KR20160044244A - 측위 장치 및 측위 방법 - Google Patents

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Abstract

본 수신된 위성 신호로부터 잡음을 제거하고 산출된 위치 좌표에 대한 보정을 수행함으로써 위치 정보의 정확도를 높이기 위한 측위 장치 및 측위 방법에 관한 것이다. 본 발명의 실시예에 따르면, 측위 위성으로부터 수신된 위성 신호의 잡음을 제거하는 간섭 제거부, 상기 잡음이 제거된 위성 신호에 기초하여 사용자의 현재 위치 좌표를 계산하는 위치 분석부, 복수의 이전 위치 좌표들을 참조하여 방향 벡터를 계산하는 방향 벡터 산출부 및 상기 방향 벡터에 기초하여 상기 현재 위치 좌표에 대한 보정을 수행하는 좌표 보정부를 포함하되, 상기 간섭 제거부는, 상기 수신된 위성 신호를 이산 웨이블릿 변환하여 각 주파수 대역별 웨이블릿 계수를 계산하고, 기 설정된 임계값과 상기 웨이블릿 계수를 비교하여, 상기 비교 결과에 따라 상기 웨이블릿 계수를 변화시키고, 상기 변화된 웨이블릿 계수에 대한 역 이산 웨이블릿 변환을 수행하여 잡음이 제거된 위성 신호를 생성하는 것을 특징으로 하는 측위 장치를 제공할 수 있다.

Description

측위 장치 및 측위 방법{A positioning apparatus and a positioning method}
본 발명은 측위 장치 및 방법에 관한 것으로, 수신된 위성 신호로부터 잡음을 제거하고, 산출된 위치 좌표에 대한 보정을 수행함으로써 위치 정보의 정확도를 높이기 위한 측위 장치 및 측위 방법에 관한 것이다.
통신 및 네트워킹 기술이 향상됨에 따라 위치기반 관련 산업 및 서비스(Location Based Service)가 급속도로 발전되고 있다. 위치기반서비스는 위치정보의 수집, 이용, 제공과 관련된 모든 유형의 서비스를 지칭하며, 통신망이나 GPS 등을 통해 얻은 위치 정보를 바탕으로 사용자에게 유용한 기능을 제공한다.
위치기반서비스에서 가장 중요한 것은 사용자나 단말기의 위치를 정확하게 파악하는 것이다. 최근, GPS 등의 위성 신호뿐만 아니라 WiFi 및 블루투스(Bluetooth) 등의 근거리 무선 통신망을 이용한 통합 측위 기술이 개발되어 측위 위성이 커버하지 못하는 음영지역에서의 위치 정보 정확도 향상을 위해 사용되고 있다.
한편, 측정된 위치 좌표는 측위 위성의 배치 상태나 측위 대상이 존재하고 있는 장소의 특징 등에 의해서 오차를 내포할 수 있다. GPS를 이용하여 측위를 수행하는 경우, 측위 대상과 통신을 원활하게 수행할 수 있는 GPS 위성의 개수나 위성 간의 간격에 의해서 위치 정보의 정확도가 달라질 수 있다. 특히 GPS를 통해 도심 지역에서 측위 대상의 위치 정보를 파악하는 경우, 신호가 빌딩에 의해서 반사되거나 굴절을 일으키는 경우 발생되는 멀티패스(Multipath) 현상 때문에 오차가 발생할 확률이 대단히 높다. 위성 신호 자체도 전파를 수신하는 과정에서 다양한 잡음(noise)이 포함될 수 있기 때문에 이에 대한 대비가 필요하다. 이처럼 잡음 및 오차를 내포하고 있는 위성 정보와 위치 좌표를 그대로 사용하는 경우, 측위 대상의 정확한 위치 파악에 다양한 문제를 발생시킬 여지가 있으며, 이에 대한 추가적인 처리 과정이 요구되고 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 사용자에게 정확한 위치 좌표를 제공하고자 하는 목적을 가지고 있다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시예에 따르면, 측위 위성으로부터 수신된 위성 신호의 잡음을 제거하는 간섭 제거부; 상기 잡음이 제거된 위성 신호에 기초하여 사용자의 현재 위치 좌표를 계산하는 위치 분석부; 복수의 이전 위치 좌표들을 참조하여 방향 벡터를 계산하는 방향 벡터 산출부; 및 상기 방향 벡터에 기초하여 상기 현재 위치 좌표에 대한 보정을 수행하는 좌표 보정부; 를 포함하되, 상기 간섭 제거부는, 상기 수신된 위성 신호를 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform)하여 각 주파수 대역별 웨이블릿 계수를 계산하고, 기 설정된 임계값과 상기 웨이블릿 계수를 비교하여, 상기 비교 결과에 따라 상기 웨이블릿 계수를 변화시키고, 상기 변화된 웨이블릿 계수에 대한 역 이산 웨이블릿 변환(Inverse Discrete Wavelet Transform)을 수행하여 잡음이 제거된 위성 신호를 생성하는 것을 특징으로 하는 측위 장치를 제공할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 측위 위성으로부터 수신된 위성 신호의 잡음을 제거하는 단계; 상기 잡음이 제거된 위성 신호에 기초하여 사용자의 현재 위치 좌표를 계산하는 단계; 복수의 이전 위치 좌표들을 참조하여 방향 벡터를 계산하는 단계; 및 상기 방향 벡터에 기초하여 상기 현재 위치 좌표에 대한 보정을 수행하는 단계; 를 포함하되, 상기 잡음을 제거하는 단계는, 상기 수신된 위성 신호를 이산 웨이블릿 변환하여 각 주파수 대역별 웨이블릿 계수를 계산하고, 기 설정된 임계값과 상기 웨이블릿 계수를 비교하여, 상기 비교 결과에 따라 상기 웨이블릿 계수를 변화시키고, 상기 변화된 웨이블릿 계수에 대한 역 이산 웨이블릿 변환을 수행하여 잡음이 제거된 위성 신호를 생성하고, 상기 방향 벡터를 계산하는 단계는, 상기 복수의 이전 위치 좌표들을 참조 좌표로 선택하고, 상기 선택된 참조 좌표들 중 시간 순으로 가장 오래된 좌표를 기준점으로 하여 나머지 참조 좌표들에 대한 위치 벡터를 구하고, 상기 위치 벡터들을 조합하여 방향 벡터를 계산하는 것을 특징으로 하는 측위 방법이 제공될 수 있다.
본 발명에 따르면, 위성 신호에 포함된 잡음을 효과적으로 저감할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면 위치 좌표의 오차를 보정하여 사용자에게 정확한 위치 정보를 제공할 수 있다.
도 1은 통합 측위 시스템을 이용해 측위 장치의 위치를 파악하는 모습을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 측위 장치의 일 실시예를 나타낸 도면이다.
도 3은 웨이블릿 변환 과정이 수행되는 모습을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 잡음 제거 방식의 일 실시예를 나타낸 도면이다.
도 5는 기 수신된 좌표들 중 참조 좌표를 선택하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 6은 위치 벡터를 조합하여 방향 벡터를 구하고, 현재 좌표를 방향 벡터의 방향으로 보정하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 현재 위치 좌표에 대한 보정 방식을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명에 따른 측위 방법을 나타낸 도면이다.
본 발명은 수신된 위성 신호로부터 잡음을 제거하고 산출된 위치 좌표에 대한 보정을 수행함으로써 위치 정보의 정확도를 높이기 위한 측위 장치 및 측위 방법에 관한 것으로, 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 통합 측위 시스템을 이용해 측위 장치(100)의 위치를 파악하는 모습을 도시한 도면이다.
도 1에서 통합 측위 시스템(200)은 측위 위성(210)과, WiFi 또는 블루투스 등을 이용하는 근거리 무선 통신망(220) 및 기타 무선 통신망(230)을 포함할 수 있다. 여기서 측위 위성(210)는 GPS, QZSS 및 GLONASS 중 적어도 하나를 이용할 수 있으며, 기타 무선 통신망(230)은 3G, 4G 등의 다양한 통신 방식을 포함할 수 있다.
측위 장치(100)는 통합 측위 시스템(200)의 측위 위성(210)으로부터 직접 위치 좌표를 수신하여 측위 장치(100)의 위치를 파악할 수 있다. 하지만, 측위 장치(100)가 건물 내부에 존재하는 경우 측위 위성(210)와 원활한 통신이 불가능할 수 있다. 건물 내부에 존재하는 WiFi AP(Access Point) 들의 실제 위치에 대한 정보가 데이터베이스화 되어있는 경우, 측위 장치(100)는 상기 데이터베이스의 정보와 복수 개의 WiFi AP로부터 전달되는 신호의 세기(RSSI, Received Signal Strength Indicator)를 이용한 삼각측량법 등의 방식을 통해 건물 내에서의 위치를 좌표로써 특정할 수 있다.
하지만 통합 측위 시스템(200)으로부터 전달된 좌표 정보는 기본적으로 거리 오차를 내포하고 있다. GPS위성을 통한 측위를 수행하는 경우, 빌딩 등에 의한 신호의 반사 때문에 멀티패스 문제가 빈번하게 발생하고 있으며, 측위 당시 원활한 통신이 가능한 GPS 수 및 GPS 위성간의 거리에 따라서 측위 정확도가 달라진다. WiFi를 통한 실내 측위 역시 멀티패스 문제가 있고, WiFi AP의 수가 적은 실내 공간의 경우 정확한 실내 측위에 한계를 보인다.
즉, 통합 측위 시스템(200)으로부터 전달된 좌표 정보를 보정하지 않고 그대로 사용하는 경우, 위성 신호에 포함된 잡음 및 산출된 위치 좌표가 내포하고 있는 측정 거리 오차 때문에 측위 장치(100)의 정확한 위치 측정이 용이하지 않다. 하지만, 본 발명에 따르면 상기의 문제점을 해결하기 위한 위성 신호에 대한 전처리 기법 및 산출된 위치 좌표에 대한 후처리 기법을 제공할 수 있다.
도 2는 본 발명에 따른 측위 장치(100)의 일 실시예를 나타낸 도면이다.
도 2에 따르면, 측위 장치(100)는 간섭 제거부(110), 위치 분석부(120), 방향 벡터 산출부(130) 및 좌표 보정부(140)를 포함할 수 있다. 이에 더하여, 측위 장치(100)는 저장부(150), 통신부(160) 및 출력부(170)를 더 포함할 수 있다. 실시예에 따라서 상기 방향 벡터 산출부(130)와 좌표 보정부(140)는 하나의 구성 요소로 구비될 수 있으며, 일부 구성 요소가 생략될 수 있다. 이 때, 상기 각 구성 요소들은 물리적인 회로 및 전자 부품 등 하드웨어의 형태로 존재할 수 있고, 프로그램 등의 소프트웨어의 형태로 존재할 수 있으며, 상기 하드웨어 및 소프트웨어가 혼재된 형태로 구성될 수도 있다.
간섭 제거부(110)는 측위 위성으로부터 수신된 위성 신호의 잡음을 제거할 수 있다. 위성 신호에 잡음이 포함되는 경우, 이를 수신한 측위 장치(100)가 잘못된 위치 좌표를 산출할 수 있고, 신호의 재전송에 따른 시간 및 에너지의 낭비가 발생될 수 있다. 위성 신호로부터 잡음을 제거함으로써 위성 신호에 포함된 측위 데이터 들에 대한 간섭을 완화할 수 있으며, 해당 데이터 들의 BER(Bit Error Rate) 성능을 향상시킴으로써 측위 장치(100)는 신뢰성이 높은 위치 좌표를 얻을 수 있다.
위성 신호로부터 잡음을 제거하는 방식은 다양하게 마련될 수 있다. 도 2에 따르면, 간섭 제거부(110)는 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform) 모듈(112), 잡음 제거 필터 모듈(114) 및 역 이산 웨이블릿 변환(Inverse Discrete Wavelet Transform) 모듈(116)을 포함할 수 있다. 이산 웨이블릿 변환 모듈(112)는 수신된 위성 신호를 이산 웨이블릿 변환하여 각 주파수 대역의 웨이블릿 계수를 계산할 수 있다. 잡음 제거 필터 모듈(114)은 기 설정된 임계값과 상기 웨이블릿 계수를 비교하여 웨이블릿 계수를 변화시킬 수 있다. 역 이산 웨이블릿 변환 모듈(116)은 상기 변화된 웨이블릿 계수를 다시 위성 신호로 변환할 수 있다. 간섭 제거부(110)는 상기 각 모듈을 포함함으로써 위성 신호로부터 잡음을 제거할 수 있지만 이에 한정되지 않는다. 도 2의 간섭 제거부(110)를 구성하는 각 모듈은 용이한 설명을 위해 도시된 것으로 이에 한정되지 않는다. 간섭 제거부(110)의 각 모듈은 하나의 구성요소로 존재할 수도 있으며, 각 모듈은 소프트웨어 및 하드웨어 중 적어도 하나의 형태로 존재할 수도 있다. 웨이블릿 변환 및 잡음 제거 방식에 대해서는 도 3 내지 4를 설명할 때 상세하게 다루도록 한다.
간섭 제거부(110)의 역할은 위성 신호의 잡음 제거에 한정되지 않으며, 도 1의 근거리 무선 통신망(220) 및 기타 무선 통신망(230)으로부터 수신한 위치 정보의 잡음도 제거할 수 있다.
위치 분석부(120)는 잡음이 제거된 위성 신호에 기초하여 사용자의 현재 위치 좌표를 계산할 수 있다. 또한, 위치 분석부(120)는 현재 위치 좌표를 산출할 때 도 1의 근거리 무선 통신망(220) 및 기타 무선 통신망(230)으로부터 수신한 위치 정보도 이용할 수 있다.
바람직하게는, 위치 분석부(120)는 위성 신호에 포함된 반송파 위상, 의사거리, 위성 궤도정보, 시계오차, 이온층 오차 보정 변수에 기초하여 위치 좌표를 계산할 수 있지만 이에 한정되지 않는다. 그리고, 위치 분석부(120)는 WiFi 및 블루투스 AP(Access Point)의 위치 및 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 이용한 삼변측량법 등의 방식을 통해 측위 장치(100)의 위치를 파악할 수 있다.
방향 벡터 산출부(130)는 복수의 이전 위치 좌표들을 참조하여 방향 벡터를 계산할 수 있다. 전술한 바와 같이, 각종 측위 시스템의 위치 정보로부터 산출된 위치 좌표에는 오차가 포함될 수 있으므로 보정될 필요가 있다. 본 발명에 따른 측위 장치(100)는 이전에 수신한 위치 좌표들을 이용하여 현재의 위치 좌표를 보정할 수 있다. 특히, 측위 장치(100)는 이전의 위치 좌표들간의 벡터를 이용하여 현재의 위치 좌표의 정확한 위치를 추정할 수 있지만 이에 한정되지 않는다.
방향 벡터 산출부(130)는 참조 좌표 선택 모듈(132), 위치 벡터 계산 모듈(134) 및 방향 벡터 계산 모듈(136)을 포함할 수 있다. 참조 좌표 선택 모듈(132)은 이전의 위치 좌표들 중 일부를 참조 좌표로 선택할 수 있다. 위치 벡터 계산 모듈(134)은 참조 좌표들 간의 벡터를 계산할 수 있으며, 방향 벡터 계산 모듈(136)은 위치 벡터 계산 모듈(134)에서 산출된 벡터들을 이용하여 방향 벡터를 계산할 수 있다. 참조 좌표의 선택, 위치 벡터 및 방향 벡터는 도 5 내지 7을 설명할 때 상세하게 다루도록 한다.
좌표 보정부(140)는 상기 방향 벡터에 기초하여 현재 위치 좌표에 대한 보정을 수행할 수 있다. 구체적인 보정 방식은 도 6을 설명할 때 상세하게 다루도록 한다.
저장부(150)는 측위 위성으로부터 수신된 위치 좌표, 외부 무선 통신망으로부터 수신된 위치 정보 및 측위 장치(100)의 각 구성 요소들의 처리 결과 데이터들을 저장할 수 있다. 특히, 저장부(150)는 좌표 보정부(140)에 의해 보정된 위치 좌표와 보정되지 않은 위치 좌표 모두를 저장할 수 있다. 전술한 참조 좌표 선택 모듈(132)은 저장부(150)에 저장된 이전 위치 좌표들을 이용할 수 있다.
통신부(160)는 측위 위성, 근거리 무선 통신 및 기타 무선 통신망과 통신을 수행할 수 있으며, 측위를 위해 필요한 각종 정보들을 송수신할 수 있다. 통신부(160)는 위치 좌표의 정확도를 평가할 수 있다. 통신부(160)는 WiFi 및 블루투스 AP로부터 전송되는 신호의 RSSI를 측정할 수도 있으며 상기 RSSI의 값이 기 설정된 범위에 포함되는지 여부를 판단하여 해당 신호의 정확도를 평가할 수 있다. 또한, 통신부(160)는 DOP(Dilution of Precision)를 통해 위성 신호의 정확도를 도출될 수 있다. DOP는 측위시 사용된 복수의 측위 위성 사이의 위치 관계에 따라 다르게 생성되는 값으로, 각 측위 위성으로부터 수신되는 정보로부터 계산될 수 있다. 하지만, 통신부(160)에서 위치 좌표의 정확도를 평가하는 방식이 이에 한정되지 않는다. 또한, 위치 좌표의 정확도 평가는 위치 분석부(120), 방향 벡터 산출부(130) 및 좌표 보정부(140)에서 수행될 수 있다.
출력부(170)는 측위 장치(100)가 수신하거나 측위 장치(100)에서 생성된 다양한 정보를 빛 또는 소리를 통해 출력할 수 있다. 바람직하게는, 출력부(170)는 디스플레이 모듈 등의 수단을 통해 사용자의 현재 위치를 화상으로 출력할 수 있지만 이에 한정되지 않는다.
도 3은 웨이블릿 변환 과정이 수행되는 모습을 나타낸 도면이다.
전술한 바와 같이, 측위 장치의 간섭 제거부의 이산 웨이블릿 변환 모듈은 수신한 위성 신호를 이산 웨이블릿 변환할 수 있으며 이를 통해 웨이블릿 계수를 계산할 수 있다. 일반적으로, 웨이블릿 변환은 신호의 시간 - 주파수 해석을 수행할 때 활용되는데, 고정된 시간 윈도우(window) 길이를 가지는 STFT(Short-Time Fourier Transform)과는 다르게, 다양한 스케일로 시간 - 주파수 해석을 수행할 수 있다. 즉, 푸리어 변환(Fourier Transform)과 STFT와는 달리 웨이블릿 변환은 시간과 주파수 영역에 대해 다중 분해 특성을 가지므로, 원신호의 파형은 그대로 유지하면서 다양한 간섭 요소를 분석하여 정확한 잡음 발생 위치를 추정할 수 있다.
이산 웨이블릿 변환은 다음의 수학식 1 및 2를 통해 신호를 근사(approximation) 신호와 상세(detail) 신호로 분리할 수 있다.
Figure pat00001
Figure pat00002
수학식 1및 수학식 2에서 ф(t)는 스케일링(scaling) 함수를 의미하고, ψ(t)는 웨이블릿 함수를 의미하며, k는 시간 축에서의 평행 이동 파라미터, N은 차수, ck 및 hk 는 웨이블릿 계수를 나타낸다. 상기 스케일링 함수와 웨이블릿 함수의 조합을 통해 특정 대역의 신호에 대응하는 웨이블릿 계수를 구할 수 있다. 특히, 스케일링 함수의 변화에 따라 분석하고자 하는 주파수 대역을 용이하게 선택할 수 있다. 즉, 스케일링 함수가 큰 값을 가지면 신호의 근사 신호에 대한 분석이 가능해져 신호의 전체적인 윤곽, 즉 저주파 성분을 해석할 수 있게 된다. 이와는 반대로, 스케일링 함수가 작은 값을 가지면 신호의 상세 신호에 대한 분석이 가능해져 신호의 세부적인 변화, 즉 고주파 성분을 해석할 수 있게 된다. 스케일링 함수는 대역통과 필터(bandpass filter)처럼 작동될 수 있는데, 전술한 근사 신호는 원래 신호의 저주파 대역에 해당하고 상세 신호는 고주파 대역에 해당한다고 할 수 있다.
도 3에서 원 신호는 sig0으로 표시되었다. 상기 원신호는 상기 스케일링 함수의 값에 따라 제 1 근사 신호(sig1L)와 제 1 상세 신호(sig1H)로 분리할 수 있다. 그리고 제 1 근사 신호(sig1L)는 다시 제 2 근사 신호(sig2L)와 제 2 상세 신호(sig2H)로 분리할 수 있다. 또한 상기 제 2 근사 신호(sig2L)는 다시 제 3 근사 신호(sig3L)와 제 3 상세 신호(sig3H)로 분리할 수 있다. 각 신호가 근사 신호와 상세 신호로 분리 될 때 마다 해당 신호의 주파수 대역이 고주파 대역과 저주파 대역으로 나누어지며, 해당 대역의 웨이블릿 계수를 계산할 수 있다. 일반적으로, 이산 웨이블릿 변환을 수행할 때 원 신호에 대한 근사 신호 및 상세 신호 분석은 3회, 즉 3단계로 분해(analysis)가 이루어진다. 이후, 상기 스케일링 함수와 웨이블릿 함수의 조합을 적절하게 활용함으로써 원하는 시간 - 주파수 해상도로 용이하게 원 신호(sig0)의 특성을 파악할 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 잡음 제거 방식의 일 실시예를 나타낸 도면이다. 도 4의 그래프에서 가로축은 낮은 주파수에서 높은 주파수 순으로 나열된 각 부대역의 넘버링을 나타내고, 세로축은 각 부대역에 해당하는 웨이블릿 계수의 크기를 나타낸다. 각 부대역은 세로의 파선으로 구분되어있다. 도 4에서 람다(λ)는 기 설정된 임계값을 의미하며, 양의 임계값과 음의 임계값을 가로의 점선으로 표시하였다. 각 부대역의 영역에서 백색 사각형은 변화되기 전의 웨이블릿 계수값을 나타낸 것이고 그와 인접한 흑색 사각형은 변화된 후의 웨이블릿 계수값을 나타낸 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 간섭 제거부의 잡음 제거 필터 모듈은 기 설정된 임계값과 웨이블릿 계수를 비교하고, 비교 결과에 따라 웨이블릿 계수를 변화시킬 수 있다. 바람직하게는, 간섭 제거부는 웨이블릿 계수가 기 설정된 임계값 이상인 경우 상기 웨이블릿 계수로부터 상기 임계값을 빼고, 웨이블릿 계수의 절대값이 기 설정된 임계값 미만인 경우 웨이블릿 계수를 0으로 치환하고, 웨이블릿 계수가 기 설정된 임계값에 음의 부호를 취한 값 이하인 경우 상기 웨이블릿 계수에 상기 임계값을 더하는 방식으로 작동할 수 있다. 이때 상기 임계값은 0 이상의 실수일 수 있다. 이를 정리하면 다음의 수학식과 같다.
Figure pat00003
수학식 3에서
Figure pat00004
은 변화된 후의 웨이블릿 계수이고 ω은 변화되기 전의 웨이블릿 계수이며 λ는 기 설정된 임계값을 나타낸다. 하지만 임계값의 변화 방식은 위의 수학식에 한정되지 않으며 다양한 방식으로 구비될 수 있다.
도 4에서 부대역 0, 3, 5의 변화되기 전의 웨이블릿 계수는 그 절대값이 임계값 미만이기 때문에 0으로 치환되었다. 부대역 1, 4, 6, 7의 경우 변화되기 전의 웨이블릿 계수는 그 절대값이 임계값 이상이기 때문에 원래 웨이블릿 계수에서 임계값을 뺀 수치로 변화되었다. 부대역 2의 경우 변화되기 전의 웨이블릿 계수는 임계값에 음의 부호를 취한 값 이하이기 때문에 원래 웨이블릿 계수에서 임계값을 더한 수치로 변화되었다. 결과적으로, 전 대역에 걸쳐서 임계값의 절대값에 해당하는 크기만큼 각 웨이블릿 계수의 절대값이 감소되었으며, 특히, 웨이블릿 계수의 절대값이 임계값의 절대값보다 작은 경우 0으로 변화될 수 있다. 이는 위성 신호에 포함될 수 있는 잡음이 전 주파수 대역에 걸쳐서 특정 크기 미만의 값으로 고르게 분포되는 특성을 반영한 것일 수 있다.
상기 기 설정된 임계값의 크기에 따라서 간섭 제거부의 잡음 제거 성능이 달라질 수 있다. 바람직하게는, 상기 기 설정된 임계값은 수신된 위성 신호의 특성에 따라 변화될 수 있다. 즉, 임계값이 위성 신호의 수신 환경에 따라 변화함으로써 효율적으로 간섭을 완화할 수 있다. 특히, 상기 기 설정된 임계값은 수신된 위성 신호를 이산 웨이블릿 변환할 때 사용된 샘플의 길이 및 상기 샘플의 길이에 해당하는 상기 수신된 위성 신호에 포함된 잡음의 추정된 표준편차로부터 계산될 수 있다. 이를 수학식으로 표현하면 다음과 같다.
Figure pat00005
수학식 4에서 λ는 임계값, σ는 위성 신호에 포함된 잡음의 추정된 표준편차, N은 이산 웨이블릿 변환시 사용된 샘플의 길이를 의미한다. 상기 수학식 4의 임계값의 수학식은 한 실시예에 불과하며, 임계값을 도출하는 공식이 상기의 식에 한정되지 않는다.
도 5는 기 수신된 좌표들 중 참조 좌표를 선택하는 방법을 나타낸 도면이다.
참조 좌표는 과거에 수신된 위치 좌표들 중 특별히 선별되는 것으로, 각 위치 좌표들 사이의 위치 벡터를 계산하기 위해 이용될 수 있다.
수신된 위치 좌표는 도 6에서 설명되는 방식에 따라 보정될 수 있는데, 전술한 저장부는 보정된 위치 좌표와 보정되지 않은 위치 좌표 모두 저장할 수 있다. 방향 벡터 산출부의 참조 좌표 선택 모듈은 상기 저장부에 저장된 이전의 위치 좌표들을 이용할 수 있으며, 이전의 위치 좌표로부터 상기 참조 좌표들을 선택할 때 보정 되지 않은 이전 위치 좌표들 및 보정이 수행된 위치 좌표들 중 어느 하나를 선택할 수 있다.
참조 좌표 선택 모듈은 다양한 방식을 통해 참조 좌표를 선택할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 선택된 참조 좌표들은 현재 위치 좌표로부터 시간 순으로 가까운 일정 개수의 좌표들인 것일 수 있다. 도 5(a)는 현재 위치 좌표로부터 시간 순으로 가까운 5개의 참조 좌표를 선택하는 방식을 도시하고 있다. 검은색 상자로 표시된 t6 시점에서의 G 좌표가 현재 좌표인 경우, 현재 좌표를 보정하기 위해서 현재 이전의 좌표들 중 특정 개수의 좌표들을 선택하게 되는데, 이 때 시간 순으로 G좌표에 가까운 좌표들이 선택된다. 도 5(a)에서 t2 시점의 C 좌표는 전술한 정확도 평가 방식에 따라 정확도가 매우 낮은 것을 판단된 좌표이다. 이 경우, 참조 좌표 선택 모듈은 t6 시점에서 B, C, D, E, F를 선택하는 대신, C를 누락시키고 A를 대신 선택할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 선택된 참조 좌표들은 현재 위치 좌표가 수신된 시간을 종점으로 하고 상기 현재 위치 좌표가 수신된 시간으로부터 기 설정된 시간 이전의 시간을 시점으로 하는 시간 구간 동안 수집된 위치 좌표들인 것일 수 있다. 도 5(b)에서 T는 참조 좌표를 선택하기 위해 미리 설정된 시간 구간으로, 참조 좌표 선택 모듈은 T 구간에 속해있는 모든 위치 좌표들을 참조 좌표로 이용할 수 있다. 도 5(b)에서 1점 쇄선으로 표시된 구간(TA)은 t5시점에서 사용되고, 2점 쇄선으로 표시된 구간(TB)은 t6 시점에서 사용되며, 파선으로 표시된 구간(TC)은 t7 시점에서 사용될 수 있다.
하지만, 전술한 두 방식은 참조 좌표 선택 모듈에서 참조 좌표를 선택하는 방식의 한 예시에 불과한 것으로 상기의 방식에 한정되지 않는다.
한편, 좌표 보정을 위해 이용되는 방향 벡터는 위치 벡터의 조합으로부터 계산되는데, 위치 벡터를 계산할 때 현재 좌표에서 시간적으로 인접한 좌표들을 사용함으로써 매 순간마다 측위 대상의 이동 방향 및 이동 거리의 경향 변화를 반영한 좌표 보정이 가능하다.
앞서 설명한 참조 좌표 선정 방식에서, 특정 좌표 개수 및 특정 시간 구간은 고정된 것이 아니며, 측위 장치의 모드에 따라서 다르게 설정될 수 있다. 만약 측위 장치가 측위 대상의 각 시점 별 방향성을 중요시하는 모드로 운용되는 경우, 각 시점 별 방향에 대한 민감성을 높이기 위해 참조 좌표 개수가 줄어들거나 시간 구간을 짧게 할 수 있다. 반대의 경우로, 측위 장치가 완만한 곡선 형태의 트래킹(tracking) 선을 추적하는 경우, 참조 좌표 개수를 늘리거나 시간 구간을 길게 조정할 수 있다.
한편, 상기 참조 좌표는 상기 사용자의 이동 속도에 기초하여 선택 개수가 결정될 수 있다. 전술한 통신부는 위치 좌표 및 위치 정보를 수신한 시간을 파악할 수 있다. 이에 따라 측위 장치는 수신된 위치 좌표 및 위치 정보와 각각의 수신된 시간으로부터 측위 장치 사용자의 이동 속도를 계산할 수 있다. 참조 좌표 선택 모듈은 상기 사용자의 이동 속도에 기반하여 참조 좌표의 개수를 조절함으로써 사용자의 현재 상황에 부합하는 위치 좌표를 용이하게 추정할 수 있다. 바람직하게는 상기 참조 좌표의 선택 개수는 상기 사용자의 이동 속도에 기초하여 결정될 수 있다. 이에 더하여, 상기 사용자의 이동 속도가 증가하면 상기 참조 좌표의 선택 개수가 증가하고, 상기 사용자의 이동 속도가 감소하면 상기 참조 좌표의 선택 개수가 감소될 수 있지만 이에 한정되지 않는다. 전술한 방식에 따라 참조 좌표 선택 모듈이 작동하는 경우, 사용자의 이동 속도가 감소하였을 때 보다 작은 수의 참조 좌표를 이용함으로써 사용자의 방향의 변화에 민감한 위치 벡터 및 방향 벡터가 산출되는 효과를 얻을 수 있다.
이전 좌표들에 대한 참조 좌표 선정 과정이 완료되면 위치 벡터 계산 모듈은 선정된 참조 좌표들로부터 위치 벡터를 계산할 수 있다. 도 5(b)을 다시 참고하면, t7 시점에서 C, D, E, F, G의 5개의 좌표가 참조 좌표로 선정될 수 있다. 이 때 위치 벡터 계산 모듈은 시간 순으로 가장 오래된 좌표인 C 좌표를 기준으로 하여, 나머지 D, E, F, G 좌표에 대한 벡터를 구할 수 있다. 즉, t7 시점에서의 위치 벡터는CD, CE, CF, CG가 된다. 계산된 위치 벡터들은 방향 벡터를 구하기 위해 방향 벡터 계산 모듈로 전송될 수 있다. 방향 벡터 계산 모듈은 수신한 위치 벡터들의 조합으로부터 현재 시점의 위치 좌표가 존재할 것으로 추정되는 방향의 방향 벡터를 계산한다. 도 6은 위치벡터를 조합하여 방향벡터를 구하고, 현재 좌표를 방향 벡터의 방향으로 보정하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 6에서 위치 벡터는 실선 화살표, 방향 벡터는 점선으로 표시하였으며 가중치가 적용된 위치 벡터로부터 산출된 새로운 방향 벡터는 1점 쇄선으로 표시하였다.
도 6(a)에서 t5시점의 방향 벡터 AF1은 각 위치 벡터 AB1, AC1, AD1, AE1의 크기와 방향에 기초하여 계산된다. 방향 벡터AF1은 각 위치 벡터의 합으로 구할 수도 있으나 이에 한정되지 않는다. 방향 벡터AF1이 계산되면 좌표 보정부에 의해 현재 위치 좌표(F)를 방향 벡터 AF1 위로 이동시키는 보정이 수행될 수 있다. 현재 위치 좌표 (F)를 AF1 위로 보정하는 다양한 방법이 있을 수 있다. 바람직한 실시예에 따르면, 가장 오래된 참조 좌표(A) 및 방향 벡터 AF1을 이용하여 산출된 직선 위의 점들 중 현재 위치 좌표(F)와 가장 가까운 점(F')으로 상기 현재 위치 좌표를 이동시킬 수 있다.
이처럼 현재 위치 좌표 보정을 통해 측위 대상의 이동방향을 보정할 수 있는데, 누적된 과거 좌표 정보들 중 가장 최근의 좌표 정보들의 위치 벡터를 이용함으로써 각 좌표 정보에 포함될 수 있는 오차의 영향력을 최소화 할 수 있다.
한편, 전술한 바에 따르면 통신부는 수신한 좌표의 정확도를 평가할 수 있다. 상기 정확도의 평가는 측위 장치의 다른 구성 요소인 간섭 제거부, 위치 분석부, 방향 벡터 산출부 및 좌표 보정부에 의해서도 수행될 수 있다. 이에 대하여, 방향 벡터 산출부는 참조 좌표들의 정확도 정보에 기초하여 각 참조 좌표들의 가중치를 계산하고, 각 위치 벡터에 상기 해당 참조 좌표의 가중치를 적용할 수 있다. 가중치가 적용된 위치 벡터를 이용하여 방향 벡터를 계산하는 경우, 정확도가 낮은 참조 좌표가 방향 벡터의 산출에 미치는 영향력을 줄일 수 있고 정확도가 높은 참조 좌표가 방향 벡터의 산출에 미치는 영향력을 높일 수 있으므로, 측위 장치는 보다 정확하게 현재 위치 좌표에 대한 보정을 수행할 수 있다. 도 6(b)는 가중치가 적용된 위치 벡터를 이용하여 방향 벡터를 구하고, 상기 방향 벡터의 방향으로 현재 위치 좌표를 이동시키는 모습을 나타내고 있다. 도 6(b)에서 시간적으로 가장 오래된 참조 좌표 A에서 나머지 각 참조 좌표 방향으로 진행하는, 가중치가 적용된 위치 벡터는 각각 AB2, AC2, AD2 및 AE2이다. 그리고 상기 가중치가 적용된 위치 벡터들의 조합으로부터 새로운 방향 벡터 AF2가 산출될 수 있다. 현재 위치 좌표(F)를 새로운 방향 벡터 AF2 위의 F''로 이동시킴으로써 위치 좌표의 정확도가 적용된 보정을 수행할 수 있다.
도 7은 본 발명에 따른 현재 위치 좌표에 대한 보정 방식을 나타낸 도면이다. 시간이 흐름에 따라 선택되는 참조 좌표가 달라지며, 이에 따라 위치 벡터 및 방향 벡터도 변화될 수 있다.
도 7에서 실선의 원은 보정되지 않은 이전 위치 좌표들이고 점선의 원은 보정된 이전 위치 좌표들이다. 각 위치 좌표마다 알파벳이 부여되어있는데, 알파벳 순서대로 위치 좌표가 수신되었다. 도 7에서 현재 위치 좌표는 흑색 원으로 표시되었으며, 현재 위치 좌표의 보정된 좌표는 점선의 링으로 표시되었다. 도 7에서 가는 실선 화살표는 가중치가 적용되지 않은 위치 벡터를 의미하고, 굵은 실선 화살표는 가중치가 적용된 위치 벡터이며, 1점 쇄선은 가중치가 적용된 위치 벡터로부터 산출된 방향 벡터이다.
도 7에 의하면, 참조 좌표는 보정되지 않는 이전 위치 좌표들로부터 선택될 수 있다. 보정되지 않은 이전 위치 좌표를 선택하는 경우, 원래 위치 좌표들이 가지고 있던 정확도 정보를 그대로 이용할 수 있다는 장점을 지닌다. 하지만 이에 한정되지 않으며, 보정된 이전 위치 좌표들을 참조 좌표로 활용할 수도 있다.
도 7(a)에서 참조 좌표는 A, B, C, D, E 이며 이 중 가장 오래된 참조 좌표는 A이다. 이에 따라 위치 벡터 AB, AC, AD, AE를 구할 수 있는데, 참조 좌표 B, C, D, E의 정확도에 따른 가중치가 부가된 위치 벡터를 이용하여 방향 벡터 AF'를 구할 수 있다. 참조 좌표 B는 높은 정확도를 지니고 있기 때문에 위치 벡터 AB는 1 이상의 가중치가 부가됨으로써 크기가 증가되었다. 참조 좌표 C는 낮은 정확도를 지니고 있기 때문에 위치 벡터 AC는 1 이하의 가중치가 부가됨으로써 크기가 감소되었다. 나머지 참조 좌표들의 위치 벡터들도 각 좌표의 정확도에 따른 가중치가 부가됨으로써 크기가 변화될 수 있다. 상기의 과정을 통해 방향 벡터가 산출되면 현재 위치 좌표를 방향 벡터 위로 이동시키는 보정이 수행될 수 있다. 이에 따라 현재 위치 좌표 F는 F'의 위치로 보정될 수 있다.
도 7(b)에서 참조 좌표는 B, C, D, E, F이며 도 7(c)에서 참조 좌표는 C, D, E, F, G이다. 각 참조 좌표에 기초하여 가중치가 적용된 위치 벡터를 구할 수 있고, 가중치가 적용된 위치 벡터로부터 각각의 방향 벡터를 산출할 수 있으며, 그 결과로 보정된 현재 위치 좌표 G' 및 H'를 구할 수 있다.
도 8은 본 발명에 따른 측위 방법을 나타낸 도면이다. 도 8에 따르면, 본 발명의 일 실시예에 따른 측위 방법은, 측위 위성으로부터 수신된 위성 신호의 잡음을 제거하는 단계(S110), 상기 잡음이 제거된 위성 신호 및 외부 통신망으로부터 전송된 위치 정보에 기초하여 사용자의 현재 위치 좌표를 계산하는 단계(S120), 복수의 이전 위치 좌표들을 참조하여 방향 벡터를 계산하는 단계(S130) 및 상기 방향 벡터에 기초하여 상기 현재 위치 좌표에 대한 보정을 수행하는 단계(S140)를 포함할 수 있다.
위성 신호의 잡음을 제거하는 단계(S110)은 수신된 위성 신호를 이산 웨이블릿 변환하여 각 주파수 대역별 웨이블릿 계수를 계산하고, 기 설정된 임계값과 상기 웨이블릿 계수를 비교하여, 상기 비교 결과에 따라 상기 웨이블릿 계수를 변화시키고, 상기 변화된 웨이블릿 계수에 대한 역 이산 웨이블릿 변환을 수행하여 잡음이 제거된 위성 신호를 생성할 수 있다. 이 때, 기 설정된 임계값은 수신된 위성 신호의 특성에 따라 변화될 수 있다. 바람직하게는, 기 설정된 임계값은 수신된 위성 신호를 웨이블릿 변환할 때 사용된 샘플의 길이 및 상기 샘플의 길이에 해당하는 상기 수신된 위성 신호에 포함된 잡음의 추정된 표준편차로부터 계산될 수 있다.
위성 신호의 잡음을 제거하는 단계(S110)에서, 잡음을 제거하는 방법으로, 상기 웨이블릿 계수가 상기 기 설정된 임계값 이상인 경우 상기 웨이블릿 계수로부터 상기 임계값을 빼고, 상기 웨이블릿 계수의 절대값이 상기 임계값 미만인 경우 상기 웨이블릿 계수를 0으로 치환하고, 상기 웨이블릿 계수가 상기 임계값에 음의 부호를 취한 값 이하인 경우 상기 웨이블릿 계수에 상기 임계값을 더하는 방식으로 구성될 수 있으나 이에 한정되지는 않는다.
사용자의 현재 위치 좌표를 계산하는 단계(S120)는 측위 위성 및 외부 통신망으로부터 전송된 위치 정보에 기초하여 사용자의 위치를 파악할 수 있다. 이 때, 측위 위성은 GPS, QZSS 및 GLONASS 중 적어도 하나일 수 있으며, 상기 외부 통신망은 WiFi 및 블루투스 중 적어도 하나로 구성되는 근거리 무선 통신망일 수 있다.
방향 벡터를 계산하는 단계(S130)는 상기 복수의 이전 위치 좌표들을 참조 좌표로 선택하고, 상기 선택된 참조 좌표들 중 시간 순으로 가장 오래된 좌표를 기준점으로 하여 나머지 참조 좌표들에 대한 위치 벡터를 구하고, 상기 위치 벡터들을 조합하여 방향 벡터를 계산할 수 있다. 이때, 상기 참조 좌표들을 선택할 때,보정 되지 않은 이전 위치 좌표들 및 상기 보정이 수행된 위치 좌표들 중 어느 하나를 선택할 수 있다. 참조 좌표를 선택하는 방식에 있어서, 상기 선택된 참조 좌표들은 현재 위치 좌표로부터 시간 순으로 가까운 일정 개수의 좌표들일 수 있다. 또는, 선택된 참조 좌표들은 현재 위치 좌표가 수신된 시간을 종점으로 하고 상기 현재 위치 좌표가 수신된 시간으로부터 기 설정된 시간 이전의 시간을 시점으로 하는 시간 구간 동안 수집된 위치 좌표들일 수 있다. 이에 더하여, 상기 참조 좌표의 선택 개수는 상기 사용자의 이동 속도에 기초하여 결정될 수 있으며, 이 경우, 상기 사용자의 이동 속도가 증가하면 상기 참조 좌표의 선택 개수가 증가하고, 상기 사용자의 이동 속도가 감소하면 상기 참조 좌표의 선택 개수가 감소할 수 있다.
한편, 방향 벡터를 계산하는 단계(S130)는 상기 참조 좌표들의 정확도 정보에 기초하여 상기 각 참조 좌표들의 가중치를 계산하고, 상기 각 위치 벡터에 상기 해당 참조 좌표의 가중치를 적용할 수 있다.
상기 현재 위치 좌표에 대한 보정을 수행하는 단계(S140)는 상기 가장 오래된 참조 좌표 및 방향 벡터를 이용하여 산출된 직선 위의 점들 중 상기 현재 위치 좌표와 가장 가까운 점으로 상기 현재 위치 좌표를 이동시킬 수 있다.
상기의 과정을 통해 원시 위성 신호에 포함된 잡음을 제거할 수 있고, 산출된 위치 좌표에 포함되어있는 오차를 줄임으로써 사용자에게 정확한 현재 위치 좌표를 제공할 수 있다.
이상에서 본 발명을 구체적인 실시예를 통하여 설명하였으나, 당업자라면 본 발명의 취지를 벗어나지 않는 범위 내에서 수정, 변경을 할 수 있을 것이다. 따라서 본 발명이 속하는 기술분야에 속한 사람이 본 발명의 상세한 설명 및 실시예로부터 용이하게 유추할 수 있는 것은 본 발명의 권리범위에 속하는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100 : 측위 장치
110 : 간섭 제거부
120 : 위치 분석부
130 : 방향 벡터 산출부
140 : 좌표 보정부

Claims (13)

  1. 측위 위성으로부터 수신된 위성 신호의 잡음을 제거하는 간섭 제거부;
    상기 잡음이 제거된 위성 신호 및 외부 통신망으로부터 수신한 위치 정보에 기초하여 사용자의 현재 위치 좌표를 계산하는 위치 분석부;
    복수의 이전 위치 좌표들을 참조하여 방향 벡터를 계산하는 방향 벡터 산출부; 및
    상기 방향 벡터에 기초하여 상기 현재 위치 좌표에 대한 보정을 수행하는 좌표 보정부; 를 포함하되,
    상기 간섭 제거부는,
    상기 수신된 위성 신호를 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform)하여 각 주파수 대역별 웨이블릿 계수를 계산하고,
    기 설정된 임계값과 상기 웨이블릿 계수를 비교하여, 상기 비교 결과에 따라 상기 웨이블릿 계수를 변화시키고,
    상기 변화된 웨이블릿 계수에 대한 역 이산 웨이블릿 변환(Inverse Discrete Wavelet Transform)을 수행하여 잡음이 제거된 위성 신호를 생성하는 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 기 설정된 임계값은 상기 수신된 위성 신호의 특성에 따라 변화되는 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 기 설정된 임계값은,
    상기 수신된 위성 신호를 이산 웨이블릿 변환할 때 사용된 샘플의 길이 및 상기 샘플의 길이에 해당하는 상기 수신된 위성 신호에 포함된 잡음의 추정된 표준편차로부터 계산되는 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 간섭 제거부는,
    상기 웨이블릿 계수가 상기 기 설정된 임계값 이상인 경우 상기 웨이블릿 계수로부터 상기 임계값을 빼고,
    상기 웨이블릿 계수의 절대값이 상기 기 설정된 임계값 미만인 경우 상기 웨이블릿 계수를 0으로 치환하고,
    상기 웨이블릿 계수가 상기 기 설정된 임계값에 음의 부호를 취한 값 이하인 경우 상기 웨이블릿 계수에 상기 임계값을 더하는 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 방향 벡터 산출부는,
    상기 복수의 이전 위치 좌표들을 참조 좌표로 선택하고, 상기 선택된 참조 좌표들 중 시간 순으로 가장 오래된 참조 좌표를 기준점으로 하여 나머지 참조 좌표들에 대한 위치 벡터를 구하고, 상기 위치 벡터들을 조합하여 방향 벡터를 계산하는 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 방향 벡터 산출부는,
    상기 참조 좌표들의 정확도 정보에 기초하여 상기 각 참조 좌표들의 가중치를 계산하고,
    상기 각 위치 벡터에 상기 해당 참조 좌표의 가중치를 적용하는 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 현재 위치 좌표에 대한 보정은,
    상기 가장 오래된 참조 좌표 및 방향 벡터를 이용하여 산출된 직선 위의 점들 중 상기 현재 위치 좌표와 가장 가까운 점으로 상기 현재 위치 좌표를 이동시키는 보정인 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  8. 제 5 항에 있어서,
    상기 참조 좌표들을 선택할 때,
    보정 되지 않은 이전 위치 좌표들 및 상기 보정이 수행된 위치 좌표들 중 어느 하나를 선택하는 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  9. 제 5 항에 있어서,
    상기 선택된 참조 좌표들은 현재 위치 좌표로부터 시간 순으로 가까운 일정 개수의 좌표들인 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  10. 제 5 항에 있어서,
    상기 선택된 참조 좌표들은 현재 위치 좌표가 수신된 시간을 종점으로 하고 상기 현재 위치 좌표가 수신된 시간으로부터 기 설정된 시간 이전의 시간을 시점으로 하는 시간 구간 동안 수집된 위치 좌표들인 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  11. 제 5 항에 있어서,
    상기 참조 좌표의 선택 개수는 상기 사용자의 이동 속도에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 사용자의 이동 속도가 증가하면 상기 참조 좌표의 선택 개수가 증가하고, 상기 사용자의 이동 속도가 감소하면 상기 참조 좌표의 선택 개수가 감소하는 것을 특징으로 하는 측위 장치.
  13. 측위 위성으로부터 수신된 위성 신호의 잡음을 제거하는 단계;
    상기 잡음이 제거된 위성 신호 및 외부 통신망으로부터 수신한 위치 정보에 기초하여 사용자의 현재 위치 좌표를 계산하는 단계;
    복수의 이전 위치 좌표들을 참조하여 방향 벡터를 계산하는 단계; 및
    상기 방향 벡터에 기초하여 상기 현재 위치 좌표에 대한 보정을 수행하는 단계; 를 포함하되,
    상기 잡음을 제거하는 단계는,
    상기 수신된 위성 신호를 이산 웨이블릿 변환하여 각 주파수 대역별 웨이블릿 계수를 계산하고,
    기 설정된 임계값과 상기 웨이블릿 계수를 비교하여, 상기 비교 결과에 따라 상기 웨이블릿 계수를 변화시키고,
    상기 변화된 웨이블릿 계수에 대한 역 이산 웨이블릿 변환을 수행하여 잡음이 제거된 위성 신호를 생성하고,
    상기 방향 벡터를 계산하는 단계는,
    상기 복수의 이전 위치 좌표들을 참조 좌표로 선택하고, 상기 선택된 참조 좌표들 중 시간 순으로 가장 오래된 좌표를 기준점으로 하여 나머지 참조 좌표들에 대한 위치 벡터를 구하고, 상기 위치 벡터들을 조합하여 방향 벡터를 계산하는 것을 특징으로 하는 측위 방법.
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