KR20190060266A - 두 대의 무인 비행체를 이용하여 타겟 노드의 위치를 인식하는 장치 및 방법 - Google Patents

두 대의 무인 비행체를 이용하여 타겟 노드의 위치를 인식하는 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 타겟 노드의 위치 인식 방법은, 제1 무인 비행체가 상기 타겟 노드로부터 신호를 수신하는 단계; 상기 제1 무인 비행체가 상기 타겟 노드로부터 수신한 신호의 세기 및 신호를 수신한 시점에 대한 정보를 획득하는 단계; 제2 무인 비행체가 상기 타겟 노드로부터 수신한 신호의 세기 및 신호 수신 시점에 대한 정보를, 제1 무인 비행체가 상기 제2 무인 비행체로부터 수신하는 단계; 및 상기 제1 무인 비행체가, 상기 제1 무인 비행체의 수신 신호 세기 및 상기 제2 무인 비행체의 수신 신호 세기의 비율 및 상기 제1 무인 비행체의 신호 수신 시점 및 상기 제2 무인 비행체의 신호 수신 시점 간의 시간 차이를 이용해 상기 타겟 노드의 위치를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

두 대의 무인 비행체를 이용하여 타겟 노드의 위치를 인식하는 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR RECOGNIZING LOCATION OF TARGET USING TWO UNMANNED AERIAL VEHICLES}
본 발명은 타겟 노드의 위치를 인식하는 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 두 대의 무인 비행체를 이용하여 타겟 노드의 위치를 인식하는 장치 및 방법, 상기 방법을 이용하는 무인 비행체에 관한 것이다.
장거리 무선 센서 네트워크에서는 시스템에서 발생하는 여러가지 이벤트에 정확하게 대응하기 위해서 위치추정 기술이 요구된다. 기존의 실외 위치 추정 방법은 GNSS(Global Navigation Satellite System)/GPS(Global Positioning System)를 이용하여 위치추정을 수행하고 있다. 하지만, 기존의 위치추정 시스템에서 사용되는 GNSS/GPS 기술은 많은 연산량과 높은 전력 소모 때문에 제한된 처리 능력과 전력을 가진 센서 네트워크의 센서 노드에 적용하기에 적절하지 않다는 문제점이 있다.
이러한 문제점을 해결하려면 기존 통신 기술들의 통신 거리의 한계로 인하여 높은 밀도의 기지국 인프라(Infrastructure)를 필요로 하고, 정확도 또한 GNSS/GPS 기반 위치추정 시스템이 압도적으로 높아 인프라 기반 실외 위치추정 기술에 대한 연구는 이뤄지지 않고 있다. 하지만, GNSS/GPS 기반 위치추정 기술은 건물 밀집지대 등의 지리적 요건에 의해 정확도가 달라지며, 특히 산간 지대에서는 극히 낮은 정확도로 인하여 사용할 수 없다. 하지만 최근, LoRa, LTE-M 등의 LPWA(Low Power Wide Area) 통신 기술들의 출범으로, 기존 GNSS의 한계점으로 작용했던 산간 지대 등에서 사용할 수 있는 인프라(Infrastructure) 기반 위치추정 기술의 필요성이 대두되고 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 두 대의 무인 비행체를 이용해 타겟 노드의 위치를 인식하는 방법을 제공하는 데 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은, 상기 위치 인식 방법을 이용하는 위치 인식 장치를 제공하는 데 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 목적은 상기 위치 인식 방법을 이용하는 무인 비행체를 제공하는 데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 타겟 노드의 위치 인식 방법은, 제1 무인 비행체가 상기 타겟 노드로부터 신호를 수신하는 단계; 상기 제1 무인 비행체가 상기 타겟 노드로부터 수신한 신호의 세기 및 신호를 수신한 시점에 대한 정보를 획득하는 단계; 제2 무인 비행체가 상기 타겟 노드로부터 수신한 신호의 세기 및 신호 수신 시점에 대한 정보를, 제1 무인 비행체가 상기 제2 무인 비행체로부터 수신하는 단계; 및 상기 제1 무인 비행체가, 상기 제1 무인 비행체의 수신 신호 세기 및 상기 제2 무인 비행체의 수신 신호 세기의 비율 및 상기 제1 무인 비행체의 신호 수신 시점 및 상기 제2 무인 비행체의 신호 수신 시점 간의 시간 차이를 이용해 상기 타겟 노드의 위치를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 무인 비행체 및 상기 제2 무인 비행체는 GPS(Global Positioning System)를 통해 시각 동기화된 상태일 수 있다.
상기 타겟 노드의 위치를 결정하는 단계는, 상기 제1 무인 비행체의 수신 신호 세기 및 상기 제2 무인 비행체의 수신 신호 세기의 비율로부터 상기 제1 무인 비행체로부터 상기 타겟 노드까지의 제1 거리 대비 상기 제2무인 비행체로부터 상기 타겟 노드까지의 제2 거리의 비율을 도출하는 단계; 상기 거리 비율에 따라 상기 제1 무인 비행체를 중심으로 하는 제1 가상의 원 및 상기 제2 무인 비행체를 중심으로 하는 제2 가상의 원을 도출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 타겟 노드의 위치를 결정하는 단계는, 제1 무인 비행체가 이동하여 위치하는 지점을 중심으로 하여 도출되는 제3 가상의 원 및 제2 무인 비행체가 이동하여 위치하는 지점을 중심으로 하여 도출되는 제4 가상의 원을 도출하는 단계; 상기 제1 가상의 원, 상기 제2 가상의 원, 상기 제3 가상의 원, 및 상기 제4 가상의 원이 중첩하는 복수의 후보 지점을 도출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 타겟 노드의 위치를 결정하는 단계는 또한, 상기 제1 무인 비행체의 신호 수신 시점 및 상기 제2 무인 비행체의 신호 수신 시점 간의 시간 차이로부터 쌍곡선 함수(Hyperbolic function)를 도출하는 단계, 상기 쌍곡선 함수로부터 비롯되는 쌍곡선 및 상기 복수의 후보 지점이 중첩하는 지점을 상기 타겟 노드의 위치로 확정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 제1 무인 비행체 및 상기 제2 무인 비행체는 상기 타겟 노드와 LPWA(Low Power Wide Area) 방식을 이용해 통신할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 위치 인식 장치는 제1 무인 비행체에 포함되어 타겟 노드의 위치를 인식하는 장치로서, 상기 타겟 노드로부터 신호를 수신하여 수신한 신호의 세기 및 신호를 수신한 시점에 대한 정보를 획득하고, 제2 무인 비행체가 상기 타겟 노드로부터 수신한 신호의 세기 및 신호 수신 시점에 대한 정보를 수신하는 통신 모듈; 프로세서; 및 상기 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령을 저장하는 메모리를 포함하고, 상기 적어도 하나의 명령은, 상기 제1 무인 비행체의 수신 신호 세기 및 상기 제2 무인 비행체의 수신 신호 세기의 비율 및 상기 제1 무인 비행체의 신호 수신 시점 및 상기 제2 무인 비행체의 신호 수신 시점 간의 시간 차이를 이용해 상기 타겟 노드의 위치를 결정하도록 하는 명령을 포함할 수 있다.
상기 제1 무인 비행체 및 상기 제2 무인 비행체는 GPS(Global Positioning System)를 통해 시각 동기화된 상태일 수 있다.
상기 적어도 하나의 명령은, 상기 무인 비행체 및 상기 다른 무인 비행체 간의 수신 신호 세기의 비율로부터 산출되는 복수의 가상 곡선 및 상기 무인 비행체 및 상기 다른 무인 비행체의 신호 수신 시점 간의 시간 차이로부터 도출되는 쌍곡선 함수가 중첩하는 지점을 상기 타겟 노드의 위치로 확정하도록 하는 명령을 더 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 명령은, 상기 제1 무인 비행체의 수신 신호 세기 및 상기 제2 무인 비행체의 수신 신호 세기의 비율로부터, 상기 제1 무인 비행체로부터 상기 타겟 노드까지의 제1 거리 대비 상기 제2무인 비행체로부터 상기 타겟 노드까지의 제2 거리의 비율을 도출하도록 하는 명령; 및 상기 거리 비율에 따라 상기 제1 무인 비행체를 중심으로 하는 제1 가상의 원 및 상기 제2 무인 비행체를 중심으로 하는 제2 가상의 원을 도출하도록 하는 명령을 더 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 명령은, 제1 무인 비행체가 이동하여 위치하는 지점을 중심으로 하여 도출되는 제3 가상의 원 및 제2 무인 비행체가 이동하여 위치하는 지점을 중심으로 하여 도출되는 제4 가상의 원을 도출하도록 하는 명령; 및 상기 제1 가상의 원, 상기 제2 가상의 원, 상기 제3 가상의 원, 및 상기 제4 가상의 원이 중첩하는 복수의 후보 지점을 도출하도록 하는 명령을 더 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 명령은, 상기 제1 무인 비행체의 신호 수신 시점 및 상기 제2 무인 비행체의 신호 수신 시점 간의 시간 차이로부터 쌍곡선 함수(Hyperbolic function)를 도출하도록 하는 명령을 더 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 명령은, 상기 쌍곡선 함수로부터 비롯되는 쌍곡선 및 상기 복수의 후보 지점이 중첩하는 지점을 상기 타겟 노드의 위치로 확정하도록 하는 명령을 더 포함할 수 있다.
상기 제1 무인 비행체 및 상기 제2 무인 비행체는 상기 타겟 노드와 LPWA(Low Power Wide Area) 방식를 이용해 통신할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 무인 비행체는 다른 무인 비행체와 통신하며 타겟 노드의 위치를 인식하는 무인 비행체로서, 인공위성으로부터 수신한 신호에 기초하여 기준 시각을 제공하는 GPS(Global Positioning System) 수신부; 상기 타겟 노드로부터 신호를 수신하여 수신한 신호의 세기 및 신호를 수신한 시점에 대한 정보를 획득하고, 상기 다른 무인 비행체가 상기 타겟 노드로부터 수신한 신호의 세기 및 신호 수신 시점에 대한 정보를 수신하는 통신 모듈; 및 상기 무인 비행체의 수신 신호 세기 및 상기 다른 무인 비행체의 수신 신호 세기의 비율 및 상기 무인 비행체의 신호 수신 시점 및 상기 다른 무인 비행체의 신호 수신 시점 간의 시간 차이를 이용해 상기 타겟 노드의 위치를 결정하는 프로세서를 포함할 수 있다.
상기 무인 비행체는 다른 무인 비행체와 GPS(Global Positioning System) 신호를 통해 시각 동기화될 수 있다.
상기 무인 비행체는 타겟 노드와 LPWA(Low Power Wide Area) 방식을 이용해 통신할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 무인 비행체 및 상기 다른 무인 비행체 간의 수신 신호 세기의 비율로부터 산출되는 복수의 가상 곡선 및 상기 무인 비행체 및 상기 다른 무인 비행체의 신호 수신 시점 간의 시간 차이로부터 도출되는 쌍곡선 함수가 중첩하는 지점을 상기 타겟 노드의 위치로 확정할 수 있다.
상기와 같은 본 발명의 실시예들에 따르면, 앵커가 타켓 노드를 둘러싸고 있어야 하는 기존 위치 인식 기술의 제약점을 RSSR과 TDoA방식을 활용하여 해결할 수 있다.
또한, 본 발명을 활용하면 2대의 무인 비행체만으로도 이동하면서 이동 경로에 위치한 타겟 노드들의 위치를 정확하게 인식할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 타겟 위치 인식 방법의 개념도이다.
도 2는 두 대의 무인 비행체 및 타겟 노드의 배치예를 나타낸다.
도 3은 제1 무인 비행체와 타겟 간의 거리 대비 제2 무인 비행체와 타겟 간의 거리의 비율이 2인 경우의 다양한 예를 나타낸 도면이다.
도 4는 제1 무인 비행체와 타겟 간의 거리 대비 제2 무인 비행체와 타겟 간의 거리의 비율이 2이고 두 무인 비행체가 이동하는 경우의 배치예를 나타낸 도면이다.
도 5는 타겟 노드가 두 대의 무인 비행체 사이에 위치하는 경우 TDoA 방식으로 얻어진 쌍곡선을 나타낸 도면이다.
도 6은 타겟 노드가 두 대의 무인 비행체 사이에 위치하지 않는 경우 TDoA 방식으로 얻어진 쌍곡선을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 타겟 노드의 위치를 인식한 결과의 일 실시예를 도시한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 타겟 노드의 위치를 인식한 결과의 다른 실시예를 도시한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 비행체의 블록 구성도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 인식 방법의 동작 순서도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 타겟 노드의 위치를 확정하는 방법의 세부 동작 순서도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는 데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는"이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 타겟 위치 인식 방법의 개념도이다.
본 발명에서는 도 1에 도시된 바와 같이 두 대의 무인 비행체(100-1, 1002) 를 이용하여 타겟 노드(20)의 위치를 인식한다. 여기서, 무인 비행체는 드론(drone)일 수 있다. 또한, 타겟 노드(20)는 무인 비행체와 통신 가능한 다양한 사물 디바이스, 스마트 디바이스, 웨어러블 디바이스((Wearable Device), 예를 들어, 워치형 단말기(Smartwatch), 글래스형 단말기(Smart Glass), HMD(Head Mounted Display))와 같은 다양한 노드를 포함할 수 있다.
본 발명에서는 인프라 기반 위치 인식 방식에 따라 두 대의 무인 비행체를 이용해 타겟의 위치를 인식한다. 태그 역할을 하는 타겟이 일정한 주기로 비콘(beacon) 신호를 방송하면, 앵커 역할을 수행하는 무인 비행체가 비콘 신호를 수신하고 이를 이용해 타겟의 위치를 인식한다.
한편, 최근 고출력 모터의 소형화와 위치제어 기술의 발전 등 IT 기술의 비약적인 발전으로 무인 비행체의 발전이 두드러지고 있으며, 그에 따라 무인 비행체는 비행체의 비행을 위하여 대부분 GPS 장치와 나침판 기능을 보유한다. 또한, 과거 커다란 크기와 많은 전력을 소요하던 무선통신장비의 소형화가 가능해젼 이동하는 무인 비행체에도 무선통신 장비가 설치, 운영될 수 있는 환경이 조성되었다. GPS(Global Positioning System)란 인공위성을 이용하여 물체의 위치, 속도 등의 측정 서비스를 제공하는 시스템으로서, GPS를 이용하여 위치를 측정(측위)할 때에는 인공위성으로부터 수신된 GPS 신호에 기초하여 위치를 측정한다.
즉, 본 발명에 따른 무인 비행체는 통신 모듈, GPS 장치, 나침반 기능을 포함할 수 있다. 그에 따라 본 발명에 따른 무인 비행체는 GPS 장치를 이용하여 자신의 위치 정보를 정확히 인식한다. 또한, 무인 비행체에 설치되는 무선통신 모듈은 GPS의 시간에 동기되어 운영되며, 2대의 무인비행체에 설치된 무선통신 모듈로 인해 무인 비행체 상호 간의 무선 통신이 가능하다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 통신 모듈, GPS 장치, 나침반 기능을 포함하는 제1 무인 비행체(100-1) 및 제2 무인 비행체(100-2)는 타겟(20)으로부터 수신한 신호의 세기 및 신호가 도달한 시점에 대한 정보를 이용해 타겟의 위치를 인식할 수 있다.
두 대의 무인 비행체(100-1, 100-2) 및 타겟 노드는 LPWA(Low Power Wide Area) 방식을 이용해 통신할 수 있다. LPWA 통신 방식은 롱 레인지(Long range)의 넓은 커버리지 반경(대략 1km 이상)과 낮은 데이터 전송률을 갖는 통신 방식으로, 기존에 숏 레인지(short rage)가 주로 사용되던 IoT 분야에서 배터리 수명 및 가격 경쟁력 면에서 장점을 보여주는 통신 방식이다. LPWA 통신 방식은, 넓은 지역에 걸쳐 산재되어 있는 IoT 기기로부터 생성되는 데이터의 양이 매우 적고 데이터 교환의 빈도가 낮아 배터리 하나로 수년 이상 동작해야 하는 사물인터넷 기기 및 응용 분야에 적합하다. LPWA 통신 방식으로 통신망을 구현하기 위한 기술로는 ISM(Industrial Scientific Medical band) 면허 불필요 대역을 사용하는 로라(LoRaWAN), 시그폭스(SIGFOX) 등과 이동통신 면허 대역을 이용하는 LTE-MTC(또는 LTE-M)(LTE Machine-Type Communications), 협대역 사물 인터넷(NB-IoT) 기술 등이 있다.
기존에 무선 네트워크에서의 위치 추정 기법은 위치 추정을 원하는 디바이스가 송신한 신호에서 여러 파라미터를 추출해 해당 파라미터들을 이용하여 거리를 계산하여 삼각측량법을 적용시키거나, 기지국에서 수신한 신호의 차를 이용하여 삼변측량법을 적용시켜 디바이스가 위치한 좌표를 계산하는 기법을 사용하였다.
하지만 본 발명에 따른 위치 인식 기법은 도 1에 도시된 바와 같이 2 대의 무인 비행체(100-1, 100-2)를 활용하여 타겟의 위치를 인식한다. 또한 도 1에서는 타겟이 2 대의 무인 비행체 사이에 위치하는 경우를 도시하나, 본 발명은 타겟이 제1 무인 비행체 및 제2 무인 비행체의 좌측, 또는 우측, 또는 위쪽 또는 아래쪽에 위치하는 경우에 대해서도 적용될 수 있다. 도 1에서 C1은 제1 무인 비행체(100-1)를 중심으로 하고 제1 무인 비행체(100-1) 및 타겟 간의 거리를 반경으로 하는 가상의 원이고, C2는 제2 무인 비행체(100-2)를 중심으로 하고 제2 무인 비행체(100-2) 및 타겟 간의 거리를 반경으로 하는 가상의 원이다.
한편, 기존에 위치를 추정하는 기법 중 많이 사용되던 기법이 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 정보를 이용한 위치 인식 기술이다. RSSI 기반 기술은, 센서 노드가 위치 추정을 하기 위한 패킷을 전송하면 해당 패킷에 대하여 각 기지국들이 그 신호의 세기(RSSI)를 계산하여, 해당 신호 세기에 따른 거리를 역으로 추산한 후, 계산된 거리를 기반으로 삼각측량법을 이용하여 센서 노드의 위치를 계산하는 방법이다. 하지만, RSSI는 로그(log) 값을 기반으로 계산되기 때문에, LPWA 통신 기술 상에서 RSSI의 절대값이 일정 수치를 넘어서면, RSSI 값의 단위당 거리가 수 km까지 증가하기 때문에 계산에 기반한 추정 위치의 오차가 매우 커지는 문제점이 있다.
또 다른 위치 추정 기법 중 하나로 ToA(Time of Arrival) 기반 기술을 들 수 있다. ToA 기술은 단방향 및 양방향으로 나뉘는 데, 단방향 ToA기술은 센서 노드가 위치 추정을 위한 패킷을 송신하면, 각 기지국들이 해당 패킷에 대해 전송된 타임스탬프(Transmitted Timestamp) 및 수신된 타임스탬프(Received Timestamp)의 값의 차이를 산출하고, 이를 이용해 거리를 역으로 추산한 후, 계산된 거리를 기반으로 삼각측량법을 이용하여 센서 노드의 위치를 계산하는 방법이다.
하지만, 단방향 ToA기술은 기지국 및 모든 센서 노드들 간의 시각동기화가 이뤄져야 한다는 전제조건이 필요하고, 빛의 속도는 300,000km/s이기 때문에 이를 위한 나노초 해상도의 고도의 정밀 시각 동기화 기술이 필요하다는 문제점이 있다.
양방향 ToA기술은 센서 노드와 기지국 간의 시간 동기화 없이 적용할 수 있다는 장점이 있다. 양방향 ToA기술에 따르면, 센서 노드가 위치 추정을 하기 위한 패킷을 송신하면, 패킷을 수신한 기지국들이 해당 패킷을 센서 노드에게 다시 전송해 준다. 이때, 센서 노드가 기지국들로부터 패킷을 수신하면, 최초 송신 시의 시각과 재전송된 패킷을 수신한 시각의 차에서, 기지국의 내부 처리 시간을 뺀 뒤, 2로 나눠주면 기지국과 센서 노드 사이에서의 피킷의 전송 시간을 계산할 수 있고, 이로부터 거리를 역 추산할 수 있다. 이 계산된 거리를 이용해서 삼각측량법을 적용한 후 센서 노드의 위치를 계산하는 방법이 양방향 ToA기술이다.
하지만, 해당 기법을 적용하기 위해서는 기지국의 내부 신호 처리시간을 계산할 때, 오차가 나노초 이하여야 한다는 문제점이 있다. 또한, 정확한 시간 차의 계산을 위해 물리 계층에서 시간 계산이 이뤄져야 한다.
또 다른 하나는 TDoA(Time Difference of Arrival) 기반 기술이며, TDoA기술은 기지국 간 시간 동기화만을 필요로 한다는 점에서 장점을 가진다. TDoA 기술은, 센서 노드가 패킷을 보내면 시간 동기화가 되어 있는 기지국 간 수신 타임스탬프(Received Timestamp)의 시간 차이를 계산하여 쌍곡선 함수(Hyperbolic function)를 이용하여 센서 노드의 위치를 계산하는 방법이다. TDoA 기법은 센서 노드에 대한 제약이 거의 없고, 기지국 측에서 센서 노드의 위치를 계산할 수 있다는 장점이 있다. 하지만, 기지국 간 시간 동기화 역시 나노초 단위 오차의 시간 동기화가 필요하고, 쌍곡선 함수를 이용하기 때문에, 일반적인 계산 방법으로는 센서 노드의 위치를 계산할 수 없고, 뉴튼 방법(Newton method) 혹은 테일러 시리즈(Taylor series) 등을 활용한 방법으로 근사치를 계산하여야 한다는 문제점이 있다.
앞서 살펴본 바와 같이 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 이용한 위치 인식 기술이 WPAN(Wireless Personal Area Network)에서 많이 사용되었다. 이와 같은 RSSI기반의 위치인식은 LOS(Line of Sight)를 제공하는 환경에서는 어느정도 안정적인 성능을 보여주지만, 장애물에 채널 환경이 변경되거나, 앵커의 위치가 이동하는 경우에는 큰 오차를 가지게 된다. 본 발명과 같이 무인비행체를 위치인식의 앵커로 활용하는 경우에는 무인비행체의 고도와 지형에 따라 채널환경이 많이 변경될 것임으로 RSSI 방식을 적용하기에는 부적절하다.
그러나, 이와 같이 채널 환경에 따라 RSSI 값에는 많은 변화가 있더라도 두 대의 무인 비행체에 수신되는 노드의 신호의 비율은 크게 변경되지 않는다. 따라서, 본 발명은, 신호의 세기가 아닌, 두 대의 무인 비행체에 설치된 통신 모듈에 수신된 타겟 노드의 신호 세기의 비율(Received Signal Strength Ratio: RSSR)을 활용하고자 한다.
도 2는 두 대의 무인 비행체 및 타겟의 배치예를 나타낸다.
무인 비행체에서 수신하는 신호의 세기는 무인 비행체와 타겟과의 거리의 제곱에 반비례하며 각 무인 비행체에서 수신한 신호의 세기는 타겟까지의 거리에 대한 함수로 나타낼 수 있다. 예를 들어, 제1 무인 비행체가 수신한 신호의 세기를 P1이라 하고 제2 무인 비행체가 수신한 신호의 세기를 P2라 하면, 두 신호 세기의 비율(RSSR)은 아래 수학식 1과 같이 거리에 대한 함수로 나타낼 수 있다.
Figure pat00001
여기서, d1은 제1 무인 비행체와 타겟 노드와의 거리이고, d2는 제2 무인 비행체와 타겟 노드와의 거리이다.
수학식 1에 따르면 수신신호의 비율을 이용하여 거리 비를 획득할 수 있다. 예를 들어, 두 대의 무인 비행체에 수신된 신호 세기의 차이가 6dB라고 가정한다면, 신호를 송신하는 타겟 노드와 무인 비행체 간의 거리가 2배의 차이를 가지게 된다.
즉, 제1 무인 비행체와 타겟 노드와의 거리를 d1이라 하고 제2 무인 비행체와 타겟 노드와의 거리를 d2라고 한다면 d1 = 2 * d2이거나 d1 = 1/2 * d2의 관계가 성립하게 된다. 다양한 배치예들 중 d1 = 2 * d2의 조건을 만족하고 타겟 노드가 두 대의 무인 비행체를 연결하는 가상의 선상에 위치하는 경우를 고려하면 도 2에 도시된 바와 같은 2가지 경우를 도출할 수 있다.
도 2를 살펴보면 제1 무인 비행체(100-1) 및 제2 무인 비행체(100-2) 사이에 타겟 노드(20-1)가 배치되고, 제1 무인 비행체(100-1)와 타겟 노드(20-1) 사이의 거리가 d1이고 제2 무인 비행체(100-2)와 타겟 노드(20-1) 사이의 거리가 d2일 때, d1 = 1/2*d2 의 관계가 성립한다. 이 경우 제1 무인 비행체(100-1)를 중심으로 하고 d1을 반경으로 하는 원(C1-1)과 제2 무인 비행체(100-2)를 중심으로 하고 d2를 반경으로 하는 원(C2-1)이 외접하는 곳에 타겟 노드가 위치하게 된다.
제1 무인 비행체(100-1)와 타겟 노드(20-1) 사이의 거리가 d1이고 제2 무인 비행체(100-2)와 타겟 노드(20-1) 사이의 거리가 d2일 때, d1 = 1/2*d2 의 관계가 성립하는 또 다른 배치예에 따르면, 제1 무인 비행체(100-1) 및 제2 무인 비행체(100-2)의 왼편에 타겟 노드(20-2)가 배치되고 제1 무인 비행체(100-1)를 중심으로 하고 d1을 반경으로 하는 원(C1-2)이 제2 무인 비행체(100-2)를 중심으로 하고 d2를 반경으로 하는 원(C2-2)과 내접하는 곳에 타겟 노드가 위치한다.
도 2는 두 대의 무인비행체가 수신한 신호의 크기가 6dB 차이를 가질 때 두 대의 드론과 노드 사이의 거리가 가장 가까운 경우와 가장 먼 경우의 예를 보여준다.
한편, 제1 무인 비행체와 타겟 간의 거리 대비 제2 무인 비행체와 타겟 간의 거리 비율이 2배인 경우는 도 2에 도시된 경우 외에도 많은 경우가 존재할 수 있다.
도 3은 제1 무인 비행체와 타겟 간의 거리 대비 제2 무인 비행체와 타겟 간의 거리의 비율이 2인 경우의 다양한 예를 나타낸 도면이다.
도 3은 도 2에 도시된 배치예를 포함하여 두 대의 무인비행체 사이의 거리 비율이 2배로 유지되는 경우, 노드가 위치 가능한 곳을 좀더 여러 곳 표시한 도면이다. 도 3에서 사각형으로 표시된 12 개의 위치(20)가 타겟 노드로부터 각각의 무인비행체 사이의 거리 비율이 2배가 되는 경우 타겟 노드가 위치할 수 있는 위치들이다.
12 개의 타겟 노드의 위치는 각 무인 비행체로부터 타겟 노드까지의 추정 거리로부터 도출되는 반경이 겹치는 위치로 설정된다. 각 무인 비행체로부터 타겟 노드까지의 추정 거리는 각 무인 비행체에서 타겟 노드로부터의 수신하는 신호의 세기 비율(Received Signal Strength Ratio: RSSR)에 따라 설정될 수 있다.
그에 따라, 제1 무인 비행체(C1-1)를 중심으로 하고 제1 무인 비행체로부터 타겟 노드까지의 추정 거리를 반경으로 하는 원(C1-1, C1-2, C1-3, C1-4, C1-5, C1-6, C1-7) 그리고, 제2 무인 비행체를 중심으로 하고 제2 무인 비행체로부터 타겟 노드까지의 추정 거리를 반경으로 하는 원(C2-1, C2-2, C2-3, C2-4, C2-5, C2-6, C2-7)을 그릴 수 있다.
서로 대응하는 두 개의 원 C1, C2가 만나는 지점이 타겟 노드가 위치 가능한 지점이며 예를 들어, C1-1 및 C2-1이 중첩하는 하나의 지점, C1-2 및 C2-2가 중첩하는 2 개의 지점 등이 타겟 노드가 위치 가능한 지점들이다. 앞서 도 2를 통해 살펴본 2 가지 경우를 제외하고 나머지 5개 경우에 대해서는 두 원의 접점이 두 군데 발생하며, 도 3에 도시된 예에서만 12개의 후보 지점이 존재한다.
즉, 2대의 무인 비행체만을 사용하는 경우에는 노드의 정확한 위치를 파악할 수 없다. 그런데, 무인 비행체는 고정되어 있는 것이 아니라 시간에 따라 이동할 수 있으므로 1차 위치 측정 지점에서 타겟 노드의 후보 위치들을 파악하고 일정 시간 후, 즉 이동하여 동일한 동작을 수행하고 앞서 1차 위치 측정 지점에서 수행한 결과와의 접점을 찾으면 타겟 노드의 위치를 좀더 정확하게 파악할 수 있다.
도 4는 제1 무인 비행체와 타겟 간의 거리 대비 제2 무인 비행체와 타겟 간의 거리의 비율이 2이고 두 대의 무인 비행체가 이동하는 경우의 배치예를 나타낸 도면이다.
도 4는 도 3에 도시된 두 대의 무인 비행체가 모두 이동한 경우를 나타낸다. 표시의 복잡도 때문에 모든 원에 대해 기호를 표시하지는 않았으나, 현재의 제1 무인 비행체로부터 비롯된 원 및 현재의 제2 무인 비행체로부터 비롯된 원, 그리고 이동하기 전인 과거의 제1 무인 비행체로부터 비롯된 원 및 과거의 제2 무인 비행체로부터 비롯된 원이 모두 겹치는 지점이 타겟 노드의 후보 위치가 될 수 있다.
도 4에서 "세모(▲)"로 표시된 위치가 타겟 노드의 후보 위치이며 총 2곳임을 확인할 수 있다. 이와 같이 두 대의 무인비행체에 수신된 신호의 비율(RSSR)을 이용하여 노드 위치의 후보지를 선택하는 경우에도 타겟 노드의 후보지가 한 곳이 아니라 2곳이어서 타겟 노드의 위치를 특정할 수 없다는 문제가 발생한다.
따라서, 무인 비행체에 수신된 신호의 비율(RSSR)에 대한 정보만을 이용해서는 타겟 노드의 위치를 정확하게 인지할 수 없다.
본 발명에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 추가적인 정보를 이용해 타겟 노드의 위치를 인식하고자 한다. 본 발명에 따른 무인 비행체는 GSP 모듈을 포함하고 있으므로, 무인 비행체에 설치되는 통신 모듈은 GSP 기반의 시각 동기화가 이루어질수 있다. 따라서, 본 발명에서는 두 대의 무인비행체에 설치된 통신 모듈을 통해 수신한 타겟 노드의 시간 정보를 활용하는 TDoA 방식을 추가로 활용할 수 있다.
도 5는 타겟 노드가 두 대의 무인 비행체 사이에 위치하는 경우 TDoA 방식으로 얻어진 쌍곡선을 나타낸 도면이다.
본 발명에 따르면 2대의 무인 비행체가 타겟 노드가 송신하는 패킷을 수신하고 2 대의 무인 비행체가 각각 패킷을 수신한 시각에 대한 정보인 수신 타임스탬프의 시간 차이를 이용하여 신호 발생원의 위치를 쌍곡선의 형태로 표시할 수 있으며, 도 5에서 이와 같은 쌍곡선 함수(H)를 확인할 수 있다. 이는, 2대의 무인 비행체 간에 GPS를 이용한 시각 동기화가 이루어지기 때문에 가능하다.
한편, 본 발명에서 이용하는 TDoA 방식은 송신기와 수신기 간의 시각 동기화가 요구되지 않고 입력 신호를 모르는 경우에도 적용될 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 위치 인식 방법은 타겟 노드와 무인 비행체 간의 시각 동기화를 필요로 하지 않는다.
도 6은 타겟 노드가 두 대의 무인 비행체 사이에 위치하지 않는 경우 TDoA 방식으로 얻어진 쌍곡선을 나타낸 도면이다.
도 6은, 제1 무인 비행체(100-1)로부터 비롯된 가상의 원이 제2 무인 비행체(100-2)로부터 비롯된 가상의 원과 내접하는 경우를 포함하여 타겟 노드가 제1 무인 비행체 및 제2 무인 비행체의 좌측에 배치된 경우에 있어서 TDoA 방식으로 얻어진 쌍곡선을 나타낸 도면이다.
한편, 일반적인 TDoA 방식에서 하나의 쌍곡선 함수를 도출하기 위해서는 2개의 앵커가 필요한데, 쌍곡선 하나로는 타겟 노드의 위치를 특정할 수 없기 때문에 타겟 노드의 위치를 구하기 위해서는 3개 이상의 앵커가 필요하다.
하지만, 본 발명에서는 2대의 무인비행체를 앵커로 사용하여 TDoA 방식을 이용해 하나의 쌍곡선 함수(Hyperbolic function)를 도출하고, 앞서 설명한 수신신호 세기 비율(RSSR) 정보와 결합하여 타겟 노드의 위치를 확정할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 타겟 노드의 위치를 인식한 결과의 일 실시예를 도시한다.
도 7은 앞서 도 4를 통해 나타낸 바와 같이 RSSR 기반으로 계산된 2 곳의 노드 후보 위치에 TDoA를 기반으로 하여 산출한 쌍곡선을 추가하여 표시한 도면으로, 타겟 노드가 제1 무인 비행체(100-1) 및 제2 무인 비행체(100-2) 사이에 위치하는 경우를 나타낸다.
도 7에서 RSSR 기반으로 하여 도출된 원 및 TDoA를 기반으로 하여 산출한 쌍곡선이 만나는 곳(별표(★)로 표시)이 최종적인 타겟 노드의 위치이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 타겟 노드의 위치를 인식한 결과의 다른 실시예를 도시한다.
도 8은 앞서 도 4를 통해 나타낸 바와 같이 RSSR 기반으로 계산된 2 곳의 노드 후보 위치에 TDoA를 기반으로 하여 산출한 쌍곡선을 추가하여 표시한 도면으로, 타겟 노드가 제1 무인 비행체(100-1) 및 제2 무인 비행체(100-2) 사이에 위치하지 않는 경우를 나타낸다.
도 8에서도 RSSR 기반으로 하여 도출된 원 및 TDoA를 기반으로 하여 산출한 쌍곡선이 만나는 곳(별표(★)로 표시)이 최종적인 타겟 노드의 위치이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 비행체의 블록 구성도이다.
본 발명에 따른 무인 비행체(100)는 위치 인식 장치를 포함할 수 있으며, 위치 인식 장치는 프로세서(110), 메모리(120), 통신 모듈(130)를 포함할 수 있다. 무인 비행체는 위치 인식 장치에 더하여 GPS(140) 및 안테나(150)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 무인 비행체는 다른 무인 비행체와 통신하며 타겟 노드의 위치를 인식하는데, 인공위성으로부터 수신한 신호에 기초하여 기준 시각을 제공하는 GPS(Global Positioning System) 수신부; 상기 타겟 노드로부터 신호를 수신하여 수신한 신호의 세기 및 신호를 수신한 시점에 대한 정보를 획득하고, 상기 다른 무인 비행체가 상기 타겟 노드로부터 수신한 신호의 세기 및 신호 수신 시점에 대한 정보를 수신하는 통신 모듈; 및 상기 무인 비행체의 수신 신호 세기 및 상기 다른 무인 비행체의 수신 신호 세기의 비율 및 상기 무인 비행체의 신호 수신 시점 및 상기 다른 무인 비행체의 신호 수신 시점 간의 시간 차이를 이용해 타겟 노드의 위치를 결정하는 프로세서를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 프로세서는 상기 무인 비행체 및 상기 다른 무인 비행체 간의 수신 신호 세기의 비율로부터 산출되는 복수의 가상 곡선 및 상기 무인 비행체 및 상기 다른 무인 비행체의 신호 수신 시점 간의 시간 차이로부터 도출되는 쌍곡선 함수가 중첩하는 지점을 상기 타겟 노드의 위치로 확정할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 인식 장치는, 제1 무인 비행체에 포함되어 타겟 노드의 위치를 인식하며, 타겟 노드로부터 신호를 수신하여 수신한 신호의 세기 및 신호를 수신한 시점에 대한 정보를 획득하고, 제2 무인 비행체가 상기 타겟 노드로부터 수신한 신호의 세기 및 신호 수신 시점에 대한 정보를 수신하는 통신 모듈; 프로세서; 및 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령을 저장하는 메모리를 포함할 수 있다.
여기서, 메모리에 포함된 적어도 하나의 명령은, 제1 무인 비행체의 수신 신호 세기 및 제2 무인 비행체의 수신 신호 세기의 비율 및 상기 제1 무인 비행체의 신호 수신 시점 및 상기 제2 무인 비행체의 신호 수신 시점 간의 시간 차이를 이용해 상기 타겟 노드의 위치를 결정하도록 하는 명령을 포함할 수 있다.
통신 모듈(130)은 다양한 무선 통신 기술(예를 들어, 4G 통신 기술, 5G 통신 기술, WiBro(Wireless Broadband) 기술, WLAN(Wireless Local Area Network) 기술, WPAN(Wireless Personal Area Network) 기술 등)을 제공할 수 있다.
GPS 수신부(140)는 인공위성으로부터 수신한 GPS신호에 따라 기준 시각 정보를 제공한다.
또한, 프로세서(110)는 무인 비행체의 수신 신호 세기 및 다른 무인 비행체의 수신 신호 세기의 비율 및 무인 비행체의 신호 수신 시점 및 다른 무인 비행체의 신호 수신 시점 간의 시간 차이를 이용해 타겟 노드의 위치를 결정하는 프로세서를 포함할 수 있다.
좀더 구체적으로 프로세서는, 무인 비행체 및 다른 무인 비행체 간의 수신 신호 세기의 비율로부터 산출되는 복수의 가상 곡선 및 무인 비행체 및 상기 다른 무인 비행체의 신호 수신 시점 간의 시간 차이로부터 도출되는 쌍곡선 함수가 중첩하는 지점을 타겟 노드의 위치로 확정할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 인식 방법의 동작 순서도이다.
도 10에 도시된 위치 인식 방법은 본 발명에 따른 위치 인식 장치 또는 무인 비행체에 의해 수행될 수 있으나, 동작 주체가 이에 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 일 실시예에 따른 위치 인식 방법에서는 우선, 제1 무인 비행체가 타겟 노드로부터 신호를 수신하고(S110), 타겟 노드로부터 수신한 신호의 세기 및 신호를 수신한 시점에 대한 정보를 획득한다(S130).
제1 무인 비행체는 또한, 제2 무인 비행체가 타겟 노드로부터 수신한 신호의 세기 및 신호 수신 시점에 대한 정보를, 제2 무인 비행체로부터 수신한다(S150).
제1 무인 비행체는, 제1 무인 비행체의 수신 신호 세기 및 제2 무인 비행체의 수신 신호 세기의 비율 및 제1 무인 비행체의 신호 수신 시점 및 제2 무인 비행체의 신호 수신 시점 간의 시간 차이를 이용해 상기 타겟 노드의 위치를 결정한다(S170).
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 타겟 노드의 위치를 확정하는 방법의 세부 동작 순서도이다.
도 11은 제1 무인 비행체에 의해 수행되는 타겟 노드의 위치 결정 단계(S170)의 상세 동작을 설명하기 위한 도면이다.
제1 무인 비행체의 수신 신호 세기 및 제2 무인 비행체의 수신 신호 세기로부터 신호세기의 비율(RSSR)을 산출한 제1 무인 비행체는, RSSR 을 이용해 제1 무인 비행체로부터 타겟 노드까지의 제1 거리 대비 상기 제2무인 비행체로부터 타겟 노드까지의 제2 거리의 비율을 도출한다(S171).
도출된 제1 거리 대 제2 거리의 비율에 따라 제1 무인 비행체를 중심으로 하는 복수의 제1 가상의 원 및 제2 무인 비행체를 중심으로 하는 복수의 제2 가상의 원을 도출한다(S172).
이후 제1 무인 비행체 및 제2 무인 비행체가 이동하면, 제1 무인 비행체가 이동하여 위치하는 지점을 중심으로 하여 도출되는 복수의 제3 가상의 원 및 제2 무인 비행체가 이동하여 위치하는 지점을 중심으로 하여 도출되는 복수의 제4 가상의 원을 도출한다(S173).
제1 가상의 원, 제2 가상의 원, 제3 가상의 원, 및 제4 가상의 원을 모두 획득하면 이들 원이 모두 중첩하는 복수의 후보 지점을 도출한다(S174).
제1 무인 비행체는 또한, 제1 무인 비행체의 신호 수신 시점 및 제2 무인 비행체의 신호 수신 시점 간의 시간 차이로부터 쌍곡선 함수(Hyperbolic function)를 도출한다(S175).
쌍곡선 함수가 도출되면, 쌍곡선 함수로부터 비롯되는 쌍곡선 및 복수의 후보 지점이 중첩하는 지점을 타겟 노드의 위치로 확정한다(S176).
본 발명의 실시예에 따른 방법의 동작은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산 방식으로 컴퓨터로 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 롬(rom), 램(ram), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다. 프로그램 명령은 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다.
본 발명의 일부 측면들은 장치의 문맥에서 설명되었으나, 그것은 상응하는 방법에 따른 설명 또한 나타낼 수 있고, 여기서 블록 또는 장치는 방법 단계 또는 방법 단계의 특징에 상응한다. 유사하게, 방법의 문맥에서 설명된 측면들은 또한 상응하는 블록 또는 아이템 또는 상응하는 장치의 특징으로 나타낼 수 있다. 방법 단계들의 몇몇 또는 전부는 예를 들어, 마이크로프로세서, 프로그램 가능한 컴퓨터 또는 전자 회로와 같은 하드웨어 장치에 의해(또는 이용하여) 수행될 수 있다. 몇몇의 실시예에서, 가장 중요한 방법 단계들의 하나 이상은 이와 같은 장치에 의해 수행될 수 있다.
실시예들에서, 프로그램 가능한 로직 장치(예를 들어, 필드 프로그머블 게이트 어레이)가 여기서 설명된 방법들의 기능의 일부 또는 전부를 수행하기 위해 사용될 수 있다. 실시예들에서, 필드 프로그머블 게이트 어레이는 여기서 설명된 방법들 중 하나를 수행하기 위한 마이크로프로세서와 함께 작동할 수 있다. 일반적으로, 방법들은 어떤 하드웨어 장치에 의해 수행되는 것이 바람직하다.
이상 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 무인 비행체 110: 프로세서
120: 메모리 130: 통신 모듈
140: GPS 수신부 150: 안테나

Claims (19)

  1. 무인 비행체가 타겟 노드의 위치를 인식하는 방법으로서,
    제1 무인 비행체가 상기 타겟 노드로부터 신호를 수신하는 단계;
    상기 제1 무인 비행체가 상기 타겟 노드로부터 수신한 신호의 세기 및 신호를 수신한 시점에 대한 정보를 획득하는 단계;
    제2 무인 비행체가 상기 타겟 노드로부터 수신한 신호의 세기 및 신호 수신 시점에 대한 정보를, 제1 무인 비행체가 상기 제2 무인 비행체로부터 수신하는 단계; 및
    상기 제1 무인 비행체가, 상기 제1 무인 비행체의 수신 신호 세기 및 상기 제2 무인 비행체의 수신 신호 세기의 비율 및 상기 제1 무인 비행체의 신호 수신 시점 및 상기 제2 무인 비행체의 신호 수신 시점 간의 시간 차이를 이용해 상기 타겟 노드의 위치를 결정하는 단계를 포함하는 위치 인식 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 제1 무인 비행체 및 상기 제2 무인 비행체는 GPS(Global Positioning System)를 통해 시각 동기화된 상태인, 위치 인식 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 타겟 노드의 위치를 결정하는 단계는,
    상기 제1 무인 비행체의 수신 신호 세기 및 상기 제2 무인 비행체의 수신 신호 세기의 비율로부터 상기 제1 무인 비행체로부터 상기 타겟 노드까지의 제1 거리 대비 상기 제2무인 비행체로부터 상기 타겟 노드까지의 제2 거리의 비율을 도출하는 단계; 및
    상기 거리 비율에 따라 상기 제1 무인 비행체를 중심으로 하는 제1 가상의 원 및 상기 제2 무인 비행체를 중심으로 하는 제2 가상의 원을 도출하는 단계를 포함하는, 위치 인식 방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 타겟 노드의 위치를 결정하는 단계는,
    제1 무인 비행체가 이동하여 위치하는 지점을 중심으로 하여 도출되는 제3 가상의 원 및 제2 무인 비행체가 이동하여 위치하는 지점을 중심으로 하여 도출되는 제4 가상의 원을 도출하는 단계; 및
    상기 제1 가상의 원, 상기 제2 가상의 원, 상기 제3 가상의 원, 및 상기 제4 가상의 원이 중첩하는 복수의 후보 지점을 도출하는 단계를 더 포함하는, 위치 인식 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 타겟 노드의 위치를 결정하는 단계는,
    상기 제1 무인 비행체의 신호 수신 시점 및 상기 제2 무인 비행체의 신호 수신 시점 간의 시간 차이로부터 쌍곡선 함수(Hyperbolic function)를 도출하는 단계를 더 포함하는, 위치 인식 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 타겟 노드의 위치를 결정하는 단계는,
    상기 쌍곡선 함수로부터 비롯되는 쌍곡선 및 상기 복수의 후보 지점이 중첩하는 지점을 상기 타겟 노드의 위치로 확정하는 단계를 더 포함하는, 위치 인식 방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 제1 무인 비행체 및 상기 제2 무인 비행체는 상기 타겟 노드와 LPWA(Low Power Wide Area) 방식을 이용해 통신하는, 위치 인식 방법.
  8. 제1 무인 비행체에 포함되어 타겟 노드의 위치를 인식하는 위치 인식 장치로서,
    상기 타겟 노드로부터 신호를 수신하여 수신한 신호의 세기 및 신호를 수신한 시점에 대한 정보를 획득하고, 제2 무인 비행체가 상기 타겟 노드로부터 수신한 신호의 세기 및 신호 수신 시점에 대한 정보를 수신하는 통신 모듈;
    프로세서; 및
    상기 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령을 저장하는 메모리를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 명령은, 상기 제1 무인 비행체의 수신 신호 세기 및 상기 제2 무인 비행체의 수신 신호 세기의 비율 및 상기 제1 무인 비행체의 신호 수신 시점 및 상기 제2 무인 비행체의 신호 수신 시점 간의 시간 차이를 이용해 상기 타겟 노드의 위치를 결정하도록 하는 명령을 포함하는, 위치 인식 장치.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 제1 무인 비행체 및 상기 제2 무인 비행체는 GPS(Global Positioning System)를 통해 시각 동기화된 상태인, 위치 인식 장치.
  10. 청구항 8에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    상기 무인 비행체 및 상기 다른 무인 비행체 간의 수신 신호 세기의 비율로부터 산출되는 복수의 가상 곡선 및 상기 무인 비행체 및 상기 다른 무인 비행체의 신호 수신 시점 간의 시간 차이로부터 도출되는 쌍곡선 함수가 중첩하는 지점을 상기 타겟 노드의 위치로 확정하도록 하는 명령을 더 포함하는, 위치 인식 장치.
  11. 청구항 8에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    상기 제1 무인 비행체의 수신 신호 세기 및 상기 제2 무인 비행체의 수신 신호 세기의 비율로부터, 상기 제1 무인 비행체로부터 상기 타겟 노드까지의 제1 거리 대비 상기 제2무인 비행체로부터 상기 타겟 노드까지의 제2 거리의 비율을 도출하도록 하는 명령; 및
    상기 거리 비율에 따라 상기 제1 무인 비행체를 중심으로 하는 제1 가상의 원 및 상기 제2 무인 비행체를 중심으로 하는 제2 가상의 원을 도출하도록 하는 명령을 더 포함하는, 위치 인식 장치.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    제1 무인 비행체가 이동하여 위치하는 지점을 중심으로 하여 도출되는 제3 가상의 원 및 제2 무인 비행체가 이동하여 위치하는 지점을 중심으로 하여 도출되는 제4 가상의 원을 도출하도록 하는 명령; 및
    상기 제1 가상의 원, 상기 제2 가상의 원, 상기 제3 가상의 원, 및 상기 제4 가상의 원이 중첩하는 복수의 후보 지점을 도출하도록 하는 명령을 더 포함하는, 위치 인식 장치.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    상기 제1 무인 비행체의 신호 수신 시점 및 상기 제2 무인 비행체의 신호 수신 시점 간의 시간 차이로부터 쌍곡선 함수(Hyperbolic function)를 도출하도록 하는 명령을 더 포함하는, 위치 인식 장치.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    상기 쌍곡선 함수로부터 비롯되는 쌍곡선 및 상기 복수의 후보 지점이 중첩하는 지점을 상기 타겟 노드의 위치로 확정하도록 하는 명령을 더 포함하는, 위치 인식 장치.
  15. 청구항 8에 있어서,
    상기 제1 무인 비행체 및 상기 제2 무인 비행체는 상기 타겟 노드와 LPWA(Low Power Wide Area) 방식을 이용해 통신하는, 위치 인식 장치.
  16. 다른 무인 비행체와 통신하며 타겟 노드의 위치를 인식하는 무인 비행체로서,
    인공위성으로부터 수신한 신호에 기초하여 기준 시각을 제공하는 GPS(Global Positioning System) 수신부;
    상기 타겟 노드로부터 신호를 수신하여 수신한 신호의 세기 및 신호를 수신한 시점에 대한 정보를 획득하고, 상기 다른 무인 비행체가 상기 타겟 노드로부터 수신한 신호의 세기 및 신호 수신 시점에 대한 정보를 수신하는 통신 모듈; 및
    상기 무인 비행체의 수신 신호 세기 및 상기 다른 무인 비행체의 수신 신호 세기의 비율 및 상기 무인 비행체의 신호 수신 시점 및 상기 다른 무인 비행체의 신호 수신 시점 간의 시간 차이를 이용해 상기 타겟 노드의 위치를 결정하는 프로세서를 포함하는, 무인 비행체.
  17. 청구항 16에 있어서,
    상기 다른 무인 비행체와 GPS(Global Positioning System) 신호를 통해 시각 동기화되는, 무인 비행체.
  18. 청구항 16에 있어서,
    상기 타겟 노드와 LPWA(Low Power Wide Area) 방식을 이용해 통신하는, 무인 비행체.
  19. 청구항 16에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 무인 비행체 및 상기 다른 무인 비행체 간의 수신 신호 세기의 비율로부터 산출되는 복수의 가상 곡선 및 상기 무인 비행체 및 상기 다른 무인 비행체의 신호 수신 시점 간의 시간 차이로부터 도출되는 쌍곡선 함수가 중첩하는 지점을 상기 타겟 노드의 위치로 확정하는, 무인 비행체.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20220089199A (ko) * 2020-12-21 2022-06-28 한국전자기술연구원 음향신호 탐지 기반의 센서 디바이스 위치 인지 방법
KR20220160901A (ko) * 2021-05-28 2022-12-06 광주과학기술원 다중 무인 비행시스템 및 그 시스템의 제어방법

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