KR20180090646A - Method and apparatus for location estimating using gis information - Google Patents

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Abstract

According to an aspect of the present invention, a position estimation apparatus using GIS information comprises: a GPS signal receiving part for receiving a GPS signal from a satellite; a position calculating part for estimating the initial position of the position estimation apparatus using the received GPS signal; a communication part for receiving GIS information around the initial position from a GIS server; and a position correcting part for correcting the estimated initial position with the received GIS information and determine the final position of the position estimation apparatus. It is possible to increase the accuracy of position estimation.

Description

GIS 정보를 이용한 위치 추정 방법 및 그 장치{METHOD AND APPARATUS FOR LOCATION ESTIMATING USING GIS INFORMATION}Field of the Invention [0001] The present invention relates to a method and apparatus for estimating a position using GIS information,

본 발명은 위성을 이용한 위치 추정에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 위성으로부터 신호를 수신하는 과정에서 다중경로가 발생하여 위치 추정에 발생한 오차를 GIS(Geographic Information System) 정보를 이용하여 보완하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.More particularly, the present invention relates to a method of compensating an error occurring in the position estimation by using GIS (Geographic Information System) information due to the occurrence of multipath in the process of receiving a signal from a satellite, ≪ / RTI >

종래 위치 측정 방식은 GNSS(Global Navigation Satellite System) 위성으로부터 수신된 신호 정보를 이용하여 삼각측량 방식으로 위치를 추정한다.The conventional position measurement method estimates a position using a triangulation method using signal information received from a Global Navigation Satellite System (GNSS) satellite.

그러나 도심 환경에서 건물 등 주변환경에 의해 위성으로부터 차량용 내비게이션 장치 등 위치 측정 장치 사이의 신호 경로에 다중경로가 발생하게 되면, 작게는 수 미터에서 크게는 수백미터 이상의 오차가 발생할 수 있다.However, when a multipath occurs in a signal path between a satellite and a position measuring device such as a car navigation device due to a surrounding environment such as a building in a city environment, an error of several meters may occur at a few meters.

도 1은 차량의 위치에 따른 위성의 가시성 차이를 나타낸다.1 shows the difference in visibility of the satellite according to the position of the vehicle.

실선은 LOS(Line Of Sight) 신호, 점선은 NLOS(Non-Line of Sight) 신호를 나타낸다.The solid line represents the LOS (Line Of Sight) signal, and the dotted line represents the NLOS (Non-Line of Sight) signal.

차량이 A의 위치에 있는 경우에는 SV2 위성과 SV3 위성은 가시성이 확보되어 LOS 신호를 수신할 수 있지만, SV1 위성은 가시성이 확보되지 않아 LOS 신호를 수신할 수 없다.When the vehicle is in the position A, the SV2 satellite and the SV3 satellite can receive the LOS signal while the visibility is secured, but the SV1 satellite can not receive the LOS signal because the visibility is not secured.

마찬가지로 차량이 B의 위치에 있는 경우에는 SV3 위성으로부터 LOS 신호를 수신할 수 없게 된다.Likewise, when the vehicle is in the position of B, the LOS signal can not be received from the SV3 satellite.

이처럼 차량이 A또는 B의 위치에서 건물 때문에 위성이 가려지고 NLOS 신호를 수신하게 되면 위치 추정의 오차가 발생할 수밖에 없다.In this case, because the building is located at the location of A or B, if the satellite is blocked and the NLOS signal is received, there will be an error in the estimation of the position.

이를 보완하기 위한 다양한 하드웨어 및 소프트웨어적인 방법들이 연구되었으나 이는 결국 다중경로화 된 신호에 극히 의존할 수밖에 없기 때문에 근본적인 한계가 존재한다.Various hardware and software methods have been studied to compensate for this, but there is a fundamental limitation because it depends on the multipath signal.

본 발명은 전술한 바와 같은 기술적 배경에서 안출된 것으로서, GIS 정보를 이용하여 위성 신호를 보완하여 위치 추정의 정확성을 높일 수 있는 위치 추정 장치 및 그 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a position estimating apparatus and a method therefor which can improve the accuracy of position estimation by supplementing satellite signals using GIS information.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일면에 따른 GIS 정보를 이용한 위치 추정 장치는, 위성으로부터 GPS 신호를 수신하는 GPS 신호 수신부; 상기 수신한 GPS 신호를 이용하여 상기 위치 추정 장치의 초기 위치를 추정하는 위치 연산부; GIS 서버로부터 상기 초기 위치 주변의 GIS 정보를 수신하는 통신부; 및 상기 추정한 초기위치를 상기 수신한 GIS 정보에 의해 보정하여 상기 위치 추정 장치의 최종 위치를 결정하는 위치 보정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a position estimation apparatus using GIS information, comprising: a GPS signal receiver for receiving GPS signals from satellites; A position calculator for estimating an initial position of the position estimating apparatus using the received GPS signal; A communication unit for receiving GIS information around the initial location from the GIS server; And a position correcting unit for correcting the estimated initial position with the received GIS information to determine a final position of the position estimating apparatus.

본 발명의 다른 일면에 따른 GIS 정보를 이용한 위치 추정 방법은, 위성으로부터 GPS 신호를 수신하는 단계; 상기 수신한 GPS 신호를 이용하여 상기 위치 추정 장치의 초기 위치를 추정하는 단계; GIS 서버로부터 상기 초기 위치 주변의 GIS 정보를 수신하는 단계; 및 상기 추정한 초기위치를 상기 수신한 GIS 정보에 의해 보정하여 상기 위치 추정 장치의 최종 위치를 결정하는 단계를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of estimating a position using GIS information, comprising: receiving a GPS signal from a satellite; Estimating an initial position of the position estimating apparatus using the received GPS signal; Receiving GIS information around the initial location from a GIS server; And determining the final position of the position estimating apparatus by correcting the estimated initial position with the received GIS information.

본 발명에 따르면, 건물 등 주변 환경에 의한 반사, 회절, 산란 등의 다중경로로 인하여 위성 신호가 교란되는 곳에서도 보다 정확하게 위치를 추정할 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, it is possible to estimate the position more accurately even in a place where a satellite signal is disturbed due to multiple paths such as reflection, diffraction, and scattering due to a surrounding environment such as a building.

도 1은 차량 위치에 따른 위성신호 수신 모습을 도시한 도면.
도 2는 LOS 신호의 신호 세기를 나타낸 도면.
도 3은 NLOS 신호의 신호 세기를 나타낸 도면.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 위치 추정 장치가 포함된 전체 시스템의 구조도.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따라 형성된 건물의 3D 맵의 모습을 나타낸 도면.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 위치 추정 장치의 구조도.
도 7은 LOS 신호와 NLOS 신호의 확률 밀도 함수를 나타낸 도면.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 위치 추정 방법의 흐름도.
BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a view showing a reception state of a satellite signal according to a vehicle position; FIG.
2 is a diagram showing a signal intensity of an LOS signal;
3 is a diagram showing signal intensity of an NLOS signal;
4 is a structural view of an entire system including a position estimating apparatus according to an embodiment of the present invention;
FIG. 5 illustrates a 3D map of a building formed according to an embodiment of the present invention. FIG.
6 is a structural diagram of a position estimation apparatus according to an embodiment of the present invention;
7 is a graph showing a probability density function of an LOS signal and an NLOS signal;
8 is a flowchart of a method of estimating a position according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The advantages and features of the present invention, and the manner of achieving them, will be apparent from and elucidated with reference to the embodiments described hereinafter in conjunction with the accompanying drawings. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as being limited to the embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the scope of the invention to those skilled in the art. Is provided to fully convey the scope of the invention to those skilled in the art, and the invention is only defined by the scope of the claims. It is to be understood that the terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. In the present specification, the singular form includes plural forms unless otherwise specified in the specification. As used herein, the terms " comprises, " and / or "comprising" refer to the presence or absence of one or more other components, steps, operations, and / Or additions.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1과 같이 NLOS 신호가 수신되는 경우에 A의 위치에서는 건물에 가려서 위성 SV1의 신호를 제대로 수신할 수 없다. 따라서 SV1 위성 신호(GPS 신호)는 다중경로가 발생하게 되고, 위치 추정에 오류가 발생한다.As shown in FIG. 1, when the NLOS signal is received, the signal of the satellite SV1 can not be properly received because it is hidden in the building at the position A. Therefore, the SV1 satellite signal (GPS signal) is multipath generated, and an error occurs in the position estimation.

본 발명에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 GIS 정보를 이용하여 위성의 위치를 보정함으로써 보다 정확한 위치를 추정하는 것을 목적으로 한다. In order to solve such a problem, the present invention aims to estimate a more accurate position by correcting the position of a satellite using GIS information.

GIS는 Geographic Information System, 즉, 지리정보시스템의 약자로 전 국토의 지리공간정보를 디지털화하여 수치지도(Digital Map)로 작성하고 다양한 정보통신기술을 통해 재해, 환경, 시설물, 국토공간 관리와 행정서비스에 활용하고자 하는 첨단 정보 시스템이다.GIS is an abbreviation of Geographic Information System (Geographical Information System), which digitally maps geographical information from all over the country and creates it as a digital map. Through various information and communication technologies, GIS is used for disaster, environment, facilities, Is an advanced information system that we want to utilize.

상기 GIS 정보는 지형 정보 및 건물 정보 등을 포함하는데, 건물 정보 중에서 건물의 위치, 형태, 너비, 길이 및 높이 정보를 이용하면, 특정 위치와 위성 사이에 건물이 방해물로서 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. GIS 정보와 GPS 정보로부터 특정 위치와 위성 사이에 건물이 방해물로서 존재하는 경우, 수신한 위성 신호(GPS 신호)는 NLOS(Non- Line Of Sight) 신호로 판단한다. 방해물로서 건물이 존재하지 않는 경우, 수신한 위성 신호는 LOS(Line Of Sight) 신호로 판단한다. NLOS 신호일 경우에는 위성 신호는 다중 경로를 따라서 전달된 것으로 추정되고, LOS 신호일 경우에는 위성 신호가 직선 경로로 전달된 것으로 추정될 수 있다.The GIS information includes terrain information and building information. Using the location information, the shape, the width, the length and the height information of the building information, it is possible to determine whether the building exists as an obstacle between the specific location and the satellite have. When the building exists as an obstacle between the specific location and the satellite from the GIS information and the GPS information, the received satellite signal (GPS signal) is determined as a Non-Line Of Sight (NLOS) signal. If there is no building as an obstacle, the received satellite signal is determined as a LOS (Line Of Sight) signal. In the case of the NLOS signal, the satellite signal is estimated to be transmitted along the multipath, and in the case of the LOS signal, the satellite signal may be estimated to be transmitted through the linear path.

우선 도 1 내지 도 3과 같은 상황에서 GIS 정보를 이용하면 수신된 위성 신호가 LOS 신호 또는 NLOS 신호로 구분할 수 있다. 수신된 위성 신호가 LOS 신호 또는 NLOS 신호 중 어느 하나일 것이고, 각 신호에 따라 무선 채널 전파 모델(RF Channel Propagation Model)을 사용하여, 위성 신호의 확률적 분포를 추정할 수 있다. 이때, 위성 신호의 세기, 전달 시간, SNR(Signal-to-Noise Ratio)를 이용하여 위성 신호의 확률적 분포를 정밀하게 추정한다.First, using the GIS information in the situations shown in FIGS. 1 to 3, the received satellite signal can be classified into the LOS signal or the NLOS signal. The received satellite signal may be either an LOS signal or an NLOS signal, and a probabilistic distribution of the satellite signal may be estimated using a radio channel propagation model according to each signal. At this time, the probability distribution of the satellite signal is precisely estimated using the intensity of the satellite signal, the transmission time, and the SNR (Signal-to-Noise Ratio).

무선 채널 전파 모델은 무선 이동 통신 환경의 신호 특성을 반영하기 위해 이론적 수식에 실험적 결과를 반영하여 전자파의 전파 특성을 모델화 한 것이다.The wireless channel propagation model is a model of electromagnetic wave propagation characteristics by reflecting empirical results in the theoretical equation to reflect the signal characteristics of a wireless mobile communication environment.

그 중 본 발명에서는 GNSS 신호의 반사, 회절, 산란 등 다중경로에 의한 페이딩 현상을 분석하기 위해 무선 채널 전파 모델을 사용하는데, 대표적으로 라이시안 분포 모델(Rician Distribution Model)과 레일리 분포 모델(Rayleigh Distribution Model)이 사용되며, 이들은 전력스펙트럼(PSD: Power Spectrum Density)의 확률 분포 특성에 따라 구분된다.In the present invention, a radio channel propagation model is used to analyze fading due to multipath such as reflection, diffraction, scattering of a GNSS signal. Typically, a Rician Distribution Model and a Rayleigh Distribution Model Model) are used, which are classified according to the probability distribution characteristic of the power spectrum (PSD).

라이시안 분포 모델은 도 2와 같이 장애물의 방해 없이 도달하는 LOS 신호(S1)의 세기가 페이딩 현상이 생기는 NLOS 신호(S2, S3)의 세기보다 큰 경우를 모델링 한 것이다. 통상 LOS 신호는 반사, 회절, 산란 등이 발생하지 않고 직선 경로로 도달한 신호이므로, 신호의 세기가 NLOS 신호보다 크고, 전달 시간도 짧다. 예컨대, 도 2의 경우, NLOS 신호(S2, S3)는 건물에 반사, 회절, 산란되어 신호의 세기가 약해지고, 광로가 길어져 전달 시간도 길어지게 된다. 이러한 특징이 명확하게 나타나는 위선 신호에 대하여는 LOS 신호(S1)에 대하여 라이시안 분포 모델을 적용할 수 있다. 다만, 반사, 회절, 산란의 특성을 보이는 다중 경로의 발생은 다양한 상황에서 발생할 수 있어서, 위성 신호의 특성만으로 판단하기에 오차가 크다는 문제가 있으며, GIS 정보 중 건물의 위치, 형태, 너비, 높이 정보를 더 이용할 경우, 위성 신호가 LOS 신호인지 NLOS 신호인지 정밀하게 결정할 수 있다.As shown in FIG. 2, the Rician distribution model models a case where the intensity of the LOS signal S1 arriving without disturbance of the obstacle is greater than the intensity of the NLOS signals S2 and S3 where the fading phenomenon occurs. Normally, the LOS signal is a signal that arrives in a straight path without reflection, diffraction, scattering, etc., so that the intensity of the signal is larger than that of the NLOS signal and the propagation time is also short. For example, in the case of FIG. 2, the NLOS signals S2 and S3 are reflected, diffracted, and scattered on a building to weaken the intensity of the signal, and the propagation time becomes longer due to the longer optical path. A Rician distribution model can be applied to the LOS signal S1 for a hypotenuse signal in which such a characteristic is clearly displayed. However, the occurrence of multipaths showing the characteristics of reflection, diffraction, and scattering can occur in various situations, and thus there is a problem in that there is a large error in determining only by the characteristics of the satellite signals. In the GIS information, the position, shape, When information is further utilized, it is possible to precisely determine whether the satellite signal is the LOS signal or the NLOS signal.

라이시안 분포 모델에서 사용하는 확률 밀도 함수(PDF: Probability Density Function)는 다음 수학식 1과 같다.The Probability Density Function (PDF) used in the Rician distribution model is shown in Equation 1 below.

Figure pat00001
Figure pat00001

Figure pat00002
Figure pat00002

Figure pat00003
Figure pat00003

r은 일반적으로는 신호의 세기를 의미하며, I는 베셀함수(Bessel function)를 의미하고 σ와 μ는 각각 확률 밀도 함수의 편차와 평균을 의미한다.r is the signal intensity, I is the Bessel function, and σ and μ are the mean and variance of the probability density function, respectively.

반면, 레일리 분포 모델은 도 3과 같이 장애물에 의해 페이딩 현상이 생기는 NLOS 신호(S2, S3)만 수신될 때의 신호의 확률적 분포를 모델링 한 것이다. 도 3에 도시된 바와 같이, LOS 신호(S1)는 장애물에 의하여 차단되고, NLOS 신호만이 수신된다. 도 2와 비교할 때, 기준이 되는 LOS 신호가 없으므로, 신호의 세기 및 전달 시간을 기준으로 NLOS 신호임을 판단할 수 있다. On the other hand, the Rayleigh distribution model models the probabilistic distribution of the signal when only the NLOS signals (S2, S3) receiving the fading due to the obstacle are received as shown in FIG. As shown in Fig. 3, the LOS signal S1 is blocked by the obstacle, and only the NLOS signal is received. As compared with FIG. 2, since there is no reference LOS signal, it can be determined that the NLOS signal is based on the signal strength and the transmission time.

다만, 반사, 회절, 산란을 일으키는 건물의 위치는 다양하며, 1차 반사된 NLOS 신호의 크기와 2차 반사된 NLOS 신호의 크기 차이를 명확하게 구분하기 어려운 측면이 있어, NLOS 신호의 크기 및 전달 시간만으로, 광로를 파악하기 어려운 문제가 있고, 이는 GPS 위성 신호를 이용한 삼각측량에 의하여 차량 위치를 예측하는데 있어, 큰 오차(최대 수백m)가 발생하는 문제가 있다. However, it is difficult to clearly distinguish between the size of the first reflected NLOS signal and the size of the second reflected NLOS signal, and therefore, the size and transmission of the NLOS signal There is a problem that it is difficult to grasp the optical path with time only, and there is a problem that a large error (up to several hundreds of meters) occurs in predicting the vehicle position by triangulation using GPS satellite signals.

본 발명에서는 신호의 크기 및 전달 시간을 이용하여, NLOS 신호인지 여부만 판단하는 것이므로, 비교적 LOS 신호 및 NLOS 신호를 명확히 구분할 수 있다. 그러나, 위성 신호에 대하여 LOS 신호인지 NLOS 신호인지 여부를 판단하는 것은 동시에 이루어지는 것이므로, 도 2에서의 설명과 같이 위성 신호의 세기, 전달 시간, SNR 정보와 함께 GIS 정보를 이용하여, 위성 신호의 종류(LOS 신호 또는 NLOS 신호)를 정밀하게 판단할 수 있다.In the present invention, since only the NLOS signal is determined by using the signal size and the transmission time, it is possible to clearly distinguish the LOS signal and the NLOS signal. However, since it is simultaneously determined whether the satellite signal is the LOS signal or the NLOS signal, the GIS information is used together with the intensity of the satellite signal, the transmission time, and the SNR information, (LOS signal or NLOS signal) can be accurately judged.

레일리 분포 모델의 확률 밀도 함수는 다음 수학식 2와 같다.The probability density function of the Rayleigh distribution model is shown in Equation 2 below.

Figure pat00004
Figure pat00004

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 위치 추정 방법이 수행되는 전체 시스템의 구조를 나타낸다.FIG. 4 illustrates a structure of an overall system in which a position estimation method according to an embodiment of the present invention is performed.

위치 추정 장치(400)는 위성(100)으로부터 위치 추정을 위한 신호를 수신하고, 기존의 GNSS 이용을 위한 A-GPS 서버(200)와 GIS 정보 전송을 위한 GIS 서버(300)로부터 정보를 수신한다.The position estimating apparatus 400 receives a signal for position estimation from the satellite 100 and receives information from the A-GPS server 200 for using the existing GNSS and the GIS server 300 for transmitting the GIS information .

A-GPS(Assisted GPD)는 특정 조건에서 GPS 시작 속도를 향상시키고, 처음 인공 위성과 데이터 링크가 고정되기까지 소요된 시간을 줄이기 위한 위성 기반 위치 획득 시스템을 의미하는데, 통상 GPS가 내장된 휴대 전화 혹은 스마트폰에서 주로 사용된다. S-GPS(Standalone GPS)는 GPS 위성의 무선 신호를 이용하여 독립적으로 동작하는데 반하여, A-GPS는 위치를 획득하기 위하여 추가적으로 무선네트워크 자원을 활용하여 위성 신호를 보다 빨리 활용하고, 다중 경로 전파(Multipath propagation) 현상 및 전파 감쇄 현상 등에 의하여 수신 환경이 열악한 경우에 보다 향상된 결과를 제공하기 위함이다. A-GPS는 GPS 위성의 궤도 정보와 천체력 데이터를 통신부(420)에 제공할 수 있으며, 위치 정보 처리를 위한 GPS 신호의 스냅샷을 서버에 보관하여 약한 신호들도 비교하여 분석이 가능하도록 하여 정확한 위치 계산을 가능하도록 한다. 그러나, A-GPS를 이용하더라도, LOS 신호를 거의 받을 수 없는 도심지의 빌딩 밀집지역에서는 필요로 하는 인공위성과 데이터 링크를 고정할 때까지 소요되는 시간(TTFF, Time to First Fix)이 지나치게 길어지는 문제가 있고, 본 발명에서는 A-GPS 서버와 GIS 서버를 함께 이용하여, 위치를 정밀하게 추정할 수 있다. A-GPS (Assisted GPD) means a satellite-based position acquisition system that improves the GPS start-up speed under certain conditions and reduces the time it takes until the first satellite and data link are fixed, Or used primarily in smartphones. While Stand-alone GPS (S-GPS) works independently by using GPS satellite radio signal, A-GPS uses satellite signal more quickly by utilizing wireless network resources to obtain position, Multipath propagation phenomenon, and propagation attenuation phenomenon. The A-GPS can provide the orbit information and the ephemeris data of the GPS satellite to the communication unit 420 and the snapshot of the GPS signal for the position information processing can be stored in the server so that weak signals can be compared and analyzed, Position calculation is enabled. However, even if A-GPS is used, the time required to fix the required satellite and data link (TTFF, Time to First Fix) becomes too long in a densely populated area in the city where almost no LOS signal can be received In the present invention, the A-GPS server and the GIS server can be used together to accurately estimate the position.

위치 추정 장치(400)는 GIS 서버(300)로부터 지형 정보 및 건물 정보를 수신하는데, 이를 GIS 정보라 한다. 상기 GIS 정보는 건물의 위치, 형태, 너비, 길이 및 높이 정보를 포함한다. 또한, 상기 수신한 GIS 정보를 이용하여 3D 맵을 형성할 수 있다.The location estimation apparatus 400 receives the terrain information and building information from the GIS server 300, which is called GIS information. The GIS information includes the location, shape, width, length and height information of the building. In addition, a 3D map can be formed using the received GIS information.

상기 위성(100)으로부터 수신한 위성 신호와, A-GPS 서버로부터 수신한 정보와, 상기 GIS 서버(300)로부터 수신한 GIS 정보를 이용하면, 수신된 위성 신호가 NLOS 신호인지, LOS(line of sight) 신호인지 구분할 수 있다. 통상 NLOS 신호인 경우 레일리 분포를 이용하고, LOS 신호인 경우 라이시안 분포를 이용하여, 차량 위치의 확률을 산출한다. 산출된 확률을 토대로 차량 위치의 정확도를 향상시킬 수 있다.Using the satellite signal received from the satellite 100, the information received from the A-GPS server, and the GIS information received from the GIS server 300, the received satellite signal is an NLOS signal, a line of sight signal. The probability of the vehicle position is calculated using the Rayleigh distribution in the case of the NLOS signal and the Rician distribution in the case of the LOS signal. The accuracy of the vehicle position can be improved based on the calculated probability.

도 5는 GIS 서버(300)로부터 정보를 수신하여 3D 맵을 형성한 예를 나타낸다.5 shows an example in which information is received from the GIS server 300 to form a 3D map.

도 5의 (a)같은 도로상 건물의 정보를 GIS 서버(300)로부터 수신하면 위치 추정 장치(400)는 도 5의 (b)와 같이 3D 맵 형태로 형성할 수 있다. When the information on the road building like FIG. 5A is received from the GIS server 300, the position estimating apparatus 400 can be formed in a 3D map form as shown in FIG. 5B.

도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 위치 추정 장치(400)의 구조도이다.6 is a structural diagram of a position estimation apparatus 400 according to an embodiment of the present invention.

위치 추정 장치(400)는 GPS 신호 수신부(410), 통신부(420), 위치 연산부(430) 및 위치 보정부(440)를 포함한다.The position estimating apparatus 400 includes a GPS signal receiving unit 410, a communication unit 420, a position calculating unit 430, and a position correcting unit 440.

GPS 신호 수신부(410)는 위성 신호를 수신하여 자체 알고리즘(WLS, LSQ, NLSQ, KF 등)을 통해 추정한 결과를 NMEA(National Marine Electronics Association) 규격 형태로 출력한다. NMEA 규격은 시간, 위치, 방위 등의 정보를 전송하기 위한 규격이다.The GPS signal receiving unit 410 receives the satellite signal and outputs the result of the estimation through its own algorithm (WLS, LSQ, NLSQ, KF, etc.) in the form of NMEA (National Marine Electronics Association) standard. The NMEA standard is a standard for transmitting information such as time, position, and bearing.

GPS 신호 수신부(410)는 위성 신호를 수신하여 차량의 위치 정보를 NMEA 규격 형태의 데이터를 출력할 수 있다. 또한, GPS 신호 수신부(410)는 외부 GPS 수신기로부터 NMEA 규격 형태의 데이터를 수신할 수도 있다.The GPS signal receiving unit 410 may receive the satellite signal and output the NMEA standard type data to the location information of the vehicle. In addition, the GPS signal receiving unit 410 may receive NMEA standard data from an external GPS receiver.

통신부(420)는 A-GPS 서버(200) 또는 GIS 서버(300)로 정보를 요청하고 수신한다. 상술한 바와 같이 A-GPS 서버(200)는 위성 신호로부터 위성의 위치를 보다 빨라 획득하고, GPS 신호 수신부(410)에서 수행할 연산의 일부를 A-GPS 서버(200)에서 수행함으로써 GPS 신호 수신부(410)의 연산 부담을 경감시키며, 기지국의 정보를 이용하여, GPS 신호 수신부(410)가 보유하지 못한 정보 및 GPS 신호에 영향을 주는 정보를 쉽게 획득할 수 있도록 한다. GIS 서버(300)로부터 차량 주변의 지형 정보 및 건물 정보를 포함하는 GIS 정보를 수신한다. The communication unit 420 requests and receives information from the A-GPS server 200 or the GIS server 300. As described above, the A-GPS server 200 obtains the position of the satellite from the satellite signal more quickly and performs a part of the operation to be performed by the GPS signal receiving unit 410 in the A-GPS server 200, The calculation burden of the GPS receiver 410 is reduced and the information that is not held by the GPS signal receiver 410 and information affecting the GPS signal can be easily obtained using the information of the base station. The GIS server 300 receives the GIS information including the terrain information and the building information around the vehicle.

위치 연산부(430)는 GPS 신호 수신부(410)에서 수신한 정보와, 통신부(420)를 통해 A-GPS 서버로부터 수신한 정보를 이용하여 GPS 측위를 위한 거리 정보인 의사거리(Pseudorange)를 구할 수 있다. 의사거리는 위성과 GPS 신호 수신부(410) 사이의 대략적인 거리를 의미한다. 이때, NMEA 규격 형태의 데이터를 이용하면 전송시간(Transmit time), 전달시간(Transition time), 의사거리를 구할 수 있다.The position calculation unit 430 can obtain a pseudorange (distance information) for GPS positioning by using the information received from the GPS signal receiving unit 410 and the information received from the A-GPS server through the communication unit 420 have. The pseudo range means the approximate distance between the satellite and the GPS signal receiving unit 410. Transmission time, Transition time and pseudo distance can be obtained by using NMEA standard type data.

위치 보정부(440)는 위치 연산부(430)에서 구한 위성의 의사거리를 GIS 정보와 전리층 지연, 대리층 지연 등의 정보를 이용하여 보정한다.The position correcting unit 440 corrects the pseudo distance of the satellite calculated by the position calculating unit 430 by using GIS information, ionospheric delay, and delayer delay.

위치 연산부(430)는 복수의 위성으로부터 얻은 의사거리와 각 위성의 위치를 이용하여 삼각측량법에 따라 현재 위치를 추정할 수 있다. 추정된 상기 현재 위치를 제1 위치라 한다.The position calculator 430 can estimate the current position according to the triangulation method using the pseudo distance obtained from a plurality of satellites and the position of each satellite. The estimated current position is referred to as a first position.

위치 보정부(440)는 상기 제1위치를 GIS 정보를 이용하여 보정한다. 보정된 위치를 제2 위치라 한다. 위치 연산부(430)에서 추정한 제1 위치와 GIS 정보를 이용하여 제2 위치를 산출하기 위하여, 제1 위치를 중심으로 기설정된 일정한 반경 내의 영역을 복수의 후보 위치로 분할한다. The position correcting unit 440 corrects the first position using the GIS information. The corrected position is referred to as a second position. In order to calculate the second position using the first position and the GIS information estimated by the position calculation unit 430, a region within a predetermined constant radius around the first position is divided into a plurality of candidate positions.

하나의 후보 위치에 대하여 하나의 위성 위치 사이에 건물 등의 방해물이 존재하는지 판단한다. GIS 정보를 이용하여 현재 판단대상이 된 후보 위치에 대하여 각 위성 위치 사이에 방해물인 건물이 존재하는 경우는 해당 위성의 신호는 NLOS 신호로 판단하고, 방해물이 되는 건물이 존재하지 않는 경우는 해당 위성의 신호는 LOS 신호로 판단한다. It is determined whether an obstacle such as a building exists between one satellite position and one candidate position. When there is a building as an obstacle between the satellite positions with respect to the candidate position that is the current determination target by using the GIS information, the signal of the satellite is determined as the NLOS signal. If there is no obstacle building, Is determined as the LOS signal.

하나의 후보 위치에 대하여 모든 위성에 대한 위성 신호의 특성(LOS 신호 또는 NLOS 신호)을 파악하고, 같은 방법으로 나머지 후보 위치에 대하여 모든 위성에 대한 위성 신호의 특성을 파악한다. (LOS signal or NLOS signal) with respect to all the satellites with respect to one candidate position, and grasps the characteristics of the satellite signals with respect to all the satellites with respect to the remaining candidate positions in the same manner.

예컨대, GPS 신호 및 A-GPS 서버를 이용하는 경우, 다중 경로에 따른 오차는 최대 200m 수준이라는 것이 실험적으로 알려져 있다. GPS 신호 및 A-GPS 서버를 이용하여 제1 위치를 파악한 경우, 최대 오차 수준은 제1 위치를 중심으로 하는 반경 200m 이내의 범위 내에서 N개의 후보 위치를 분할 할 수 있다. 또한, 빠른 연산을 위하여 N개의 후보 위치를 선별하여도 좋다. For example, it has been experimentally known that, when GPS signals and an A-GPS server are used, errors due to multipaths are at a level of up to 200 meters. When the first position is determined using the GPS signal and the A-GPS server, the maximum error level can be divided into N candidate positions within a radius of 200m or less centered on the first position. Also, N candidate positions may be selected for fast calculation.

N개의 후보 위치를 선별하기 위하여 균일 분포의 랜덤 제네레이터를 이용할 수도 있으나, GPS 신호 및 A-GPS 서버를 이용하여 예측되는 위치의 확률 밀도 함수가 적용된 랜덤 제네레이터를 이용하거나, 제1 위치를 중심으로 하는 2차원 정규분포 곡선을 이용하되, 표준편차만 현재 시스템의 오차를 고려하여 조정된 2차원 정규분포 함수가 적용된 랜덤 제네레이터를 이용할 수 있다. A uniformly distributed random generator may be used to select N candidate locations, but a random generator with a probability density function of the position predicted using the GPS signal and the A-GPS server may be used, A two-dimensional normal distribution curve can be used, but a random generator using a two-dimensional normal distribution function adjusted by taking into account the error of the current system only the standard deviation can be used.

통상 정규분포 형태의 확률 밀도 함수를 이용하는 경우, 실제 분포에 더 적합하여 제1 위치 근방에서 보다 정밀하게 제2 위치를 결정할 수 있는 장점이 있고, 균일한 확률밀도 함수를 이용할 경우에는 추정할 위치가 제1 위치에서 상당히 떨어진 위치(예컨대, 제1 위치로부터 150m 떨어진 위치)에 존재하는 경우에 추정된 제2 위치의 결과의 신뢰성이 높은 장점이 있다. In case of using a probability density function of a normal distribution form, it is more advantageous to an actual distribution, and there is an advantage that a second position can be determined more precisely in the vicinity of the first position, and when a uniform probability density function is used, There is a high reliability advantage of the result of the estimated second position when it is present at a position that is considerably distant from the first position (e.g., 150 m from the first position).

즉, 제1 위치가 현재 위치를 잘 반영하는 경우(오차가 작을 경우)에는 정규분포 함수가 유리하고, 제1 위치가 현재 위치를 잘 반영하지 못하는 경우(오차가 클 경우)에는 균일 분포 함수가 유리하다. 본 발명은 A-GPS 서버를 이용하는 경우에도 오차가 클 때, 적절하게 현재 위치를 보정할 수 있을 뿐만 아니라, 오차가 작은 경우라도, 정밀하게 현재 위치를 보정할 수 있는 것으로, 연산 시간과 정밀성 사이는 보상관계에 있다고 할 수 있다.That is, the normal distribution function is advantageous when the first position reflects the current position well (when the error is small), and when the first position does not reflect the current position (when the error is large) It is advantageous. The present invention can correct the current position appropriately when the error is large even when using the A-GPS server, and can accurately correct the current position even when the error is small. Can be said to be in a reward relationship.

통상 핸드폰 수준의 컴퓨팅 파워를 갖춘 경우라 하더라도 본 발명에 따른 연산을 빠르게 수행할 수 있으나, 보다 조밀하게 후보 위치를 선별하고, 정밀한 제2 위치 추정을 위하여, 연산에 필요한 정보를 외부 서버로 전송하여, 외부 서버가 연산하여 추정한 제2 위치를 다시 수신할 수 있다. 상기 외부 서버의 기능은 A-GPS 서버 또는 GIS 서버에 구현할 수 있고, 별도의 서버로 구축할 수 있다. The operation according to the present invention can be performed quickly even if it is equipped with a computing power of a cellular phone level. However, in order to more precisely select a candidate position and to accurately estimate the second position, information necessary for calculation is transmitted to an external server , And the second position calculated and calculated by the external server can be received again. The function of the external server may be implemented in an A-GPS server or a GIS server, and may be constructed as a separate server.

연산 시간을 고려하여, 후보 위치의 선별 방법은 2단계 내지 다단계로 나누어 진행할 수 있다.Considering the computation time, the candidate position selection method can be divided into two or more stages.

예컨대, 1단계에서는 제1 위치를 기준으로 간격을 넓게 잡아(예컨대, 50m) 후보 위치를 선별하여, 확률이 높은 후보 위치를 결정한다. For example, in the first step, the candidate position is selected based on the first position (for example, 50 m) by widening the interval to determine a candidate position having a high probability.

2단계에서는 결정된 후보 위치를 기준으로 더 좁은 간격(예컨대, 2m)으로 후보 위치를 다시 선별하고, 확률이 높은 후보 위치를 다시 결정한다.In the second step, the candidate position is selected again at a narrower interval (for example, 2 m) based on the determined candidate position, and the candidate position with high probability is determined again.

이러한 단계는 연산 속도를 고려하여 3이상의 단계로 구분하여 진행할 수 있다. This step can be divided into three or more steps in consideration of the operation speed.

예컨대, 통상 차량의 길이를 고려하여 최소 오차를 2m로 가정하고, 후보 위치 선별 대상 영역을 제1 위치를 400m X 400m 의 정사각형 형태를 고려하면 한 변 당 200개(400m / 2m)씩 총 40,000개의 후보 위치를 선별할 수 있다. 이때, 한 변을 분할하는 개수를 m(상기 예시에서 m=200)이라 하면, 연산 시간은 O(m2)의 형태이다. 상기 단계를 나뉘어 제2 위치를 추정하는 방법은, 같은 수준의 정밀도를 기준으로 연산 시간은 O(m*log(m))이므로, 연산 시간의 이득을 얻을 수 있다. For example, assuming that the minimum error is 2 m in consideration of the length of the ordinary vehicle, and considering the square shape of the candidate position selection target area as the first position as 400 m x 400 m, 200 (400 m / 2 m) Candidate positions can be selected. At this time, if the number of dividing one side is m (m = 200 in the above example), the calculation time is in the form of O (m 2 ). In the method of estimating the second position by dividing the above steps, the calculation time is O (m * log (m)) based on the accuracy of the same level, so that the gain of the calculation time can be obtained.

상기 1단계의 예시의 경우, m=8(400m/50m)가 되어 총 64회 연산하고, 상기 2단계의 예시의 경우, m=25(=50m/2m)이므로, 625회 연산하게 된다. 단계를 나누지 않은 경우 40,000회 연산하나, 2단계로 나누는 경우 689회 연산하여 유사한 수준의 정밀도를 확보할 수 있다. 이론적으로 단계의 수와 분할되는 간격을 조정하여 약 150 (=40*ln(40))회 연산하여 동일한 수준의 정밀도로 계산할 수 있다. In the case of the first step, m = 8 (400 m / 50 m), and a total of 64 operations are performed. In the case of the above two steps, m = 25 (= 50 m / 2 m). If the steps are not divided, 40,000 calculations can be performed. If the two steps are divided into 689 calculations, a similar level of accuracy can be obtained. Theoretically, it is possible to compute approximately 150 (= 40 * ln (40)) times by adjusting the number of steps and the interval to be divided and calculate the same level of precision.

단계를 나뉘어 제2 위치를 추정하는 경우에는 각 후보 위치 사이에 실제 위성 신호의 분포가 일정 수준 이상을 연속성 또는 조밀성을 갖추어야 한다. 그러나, 위성 신호에 대한 통계적 분포는 건물의 위치, 형태 및 높이 등에 따라 불연속적인 측면이 존재하므로, 단계를 나뉘어 추정하는 방법은 경우에 따라 오차가 크게 발생할 위험이 있다. In the case of estimating the second position by dividing the steps, the distribution of the actual satellite signals between the respective candidate positions should be continuous or dense at a certain level or more. However, since the statistical distribution of the satellite signals is discontinuous depending on the location, shape, and height of the building, there is a risk that the method of dividing the steps may cause a large error in some cases.

본 발명은 각 위성 신호가 LOS 신호인지, NLOS 신호인지 구분하고, GPS 시스템이 산출한 제1 위치로부터 확률적으로 제2 위치를 산출하여 건물에 의한 다중경로(Multipath)를 보정하는 방법이다.The present invention is a method of distinguishing whether each satellite signal is an LOS signal or an NLOS signal and calculating a second position probabilistically from a first position calculated by the GPS system to correct multipath caused by the building.

위성 신호의 다양한 특성값을 이용할 수 있으나, 신호의 세기와 전달 시간의 경우는 사용되는 위성의 위치의 건물의 위치, 형태, 너비, 높이 등에 따라 상이해질 수 있으므로, 위성 신호의 SNR(Signal to Noise Ratio, 신호대잡음비)를 이용하여 확률 밀도 함수로부터 각 후보 위치의 확률을 추정한다. 신호의 세기와 전달 시간은 전파 경로에 따라 상이해질 수 있으나, 위성 신호의 SNR은 전파경로에 비교적 독립적이며, 다만, LOS 신호인지 NLOS 신호인지에 따라 다소 상이한 분포를 가진다. However, the signal intensity and the transmission time can be different depending on the location, shape, width, height, and the like of the building at the position of the used satellite. Therefore, the SNR of the satellite signal Ratio, Signal to Noise Ratio) to estimate the probability of each candidate location from the probability density function. The signal strength and propagation time can be different depending on the propagation path, but the SNR of the satellite signal is relatively independent of the propagation path, but has a somewhat different distribution depending on whether it is the LOS signal or the NLOS signal.

SNR은 위성 신호의 신호와 잡음 사이의 비율을 의미하는 것으로 통상 로그스케일의 dB 단위를 사용하여 표현하면 신호의 세기와 무관한 특성값을 가진다. 위성 신호의 SNR은 상술한 무선 채널 전파 모델에 따라 신호대잡음비에 따른 확률 분포가 라이시안 분포 및 레일리 분포를 따른다는 것은 잘 알려져 있다. GPS 신호 수신부(410)는 복수의 위성으로부터 위성 신호를 수신하는 것이므로, 위성신호의 SNR(Signal to Noise Ratio)을 벡터 z로 정의하고, i번째 위성의 SNR은 zi로 표기할 수 있다. 즉, z=(z1, z2, ..., zN)이다. SNR means the ratio between the signal of the satellite signal and the noise. If expressed in terms of the dB scale of the logarithmic scale, the SNR has a characteristic value independent of the intensity of the signal. It is well known that the SNR of a satellite signal follows the Rician distribution and the Rayleigh distribution according to the above-described radio channel propagation model, with probability distribution according to the signal-to-noise ratio. GPS signal receiver 410, because receiving the satellite signals from a plurality of satellites, define the SNR (Signal to Noise Ratio) of the satellite signal and a vector z, SNR of the i-th satellite may be denoted as z i. That is, z = (z 1, z 2 , ..., z N).

GIS 정보를 활용하여 특정 후보 위치에서 해당 위성이 LOS 위치에 있는지 NLOS 위치에 있는지 파악할 수 있고, 전술한 것처럼 각각 라이시안 분포와 레일리 분포에 따라 위성 신호의 SNR의 분포는 다음 수학식 3과 같이 정리할 수 있다.It is possible to determine whether the satellite is in the LOS position or the NLOS position at a specific candidate position by using the GIS information, and the distribution of the SNR of the satellite signal according to the Rician distribution and the Rayleigh distribution, as described above, .

Figure pat00005
Figure pat00005

경험적으로 협대역 공지위성(Narrowband Land to Mobile Satellite, LMS) 채널 모델은 GPS 신호의 분포를 추정하는데 적합한 모델이고, 협대역 공지위성 모델을 적용할 경우, LOS의 SNR 분포와 NLOS의 SNR 분포는 각각 라이시안 분포, 레일리 분포를 따르는 것으로 추정할 수 있다.The SNR distribution of the LOS and the SNR distribution of the NLOS are shown in Fig. 2 (a) and (b), respectively. The Rician distribution, and the Rayleigh distribution.

수학식 3에서 LOS신호이면 si가 1로, NLOS신호이면 si가 0으로 정의한다.To s i is 1, then the LOS signal from the equation (3), when the NLOS signal is defined as s i is zero.

도 7은 수학식 3의 확률 밀도 함수를 그래프로 나타낸 것이다.FIG. 7 is a graph of the probability density function of Equation (3).

도 7은 위성 신호의 SNR의 확률 밀도 함수를 나타낸다. 특정 위성의 위성 신호의 SNR 값을 산출하여 fLOS 또는 fNLOS에 대입하여 확률을 계산할 수 있다. 구체적으로 정확한 계산 방법은 수학식 4 내지 수학식 8을 이용하여 계산할 수 있다. 다만, 수학식 4 내지 수학식 8에 쓰이는 변수들은 일정한 값을 가지는 상수인 경우가 많고, 본 발명의 목적은 후보 위치 중에 존재할 확률이 상대적으로 가장 높은 위치를 결정하는 것에 있으므로, 도 7의 확률 밀도 함수로부터 얻은 확률값을 이용하여, 계산된 값을 서로 비교함으로써 후보 위치 중에서 제2 위치를 결정할 수 있다.7 shows the probability density function of the SNR of the satellite signal. The SNR value of the satellite signal of a specific satellite can be calculated and substituted into f LOS or f NLOS to calculate the probability. Specifically, an accurate calculation method can be calculated using Equations (4) to (8). However, since the variables used in equations (4) to (8) are constants having a constant value, and the object of the present invention is to determine the position with the highest probability of being present in the candidate position, By using the probability values obtained from the function, the calculated positions can be compared with each other to determine the second position among the candidate positions.

위치 연산부(430)에서 제1 위치를 중심으로 후보 위치를 분할한 이후, 각 후보 위치 별로 연산하여 제2 위치를 판단할 확률을 계산한다.After the position calculator 430 divides the candidate position about the first position, calculates the probability of determining the second position by calculating each candidate position.

GIS 정보를 통해서 다중경로 환경을 분석하여 후보 위치 선별할 영역의 범위를 결정한다. 결정된 후보 영역 내에서 일정 간격 별로 후보 위치를 선출한다. 예컨대, 예측하고자 하는 위치는 오차 수준을 고려하여 수백 미터 이내이고, 본 발명의 일실시예에서는 반경 200m 이내를 후보 영역으로 설정하였으며, 2m 단위로 사용자 위치의 후보를 선정할 수 있다. 이는 예시적인 것이며, 이에 한정되지는 않음은 물론이다.Through the GIS information, the multi-path environment is analyzed to determine the range of the candidate location selection area. And a candidate position is selected at predetermined intervals in the determined candidate region. For example, the position to be predicted is within a few hundred meters in consideration of the error level. In one embodiment of the present invention, a radius of 200 m or less is set as a candidate region, and a user position candidate can be selected in units of 2m. It is to be understood that the present invention is not limited thereto.

총 후보 위치의 개수를 K개라 가정하자. k로 인덱스를 정의하면 k {1, 2, ..... , K}이다.Let K be the total number of candidate locations. Defining the index with k is k {1, 2, ....., K}.

K가 클수록 정확한 결과를 얻을 수 있으나 계산 대상이 증가하여 계산량이 많아지고, K가 작을수록 연산량을 줄일 수는 있으나 정확도는 떨어질 수 있다. K가 클수록 후보 간 거리는 짧아지고, 후보 간 거리는 예측하고자 하는 위치의 오차가 되는 것이므로, 후보 간 거리를 고정할 경우, 후보 지역이 넓을수록 연산량이 증가하게 되므로, 후보 지역은 GIS 정보를 통한 다중경로 환경 분석과 더불어 반복 실험에 의해 최적의 범위를 설정할 수 있다.The larger the value of K, the more accurate the result. However, the smaller the value of K, the smaller the amount of computation, but the accuracy may decrease. Since the distance between candidates becomes shorter as K becomes larger and the distance between the candidates becomes an error of the position to be predicted, when the distance between the candidates is fixed, the computation amount increases as the candidate region becomes wider. In addition to environmental analysis, it is possible to set the optimum range by repeated experiments.

후보 영역이 설정되면 도 5의 (b)와 같이 후보 지역의 GIS 정보를 GIS 서버로부터 수신하여 후보 지역의 3D 건물 모델을 형성할 수 있다. When the candidate region is set, the 3D building model of the candidate region can be formed by receiving the GIS information of the candidate region from the GIS server as shown in FIG. 5 (b).

건물의 정보가 많을수록 정확도는 증가하나 그에 비례하여 계산양도 증가하게 되므로, 건물의 형태, 너비 및 높이 정보를 이용하여 3D 건물 모델을 생성할 수 있다.As the information of the building increases, the accuracy increases. However, since the calculation amount increases in proportion to the information, the 3D building model can be generated using the shape, width, and height information of the building.

또한, GIS 정보로부터 건물의 형태, 너비, 높이, 위치 정보와 위성의 배치를 이용하여 곧바로 후보 위치 k에 대하여 계산할 수 있다.Also, it is possible to calculate the candidate position k directly from the GIS information using the shape, width, height, position information of the building, and arrangement of the satellites.

이때, 모든 후보 위치에 대하여, 현재 위치일 확률이 계산된다. 상기 계산된 현재 위치일 확률이 가장 높은 후보 위치를 제2 위치로 선정한다. At this time, for all candidate positions, the probability of being the current position is calculated. The candidate position having the highest probability of the calculated current position is selected as the second position.

하나의 후보 위치에 대하여 복수의 위성 신호로부터 현재 위치일 확률을 계산하는 방법은 다음과 같다. 후보 위치와 위성 사이에 방해물인 건물이 존재 여부에 따라 위성 신호가 LOS 신호인지 NLOS 신호인 판단한다. 위성 신호가 LOS 신호일 경우, 위성 신호의 SNR 값을 라이시안 모델에 대입하여 확률을 추출한다. 위성 신호가 NLOS 신호일 경우, 위성 신호의 SNR 값을 레일리 모델에 대입하여 확률을 추출한다. 모든 위성에 대한 상기 추출된 확률을 곱하여 해당 후보 위치가 현재 위치일 확률을 산출한다. 산출된 현재 위치일 확률 중 가장 큰 값을 가지는 후보 위치를 제2 위치로 결정한다.A method for calculating a probability of a current position from a plurality of satellite signals with respect to one candidate position is as follows. It is judged that the satellite signal is the LOS signal or the NLOS signal depending on whether there is an obstacle between the candidate position and the satellite. When the satellite signal is the LOS signal, the probability is extracted by substituting the SNR value of the satellite signal into the Rician model. If the satellite signal is an NLOS signal, the probability is extracted by substituting the SNR value of the satellite signal into the Rayleigh model. The extracted probabilities for all satellites are multiplied to calculate the probability that the candidate position is the current position. The candidate position having the largest value among the calculated probability of the current position is determined as the second position.

상기 현재 위치일 확률을 계산하는 방법에 관한 이론은 다음과 같다. 조건부 확률 계산방법에 따라 각 위성으로부터 수신한 위성 신호의 SNR 벡터 z가 주어졌을 때 후보 위치 k에 대한 확률은 수학식 4와 같다.The theory of how to calculate the probability of the current position is as follows. The probability for the candidate position k when the SNR vector z of the satellite signal received from each satellite is given according to the conditional probability calculation method is expressed by Equation (4).

Figure pat00006
Figure pat00006

위성의 수가 N일 때, 상기 SNR 벡터 z=(z1, z2, ..., zN)이고, zi는 i번째 위성의 SNR 값을 의미한다. When the number of satellites is N, the SNR vector z = (z 1 , z 2 , ..., z N ) and z i means the SNR value of the i th satellite.

벡터 z를 이용하여 각각의 위성에 대해 적용할 수 있고, 다음 수학식 5와 같이 나타낼 수 있다.Can be applied to each satellite using the vector z, and can be expressed by the following Equation (5).

Figure pat00007
Figure pat00007

p(k)는 각 후보가 가지는 확률을 의미하는데 반복해서 확률을 구하기 전에 초기 각 후보군의 확률은 수학식 6과 같이 균등(Uniform) 분포를 따르도록 설정하고 이때 사용되는 상수

Figure pat00008
은 수학식 7과 같이 정의할 수 있다.Let p (k) denote the probability of each candidate. Set the probability of the initial candidate group to follow the uniform distribution as shown in Equation (6) before repeatedly calculating the probability,
Figure pat00008
Can be defined as shown in Equation (7).

Figure pat00009
Figure pat00009

Figure pat00010
Figure pat00010

상기 p(k)와 상수

Figure pat00011
은 후보 위치(k)별로 차이가 없는 상수에 해당하고, 본 발명에서는 각 후보 위치 별로 계산된 현재 위치일 확률을 상대적으로 비교하면 족하므로,
Figure pat00012
의 값만 구하면 충분하다.The p (k) and the constant
Figure pat00011
In the present invention, it is sufficient to compare the probability of the current position calculated for each candidate position relatively,
Figure pat00012
It is sufficient to obtain only the value of.

이상의 수식들을 이용하여 최종적으로 수학식 4에 나타난 각 위성에 대한 확률을 수학식 8과 같이 구할 수 있다.Using the above equations, the probability of each satellite shown in Equation (4) can be finally obtained as shown in Equation (8).

Figure pat00013
Figure pat00013

수학식 8을 이용하면

Figure pat00014
를 구할 수 있고, 이를 수학식 5에 대입하여
Figure pat00015
를 계산할 수 있고, 이를 수학식 4에 대입하면
Figure pat00016
를 구할 수 있다. 각 위성으로부터 수신한 SNR 벡터 z와, GIS 정보를 이용하여 후보 영역 내의 후보 위치 k에 사용자가 있을 확률(현재 위치일 확률)이 계산된다.Using equation (8)
Figure pat00014
, And substituting this into Equation 5
Figure pat00015
, And substituting this into Equation 4
Figure pat00016
Can be obtained. The SNR vector z received from each satellite and the GIS information are used to calculate the probability that the user is present at the candidate position k in the candidate region (probability of the current position).

따라서 사용자가 있을 확률이 가장 높은 후보 위치를 사용자의 최종 위치(제2 위치)로 결정할 수 있다.Therefore, the candidate position with the highest probability of the user can be determined as the final position (second position) of the user.

이렇게 구한 사용자의 위치 정보는 GPS 신호뿐 아니라 GIS 정보를 이용하여 위성의 LOS 신호 및 NLOS 신호를 모두 고려하기 때문에, GPS 신호의 다중경로에 의한 측위 오차를 줄일 수 있는 효과가 있다.Since the user's location information obtained in this way considers both the LOS signal and the NLOS signal of the satellite using not only the GPS signal but also the GIS information, there is an effect that the positioning error due to the multipath of the GPS signal can be reduced.

도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 위치 추정 방법의 흐름도를 나타낸다.8 is a flowchart of a method of estimating a position according to an embodiment of the present invention.

초기 위치 추정을 위해 GPS 신호를 수신한다(S810).A GPS signal is received for initial position estimation (S810).

수신한 GPS 신호를 이용하여 초기 위치를 추정하는데, 초기 위치는 LOS 신호, NLOS 신호를 구분하지 않고 계산할 경우, 다중 경로로 인하여 지연된 신호에 의하여 최대 200m의 오차가 발생할 수 있다. 그러나, NLOS 신호는 다중경로 신호이고, NLOS 신호의 발생원인이 존재하는 곳 근방에서 예측하고자 하는 위치가 존재할 확률이 증가하는 것이므로, LOS 신호와 NLOS 신호 여부를 구분할 수 있다면, 위치를 더 정확히 예측할 수 있을 것이다.The initial position is estimated using the received GPS signal. If the initial position is calculated without distinguishing between the LOS signal and the NLOS signal, an error of up to 200 m may occur due to the delayed signal due to the multipath. However, since the NLOS signal is a multipath signal and the probability of existence of a predicted position increases in the vicinity of a location where the NLOS signal is generated, if the LOS signal and the NLOS signal can be distinguished from each other, There will be.

추정한 초기 위치를 보정하기 위해, 초기 위치를 GIS 서버로 전송하고, GIS 서버로부터 초기 위치 주변의 건물 정보를 수신한다(S830).In order to correct the estimated initial position, the initial position is transmitted to the GIS server, and the building information around the initial position is received from the GIS server (S830).

건물 정보를 수신하면 추정한 초기 위치 주변의 후보 위치에서 각 위성에 대한 LOS, NLOS 여부를 모델링 할 수 있고, 라이시안 분포 또는 레일리 분포에 의해 후보 위치의 신호 분포를 구할 수 있고, 이로부터 사용자의 최종 위치를 확률적으로 추정할 수 있다(S840).When the building information is received, it is possible to model the LOS and NLOS of each satellite at the candidate position around the estimated initial position, and the signal distribution of the candidate position can be obtained by the Rician distribution or the Rayleigh distribution. The final position can be probabilistically estimated (S840).

최종 위치 추정의 상세한 방법은 전술한 바와 같다.The detailed method of the final position estimation is as described above.

한편, 본 발명의 실시예에 따른 GIS 정보를 이용한 위치 추정 방법은 컴퓨터 시스템에서 구현되거나, 또는 기록매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 시스템은 적어도 하나 이상의 프로세서와, 메모리와, 사용자 입력 장치와, 데이터 통신 버스와, 사용자 출력 장치와, 저장소를 포함할 수 있다. 전술한 각각의 구성 요소는 데이터 통신 버스를 통해 데이터 통신을 한다.Meanwhile, the position estimation method using GIS information according to the embodiment of the present invention can be implemented in a computer system or recorded on a recording medium. The computer system may include at least one or more processors, a memory, a user input device, a data communication bus, a user output device, and a storage. Each of the above-described components performs data communication via a data communication bus.

컴퓨터 시스템은 네트워크에 커플링된 네트워크 인터페이스를 더 포함할 수 있다. 상기 프로세서는 중앙처리 장치(central processing unit (CPU))이거나, 혹은 메모리 및/또는 저장소에 저장된 명령어를 처리하는 반도체 장치일 수 있다. The computer system may further comprise a network interface coupled to the network. The processor may be a central processing unit (CPU), or a semiconductor device that processes instructions stored in memory and / or storage.

상기 메모리및 상기 저장소는 다양한 형태의 휘발성 혹은 비휘발성 저장매체를 포함할 수 있다. 예컨대, 상기 메모리는 ROM 및 RAM을 포함할 수 있다.The memory and the storage may include various forms of volatile or non-volatile storage media. For example, the memory may include ROM and RAM.

따라서, 본 발명의 실시예에 따른 GIS 정보를 이용한 위치 추정 방법은 컴퓨터에서 실행 가능한 방법으로 구현될 수 있다. 본 발명의 실시예에 따른 GIS 정보를 이용한 위치 추정 방법이 컴퓨터 장치에서 수행될 때, 컴퓨터로 판독 가능한 명령어들이 본 발명에 따른 인식 방법을 수행할 수 있다.Therefore, the position estimation method using GIS information according to the embodiment of the present invention can be implemented by a method executable by a computer. When a method of estimating a position using GIS information according to an embodiment of the present invention is performed in a computer device, computer-readable instructions can perform the recognition method according to the present invention.

한편, 상술한 본 발명에 따른 GIS 정보를 이용한 위치 추정 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로는 컴퓨터 시스템에 의하여 해독될 수 있는 데이터가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래시 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.Meanwhile, the position estimation method using the GIS information according to the present invention described above can be implemented as a computer-readable code on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium includes all kinds of recording media storing data that can be decoded by a computer system. For example, there may be a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), a magnetic tape, a magnetic disk, a flash memory, an optical data storage device and the like. The computer-readable recording medium may also be distributed and executed in a computer system connected to a computer network and stored and executed as a code that can be read in a distributed manner.

이상, 본 발명의 구성에 대하여 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명하였으나, 이는 예시에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술분야에 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 다양한 변형과 변경이 가능함은 물론이다. 따라서 본 발명의 보호 범위는 전술한 실시예에 국한되어서는 아니되며 이하의 특허청구범위의 기재에 의하여 정해져야 할 것이다.While the present invention has been described in detail with reference to the accompanying drawings, it is to be understood that the invention is not limited to the above-described embodiments. Those skilled in the art will appreciate that various modifications, Of course, this is possible. Accordingly, the scope of protection of the present invention should not be limited to the above-described embodiments, but should be determined by the description of the following claims.

100: 위성
200: A-GPS 서버
300: GIS 서버
400: 위치 추정 장치
410: GPS 신호 수신부
420: 통신부
430: 위치 연산부
440: 위치 보정부
100: satellite
200: A-GPS server
300: GIS server
400: position estimating device
410: GPS signal receiver
420:
430:
440:

Claims (10)

하나 이상의 프로세서를 포함하는 위치 추정 장치에 있어서,
위성으로부터 GPS 신호를 수신하는 GPS 신호 수신부;
상기 수신한 GPS 신호를 이용하여 상기 위치 추정 장치의 초기 위치를 추정하는 위치 연산부;
GIS 서버로부터 상기 초기 위치 주변의 GIS 정보를 수신하는 통신부; 및
상기 추정한 초기위치를 상기 수신한 GIS 정보에 의해 보정하여 상기 위치 추정 장치의 최종 위치를 결정하는 위치 보정부;
를 포함하는 GIS 정보를 이용한 위치 추정 장치.
1. A position estimation apparatus comprising at least one processor,
A GPS signal receiving unit for receiving a GPS signal from a satellite;
A position calculator for estimating an initial position of the position estimating apparatus using the received GPS signal;
A communication unit for receiving GIS information around the initial location from the GIS server; And
A position correcting unit for correcting the estimated initial position with the received GIS information to determine a final position of the position estimating apparatus;
And a position estimating unit for estimating a position of the object based on the GIS information.
제1항에 있어서, 상기 통신부는
상기 GIS 서버로부터 상기 추정한 초기 위치를 중심으로 기설정된 일정한 반경 내의 건물의 형태, 너비 및 높이 정보를 수신하는 것
인 GIS 정보를 이용한 위치 추정 장치.
The communication device according to claim 1,
And receiving the type, width, and height information of a building within a predetermined radius set around the estimated initial position from the GIS server
Position estimation apparatus using GIS information.
제1항에 있어서, 상기 위치 보정부는
상기 수신한 GIS 정보에 의해 상기 추정한 초기 위치 주변의 건물에 대한 정보를 분석하고, 상기 분석한 주변의 건물에 대한 정보를 토대로 상기 추정한 초기 위치를 중심으로 기설정된 일정한 반경 내의 복수의 후보 위치에서의 각 위성에 대한 LOS(Line of Sight) 또는 NLOS(Non- Line of Sight) 정보를 판단하고 이를 이용하여 상기 초기 위치를 보정하는 것
인 GIS 정보를 이용한 위치 추정 장치.
The apparatus of claim 1, wherein the position correcting unit
The information about buildings estimated around the initial position is analyzed based on the received GIS information, and a plurality of candidate positions within a predetermined constant radius centering on the estimated initial position based on the analyzed information about the surrounding buildings (LOS) or NLOS (Non-Line of Sight) information for each satellite in the satellite, and corrects the initial position using the information
Position estimation apparatus using GIS information.
제3항에 있어서, 상기 위치 보정부는
상기 후보 위치에서 상기 위성의 위치가 LOS 위치이면 상기 후보 위치에서 특정 GPS 신호의 SNR값을 라이시안 분포 모델(Rician Distribution Model)에 적용하여 상기 GPS 신호의 확률 밀도를 계산하고, NLOS 위치이면 상기 후보 위치에서 특정 GPS 신호의 SNR값을 레일리 분포 모델(Rayleigh Distribution Model)에 적용하여 상기 GPS 신호의 확률 밀도를 계산하는 것
인 GIS 정보를 이용한 위치 추정 장치.
The apparatus as claimed in claim 3, wherein the position correcting unit
If the position of the satellite is the LOS position at the candidate position, calculates the probability density of the GPS signal by applying the SNR value of the specific GPS signal to the Rician Distribution Model at the candidate position, Calculating the probability density of the GPS signal by applying an SNR value of a specific GPS signal to a Rayleigh Distribution Model
Position estimation apparatus using GIS information.
제4항에 있어서, 상기 위치 보정부는
개별 후보 위치에 대응하는 복수의 GPS 신호의 확률 밀도를 곱하여 현재 위치일 확률을 산출하고, 상기 현재 위치일 확률이 가장 큰 후보 위치를 최종 위치로 결정하는 것
인 GIS 정보를 이용한 위치 추정 장치.
5. The apparatus of claim 4, wherein the position correcting unit
Multiplying the probability density of a plurality of GPS signals corresponding to individual candidate positions to calculate a probability of being a current position and determining a candidate position having the greatest probability of the current position as a final position
Position estimation apparatus using GIS information.
하나 이상의 프로세서를 포함하는 위치 추정 장치에 의해 수행되는 위치 추정 방법에 있어서,
위성으로부터 GPS 신호를 수신하는 단계;
상기 수신한 GPS 신호를 이용하여 상기 위치 추정 장치의 초기 위치를 추정하는 단계;
GIS 서버로부터 상기 초기 위치 주변의 GIS 정보를 수신하는 단계; 및
상기 추정한 초기위치를 상기 수신한 GIS 정보에 의해 보정하여 상기 위치 추정 장치의 최종 위치를 결정하는 단계;
를 포함하는 GIS 정보를 이용한 위치 추정 방법.
A method for estimating a position performed by a position estimating apparatus including at least one processor,
Receiving a GPS signal from a satellite;
Estimating an initial position of the position estimating apparatus using the received GPS signal;
Receiving GIS information around the initial location from a GIS server; And
Determining the final position of the position estimating apparatus by correcting the estimated initial position with the received GIS information;
The method comprising the steps of:
제6항에 있어서, 상기 GIS 정보를 수신하는 단계는
상기 GIS 서버로부터 상기 추정한 초기 위치를 중심으로 기설정된 일정한 반경 내의 건물의 형태, 너비 및 높이 정보를 수신하는 것
인 GIS 정보를 이용한 위치 추정 방법.
7. The method of claim 6, wherein receiving the GIS information comprises:
And receiving the type, width, and height information of a building within a predetermined radius set around the estimated initial position from the GIS server
A method for estimating a location using GIS information.
제6항에 있어서, 상기 최종 위치를 결정하는 단계는
상기 수신한 GIS 정보에 의해 상기 추정한 초기 위치 주변의 건물에 대한 정보를 분석하고, 상기 분석한 주변의 건물에 대한 정보를 토대로 상기 추정한 초기 위치를 중심으로 기설정된 일정한 반경 내의 복수의 후보위치에서의 각 위성에 대한 LOS(Line of Sight) 또는 NLOS(Non- Line of Sight) 정보를 상기 초기 위치 주변의 건물에 대한 정보를 토대로 판단하고 이를 이용하여 상기 초기 위치를 보정하는 것
인 GIS 정보를 이용한 위치 추정 방법.
7. The method of claim 6, wherein determining the final position comprises:
The information about buildings estimated around the initial position is analyzed based on the received GIS information, and a plurality of candidate positions within a predetermined constant radius centering on the estimated initial position based on the analyzed information about the surrounding buildings (LOS) or non-line of sight (NLOS) information for each satellite on the basis of the information about the building around the initial position and correcting the initial position using the information
A method for estimating a location using GIS information.
제8항에 있어서, 상기 최종 위치를 결정하는 단계는
상기 후보 위치에서 상기 위성의 위치가 LOS 위치이면 상기 후보 위치에서 특정 GPS 신호의 SNR값을 라이시안 분포 모델(Rician Distribution Model)에 적용하여 상기 GPS 신호의 확률 밀도를 계산하고, NLOS 위치이면 상기 후보 위치에서 특정 GPS 신호의 SNR값을 레일리 분포 모델(Rayleigh Distribution Model)에 적용하여 상기 GPS 신호의 확률 밀도를 계산하는 것
인 GIS 정보를 이용한 위치 추정 방법.
9. The method of claim 8, wherein determining the final position comprises:
If the position of the satellite is the LOS position at the candidate position, calculates the probability density of the GPS signal by applying the SNR value of the specific GPS signal to the Rician Distribution Model at the candidate position, Calculating the probability density of the GPS signal by applying an SNR value of a specific GPS signal to a Rayleigh Distribution Model
A method for estimating a location using GIS information.
제9항에 있어서, 상기 최종 위치를 결정하는 단계는
개별 후보 위치에 대응하는 복수의 GPS 신호의 확률 밀도를 곱하여 현재 위치일 확률을 산출하고, 상기 현재 위치일 확률이 가장 큰 후보 위치를 최종 위치로 결정하는 것
인 GIS 정보를 이용한 위치 추정 방법.
10. The method of claim 9, wherein determining the final position comprises:
Multiplying the probability density of a plurality of GPS signals corresponding to individual candidate positions to calculate a probability of being a current position and determining a candidate position having the greatest probability of the current position as a final position
A method for estimating a location using GIS information.
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