KR20230043829A - 크라우드 소싱된 rtt 기반 포지셔닝 - Google Patents

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KR20230043829A
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beacons
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사이먼 이사코프
래리 브이 도즈
로버트 제이 앤더슨
Original Assignee
스카이후크 와이어리스, 인크.
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Abstract

다양한 실시예들에서, 크라우드 소싱 기법들이 UE의 RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하기 위해 제공된다. 어느 비컨들(예컨대, Wi-Fi AP들, 셀룰러 기지국들, BLE 송신기들 등)이 (예를 들어, IEEE 802.11mc, 3GPP 릴리즈 16 등에 따른) RTT의 측정을 지원하는지를 알아내는 문제들을 해결하기 위해, 비컨 RTT 능력들은 UE로부터 크라우드 소싱될 수도 있고, 비컨 데이터베이스 (또는 보다 구체적으로, 그의 RTT 데이터베이스 부분)에서 클라우드 기반 위치 플랫폼에 의해 유지될 수도 있다. 물리적 안테나 포지션들을 결정하는 문제를 해결하기 위해, RTT 측정치들은 RTT 가능한 비컨들에 대해 UE로부터 크라우드 소싱될 수도 있고, 삼변측량 알고리즘(예를 들어, WLS 다변측량 알고리즘)에 의해 사용되어 물리적 안테나 포지션들을 결정할 수도 있으며, 이는 또한 비컨 데이터베이스에서 유지될 수도 있다. 삼변측량의 정확도는, UE로부터 원시GNSS 측정치들(예컨대, 의사거리들)을 획득하고 UE에 대한 클라우드 기반 RTK GNSS 포지션 픽스를 수행함으로써 향상될 수도 있다.

Description

크라우드 소싱된 RTT 기반 포지셔닝
본 개시는 일반적으로 사용자 장비(UE) 포지셔닝에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 UE의 RTT(round-trip time) 기반 포지셔닝을 인에이블(enable)하는 크라우드 소싱 기법들에 관한 것이다.
UE 포지션을 결정하는 것은 사용자들을 추적하는 것, 프로파일들을 관리하는 것, 위치 기반 서비스들을 제공하는 것, 및 다른 태스크들을 위해 점점 더 중요해지고 있다. UE 포지션을 결정하기 위한 다수의 기법들이 수신 신호 강도들(RSS) 측정들을 수반하였다. 예를 들어, 다수의 비컨(beacon)들(예컨대, Wi-Fi 액세스 포인트(access point; AP)들, 셀룰러 기지국들, 블루투스 저전력(Bluetooth Low-Energy; BLE) 송신기들 등)로부터 UE에서 수신된 신호들의 RSS 측정치들의 삼각측량이 수행될 수도 있다. 그러나, RSS 기반 기법들은 높은 정밀도의 UE 포지션들을 결정하는 데 어려움을 가질 수도 있다.
UE 포지션의 결정에서 RTT 측정치들을 활용함으로써 개선된 정밀도가 가능할 수도 있다. 일반적으로, RTT는 개시 신호의 송신과 대응하는 응답 신호의 수신 사이에 경과하는 시간이다. ToF(time-of-flight)는 RTT에서 턴어라운드 시간을 감산하고 그 결과를 2로 나눔으로써 획득될 수도 있다. ToF로부터, UE와 비컨 사이의 거리(range)가 쉽게 결정될 수도 있다. 다수의 비컨들까지의 거리에 기초하여, UE의 포지션은 예를 들어, 삼변측량을 통해 결정될 수도 있다.
IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers) 802.11mc 표준에 도입된 FTM(fine timing measurement) 프로토콜, 및 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 릴리즈 16 TS(technical specification) 시리즈 37 및 시리즈 38에 도입된 프로토콜과 같은 다양한 새로운 프로토콜들은 매우 정확한 RTT 측정들을 인에이블한다. FTM 프로토콜을 지원하는 Wi-Fi AP로써, FTM 프레임들의 출발 및 도착 그리고 그들 각각의 확인응답(acknowledgement)들에서 캡처되는 타임스탬프들로부터 RTT가 측정될 수도 있다. 3GPP 릴리즈 16을 지원하는 셀룰러 기지국으로써, 멀티 RTT로 지칭되는 특정 서브타입의 RTT가 측정될 수도 있다.
UE는 어느 비컨들이 RTT의 측정을 지원하는지를 알아내기 위해 다양한 메커니즘들을 사용할 수도 있다. 예를 들어, FTM 프로토콜은 어느 Wi-Fi AP들이 RTT 측정들을 지원하는지를 알아내기 위한 2 개의 메커니즘들: 광고(advertisement) 프레임들 및 범위 요청들을 제공한다. 광고 프레임들로써, Wi-Fi AP는 자신의 RTT 능력들을 UE에 광고하도록 프레임을 주기적으로 브로드캐스트한다. 범위 요청들로, UE는 Wi-Fi AP에 대한 피어 링크를 확립하고, Wi-Fi AP로 하여금 그것으로 RTT를 측정하게 하도록 시도하여, 요청 프레임을 전송하고 확인응답들로 응답하는 응답 프레임들의 버스트를 수신하기를 기다린다. 광고 프레임들 또는 범위 요청들 중 어느 하나로써, (예컨대, 광고 프레임에 또는 초기 응답 프레임에 포함된) 확장된 능력 엘리먼트는 버스트 지속기간, 버스트당 FTM 프레임들, 대역폭, 연속적인 FTM 프레임들 사이의 최소 시간 등과 같은 FTM 세션의 스케줄링 및 동작 세부사항들에 관한 정보를 제공할 수도 있다. 마찬가지로, 3GPP 릴리즈 16은 어떤 셀룰러 기지국들이 RTT를 지원하는지를 알아내기 위해 그 자신의 메커니즘들을 제공한다.
RTT를 사용하는 것이 UE 포지션 결정의 정밀도를 향상시킬 수도 있는 한편, 다수의 장애물들이 RTT 기반 포지셔닝의 광범위한 전개(deployment)를 방해하였다. 첫째, 어느 비컨들이 RTT의 측정을 지원하는지를 결정하는 것은 종종 에러가 발생하기 쉽고 동작상 비용이 많이 든다(시간, 프로세서 사이클들, 메모리 공간, 네트워크 대역폭 및 전력의 관점에서). 일부 비컨들은 단순히 RTT의 측정을 지원하는 기능성이 결여되었을 수도 있다(예를 들어, 그들은 더 오래된 프로토콜들 및 표준들만을 지원한다). 다른 비컨들은 기능성을 포함할 수도 있지만(예를 들어, 그들의 칩셋은 적용가능한 프로토콜들 및 표준들을 지원함), 그들은 다양한 이유들로 그들의 RTT 능력들을 광고하지 않는다. 예를 들어, FTM 프로토콜을 사용하여, 전개된 Wi-Fi AP들의 일부만이 현재의 IEEE 802.11mc 표준 및 FTM 프로토콜을 지원한다. 그 일부 중, 몇몇 Wi-Fi AP들은 FTM 프로토콜을 지원하는 그들의 능력들을 광고하지 않는다. 어느 Wi-Fi AP들이 FTM 프로토콜을 지원하는지를 학습하는데 관심이 있는 UE는 전형적으로 2 개의 차선의 옵션들을 갖는다: 그들은 광고들에 의존하여, 자신들의 능력들을 광고하지 않는 Wi-Fi AP들을 놓칠 수 있고, 또는 그들은 피어 링크들을 확립하고 각각의 인근의 Wi-Fi AP에 요청 프레임들을 전송하여, 현저한 시간, 프로세서 사이클들, 메모리 공간, 네트워크 대역폭 및 전력을 소비할 수 있다. 밀집한 도시 지역에서, 수십 또는 심지어 수백 개의 인근의 Wi-Fi AP들이 있을 수도 있어서, 모든 UE가 피어 링크들을 확립하고 모든 인근의 Wi-Fi AP에 요청 프레임들을 전송하게 하는 것은 실용적으로 되기 위해서 단순히 너무 동작상 비용이 많이 든다.
둘째, RTT 기반 포지셔닝에 대한 이점들을 완전히 실현할 수 있는 정밀도 수준으로 물리적 안테나 포지션들을 결정하는 것은 어려울 수도 있다. RTT 기반 포지셔닝은 전형적으로, 그의 최대 이점들을 실현하기 위해서는 매우 정확한 물리적 안테나 포지션들(예컨대, 1 미터 이내)을 요구한다. 이러한 물리적 안테나 포지션들을 획득하는 하나의 방법은 전용 조사(dedicated survey)에 의한 것이다. 예를 들어, 고-세차운동(high-precession) 하드웨어를 포함하는 Wi-Fi 조사 시스템 또는 차량은 사이트(site)를 횡단하고 Wi-Fi AP들의 물리적 안테나 포지션들을 매핑할 수 있다. 이러한 접근법에 의해 결정된 물리적 안테나 포지션들이 정확할 수도 있지만, 이는 극히 시간 소모적이고 비용이 많이 든다. 대안적인 접근법은 비컨들의 커버리지 영역들에 기초하여 물리적 안테나 포지션들을 근사화하는 것으로, 다른 포지셔닝 기법들로부터 이미 알려져 있을 수도 있다. 예를 들어, Wi-Fi AP의 물리적 안테나 포지션은 Wi-Fi AP의 커버리지의 중심(centroid)으로서 근사화될 수도 있다. 그러나, 이러한 접근법은 일반적으로 아주 정확하지는 않다. 커버리지의 중심은 신호 전파(propagation) 바이어스(bias)들, 관측적 바이어스들 및 다른 인자들으로 인해 물리적 안테나 포지션으로부터 종종 벗어난다.
따라서, UE의 RTT 기반 포지셔닝의 광범위한 전개를 방해한 이들 및/또는 다른 문제들을 해결할 수 있는 개선된 기법들이 필요하다.
다양한 실시예들에서, 크라우드 소싱 기법들이 UE의 RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하기 위해 제공된다. 어느 비컨들(예컨대, Wi-Fi AP들, 셀룰러 기지국들, BLE 송신기들 등)이 (예를 들어, IEEE 802.11mc, 3GPP 릴리즈 16 등에 따른) RTT의 측정을 지원하는지를 알아내는 문제들을 해결하기 위해, 비컨 RTT 능력들은 UE로부터 크라우드 소싱될 수도 있고, 비컨 데이터베이스 (또는 보다 구체적으로, 그의 RTT 데이터베이스 부분)에서 클라우드 기반 위치 플랫폼에 의해 유지될 수도 있다. 물리적 안테나 포지션들을 결정하는 문제를 해결하기 위해, RTT 측정치들은 RTT 가능한 비컨들에 대해 UE로부터 크라우드 소싱될 수도 있고, 삼변측량 알고리즘(예를 들어, 가중 최소 자승(weighted least square; WLS) 다변측량 알고리즘)에 의해 사용되어 물리적 안테나 포지션들을 결정할 수도 있으며, 이는 또한 비컨 데이터베이스에서 유지될 수도 있다. 삼변측량의 정확도는, UE로부터 원시(raw) 글로벌 네비게이션 위성 시스템(GNSS) 측정치들(예컨대, 의사거리들)을 획득하고 UE에 대한 클라우드 기반 RTK(Real Time Kinematic) GNSS 포지션 픽스(fix)를 수행함으로써 향상될 수 있다.
일 실시예에서, 비컨 RTT 능력들을 크라우드 소싱하기 위해 UE 상의 포지셔닝 클라이언트가 사용된다. UE는 무선 네트워크 인터페이스를 사용하여 UE의 범위 내의 비컨들을 스캔한다. UE는, RTT 능력들이 UE의 범위 내 각각의 비컨에 대해 기지되어(known) 있는지 여부를 결정하기 위해 클라우드 기반 위치 플랫폼에 의해 유지되는 비컨 데이터베이스로부터의 정보에 액세스한다. 미지(unknown)의 RTT 능력들을 갖는 하나 이상의 비컨들에 대해, UE는 비컨으로 하여금 RTT를 측정하게 하도록 시도하기 위한 범위 요청을 전송하고, 이에 기초하여 비컨의 RTT 능력들을 표시하는 RTT 측정 스테이터스(status)를 비컨에 할당한다. 그 다음, UE는 비컨 데이터베이스를 업데이트하기 위해 적어도 RTT 측정 스테이터스를 클라우드 기반 위치 플랫폼에 업로드한다. 이러한 실시예에서, UE는 비컨 데이터베이스로부터 비컨들의 RTT 능력들에 관한 정보를 소비하고, 또한 비컨 데이터베이스에 비컨들의 RTT 능력들에 관한 정보를 기여한다.
다른 실시예에서, 비컨 RTT 능력들을 크라우드 소싱하기 위해 클라우드 기반 위치 플랫폼이 사용된다. 클라우드 기반 위치 플랫폼은 비컨 데이터베이스로부터의 비컨들의 RTT 능력들에 관한 정보를 복수의 UE에 제공한다. 비컨들 중 적어도 하나는 미지의 RTT 능력을 초기에 갖는다. 이후 클라우드 기반 위치 플랫폼은, 미지의 RTT 능력들을 초기에 갖는 비컨으로 RTT를 측정하도록 시도한 상기 복수의 UE 중 하나 이상으로부터, 적어도 RTT 측정 스테이터스를 포함하는 RTT 정보를 수신한다. 비컨의 RTT 능력들은 수신된 RTT 측정 스테이터스에 기초하여 결정되고, 비컨 데이터베이스는 비컨의 RTT 능력들을 표시하는 정보를 포함하도록 업데이트된다. 이러한 실시예에서, 동작은 UE가 비컨 데이터베이스로부터 비컨들의 RTT 능력들에 관한 정보를 소비하고, 또한 비컨들의 RTT 능력들에 관한 정보를 비컨 데이터베이스에 기여하는 것을 허용한다.
또 다른 실시예에서, 클라우드 기반 위치 플랫폼은 크라우드 소싱된 데이터에 기초하여, 비컨 포지션, 또는 더 구체적으로는 비컨 물리적 안테나 포지션을 결정한다. 클라우드 기반 위치 플랫폼은 비컨을 관측한 복수의 UE로부터 관측치들을 수신하며, 그 관측치들은 비컨에 의한 UE에 대한 RTT 측정치 및 UE의 결정된 포지션을 적어도 포함한다. 클라우드 기반 위치 플랫폼은 삼변측량 알고리즘을 사용하여, 복수의 UE 각각에 대한 결정된 포지션 및 RTT 측정치에 기초하여 비컨의 물리적 안테나 포지션을 결정한다. 클라우드 기반 위치 플랫폼은 비컨의 결정된 물리적 안테나 포지션을 포함하도록 비컨 데이터베이스를 업데이트하고, 복수의 UE 중 하나 이상에 비컨의 물리적 안테나 포지션을 제공한다. 이러한 실시예에서, 동작은 UE가 비컨 데이터베이스를 구축하기 위해 비컨의 물리적 안테나 포지션을 결정하는데 사용되는 정보를 기여하고 또한 비컨 데이터베이스로부터 비컨의 물리적 안테나 포지션을 소비하는 것을 허용한다.
또 다른 실시예에서, 클라우드 기반 위치 플랫폼은 크라우드 소싱된 데이터에 기초하여 비컨 포지션, 또는 더 구체적으로는 비컨 물리적 안테나 포지션을 결정하며, 여기서 이러한 결정의 정확도는 UE 포지션에 대한 클라우드 기반 RTK GNSS 포지션 픽스를 사용하여 개선된다. 클라우드 기반 위치 플랫폼은 비컨을 관측한 복수의 UE로부터, UE에 대한 RTT 측정치들 및 UE에 대한 GNSS 측정치들을 적어도 포함하는 정보를 수신한다. 또한 원시 GNSS 측정치들에 대해 보정 서비스로부터 RTK 보정 정보를 획득한다. 클라우드 기반 위치 플랫폼은 원시 GNSS 측정치들 및 RTK 보정 정보를 사용하여 각각의 UE에 대한 보정된 GNSS 포지션 픽스를 결정한다. 그 후, 클라우드 기반 위치 플랫폼은 삼변측량 알고리즘을 사용하여 RTT 측정치들 및 보정된 GNSS 포지션 픽스에 기초하여 비컨의 포지션을 결정하고, 비컨의 결정된 물리적 안테나 포지션을 포함하도록 비컨 데이터베이스를 업데이트한다. 그 다음, 비컨의 물리적 안테나 포지션을 복수의 UE 중 하나 이상에 제공한다.
본 개요에서 논의된 실시예들은 아래에서 논의되는 다른 특징들을 포함하는 다양한 다른 특징들 및 이들의 변형들을 포함할 수도 있다는 것이 이해되어야 한다. 또한, 본 명세서 및 아래에서 논의되는 특징들 및 그 변형들의 다양한 조합들을 수반하는 다양한 다른 실시예들이 활용될 수도 있다. 이 개요는 단순히 독자를 위한 간략한 소개로서 의도된 것이며, 본 명세서에 언급된 특정 특징들이 본 발명의 모든 특징들이거나 본 발명의 필수 특징들임을 암시하지 않는다.
이하의 설명은 첨부된 도면들을 참조하며, 이들 중:
도 1은 UE의 RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 기법들이 전개될 수도 있는 예시적인 아키텍처의 블록도이고;
도 2는 비컨 RTT 능력들을 크라우드 소싱하기 위해 UE 상의 포지셔닝 클라이언트의 지시 하에서 수행되는 예시적인 동작들을 상세히 설명하는 흐름도이고;
도 3은 비컨 RTT 능력들을 크라우드 소싱하기 위해 클라우드 기반 위치 플랫폼에 의해 수행되는 예시적인 동작들을 상세히 설명하는 흐름도이고;
도 4는 UE로부터 크라우드 소싱된 RTT 측정치들을 사용하여, 비컨 포지션, 또는 더 구체적으로는 비컨 물리적 안테나 포지션을 결정하기 위해, 클라우드 기반 위치 플랫폼에 의해 수행되는 예시적인 동작들을 상세히 설명하는 흐름도이고;
도 5는 HPE 및 포지션 결정의 정확도의 표시로서의 그의 사용을 예시하는 UE의 예시적인 배열의 도면이고;
도 6은 클라우드 기반 RTK GNSS 포지션 픽스를 사용하여, 비컨 포지션, 또는 더 구체적으로는 비컨 물리적 안테나 포지션을 결정하기 위해 "오프보드(off-board)" 구현에서 클라우드 기반 위치 플랫폼에 의해 수행되는 예시적인 동작들을 상세히 설명하는 흐름도이고; 그리고
도 7은 UE 포지션을 결정하도록 하이브리드 RTT 기반 포지셔닝 알고리즘을 구현하기 위해 UE 상의 포지셔닝 클라이언트에 의해 수행되는 예시적인 동작들을 상세히 설명하는 흐름도이다.
도 1은 UE의 RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 기법들이 전개될 수도 있는 예시적인 아키텍처(100)의 블록도이다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 용어 "사용자 장비" 또는 "UE"는 최종 사용자에 의해 동작되는 모바일 디바이스, M2M(Machine-to-Machine) 디바이스 또는 IoT(Internet of Things) 디바이스를 지칭한다. UE(110)의 예들은 그 중에서도, 최종 사용자들에 의해 동작되는 스마트폰들, 스마트워치들, 컴퓨터들, 카메라들, 및 센서들을 포함한다. 마찬가지로, 본 명세서에서 사용되는 바와 같이 용어 "비컨"은, UE의 포지션을 결정하는데 사용될 수도 있는 신호들을 교환하는 픽스된 포지션을 갖는 디바이스를 지칭한다. 비컨들(140)의 예들은 다른 디바이스들 중에서도, Wi-Fi AP들, 셀룰러 기지국들, BLE 송신기들을 포함한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 바와 같이 용어 "RTT 능력들"은, 일반적으로 RTT (또는 그의 서브 타입들, 이를테면 멀티 RTT)를 측정하고 측정된 RTT를 다른 디바이스들에 제공하는 비컨의 능력을 지칭한다. RTT 능력들은 IEEE 802.11mc 표준, 3GPP 릴리즈 16 TS 시리즈 37 및 시리즈 38, 또는 다른 프로토콜들 및 표준들의 FTM 프로토콜에 따를 수도 있다. 더욱이, 본 명세서에서 사용되는 바와 같이 용어 "RTT 측정 스테이터스"는 특정 측정 RTT 측정을 수행하기 위한 비컨의 능력을 지칭한다. RTT 측정 스테이터스는 IEEE 802.11mc 표준의 FTM 프로토콜, 3GPP 릴리즈 16 TS 시리즈 37 및 시리즈 38, 또는 다른 프로토콜들 및 표준들에 따를 수도 있다.
UE(110)는 전형적으로, 다수의 다른 컴포넌트들 중에서도, 중앙 프로세서 유닛(CPU)(115), 포지셔닝 클라이언트(122)를 포함하는 애플리케이션 소프트웨어를 유지하는 스토리지(120)(예컨대, 휘발성 및 비휘발성 메모리), 하나 이상의 무선 네트워크 인터페이스들(125)(예컨대, IEEE 802.11 표준에 따라 동작하는 Wi-Fi 인터페이스, 3GPP 릴리즈 16 TS 시리즈 37 및 시리즈 38에 따라 동작하는 셀룰러 라디오, 및/또는 다른 타입의 무선 인터페이스), 위성 신호들을 수신하는 GNSS 수신기(130)를 포함한다.
포지셔닝 클라이언트(122)는 전형적으로 무선 네트워크 인터페이스를 활용하여, UE(110)의 범위 내의 비컨들(140)(예컨대, Wi-Fi AP들, 셀룰러 기지국들, BLE 송신기들 등)을 스캔하고 그 특성들을 결정한다. 이들 특성들은 UE(110)의 포지션을 결정하기 위해 비컨 정보의 로컬 사본과 함께 사용될 수도 있다. 마찬가지로, 포지셔닝 클라이언트(122)는 GNSS 수신기(130)를 활용하여, 위성들로부터의 원시 GNSS 측정치들(예를 들어, 의사거리들)을 캡처할 수도 있다. 원시 GNSS 측정치들은 또한 UE의 포지션(즉, GNSS 포지션 픽스)을 결정하기 위해 사용될 수도 있다.
UE(110)는 Wi-Fi 또는 셀룰러 데이터 통신 경로를 통해 인터넷(150) 및 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)에 통신할 수도 있다. 다른 기능들 중에서도, 위치 플랫폼(160)은 전형적으로 비컨 데이터베이스(170)를 유지한다. 비컨 데이터베이스(170)의 일부분은, RTT 데이터베이스(175)로서 지정될 수도 있고, 비컨의 식별자(예를 들어, 매체 액세스 제어(MAC) 어드레스, 셀 식별자(ID) 등)를 비컨의 RTT 능력들(예를 들어, RTT 가능, RTT 불가능 또는 미지의 RTT 능력들을 가짐), RTT 바이어스, 비컨 물리적 안테나 포지션, 포지션 불확실성 등과 같은 다양한 RTT 관련 정보에 관련시킬 수 있다. 특정 지리적 영역(예를 들어, 타일들)을 커버하는 (RTT 데이터베이스(175)를 포함하는) 비콘 데이터베이스의 부분들은 로컬 사본으로서의 사용을 위해 포지셔닝 클라이언트(122)에 의해 UE(110)로 다운로드될 수도 있다. 또한, UE(110)에 의해 수행된 스캔들로부터 도출된 정보(예컨대, UE의 결정된 포지션, 비컨 아이덴티티들, RTT 측정 스테이터스, RTT 측정치들 등)는, (RTT 데이터베이스(175)를 포함하는) 비컨 데이터베이스(170)에 업데이트하기 위해 정보를 사용하는 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)에 주기적으로 업로드될 수도 있다.
도 2는 비컨 RTT 능력들을 크라우드 소싱하기 위해 UE(110) 상의 포지셔닝 클라이언트(122)의 지시 하에서 수행되는 예시적인 동작들(200)을 상세히 설명하는 흐름도이다. 단계 210에서, 포지셔닝 클라이언트(122)는 UE(110)의 무선 네트워크 인터페이스(125)를 사용하여, UE의 범위 내의 비컨들(140)을 발견하기 위한 스캔을 수행한다. 스캔은 (예를 들어, UE(110) 상에서 실행하는 애플리케이션을 위해 UE 포지션을 컴퓨팅하기 위한 현재 요청에 응답한) 액티브 스캔, 또는 백그라운드 스캔(예를 들어, UE의 포지션을 결정하기 위한 현재 요청이 없는 배경 동작)일 수도 있다. 단계 215에서, 지리적 영역들(예를 들어, 타일들)을 커버하는 비컨 데이터베이스(170)의 부분들의 로컬 사본들을 활용하는 구현들의 경우, 포지셔닝 클라이언트(122)는, UE(110)가 UE(110)의 현재 포지션을 포함하는 지리적 영역을 커버하는 비컨 데이터베이스(170)의 일부분의 로컬 사본(예를 들어, 타일)을 저장하고 있는지 여부를 체크한다. 그렇지 않다면, 단계 220에서, 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)으로부터 로컬 사본(예를 들어, 타일)를 다운로드한다. 이것은, UE가 새로운 지리적 영역에 있을 때마다 또는 이전에 다운로드된 로컬 사본들(예를 들어, 타일들)이 에이지 아웃(age out)되었을 때 발생할 수도 있다. 일부 구현들은 로컬 사본들(예를 들어, 타일들)을 사용하지 않을 수도 있고, 그러한 경우 단계 215 내지 단계 220은 생략될 수도 있다는 것이 이해되어야 한다.
단계 225에서, 포지셔닝 클라이언트(122)는 UE(110)의 범위 내 각각의 비컨(140)을 통해 루핑(looping)하고, 단계 230에서, RTT 능력들이 이미 기지되어 있는지 여부를 결정하도록 체크한다. 로컬 사본들(예를 들어, 타일들)을 사용하는 실시예에서, 이것은 로컬 사본(예를 들어, 타일)에서의 비컨의 아이덴티티를 체크하는 것을 수반할 수도 있다. 대안적으로, 이것은 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)에 쿼리(query)하는 것을 수반할 수도 있다. RTT 능력들은, RTT 가능(즉, 일부 다른 UE가 과거에 비컨으로 하여금 RTT를 측정하게 할 수 있었음을 표시하는 상태), RTT 불가능(즉, 다른 UE가 과거에 비컨으로 하여금 RTT를 측정하게 하려고 시도했지만 어느 UE도 가능하지 않았음을 표시하는 상태) 또는 미지의 RTT 능력들을 가짐(즉, 어떠한 UE도 과거에 RTT를 측정하려고 시도하지 않았음을 나타내는 상태)을 포함하는 다수의 상태들을 가질 수 있다. 단계 235에서, RTT 가능하거나 미지의 RTT 능력들을 갖는 것으로 표시된 UE(110)의 범위 내 각각의 비컨(140)에 대해, 포지셔닝 클라이언트(122)는 비컨을, 범위 요청들을 수신하도록 지정된 범위 리스트(즉, 식별자들(예컨대, MAC 어드레스들, 셀 ID들 등)의 리스트)에 추가한다.
단계 240에서 포지셔닝 클라이언트(122)는 범위 리스트 상의 각각의 비컨(140)을 통해 루핑하고, 단계 245에서는 무선 네트워크 인터페이스(125)로 하여금, 비컨(140)이 그것으로 RTT를 측정하게 하도록 시도하기 위한 범위 요청(예컨대, IEEE 802.11mc 표준에 따른 FTM 프로토콜 범위 요청, 또는 다른 표준에 따른 요청)을 전송하게 한다. 단계 250에서, 포지셔닝 클라이언트(122)는 비컨의 RTT 능력들을 표시하는 RTT 측정 스테이터스를 비컨(140)에 할당한다. 할당된 RTT 측정 스테이터스는, 비컨이 RTT 가능(즉, 비컨이 RTT를 측정 및 리턴할 수 있었음), RTT 불가능(즉, 비컨이 RTT를 측정 및 리턴할 수 없었음), 또는 RTT 범위 밖(out-of-range)(즉, 비컨이 RTT를 측정할 수 없었지만, 범위가 더 적었다면 비컨이 RTT를 측정 및 리턴할 수 있을 수도 있도록 비컨이 범위 밖 표시를 리턴하였음)임을 표시할 수도 있다.
단계 255에서, 포지셔닝 클라이언트(122)는 UE(110)의 포지션을 결정한다. 그 결정은, 결정된 포지션이 GNSS 포지션 픽스이도록 GNSS에 기초할 수도 있다. 대안적으로, 또는 추가적으로, 그 결정은 RTT 기반 포지셔닝을 활용할 수도 있다. 이러한 RTT 기반 포지셔닝은, 아래에 더 상세히 논의되는 바와 같이, RTT 기반 WLS 포지셔닝 알고리즘 및 확장 칼만(Extended Kalman) 포지셔닝 알고리즘을 결합하는 하이브리드 포지셔닝 알고리즘을 활용할 수도 있다. 포지션 신뢰도(예컨대, 추정된 수평 포지션 에러(horizontal positioning error; HPE))는 UE(110)의 결정된 포지션에 대해 계산될 수도 있다.
단계 260에서, 캐싱(caching)을 활용하는 구현들에서, 포지셔닝 클라이언트(122)는 범위 내의 비컨들에 대한 RTT 정보를 UE(110) 상의 포지셔닝 클라이언트(122)의 로컬 캐시(cache)에 추가한다. RTT 정보는, UE의 결정된 포지션 (및 일부 경우들에서 포지션 신뢰도), 각각의 비컨에 대한 비컨의 식별자(예를 들어, MAC 어드레스, 셀 ID 등), RTT 측정 스테이터스(예를 들어, RTT 가능, RTT 불가능, 또는 RTT 범위 밖), 및 이용가능한 경우 RTT 측정치를 포함할 수도 있다. 단계 265에서, 포지셔닝 클라이언트(122)는 캐시 업로드 트리거(trigger)가 도달되었는지 여부를 결정한다. 트리거는 로컬 캐시 가득 차는 것, 특정한 양의 시간이 만료하는 것, 또는 주기적으로 충족되는 일부 다른 기준일 수도 있다. 트리거가 도달되었다면, 단계 270에서 포지셔닝 클라이언트(122)는, 비컨 데이터베이스(170) (또는 보다 구체적으로는, 그의 RTT 데이터베이스(175))로의 업데이트에의 포함을 위해 로컬 캐시의 콘텐츠들을 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)에 업로드한다. 일부 구현들은 캐싱을 사용하지 않을 수도 있고, 이러한 경우 단계 260 내지 단계 265가 생략될 수도 있으며 단계 270의 업로드는 비컨들에 대한 새로운 RTT 정보가 존재할 때 즉시 시작(commence)된다는 것이 이해되어야 한다. 마지막으로, 선택적인 단계 275에서, 포지셔닝 클라이언트(122)는 (예컨대, 원래 스캔이 액티브 스캔이었다면) UE의 결정된 포지션을 다른 애플리케이션 소프트웨어에 보고한다.
도 3은 비컨 RTT 능력들을 크라우드 소싱하기 위해 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)에 의해 수행되는 예시적인 동작들(300)을 상세히 설명하는 흐름도이다. 동작들은 비컨 데이터베이스(170) (및 그의 RTT 데이터베이스(175))를 구축하기 위해 다수의 UE(110)에 의해 발견된 정보를 집성(aggregate)할 수도 있다. 단계 310에서, 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)은 UE(110)로부터 수신된 RTT 정보를 배치(batch)한다. 위에서 논의된 바와 같이, RTT 정보는 UE의 결정된 포지션, 및 UE의 범위 내의 각각의 비컨(140)에 대한 비컨의 식별자(예를 들어, MAC 어드레스, 셀 ID 등), RTT 측정 스테이터스(예를 들어, RTT 가능, RTT 불가능, 또는 RTT 범위 밖임), 및, 이용가능한 경우 RTT 측정치를 포함할 수도 있다.
단계 320에서, 업데이트들을 배치하는 구현들에서, 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)은 배치 주기가 도달되었다고 결정한다. 배치 주기는, 시간 주기(예컨대, 한 달에 한번), 또는 비컨 데이터베이스(170) 내의 비컨들(140)의 RTT 능력들이 업데이트되는 비시간(non-time) 기반 트리거일 수 있다. 일부 구현들은 배치를 사용하지 않을 수도 있으며, 이 경우 단계 320는 생략될 수도 있고 동작들은 실시간으로 시작된다는 것이 이해되어야 한다.
단계 330에서, 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)은 배치 내 각각의 비컨(140)을 통해 루핑하여, 식별자들(예를 들어, MAC 어드레스, 셀 ID 등)을 통해 반복하고 비컨에 대한 RTT 정보의 집성을 검사한다. 단계 340에서, 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)은 비컨에 대한 RTT 정보 내의 RTT 측정 스테이터스에 기초하여 비컨(140)의 RTT 능력들을 결정한다. 비컨(140)은 적어도 하나의 UE(110)로부터의 RTT 측정 스테이터스가 그것이 RTT 가능하다는 것을 표시하는 경우 RTT 가능으로 마킹될 수도 있다. 비컨(140)은 모든 UE(110)로부터의 RTT 측정 스테이터스가 그것이 RTT 불가능하다는 것을 표시하는 경우 RTT 불가능으로 마킹될 수도 있다. 비컨(140)은 적어도 하나의 UE(110)로부터의 RTT 측정 스테이터스가 비컨이 RTT 범위 밖임을 표시하는 경우(그러나 어떤 UE(110)의 RTT 측정 스테이터스도 UE가 RTT 가능하다는 것을 표시하지 않음), 미지의 RTT 능력들을 갖는 것으로 마킹될 수도 있다.
단계 350에서, 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)은 비컨(140)의 RTT 능력들이 자신이 RTT 가능하다는 것을 표시하는지를 결정한다. 표시하지 않는 경우, 실행은 다음 비컨을 검사하도록 루핑한다. 표시하는 경우, 실행은 단계 360로 진행하며, 여기서 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)은 비컨에 의한 RTT 측정치들에서의 예상된 오프셋/에러를 측정하는 비컨(140)에 대한 RTT 바이어스를 추정한다. RTT 바이어스는 다양한 기법들을 사용하여 추정될 수도 있다. 예를 들어, UE(110)와 비컨(140) 사이의 RTT-결정된 거리와, UE와 비컨 사이의 포지션-픽스-결정된 거리 사이에서 델타가 컴퓨팅될 수도 있다. 비컨(140)을 관찰한 다수의(예를 들어, 모든) UE(110)에 걸쳐 델타가 실질적으로 동일한 경우, 델타는 비컨의 RTT 바이어스로서 사용될 수도 있다. 또한, 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)은 비컨과 공통의 조직 식별자(예를 들어, OUI(organizationally unique identifier))를 공유하는 다른 비컨들(140)을 결정할 수도 있다. 다수의 이들 다른 비컨들이 실질적으로 동일한 RTT 바이어스를 공유하면, 이 RTT 바이어스가 현재의 비컨에 대해 가정될 수도 있다. 이것은, 델타 컴퓨테이션들이 가능하지 않은 상황들에서 RTT 바이어스의 추정을 허용할 수도 있다.
단계 370에서, 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)은 RTT에 기초하여 컴퓨팅된 UE(110)와 비컨(140) 사이의 거리(range)가 합리적인지 여부를 결정한다. 예를 들어, 상기 거리가 다른 기법들을 사용한 UE(110)의 포지션(예컨대, GNSS 포지션 픽스)과 비컨 데이터베이스(170)에서의 비컨 포지션 사이의 거리와 부합하는지가 결정될 수도 있다. RTT 기반 거리가 합리적이지 않은 경우, 비컨(140)의 RTT 능력들은 (예컨대, 비컨을 RTT 불가능으로서 마킹하도록) 업데이트된다.
단계 380에서, 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)은 비컨(140)의 물리적 안테나 포지션을 결정한다. 상기 결정은 다수의 UE로부터의 RTT 측정치들을 취하는 삼변측량 알고리즘(예를 들어, WLS 다변측량 알고리즘)을 사용한다. 물리적 안테나 포지션을 결정하기 위한 예시적인 동작들의 세부사항들이 아래에서 논의된다.
비컨들 각각을 통해 루핑하여 실행이 완료되면, 단계 390에서, 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)은 새로운 RTT 능력들을 포함하도록 비컨 데이터베이스(170)(또는 더 구체적으로는 그의 RTT 데이터베이스(175))를 업데이트한다. 그 후, 로컬 사본들(예컨대, 타일들)을 활용하는 구현들에서, 업데이트된 비컨 데이터베이스(170)의 부분들이 UE(110)에 다시 제공되어 이들에게 비컨들의 RTT 능력들을 통지할 수도 있어서, 그들은 RTT 기반 포지셔닝을 수행할 수 있다.
도 4는 UE(110)로부터 크라우드 소싱된 RTT 측정치들을 사용하여, 비컨 포지션, 또는 더 구체적으로는 비컨 물리적 안테나 포지션을 결정하기 위해, 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)에 의해 수행되는 예시적인 동작들(400)을 상세히 설명하는 흐름도이다. 단계 410에서, 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)은 UE(110)로부터 RTT 가능 비컨들(140)의 관측치들을 수신한다. 관측치들은 UE의 결정된 포지션(예컨대, GNSS 포지션 픽스) 및 결정된 포지션의 포지션 신뢰도(예컨대, GNSS 포지션 픽스의 HPE), 비컨의 식별자(예컨대, MAC 어드레스, 셀 ID 등) 및 RTT 정보를 포함할 수도 있다. RTT 정보는 RTT 측정치, RTT 측정치 불확실성, RTT 측정치와 연관된 신호 강도, RTT 측정치과 연관된 대역폭뿐만 아니라 다른 RTT 관련 데이터를 포함할 수도 있다. 단계 420에서, 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)은 주어진 비컨(140)에 대한 관측치들을 집성한다. 단계 430에서, 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)은 UE의 결정된 포지션의 포지션 신뢰도(예컨대, GNSS 포지션 픽스의 HPE)와 임계치의 비교에 기초하여 관측치들을 필터링 아웃한다. 바람직하게는, 상기 임계값은 매우 열악한 포지션 신뢰도를 갖는 관측치들(예를 들어, 매우 큰 HPE를 갖는 관측치들)만을 제거하도록 설정된다. 어느 정도 신뢰도가 있는 관찰치들은 후속 동작들에서 가중함으로써 해결될 수도 있다.
단계 440에서, 클라우드 기반 위치 플랫폼은 UE(110)로부터의 집성된 관측치들에 기초하여, 비컨 포지션, 또는 더 구체적으로는 비컨 물리적 안테나 포지션을 결정하기 위해 삼변측량 알고리즘을 사용한다. 삼변측량 알고리즘은 WLS 다변측량 알고리즘일 수도 있으며, WLS 다변측량 알고리즘에서의 가중치는 UE의 결정된 포지션의 신뢰도(예컨대, GNSS 포지션 픽스의 HPE), RTT 측정치 불확실성, RTT 결정된 범위(예컨대, 더 긴 범위로부터의 측정치들이 덜 신뢰할만한 것으로 간주됨), RTT 측정치와 연관된 신호 강도, RTT 측정치들의 수, 및 RTT 측정치와 연관된 대역폭(예컨대, 더 높은 대역폭들이 더 낮은 에러를 갖는 것으로 간주됨)의 함수이다. 일부 경우들에서, WLS 다변측정 알고리즘은 또한, 다른 정보(예컨대, RSS, 도달 각도(AoA) 등)를, 불확실성에 기초하여 가중치들을 그에 적용하는 것을 고려할 수도 있다(예컨대, RSS가 RTT보다 높은 불확실성을 가질 수도 있기 때문에 RSS 측정치들에 대한 더 높은 가중치들). 단계 450에서, 클라우드 기반 위치 플랫폼은 비컨(140)의 결정된 포지션, 또는 더 구체적으로는 비컨의 결정된 물리적 안테나 포지션을 포함하도록 비컨 데이터베이스를 업데이트한다. 그 후, 업데이트된 비컨 데이터베이스(170)의 부분들(예컨대, 타일들)은 UE(110)에 다시 제공될 수 있어서, 비컨의 결정된 물리적 안테나 포지션이 UE의 RTT 기반 포지셔닝에 사용될 수 있다.
삼변측량의 정확도는 종종, 매우 양호한 포지션 신뢰도를 갖는 UE의 결정된 포지션들을 사용함으로써 개선될 수도 있다. 결정된 포지션이 GNSS 포지션 고정인 경우, 매우 양호한 포지션 신뢰도는 매우 낮은 HPE로서 측정될 수도 있다. 도 5 는 HPE 및 포지션 결정의 정확도의 표시로서의 그의 사용을 예시하는 UE(110)의 예시적인 배열(500)의 도면이다. 비컨(510)의 포지션은, 주어진 반경을 갖는 원에 의해 표현되는 HPE를 각각 갖는 UE(520 내지 540)의 GNSS 포지션 픽스를 사용하는 삼변측량에 의해 결정될 수도 있다. 특히, UE(540)의 HPE는 다소 커서, 이 포지션에서 낮은 신뢰도가 있음을 나타낸다. UE(540)의 포지션은 매우 부정확할 수도 있으며, 이는 삼변측량의 정확도에 영향을 미칠 수 있다. UE(540)의 포지션의 정확도가 개선될 수 있다면, 삼변측량의 정확도가 또한 개선될 가능성이 있을 수 있다.
UE(110)에 대한 포지션 결정의 정확도를 향상시키기 위한 일 기법은 RTK 보정 서비스를 수반한다. RTK 보정의 전통적인 구현 "온보드(on board)" 구현에서, UE(110)의 GNSS 수신기(130)는 RTK 가능하고, UE에서 적용되는 실시간 보정들을 제공하는 RTK 기지국들의 독립 네트워크와 상호작용한다. 그러나, RTK 가능 GNSS 수신기들은 일반적으로 매우 고가이고, 저비용 UE(예를 들어, 스마트폰들, 스마트워치들 등)에 일반적으로는 전개되지 않는다. 따라서, 동작들이 "온보드"로 제한되는 경우, 많은 UE(110)는 RTK 보정의 이점들을 획득할 수 없다.
이 제한은 "오프보드" 구현에 의해 해결될 수도 있으며, 여기서 RTK GNSS 포지션 픽스를 수행하는 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)에 UE(110)로부터의 원시 GNSS 측정치들(예를 들어, 의사거리들)이 제공된다. 도 6은 클라우드 기반 RTK GNSS 포지션 픽스를 사용하여, 비컨 포지션, 또는 더 구체적으로는 비컨 물리적 안테나 포지션을 결정하기 위해 "오프보드" 구현에서 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)에 의해 수행되는 예시적인 동작들(600)을 상세히 설명하는 흐름도이다. 단계 610에서, 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)은 UE(110)로부터 RTT 가능 비컨들의 관측치들을 수신한다. 관측치들은 UE(110)의 GNSS 수신기(130)로부터의 원시 GNSS 측정치들(예를 들어, 의사거리들), 비컨의 식별자(예를 들어, MAC 어드레스, 셀 ID 등) 및 RTT 정보의 하나 이상의 세트들을 포함할 수도 있다. 상기 RTT 정보는 RTT 측정치, RTT 측정치 불확실성, RTT 측정치와 연관된 신호 강도, RTT 측정치와 연관된 대역폭뿐만 아니라 다른 RTT 관련 데이터를 포함할 수도 있다. 단계 620에서, 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)은 인터넷(150)을 통해 RTK 보정 서비스에 접속하고 RTK 보정 정보를 획득한다. 단계 630에서, 원시 GNSS 측정치들의 각 세트에 대해, 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)은 원시 GNSS 측정치들 및 RTK 보정 정보를 사용하여 UE(110)에 대한 보정된 GNSS 포지션 픽스를 결정한다. 단계 640에서, 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)은 UE(110) 각각에 대한 결과적인 보정된 GNSS 포지션 픽스의 HPE를 결정한다. 이러한 보정된 GNSS 포지션 픽스는 일반적으로, UE 자체들에 의해 생성된 GNSS 포지션 픽스보다 훨씬 더 낮은 HPE를 가질 것이다.
단계 650에서, 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)은, 주어진 비컨에 대해, UE의 클라우드 기반 RTK GNSS 포지션 픽스들을 포함하는 관측치들을 집성한다. 단계 660에서, 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)은 GNSS 포지션 픽스의 HPE와 임계치의 비교에 기초하여 관측치들을 필터링 아웃한다. 단계 670에서, 클라우드 기반 위치 플랫폼(160)은 UE(110)로부터의 집성된 관측치들에 기초하여, 비컨 포지션, 또는 더 구체적으로는 비컨 물리적 안테나 포지션을 결정하기 위해 삼변측량 알고리즘을 사용한다. 삼변측량 알고리즘은, 보정된 GNSS 포지션 픽스의 HPE가 UE(110)로부터의 HPE 대신에 사용되는 것을 제외하고는, 위에서 설명된 바와 같은 가중치들을 갖는 WLS 다변측량 알고리즘일 수도 있다. 단계 680에서, 클라우드 기반 포지션 결정 플랫폼(160)은 비컨(140)의 결정된 포지션, 또는 더 구체적으로는 비컨의 결정된 물리적 안테나 포지션을 포함하도록 비컨 데이터베이스(170)를 업데이트한다. 그 후, 업데이트된 비컨 데이터베이스(170)의 부분들(예컨대, 타일들)은 UE에 다시 제공될 수도 있다.
업데이트된 비컨 데이터베이스(170)의 부분들(예컨대, 타일들)은 RTT 기반 포지셔닝을 수행하기 위해 UE(110)에 의해 로컬적으로 캐싱되고 사용될 수도 있다. 포지션 결정을 RTT 측정치들에만 기초하거나, 다른 정보(예를 들어, RSS, AoA 등)와 조합하여 RTT를 사용하는 다수의 상이한 RTT 기반 포지셔닝 알고리즘들이 사용될 수도 있다. 일 실시예에서, WLS 포지셔닝 알고리즘 및 확장 칼만 필터 포지셔닝 알고리즘을 하이브리드화하는 하이브리드 RTT 기반 포지셔닝 알고리즘이 활용된다.
도 7은 UE 포지션을 결정하도록 하이브리드 RTT 기반 포지셔닝 알고리즘을 구현하기 위해 UE(110) 상의 포지셔닝 클라이언트(122)에 의해 수행되는 예시적인 동작들(700)을 상세히 설명하는 흐름도이다. 단계 710에서, 포지셔닝 클라이언트(122)는 시간 주기(예컨대, 1 초 주기)에 걸쳐 UE(110)의 범위 내의 RTT 가능 비컨들에 의한 RTT 측정치들을 집성한다. 단계 720에서, 포지셔닝 클라이언트(122)는 그 집성 내 고유 비컨들(140)의 수를 결정하며, 이들에 대한 정보(예를 들어, 비컨 포지션들)가 UE(110)에 의해 로컬적으로 캐싱된 비컨 데이터베이스(170)의 부분들(예를 들어, 타일들)에서 이용가능하다. 단계 730에서, 포지셔닝 클라이언트(122)는 고유 비컨들의 수가 임계치(예컨대, 하나의 비컨)보다 큰지 여부를 결정한다. 고유 비컨들의 수가 임계치보다 큰 경우, 실행은 단계 740로 진행하고, 여기서 UE 포지션은 WLS 포지셔닝 알고리즘에 의해 결정된다. WLS 포지셔닝 알고리즘에서 사용되는 가중치들은 RTT 측정치들의 수, 비컨들의 결정된 포지션의 신뢰도(예컨대, HPE), RTT 측정치 불확실성, 및/또는 다른 인자들에 기초할 수도 있다. WLS 포지션 불확실성(예컨대, WLS 포지션 HPE)은 또한 단계 740의 부분으로서 생성될 수도 있다. 단계 745에서, 포지셔닝 클라이언트(122)는 결정된 WLS 포지션과 동일하도록 칼만 필터 상태를 리셋 및 초기화한다. 그 후, 단계 750에서, 포지셔닝 클라이언트(122)는 결정된 WLS 포지션을 UE(110)의 포지션으로서 (예를 들어, UE 상에서 실행하는 애플리케이션에) 보고한다.
고유 비컨들의 수가 임계치보다 크지 않은 경우, 실행은 단계 760로 진행하고, 여기서 UE 포지션은 칼만 필터 포지셔닝 알고리즘에 의해 결정된다. 칼만 필터 상태가, 결정된 WLS 포지션과 동일하도록 단계 745의 부분으로서 이전에 초기화되었다면, 그러한 초기화는 사용된다. 그렇지 않은 경우, 칼만 필터 상태는 고유 비컨들의 중앙(median) 비컨 위치으로 초기화될 수도 있다. 단계 770에서, 포지셔닝 클라이언트(122)는 칼만 필터 포지셔닝 알고리즘이 성공적이었는지 여부를 결정하고, 성공적이었다면, 단계 750에서 포지셔닝 클라이언트(122)는 결정된 칼만 포지션을 UE(110)의 포지션으로서 보고한다. 칼만 필터 포지셔닝 알고리즘이 성공적이지 않았다면, 단계 775에서 포지셔닝 클라이언트(122)는 신규도(freshness) 간격(예를 들어, 2 초) 이내에 리턴된 사전 칼만 포지션이 있었는지 여부를 결정하고, 있었다면, 단계 750에서 포지셔닝 클라이언트(122)는 사전 칼만 포지션을 UE(110)의 포지션으로서 (예를 들어, UE 상에서 실행하는 애플리케이션에) 보고한다. 신규도 간격 이내에 리턴된 사전 칼만 포지션이 없었다면, 단계 780에서 포지셔닝 클라이언트(122)는 신규도 간격 이내에 리턴된 사전 WLS 포지션이 있었는지 여부를 결정한다. 있었다면, 포지셔닝 클라이언트(122)는 단계 790에서 사전 WLS 포지션과 동일하도록 칼만 필터 상태를 리셋 및 초기화하고, 단계 750에서 사전 WPS 포지션을 UE(110)의 포지션으로서 보고한다. 신규도 간격 이내에 리턴된 사전 WLS 포지션이 없었다면, 단계 795에서 포지셔닝 클라이언트(122)는 UE(110)에 대한 포지션 결과를 보고하지 않는다.
포지션 결정을 RTT 측정치들에만 기초하는 것에 더하여, 포지셔닝 알고리즘들이 포지션을 결정하기 위해 다른 정보(예를 들어, RSS, AoA 등)와 조합하여 RTT를 사용할 수도 있다는 것이 이해되어야 한다. 일부 경우들에서, RTT 측정치들은 다른 형태의 비컨 데이터(예를 들어, RSS)를 주로 활용하는 기법들의 정확도를 개선하기 위해 사용될 수도 있다. 예를 들어, 포지셔닝 알고리즘은 가중된 삼변측량에서 비컨들에 대한 다수의 RSS 측정치들을 사용하여 UE 포지션을 추정할 수도 있다. RTT 측정치들은 RSS 측정치들을 조정하고, 잠재적으로 에러가 있는 RSS 측정치들을 필터링 아웃하고, 가중된 삼변측량에서 및/또는 RSS 포지셔닝의 정확도를 개선하기 위한 다른 방식들에서 비컨들에 할당된 가중치들을 조정하는데 사용될 수도 있다.
상기 설명은 UE(110)의 RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하기 위한 다양한 크라우드 소싱 기법들을 상세히 설명한다. 기법들 및 그의 부분들은 구현에 따라 함께, 개별적으로, 또는 다른 기법들과 조합하여 활용될 수도 있다는 것이 이해되어야 한다. 또한, 기술들의 양태들은 구현에 따라 수정, 추가, 제거, 또는 달리 변경될 수도 있다는 것이 이해되어야 한다. 더욱이, 특정 예시적인 하드웨어 및 소프트웨어가 위에서 논의되지만, 기법들은 다양한 상이한 타입들의 하드웨어, 소프트웨어, 및 이들의 조합을 사용하여 구현될 수도 있다는 것이 이해되어야 한다. 그러한 하드웨어는 다양한 타입들의 프로세서들, 메모리 칩들, 프로그래밍가능 논리 회로들, 주문형 집적 회로들, 및/또는 소프트웨어의 실행을 지원하는 다른 타입들의 하드웨어 컴포넌트들을 포함할 수도 있다. 그러한 소프트웨어는, 휘발성 또는 영구 메모리 디바이스, 하드 디스크, 또는 다른 데이터 저장소와 같은 비일시적 전자 디바이스 판독가능 매체에 저장된 애플리케이션들을 구현하는 실행가능 명령들을 포함할 수도 있다. 소프트웨어와 하드웨어의 조합들은 상이한 환경들 및 애플리케이션들에 적합하도록 적응될 수도 있다. 무엇보다도, 상기 설명들은 단지 예로서 취해도록 의도되었음이 이해되어야 한다.
청구되는 것은 다음과 같다:

Claims (40)

  1. RTT(round-trip time) 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법으로서,
    사용자 장비(UE)의 무선 네트워크 인터페이스에 의해 상기 UE의 범위 내의 비컨들을 스캐닝하는 단계;
    RTT 능력들이 상기 UE의 범위 내 각각의 비컨에 대해 기지되어 있는지 여부를 결정하기 위해 클라우드 기반 위치 플랫폼에 의해 유지되는 비컨 데이터베이스로부터의 정보에 액세스하는 단계;
    미지의 RTT 능력들을 갖는 하나 이상의 비컨들에 대해, 비컨으로 하여금 RTT를 측정하게 하도록 시도하기 위한 범위 요청들을 전송하고, 이에 기초하여 상기 비컨의 RTT 능력들을 표시하는 RTT 측정 스테이터스를 상기 비컨에 할당하는 단계;
    상기 비컨 데이터베이스를 업데이트하기 위해 적어도 상기 RTT 측정 스테이터스를 상기 클라우드 기반 위치 플랫폼에 업로드하는 단계
    를 포함하여,
    상기 UE는, 상기 비컨 데이터베이스로부터 비컨들의 RTT 능력들에 관한 정보를 소비하고, 또한 상기 비컨 데이터베이스에 비컨들의 RTT 능력들에 관한 정보를 기여하는, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 비컨들은 Wi-Fi 액세스 포인트들(AP들)이고, 상기 RTT 능력들은 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers) 802.11mc 표준에 따른 FTM(fine timing measurement) 프로토콜에 대한 지원을 포함하는, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 비컨들은 셀룰러 기지국들이고, 상기 RTT 능력들은 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 릴리즈 16에 대한 지원을 포함하고, RTT는 멀티 RTT인, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 스캐닝하는 단계는, 상기 UE의 포지션을 결정하기 위한 현재 요청에 응답하여 수행되는, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 스캐닝하는 단계는, 상기 UE의 포지션을 결정하기 위한 임의의 현재 요청과는 독립적인 백그라운드 프로세스로서 수행되는, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 UE의 현재 포지션을 포함하는 지리적 영역을 커버하는 상기 비컨 데이터베이스의 일부분의 로컬 사본을 다운로드하는 단계로서, 상기 비컨 데이터베이스는 비컨들을 RTT 가능한 것, RTT 불가능한 것 또는 미지의 RTT 능력들을 갖는 것으로서 식별하는, 상기 비컨 데이터베이스의 일부분의 로컬 사본을 다운로드하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 액세스하는 단계는 상기 UE의 범위 내 각각의 비컨을 상기 로컬 사본에 대조하여 체크하는 단계를 더 포함하는, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  7. 제 5 항에 있어서,
    RTT 가능하거나 미지의 RTT 능력들을 갖는 상기 UE의 범위 내 각각의 비컨을 범위 리스트에 추가하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 전송하는 것은 상기 범위 리스트 상의 각각의 비컨으로 RTT를 측정하도록 시도하기 위한 범위 요청들을 전송하는, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    RTT 기반 포지셔닝을 사용하여 상기 UE의 포지션을 결정하는 단계
    를 더 포함하는, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 RTT 측정 스테이터스를 로컬 캐시에 추가하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 업로드하는 단계는, 상기 비컨 데이터베이스의 업데이트에서의 포함을 위해 상기 클라우드 기반 위치 플랫폼에 상기 로컬 캐시의 콘텐츠를 주기적으로 전송하는 단계를 더 포함하는, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  10. RTT(round-trip time) 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법으로서,
    클라우드 기반 위치 플랫폼에 의해 복수의 사용자 장비(UE)에, 비컨 데이터베이스로부터의 비컨들의 RTT 능력들에 관한 정보를 제공하는 단계로서, 상기 비컨들 중 적어도 하나는 미지의 RTT 능력들을 초기에 갖는, 상기 비컨들의 RTT 능력들에 관한 정보를 제공하는 단계;
    상기 클라우드 기반 위치 플랫폼에 의해, 미지의 RTT 능력들을 초기에 갖는 상기 비컨들 중의 비컨으로 RTT를 측정하도록 시도한 상기 복수의 UE 중 하나 이상의 UE로부터, 적어도 RTT 측정 스테이터스를 포함하는 RTT 정보를 수신하는 단계;
    수신된 상기 RTT 측정 스테이터스에 기초하여 상기 비컨의 RTT 능력들을 결정하는 단계; 및
    상기 비컨의 상기 RTT 능력들을 표시하는 정보를 포함하도록 상기 비컨 데이터베이스를 업데이트하는 단계
    를 포함하여,
    상기 클라우드 기반 위치 플랫폼은, 상기 하나 이상의 UE에 의해 소비되는 상기 비컨 데이터베이스로부터의 비컨들의 RTT 능력들에 관한 정보를 제공하고, 또한 상기 하나 이상의 UE로부터 상기 비컨 데이터베이스에 기여된 비컨들의 RTT 능력들에 관한 정보를 수신하는, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 비컨들은 Wi-Fi 액세스 포인트들(AP들)이고, 상기 RTT 능력들은 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers) 802.11mc 표준에 따른 FTM(fine timing measurement) 프로토콜에 대한 지원을 포함하는, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 비컨들은 셀룰러 기지국들이고, 상기 RTT 능력들은 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 릴리즈 16에 대한 지원을 포함하고, RTT는 멀티 RTT인, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 결정하는 단계는:
    상기 하나 이상의 UE 중 적어도 하나로부터의 상기 측정 스테이터스가 상기 UE가 상기 비컨으로 하여금 RTT를 측정하게 할 수 있었음을 표시하는 경우 상기 비컨이 RTT 가능하다는 것을 마킹하고, 상기 하나 이상의 UE 중 모두로부터의 상기 RTT 측정 스테이터스가 상기 UE가 상기 비컨으로 하여금 RTT를 측정하게 할 수 없었음을 표시하는 경우 상기 비컨을 RTT 불가능한 것으로서 마킹하고, 상기 하나 이상의 UE 중 적어도 하나로부터의 상기 RTT 측정 스테이터스가 상기 UE가 RTT를 측정하기 위한 범위 밖에 있음을 표시하며 상기 하나 이상의 UE 중 나머지 모두로부터의 상기 RTT 측정 스테이터스가 상기 UE가 상기 비컨으로 하여금 RTT를 측정하게 할 수 없었음을 표시하는 경우 상기 비컨을 미지의 RTT 능력들을 갖는 것으로서 마킹하는 단계를 포함하는, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  14. 제 10 항에 있어서,
    상기 비컨이 RTT 가능하다는 것을 표시하는 상기 비컨의 상기 RTT 능력들에 응답하여, 상기 비컨에 의한 RTT 측정치들에서의 예상된 에러를 측정하는 상기 비컨에 대한 RTT 바이어스를 추정하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 업데이트하는 단계는, 상기 비컨에 대한 상기 RTT 바이어스를 표시하는 정보를 상기 비컨 데이터베이스에 추가하는 단계를 포함하는, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 추정하는 단계는:
    RTT에 기초하여 컴퓨팅된 UE와 상기 비컨 사이의 거리, 및 UE 포지션의 결정된 포지션 및 상기 비컨의 추정된 포지션에 기초하여 컴퓨팅된 상기 UE와 상기 비컨 사이의 거리에 대한 델타를 컴퓨팅하고, 상기 델타에 기초하여 상기 비컨의 상기 RTT 바이어스를 결정하는 단계를 포함하는, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  16. 제 14 항에 있어서,
    상기 추정하는 단계는:
    공통의 조직 식별자를 상기 비컨과 공유하는 하나 이상의 다른 비컨들을 결정하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 다른 비컨들의 RTT 바이어스에 기초하여 상기 비컨의 상기 RTT 바이어스를 결정하는 단계를 포함하는, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  17. 제 10 항에 있어서,
    상기 비컨이 RTT 가능하다는 것을 표시하는 상기 비컨의 상기 RTT 능력들에 응답하여, RTT에 기초하여 컴퓨팅된 UE와 상기 비컨 사이의 거리가 상기 UE의 결정된 포지션과 부합하는지 여부를 결정하고, 상기 거리가 부합하지 않는 경우 상기 RTT 능력들을 업데이트하는 단계
    를 더 포함하는, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  18. 제 10 항에 있어서,
    상기 복수의 UE로부터의 RTT 측정치들을 사용하는 삼변측량 알고리즘에 의해 상기 비컨의 물리적 안테나 포지션을 결정하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 업데이트하는 단계는 상기 비컨의 상기 물리적 안테나 포지션을 상기 비컨 데이터베이스에 추가하는 단계를 포함하는, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  19. 제 10 항에 있어서,
    상기 RTT 능력들을 결정하는 단계 및 상기 비컨 데이터베이스를 업데이트하는 단계는 배치 주기에 따라 주기적으로 수행되는, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  20. RTT(round-trip time) 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법으로서,
    비컨 데이터베이스를 유지하는 클라우드 기반 위치 플랫폼에 의해, 비컨을 관측한 복수의 사용자 장비(UE)로부터 관측치들을 수신하는 단계로서, 상기 관측치들은 상기 비컨에 의한 상기 UE에 대한 RTT 측정치 및 상기 UE의 결정된 포지션을 적어도 포함하는, 상기 관측치들을 수신하는 단계;
    상기 클라우드 기반 위치 플랫폼에 의해, 상기 복수의 UE 각각의 상기 RTT 측정치 및 상기 결정된 포지션에 기초하여 상기 비컨의 물리적 안테나 포지션을 결정하기 위해 삼변측량 알고리즘을 사용하는 단계;
    상기 비컨의 결정된 상기 물리적 안테나 포지션을 포함하도록 상기 비컨 데이터베이스를 업데이트하는 단계;
    상기 클라우드 기반 위치 플랫폼에 의해, 상기 복수의 UE 중 하나 이상의 UE에 상기 비컨의 상기 물리적 안테나 포지션을 제공하는 단계
    를 포함하여,
    상기 하나 이상의 UE는, 상기 비컨 데이터베이스를 구축하기 위해 상기 비컨의 물리적 안테나 포지션을 결정하는데 사용되는 정보를 기여하고, 또한 상기 비컨 데이터베이스로부터 상기 비컨의 상기 물리적 안테나 포지션을 소비하는, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  21. 제 20 항에 있어서,
    상기 비컨들은 Wi-Fi 액세스 포인트들(AP들)이고, RTT 능력들은 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers) 802.11mc 표준에 따른 FTM(fine timing measurement) 프로토콜에 대한 지원을 포함하는, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  22. 제 20 항에 있어서,
    상기 비컨들은 셀룰러 기지국들이고, RTT 능력들은 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 릴리즈 16에 대한 지원을 포함하고, RTT는 멀티 RTT인, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  23. 제 20 항에 있어서,
    상기 UE의 상기 결정된 포지션은 상기 결정된 포지션의 포지션 신뢰도를 포함하고, 상기 방법은:
    상기 UE의 상기 결정된 포지션의 상기 포지션 신뢰도의 임계치와의 비교에 기초하여 관측치들을 필터링 아웃하는 단계
    를 더 포함하는, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  24. 제 23 항에 있어서,
    상기 삼변측량 알고리즘에 의한 결정은 결정된 포지션의 상기 포지션 신뢰도에 추가로 기초하는, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  25. 제 20 항에 있어서,
    상기 복수의 UE로부터의 RTT 정보는 RTT 측정치 불확실성, 상기 RTT 측정치와 연관된 신호 강도 및 상기 RTT 측정치와 연관된 대역폭을 포함하고, 상기 삼변측량 알고리즘에 의한 결정은 상기 복수의 UE에 대한 상기 RTT 측정치 불확실성, 상기 신호 강도 및 상기 대역폭에 추가로 기초하는, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  26. 제 20 항에 있어서,
    상기 삼변측량 알고리즘은 가중 최소 자승(WLS) 다변측량 알고리즘인, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  27. 제 20 항에 있어서,
    상기 UE의 포지션을 설명하는 정보는 상기 UE에 대한 원시 글로벌 네비게이션 위성 시스템(GNSS) 측정치들을 포함하고, 상기 방법은:
    상기 클라우드 기반 위치 플랫폼에 의해, RTK(Real Time Kinematic) 보정 서비스로부터 각각의 UE의 상기 원시 GNSS 측정치들에 대한 RTK 보정 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 클라우드 기반 위치 플랫폼에 의해, 상기 원시 GNSS 측정치들 및 상기 RTK 보정 정보를 사용하여 각각의 UE에 대한 보정된 GNSS 포지션 픽스를 결정하는 단계
    를 더 포함하며,
    상기 삼변측량 알고리즘에 의해 사용되는 상기 RTT 및 상기 포지션을 설명하는 정보는 각각의 UE에 대한 상기 보정된 GNSS 포지션 픽스를 포함하는, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  28. 제 27 항에 있어서,
    상기 복수의 UE에 대한 상기 보정된 GNSS 포지션 픽스의 수평 포지셔닝 에러(HPE)를 결정하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 삼변측량 알고리즘에 의한 결정은 상기 복수의 UE에 대한 상기 보정된 GNSS 포지션 픽스의 상기 HPE에 추가로 기초하는, RTT 기반 포지셔닝을 인에이블하는 방법.
  29. 소프트웨어가 저장된 비일시적 전자 디바이스 판독가능 저장 매체로서,
    하나 이상의 전자 디바이스들의 하나 이상의 프로세서들 상에서 실행될 때 상기 소프트웨어는:
    미지의 RTT(round-trip time) 능력들을 초기에 갖는 비컨으로 RTT를 측정하도록 시도한 복수의 사용자 장비(UE)로부터 RTT 측정치를 수신하고;
    상기 복수의 UE로부터의 상기 RTT 측정치에 기초하여 상기 비컨의 포지션 및 상기 비컨이 RTT 가능하다는 것을 결정하고;
    상기 비컨이 RTT 가능하다는 것을 표시하는 정보 및 상기 비컨의 결정된 상기 포지션을 포함하도록 비컨 데이터베이스를 업데이트하고; 그리고
    상기 비컨이 RTT 가능하다는 표시 및 상기 비컨의 결정된 상기 포지션을 포함하는 정보를, 상기 UE의 포지션을 추정하는데 사용가능한 지리적 영역에 대한 비컨 정보의 세트의 일부로서 적어도 하나의 UE에 제공하도록
    동작가능한, 비일시적 전자 디바이스 판독가능 저장 매체.
  30. 제 29 항에 있어서,
    상기 비컨들은 Wi-Fi 액세스 포인트들(AP들)이고, 비컨이 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers) 802.11mc 표준에 따라 FTM(fine timing measurement) 프로토콜을 지원할 때 상기 비컨은 RTT 가능한, 비일시적 전자 디바이스 판독가능 저장 매체.
  31. 제 29 항에 있어서,
    상기 비컨들은 셀룰러 기지국들이고, RTT 능력들은 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 릴리즈 16에 대한 지원을 포함하고, 상기 RTT는 멀티 RTT인, 비일시적 전자 디바이스 판독가능 저장 매체.
  32. 제 29 항에 있어서,
    상기 복수의 UE 중 적어도 하나가 상기 비컨으로 하여금 RTT를 측정하게 할 수 있었음에 응답하여 상기 비컨은 RTT 가능한 것으로 결정되는, 비일시적 전자 디바이스 판독가능 저장 매체.
  33. 제 29 항에 있어서,
    상기 소프트웨어는:
    상기 비컨에 의한 RTT 측정치들에서의 예상된 에러를 측정하는 상기 비컨에 대한 RTT 바이어스를 추정하고, 그리고
    상기 비컨에 대한 상기 RTT 바이어스를 표시하는 정보를 상기 비컨 데이터베이스에 추가하도록
    추가로 동작가능한, 비일시적 전자 디바이스 판독가능 저장 매체.
  34. 제 29 항에 있어서,
    상기 소프트웨어는:
    RTT에 기초하여 컴퓨팅된 각각의 UE와 상기 비컨 사이의 거리가 상기 UE의 결정된 포지션과 부합하다는 것을 결정하도록
    추가로 동작가능한, 비일시적 전자 디바이스 판독가능 저장 매체.
  35. 제 29 항에 있어서,
    상기 소프트웨어는:
    상기 복수의 UE로부터의 RTT 측정치들을 사용하는 삼변측량 알고리즘에 의해 상기 비컨의 물리적 안테나 포지션을 결정하고, 그리고
    상기 비컨의 상기 물리적 안테나 포지션을 상기 비컨 데이터베이스에 추가하도록
    추가로 동작가능한, 비일시적 전자 디바이스 판독가능 저장 매체.
  36. 소프트웨어가 저장된 비일시적 전자 디바이스 판독가능 저장 매체로서,
    하나 이상의 전자 디바이스들의 하나 이상의 프로세서들 상에서 실행될 때 상기 소프트웨어는:
    비컨을 관측한 복수의 사용자 장비(UE)로부터, 상기 UE에 대한 원시 글로벌 네비게이션 위성 시스템(GNSS) 측정치들 및 상기 비컨에 의한 상기 UE에 대한 RTT 측정치들을 적어도 포함하는 정보를 수신하고;
    RTK(Real Time Kinematic) 보정 서비스로부터 각각의 UE의 상기 원시 GNSS 측정치들에 대한 RTK 보정 정보를 획득하고;
    상기 원시 GNSS 측정치들 및 상기 RTK 보정 정보를 사용하여 각각의 UE에 대한 보정된 GNSS 포지션 픽스를 결정하고;
    상기 복수의 UE 각각의 상기 RTT 측정치 및 상기 보정된 GNSS 포지션 픽스에 기초하여 상기 비컨의 포지션을 결정하고;
    상기 비컨의 결정된 물리적 안테나 포지션을 포함하도록 비컨 데이터베이스를 업데이트하고; 그리고
    상기 비컨의 상기 물리적 안테나 포지션을 상기 복수의 UE 중 하나 이상에 제공하도록
    동작가능한, 비일시적 전자 디바이스 판독가능 저장 매체.
  37. 제 36 항에 있어서,
    상기 비컨은 Wi-Fi 액세스 포인트들(AP들)이고, 비컨이 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers) 802.11mc 표준에 따른 FTM(fine timing measurement) 프로토콜을 지원할 때 상기 비컨은 RTT 가능한, 비일시적 전자 디바이스 판독가능 저장 매체.
  38. 제 36 항에 있어서,
    상기 비컨들은 셀룰러 기지국들이고, RTT 능력들은 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 릴리즈 16에 대한 지원을 포함하고, RTT는 멀티 RTT인, 비일시적 전자 디바이스 판독가능 저장 매체.
  39. 제 36 항에 있어서,
    실행될 때 상기 소프트웨어는:
    상기 복수의 UE에 대한 상기 보정된 GNSS 포지션 픽스의 수평 포지셔닝 에러(HPE)를 결정하도록
    추가로 동작가능하고,
    상기 비컨의 포지션 결정은, 상기 복수의 UE에 대한 상기 보정된 GNSS 포지션 픽스의 상기 HPE에 적어도 부분적으로 기초하는 삼변측량 알고리즘을 사용하는, 비일시적 전자 디바이스 판독가능 저장 매체.
  40. 제 36 항에 있어서,
    삼변측량 알고리즘은 가중 최소 자승(WLS) 다변측량 알고리즘인, 비일시적 전자 디바이스 판독가능 저장 매체.
KR1020237001855A 2020-07-23 2021-03-30 크라우드 소싱된 rtt 기반 포지셔닝 KR20230043829A (ko)

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