WO2017122855A1 - 무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법 및 이를 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체 - Google Patents

무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법 및 이를 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체 Download PDF

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    • H04W56/0065—Synchronisation arrangements determining timing error of reception due to propagation delay using measurement of signal travel time

Definitions

  • It relates to a method of estimating the arrival time of a wireless communication signal, and more particularly to a method of estimating and supplementing an error within a sampling interval in the arrival time of a wireless communication signal.
  • TOA time-of-arrival
  • the wireless communication system based on the IEEE 805.15.4 standard is a low-power low-cost communication system widely used in the Ubiquitous Sensor Network (USN), and various methods for the TOA estimation algorithm based on the same have been devised.
  • USN Ubiquitous Sensor Network
  • a method for estimating the arrival time of a wireless communication signal includes receiving a packet including a first preamble, a second preamble, and a Start of Frame Delimeter (SFD) at a receiver; Estimating a first delay time based on a time point at which the receiver demodulates the SFD and a symbol length of the first preamble; And estimating a second delay time based on a cumulative correlation calculated by performing a cumulative correlation operation on the second preamble at the receiver.
  • SFD Start of Frame Delimeter
  • the method for estimating the arrival time of the wireless communication signal further includes estimating a total delay time by summing the first delay time and the second delay time.
  • estimating the first delay time may include: detecting a first count corresponding to a time point of demodulating the SFD; Subtracting a count associated with a symbol length of the first preamble and a count associated with a symbol length of the SFD from the first count to detect a second count corresponding to a point in time at which the packet is received; And estimating the first delay time by multiplying the second count by a sampling period.
  • estimating the second delay time includes calculating the cumulative correlation using a result of accumulating a plurality of symbols at symbol intervals. In an embodiment, estimating the second delay time may include estimating an error within a sampling interval using an average operation of the calculated cumulative correlation; And estimating the second delay time by multiplying the estimated error by a sampling period.
  • estimating the error may include detecting a peak point p having the maximum value of the calculated cumulative correlation; And dividing the sum S CC of the product of the cumulative correlation and the sampling time point by the sum S C of the cumulative correlation and estimating an actual peak point p r .
  • the actual peak point p r is
  • m represents the size of the average calculation interval.
  • a method of estimating arrival time of a wireless communication signal may include receiving a packet including a first preamble, a second preamble, and a Start of Frame Delimeter (SFD) at a receiver; Estimating a first delay time based on a correlation calculated by performing a correlation operation on the packet at each sampling period in the receiver; And estimating a second delay time based on a cumulative correlation calculated by performing a cumulative correlation operation on the second preamble at the receiver.
  • SFD Start of Frame Delimeter
  • the method for estimating the arrival time of the wireless communication signal further includes estimating a total delay time by summing the first delay time and the second delay time.
  • estimating the first delay time may include determining, as a reception point of the packet, a point in time when the correlation degree calculated by performing a correlation operation on the packet is maximized.
  • estimating the second delay time includes calculating the cumulative correlation using a result of accumulating a plurality of symbols at symbol intervals. In an embodiment, estimating the second delay time may include estimating an error within a sampling interval using an average operation of the calculated cumulative correlation; And estimating the second delay time by multiplying the estimated error by a sampling period.
  • estimating the error may include detecting a peak point p having the maximum value of the calculated cumulative correlation; And dividing the sum S CC of the product of the cumulative correlation and the sampling time point by the sum S C of the cumulative correlation and estimating an actual peak point p r .
  • 1 is a graph illustrating a method of estimating a TOA, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 2 is a conceptual diagram illustrating a configuration of a packet for a method of estimating a TOA according to an embodiment.
  • FIG. 3 is a conceptual diagram for describing a method of estimating a TOA, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 4 is a graph illustrating a correlation calculated in the TOA estimating method, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a method of estimating a TOA, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of estimating a TOA, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a method of estimating a TOA, according to an exemplary embodiment.
  • first or second may be used to describe various components, but such terms should be interpreted only for the purpose of distinguishing one component from another component.
  • first component may be referred to as a second component
  • second component may also be referred to as a first component.
  • 1 is a graph illustrating a method of estimating a TOA, according to an exemplary embodiment.
  • Estimation of the TOA may be performed using a predefined pattern, such as a preamble.
  • the correlation between the received signal and the reference signal may be calculated for each sampling period 120, and the time at which the correlation becomes maximum may be determined as the reception time. For example, if the bandwidth is 2 MHz and the OSF (Over Sampling Factor) is 4, the TOA estimation result with a maximum error of ⁇ 18.25 m is obtained. However, since the maximum error of ⁇ 18.25 m is not accurate location information in applications such as indoor positioning, it is necessary to compensate for this error by estimating TOA information within a sampling interval.
  • the TOA estimation method proposes a method of compensating for an error of the overall TOA by additionally estimating a detailed delay time within a sampling interval while maintaining compatibility with a standard of a wireless communication system.
  • the proposed method can greatly improve the positioning accuracy without increasing hardware complexity or power consumption.
  • the TOA estimation method may estimate the first delay time 130 estimated at the sampling interval and the second delay time 140 within the sampling interval, respectively.
  • the first delay time 130 may be a period corresponding to an integer multiple of the sampling period 120
  • the second delay time 140 may be a period shorter than the sampling period 120.
  • the total delay time 110 may be estimated by summing the first delay time 130 and the second delay time 140.
  • FIG. 2 is a conceptual diagram illustrating a configuration of a packet for a method of estimating a TOA according to an embodiment.
  • the configuration of a packet according to an embodiment is based on a general standard Physical-layer Protocol Data Unit (PPDU) configuration of wireless communication.
  • PPDU Physical-layer Protocol Data Unit
  • a packet includes a first preamble in which symbol 0 is repeated eight times, a start of frame delimeter (SFD) indicating a start point of a packet, and length information of a physical payload.
  • the PHR header P0 and the symbol S0 0 may include a second preamble repeated N p times.
  • N p may be set to 64.
  • the second preamble is defined to compensate for the TOA error within the sampling interval and may be transmitted within a Physical-layer Service Data Unit (PSDU) interval.
  • PSDU Physical-layer Service Data Unit
  • the TOA estimation method may estimate the total delay time T pt by estimating and summing the first delay time T pi and the second delay time T pf , respectively.
  • the time can be estimated.
  • the TOA estimating method may detect a first count N SFD corresponding to a time point at which the SFD is demodulated, and a count associated with a symbol length of a first preamble and a symbol length of the SFD at a first count value N SFD .
  • the second count N C corresponding to the reception point of the packet may be detected by subtracting the associated count.
  • the second count N C is subtracted by subtracting a count value corresponding to 10 symbol lengths from the first count N SFD . Can be detected.
  • the first delay time T pi may be estimated by multiplying the second count by the sampling period T S.
  • the TOA estimation method may perform a correlation operation on the received packet to estimate the first delay time T pi . For example, a correlation between a received packet and a reference signal may be calculated, and a time point at which the correlation degree is maximized may be determined as a packet reception time point.
  • the TOA estimation method may additionally estimate the second delay time T pf to compensate for the TOA error within the sampling interval.
  • the estimation of the second delay time T pf will be described in detail with reference to FIG. 4 below.
  • a cumulative correlation algorithm may be used to reduce the effect of additive white Gaussian noise (AWGN) to estimate the correct TOA.
  • AWGN additive white Gaussian noise
  • the second delay time T pf may be estimated based on a cumulative correlation calculated by performing a cumulative correlation operation on the second preamble of FIG. 2.
  • the cumulative correlation operation may calculate a cumulative correlation for the second preamble using a result of accumulating a plurality of symbols at symbol intervals.
  • the cumulative correlation may be calculated using Equation 1 below.
  • C DC represents a correlation calculation model of a dual correlation method with respect to a received signal, and can be expressed by, for example, Equation 2 below.
  • Equation 3 Equation 3 below.
  • an error ⁇ p may exist between the peak point p of the cumulative correlation calculated at the sampling interval and the actual peak point p r of the correlation.
  • the TOA estimation method uses statistical characteristics of cumulative correlation.
  • the cumulative correlation calculated at the sampling interval when the cumulative correlation calculated at the sampling interval is a frequency and the corresponding sampling time point is a rank value, the cumulative correlation calculated at the sampling interval may be assumed to be a sample extracted from a normal population whose solid line is a population. have.
  • the actual peak point p r may be estimated using the fact that the mean of the sample mean is equal to the mean of the normal population. This method can be expressed as, for example, Equations 4 to 6 below.
  • S C represents a sum of cumulative correlations
  • S CC represents a cumulative correlation and a sampling time corresponding thereto.
  • m represents the size of the window in which the average operation is performed, that is, the size of the average operation interval.
  • Equation 7 When the actual peak point p r is estimated according to Equation 6, the second delay time T is multiplied by the sampling period T S multiplied by the error ⁇ p between the peak point p and the actual peak point p r . pf ) can be estimated. If this is expressed as an equation, it may be expressed as Equation 7 below.
  • the TOA estimation method may use the packet configuration shown in FIG. 2, for example.
  • the estimation of the TOA may be performed at the receiver.
  • a first delay time T pi corresponding to an integer multiple of the sampling period T S may be estimated. From the time point at which the SFD is demodulated, the time point associated with the symbol length of the first preamble and the symbol length of the SFD may be subtracted to estimate the reception time of the packet. When the reception time of the packet is estimated, the interval between the transmission time and the estimated reception time may be estimated as the first delay time T pi .
  • the first delay time T pi may be estimated by performing a correlation operation on the received packet. For example, the correlation between the received packet and the reference signal can be calculated, and the point of time when the correlation becomes the maximum can be estimated as the point of time of reception of the packet.
  • the reception time of the packet is estimated, the interval between the transmission time and the estimated reception time may be estimated as the first delay time T pi .
  • a second delay time T pf shorter than the sampling period T S may be estimated.
  • a second preamble may be defined in the packet.
  • a second delay time T pf may be estimated based on a cumulative correlation calculated by performing a cumulative correlation operation on the second preamble of the received packet.
  • the first delay time T pi and the second delay time T pf may be added to estimate the total delay time T pt .
  • the second delay time T pf corresponding to the detailed delay time within the sampling interval is additionally estimated and reflected, the error in the sampling interval of the TOA estimation result may be compensated for.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of estimating a TOA, according to an exemplary embodiment.
  • the TOA estimation method according to an embodiment may use the packet configuration shown in FIG. 2, for example. 6 illustrates a detailed step-by-step method for estimating a first delay time T pi according to an embodiment.
  • a first count N SFD corresponding to a time point at which the SFD is demodulated may be detected.
  • the first count N SFD is detected using a count value from a time point at which the transmitter transmits a packet to a time point at which the receiver demodulates the SFD.
  • the second count N C corresponding to the point of time of receiving the packet is detected by subtracting the count associated with the symbol length of the first preamble and the count associated with the symbol length of the SFD from the first count value N SFD . can do. For example, when the symbol length of the first preamble is 8 symbols and the symbol length of the SFD is 2 symbols, the second count N C is subtracted by subtracting a count value corresponding to 10 symbol lengths from the first count N SFD . Can be detected.
  • the first delay time T pi may be estimated by multiplying the second count by the sampling period T S.
  • the first delay time T pi may be a period corresponding to an integer multiple of the sampling period T S.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a method of estimating a TOA, according to an exemplary embodiment.
  • the TOA estimation method according to an embodiment may use the packet configuration shown in FIG. 2, for example. 7 illustrates a detailed step-by-step method for estimating the second delay time T pf according to an embodiment.
  • a cumulative correlation calculated on a sampling interval may be calculated by performing a cumulative correlation operation on the second preamble.
  • the cumulative correlation operation may calculate a cumulative correlation for the second preamble using a result of accumulating a plurality of symbols at symbol intervals.
  • the cumulative correlation may be calculated using Equation 1 above.
  • a peak point p having the maximum value of the calculated cumulative correlation may be detected.
  • the error ⁇ p may exist between the detected peak point p and the actual peak point p r , it is necessary to compensate for the error by using the statistical characteristic of the cumulative correlation.
  • an actual peak point p r may be estimated by assuming a cumulative correlation calculated at a sampling interval as a sample extracted from a normal population. This method takes advantage of the fact that the mean of the sample mean is equal to the mean of the normal population, and the actual peak point p r can be estimated by dividing the sum of the cumulative correlation and the product of the sampling time points by the sum of the cumulative correlation. For example, the actual peak point p r can be estimated using Equations 4-6.
  • the embodiments described above may be implemented as hardware components, software components, and / or combinations of hardware components and software components.
  • the devices, methods, and components described in the embodiments may include, for example, processors, controllers, arithmetic logic units (ALUs), digital signal processors, microcomputers, field programmable gates (FPGAs). It may be implemented using one or more general purpose or special purpose computers, such as an array, a programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions.
  • the processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system.
  • the processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of the software.
  • OS operating system
  • the processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of the software.
  • processing device includes a plurality of processing elements and / or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it may include.
  • the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller.
  • other processing configurations are possible, such as parallel processors.
  • the software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the above, and configure the processing device to operate as desired, or process it independently or collectively. You can command the device.
  • Software and / or data may be any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device in order to be interpreted by or to provide instructions or data to the processing device. Or may be permanently or temporarily embodied in a signal wave to be transmitted.
  • the software may be distributed over networked computer systems so that they may be stored or executed in a distributed manner.
  • Software and data may be stored on one or more computer readable recording media.
  • the method according to the embodiment may be embodied in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded in a computer readable medium.
  • the computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
  • the program instructions recorded on the media may be those specially designed and constructed for the purposes of the embodiments, or they may be of the kind well-known and available to those having skill in the computer software arts.
  • Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic disks, such as floppy disks.
  • Examples of program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like.
  • the hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

Abstract

무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법은 수신기에서 제1 프리앰블, 제2 프리앰블 및 SFD(Start of Frame Delimeter)를 포함하는 패킷을 수신하는 단계, 상기 수신기에서 상기 SFD를 복조하는 시점 및 상기 제1 프리앰블의 심볼 길이에 기초하여 제1 지연시간을 추정하는 단계, 및 상기 수신기에서 상기 제2 프리앰블에 대한 누적 상관 연산을 수행하여 계산된 누적 상관도에 기초하여 제2 지연시간을 추정하는 단계를 포함한다.

Description

무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법 및 이를 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체
무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법에 연관되며, 보다 상세하게는 무선 통신 신호의 도달 시간에서 샘플링 간격 이내의 오차를 추정하여 보완하는 방법에 연관된다.
최근 무선 네트워크 기술의 발전에 따라 언제 어디서나 인터넷을 통한 정보를 검색하고 이를 활용하여 새로운 정보를 제공하거나 응용하는 IoT(Internet of Things) 기술 시대가 도래하고 있다. IoT 기술의 발전으로 위치 정보를 이용한 응용 서비스에 대한 관심이 높아지고 있으며, 위치 기반 기술 및 시스템에 대하여 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, RF(Radio Frequency) 기반의 송신기로부터 송신된 전파가 수신기까지 도달하는데 걸리는 시간을 이용하여 거리를 측정하는 TOA(Time of Arrival) 기반 측위 기술이 대표적이며, ZigBee, Wi-Fi, UWB 시스템 등이 TOA 추정을 위해 활용되고 있다.
IoT 기술의 응용을 위한 위치 추정은 응용 분야에 따라 저전력 및 저비용의 제약사항은 물론 높은 정확성이 요구된다. IEEE 805.15.4 표준 기반의 무선 통신 시스템은 USN(Ubiquitous Sensor Network)에서 널리 이용되어 온 저전력 저비용의 통신 시스템으로서, 이를 기반으로 한 TOA 추정 알고리즘에 대한 다양한 방법들이 고안되어 있다.
자기 상관함수와 상호 상관함수 결과로부터 샘플링 간격 이내의 수신 시점을 찾는 방법이 있지만, 이러한 방법은 자기 상관 함수와 상호 상관 함수의 두 가지 상관 연산기를 이용하므로 그 구현 복잡도가 높다. 한편, 상호 상관함수 결과 값의 피크 지점으로부터 좌, 우 양단의 상관함수 결과 값을 이용한 직선 방정식으로부터 샘플링 간격 이내의 수신 시점을 추정하는 방법은 구현 복잡도가 비교적 간단하지만 여전히 성능 개선의 여지가 남아있다.
일측에 따르면, 무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법은 수신기에서 제1 프리앰블, 제2 프리앰블 및 SFD(Start of Frame Delimeter)를 포함하는 패킷을 수신하는 단계; 상기 수신기에서 상기 SFD를 복조하는 시점 및 상기 제1 프리앰블의 심볼 길이에 기초하여 제1 지연시간을 추정하는 단계; 및 상기 수신기에서 상기 제2 프리앰블에 대한 누적 상관 연산을 수행하여 계산된 누적 상관도에 기초하여 제2 지연시간을 추정하는 단계를 포함한다.
일실시예에서, 상기 무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법은 상기 제1 지연시간 및 상기 제2 지연시간을 합산하여 총 지연시간을 추정하는 단계를 더 포함한다.
일실시예에서, 상기 제1 지연시간을 추정하는 단계는, 상기 SFD를 복조하는 시점에 대응하는 제1 카운트를 검출하는 단계; 상기 제1 카운트에서 상기 제1 프리앰블의 심볼 길이와 연관된 카운트 및 상기 SFD의 심볼 길이와 연관된 카운트를 감산하여 상기 패킷의 수신 시점에 대응하는 제2 카운트를 검출하는 단계; 및 상기 제2 카운트에 샘플링 주기를 곱하여 상기 제1 지연시간을 추정하는 단계를 포함한다.
일실시예에서, 상기 제2 지연시간을 추정하는 단계는, 심볼 간격으로 복수의 심볼을 누적한 결과를 이용하여 상기 누적 상관도를 계산하는 단계를 포함한다. 일실시예에서, 상기 제2 지연시간을 추정하는 단계는, 상기 계산된 누적 상관도의 평균 연산을 이용하여 샘플링 간격 내에서의 오차를 추정하는 단계; 및 상기 추정된 오차에 샘플링 주기를 곱하여 상기 제2 지연시간을 추정하는 단계를 포함한다.
일실시예에서, 상기 오차를 추정하는 단계는, 상기 계산된 누적 상관도가 최대값을 갖는 피크 지점 p를 검출하는 단계; 및 누적 상관도 및 샘플링 시점의 곱의 총합 SCC를 상기 누적 상관도의 총합 SC로 나누어 실제 피크 지점 pr 을 추정하는 단계를 포함한다. 일실시예에서, 상기 실제 피크 지점 pr 는 수학식
Figure PCTKR2016000654-appb-I000001
를 이용하여 계산되고, m은 평균 연산 구간의 크기를 나타낸다.
다른 일측에 따르면, 무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법은 수신기에서 제1 프리앰블, 제2 프리앰블 및 SFD(Start of Frame Delimeter)를 포함하는 패킷을 수신하는 단계; 상기 수신기에서 샘플링 주기마다 상기 패킷에 대한 상관 연산을 수행하여 계산된 상관도에 기초하여 제1 지연시간을 추정하는 단계; 및 상기 수신기에서 상기 제2 프리앰블에 대한 누적 상관 연산을 수행하여 계산된 누적 상관도에 기초하여 제2 지연시간을 추정하는 단계를 포함한다.
일실시예에서, 상기 무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법은 상기 제1 지연시간 및 상기 제2 지연시간을 합산하여 총 지연시간을 추정하는 단계를 더 포함한다.
일실시예에서, 상기 제1 지연시간을 추정하는 단계는, 상기 패킷에 대한 상관 연산을 수행하여 계산된 상관도가 최대가 되는 시점을 상기 패킷의 수신 시점으로 결정하는 단계를 포함한다.
일실시예에서, 상기 제2 지연시간을 추정하는 단계는, 심볼 간격으로 복수의 심볼을 누적한 결과를 이용하여 상기 누적 상관도를 계산하는 단계를 포함한다. 일실시예에서, 상기 제2 지연시간을 추정하는 단계는, 상기 계산된 누적 상관도의 평균 연산을 이용하여 샘플링 간격 내에서의 오차를 추정하는 단계; 및 상기 추정된 오차에 샘플링 주기를 곱하여 상기 제2 지연시간을 추정하는 단계를 포함한다.
일실시예에서, 상기 오차를 추정하는 단계는, 상기 계산된 누적 상관도가 최대값을 갖는 피크 지점 p를 검출하는 단계; 및 누적 상관도 및 샘플링 시점의 곱의 총합 SCC를 상기 누적 상관도의 총합 SC로 나누어 실제 피크 지점 pr 을 추정하는 단계를 포함한다.
도 1은 일실시예에 따른 TOA 추정 방법을 설명하기 위한 그래프이다.
도 2는 일실시예에 따른 TOA 추정 방법을 위한 패킷의 구성을 나타내는 개념도이다.
도 3은 일실시예에 따른 TOA 추정 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 4는 일실시예에 따른 TOA 추정 방법에서 계산된 상관도를 나타내는 그래프이다.
도 5는 일실시예에 따른 TOA 추정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 일실시예에 따른 TOA 추정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 일실시예에 따른 TOA 추정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 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 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하에서, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 권리범위는 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되지 않는다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 일실시예에 따른 TOA 추정 방법을 설명하기 위한 그래프이다. 도 1은 송신기에서 수신기로 전송되는 패킷이 송신기에서의 전송 시점(t = 0) 및 수신기에서의 수신 시점(t = t1)이 나타나 있다. TOA는 송신기에서 전송된 패킷이 수신기에 도달할 때까지의 시간을 의미하므로, 전송 시점으로부터 수신 시점(t1)까지의 총 지연시간(110)의 측정을 통해 TOA를 추정할 수 있다.
TOA의 추정은 프리앰블과 같은 미리 정의된 패턴을 이용하여 수행될 수 있다. 송신된 신호의 수신 시점을 정확하게 판단하기 위해 수신 신호와 레퍼런스 신호의 상관도를 샘플링 주기(120)마다 계산하고, 이 상관도가 최대가 되는 시점을 수신 시점으로 결정할 수 있다. 이와 같은 방식을 예를 들어 대역폭이 2 MHz이고, OSF (Over Sampling Factor)가 4인 무선 통신 시스템에 대입하면, 최대 오차 ±18.25 m 의 TOA 추정 결과를 얻게 된다. 다만, 최대 오차 ±18.25 m 는 실내 측위 등의 응용 분야에서는 정확한 위치 정보라고 할 수 없으므로, 샘플링 간격 이내의 TOA 정보를 추정하여 이러한 오차를 보완할 필요가 있다.
일실시예에 따른 TOA 추정 방법은 무선 통신 시스템의 표준에 대한 호환성을 유지하면서도 샘플링 간격 내의 세부적 지연시간을 추가적으로 추정하여 전체 TOA의 오차를 보완하는 방법을 제안한다. 제안되는 방법을 통해 하드웨어 복잡도 증가나 전력 소모 증가 없이도 측위 정밀도를 크게 향상시킬 수 있다.
일실시예에 따른 TOA 추정 방법은 샘플링 간격으로 추정된 제1 지연시간(130) 및 샘플링 간격 이내의 제2 지연시간(140)을 각각 추정할 수 있다. 여기서, 제1 지연시간(130)은 샘플링 주기(120)의 정수배에 대응되는 기간일 수 있고, 제2 지연시간(140)은 샘플링 주기(120)보다 짧은 기간일 수 있다. 제1 지연시간(130) 및 제2 지연시간(140)이 추정되면, 총 지연시간(110)은 제1 지연시간(130) 및 제2 지연시간(140)을 합산함으로써 추정될 수 있다.
도 2는 일실시예에 따른 TOA 추정 방법을 위한 패킷의 구성을 나타내는 개념도이다. 일실시예에 따른 패킷의 구성은 무선 통신의 일반적인 표준 PPDU (Physical-layer Protocol Data Unit) 구성에 기반하고 있다.
도 2에 도시된 바와 같이, 일실시예에 따른 패킷은 0번 심볼(S0)이 8번 반복되는 제1 프리앰블, 패킷의 시작 지점을 나타내는 SFD(Start of Frame Delimeter), 물리 페이로드의 길이 정보를 가지는 PHR(PHY header) 및 0번 심볼(S0)이 Np번 반복되는 제2 프리앰블을 포함할 수 있다. 일실시예에서, Np는 64로 설정될 수 있다. 제2 프리앰블은 샘플링 간격 이내의 TOA 오차를 보완하기 위하여 정의된 것으로, PSDU (Physical-layer Service Data Unit) 구간 내에서 전송될 수 있다.
도 3은 일실시예에 따른 TOA 추정 방법을 설명하기 위한 개념도이다. 그래프의 상부에 도시된 패킷은 송신기에서 전송되는 패킷을 나타내며, 그래프의 하부에 도시된 패킷은 수신기에서 수신되는 패킷을 나타낸다. 일실시예에 따른 TOA 추정 방법은 제1 지연시간(Tpi) 및 제2 지연시간(Tpf)을 각각 추정하여 합산함으로써 총 지연시간(Tpt)을 추정할 수 있다.
일실시예에 따른 TOA 추정 방법은 제1 지연시간(Tpi)의 추정을 위하여 송신기에서 패킷이 전송된 시점(t = 0)으로부터 수신기에서 SFD가 복조되는 시점(t = t2)까지의 지연시간을 추정할 수 있다. TOA 추정 방법은 SFD가 복조되는 시점에 대응하는 제1 카운트(NSFD)를 검출할 수 있으며, 제1 카운트 값(NSFD)에서 제1 프리앰블의 심볼 길이와 연관된 카운트 및 상기 SFD의 심볼 길이와 연관된 카운트를 감산하여 패킷의 수신 시점에 대응하는 제2 카운트(NC)를 검출할 수 있다. 예를 들어, 제1 프리앰블의 심볼 길이가 8 심볼이고 SFD의 심볼 길이가 2 심볼인 경우, 제1 카운트(NSFD)에서 10 심볼 길이에 대응하는 카운트 값을 감산함으로써 제2 카운트(NC)를 검출할 수 있다. 제2 카운트(NC)가 검출되면, 제2 카운트에 샘플링 주기(TS)를 곱한 값으로 제1 지연시간(Tpi)을 추정할 수 있다.
다른 일실시예에서, TOA 추정 방법은 제1 지연시간(Tpi)의 추정을 위하여 수신 패킷에 대한 상관 연산을 수행할 수 있다. 예를 들어, 수신 패킷과 레퍼런스 신호 간의 상관도를 계산하고, 이 상관도가 최대가 되는 시점을 패킷의 수신 시점으로 결정할 수 있다.
일실시예에 따른 TOA 추정 방법은 제2 지연시간(Tpf)을 추가적으로 추정하여 샘플링 간격 이내의 TOA 오차를 보완할 수 있다. 제2 지연시간(Tpf)의 추정에 대하여는 아래에서 도 4를 참조하여 상세하게 설명된다.
도 4는 일실시예에 따른 TOA 추정 방법에서 계산된 상관도를 나타내는 그래프이다. 일실시예에서, AWGN(Additive white Gaussian noise)의 영향을 감소시켜 정확한 TOA를 추정하기 위하여 누적 상관 연산 방식이 이용될 수 있다. 예를 들어, 도 2의 제2 프리앰블에 대한 누적 상관 연산을 수행하여 계산된 누적 상관도에 기초하여 제2 지연시간(Tpf)을 추정할 수 있다.
구체적으로, 누적 상관 연산은 심볼 간격으로 복수의 심볼을 누적한 결과를 이용하여 제2 프리앰블에 대한 누적 상관도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 누적 상관도는 아래의 수학식 1을 이용하여 계산될 수 있다.
Figure PCTKR2016000654-appb-I000002
여기서, u는 누적된 샘플 인덱스, Np는 누적 심볼 수, l은 누적 심볼 인덱스, Ns는 심볼 간격을 나타낸다. CDC는 수신 신호에 대한 이중 상관 방식의 상관도 연산 모델을 나타내며, 예를 들어 다음의 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2016000654-appb-I000003
여기서, m은 샘플 인덱스, NS는 한 심볼의 총 샘플 수, ND는 주파수 오차 영향을 상쇄시키기 위한 지연 샘플 수, S0은 프리앰블을 구성하는 0번 심볼을 나타낸다. 누적 상관도의 피크 지점을 p라 하면, 수학식 1에서 샘플 인덱스 u가 p 인 경우를 다음의 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2016000654-appb-I000004
도 4에 도시된 바와 같이, 샘플링 간격으로 계산된 누적 상관도의 피크 지점(p)과 상관도의 실제 피크 지점(pr) 간에는 오차(Δp)가 존재할 수 있다. 이러한 오차를 보완하기 위하여, 일실시예에 따른 TOA 추정 방법은 누적 상관도의 통계적 특성을 이용한다.
도 4에서 샘플링 간격으로 계산된 누적 상관도를 도수로, 그에 대응하는 샘플링 시점을 계급 값으로 간주하면, 샘플링 간격으로 계산된 누적 상관도는 실선을 모집단으로 하는 정규 모집단에서 추출된 표본으로 가정될 수 있다. 이 때, 표본 평균의 평균이 정규 모집단의 평균과 같다는 사실을 이용하여 실제 피크 지점(pr)을 추정할 수 있다. 이러한 방식은 예를 들어 다음의 수학식 4 내지 6과 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2016000654-appb-I000005
여기서, SC는 누적 상관도의 총합을 나타내고, SCC는 누적 상관도 및 그에 대응하는 샘플링 시점을 나타낸다. 또한, m은 평균 연산이 수행되는 윈도우의 크기, 즉 평균 연산 구간의 크기를 나타낸다.
상기 수학식 6에 따라 실제 피크 지점(pr)이 추정되면, 피크 지점(p)과 실제 피크 지점(pr) 간의 오차(Δp)에 샘플링 주기(TS)를 곱하여 제2 지연시간(Tpf)을 추정할 수 있다. 이를 수식으로 표현하면 다음의 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2016000654-appb-I000006
도 5는 일실시예에 따른 TOA 추정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 일실시예에 따른 TOA 추정 방법은 예를 들어 도 2에 도시된 패킷 구성을 이용할 수 있다. 일실시예에서, TOA의 추정은 수신기에서 수행될 수 있다.
단계(510)에서, 샘플링 주기(TS)의 정수 배에 대응하는 제1 지연시간(Tpi)이 추정될 수 있다. SFD가 복조되는 시점으로부터 제1 프리앰블의 심볼 길이 및 SFD의 심볼 길이와 연관된 시간을 감산하여 패킷의 수신 시점을 추정할 수 있다. 패킷의 수신 시점이 추정되면, 전송 시점 및 추정된 수신 시점 간의 간격을 제1 지연시간(Tpi)으로 추정할 수 있다.
대안적으로, 제1 지연시간(Tpi)은 수신 패킷에 대한 상관 연산을 수행하여 추정될 수 있다. 예를 들어, 수신 패킷과 레퍼런스 신호 간의 상관도를 계산하고, 이 상관도가 최대가 되는 시점을 패킷의 수신 시점으로 추정할 수 있다. 패킷의 수신 시점이 추정되면, 전송 시점 및 추정된 수신 시점 간의 간격을 제1 지연시간(Tpi)으로 추정할 수 있다.
단계(520)에서, 샘플링 주기(TS)보다 짧은 제2 지연시간(Tpf)이 추정될 수 있다. 이를 위하여, 패킷에는 제2 프리앰블이 정의될 수 있다. 수신된 패킷의 제2 프리앰블에 대한 누적 상관 연산을 수행하여 계산된 누적 상관도에 기초하여 제2 지연시간(Tpf)을 추정할 수 있다.
단계(530)에서, 제1 지연시간(Tpi) 및 제2 지연시간(Tpf)을 합산하여 총 지연시간(Tpt)을 추정할 수 있다. 샘플링 간격 내의 세부적 지연시간에 해당하는 제2 지연시간(Tpf)이 추가적으로 추정되어 반영됨에 따라, TOA 추정 결과의 샘플링 간격 내의 오차를 보완할 수 있다.
도 6은 일실시예에 따른 TOA 추정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 일실시예에 따른 TOA 추정 방법은 예를 들어 도 2에 도시된 패킷 구성을 이용할 수 있다. 도 6은 일실시예에 따른 제1 지연시간(Tpi) 추정 방법을 단계별로 상세하게 도시한다.
단계 610에서, SFD가 복조되는 시점에 대응하는 제1 카운트(NSFD)를 검출할 수 있다. 제1 카운트(NSFD)는 송신기가 패킷을 전송하는 시점부터 수신기가 SFD를 복조하는 시점까지의 카운트 값을 이용하여 검출된다.
단계 620에서, 제1 카운트 값(NSFD)에서 제1 프리앰블의 심볼 길이와 연관된 카운트 및 상기 SFD의 심볼 길이와 연관된 카운트를 감산하여 패킷의 수신 시점에 대응하는 제2 카운트(NC)를 검출할 수 있다. 예를 들어, 제1 프리앰블의 심볼 길이가 8 심볼이고 SFD의 심볼 길이가 2 심볼인 경우, 제1 카운트(NSFD)에서 10 심볼 길이에 대응하는 카운트 값을 감산함으로써 제2 카운트(NC)를 검출할 수 있다.
단계 630에서, 제2 카운트에 샘플링 주기(TS)를 곱한 값으로 제1 지연시간(Tpi)을 추정할 수 있다. 제1 지연시간(Tpi)은 샘플링 주기(TS)의 정수 배에 대응하는 기간일 수 있다.
도 7은 일실시예에 따른 TOA 추정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 일실시예에 따른 TOA 추정 방법은 예를 들어 도 2에 도시된 패킷 구성을 이용할 수 있다. 도 7은 일실시예에 따른 제2 지연시간(Tpf) 추정 방법을 단계별로 상세하게 도시한다.
단계 710에서, 제2 프리앰블에 대한 누적 상관 연산을 수행하여 샘플링 간격으로 연산된 누적 상관도를 계산할 수 있다. 구체적으로, 누적 상관 연산은 심볼 간격으로 복수의 심볼을 누적한 결과를 이용하여 제2 프리앰블에 대한 누적 상관도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 누적 상관도는 상기 수학식 1을 이용하여 계산될 수 있다.
단계 720에서, 계산된 누적 상관도가 최대값을 가지는 피크 지점(p)이 검출될 수 있다. 다만, 이와 같이 검출된 피크 지점(p) 및 실제 피크 지점(pr) 간에는 오차(Δp)가 존재할 수 있으므로, 누적 상관도의 통계적 특성을 이용하여 오차를 보완할 필요가 있다.
단계 730에서, 샘플링 간격으로 계산된 누적 상관도를 정규 모집단에서 추출된 표본으로 가정하여 실제 피크 지점(pr)을 추정할 수 있다. 이러한 방식은 표본 평균의 평균이 정규 모집단의 평균과 같다는 사실을 이용한 것으로, 누적 상관도 및 샘플링 시점의 곱의 총합을 누적 상관도의 총합으로 나누어 실제 피크 지점(pr)을 추정할 수 있다. 예를 들어, 실제 피크 지점(pr)은 상기 수학식 4 내지 6을 이용하여 추정될 수 있다.
이상에서 설명된 바와 같이 무선 통신 시스템 기반의 효율적인 TOA 추정 방법이 제안되었다. 샘플링 간격으로 추정된 제1 지연시간에 샘플링 간격 이내의 제2 지연시간을 추가로 추정하여 제1 지연시간의 오차를 보완함으로써 종래 기술에 비하여 우수한 TOA 추정 성능을 얻을 수 있으며, 측위 정밀도가 향상될 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (16)

  1. 수신기에서 제1 프리앰블, 제2 프리앰블 및 SFD(Start of Frame Delimeter)를 포함하는 패킷을 수신하는 단계;
    상기 수신기에서 상기 SFD를 복조하는 시점 및 상기 제1 프리앰블의 심볼 길이에 기초하여 제1 지연시간을 추정하는 단계; 및
    상기 수신기에서 상기 제2 프리앰블에 대한 누적 상관 연산을 수행하여 계산된 누적 상관도에 기초하여 제2 지연시간을 추정하는 단계
    를 포함하는, 무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 지연시간 및 상기 제2 지연시간을 합산하여 총 지연시간을 추정하는 단계
    를 더 포함하는, 무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제1 지연시간을 추정하는 단계는,
    상기 SFD를 복조하는 시점에 대응하는 제1 카운트를 검출하는 단계;
    상기 제1 카운트에서 상기 제1 프리앰블의 심볼 길이와 연관된 카운트 및 상기 SFD의 심볼 길이와 연관된 카운트를 감산하여 상기 패킷의 수신 시점에 대응하는 제2 카운트를 검출하는 단계; 및
    상기 제2 카운트에 샘플링 주기를 곱하여 상기 제1 지연시간을 추정하는 단계
    를 포함하는, 무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제2 지연시간을 추정하는 단계는,
    심볼 간격으로 복수의 심볼을 누적한 결과를 이용하여 상기 누적 상관도를 계산하는 단계를 포함하는,
    무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제2 지연시간을 추정하는 단계는,
    상기 계산된 누적 상관도의 평균 연산을 이용하여 샘플링 간격 내에서의 오차를 추정하는 단계; 및
    상기 추정된 오차에 샘플링 주기를 곱하여 상기 제2 지연시간을 추정하는 단계
    를 포함하는, 무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 오차를 추정하는 단계는,
    상기 계산된 누적 상관도가 최대값을 갖는 피크 지점 p를 검출하는 단계; 및
    누적 상관도 및 샘플링 시점의 곱의 총합 SCC를 상기 누적 상관도의 총합 SC로 나누어 실제 피크 지점 pr 을 추정하는 단계
    를 포함하는, 무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 실제 피크 지점 pr 은
    수학식
    Figure PCTKR2016000654-appb-I000007
    를 이용하여 계산되고, m은 평균 연산 구간의 크기를 나타내는,
    무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항의 무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법을 수행하기 위한 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
  9. 수신기에서 제1 프리앰블, 제2 프리앰블 및 SFD(Start of Frame Delimeter)를 포함하는 패킷을 수신하는 단계;
    상기 수신기에서 샘플링 주기마다 상기 패킷에 대한 상관 연산을 수행하여 계산된 상관도에 기초하여 제1 지연시간을 추정하는 단계; 및
    상기 수신기에서 상기 제2 프리앰블에 대한 누적 상관 연산을 수행하여 계산된 누적 상관도에 기초하여 제2 지연시간을 추정하는 단계
    를 포함하는, 무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 제1 지연시간 및 상기 제2 지연시간을 합산하여 총 지연시간을 추정하는 단계
    를 더 포함하는, 무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 제1 지연시간을 추정하는 단계는,
    상기 패킷에 대한 상관 연산을 수행하여 계산된 상관도가 최대가 되는 시점을 상기 패킷의 수신 시점으로 결정하는 단계
    를 포함하는, 무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 제2 지연시간을 추정하는 단계는,
    심볼 간격으로 복수의 심볼을 누적한 결과를 이용하여 상기 누적 상관도를 계산하는 단계를 포함하는,
    무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 제2 지연시간을 추정하는 단계는,
    상기 계산된 누적 상관도의 평균 연산을 이용하여 샘플링 간격 내에서의 오차를 추정하는 단계; 및
    상기 추정된 오차에 샘플링 주기를 곱하여 상기 제2 지연시간을 추정하는 단계
    를 포함하는, 무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 오차를 추정하는 단계는,
    상기 계산된 누적 상관도가 최대값을 갖는 피크 지점 p를 검출하는 단계; 및
    누적 상관도 및 샘플링 시점의 곱의 총합 SCC를 상기 누적 상관도의 총합 SC로 나누어 실제 피크 지점 pr 을 추정하는 단계
    를 포함하는, 무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 실제 피크 지점 pr 은
    수학식
    Figure PCTKR2016000654-appb-I000008
    를 이용하여 계산되고, m은 평균 연산 구간의 크기를 나타내는,
    무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법.
  16. 제9항 내지 제15항 중 어느 한 항의 무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법을 수행하기 위한 프로그램을 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
PCT/KR2016/000654 2016-01-13 2016-01-21 무선 통신 신호의 도달 시간을 추정하는 방법 및 이를 수록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체 WO2017122855A1 (ko)

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