KR20230057198A - 드론을 이용한 전파특성 분석시스템 - Google Patents

드론을 이용한 전파특성 분석시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20230057198A
KR20230057198A KR1020210141361A KR20210141361A KR20230057198A KR 20230057198 A KR20230057198 A KR 20230057198A KR 1020210141361 A KR1020210141361 A KR 1020210141361A KR 20210141361 A KR20210141361 A KR 20210141361A KR 20230057198 A KR20230057198 A KR 20230057198A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
radio signal
altitude
radio wave
radio
measurement
Prior art date
Application number
KR1020210141361A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102662245B1 (ko
Inventor
송기홍
Original Assignee
(주) 솔루윈스
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by (주) 솔루윈스 filed Critical (주) 솔루윈스
Priority to KR1020210141361A priority Critical patent/KR102662245B1/ko
Publication of KR20230057198A publication Critical patent/KR20230057198A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102662245B1 publication Critical patent/KR102662245B1/ko

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R29/00Arrangements for measuring or indicating electric quantities not covered by groups G01R19/00 - G01R27/00
    • G01R29/08Measuring electromagnetic field characteristics
    • G01R29/0864Measuring electromagnetic field characteristics characterised by constructional or functional features
    • G01R29/0892Details related to signal analysis or treatment; presenting results, e.g. displays; measuring specific signal features other than field strength, e.g. polarisation, field modes, phase, envelope, maximum value
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R23/00Arrangements for measuring frequencies; Arrangements for analysing frequency spectra
    • G01R23/16Spectrum analysis; Fourier analysis
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R29/00Arrangements for measuring or indicating electric quantities not covered by groups G01R19/00 - G01R27/00
    • G01R29/08Measuring electromagnetic field characteristics
    • G01R29/0807Measuring electromagnetic field characteristics characterised by the application
    • G01R29/0814Field measurements related to measuring influence on or from apparatus, components or humans, e.g. in ESD, EMI, EMC, EMP testing, measuring radiation leakage; detecting presence of micro- or radiowave emitters; dosimetry; testing shielding; measurements related to lightning
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R29/00Arrangements for measuring or indicating electric quantities not covered by groups G01R19/00 - G01R27/00
    • G01R29/08Measuring electromagnetic field characteristics
    • G01R29/0864Measuring electromagnetic field characteristics characterised by constructional or functional features
    • G01R29/0878Sensors; antennas; probes; detectors
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04BTRANSMISSION
    • H04B17/00Monitoring; Testing
    • H04B17/30Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/309Measuring or estimating channel quality parameters

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)
  • Monitoring And Testing Of Transmission In General (AREA)

Abstract

실시예는 드론을 이용한 전파특성 분석시스템에 관한 것이다.
구체적으로, 이러한 분석시스템은 인력으로 전파신호의 측정이 어려운 공간에서도 전파신호 특성을 측정하거나 경로손실 등 환경적 변화 특성을 측정하고 분석할 수 있으며, 전파신호 송신장치의 출력에 따른 고도별 경로손실 값을 얻을 수 있는 고도별 전파특성 분석 방식을 제공한다
따라서, 이를 통해 실시예는 대도시화 진행에 따라 나날이 증대되고 있는 신축 및 재건축 고층건물과 지형 변화에 따라 전파전파 특성이 변화되어 무선을 이용하는 각종 서비스들의 통신품질이 열화됨에 따라, 인력으로 측정이 어려운 공간에서도 전파신호특성을 측정하거나 경로손실 등 환경적 변화 특성을 측정하고 분석할 수 있다.
또한, 전파신호 송신장치의 출력에 따른 고도별 경로손실치를 얻을 수 있어 특정 위치에 고정된 무선국의 전계강도를 측정할 뿐만 아니라 임의의 지점에 위치한 무선국의 전계강도를 예측할 수 있어 고도별 3차원 전파지도를 제작하는 데 활용할 수 있다.

Description

드론을 이용한 전파특성 분석시스템{System for anlayzing radio propogation characteristic elpoying drone}
본 명세서에 개시된 내용은 대도시화 진행에 따라 나날이 증대되고 있는 신축 및 재건축 고층건물과 지형 변화에 따라 전파(Radio propagation) 특성이 변화되어 무선을 이용하는 각종 서비스들의 통신품질이 열화됨에 따라, 인력으로 측정이 어려운 공간에 드론을 활용하여 고도(altitude)별 전파 특성을 측정하기 위한 기술에 관한 것이다.
본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.
건물의 고층화에 따라 지상위 높은 공간에서 생활하는 인구밀도가 증대되고 있어, 드론 서비스 등과 같이 도심지역의 지상뿐 아니라 3차원 공간에서 전파신호를 이용한 무선통신 서비스를 제공해야 할 필요성이 증대되고 있다. 특히, 신축 및 재건축 고층건물과 지형 변화에 따라 전파전파 특성이 변화되어 무선을 이용하는 각종 서비스들의 통신품질이 열화됨에 따라, 전파환경의 변화에 맞추어 3차원 공간상에서의 전파특성을 파악할 필요가 있다.
3차원 공간정보와 결합된 3차원 전파지도는 도심지에서 재난망과 무선통신망 (경찰청 및 산림청 등의 주파수 공용장치), 방송망(TV, FM, DMB)의 원활한 통신품질 확보에 필요한 무선 링크버짓 설계를 위해 필요할 뿐 아니라, 무선네트워킹기술 확보를 위해서도 반드시 필요한 정보라 할 수 있다.
최근 공중에서 측정한 전파 측정 데이터를 무선으로 지상에서 분석하는 드론 전파측정 시스템을 이용하여 접근이 어려운 지역에서의 전파측정 업무를 수행하는 기술개발이 이루어짐에 따라, 지상(2차원)에서 수행하던 전파분석 및 품질 측정 작업을 고도를 포함한 입체적인 측정을 통하여 기지국 건설 및 음영지역 해소에 활용하고 있다.
부가적으로 이러한 배경의 선행기술문헌은 아래의 특허문헌 정도이다.
(특허문헌 1) KR101659989 Y1
참고적으로, 이러한 특허문헌 1의 기술은 이상신호 분석장치에 관한 것으로, 다양한 측정장비로부터 출력되는 대상체의 측정신호로부터 다수의 특징을 추출하여 다차원 특징을 이용하여 측정신호의 이상신호를 판별하는 기술 정도이다.
개시된 내용은, 대도시화 진행에 따라 나날이 증대되고 있는 신축 및 재건축 고층건물과 지형 변화에 따라 전파전파 특성이 변화되어 무선을 이용하는 각종 서비스들의 통신품질이 열화됨에 따라, 인력으로 측정이 어려운 공간에서도 전파신호 특성을 측정하거나 경로손실 등 환경적 변화 특성을 측정하고 분석하도록 하는 드론을 이용한 전파특성 분석시스템을 제공하고자 한다.
그리고, 또한 이러한 경우에, 전파신호 송신장치의 출력에 따른 고도별 경로손실치를 얻을 수 있어 특정 위치에 고정된 무선국의 전계강도를 측정할 뿐 아니라 임의의 지점에 위치한 무선국의 전계강도를 예측할 수 있어 고도별 3차원 전파지도를 제작하는 데 활용할 수 있도록 한다.
실시예에 따른 드론을 이용한 전파특성 분석시스템은,
인력으로 전파신호의 측정이 어려운 공간에서도 전파신호 특성을 측정하거나 경로손실 등 환경적 변화 특성을 측정하고 분석할 수 있으며, 전파신호 송신장치의 출력에 따른 고도별 경로손실 값을 얻을 수 있는 고도(altitude)별 전파특성 분석 방식을 제공하는 것을 특징으로 한다.
구체적으로는, 이러한 분석시스템은,
고도별 전파특성 측정을 위하여 무지향성 안테나를 가진 전파신호 송신장치;
상기 전파신호 송신장치로부터의 전파신호를 측정하고 측정 결과를 등록 지상원격제어장치로 전달하기 위한 고도별 전파특성용 전파신호 측정장치; 및
상기 전파신호 송신장치 및 전파 측정장치를 원격에서 제어하고 측정 결과를 수신하여 DB에 저장, 관리하는 지상원격제어장치; 를 포함하고 있으며,
상기 전파신호 송신장치는,
상기 지상원격제어장치의 명령에 따라 사용자가 원하는 형태의 전파신호를 송신하기 위하여, 측정하고자 하는 방향으로 전파신호를 송신하기 위한 무지향성 안테나;
사용자 키 조작에 따라 사용자가 원하는 전파신호를 생성하는 신호 발생기; 및
상기 신호 발생기의 전파신호와 상기 지상원격제어장치의 제어신호를 통신 모뎀을 이용하여 각기 송수신하는 제어부; 를 포함하고,
상기 전파신호 측정장치는,
상기 전파신호 송신장치로부터의 전파신호를 측정하고 측정결과를 지상원격제어장치로 전송하는 역할을 수행하기 위하여, 원하는 전파신호를 송수신하기 위한 안테나부;
상기 안테나부 내에 두 개의 안테나로 수신되는 전파신호를 하나의 신호로 결합하여 스펙트럼 분석기를 통해 다수의 상이한 고도와 위치별로 전계강도를 측정하고, 상기 전파신호 송신장치의 상이한 출력레벨별로 설정한 고도와 위치별로의 전계강도와 실제출력레벨의 고도와 위치별로의 전계강도를 비교하여 전파신호 송신장치의 출력에 따른 고도와 위치별로의 경로손실치를 획득하는 측정부; 및
상기 지상원격제어장치의 명령에 따라 전파신호 측정결과와 무인항공기 본체에 부착되어 정밀고도를 측정하는 고도 측정기로부터의 고도 측정결과를 메모리에 저장하거나 통신 모뎀을 이용하여 지상원격제어장치에 전송하는 제어부; 를 포함하고,
상기 지상원격제어장치는,
상기 전파신호 송신장치와 상기 전파신호 측정장치와 연결하기 위한 통신 모뎀;
상기 전파신호 송신장치의 송신신호의 특성을 감시하고, 고도와 위치별로의 전계강도와 경로손실치를 포함한 전파신호 측정결과의 정확성을 확인한 후 DB에 저장하고, 고도와 위치별로의 전파특성을 분석하는 데이터 분석부; 및
각 부를 제어하는 제어부; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
실시예들에 의하면, 대도시화 진행에 따라 나날이 증대되고 있는 신축 및 재건축 고층건물과 지형 변화에 따라 전파전파 특성이 변화되어 무선을 이용하는 각종 서비스들의 통신품질이 열화됨에 따라, 인력으로 측정이 어려운 공간에서도 전파신호특성을 측정하거나 경로손실 등 환경적 변화 특성을 측정하고 분석할 수 있다.
또한, 전파신호 송신장치의 출력에 따른 고도별 경로손실치를 얻을 수 있어 특정 위치에 고정된 무선국의 전계강도를 측정할 뿐만 아니라 임의의 지점에 위치한 무선국의 전계강도를 예측할 수 있어 고도별 3차원 전파지도를 제작하는 데 활용할 수 있다.
이러한 실시예들에 따른 고도별 전파특성 분석시스템의 활용분야 및 효과는 다음과 같다.
1. 고도별 전파특성을 파악할 수 있고, 전파환경에 따른 경로손실 치를 분석할 수 있으므로 드론택시, 드론 배송, 드론 중계 등을 위한 3차원 전파지도 제작이 용이하다.
2. 공중통신망의 음영지역을 파악하고 고도별 음영지역 해소를 위한 최적의 지상 무선국 위치 또는 안테나 위치 선정 용이하다.
3. 수시 전파 신호세기 측정 및 분석을 통하여 3차원 전파지도 업데이트가 가능하다.
4. 재난상황시 통화권 확보가능한 통신 기술방식 및 주파수 대역을 이용한 드론 통신중계 지점 선정으로 재난대응성을 극대화한다.
도 1은 일실시예에 따른 드론을 이용한 전파특성 분석시스템을 개념적으로 설명하기 위한 도면
도 2는 일실시예에 따른 드론을 이용한 전파특성 분석시스템의 구성을 도시한 블록도
도 3은 일실시예에 따른 드론을 이용한 전파특성 분석시스템의 동작을 순서대로 도시한 절차 흐름도
도 4는 일실시예에 따른 드론을 이용한 전파특성 분석시스템에 적용한 측정데이터의 정확성을 높이기 위한 측정데이터 정확성 확인 절차를 나타내는 도면
도 1은 일실시예에 따른 드론을 이용한 전파특성 분석시스템을 개념적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 일실시예의 드론을 이용한 전파특성 분석시스템은 고도(altitude)별 전파특성을 분석하기 위하여 무인 항공기(101)에는 전파신호 측정장치(103)를 탑재한다. 그리고, 또한 이러한 분석시스템은 지상원격제어장치(102)에서는 지상에서 원하는 형태의 전파신호를 방사하는 전파신호 송신장치(104)와 상기 전파신호 측정장치(103)를 제어하면서 전파신호 측정장치(103)로부터 전송되는 측정 데이터를 수신하고 저장하거나 분석한다.
기존의 측정장치는 기 사용중인 무선국에 대한 전계강도 또는 전자파강도를 공중에서 측정하기 위한 장치이다. 그래서, 이에 따라 사람이나 차량이 접근 불가한 지역에서의 전계강도 측정을 수행하므로 지상 무선국의 송신 안테나 복사 패턴을 임의로 조정할 수 없기 때문에 무인 항공기 측정결과를 활용하여 전파환경 변화에 따른 경로손실 치를 산출할 수 없으므로 고도별 전파지도를 제작하는 데 그 결과를 이용할 수 없다.
그래서, 일실시예에 따르면 일반 무선국의 전계강도 특성뿐 아니라 전파신호 송신장치(104)를 이용한 경로손실 치를 얻을 수 있으므로 3차원 공간에서의 활용도가 매우 크다고 할 수 있다.
도 2는 일실시예에 따른 드론을 이용한 전파특성 분석시스템의 구성도를 나타내는 도면으로서, 각 구성 장치에 대한 세부 구성도를 나타낸다.
도 2에 도시된 바와 같이, 일실시예에 따른 분석시스템은 크게 고도별 전파특성 측정을 위하여 무지향성 안테나를 가진 전파신호 송신장치와 상기 전파신호 송신장치로부터의 전파신호를 측정하고 측정 결과를 등록 지상원격제어장치로 전달하기 위한 고도(altitude)별 전파특성용 전파신호 측정장치를 포함한다. 그리고, 또한 이러한 시스템은 상기 전파신호 송신장치 및 전파 측정장치를 원격에서 제어하고 측정 결과를 수신하여 DB에 저장, 관리하는 지상원격제어장치도 포함한다.
상기 전파신호 송신장치는 상기 지상원격제어장치의 명령에 따라 사용자가 원하는 형태의 전파신호를 송신하기 위하여, 측정하고자 하는 방향으로 전파신호를 송신하기 위한 무지향성 안테나와, 사용자 키 조작에 따라 사용자가 원하는 전파신호를 생성하는 신호 발생기를 포함한다. 그리고, 또한 상기 신호 발생기의 전파신호와 상기 지상원격제어장치의 제어신호를 통신 모뎀을 이용하여 각기 송수신하는 제어부도 포함한다.
상기 전파신호 측정장치는 상기 전파신호 송신장치로부터의 전파신호를 측정하고 측정결과를 지상원격제어장치로 전송하는 역할을 수행하기 위하여, 원하는 전파신호를 송수신하기 위한 안테나부를 구비한다. 그리고, 아울러 상기 안테나부 내에 두 개의 안테나로 수신되는 전파신호를 하나의 신호로 결합하여 스펙트럼 분석기를 통해 다수의 상이한 고도와 위치별로 전계강도를 측정하고, 상기 전파신호 송신장치의 상이한 출력레벨별로 설정한 고도와 위치별로의 전계강도와 실제출력레벨의 고도(altitude)와 위치별로의 전계강도를 비교하여 전파신호 송신장치의 출력에 따른 고도(altitude)와 위치별로의 경로손실치를 획득하는 측정부도 구비한다. 그리고, 또한 상기 지상원격제어장치의 명령에 따라 전파신호 측정결과와 무인항공기 본체에 부착되어 정밀고도를 측정하는 고도 측정기로부터의 고도 측정결과를 메모리에 저장하거나 통신 모뎀을 이용하여 지상원격제어장치에 전송하는 제어부를 포함한다.
상기 지상원격제어장치는 상기 전파신호 송신장치와 상기 전파신호 측정장치와 연결하기 위한 통신 모뎀을 포함한다. 그리고, 상기 전파신호 송신장치의 송신신호의 특성을 감시하고, 고도와 위치별로의 전계강도와 경로손실치를 포함한 전파신호 측정결과의 정확성을 확인한 후 DB에 저장하고, 고도와 위치별로의 전파특성을 분석하는 데이터 분석부 및 각 부를 제어하는 제어부를 포함한다.
한편으로, 이러한 분석시스템은 먼저, 지상원격제어장치(GCS, 203)의 명령에 의해 송신하고자 하는 신호 형태 및 출력에 따라 다중 주파수 발생기(218)에서 한 개 또는 다 수개의 주파수 대역 신호를 생성한다.
그리고, 또한 이러한 분석시스템은 각 전파신호에서는 전력 증폭기(219)에서 증폭된 다음 원하는 신호 크기로 감쇄(220)되는 과정을 거쳐 무지향성 송신 안테나에 의해 지상 또는 공중으로 전파신호가 발사된다.
또한, 무인 항공기에 탑재되어 지상의 무선국 또는 전파신호 송신장치(201)로부터 방사되는 전파신호의 전계강도를 측정하고 측정결과를 지상원격제어장치(203)에 전송하는 전파신호 측정장치(202)는 전파신호 수신 안테나(206)으로부터 수신된 전파신호의 전계강도는 저잡음증폭기(207)에서 적절하게 증폭하여 스펙트럼 분석기(207)에서 읽어낸다.
아울러, 제어부(204)에서는 GPS수신기(205), 고도측정기(209) 및 스펙트럼 분석기(207)로부터의 고도 및 위치 정보와 전계강도 값을 한 묶음으로 하는 측정 데이터를 메모리에 저장하거나 무선모뎀(205)을 통해 지상원격제어장치(203)의 명령에 의해 지상원격제어장치(203)의 측정 데이터 저장부(213)에 저장된다. 그리고, 이렇게 저장된 측정 데이터는 데이터 분석부(214)에서 전계강도 또는 경로손실치로 분석된 다음 표시부(215)에 표시되거나 DB에 저장한다.
추가적으로, 일실시예에 따른 시스템은 상기 지상원격제어장치(203)에 연결하여 부가 서비스를 제공하는 외부연계하는 곳으로, 경찰서 관리 정보처리장치(미도시)와 고장수리처 정보처리장치(미도시) 등을 포함한다.
부가해서, 이때 상기 각각의 장치는 상호 간에 자가망을 통해 연결한다. 예를 들어, 이러한 경우, 무선통신 방식으로 와이파이 또는 LTE 등을 사용하기도 한다.
도 3은 일실시예에 따른 드론을 이용한 전파특성 분석시스템 의 동작을 순서대로 도시한 플로우 차트이다(도 2 참조).
도 3에 도시된 바와 같이, 일실시예에 따른 드론을 이용한 전파특성 분석시스템은 먼저 운용자가 전파신호 송신장치(RRS, 201)와 전파신호 측정장치(AMS, 202)간 가시거리 상태임을 확인한다(300).
그리고 지상원격제어장치(GCS, 203)릉 통해 전파신호 송신장치(RRS, 201)로 전파신호 발사 명령을 무선모뎀을 통하여 전송하면(301), 전파신호 송신장치에서는 측정을 원하는 형태의 전파신호를 지상 또는 공중으로 방사한다(302).
또한, 지상원격제어장치(203)에서 전파신호 측정장치(AMS, 202)로 전파신호 측정 개시를 명령하면(303), 전파신호측정장치는 고도 정보, 위치 정보 및 전계강도 데이터를 포함한 측정 데이터를 생성하고(304) 메모리에 저장한다.
이때, 지상원격제어장치에서 전파신호 측정장치로 측정 데이터 전송을 명령하면(305), 그 시간동안 저장하였던 측정 데이터를 지상원격제어장치로 전송하면, 지상원격제어장치에서는 측정 데이터를 수신하여 측정 데이터의 정확성을 확인한다(306).
그래서, 지상원격제어장치는 이러한 측정 데이터가 계산결과와 오차범위 내의 값을 가지면(307) 전파신호 측정장치로 본격적인 측정 개시 명령을 하달한 후(308) 주기적으로 측정 데이터를 수신하여 저장한다(309).
그래서, 이를 통해 일실시예는 인력으로 측정이 어려운 공간에서도 전파신호특성을 측정하거나 경로손실 등 환경적 변화 특성을 측정하고 분석할 수 있다.
이상과 같이, 일실시예는 인력으로 전파신호의 측정이 어려운 공간에서도 전파신호 특성을 측정하거나 경로손실 등 환경적 변화 특성을 측정하고 분석할 수 있으며, 전파신호 송신장치의 출력에 따른 고도별 경로손실 값을 얻을 수 있는 고도별 전파특성 분석 방식을 제공한다.
따라서, 이를 통해 일실시예는 대도시화 진행에 따라 나날이 증대되고 있는 신축 및 재건축 고층건물과 지형 변화에 따라 전파전파 특성이 변화되어 무선을 이용하는 각종 서비스들의 통신품질이 열화됨에 따라, 인력으로 측정이 어려운 공간에서도 전파신호특성을 측정하거나 경로손실 등 환경적 변화 특성을 측정하고 분석할 수 있다.
또한, 전파신호 송신장치의 출력에 따른 고도별 경로손실치를 얻을 수 있어 특정 위치에 고정된 무선국의 전계강도를 측정할 뿐만 아니라 임의의 지점에 위치한 무선국의 전계강도를 예측할 수 있어 고도별 3차원 전파지도를 제작하는 데 활용할 수 있다.
도 4는 일실시예에 따른 드론을 이용한 전파특성 분석시스템에 적용한 측정데이터의 정확성을 높이기 위한 측정데이터 정확성 확인 절차를 설명하기 위한 도면이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 일실시예에 따른 측정데이터의 정확성을 높이기 위한 측정데이터 정확성 확인 절차(400)는 전계강도 측정을 수행하기 위해서는 운용자가 전파신호 송신장치와 전파신호 측정장치간에 장애물이 존재하지 않는 위치에서 지상 원격제어장치의 측정 개시 명령을 하달하면 전파신호 측정장치에서는 측정을 수행한다(401). 그리고 또한, 주기적으로 측정 데이터를 지상 원격제어장치로 전송한다. 이때 본격적인 측정을 수행하기 전 측정 데이터의 정확성을 확인하게 되는 데 그 방법은 다음과 같다.
먼저, 지상 원격제어장치에 저장된 측정 데이터를 이용하여 전계강도 또는 경로손실값을 산출한 후(402), 해당 결과를 가시거리 상태에서의 경로손실 계산 모델인 자유공간 손실 모델을 활용한 고도별 계산 결과(403)와 서로 비교한다(404).
즉, 일정 시간 측정된 고도별 측정 데이터와 고도에 따른 계산 결과를 서로 비교한 후 평균값과 편차가 오차 범위(운용자 설정 가능)내에 포함하면, 본격적인 측정을 개시하도록 명령한다(405). 그리고 측정 데이터를 수신하고 저장한다(406).
다음, 이후에 오차범위 내에 포함되지 못하면 전파신호 송신장치에서 송신되는 전파신호 형태를 파악 및 수정한 후(407), 전파신호 측정장치에 재측정을 명령하고 해당 지점에서의 측정 결과를 계산결과와 다시 비교한다(408).
그래서, 이와 같은 비교 과정이 특정 횟수(운용자 설정 가능)동안 반복해도 조정이 되지 않을 경우(409) 전파신호 측정을 중단한다.
한편, 부가적으로는 이에 더하여 이러한 분석시스템은 이렇게 각종 정보를 제공할 경우에, 각각의 장치 상호 간에 데이터베이스를 일치 유지함으로써, 신속하고 편리하게 서비스를 제공하도록 한다.
이를 위해, 상기 전파신호 측정장치와 전파신호 송신장치 등은 아래의 동작을 수행한다.
a) 먼저 각각의 장치에서는 장치등록 정보와 데이터를 저장한 테이블을 상호 간에 동일하게 구비하고, 상기 테이블에 대한 정합 관계를 미리 설정 등록한다.
b) 그래서, 상호 간에 테이블 내의 정보를 변경할 경우, 상기 정합 관계에 따라서 테이블을 각기 동기화한다.
c) 그리고, 상기 테이블을 동기화할 경우에, 다수의 상이한 측정장치 유형별로의 데이터 유형마다 정보를 다원화함으로써, 데이터베이스를 일치한다.
다른 한편으로, 추가적으로, 이러한 분석시스템은 이렇게 각종 정보를 제공할 경우에, 지상원격제어장치와 전파신호 송신장치 간에 현장에 맞추어서 연결을 확보하므로, 신속하고 손쉽게 정보를 전달하도록 한다.
이를 위해서, 각각의 장치는 아래의 동작을 수행한다.
a) 먼저, 상호 간에 통신을 할 경우에는, 1차적으로 등록 로컬 통신망의 연결 여부를 확인해서, 상기 확인 결과 상기 로컬 통신망을 연결한 경우에는 상이한 관리 자위치별로 대응하는 설정 관리자 공용 계정으로서 연결한다.
b) 상기 확인 결과, 상기 로컬 통신망을 연결하지 않은 경우에는 2차적으로 등록 무선 통신망의 연결 여부를 확인해서, 상기 확인 결과 상기 무선 통신망을 연결한 경우에는 개별 IP 주소로 연결한다.
c) 상기 확인 결과, 상기 무선 통신망을 연결하지 않은 경우에는 등록 이동 통신망의 단말기 식별 번호로 예를 들어, 관리자의 모바일 단말기에 관한 단말기 식별 번호로 연결하므로, 상기 관리자 단말기와 연결을 확보한다.
한편으로, 또한 이렇게 관리자 단말기와 실시간으로 연결을 할 경우에는, 연결의 보안을 위해서 IP테이블을 이용하여 등록 IP의 감시 및 비인가자의 접속에 따른 모니터링(또는, 로그)을 관리하도록 한다.
a) 구체적으로는, 이를 위해 먼저 상기 로컬 통신망의 관리자 공용 계정과 상기 무선 통신망의 개별 IP 주소를 등록한 IP 테이블을 미리 구성한다.
b) 그리고, 이렇게 관리자 단말기로 알람을 제공할 경우에, 해당하는 통신망의 헬로우(HELLO) 메시지를 송신해서 응답 결과 내의 다음 홉(next hop) 스위치 IP 주소를 추출한다.
c) 다음, 이러한 다음 홉 스위치 IP 주소와 동일한 스위치 IP 주소를 스위치 인접지 연결 관계 리스트에서 확인한다.
d) 상기 확인 결과, 상기 다음 홉 스위치 IP 주소와 동일한 스위치 IP 주소가 있는 경우, 해당하는 관리자 공용 계정 또는, 개별 IP 주소가 상기 IP 테이블에도 있는지 확인하므로, 비인가자의 접속 여부를 확인한다.
e) 상기 확인 결과, 해당하는 관리자 공용 계정 또는, 개별 IP 주소가 상기 IP 테이블에도 있는 경우에 조인/정리(JOIN/PRUNE) 메시지를 송신하므로, 해당하는 통신망과 연결한다.
다른 한편으로, 이에 더하여 이러한 시스템은 아래의 구성을 더 구비한다. 즉, 아래의 풀-푸쉬 관계를 사용하여 시간 동기화를 수행함으로써, 보다 신속하고 효율적으로 시간 동기화를 할 수 있도록 한다.
이를 위해, 이러한 시간 동기화 구성은 먼저 상기 지상원격제어장치에서 아래의 시간 동기화 포맷으로부터 풀-푸쉬 관계에 따른 시간 동기화를 수행함으로써, 일종의 마스터/슬레이브 유형별로 대응하여 시간 동기화를 한다(마스터 : 지상원격제어장치, 슬레이브 : 측정장치와 송신장치).
그리고, 이러한 경우에 상기 시간 동기화 포맷은 아래와 같이 구비한다.
a) 먼저 상기 지상원격제어장치에서 슬레이브별로 풀링 신호를 명령 형식으로 송출해서, 슬레이브에게 보고를 지시한다.
b) 그리고 나서, 또한 상기 슬레이브는 풀-푸쉬 관계를 기록한 사용자 메모리를 구비해서, 상기 풀링 신호를 송출할 때에 상기 사용자 메모리를 통과한 푸슁 신호를 이벤트 드리븐 형식으로 회신함으로써, 마스터에게 보고한다.
한편으로, 이에 더하여 상기 시간 동기화를 수행하는 동작은 상기 사용자 메모리를 통해 보고할 경우마다, 상기 슬레이브에서 상기 풀링 신호를 수신할 때에 사용자 메모리 주소를 읽어서, 상기 사용자 메모리 내에 풀-푸쉬 관계별로 상이한 푸싱 신호를 연속적으로 쓰는 동작을 반복적으로 수행한다.
그리고, 이러한 경우에 또한 상기 사용자 메모리를 통해 보고할 경우에, 상이한 마스터 슬레이브 유형별로 상기 거리측정 포맷용 명령을 상이하게 설정함으로써, 마스터 슬레이브 유형에 맞게 시간 동기화를 수행한다.
또 다른 한편으로, 이러한 시스템은 이렇게 신호에 관한 정보를 제공할 경우에, 아래의 구성으로부터 정보를 학습하여 원활하게 미리 알람 등을 제공할 수 있도록 한다.
즉 추가적으로, 이러한 시스템은 다수의 상이한 현장 장소와 측정장치 등의 유형별로 조금씩 차이를 내는 시간 동기화 등의 주변상태 또는 상황을 감안하여 모니터링용 학습모델을 생성해서, 양호한 서비스를 제공해 준다.
이러한 경우, 이러한 학습모델은 다양한 현장 장소와 시간대 등으로 데이터를 속성화하므로, 처리율을 보다 높이기도 한다.
a) 먼저, 이를 위해서 예를 들어, 알람에 관한 정보를 제공할 경우에, 다수의 상이한 현장 장소와 각각의 장치 유형별로 조금씩 차이를 내는 시간 동기화 등의 실제 주변상태 또는 상황을 포함한 정보를 시간대와 장소 등으로 분류하여 학습하는 모델을 정의한다.
b) 다음, 다수의 상이한 주변상태 또는 상황 정보에 대한 기본적인 데이터셋을 추출한다.
c) 그리고 나서, 이러한 데이터셋을 다수의 상이한 장소와 시간대 등을 반영하여 속성화한다.
d) 그래서, 이러한 속성화 결과를 기초로 한 다수의 상이한 학습 모델별로 상태정보의 속성을 결정한다.
e) 그런 후에, 상기 결정된 결과를 정규화한다.
f) 그리고, 이러한 정규화 결과를 기초로 해서 다수의 상이한 학습 모델별로 상태정보를 설정한다. 그래서, 다수의 상이한 주변상태/상황 정보를 사용하여 알람 정보를 제공하기 위한 독립(알람 정보) 및 종속(주변상태/상황 정보) 변수로 설정한다.
g) 다음, 상기 설정 결과를 학습 및 훈련 데이터로 생성한다.
h) 그래서, 이를 통해 이러한 결과로부터 딥러닝 기반의 모니터링용 학습모델을 생성한다.
그래서, 이러한 시스템은 전술한 바대로 신호에 관한 정보를 제공할 경우에, 이러한 내용으로부터 알람을 제공하므로, 실제적으로 도움을 주는 서비스를 제공하기도 한다.
한편 이들과 다른 방식으로서, 이러한 시스템은 다양한 측정장비로부터 출력되는 대상체의 측정신호로부터 고도와 위치별로의 송신장치 출력에 따른 전계강도에 대한 다수의 특징을 추출하여 측정신호의 이상신호를 판별할 수 있도록 한다.
이러한 배경을 간략하게 설명하면, 디지털신호의 처리기술의 발달로 각종 신호 측정장비에서 측정한 아날로그 신호를 A/D 변환을 통해 디지털신호로 만든 후 이를 처리하는 시도가 많다.
그리고 한편으로 또한 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하여 컴퓨터나 마이컴 등에서 정상신호와 이상신호를 비교함으로써 결함을 검출하도록 한다.
한편 또한, 이러한 검사는 미세한 결함에 대해서는 검출의 신뢰성이 낮다는 문제점이 있다. 예컨대, 미세결함의 경우 정상신호와 결함신호에 대한 구분이 쉽지 않아 결함여부를 판단하기 어렵다. 이를 위해 종래에 증폭기를 사용하여 신호를 증폭하는 방법을 사용하지만 신호를 증폭하는 경우 결함신호 뿐만 아니라 정상신호도 함께 증폭되므로 미세결함을 정확히 검출하는데는 한계가 있다는 문제점을 안고 있다. 또한, 결함부위의 검출값이 결함판정 기준값과 비슷한 수준인 경우 결함판정에 신뢰성을 보장하기 어렵다.
그래서, 위에 설명한 바와 같이, 다양한 측정장비로부터 출력되는 대상체의 측정신호로부터 고도와 위치별로의 송신장치 출력에 따른 전계강도에 대한 다수의 특징을 추출하여 측정신호의 이상신호를 판별하도록 한다.
이를 위해, 이러한 판별 구성은 아래와 같다.
먼저, 특정 신호의 전계강도에 관한 다수의 디지털 샘플신호를 입력받아 다수의 특징을 추출한다.
다음, 이러한 다수의 특징별 샘플신호를 고도와 위치별로의 송신장치 출력마다에 대응하여 여러 개의 정상신호 및 이상신호로 1차원으로 분류하여 상기 각 특징별 제1학습모델을 생성한다.
그리고, 이 다수의 특징별 제1학습모델 중 상기 정상신호와 이상신호의 분류성능이 기설정된 기준치 이상인 적어도 둘 이상의 특징을 선택한다.
또한 상기 선택된 둘 이상의 특징으로 한 공간 상에 상기 디지털 샘플신호를 정상신호 및 이상신호로 분류하여 다차원 제2학습모델을 생성한다.
그래서, 측정 대상에 대한 디지털 측정신호를 입력받아 상기 제1학습모델을 이용하여 상기 디지털 측정신호의 이상신호를 1차 판별하고, 상기 다차원 제2학습모델을 이용하여 상기 디지털 측정신호의 이상신호를 2차 판별한다.
부가적으로, 이러한 상황에서, 상기 제1학습모델은 각각의 특징별로 1차원으로 분류된 다수의 정상신호 및 이상신호로부터 고도와 위치별로의 송신장치 출력별로 정상신호 그룹과 이상신호 그룹을 설정한다. 그리고 또한, 이러한 정상신호 그룹과 이상신호 그룹을 구분하는 구분값을 결정한다.
그리고 또한 여기에서, 상기 1차판별은 상기 디지털 측정신호를 상기 제1학습모델에서 1차원으로 분류하고, 이러한 디지털 측정신호가 상기 정상신호 그룹에 속하면 정상신호로 판단하고 상기 이상신호 그룹에 속하면 이상신호로 판단한다.
또한 이에 더하여, 상기 제2학습모델은 상기 정상신호 및 이상신호로의 분류에 있어서, 상기 제2학습모델에서 각 특징은 0~1 범위의 값을 가지며 상기 각 특징별 디지털 샘플신호를 0~1 범위로 정규화(normalization)하여 상기 다차원 특징공간 상에 정상신호 또는 이상신호로 분류한다.
부가적으로, 또한 상기 제2학습모델 생성은 상기 다차원 특징공간을 다수의 단위공간으로 구분하고, 이 단위공간마다 분류된 정상신호와 이상신호의 개수를 추출한다. 그리고 나서, 이러한 정상신호 및 이상신호의 개수에 따라 상기 각 단위공간을 정상공간 또는 이상공간 중 어느 하나로 설정한다.
아울러, 상기 2차판별은 상기 입력된 디지털 측정신호를 상기 단위공간 상에 분류시킨다. 그리고, 상기 디지털 측정신호가 분류된 단위공간이 상기 정상공간이면 상기 디지털 측정신호를 정상신호로 판단하고 상기 이상공간이면 상기 디지털 측정신호를 이상신호로 판단한다.
따라서, 이를 통해 이러한 시스템은 다양한 측정장비로부터 출력되는 대상체의 측정신호로부터 고도와 위치별로의 송신장치 출력에 따른 전계강도에 대한 다수의 특징을 추출하여 측정신호의 이상신호를 판별한다.
즉, 디지털신호의 다수의 특징 간의 최적 결합을 통해 이상신호를 분석하므로 보다 많은 차원의 특징을 적용할 수 있어 기존의 결함검출 방법보다 향상된 검출성능을 발휘할 수 있다.
또한, 이에 의하면 결함 검출을 위해 사용된 모든 특징에 대하여 결합과 검증과정을 통해 성능이 뛰어난 특징을 선택하여 결합하기 때문에 결함검출시간을 줄일 수 있고 실시간으로 결함검출이 가능하다.
201 : 전파신호 송신장치
202 : 전파신호 측정장치
203 : 지상원격제어장치

Claims (4)

  1. 고도별 전파특성 측정을 위하여 무지향성 안테나를 가진 전파신호 송신장치;
    상기 전파신호 송신장치로부터의 전파신호를 측정하고 측정 결과를 등록 지상원격제어장치로 전달하기 위한 고도별 전파특성용 전파신호 측정장치; 및
    상기 전파신호 송신장치 및 전파 측정장치를 원격에서 제어하고 측정 결과를 수신하여 DB에 저장, 관리하는 지상원격제어장치; 를 포함하고 있으며,

    상기 전파신호 송신장치는,
    상기 지상원격제어장치의 명령에 따라 사용자가 원하는 형태의 전파신호를 송신하기 위하여, 측정하고자 하는 방향으로 전파신호를 송신하기 위한 무지향성 안테나;
    사용자 키 조작에 따라 사용자가 원하는 전파신호를 생성하는 신호 발생기; 및
    상기 신호 발생기의 전파신호와 상기 지상원격제어장치의 제어신호를 통신 모뎀을 이용하여 각기 송수신하는 제어부; 를 포함하고,

    상기 전파신호 측정장치는,
    상기 전파신호 송신장치로부터의 전파신호를 측정하고 측정결과를 지상원격제어장치로 전송하는 역할을 수행하기 위하여, 원하는 전파신호를 송수신하기 위한 안테나부;
    상기 안테나부 내에 두 개의 안테나로 수신되는 전파신호를 하나의 신호로 결합하여 스펙트럼 분석기를 통해 다수의 상이한 고도와 위치별로 전계강도를 측정하고, 상기 전파신호 송신장치의 상이한 출력레벨별로 설정한 고도와 위치별로의 전계강도와 실제출력레벨의 고도와 위치별로의 전계강도를 비교하여 전파신호 송신장치의 출력에 따른 고도와 위치별로의 경로손실치를 획득하는 측정부; 및
    상기 지상원격제어장치의 명령에 따라 전파신호 측정결과와 무인항공기 본체에 부착되어 정밀고도를 측정하는 고도 측정기로부터의 고도 측정결과를 메모리에 저장하거나 통신 모뎀을 이용하여 지상원격제어장치에 전송하는 제어부; 를 포함하고,

    상기 지상원격제어장치는,
    상기 전파신호 송신장치와 상기 전파신호 측정장치와 연결하기 위한 통신 모뎀;
    상기 전파신호 송신장치의 송신신호의 특성을 감시하고, 고도와 위치별로의 전계강도와 경로손실치를 포함한 전파신호 측정결과의 정확성을 확인한 후 DB에 저장하고, 고도와 위치별로의 전파특성을 분석하는 데이터 분석부; 및
    각 부를 제어하는 제어부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 드론을 이용한 전파특성 분석시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 전파신호 측정장치는,
    상기 안테나가 고도별 전계강도를 측정하기 위하여, 공중으로 무지향성 패턴을 가지는 송신 안테나를 포함하고, 상기 송신 안테나로부터의 전파신호를 정확하게 수신하기 위하여 수평방향으로의 무지향성 특성을 갖는 안테나를 전파신호 측정장치의 좌우에 부착하고 두 개의 안테나로부터 수신된 신호를 결합하는 것; 을 특징으로 하는 드론을 이용한 전파특성 분석시스템.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 지상원격제어장치는,
    a) 상기 전파신호 측정장치에서 측정한 측정결과의 정확성을 보장하기 위하여, 상기 제어부를 통해 측정 개시 명령에 따라 상기 고도와 위치별로의 전계강도와 경로손실치를 포함한 측정결과를 수신한 후,
    b) 상기 측정결과와, 고도와 위치별로의 전계강도와 경로손실치에 대한 설정 계산결과를 비교하여 세기와 편차가 설정 오차범위 내에 있음을 확인한 후 실제 측정을 개시하는 것; 을 특징으로 하는 드론을 이용한 전파특성 분석시스템.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 지상원격제어장치는,
    a) 상기 전파신호 송신장치 및 상기 전파신호 측정장치간에 통신 모뎀을 이용한 무선 링크를 설정하고,
    b) 상기 통신 모뎀을 통해 제어하거나 운용자가 직접 운용하여 전파신호의 송신상태를 전송하도록 하고,
    c) 상기 통신 모뎀을 통해 상기 전파신호 측정장치에서 전파신호 측정을 개시하고, 고도와 위치별로의 전계강도와 경로손실치를 포함한 측정결과를 전송하도록 하여 측정결과의 정확성을 확인한 후 실제 측정을 진행하며,
    d) 실제 측정 데이터를 수신하여 DB에 저장하고,
    e) 상기 실제 측정 데이터를 분석하여 고도와 위치별로의 전파특성을 추출하는 것; 을 특징으로 하는 드론을 이용한 전파특성 분석시스템.










KR1020210141361A 2021-10-21 2021-10-21 드론을 이용한 전파특성 분석시스템 KR102662245B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210141361A KR102662245B1 (ko) 2021-10-21 2021-10-21 드론을 이용한 전파특성 분석시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210141361A KR102662245B1 (ko) 2021-10-21 2021-10-21 드론을 이용한 전파특성 분석시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20230057198A true KR20230057198A (ko) 2023-04-28
KR102662245B1 KR102662245B1 (ko) 2024-04-30

Family

ID=86143168

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210141361A KR102662245B1 (ko) 2021-10-21 2021-10-21 드론을 이용한 전파특성 분석시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102662245B1 (ko)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101335503B1 (ko) * 2013-03-26 2013-12-02 국방과학연구소 전파고도계 성능분석장치 및 이의 운영알고리즘
KR101496308B1 (ko) * 2014-12-05 2015-03-03 (주)그린공간정보 표고식별이 가능한 실사형 3차원 영상이미지 편집 처리시스템
US20160086621A1 (en) * 2014-04-22 2016-03-24 Droneshield, Llc Drone detection and classification methods and apparatus
KR20200058721A (ko) * 2018-11-20 2020-05-28 주식회사 공간정보 3차원 안전정보 측정을 위한 드론 탐지시스템

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101335503B1 (ko) * 2013-03-26 2013-12-02 국방과학연구소 전파고도계 성능분석장치 및 이의 운영알고리즘
US20160086621A1 (en) * 2014-04-22 2016-03-24 Droneshield, Llc Drone detection and classification methods and apparatus
KR101496308B1 (ko) * 2014-12-05 2015-03-03 (주)그린공간정보 표고식별이 가능한 실사형 3차원 영상이미지 편집 처리시스템
KR20200058721A (ko) * 2018-11-20 2020-05-28 주식회사 공간정보 3차원 안전정보 측정을 위한 드론 탐지시스템

Also Published As

Publication number Publication date
KR102662245B1 (ko) 2024-04-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zhang et al. Air‐to‐air path loss prediction based on Machine Learning methods in urban environments
CN111047814B (zh) 一种适用于地铁站火灾警情的智能疏散系统及方法
KR102145723B1 (ko) V2x 적용 자율협력도로와 커넥티드카 시험 시스템 및 방법
CN110913331A (zh) 一种基站干扰源定位系统和方法
US8583050B2 (en) Building influence estimation apparatus and building influence estimation method
CN105993183A (zh) 用于在无线电网络的配置中使用功能图协助的方法和工具
CN109557384B (zh) 基于综合应用场景下民航台站的电磁环境质量评估方法
Grzechca et al. Analysis of object location accuracy for iBeacon technology based on the RSSI path loss model and fingerprint map
CN112000133B (zh) 低空飞行器/飞手的识别系统、反制系统及识别方法
CN109313273A (zh) 记录有室内外判断程序的记录介质、室内外判断系统、室内外判断方法、移动终端和室内外环境分类判断单元
US11902620B2 (en) Geolocationing system and method for use of same
EP3273260A2 (en) Analysis and monitoring of a positioning infrastructure
CN114360196B (zh) 基于云平台的5g智慧校园系统
WO2023103598A1 (zh) 基站开站方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
CN114025372B (zh) 基于mr数据的5g rsrp计算方法及系统
Liu et al. Location-aware smart campus security application
KR101597272B1 (ko) 비콘장치의 자동 관리 방법 및 장치
KR20230057198A (ko) 드론을 이용한 전파특성 분석시스템
Widodo et al. Outdoor propagation modeling for wireless sensor networks 2.4 GHz
Olasupo Propagation modeling of IoT devices for deployment in multi-level hilly urban environments
CN106254818A (zh) 区域的监控方法
CN115150765A (zh) 一种基于bim技术的物联网设备信号强度分析及布点方法
KR101630402B1 (ko) 명암 및 색상 정보를 이용한 단말기 측위장치 및 방법
Gomes et al. Optimum Positioning of Base Station for Cellular Service Devices Using Discrete Knowledge Model
Kanálikova et al. Possibilities of using WSN for object localization and analysis of acquired data

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
X091 Application refused [patent]
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)
GRNT Written decision to grant