에서 기준 신호가 수신되는 경우에 기준 신호의 수신 강도를 의미할 수 있으며, 예를 들어 수신 신호의 파워 또는 수신 신호의 품질에 기초하여 결정될 수 있다. 또는 수신 강도는 송신 파워 대비 수신 파워의 비율이나, 파워 감소 값 등 다양한 값이 사용될 수 있다.
도 1에서 설명한 바와 같이 단말(200)이 수신한 기준 신호의 강도와 각 기준 지점(211 내지 221)에서의 기준 신호의 강도를 비교하여 유사한 기준 신호 강도를 갖는 특정 기준 지점(211 내지 218)을 선택할 수 있다. 무선 맵의 작성 시점과 단말이 위치를 추정하는 시점에서의 주변 환경의 변화가 없는 경우에 도 2와 같이 단말(200)의 주변에 특정 기준 지점(211 내지 218)이 선택될 수 있다. 기준 신호의 강도는 주변 지역에 유사하게 측정될 수 있기 때문이다. 한편, 특정 기준 지점을 선택함에 있어서, 유사도가 높은 기준 지점을 선택하기 위해서 K-nearest neighbor(KNN) 알고리즘이 사용될 수도 있다. KNN 알고리즘은 이하에서 더욱 상세히 설명한다.
예를 들어, 단말(200)의 실제 위치가 210 지점 근방인 경우에, 단말(200)에서 수신되는 기준 신호의 수신 강도는 해당 기준 지점(210)에서의 기준 신호 수신 강도와 가장 유사하게 나타날 수 있다. 따라서, 단말(200)의 위치는 210 지점으로 추정할 수 있다. 또는 단말(200)의 위치는 선택된 기준지점(211 내지 218)의 위치를 이용하여 추정될 수도 있다. 예를 들어, 무선 맵에 저장된 각 기준지점의 평균과 분산을 이용한 확률을 각 기준지점에 가중치로 부여하여 위치를 추정하는 MMSE(Minimum Mean Square Error) 알고리즘을 사용하여 단말(200)의 위치를 추정할 수 있다. 다만, 전술한 바와 같이 무선 맵 구성 시점과 주변 환경이 변화하는 경우에 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제가 발생하는 경우를 도 3을 참조하여 설명한다.
도 3은 기준 신호가 주변환경에 따라서 변동되어 기준 지점이 부정확하게 선택되는 일 예를 도시한 도면이다.
도 3은 일반적인 핑거프린팅 방식에 의해서 단말의 위치를 추정할 경우에 문제가 발생하는 경우를 예시적으로 보여준다. 예를 들어, 무선 맵이 구성된 후에 주변 환경이 변화하는 경우에 기준 신호의 전송 경로가 변경될 수 있고, 또는 단말의 방향성에 따라서 기준 신호의 수신 강도에 변화가 발생할 수 있다. 이러한 상황에서 기준 신호의 수신 강도에 기초하여 단말의 위치를 추정하는 경우에 도 3과 같이 부정확한 위치가 추정될 수 있다.
도 3을 참조하여 설명하면, 단말(300)은 복수의 송신 장치가 송신하는 기준 신호 각각을 수신할 수 있다. 이 경우에 무선 맵을 구성하는 경우와 주변 환경이 변화함에 따라서 기준 신호의 전송 경로가 변경되거나, 특정 기준 신호는 건물 등에 가려져서 그 수신 강도가 현저히 약해질 수도 있다. 따라서, 현재 단말(300)이 수신한 기준 신호의 강도를 기초로 유사한 기준 신호의 강도를 갖는 기준 지점을 선택하면 도 3과 같이 선택될 수 있다. 즉, 310 내지 315 기준 지점의 기준 신호의 강도가 단말(300)이 수신한 기준 신호의 강도와 유사한 것으로 판단될 수 있다. 그러나, 단말(300)은 317 기준 지점의 근처에 위치함으로써, 유사한 것으로 판단된 310 내지 315 기준 지점에 기초하여 단말(300)의 위치를 추정하면 실제 단말(300)의 위치가 정확히 추정될 수 없는 문제점이 발생한다.
본 발명은 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 현재 위치 예측단계와 기준 지점 선별단계를 포함하는 위치 추정 방법 및 장치를 제공한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 추정 방법을 도시한 흐름도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 단말이 위치를 추정하는 방법은 하나 이상의 기준 신호 송신장치 각각으로부터 기준 신호를 수신하는 기준 신호 수신단계와 상기 기준 신호 각각의 수신 강도 및 복수의 기준 지점에서 수신되는 상기 기준 신호 각각의 수신 강도를 저장한 무선 맵(Radio Map)을 비교한 비교결과에 기초하여 적어도 하나의 초기 기준 지점을 선택하는 초기기준지점 선택단계와 상기 단말의 이전 최종 위치 정보와 상기 단말의 위치 변화량에 대한 정보에 기초하여 현재 예측 위치를 산출하는 현재 위치 예측단계와 선택된 적어도 하나의 초기 기준 지점 및 상기 현재 예측 위치를 이용하여 하나 이상의 기준 지점을 선별하는 기준 지점 선별단계 및 선별된 하나 이상의 기준 지점에 기초하여 현재 위치를 추정하는 현재 위치 추정단계를 포함할 수 있다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 위치 추정 방법은 하나 이상의 송신 장치가 송신하는 기준 신호를 수신하는 단계를 포함할 수 있다(S400). 예를 들어, 송신장치 1이 송신하는 기준 신호 1을 수신하고, 송신장치 2가 송신하는 기준 신호 2를 수신할 수 있다. 각 송신 장치가 송신하는 기준 신호는 헤더(header) 또는 특정 식별자를 포함하여 구분될 수 있다. 단말은 수신된 각 기준 신호의 수신 강도를 저장할 수 있다. 전술한 바와 같이 기준 신호의 수신 강도는 수신 파워 또는 수신 신호의 퀄리티 등으로 강도가 결정될 수 있으며, 그 외에도 수신 신호의 손실율 등에 기초하여 결정될 수도 있다.
또한, 단말은 기준 신호 각각의 수신 강도 및 복수의 기준 지점에서 수신되는 기준 신호 각각의 수신 강도를 저장한 무선 맵(Radio Map)을 비교한 비교결과에 기초하여 적어도 하나의 초기 기준 지점을 선택하는 초기 기준지점 선택단계를 포함할 수 있다(S402). 예를 들어, 단말은 복수의 기준 지점 각각에서 각 송신장치가 기준 신호를 송신하는 경우에, 수신되는 기준 신호 강도 정보를 저장한 무선 맵을 저장하고 있을 수 있다. 단말은 기준 신호 각각의 수신 강도를 저장된 무선 맵의 각 기준 지점에서의 기준 신호 수신 강도와 비교하여 유사한 것으로 판단되는 하나 이상의 초기 기준 지점을 선택할 수 있다. 초기 기준 지점은 미리 설정된 개수 또는 미리 설정된 유사도 값의 기준에 따라서 하나 이상으로 선택될 수 있다.
또한, 단말은 단말의 위치 변화량에 대한 정보에 기초하여 현재 예측 위치를 산출하는 현재 위치 예측단계를 포함할 수 있다(S404). 예를 들어, 단말은 이전 최종위치 정보와 단말의 위치 변화량에 대한 정보에 기초하여 단말의 현재 예측 위치를 산출할 수 있다. 구체적으로, 단말은 기준 신호 수신단계 이전에 단말의 최종 위치로 추정된 이전 최종위치 정보를 토대로 관성항법유닛(Inertial measurement unit, IMU)에 기초하여 획득될 수 있는 단말의 이동방향 정보 및 이동거리 정보를 이용하여 단말의 현재 예측 위치를 산출할 수 있다. 단말은 주기적 또는 이벤트 발생에 따라서 위치를 산출할 수 있으며, 일정 시점에 추정된 최종 위치 정보에서 단말의 위치 변화량을 이용하여 현재 예측위치를 산출할 수 있다.
이전 최종위치는 단말이 이동하기 전에 최종적으로 추정된 단말의 위치 정보일 수 있다. 이 경우에 이전 최종위치는 본 명세서의 방법에 따라서 추정되는 단말의 현재 위치일 수 있다.
또는 이전 최종위치는 단말이 위치를 최초로 추정하는 경우에 기준 신호 각각의 수신 강도 및 복수의 기준 지점에서 수신되는 상기 기준 신호 각각의 수신 강도를 저장한 무선 맵(Radio Map)을 비교한 비교결과에 기초하여 선택된 기준 지점을 이용하여 산출된 단말의 위치일 수 있다. 예를 들어, 단말이 최초로 위치를 추정하는 경우에 핑거프린팅 방식에 의해서 위치를 추정하고, 이후부터 본 명세서에서 설명하는 바와 같이 IMU를 이용한 위치 추정방법이 사용될 수 있다. 따라서, 이 경우에 단말의 이전 최종위치는 선택된 초기 기준 지점에 기초하여 추정된 위치를 의미할 수 있다. 예를 들어, 다수의 초기 기준 지점이 선택된 경우에 단말의 위치는 선택된 다수의 초기 기준 지점 위치 좌표의 가중치 합에 의해서 추정될 수 있다. 또는 초기 기준 지점 중 가장 유사도가 높은 기준 지점을 단말의 초기 위치로 추정할 수도 있다. 즉, 단말이 최초로 위치를 추정하는 경우에 IMU에 따른 위치 예측이 불가능한 바 단말은 기준 지점을 이용한 핑거프린팅 방식을 통해서 현재 위치를 추정할 수 있다.
따라서, 이전 최종위치는 전술한 핑거프린팅 방식만을 사용하여 추정된 위치이거나, 본 명세서의 방법에 의하여 추정된 위치일 수 있다.
단말은 선택된 적어도 하나의 초기 기준 지점 및 현재 예측 위치를 이용하여 하나 이상의 기준 지점을 선별하는 기준 지점 선별단계를 포함할 수 있다(S406). 예를 들어, 단말은 S402 단계에서 선택된 초기 기준 지점과 S404 단계에서 추정된 현재 예측 위치 정보에 기초하여 초기 기준 지점 중 일정한 기준 지점을 선별할 수 있다. 구체적으로, 초기 기준 지점 중 산출된 현재 예측위치에서 일정한 거리 내에 위치한 초기 기준 지점을 선별할 수 있다. 또는, 단말은 산출된 현재 예측위치에서 일정한 거리 내에 초기 기준 지점이 없는 경우에 거리가 가까운 순으로 일정한 개수의 초기 기준 지점을 선별할 수도 있다. 또는, 단말은 산출된 현재 예측위치에서 일정한 거리 내에 위치한 초기 기준 지점 중 가까운 순으로 일정한 개수의 초기 기준 지점을 선별할 수도 있다. 그 외에도 다양한 방법으로 단말은 초기 기준 지점 중 일정 기준 지점을 선별할 수 있다. 즉, 단말은 산출된 현재 예측위치와 가까운 초기 기준 지점을 미리 설정된 기준에 따라서 선별할 수 있다.
또한, 단말은 선별된 하나 이상의 기준 지점에 기초하여 현재 위치를 추정하는 현재 위치 추정단계를 더 포함할 수 있다(S408). 예를 들어, 단말은 S406 단계에서 선별된 기준 지점과 단말이 수신한 기준 신호 강도의 유사성을 이용하여 현재 위치를 추정할 수 있다. 구체적으로, 단말은 최대 사후 확률(Maximum a Posteriori, MAP) 알고리즘을 이용하여 선별된 기준 지점 중 단말의 기준 신호 수신 강도와 가장 유사성이 높은 기준 지점을 선택할 수 있다. 또한, 단말은 무선 맵에 저장된 각 기준 지점의 평균과 분산을 이용한 확률을 각 기준 지점에 가중치로 부여하여 위치를 추정하는 최소평균제곱오차(Minimum Mean Square Error, MMSE) 알고리즘 등을 사용하여 현재 위치를 추정할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 따른 단말 위치 추정 방법은 1차적으로 선택된 초기 기준 지점에서 주변 환경의 변동성에 따른 오차를 줄이기 위하여 관성항법유닛을 이용한 단말의 위치 변화량을 이용하고, 최종적으로 선별된 기준 지점을 이용하여 현재 위치를 추정한다. 따라서, 본 발명에 따른 단말의 위치 추정 방법은 주변 환경의 변동성에 따라 큰 오차가 발생할 위험을 줄이고, 보다 정확한 위치 추정 결과를 획득할 수 있는 효과가 있다.
이하에서는 각 단계별로 구체적인 동작을 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 초기 기준지점 선택 단계의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명에 따른 단말이 위치를 추정하는 방법에 있어서, 단말은 하나 이상의 기준 신호 송신장치 각각으로부터 기준 신호를 수신하는 기준 신호 수신 단계를 포함할 수 있다. 또한, 단말은 기준 신호 각각의 수신 강도 및 복수의 기준 지점에서 수신되는 상기 기준 신호 각각의 수신 강도를 저장한 무선 맵(Radio Map)에 기초하여 적어도 하나의 초기 기준 지점을 선택하는 초기 기준지점 선택 단계를 포함할 수 있다.
도 5를 참조하면, 단말은 각 기준 신호 송신장치로부터 송신된 기준 신호 각각의 수신 강도와 전술한 무선 맵에 저장된 각 기준 지점의 기준 신호 각각의 수신 강도를 비교하여 유사한 기준 지점(512, 513, 514, 518, 522, 524)을 선택할 수 있다. 구체적으로, 초기 기준지점 선택단계는 무선 맵에 저장된 복수의 기준 지점에서 수신되는 기준 신호 각각의 수신 강도와 단말이 수신한 기준 신호 각각의 수신 강도를 비교하고, 기준 신호 각각의 수신 강도에 대한 유사도에 기초하여 하나 이상의 초기 기준 지점(512, 513, 514, 518, 522, 524)을 선택할 수 있다. 예를 들어, 기준 신호 각각의 수신 강도에 대한 유사도는 K-nearest neighbor(KNN) 알고리즘에 의해서 판단될 수 있다.
KNN 알고리즘은 무선 맵의 각 기준 지점에 저장된 기준 신호 수신 강도와 단말이 수신한 각 기준 신호 수신 강도를 비교하여 기하학적 거리 값을 도출하는 알고리즘을 의미한다.
Figure pat00001
수학식 1은 KNN 알고리즘의 일 예를 도시한 수식이다. 여기서, i는 기준 신호 송신장치(AP)의 인덱스를 의미하며, j는 기준 지점의 인덱스를 의미한다. 따라서, Rji는 무선 맵 내의 j번째 송신장치의 기준 신호 수신 강도를 나타내며, Mi는 단말이 측정한 i번째 송신장치의 기준 신호 수신 강도를 의미한다. 따라서, 기준 지점에서의 특정 송신장치의 기준 신호 수신강도와 단말이 측정한 특정 송신장치의 기준 신호 수신 강도가 동일한 경우에 기하학적 거리(Euclidean distance) 값은 0에 수렴하게 된다. 따라서, KNN 알고리즘을 사용하면, 단말의 위치와 기준 지점의 유사도를 도출할 수 있다. 즉, 단말은 K-nearest neighbor(KNN) 알고리즘에 의해서 도출되는 기하학적 거리 값이 작을수록 유사도가 높은 것으로 판단할 수 있다.
한편, 단말은 기하학적 거리 값이 미리 설정된 기준값 이하인 기준 지점 또는 기하학적 거리 값이 작은 순서로 일정 개수의 기준 지점을 선택된 하나 이상의 초기 기준 지점으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 무선 맵에 저장된 복수의 기준 지점(510 내지 524)에서 단말(500)이 수신한 기준 신호 수신 강도와 KNN 알고리즘을 통해서 도출된 기하학적 거리 값이 미리 설정될 수 있는 기준 값 이하인 기준 지점 또는 일정 개수로 설정된 기준 지점을 기하학적 거리 값이 작은 순서로 선택할 수 있다. 즉, 512, 513, 514, 518, 522, 524 기준 지점을 초기 기준 지점으로 선택할 수 있다. 다른 예로, 기하학적 거리 값 대신에 유사도를 이용하여 미리 설정된 기준 값 이상의 유사도를 갖는 기준 지점을 초기 기준 지점(512, 513, 514, 518, 522, 524)으로 선택할 수도 있다. 그 외에도 기하학적 거리 값을 이용한 다양한 변수에 기초하여 초기 기준 지점을 선택할 수도 있다.
그러나, 무선 맵이 구성된 시점과 단말이 위치를 추정하는 시점 사이에 주변 환경이 변화된 경우에 도 5에서와 같이 초기 기준 지점(512, 513, 514, 518, 522, 524)과 단말(500)의 위치가 상이할 수 있다. 이는 주변 환경 변화에 따른 기준 신호의 전송 환경이 변화할 수 있고, 이러한 이유로 단말이 수신하는 기준 신호의 수신 강도가 변화될 수 있기 때문이다.
따라서, 본 발명은 현재위치 예측단계 및 기준 지점 선별단계를 통해서 더욱 정확한 위치 추정 방법을 제공할 수 있다.
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 기준 지점 선별 단계의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 단말은 단말의 위치 변화량에 대한 정보에 기초하여 현재 예측 위치를 산출하는 현재 위치 예측단계 및 선택된 적어도 하나의 초기 기준 지점 및 현재 예측 위치를 이용하여 하나 이상의 기준 지점을 선별하는 기준 지점 선별단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 단말은 현재위치 예측단계에 있어서 단말이 기준 신호 수신단계 이전에 위치한 이전 최종위치 정보와 단말의 위치 변화량에 대한 정보에 기초하여 단말의 현재 예측 위치를 산출할 수 있다. 단말의 위치 변화량은 단말의 이동방향 정보 및 이동거리 정보를 포함하며, 관성항법유닛(Inertial measurement unit, IMU)에 의해서 측정될 수도 있다.
이전 최종위치는 단말이 이동하기 전에 최종적으로 추정된 단말의 위치 정보일 수 있다. 이 경우에 이전 최종위치는 본 명세서의 방법에 따라서 추정되는 단말의 현재 위치일 수 있다.
또는 이전 최종위치는 단말이 위치를 최초로 추정하는 경우에 기준 신호 각각의 수신 강도 및 복수의 기준 지점에서 수신되는 상기 기준 신호 각각의 수신 강도를 저장한 무선 맵(Radio Map)을 비교한 비교결과에 기초하여 선택된 기준 지점을 이용하여 산출된 단말의 위치일 수 있다. 예를 들어, 단말이 최초로 위치를 추정하는 경우에 핑거프린팅 방식에 의해서 위치를 추정하고, 이후부터 본 명세서에서 설명하는 바와 같이 IMU를 이용한 위치 추정방법이 사용될 수 있다. 따라서, 이 경우에 단말의 이전 최종위치는 선택된 초기 기준 지점에 기초하여 추정된 위치를 의미할 수 있다. 예를 들어, 다수의 초기 기준 지점이 선택된 경우에 단말의 위치는 선택된 다수의 초기 기준 지점 위치 좌표의 가중치 합에 의해서 추정될 수 있다. 또는 초기 기준 지점 중 가장 유사도가 높은 기준 지점을 단말의 초기 위치로 추정할 수도 있다. 즉, 단말이 최초로 위치를 추정하는 경우에 IMU에 따른 위치 예측이 불가능한 바 단말은 기준 지점을 이용한 핑거프린팅 방식을 통해서 현재 위치를 추정할 수 있다.
따라서, 이전 최종위치는 전술한 핑거프린팅 방식만을 사용하여 추정된 위치이거나, 본 명세서의 방법에 의하여 추정된 위치일 수 있다.
도 6을 참조하면, 단말의 이전 최종위치(690)에 대한 정보와 단말의 위치 변화량에 기초하여 단말의 현재 예측 위치(600)를 산출할 수 있다. 예를 들어, 관성항법유닛(IMU)에 의해서 단말의 위치 변화량이 측정될 수 있으며, 이동방향 정보 및 이동거리 정보 등이 측정될 수 있다. 다른 예로, 단말에 구성될 수 있는 가속도 센서, 속도 센서, 관성 센서 등을 이용하여 단말의 위치 변화량을 획득할 수도 있다.
Figure pat00002
수학식 2는 단말의 이전 최종 위치와 위치 변화량을 이용하여 현재 예측 위치를 산출하는 방법의 구체적인 예시이다. Pt는 단말의 산출된 현재 예측위치(600)이며, Pt -1은 이전 최종위치(690)를 의미한다. Δt 는 단말의 위치 변화량을 의미한다. 전술한 바와 같이 단말의 위치 변화량은 관성항법유닛에 의해서 측정될 수 있으며, 이동방향 정보(θ)와 이동거리 정보(l)를 포함할 수 있다. 즉, 단말의 현재 예측 위치는 이전 최종위치에서 이동한 방향정보와 이동한 거리정보에 기초하여 산출될 수 있다.
한편, 단말이 현재 예측위치(600)를 산출하면, 현재 예측위치(600)와 선택된 초기 기준 지점(512, 513, 514, 518, 522, 524)을 이용하여 하나 이상의 기준 지점을 선별할 수 있다. 예를 들어, 기준 지점 선별단계는 선택된 적어도 하나의 초기 기준 지점(512, 513, 514, 518, 522, 524) 중 산출된 현재 예측위치(600)를 기준으로 일정 거리(610) 이내에 위치하는 기준 지점(512, 513)을 선별할 수 있다. 즉, 초기 위치 추정단계에서 선택된 복수의 초기 기준 지점(512, 513, 514, 518, 522, 524) 중 현재 위치 예측단계에서 산출된 단말의 현재 예측위치(600)를 기준으로 일정 거리(610) 이내에 위치하는 기준 지점(512, 513)을 선별할 수 있다. 이를 통해서, 단말은 주변환경 변동성에 의해서 잘못 선택된 초기 기준 지점(514, 518, 522, 524)을 배제하는 효과를 얻을 수 있다. 일정 거리(610)는 단말에 미리 설정된 값이거나, 무선 네트워크로부터 수신하는 값일 수도 있다.
도 7은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 기준 지점 선별 단계의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 기준 지점 선별단계는, 선택된 적어도 하나의 초기 기준 지점 중 산출된 현재 예측위치에 가깝게 위치한 순서로 일정 개수의 기준 지점을 선별할 수도 있다.
도 7을 참조하면, 단말은 도 6과는 달리 일정 거리 이내에 위치하는 초기 기준지점을 선별하는 것이 아닌 단말의 현재 예측위치(700)에 가깝게 위치한 순서로 일정 개수의 기준 지점을 선별할 수 있다. 예를 들어, 단말은 초기 기준 지점(512, 513, 514, 518, 522, 524) 중 단말의 현재 예측위치(700)와 가까운 순서로 위치한 3 개의 기준 지점(512, 513, 518)을 선별할 수도 있다. 일정 개수는 단말에 미리 설정될 수 있으며, 무선 네트워크에 의해서 지시될 수도 있다.
또는, 전술한 도 6과 도 7의 방법이 혼합되어 사용될 수도 있다. 도 7을 참조하여 예를 들어 설명하면, 단말은 현재 위치 예측단계에서 이전 최종위치(790)와 위치 변화량을 이용하여 현재 예측위치(700)를 추정할 수 있다. 만약, 도 6과 같은 방법으로 일정 거리(710) 이내의 초기 기준 지점(512, 513, 514, 518, 522, 524)을 검색하였으나, 초기 기준 지점이 없는 경우에 단말은 가까운 순서로 위치한 일정 개수의 기준 지점(일 예로, 512, 513, 518)을 선택할 수 있다.
Figure pat00003
수학식 3은 단말이 초기 기준 지점 중 일정 기준에 따라 기준 지점을 선별하는 알고리즘을 예시적으로 보여준다. dk는 초기 기준 지점과 산출된 현재 예측위치 사이의 거리 값을 의미하며, Ik는 초기 기준지점 선택단계에서 선택된 초기 기준 지점 중 k번째 기준 지점의 좌표를 의미한다. 또한, Pt는 현재 위치 예측단계에서 산출된 현재 예측위치의 좌표를 의미한다. δ는 일정 거리를 의미한다. 따라서, 기준 지점 선별단계에서는 각각의 초기 기준 지점과 현재 예측위치와의 거리가 일정 거리 이내인지를 판단할 수 있다. 만약, 일정거리 이내에 포함된 초기 기준 지점의 개수가 일정 기준 미만인 경우에 초기 기준 지점 중 현재 예측위치에 가까운 순으로 N개의 기준 지점을 선별할 수도 있다.
정리하면, 기준 지점 선별단계에서는 단말의 현재 예측위치를 중심으로 일정 거리 이내에 위치한 초기 기준 지점을 선별하거나, 가까운 순서로 일정 개수의 초기 기준 지점을 선별할 수 있다. 또한, 일정 거리 이내에 초기 기준 지점이 없거나, 그 개수가 기준 미만인 경우에 가까운 순서로 일정 개수의 초기 기준 지점을 선별할 수도 있다. 일정 거리, 일정 개수 및 기준 등은 단말에 미리 설정된 값일 수 있으며, 무선 네트워크로부터 수신하는 값일 수도 있다.
도 8은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 단말이 무선 네트워크와 통신을 수행하여 위치를 추정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 위치 추정 방법은 기준 신호 수신단계 이후에, 기준 신호 각각의 수신 강도를 무선 네트워크로 송신하는 송신단계 및 무선 네트워크로부터 기준 신호 각각의 수신 강도 및 무선 맵에 기초하여 선택된 적어도 하나의 초기 기준 지점 정보를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
도 8을 참조하면, 단말(810)은 무선 네트워크(820)와 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 단말(810)은 하나 이상의 기준 신호 송신 장치 각각으로부터 기준 신호를 수신하는 기준 신호 수신단계 이후에, 수신된 기준 신호 각각의 수신 강도에 대한 정보를 무선 네트워크(820)로 송신할 수 있다. 무선 네트워크(820)는 단말(810)로부터 수신한 기준 신호 각각의 수신 강도에 대한 정보에 기초하여 초기 기준 지점을 선택하여 단말(810)로 송신할 수 있다. 구체적으로, 무선 네트워크(820)는 전술한 무선 맵을 저장하고 있을 수 있으며, 수신된 기준 신호 각각의 수신 강도와 무선 맵에 저장된 기준 지점 각각의 기준 신호 수신 강도를 비교하여 유사한 수신 강도를 갖는 초기 기준 지점을 선택하여 단말(810)로 알려줄 수 있다. 즉, 도 1 내지 도 7에서는 단말이 초기 기준 지점을 선택하는 것으로 설명하였으나, 무선 네트워크(820)가 해당 작업을 수행하여 그 결과를 단말(810)로 알려줄 수도 있다.
이 경우, 단말(810)은 수신된 초기 기준 지점 정보에 기초하여 초기 기준지점을 선택할 수 있다. 예를 들어, 단말(810)은 네트워크로부터 수신되는 초기 기준 지점을 초기 기준지점으로 선택할 수 있다 .또는 단말(810)은 네트워크로부터 수신되는 초기 기준 지점 중 일정 기준에 의하여 초기 기준지점을 선택할 수도 있다. 본 명세서에서는 네트워크로부터 수신되는 초기 기준 지점을 초기 기준지점으로 선택하는 것을 전제로 설명하나, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 9는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 단말이 무선 네트워크와 통신을 수행하여 위치를 추정하는 방법에 대한 흐름도이다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 단말은 위치를 추정함에 있어서, 하나 이상의 기준 신호 송신장치 각각으로부터 기준 신호를 수신하는 기준 신호 수신단계와 기준 신호 각각의 수신 강도를 무선 네트워크로 송신하는 송신단계 및 무선 네트워크로부터 기준 신호 각각의 수신 강도 및 무선 맵에 기초하여 선택된 적어도 하나의 초기 기준 지점 정보를 수신하는 단계와 초기 기준지점 정보에 기초하여 초기 기준지점을 선택하는 초기 기준지점 선택단계와 단말의 이전 최종위치 및 위치 변화량에 대한 정보에 기초하여 현재 예측위치를 산출하는 현재 위치 예측단계와 선택된 적어도 하나의 초기 기준 지점 및 현재 예측위치를 이용하여 하나 이상의 기준 지점을 선별하는 기준 지점 선별단계 및 선별된 하나 이상의 기준 지점에 기초하여 현재 위치를 추정하는 현재 위치 추정단계를 포함할 수 있다.
도 9를 참조하면, 단말은 하나 이상의 기준 신호 송신장치 각각으로부터 기준 신호를 수신할 수 있다(S900). 단말은 수신된 기준 신호의 수신 강도에 대한 정보를 무선 네트워크로 송신할 수 있다(S902). 무선 네트워크는 수신된 기준 신호의 수신 강도 정보와 무선 네트워크에 저장된 무선 맵을 이용하여 초기 기준 지점을 선택하여 단말로 송신하고, 단말은 이를 수신할 수 있다(S904). 단말은 수신된 초기 기준 지점에 대한 정보에 기초하여 초기 기준지점을 선택할 수 있다(S906). 또는 무선 네트워크는 각 기준 지점의 유사도에 대한 정보를 단말로 전송하고, 단말은 초기 기준지점 선택단계에서 유사도에 기초하여 하나 이상의 초기 기준 지점을 선택할 수도 있다. 단말은 이전 최종위치와 단말의 위치 변화량에 대한 정보에 기초하여 현재 예측위치를 산출할 수 있다(S908). 단말의 위치 변화량은 관성항법유닛과 같은 단말의 이동방향 및 이동거리에 대한 정보를 획득할 수 있는 장치에 의해서 계산될 수 있다. 단말은 산출된 단말의 현재 예측위치와 초기 기준 지점의 위치를 이용하여 일정 거리 이내의 초기 기준 지점 또는 단말의 현재 예측위치와 가까운 순서로 위치한 초기 기준 지점을 선별할 수 있다(S910). 단말은 선별된 기준 지점을 이용하여 현재 위치를 추정할 수 있다(S912).
이상에서 설명한 바와 같이 단말은 무선 네트워크와 통신을 수행하여 위치를 추정할 수도 있고, 자체적으로 저장된 무선 맵을 이용하여 위치를 추정할 수도 있다. 본 명세서에서는 주로 단말이 자체적으로 저장된 무선 맵을 이용하여 위치를 추정하는 방법에 대해서 설명하였으나, 무선 네트워크를 이용하여 초기 기준 지점을 선택하는 경우에도 동일한 단계를 거쳐서 현재 위치를 추정할 수 있다.
도 10은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 단말의 위치 추정 방법을 구체적으로 도시한 도면이다.
도 10을 참조하여 단말이 위치를 추정하는 방법에 대해서 다시 한 번 설명한다. 단말은 하나 이상의 기준 신호 송신장치로부터 기준 신호를 수신한다(S1002). 단말은 수신된 기준 신호의 수신 강도와 무선 맵에 저장된 각 기준 지점의 기준 신호 수신 강도를 비교하여 유사도가 높은 기준 지점을 초기 기준 지점으로 선택할 수 있다(S1004). 또는 전술한 바와 같이 무선 네트워크를 이용하여 초기 기준 지점을 선택하거나, 무선 네트워크로부터 초기 기준 지점의 정보를 수신할 수도 있다.
단말은 이전 최종위치와 단말의 이동거리 및 이동방향 정보를 이용하여 현재 예측위치를 산출할 수 있다(S1006).
이후, 단말은 산출된 현재 예측위치와 초기 기준 지점을 이용하여 기준 지점을 선별할 수 있다. 구체적으로, 산출된 단말의 현재 예측위치를 중심으로 일정 거리 이내에 초기 기준 지점이 위치하는 지를 판단할 수 있다(S1008). 만약, 초기 기준 지점이 위치하는 경우에 해당 초기 기준 지점을 기준 지점으로 선별하고(S1010), 이를 이용하여 현재 위치를 추정할 수 있다(S1014). 만약, 일정 거리 이내에 초기 기준 지점이 존재하지 않는 경우에 현재 예측위치에서 가까운 순서로 위치한 초기 기준 지점을 기준 지점으로 선별할 수 있다(S1012). 이후, 단말은 선별된 기준 지점에 기초하여 단말의 현재 위치를 추정할 수 있다(S1014).
다른 예로, 단말은 현재 예측 위치를 중심으로 일정 거리 이내에 초기 기준 지점이 미리 설정된 개수 미만으로 존재하는 경우에 가까운 순서로 기준 지점을 선별할 수도 있다. 또 다른 예로, 단말은 일정 거리 이내에 초기 기준 지점이 위치하는 지를 판단하지 않고 가까운 순서로 일정 개수의 초기 기준 지점을 기준 지점으로 선별할 수도 있다.
이하에서는, 단말이 선별된 기준 지점에 기초하여 현재 위치를 추정하는 단계를 구체적으로 설명한다. 현재 위치 추정단계는 단말이 자체적으로 초기 기준 지점을 선택하는 경우 또는 무선 네트워크와 협력을 통해서 초기 기준 지점을 선택하는 경우 모두에 적용될 수 있음은 물론이다.
단말은 선별된 하나 이상의 기준 지점에 기초하여 현재 위치를 추정하는 현재 위치 추정단계를 포함할 수 있다. 일 예로, 단말은 선별된 하나 이상의 기준 지점 각각에서 수신되는 기준 신호 각각의 수신 강도와 단말이 수신한 기준 신호 각각의 수신 강도를 비교하여 가장 유사한 기준 지점을 단말의 현재 위치로 추정할 수 있다. 또는 단말은 선별된 기준 지점 각각의 좌표 정보를 이용하여 좌표 정보에 가중치를 적용한 합으로 단말의 현재 위치를 추정할 수도 있다. 단말이 선별된 기준 지점을 이용하여 현재 위치를 추정하는 방법은 핑거프린팅 방식에 기초한 위치 추정방법이 적용될 수 있다.
구체적으로, 현재 위치 추정단계는 최대 사후 확률(Maximum a Posteriori, MAP) 알고리즘 및 최소평균제곱오차(Minimum Mean Square Error, MMSE) 알고리즘 중 어느 하나 이상의 알고리즘을 사용하여, 선별된 하나 이상의 기준 지점 각각에서 수신되는 기준 신호 각각의 수신 강도와 단말이 수신한 상기 기준 신호 각각의 수신 강도를 비교하여 가장 유사한 기준 지점을 선택하여 단말의 최종 위치로 추정할 수 있다. 구체적으로, 최대 사후 확률은 추출된 데이터를 통해서 어떤 값에 대한 추정치를 계산하는 데에 사용되는 알고리즘으로, 단말이 수신한 기준 신호 각각의 수신 강도의 선별된 기준 지점의 수신 강도를 비교하여 가장 유사한 기준 지점을 도출되는 데에 사용될 수 있다.
다른 예로, 단말의 현재 위치 추정단계는, 선별된 복수의 기준 지점의 좌표정보와 가중치 정보를 이용하여 현재 위치를 추정할 수 있다. 구체적으로, 전술한 KNN 알고리즘과 최소평균제곱오차 알고리즘이 사용될 수 있다. 예를 들어, 최소평균제곱오차 알고리즘은 무선 맵에 저장된 각 기준 지점의 평균과 분산 값을 이용하여 각 기준 지점에 가중치를 부여하고, 가중치가 부여된 각 기준 지점을 이용하여 단말의 현재 위치를 추정하는 데에 사용될 수 있다. 즉, 단말은 선별된 기준 지점의 좌표정보를 이용하여 단말의 현재 위치를 추정할 수 있다. 이 외에도 전술한 KNN 알고리즘이 사용될 수도 있으며, 선별된 기준 지점에 가중치를 적용하여 좀 더 정확한 기준 지점을 최종 위치로 추정할 수도 있다.
이하에서는 전술한 본 발명의 위치 추정 방법이 모두 수행될 수 있는 단말의 구성에 대해서 도면을 참조하여 설명한다.
도 11은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 위치 추정을 수행하는 단말의 구성을 도시한 블록도이다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 위치를 추정하는 단말은 하나 이상의 기준 신호 송신장치 각각으로부터 기준 신호를 수신하는 기준 신호 수신부(1110)와 기준 신호 각각의 수신 강도 및 복수의 기준 지점에서 수신되는 기준 신호 각각의 수신 강도를 저장한 무선 맵(Radio Map)에 기초하여 적어도 하나의 초기 기준 지점을 선택하는 초기 기준지점 선택부(1120)와 단말의 이전 최종위치 정보와 단말의 위치 변화량에 대한 정보에 기초하여 현재 예측위치를 산출하는 현재 위치 예측부(1130)와 선택된 적어도 하나의 초기 기준 지점 및 현재 예측위치를 이용하여 하나 이상의 기준 지점을 선별하는 기준 지점 선별부(1140) 및 선별된 하나 이상의 기준 지점에 기초하여 현재 위치를 추정하는 현재 위치 추정부(1150)를 포함할 수 있다.
도 11을 참조하면, 기준 신호 수신부(1110)는 하나 이상의 송신 장치 각각으로부터 기준 신호를 수신할 수 있다. 초기 기준지점 선택부(1120)는 수신된 기준 신호의 수신 강도와 무선 맵에 저장된 각 기준 지점의 기준 신호 수신 강도를 비교하여 하나 이상의 초기 기준 지점을 선택할 수 있다. 현재 위치 예측부(1130)는 단말이 이전에 추정된 이전 최종위치와 단말의 관성항법유닛과 같은 위치 변화량 측정 장치에 따라 측정된 이동거리 및 이동방향 정보에 기초하여 단말의 현재 예측위치를 산출할 수 있다. 기준 지점 선별부(1140)는 현재 예측위치 추정부(1130)에서 산출된 단말의 현재 예측위치를 기준으로 일정 거리 이내 또는 가까운 순서로 일정 개수의 초기 기준 지점을 기준 지점으로 선별할 수 있다. 현재 위치 추정부(1150)는 선별된 기준 지점을 이용하여 단말의 현재 위치를 추정할 수 있다.
또한, 도 8 및 도 9를 참고하여 설명한 바와 같이 단말은 무선 네트워크와 협력을 통해서 위치를 추정할 수도 있다. 이 경우에 단말의 구성은 도 12를 참조하여 설명한다.
도 12는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 단말이 무선 네트워크와 통신을 수행하여 위치를 추정하는 경우의 단말 구성을 도시한 블록도이다.
단말은 기준 신호 각각의 수신 강도를 무선 네트워크로 송신하는 송신부(1220) 및 무선 네트워크로부터 기준 신호 각각의 수신 강도 및 무선 맵에 기초하여 선택된 적어도 하나의 초기 기준 지점 정보를 수신하는 수신부(1230)를 더 포함하되, 초기 기준지점 선택부(1240)는 수신부(1230)에서 수신되는 적어도 하나의 초기 기준 지점 정보를 토대로 초기 기준지점을 선택할 수 있다. 또는 초기 기준지점 선택부(1240)는 수신부(1230)로부터 수신되는 각 기준 지점과 단말에서 수신한 기준 신호 수신 강도의 유사도 정보에 기초하여 초기 기준 지점을 선택할 수도 있다.
다시 말해서, 단말의 기준 신호 수신부(1210)는 송신 장치로부터 기준 신호를 수신할 수 있고, 송신부(1220)는 해당 기준 신호의 수신강도에 대한 정보를 무선 네트워크로 송신할 수 있다. 현재 위치 예측부(1250)는 단말이 이전에 추정된 이전 최종위치와 단말의 관성항법유닛과 같은 위치 변화량 측정 장치에 따라 측정된 이동거리 및 이동방향 정보에 기초하여 단말의 현재 예측위치를 산출할 수 있다. 기준 지점 선별부(1260)는 현재 위치 예측부(1250)에서 산출된 단말의 현재 예측위치를 기준으로 일정 거리 이내 또는 가까운 순서로 일정 개수의 초기 기준 지점을 기준 지점으로 선별할 수 있다. 현재 위치 추정부(1270)는 선별된 기준 지점을 이용하여 단말의 현재 위치를 추정할 수 있다.
이와 같이 본 발명은 실내와 같은 환경에서 위치추정에 대한 신뢰성을 향상시키기 위한 위치추정 방법 및 장치를 제공한다.
또한, 본 발명은 핑거프린팅 방식에서 신호 세기의 변동 요인을 최소화하기 위해서 단말의 이동성 정보를 포함하여 정확한 기준 지점을 선택할 수 있는 신뢰성 있는 위치 추정 방법 및 장치를 제공한다. 즉, 현재 위치를 예측하고, 초기 기준 지점 중 현재 예측위치와 관련되어 신뢰성 있는 기준 지점을 선별함으로써, 보다 신뢰성 높은 현재 위치를 추정할 수 있는 효과가 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (14)

  1. 단말이 위치를 추정하는 방법에 있어서,
    하나 이상의 기준 신호 송신장치 각각으로부터 기준 신호를 수신하는 기준 신호 수신단계;
    상기 기준 신호 각각의 수신 강도 및 복수의 기준 지점에서 수신되는 상기 기준 신호 각각의 수신 강도를 저장한 무선 맵(Radio Map)을 비교한 비교결과에 기초하여 적어도 하나의 초기 기준 지점을 선택하는 초기 기준지점 선택단계;
    상기 단말의 이전 최종 위치 정보와 상기 단말의 위치 변화량에 대한 정보에 기초하여 현재 예측 위치를 산출하는 현재 위치 예측 단계;
    상기 선택된 적어도 하나의 초기 기준 지점 및 상기 현재 예측 위치를 이용하여 하나 이상의 기준 지점을 선별하는 기준 지점 선별단계; 및
    상기 선별된 하나 이상의 기준 지점에 기초하여 현재 위치를 추정하는 현재 위치 추정단계를 포함하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 기준 신호 수신단계 이후에, 상기 기준 신호 각각의 수신 강도를 무선 네트워크로 송신하는 송신단계; 및
    상기 무선 네트워크로부터 상기 기준 신호 각각의 수신 강도 및 상기 무선 맵에 기초하여 선택된 상기 적어도 하나의 초기 기준 지점 정보를 수신하는 단계를 더 포함하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 초기 기준 지점 선택단계는,
    상기 무선 맵에 저장된 상기 복수의 기준 지점에서 수신되는 상기 기준 신호 각각의 수신 강도와 상기 단말이 수신한 상기 기준 신호 각각의 수신 강도를 비교하여 상기 기준 신호 각각의 수신 강도에 대한 유사도에 기초하여 상기 하나 이상의 초기 기준 지점을 선택하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 기준 신호 각각의 수신 강도에 대한 유사도는 K-nearest neighbor(KNN) 알고리즘에 의해서 판단되며, 상기 K-nearest neighbor(KNN) 알고리즘에 의해서 도출되는 기하학적 거리 값이 작을수록 유사도가 높은 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 초기 기준지점 선택단계는,
    상기 기하학적 거리 값이 미리 설정된 기준값 이하인 기준 지점 또는 상기 기하학적 거리 값이 작은 순서로 일정 개수의 기준 지점을 상기 선택된 하나 이상의 초기 기준 지점으로 결정하는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 단말의 이전 최종 위치 정보는,
    상기 기준 신호 각각의 수신 강도 및 복수의 기준 지점에서 수신되는 상기 기준 신호 각각의 수신 강도를 저장한 무선 맵(Radio Map)을 비교한 비교결과에 기초하여 선택된 기준 지점을 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 현재위치 예측단계는,
    상기 단말이 상기 기준 신호 수신단계 이전에 위치한 상기 이전 최종위치 정보와 상기 단말의 위치 변화량에 대한 정보에 기초하여 상기 단말의 현재 예측위치를 산출하는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 단말의 위치 변화량은,
    상기 단말의 이동방향 정보 및 이동거리 정보를 포함하며, 관성항법유닛(Inertial measurement unit, IMU)에 의해서 측정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 기준 지점 선별단계는,
    상기 선택된 적어도 하나의 초기 기준 지점 중 상기 현재 예측 위치를 기준으로 일정 거리 이내에 위치하는 기준 지점을 선별하는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 기준 지점 선별단계는,
    상기 선택된 적어도 하나의 초기 기준 지점 중 상기 현재 예측 위치에 가깝게 위치한 순서로 일정 개수의 기준 지점을 선별하는 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 현재 위치 추정단계는,
    상기 선별된 하나 이상의 기준 지점 각각에서 수신되는 상기 기준 신호 각각의 수신 강도와 상기 단말이 수신한 상기 기준 신호 각각의 수신 강도를 비교하여 가장 유사한 기준 지점을 상기 단말의 현재 위치로 추정하는 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 현재 위치 추정단계는,
    최대 사후 확률(Maximum a Posteriori, MAP) 알고리즘 및 최소평균제곱오차(Minimum Mean Square Error, MMSE) 알고리즘 중 어느 하나 이상의 알고리즘을 사용하여 상기 선별된 하나 이상의 기준 지점 각각에서 수신되는 상기 기준 신호 각각의 수신 강도와 상기 단말이 수신한 상기 기준 신호 각각의 수신 강도를 비교하여 상기 가장 유사한 기준 지점을 선택하는 것을 특징으로 하는 방법.
  13. 제 1 항에 있어서,
    상기 현재 위치 추정단계는,
    상기 선별된 하나 이상의 기준 지점 각각의 좌표에 가중치를 적용하여 상기 단말의 현재 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 방법.
  14. 위치를 추정하는 단말에 있어서,
    하나 이상의 기준 신호 송신장치 각각으로부터 기준 신호를 수신하는 기준 신호 수신부;
    상기 기준 신호 각각의 수신 강도 및 복수의 기준 지점에서 수신되는 상기 기준 신호 각각의 수신 강도를 저장한 무선 맵(Radio Map)을 비교한 비교결과에 기초하여 적어도 하나의 초기 기준 지점을 선택하는 초기 기준지점 선택부;
    상기 단말의 이전 최종 위치 정보와 상기 단말의 위치 변화량에 대한 정보에 기초하여 현재 예측 위치를 산출하는 현재 위치 예측부;
    상기 선택된 적어도 하나의 초기 기준 지점 및 상기 현재 예측 위치를 이용하여 하나 이상의 기준 지점을 선별하는 기준 지점 선별부; 및
    상기 선별된 하나 이상의 기준 지점에 기초하여 현재 위치를 추정하는 현재 위치 추정부를 포함하는 단말.
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