KR20240056080A - Gdop를 이용한 위성 선택 방법 및 장치 - Google Patents

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김정태
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Abstract

위성 선택 방법 및 장치를 개시한다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 위성 선택 방법에 있어서, 선택할 위성에 대한 측정 행렬을 결정하는 단계, 상기 측정 행렬에 기반하여 GDOP(Geometric Dilution Of Precision)를 결정하는 단계, 상기 선택할 위성의 개수에 기반하여, 알고리즘을 결정하는 단계, 상기 GDOP와 상기 알고리즘에 기반하여, 복수 개의 위성 중에서 하나 이상의 위성을 선택하는 단계를 포함하고, 상기 복수 개의 위성은 수신기와 가시선(Line of Sight) 상태에 있고, 상기 하나 이상의 위성은 상기 GDOP의 값이 최소가 되는 위성일 수 있다.

Description

GDOP를 이용한 위성 선택 방법 및 장치{Method and Apparatus for Selecting Satellites Using Geometric Dilution Of Precision}
본 발명은 GDOP(Geometric Dilution Of Precision)를 이용한 위성 선택 방법 및 장치에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 선택할 위성의 개수에 따라 다른 알고리즘을 적용하고 GDOP를 이용하여 위성을 선택하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
이하에 기술되는 내용은 단순히 본 실시예와 관련되는 배경 정보만을 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것이 아니다.
지구 저궤도 위성은 지구 중궤도 또는 지구동기 위성보다 더 강력한 신호 전력과 더 나은 대역폭 가용성을 제공할 수 있어 최근 많은 주목을 받았다. 수신기의 제한된 처리 능력 때문에, 수신기의 시야에서 이용가능한 위성의 모든 측정을 이용하는 것은 어렵다. 이에 따라, 지구 저궤도 위성 중에서 정확한 위치 지정을 위해 수신기에 대해 양호한 기하학적 구조에 있는 위성 세트를 선택하는 것이 중요하다.
GDOP(Geometric Dilution Of Precision)는 수신기와 위성 사이의 상대적인 기하학에 대한 유용한 정보를 제공하는 메트릭(metric)이다. 이러한 GDOP를 이용하여 수신기에 대해 양호한 기하학적 구조에 있는 위성 세트를 선택할 필요가 있다. 또한, GDOP를 이용하여 계산 복잡도가 낮은 위성 세트를 선택할 필요가 있다.
본 개시는 선택할 위성의 개수에 따라 다른 알고리즘을 적용하여 계산 복잡도를 감소시킬 수 있다.
또한, 일 실시예에 따르면, 위성의 위치와 시간 측정에 대한 오차를 줄일 수 있다.
또한, 일 실시예에 따르면, 선택된 지구 저궤도 위성을 이용하여 효율적으로 위성통신을 수행할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따르면, 선택된 지구 저궤도 위성을 이용하여 열차의 정확한 측위를 측정할 수 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시에 따른, 위성 선택 방법은, 선택할 위성에 대한 측정 행렬을 결정하는 단계, 상기 측정 행렬에 기반하여 GDOP(Geometric Dilution Of Precision)를 결정하는 단계, 상기 선택할 위성의 개수에 기반하여, 알고리즘을 결정하는 단계 및 상기 GDOP와 상기 알고리즘에 기반하여, 복수 개의 위성 중에서 하나 이상의 위성을 선택하는 단계를 포함하고, 상기 복수 개의 위성은 수신기와 가시선(Line of Sight) 상태에 있고, 상기 하나 이상의 위성은 상기 GDOP의 값이 최소가 되는 위성일 수 있다.
본 개시에 따른, 위성 선택 장치는, 메모리 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 선택할 위성에 대한 측정 행렬을 결정하고, 상기 측정 행렬에 기반하여 GDOP를 결정하고, 상기 선택할 위성의 개수에 기반하여, 알고리즘을 결정하고, 상기 GDOP와 상기 알고리즘에 기반하여, 복수 개의 위성 중에서 하나 이상의 위성을 선택하고, 상기 복수 개의 위성은 수신기와 가시선 상태에 있고, 상기 하나 이상의 위성은 상기 GDOP의 값이 최소가 되는 위성일 수 있다.
본 개시에 따른, 컴퓨터 프로그램은, 하드웨어인 컴퓨팅 장치와 결합되어, 선택할 위성에 대한 측정 행렬을 결정하는 단계, 상기 측정 행렬에 기반하여 GDOP를 결정하는 단계, 상기 선택할 위성의 개수에 기반하여, 알고리즘을 결정하는 단계 및 상기 GDOP와 상기 알고리즘에 기반하여, 복수 개의 위성 중에서 하나 이상의 위성을 선택하는 단계를 실행시키기 위하여 컴퓨팅 장치로 읽을 수 있는 기록매체에 저장되고, 상기 복수 개의 위성은 수신기와 가시선 상태에 있고, 상기 하나 이상의 위성은 상기 GDOP의 값이 최소가 되는 위성일 수 있다.
본 개시에 따른, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는, 명령어가 저장된, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로서, 상기 명령어는 상기 컴퓨터에 의해 실행될 때 상기 컴퓨터로 하여금, 선택할 위성에 대한 측정 행렬을 결정하는 단계, 상기 측정 행렬에 기반하여 GDOP를 결정하는 단계, 상기 선택할 위성의 개수에 기반하여, 알고리즘을 결정하는 단계 및 상기 GDOP와 상기 알고리즘에 기반하여, 복수 개의 위성 중에서 하나 이상의 위성을 선택하는 단계를 실행하도록 하고, 상기 복수 개의 위성은 수신기와 가시선 상태에 있고, 상기 하나 이상의 위성은 상기 GDOP의 값이 최소가 되는 위성일 수 있다.
본 개시에 따르면, 선택할 위성의 개수에 따라 다른 알고리즘을 적용하여 계산 복잡도를 감소시킬 수 있는 효과가 있다.
또한, 일 실시예에 따르면, 위성의 위치와 시간 측정에 대한 오차를 줄일 수 있는 효과가 있다.
또한, 일 실시예에 따르면, 선택된 지구 저궤도 위성을 이용하여 효율적으로 위성통신을 수행할 수 있는 효과가 있다.
또한, 일 실시예에 따르면, 선택된 지구 저궤도 위성을 이용하여 열차의 정확한 측위를 측정할 수 있는 효과가 있다.
본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른, GDOP(Geometric Dilution Of Precision) 를 이용하여 위성을 선택하는 시스템 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른, 위성을 선택하는 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른, 위성 선택 알고리즘에 따른 시간 복잡도를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른, 위성을 선택하는 다양한 알고리즘에 따른 수신기와 가시선 상태에 있는 전체 위성 개수와 평균 GDOP와의 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 개시의 다른 일 실시예에 따른, 위성을 선택하는 다양한 알고리즘에 따른 수신기와 가시선 상태에 있는 전체 위성 개수와 평균 GDOP와의 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른, 위성을 선택하는 다양한 알고리즘에 따른 수신기와 가시선 상태에 있는 전체 위성 개수와 처리 시간과의 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 개시의 다른 일 실시예에 따른, 위성을 선택하는 다양한 알고리즘에 따른 수신기와 가시선 상태에 있는 전체 위성 개수와 처리 시간과의 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른, 위성을 선택하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 본 개시의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 이용해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성 요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 대해서는 비록 다른 도면 상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 개시를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 개시에 따른 실시예의 구성요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, i), ii), a), b) 등의 부호를 사용할 수 있다. 이러한 부호는 그 구성요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 부호에 의해 해당 구성요소의 본질 또는 차례나 순서 등이 한정되지 않는다. 명세서에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 '포함' 또는 '구비'한다고 할 때, 이는 명시적으로 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 개시의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 개시가 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른, GDOP(Geometric Dilution Of Precision) 를 이용하여 위성을 선택하는 시스템 모델을 설명하기 위한 도면이다. 글로벌 항법 위성 시스템(Global Navigation Satellite Systems, GNSS)은 위치 지정, 항법 및 타이밍을 위해 널리 사용된다. 수신기는 이용 가능한 위성 중에서 수신기에 대해 좋은 기하학적 구조를 가지는 선택적 위성으로부터 측정을 사용할 수 있다. GNSS 위치 오류는 수신기에 대한 위성의 상대적인 기하학에 따라 다를 수 있다. GDOP는 위치 정확도를 나타내는 지표이다. 작은 GDOP 값은 높은 위치 정확도를 나타내고 큰 GDOP 값은 낮은 위치 정확도를 나타낸다. GDOP 값은 위성의 개수와 관련이 있을 수 있다. GDOP 측정과 관련된 위성의 개수가 많을수록 작은 GDOP 값을 획득할 가능성이 커지고 GDOP 측정과 관련된 위성의 개수가 적을수록 큰 GDOP 값을 획득할 가능성이 커질 수 있다.
수신기의 계산 한계로 인하여 가시 위성의 모든 측정을 활용하는 것이 어려울 수 있다. 이에 따라, 최적의 방식에 가까운 GDOP 성능과 낮은 복잡성을 보장하는 위성 선택 알고리즘이 필요하다. 모든 가시 위성 사이의 각도를 고려한 위성 선택 알고리즘이 필요하다. 선택될 최대 위성의 개수가 4개로 제한된 상태에서 성능 메트릭으로 볼륨을 사용하는 위성 선택 알고리즘이 필요하다. 선택된 위성의 개수가 많을수록 GDOP 값이 감소하여 더 나은 위치가 보장될 수 있다. 본 개시에 따른 위성 선택 알고리즘은 greedy 알고리즘을 기반으로 하고 선택된 위성의 개수에 대한 제한이 없을 수 있다. 본 개시에 따른 위성 선택 알고리즘의 GDOP 성능은 Exhaustive Search를 사용한 기존의 알고리즘의 GDOP 성능에 근접한다. 본 개시에 따른 위성 선택 알고리즘 낮은 복잡성을 제공할 수 있다.
도 1을 참조하면, 수신기에 KT 개의 위성이 수신기와 가시선 상태(Line of Sight)에 놓여있을 수 있다. 모든 위성의 고도는 1600km이고 위도는 10도에서 90도이고 경도는 0도에서 360에 해당할 수 있다. 수신기와 KT 개의 위성의 위치는 수신기와 위성의 범위 내에서 무작위로 생성될 수 있다. 지구가 완전한 구형이라고 가정하면, 위성의 위치인 (x, y, z)는 다음과 같을 수 있다. x = (R + rs) cos α · cos β, y = (R + rs) cos α · sin β, z = (R + rs) sin α. 여기서, R은 지구의 반지름이고 rs 는 위성의 고도이다. 수신기의 입장에서 rs 의 값은 0이다. α는 수신기와 위성의 경도이고 β는 수신기와 위성의 위도이다. Rt 는 수신기와 위성 사이의 거리에 해당할 수 있다. 서로 직교성이 강한 위성이 선택될수록 GDOP가 작아지고 서로 직교성이 약한 위성이 선택될수록 GDOP가 커질 수 있다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른, 위성을 선택하는 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다. GDOP를 결정하기 위해서는 먼저 i개의 위성에 대한 측정 행렬 Gi를 정의해야한다. Gi는 수학식 1과 같이 정의될 수 있다.
여기서, 수신기와 t번째 위성 사이의 단위벡터 요소들은 및 로 나타낼 수 있다. xs,t , ys,t, zs,t는 t번째 위성 좌표에 해당할 수 있다. x, y, z는 수신기의 좌표에 해당할 수 있다. Rt는 의사 범위(pseudo-range)에 해당할 수 있다. Rt는 다음과 같이 나타낼 수 있다. .
GDOP를 정의하기 전에, 는 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.
GDOP는 수학식 3과 같이 정의될 수 있다.
여기서, σ는 추정된 의사 범위의 표준 편차에 해당할 수 있다. GDOP는 수학식 4와 같이 정의될 수 있다.
여기서, 는 행렬 의 l번째 대각선 요소에 해당할 수 있다. GDOP는 에 의존적이다. 즉, 가 클수록 GDOP는 더 작아진다.
본 개시에 따른 낮은 복잡도의 위성 선택 알고리즘은 를 크게하여 GDOP를 작게할 수 있다. 가 보다 GDOP에 더 많은 영향을 미치기 때문이다. 위성 선택 과정에서 GDOP를 결정하기 위해 행렬 Gi의 크기가 고려될 수 있다. i번째 선택 절차에서 행렬 Gi의 행 수는 i이다. 반면에, 행렬 Gi의 열 수는 4이다. 수신기의 위치가 3차원 영역에 존재하기 때문이다. 세가지 경우가 고려될 수 있다. 첫번째는 i가 1인 경우, 두번째는 2 ≤ i ≤ 4인 경우, 세번째는 i > 4인 경우에 해당한다.
i가 1인 경우, 수신기와 가시선 상태에 있는 KT 개의 위성 중에서 최대 고도를 가지는 위성이 선택될 수 있다. 2 ≤ i ≤ 4인 경우, 가 고려될 수 있다. 는 행렬 Gi의 행 벡터를 포함하는 다포체의 부피를 나타낼 수 있다. Gi -1은 다음과 같이 정의될 수 있다. Gi -1= . 여기서, bi-1은 (gx,i -1, gy,i -1, gz,i -1, 1)에 해당할 수 있다. Si -1은 i-1 번째 선택 과정에서 선택된 위성 세트에 해당할 수 있다. 기정의된 선택된 위성 세트인 Si -1을 이용하여 i번째 선택 절차에서 Si 위성을 선택하는 경우, 이다. 여기서, an 은 n번째 위성에 대해 (gx, gy, gz, 1)이다. 은 수학식 5와 같이 유도될 수 있다.
계산을 줄이기 위해 수학식 6이 사용될 수 있다.
수학식 5와 수학식 6을 이용하여 수학식 7이 유도될 수 있다.
수학식 7을 통해 계산의 복잡도가 감소할 수 있다.
i > 4인 경우, GDOP를 결정하기 위해 가 고려될 수 있다. 는 수학식 8과 같이 결정될 수 있다.
Φi로써, 가 정의될 수 있다. Φi는 수학식 9와 같이 정의될 수 있다.
수학식 9는 수학식 10을 이용하여 수학식 11과 같이 표현될 수 있다. 수학식 10은 다음과 같이 표현될 수 있다.
수학식 9는 수학식 10을 이용하여 수학식 11로 표현될 수 있다. 수학식 11은 다음과 같이 표현될 수 있다.
수학식 11을 이용하여 는 수학식 12로 표현될 수 있다. 수학식 12는 다음과 같이 표현될 수 있다.
여기서, det(In + XY)는 det(Im + XY)와 동일하다. X는 n x m 행렬이고 Y 는 m x n 행렬이다. 수학식 12를 참고하면, 가 큰 위성이 선택될수록 가 커짐을 알 수 있다. 이에 따라, 수학식 12를 통해 계산의 복잡도가 감소할 수 있다. n x n 행렬의 행렬식 순서는 n3 에 해당할 수 있다.
도 2를 참조하면, 본 개시에 따른 GDOP를 이용한 낮은 복잡도의 위성 선택 알고리즘인 알고리즘 1이 설명된다. 초기설정으로 τ, S0 및 A가 설정될 수 있다. i의 범위는 1부터 K까지이다. i ≤ 4이고 i가 1인 경우, 가장 높은 고도에 있는 위성이 선택될 수 있다. i ≤ 4이고 i가 1이 아닌 경우, 를 만족하는 위성이 선택될 수 있다.
i < 4인 경우, Ψi는 다음과 같이 표현될 수 있다. . i > 4인 경우, 를 만족하는 위성이 선택될 수 있다. Φi는 다음과 같이 표현될 수 있다. . i가 4인 경우, Φi는 다음과 같이 표현될 수 있다. .
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른, 위성 선택 알고리즘에 따른 시간 복잡도를 설명하기 위한 도면이다. 위성 선택 알고리즘에서 실수 덧셈, 곱셈 및 나눗셈과 같은 연산이 이용될 수 있다. 이러한 실수 덧셈, 곱셈 및 나눗셈과 같은 연산은 단일 플롭으로 계산될 수 있다. Cholesky 분해 등이 이용될 수 있다.
도 3을 참조하면, 행렬식을 사용한 Exhaustive 탐색 알고리즘에 대해 살펴보면, 이러한 알고리즘은 을 만족하는 위성을 선택할 수 있다. 여기서, Ω는 Exhaustive 탐색에 의한 가능한 모든 후보 집합에 해당할 수 있다. 이러한 알고리즘은 에 기반한 방법 중에서 최고의 성능을 달성할 수 있다. 이러한 알고리즘의 시간 복잡성은 수학식 13과 같이 표현될 수 있다.
여기서, (a)는 스털링 요인의 근사치에서 비롯된다.
GDOP를 이용한 Exhaustive 탐색 알고리즘에 대해 살펴보면, 이러한 알고리즘은 최적이고 을 만족하는 위성 세트를 선택할 수 있다. 이러한 알고리즘의 시간 복잡성은 수학식 14와 같이 표현될 수 있다.
행렬식을 사용한 Greedy 탐색 알고리즘에 대해 살펴보면, 이러한 알고리즘은 1 ≤ i ≤ 4인 경우, 수신기와 위성의 단위 벡터에 의해 생성된 행렬의 부피를 기반으로 할 수 있다. i > 4인 경우, i번째 선택 절차에 대해 를 만족하는 위성이 선택될 수 있다. 이러한 알고리즘의 시간 복잡성은 수학식 15와 같이 표현될 수 있다.
이러한 알고리즘은 K에 대해 복잡성이 기하급수적으로 증가하는 Exhaustive 탐색 알고리즘과 비교하여 계산 복잡성을 크게 감소시킬 수 있다.
본 개시에 따라 제안된 알고리즘에 대해 살펴보면, 본 개시에 따라 제안된 알고리즘은 3가지 경우로 나누어질 수 있다. 첫번째는 i가 1인 경우, 두번째는 2 ≤ i ≤ 4인 경우, 세번째는 i > 4인 경우에 해당한다. 본 개시에 따라 제안된 알고리즘의 시간 복잡성은 수학식 16과 같이 표현될 수 있다.
i가 1인 경우, 복잡도는 KT에 해당할 수 있다. 수학식 16에서 두번째 수식은 도 2의 알고리즘 1에 의 복잡도를 나타낼 수 있다. 수학식 16에서 세번째 수식인 56과 네번째 수식은 ∀i ∈ {2, 3}에서 Ψ1 와 Ψi을 찾기 위한 복잡도를 각각 나타낼 수 있다. 수학식 16에서 다섯번째 수식인 196은 Φ4가 가진 복잡도를 나타낼 수 있다. 수학식 16에서 여섯번째 수식은 i > 4인 경우 복잡도를 나타낼 수 있다. Φi은 KT와 관련이 없고 i값에 관계없이 고정된 값을 가질 수 있다. 이에 따라, 본 개시에서 제안된 알고리즘은 K에 대해 행렬식을 이용한 Greedy 알고리즘보다 더 낮은 복잡도를 달성할 수 있다. 본 개시에서 제안된 알고리즘은 Exhaustive 탐색 알고리즘에 비해 복잡성을 크게 감소시킬 수 있다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른, 위성을 선택하는 다양한 알고리즘에 따른 수신기와 가시선 상태에 있는 전체 위성 개수와 평균 GDOP와의 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 위성을 선택하는 다양한 알고리즘에 따라 K가 6인 경우 수신기와 가시선 상태에 있는 전체 위성 개수 KT와 평균 GDOP의 관계가 표현될 수 있다. K는 선택되는 위성의 개수를 의미한다. 전체 위성 개수 KT 중에서 6개의 위성을 선택하는 시험이 2000번이상 수행될 수 있다. 본 개시에서 제안된 알고리즘과 행렬식을 이용한 Greedy 알고리즘은 정확히 동일한 평균 GDOP 성능을 나타낼 수 있다. 본 개시에서 제안된 알고리즘은 행렬식과 GDOP에 기반한 Exhaustive 탐색 알고리즘의 평균 GDOP 성능에 근접한다. 본 개시에서 제안된 알고리즘은 임의의 위성 선택 방법보다 훨씬 좋은 평균 GDOP 성능을 나타낼 수 있다. 임의의 위성 선택 방법은 KT의 증가에 따라 GDOP 성능이 향상되지 않는다.
도 5는 본 개시의 다른 일 실시예에 따른, 위성을 선택하는 다양한 알고리즘에 따른 수신기와 가시선 상태에 있는 전체 위성 개수와 평균 GDOP와의 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 위성을 선택하는 다양한 알고리즘에 따라 K가 6인 경우 수신기와 가시선 상태에 있는 전체 위성 개수 KT와 평균 GDOP의 관계가 표현될 수 있다. K는 선택되는 위성의 개수를 의미한다. 본 개시에서 제안된 알고리즘의 GDOP 성능이 가장 높은 고도인 위성을 선택하는 알고리즘과 임의 위성 선택 방법의 GDOP 성능과 비교될 수 있다. 가장 높은 고도인 위성을 선택하는 알고리즘은 KT개의 위성 중 고도가 가장 높은 위성을 선택하고 가장 안좋은 GDOP 성능을 보인다. 가장 높은 고도인 위성을 선택하는 알고리즘에서 평균 GDOP 값은 Gi를 포함하는 행 벡터 사이의 직교성 때문에 KT가 증가함에 따라 증가한다. GDOP에 대한 측정 행렬은 KT가 증가함에 따라 감소하는 경향을 보인다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른, 위성을 선택하는 다양한 알고리즘에 따른 수신기와 가시선 상태에 있는 전체 위성 개수와 처리 시간과의 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 행렬식과 GDOP에 기반한 Exhaustive 탐색 알고리즘에 대한 처리 시간과 본 개시에서 제안된 알고리즘의 처리 시간이 비교될 수 있다. 전체 위성 개수 KT 중에서 K개의 위성을 선택하는 시험이 100번이상 수행되고 이에 따른 처리 시간이 측정될 수 있다. 본 개시에서 제안된 알고리즘의 처리 시간은 KT와 K가 증가함에 따라 행렬식과 GDOP에 기반한 Exhaustive 탐색 알고리즘의 처리 시간 보다 훨씬 짧다. KT가 40이고 K가 8인 경우, GDOP에 기반한 Exhaustive 탐색 알고리즘의 처리 시간은 본 개시에서 제안된 알고리즘의 처리 시간의 106배에 해당할 수 있다.
본 개시에서 제안된 알고리즘의 계산 복잡도는 Exhaustive 탐색 알고리즘의 계산 복잡도에 비해 105배 감소할 수 있다. Exhaustive 탐색 알고리즘에 있어서, KT가 10이고 K가 8인 경우의 처리 시간은 KT가 10이고 K가 6인 경우의 처리 시간보다 더 짧을 수 있다. 이는, KT가 10이고 K가 8인 경우의 조합 값이 KT가 10이고 K가 6인 경우의 조합 값보다 더 작기 때문이다. 여기서, 조합 값은 KT개의 위성 중에서 K개의 위성을 선택하는 모든 경우의 수를 나타낼 수 있다.
도 7은 본 개시의 다른 일 실시예에 따른, 위성을 선택하는 다양한 알고리즘에 따른 수신기와 가시선 상태에 있는 전체 위성 개수와 처리 시간과의 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 본 개시에서 제안된 알고리즘과 Greedy 알고리즘 사이의 복잡도가 비교될 수 있다. 복잡도 비교는 10000번의 테스트를 통해 수행될 수 있다. 정확히 동일한 위성의 개수를 선택하는 경우, 본 개시에서 제안된 알고리즘의 처리 시간은 Greedy 알고리즘의 처리 시간 보다 약 5배 짧을 수 있다.
본 개시에서 제안된 알고리즘은 GDOP를 사용한 낮은 복잡도의 위성 선택 알고리즘에 해당한다. 본 개시에서 제안된 알고리즘은 결정 항목을 이전에 선택된 위성 세트와 후보 위성 세트로 나누어 계산의 복잡도를 감소시킬 수 있다. 본 개시에서 제안된 알고리즘은 비교할 수 없을 정도의 작은 계산 복잡도로 Exhaustive 탐색 알고리즘의 GDOP 성능에 가까운 GDOP 성능을 달성할 수 있다. 본 개시에서 제안된 알고리즘은 지구 중궤도 위성 및 지구 저궤도 위성을 통한 대형 위성 별자리 기반 위치 확인 시스템에 사용될 수 있다. 본 개시에서 제안된 알고리즘을 이용하여 최적의 위성을 선택할 수 있다. 선택된 위성을 이용하여 열차의 위치가 보다 정확히 판단될 수 있다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른, 위성을 선택하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8을 참조하면, 위성 선택 장치는 선택할 위성에 대한 측정 행렬을 결정할 수 있다(S810). 위성 선택 장치는 측정 행렬에 기반하여 GDOP를 결정할 수 있다(S820). 측정 행렬은 선택할 위성과 수신기 사이의 단위 벡터에 기반하여 결정될 수 있다. 측정 행렬의 열의 개수는 4이고, 측정 행렬의 행의 개수는 선택할 위성의 개수에 해당할 수 있다.
위성 선택 장치는 선택할 위성의 개수에 기반하여 알고리즘을 결정할 수 있다(S830). 알고리즘을 결정하는 단계는 선택할 위성의 개수가 1개인 경우, 알고리즘을 제1 알고리즘으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 알고리즘을 결정하는 단계는 선택할 위성의 개수가 2개이상 4개이하인 경우, 알고리즘을 제2 알고리즘으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 알고리즘을 결정하는 단계는, 선택할 위성의 개수가 5개 이상인 경우, 알고리즘을 제3 알고리즘으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 위성 선택 장치는 GDOP와 알고리즘에 기반하여 복수 개의 위성 중에서 하나 이상의 위성을 선택할 수 있다(S840). 복수 개의 위성은 수신기와 가시선 상태에 있을 수 있다. 선택되는 하나 이상의 위성은 GDOP의 값이 최소가 되는 위성에 해당할 수 있다. 복수 개의 위성은 지구 저궤도 위성 또는 지구 중궤도 위성에 해당할 수 있다.
본 발명에 따른 장치 또는 방법의 각 구성요소는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 각 구성요소의 기능이 소프트웨어로 구현되고 마이크로프로세서가 각 구성요소에 대응하는 소프트웨어의 기능을 실행하도록 구현될 수도 있다.
본 명세서에 설명되는 시스템들 및 기법들의 다양한 구현예들은, 디지털 전자 회로, 집적회로, FPGA(field programmable gate array), ASIC(application specific integrated circuit), 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 이들의 조합으로 실현될 수 있다. 이러한 다양한 구현예들은 프로그래밍가능 시스템 상에서 실행 가능한 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들로 구현되는 것을 포함할 수 있다. 프로그래밍가능 시스템은, 저장 시스템, 적어도 하나의 입력 디바이스, 그리고 적어도 하나의 출력 디바이스로부터 데이터 및 명령들을 수신하고 이들에게 데이터 및 명령들을 전송하도록 결합되는 적어도 하나의 프로그래밍가능 프로세서(이것은 특수 목적 프로세서일 수 있거나 혹은 범용 프로세서일 수 있음)를 포함한다. 컴퓨터 프로그램들(이것은 또한 프로그램들, 소프트웨어, 소프트웨어 애플리케이션들 혹은 코드로서 알려져 있음)은 프로그래밍가능 프로세서에 대한 명령어들을 포함하며 "컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체"에 저장된다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 이러한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 메모리 카드, 하드 디스크, 광자기 디스크, 스토리지 디바이스 등의 비휘발성(non-volatile) 또는 비일시적인(non-transitory) 매체일 수 있으며, 또한 데이터 전송 매체(data transmission medium)와 같은 일시적인(transitory) 매체를 더 포함할 수도 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수도 있다.
본 명세서의 흐름도/타이밍도에서는 각 과정들을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 개시의 일 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것이다. 다시 말해, 본 개시의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 개시의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 흐름도/타이밍도에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 각 과정들 중 하나 이상의 과정을 병렬적으로 실행하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이므로, 흐름도/타이밍도는 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.
이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (10)

  1. 위성 선택 장치에 의해 수행되는 위성 선택 방법에 있어서,
    선택할 위성에 대한 측정 행렬을 결정하는 단계;
    상기 측정 행렬에 기반하여 GDOP(Geometric Dilution Of Precision)를 결정하는 단계;
    상기 선택할 위성의 개수에 기반하여, 알고리즘을 결정하는 단계; 및
    상기 GDOP와 상기 알고리즘에 기반하여, 복수 개의 위성 중에서 하나 이상의 위성을 선택하는 단계를 포함하고,
    상기 복수 개의 위성은 수신기와 가시선(Line of Sight) 상태에 있고,
    상기 하나 이상의 위성은 상기 GDOP의 값이 최소가 되는 위성인 위성 선택 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 복수 개의 위성은 지구 저궤도 위성 또는 지구 중궤도 위성인 위성 선택 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 측정 행렬은 상기 선택할 위성과 상기 수신기 사이의 단위 벡터에 기반하여 결정되는 위성 선택 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 측정 행렬의 열의 개수는 4이고, 상기 측정 행렬의 행의 개수는 상기 선택할 위성의 개수인 위성 선택 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 알고리즘을 결정하는 단계는,
    상기 선택할 위성의 개수가 1개인 경우, 상기 알고리즘을 제1 알고리즘으로 결정하는 단계를 포함하는 위성 선택 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 알고리즘을 결정하는 단계는,
    상기 선택할 위성의 개수가 2개이상 4개이하인 경우, 상기 알고리즘을 제2 알고리즘으로 결정하는 단계를 포함하는 위성 선택 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 알고리즘을 결정하는 단계는,
    상기 선택할 위성의 개수가 5개 이상인 경우, 상기 알고리즘을 제3 알고리즘으로 결정하는 단계를 포함하는 위성 선택 방법.
  8. 메모리; 및 복수의 프로세서를 포함하는 위성 선택 장치에 있어서,
    상기 복수의 프로세서 중 적어도 하나의 프로세서는,
    선택할 위성에 대한 측정 행렬을 결정하고,
    상기 측정 행렬에 기반하여 GDOP를 결정하고,
    상기 선택할 위성의 개수에 기반하여, 알고리즘을 결정하고,
    상기 GDOP와 상기 알고리즘에 기반하여, 복수 개의 위성 중에서 하나 이상의 위성을 선택하고,
    상기 복수 개의 위성은 수신기와 가시선 상태에 있고,
    상기 하나 이상의 위성은 상기 GDOP의 값이 최소가 되는 위성인 위성 선택 장치.
  9. 하드웨어인 컴퓨팅 장치와 결합되어,
    선택할 위성에 대한 측정 행렬을 결정하는 단계;
    상기 측정 행렬에 기반하여 GDOP를 결정하는 단계;
    상기 선택할 위성의 개수에 기반하여, 알고리즘을 결정하는 단계; 및
    상기 GDOP와 상기 알고리즘에 기반하여, 복수 개의 위성 중에서 하나 이상의 위성을 선택하는 단계를 실행시키기 위하여 컴퓨팅 장치로 읽을 수 있는 기록매체에 저장되고,
    상기 복수 개의 위성은 수신기와 가시선 상태에 있고,
    상기 하나 이상의 위성은 상기 GDOP의 값이 최소가 되는 위성인, 컴퓨터프로그램.
  10. 명령어가 저장된, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로서, 상기 명령어는 상기 컴퓨터에 의해 실행될 때 상기 컴퓨터로 하여금,
    선택할 위성에 대한 측정 행렬을 결정하는 단계;
    상기 측정 행렬에 기반하여 GDOP를 결정하는 단계;
    상기 선택할 위성의 개수에 기반하여, 알고리즘을 결정하는 단계; 및
    상기 GDOP와 상기 알고리즘에 기반하여, 복수 개의 위성 중에서 하나 이상의 위성을 선택하는 단계를 실행하도록 하고,
    상기 복수 개의 위성은 수신기와 가시선 상태에 있고,
    상기 하나 이상의 위성은 상기 GDOP의 값이 최소가 되는 위성인, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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