WO2018139772A2 - 경로 변화에 강인한 고정확도의 복합 측위 방법 및 장치 - Google Patents

경로 변화에 강인한 고정확도의 복합 측위 방법 및 장치 Download PDF

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WO2018139772A2
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absolute position
signal strength
pattern
estimated
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이택진
김철기
유용상
신범주
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한국과학기술연구원
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S11/00—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation
    • G01S11/02—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation using radio waves
    • G01S11/06—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation using radio waves using intensity measurements
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W88/00—Devices specially adapted for wireless communication networks, e.g. terminals, base stations or access point devices
    • H04W88/18—Service support devices; Network management devices

Definitions

  • the present invention relates to a complex positioning method and apparatus capable of estimating the position of a mobile node more accurately than a single positioning algorithm by combining heterogeneous positioning algorithms for estimating the position of the mobile node by different techniques.
  • the Global Navigation Satellite System is a system for estimating the position of moving objects around the earth using radio waves from satellites orbiting space orbits. It is widely used in navigation apparatus of ships, aircrafts, etc.
  • Typical examples of GNSS include Global Positioning System (GPS) in the United States, GLONASS in Russia, Galileo in Europe, and Qasis-Zenith Satellite System (QZSS) in Japan.
  • GPS Global Positioning System
  • QZSS Qasis-Zenith Satellite System
  • GNSS cannot be positioned in an indoor space where radio waves transmitted from satellites cannot reach, and there is a problem in that positioning accuracy is severely degraded in the city center due to radio wave blocking and reflection by high-rise buildings.
  • Wi-Fi Wireless Fidelity
  • Typical positioning techniques using Wi-Fi signals include triangulation techniques and fingerprint techniques.
  • the triangulation technique estimates the position by measuring the received signal strength (RSS) of three or more access points (APs) and converting them into distances.
  • RSS received signal strength
  • APs access points
  • the fingerprint technique cannot be used alone in a vehicle navigation system or autonomous driving that requires positioning services for all areas of the outdoors and indoors. It has a natural limitation. LTE signal is distributed evenly throughout the indoor and outdoor, but there is a limit to increase the positioning accuracy due to the large area where the change in signal strength is not large. As a result, the positioning service using LTE signals remains at a level that roughly informs the user's location, and there are still many problems to be used for vehicle navigation systems or autonomous driving where positioning errors can lead to accidents.
  • the present invention provides a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for executing the above-described complex positioning method on a computer.
  • the present invention is not limited to the above-described technical problems, and other technical problems may be derived from the following description.
  • the change pattern of the at least one signal strength is a change pattern of at least one signal strength represented by a continuous sequence of the strengths of at least one signal received a plurality of times at a plurality of relative positions of the mobile node estimated at the plurality of time points.
  • the estimating the absolute position may include estimating an absolute position of the mobile node based on a comparison between the change pattern of the at least one signal intensity and a map in the form of a distribution pattern of signal strength in the region where the mobile node is located.
  • the determining of the current position may calculate a similarity between the change pattern of the at least one signal strength and the corresponding pattern in the map as the accuracy of the absolute position.
  • the estimating the absolute position may include a pattern of a geometric surface form graphing a change in at least one signal intensity according to a relative change in the position of the mobile node and a form most similar to the surface form in the map.
  • Estimating an absolute position of the mobile node by extracting a surface portion having a and calculating the accuracy may calculate the accuracy of the absolute position by calculating a shape similarity between the surface-shaped pattern and the retrieved surface portion. have.
  • the estimating the absolute position may include extracting a surface portion having a shape most similar to the surface shape in the map by comparing the surface pattern and the map, and the absolute position of the map indicated by the retrieved surface portion. Can be estimated as the absolute position of the mobile node.
  • the generating of the change pattern of the at least one signal strength may include mapping an ID of one fixed node to a first coordinate axis of a multidimensional space, mapping a relative position of the mobile node to a second coordinate axis, and mapping a third coordinate axis to a third coordinate axis.
  • the geometric surface pattern may be generated by displaying dots at points in a multidimensional space determined by mapping the intensity of a signal transmitted from one of the fixed nodes.
  • the determining of the current position may determine the current position of the mobile node by adjusting the weight of the estimated absolute position and the weight of the estimated relative position according to the accuracy of the absolute position.
  • the determining of the current position may include: estimating an absolute position such that the weight of the estimated absolute position is increased when the absolute position accuracy is increased, and when the accuracy of the absolute position is lowered, the weight of the estimated absolute position is decreased. The weight of can be adjusted.
  • the determining of the current position may include: decreasing the weight of the estimated relative position when the absolute position accuracy increases, and increasing the weight of the estimated relative position when the absolute position accuracy decreases. You can adjust the weight.
  • the estimating the absolute position may include estimating an absolute position of the mobile node based on a comparison between the change pattern of the at least one signal intensity and a map in the form of a distribution pattern of signal strength in the region where the mobile node is located.
  • the calculating of the accuracy may include calculating a similarity between the change pattern of the at least one signal strength and a corresponding pattern in the map as the accuracy of the absolute position, and determining the current position according to the calculated similarity.
  • the current position of the mobile node can be determined by adjusting the weight of the estimated relative position and the weight of the estimated absolute position.
  • the determining of the current position may determine the current position of the mobile node using any one of the estimated relative position and the estimated absolute position according to the calculated magnitude of the absolute position.
  • the generating of the change pattern of the at least one signal strength may include pattern data representing a pattern of at least one signal strength received from the at least one fixed node at the estimated relative position and the estimated relative position before the relative position estimation.
  • the change pattern of the at least one signal strength may be generated by accumulating the pattern data of the position.
  • the generating of the change pattern of the at least one signal strength may generate the pattern data from spatial domain data representing the measured signal strengths in association with the estimated relative position.
  • a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for executing the complex positioning method on a computer.
  • Complex positioning apparatus comprises a relative positioning unit for estimating the relative position of the mobile node based on the movement detection of the mobile node;
  • a radio location unit for estimating an absolute position of the mobile node based on a change pattern of at least one signal strength received from at least one fixed node over a plurality of time points;
  • An accuracy calculator configured to calculate an accuracy of an absolute position of the mobile node that is changed along the movement path of the mobile node;
  • a current position determiner configured to determine a current position of the mobile node from at least one of the estimated relative position and the estimated absolute position according to the calculated absolute position accuracy.
  • the wireless location unit may include a signal processor that measures the strength of at least one signal transmitted from at least one fixed node; A pattern generator configured to generate a change pattern of at least one signal strength according to a relative change of the position of the mobile node over a plurality of viewpoints from the measured at least one signal strength and the relative position of the estimated mobile node; And an absolute position estimating unit estimating an absolute position of the mobile node based on a comparison between the generated change pattern of the signal strength and a map in the form of a distribution pattern of signal strength in the region where the mobile node is located. can do.
  • the complex positioning apparatus further includes a buffer for accumulating pattern data generated by the pattern generator, wherein the pattern generator is configured to generate at least one signal strength received from the at least one fixed node at the estimated relative position.
  • the change pattern of the at least one signal strength may be generated by accumulating and storing pattern data representing a pattern in the pattern data stored in the buffer.
  • the conventional radio positioning technique estimates the absolute position of the mobile node using the strength of at least one signal currently received, when a signal strength different from the signal strength collected at the time of constructing the radio map is measured due to a change in radio environment, It is very likely that the current position of the mobile node will be estimated as another adjacent position rather than its actual position.
  • the present invention estimates the absolute position of the mobile node using the change pattern of at least one signal strength according to the relative change of the position of the mobile node over a plurality of viewpoints, the present invention is hardly affected by the change in the wireless environment. Compared with the conventional wireless positioning technology, the positioning error due to the change in the wireless environment is greatly reduced.
  • At least one signal strength according to the relative change in the position of the mobile node over a plurality of time points is obtained. Since the absolute position of the mobile node is estimated using the change pattern, the position of the mobile node can be estimated accurately. The exact position of the mobile node within the moving distance corresponding to the length of the change pattern of the signal strength used in the wireless positioning of the present invention even if there is little change in signal strength between adjacent positioning points on the mobile node's moving path. This is because the strength of the LTE signal sufficiently changes to an extent that can be estimated.
  • the position of the mobile node can be accurately estimated by using the LTE signal having little change in signal strength between measurement points on the moving path, it is possible to provide a wireless positioning service that can cover both the indoor and outdoor areas. It can be done. As a result, it is possible to provide a vehicle navigation system capable of both indoor and outdoor positioning or wireless positioning service for autonomous driving, thereby replacing GPS, which is most widely used as a vehicle navigation system but cannot be indoor positioning.
  • the accuracy of the absolute position of the mobile node estimated using the change pattern of at least one signal strength received from the fixed node may be reduced in the case of a path change, such as when one path is divided into several branches or the road is suddenly widened.
  • a path change such as when one path is divided into several branches or the road is suddenly widened.
  • the relative position of the mobile node in addition to the absolute position of the mobile node may be reflected in the current position determination of the mobile node, thereby preventing the accuracy of radio positioning caused by various path changes.
  • high accuracy positioning service which is very robust against various path changes such as signal interference between communication channels, expansion of access point, failure or obstacle occurrence, and when one path is divided into several branches or suddenly widens, Can provide.
  • the accuracy of the absolute position of the mobile node estimated using the change pattern of the at least one signal strength received from the fixed node, as shown in the map in the form of the pattern of change of the signal strength and the distribution of signal strength in the region where the mobile node is located.
  • the accuracy of the absolute position of the mobile node can be quantified, and the error of the estimated value of the absolute position of the mobile node can be compensated precisely by using the relative position value of the mobile node by the error. .
  • the positioning accuracy of the complex positioning algorithm according to the present invention can be improved as compared with the conventional complex positioning algorithm.
  • the conventional positioning algorithm of GPS and PDR and positioning algorithm of GPS and DR the positioning accuracy of GPS is almost impossible to quantify. Therefore, it is difficult to precisely compensate for the GPS error, thereby limiting the positioning accuracy of the complex positioning algorithm.
  • FIG. 1 is a block diagram of a wireless communication system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a configuration diagram of the complex positioning device of the mobile node 1 shown in FIG. 1.
  • FIG. 3 is a flowchart of a complex positioning method according to an embodiment of the present invention.
  • step 130 is a detailed flowchart of step 130 shown in FIG.
  • FIG. 5 is a diagram for describing a principle of pattern formation in step 430 of FIG. 4.
  • FIG. 6 is a diagram showing a three-dimensional spatial coordinate system for generating a change pattern of signal strength used for radio positioning in this embodiment.
  • Fig. 7 is a table showing accumulation of pattern data used for radio positioning in this embodiment in the form of a table.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example in which a change pattern of signal strength used for radio positioning in this embodiment is generated.
  • 9-10 illustrate examples in which the absolute position of the mobile node 1 is estimated according to the radio positioning algorithm of the present embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example in which the accuracy of the absolute position estimated by the radio positioning algorithm of the present embodiment is lowered.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a cluster set of three candidate paths shown in FIG. 11.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating a comparison between the pattern data and the map data of the buffer 30 for each cluster set shown in FIG. 12.
  • FIG. 14 is a detailed flowchart of step 320 illustrated in FIG. 3.
  • a mobile node all moving objects that are the target of positioning, such as a smartphone that is carried and moved by a user and a navigation system that is mounted on a vehicle, will be collectively referred to as a mobile node.
  • a mobile node such as an access point (AP) of the Wi-Fi network and a base station (base station) of the LTE network
  • AP access point
  • base station base station
  • a fixed node including a communication device that is fixedly installed in a certain area and relays wireless communication of the mobile node. Let's do it.
  • an RF (Radio Frequency) signal transmitted from the fixed node will be referred to simply as a "signal”.
  • An embodiment of the present invention to be described below uses a radio signal such as a Wi-Fi signal, a Long Term Evolution (LTE) signal, and the like to estimate the absolute position of a radio map based mobile node and move to a previous position of the mobile node.
  • the present invention relates to a positioning method and apparatus in which a relative position estimation method for estimating a node's current relative position is complex.
  • the signal strength can be changed over a large area while the position of a mobile node can be estimated with a very high accuracy even in a wireless environment.
  • the present invention relates to a high accuracy composite positioning method and apparatus capable of estimating the position of a mobile node with high accuracy even when performing positioning using a radio signal, for example, an LTE signal.
  • a complex positioning method and a complex positioning device will be referred to simply as a "compound positioning method” and a "compound positioning device”.
  • the wireless communication system includes a plurality of mobile nodes 1, a plurality of fixed nodes 2, and a positioning server 3.
  • Each of the plurality of mobile nodes 1 performs a wireless communication with another node through at least one kind of wireless communication network while being carried by a user or mounted in a vehicle.
  • each mobile node 1 performs wireless communication through at least two types of wireless communication networks, for example, a Wi-Fi network and an LTE network.
  • Each of the plurality of fixed nodes 2 relays wireless communication of each mobile node 1 so that each mobile node 1 can access a wireless communication network and perform wireless communication with another node.
  • the fixed node may be an access point when the mobile node 1 performs wireless communication through a Wi-Fi network, and the fixed node may be a base station when performing wireless communication through an LTE network.
  • the positioning server 3 provides each mobile node 1 with a portion of the radio map required for radio positioning in this embodiment.
  • FIG. 2 is a configuration diagram of the complex positioning device of the mobile node 1 shown in FIG. 1.
  • the complex positioning device of the mobile node 1 illustrated in FIG. 1 includes a wireless communication unit 10, a sensor unit 20, a buffer 30, a relative positioning unit 40, and a wireless positioning unit ( 50), an accuracy calculator 60, and a current position determiner 70.
  • a wireless communication unit 10 a sensor unit 20
  • a buffer 30 a relative positioning unit 40
  • an accuracy calculator 60 a current position determiner 70.
  • Those skilled in the art to which the present embodiment pertains may implement these components in hardware that provides a specific function, or the software providing the specific function may be implemented in a combination of a memory, a processor, a bus, and the like. It is understood that it may be.
  • Each component described above is not necessarily implemented as separate hardware, and several components may be implemented by a combination of common hardware, for example, a processor, a memory, a bus, and the like.
  • the mobile node 1 may be a smartphone carried by a user or may be a navigation system mounted on a vehicle.
  • the embodiment shown in FIG. 2 relates to a complex positioning device, and in addition to the configuration of the complex positioning device shown in FIG. 2, if another configuration of the smartphone or another configuration of the navigation system is shown in FIG. 2, the features of the present embodiment may be blurred. It is omitted.
  • Those skilled in the art to which the present embodiment pertains may understand that other components may be added in addition to the components shown in FIG. 2 when the mobile node 1 is implemented as a smartphone or a navigation system. have.
  • the wireless communication unit 10 transmits and receives a signal through at least one wireless communication network.
  • the sensor unit 20 is composed of at least one sensor for detecting the movement of the mobile node (1).
  • the buffer 30 is used for accumulating the pattern data generated by the pattern generator 15.
  • the sensor unit 20 may include an acceleration sensor for measuring the acceleration of the mobile node 1 and a gyro sensor for measuring the angular velocity of the mobile node 1.
  • the sensor type of the sensor unit 20 may vary depending on what kind of device the mobile node 1 is implemented. When the mobile node 1 is implemented as a smartphone, the sensor unit 20 may be composed of an acceleration sensor and a gyro sensor as described above.
  • the sensor unit 20 may be configured with an acceleration sensor and a gyro sensor as described above, and instead of such a sensor, an encoder, a geomagnetic sensor, or the like. May be used.
  • the relative positioning unit 40 estimates the relative position of the mobile node 1 based on the movement detection of the mobile node 1 by the sensor unit 20.
  • the relative positioning unit 40 may estimate the relative position of the mobile node 1 by using a Pederian Dead Reckoning (PDR) algorithm or a Dead Reckoning (DR) algorithm that is well known in the art.
  • the radio location unit 50 estimates the absolute position of the mobile node 1 based on a change pattern of at least one signal strength received from the at least one fixed node 2 over a plurality of time points.
  • the wireless positioning unit 50 includes a scanning unit 51, a signal processing unit 52, a domain converting unit 53, a pattern generating unit 54, a cluster selecting unit 55, and a map loader 56. ), A comparison unit 57, and an absolute position estimation unit 58.
  • step 110 the scan unit 51 of the wireless positioning unit 50 of the mobile node 1 is periodically transmitted from the at least one fixed node 2 by periodically scanning the frequency band of the wireless communication through the wireless communication unit 10. Receive at least one signal.
  • the sampling rate of the time domain data to be described below is determined according to the length of the scan period of the scan unit 51. The shorter the scan period of the radio communication unit 10, the higher the sampling rate of the time domain data to be described below. As a result, the accuracy of the absolute position of the mobile node 1 estimated according to the present embodiment can be improved.
  • the scan period of the wireless communication unit 10 is preferably determined. Since the ID transmitted from a fixed node 2 carries the ID of the fixed node 2, the ID of the fixed node 2 can be known from the signal transmitted from the fixed node 2.
  • the wireless communication unit 10 receives one signal from one fixed node 2 through a scanning process. Done. If there are a plurality of fixed nodes 2 within the communicable range at the current position of the mobile node 1, the wireless communication unit 10 may scan the fixed nodes 2 from the plurality of fixed nodes 2 through a scanning process. A plurality of signals as many as) are received. 1 shows an example in which the mobile node 1 receives three signals from three fixed nodes 21, 22, 23. It can be seen that the other fixed node 24 is located outside the communicable range of the mobile node 1.
  • the mobile node 1 Since the present embodiment can be applied to a region where the wireless communication infrastructure is relatively well equipped, the mobile node 1 receives signals from a plurality of fixed nodes 2 mostly, but in some regions where the wireless communication infrastructure is weak, one fixed node is used. The signal of (2) may be received. On the other hand, when no signal is received in the scanning process, since the positioning itself according to the present embodiment is impossible, the mobile node 1 waits until it receives the signal of the fixed node 2.
  • the signal processor 52 of the wireless positioning unit 50 of the mobile node 1 measures the strength of each signal received in step 110.
  • the radio location unit 50 of the mobile node 1 may determine the absolute value of the mobile node 1 based on a change pattern of at least one signal strength received from the at least one fixed node 2 over a plurality of time points. Estimate the location.
  • the pattern of change in the at least one signal strength received from the at least one fixed node 2 over the plurality of viewpoints is at least one signal strength according to the relative change in the position of the mobile node 1 over the plurality of viewpoints. Is the changing pattern.
  • the relative positioning unit 40 of the mobile node 1 periodically receives an output signal of the sensor unit 20.
  • the relative positioning unit 40 of the mobile node 1 calculates the moving distance and the moving direction of the mobile node 1 from the value of the output signal of the sensor unit 20 received in step 210.
  • the relative positioning unit 40 of the mobile node 1 moves to the previous position of the mobile node 1 based on the moving distance and the moving direction of the mobile node 1 calculated in step 220. Estimate the current relative position of the mobile node 1 relative to the previous position of the mobile node 1 by calculating the relative change in the current position of.
  • the previous position of the mobile node 1 becomes the reference point of the cluster to be described below when the complex positioning method according to the present embodiment is first executed, and after the relative position with respect to the reference point is estimated,
  • the estimated relative position is immediately before the relative position to be estimated.
  • the reception point of each signal is replaced with the relative position of the mobile node 1 at the reception point.
  • 40 preferably calculates the relative position of the mobile node 1 periodically in synchronization with the scan period of the scan unit 51.
  • the relative positioning unit 40 may calculate the relative position of the mobile node 1 at a period shorter than the scan period of the scanning unit 51.
  • the mobile node 1 since the sensor type of the sensor unit 20 may vary depending on what kind of device the mobile node 1 is implemented, the mobile node 1 may be used to estimate the relative position of the mobile node 1. Different navigation algorithms may be used depending on the type of device.
  • the relative positioning unit 40 may estimate the relative position of the mobile node 1 using the PDR algorithm.
  • the relative positioning unit 40 calculates the moving distance of the mobile node 1 by integrating the value of the output signal of the acceleration sensor of the sensor unit 20, and calculates the gyro sensor of the sensor unit 20.
  • the moving direction of the mobile node 1 can be calculated by integrating the value of the output signal.
  • the relative positioning unit 40 can estimate the relative position of the mobile node 1 using a DR algorithm.
  • the relative positioning unit 40 may calculate the moving distance and the moving direction of the mobile node 1 by attaching the acceleration sensor and the gyro sensor of the sensor unit 20 to the wheel of the vehicle.
  • the relative positioning unit 40 is configured to determine the absolute position of the mobile node 1 in step 130 after the estimation of the absolute position of the mobile node 1 in step 130.
  • the relative position of the mobile node 1 relative to the absolute position is estimated. Therefore, after generating a change pattern of at least one signal intensity according to a relative change in the position of the mobile node 1 over a plurality of viewpoints, that is, after the plurality of viewpoints, the absolute position of the mobile node 1 is estimated.
  • the change pattern of the at least one signal strength is generated according to the relative change of the position of the mobile node 1 from the relative position of the mobile node 1 thus obtained.
  • the relative position of the mobile node 1 is not continuously estimated based on the previous relative position of the mobile node 1, but when the relative position of the mobile node 1 is replaced with the absolute position, Since it is estimated based on the absolute position, the section to which the relative position estimation of the mobile node 1 is applied becomes very short, so that the absolute position error of the mobile node 1 due to the accumulation of the error of the relative position due to the repetition of the relative position estimation is almost It does not occur.
  • the PDR and DR algorithms for estimating the relative position of the mobile node 1 estimate the relative position of the mobile node 1 through the integration of the output signal value of the sensor, the relative of the mobile node 1 is relative. As the position estimation is repeated, the error of the relative position of the mobile node 1 accumulates. Accordingly, as the interval to which the relative position estimation of the mobile node 1 is applied increases, the error of the relative position of the mobile node 1 increases.
  • the relative position of the mobile node 1 is replaced with the absolute position in the middle of which the relative position of the mobile node 1 is estimated, the error accumulation of the relative position due to the repetition of the relative position estimation hardly occurs. do. Accordingly, the accuracy of radio positioning in this embodiment is much higher than the technique in which a relative position estimation algorithm such as PDR and DR is fused to the conventional radio positioning technique.
  • the absolute position of the mobile node 1 After the absolute position of the mobile node 1 is estimated according to the present embodiment, the absolute position may be estimated for each relative position of the mobile node 1 estimated later, and then the relative position of the estimated mobile node 1 is estimated. After estimating a plurality of times, one absolute position may be estimated. In the former case, after the absolute position of the mobile node 1 is estimated, the previous position of the mobile node 1 is always the estimated absolute position immediately before the relative position to be estimated currently. In the latter case, the previous position of the mobile node 1 becomes the estimated absolute position immediately after the absolute position of the mobile node 1 is estimated immediately before the relative position to be estimated now, but thereafter the relative number of times as described above. Until the position is estimated, it becomes the relative position estimated immediately before the relative position to be estimated currently.
  • step 410 the signal processing unit 52 of the wireless positioning unit 50 of the mobile node 1 generates time domain data indicating the signal strengths measured in step 120 in association with any one time point. do.
  • any one time point is used as information for distinguishing a signal received in step 110 from a signal previously received or a signal received thereafter.
  • This time point may be a reception time point of each signal.
  • the reception point of each signal may be a point in time at which the signal processor 52 reads the time of the internal clock of the mobile node 1 at the moment of receiving each signal from the wireless communication unit 10.
  • the signal processor 52 transmits an ID of the fixed node 2 that transmits each signal for each signal received in step 110, a reception time of each signal, and each signal measured in step 120. Generates time domain data comprising at least one signal strength set ⁇ RSS mn , ... ⁇ TD that combines the strength of the signal into one set.
  • RSS stands for "Received Signal Strength”
  • TD stands for "Time Domain”
  • “m” in the subscript indicates the sequence number of the ID of the fixed node 2
  • "n" indicates each signal. Indicates the sequence number at the time of reception.
  • the scanning unit 51 scans the surrounding signals three times. If the scan unit 51 receives only one signal transmitted from the fixed node 2 having the second ID at the time of the third signal scan, the time domain data includes only one signal strength set RSS 23 . If the scan unit 51 receives the signal sent from the fixed node 2 having the second ID and the signal sent from the fixed node 2 having the third ID at the time of the third signal scan, the time domain data The signal strength sets RSS 23 and RSS 33 will be included.
  • the time domain data may be referred to as data that divides the strength of each signal measured in step 120 into an ID of the fixed node 2 that transmits each signal in the time domain and a reception time of each signal.
  • the reception time points of the plurality of signal strength sets ⁇ RSS mn , ... ⁇ TD included in the time domain data generated in step 410 are all the same. Accordingly, in order to reduce the length of time domain data, a plurality of fixed node IDs and a plurality of signal strengths may be arranged and pasted at one time point for signals collected at the same time point.
  • the time domain data can be represented in various formats in addition to the formats described above.
  • the domain converter 53 of the wireless location unit 50 of the mobile node 1 uses the time domain data generated in step 130 to calculate the signal strengths measured in step 120. Convert to spatial domain data indicated in relation to the relative position of).
  • the domain conversion unit 53 is fixed by each set RSS mn for each set of at least one signal strength set ⁇ RSS mn , ... ⁇ TD included in the time domain data generated in step 130.
  • the time domain data is fixed by replacing the reception time of each signal among the ID of the node 2, the reception time of each signal, and the strength of each signal with the relative position of the mobile node 1 corresponding to the reception time of each signal.
  • the ID of (2), the relative position of the mobile node 1, and the strength of each signal are converted into at least one signal strength set ⁇ RSS mn , ... ⁇ SD that combines the set into one set.
  • RSS stands for “Received Signal Strength”
  • SD stands for "Space Domain”
  • m indicates the sequence number of the ID of the fixed node 2
  • n indicates each signal.
  • the order of the relative position of the mobile node 1 corresponding to the order of reception time is shown. If the signal reception in step 110 and the signal reception in step 210 are synchronized and executed in almost the same time zone, the relative position of the mobile node 1 corresponding to the reception point of each signal is estimated movement at the reception point of each signal. It may be the relative position of node 1. In this case, the order of the reception timing of each signal is the order of the relative position of the mobile node 1 as it is.
  • the signal strength set RSS 23 included in the spatial domain data indicates the strength of the signal received from the fixed node 2 having the second ID when the relative positioning unit 40 estimates the third relative position.
  • the relative position of the mobile node 1 corresponding to the reception point of each signal is determined from the relative positions of the relative positions estimated at various time points. It may be a relative position estimated at a time point closest to the reception time point.
  • the time domain data is a time-based data that is associated with each signal strength by receiving each signal strength by grouping the ID of the fixed node 2, the reception time of each signal, and the strength of each signal into one set.
  • the spatial domain data indicates the ID of the fixed node 2 included in the temporal domain data, the relative position of the mobile node 1 estimated at the point of time included in the temporal domain data, and the signal strength included in the temporal domain data. By grouping them into a set, they are spatially based data represented by associating each signal strength with a relative position of the mobile node 1.
  • the present embodiment Since the reception times of the plurality of signal strength sets ⁇ RSS mn , ... ⁇ TD included in the time domain data generated in step 410 each time the complex positioning method according to the present embodiment is executed, the present embodiment is the same. Each time the combined positioning method is executed, the relative positions of the plurality of signal strength sets ⁇ RSS mn , ... ⁇ SD included in the spatial domain data converted in step 420 are also the same. Accordingly, in order to reduce the length of the spatial domain data, a plurality of fixed node IDs and a plurality of signal strengths may be arranged and attached to one relative position with respect to signals collected at the same relative position. Those skilled in the art can understand that the spatial domain data can be expressed in various formats in addition to the formats described above.
  • the pattern generating unit 54 of the wireless positioning unit 50 of the mobile node 1 includes a plurality of patterns based on at least one signal strength measured in step 120 and the relative position of the mobile node 1 estimated in step 230.
  • a change pattern of at least one signal strength is generated according to the relative change in the position of the mobile node 1 over the viewpoint.
  • the pattern generator 54 is configured to generate at least one signal strength currently received in step 110 from at least one signal strength measured in step 120 and the relative position of the mobile node 1 estimated in step 230. By generating a pattern and successively listing the currently received pattern of the at least one signal to the pattern of the at least one signal received before the signal reception time in step 110 of the position of the mobile node 1 over a plurality of time points.
  • a change pattern of at least one signal strength according to the relative change is generated.
  • the complex positioning method according to the present embodiment is a method for repeatedly estimating its current position in real time when the mobile node 1 moves in a certain path while the compound positioning apparatus shown in FIG. 2 is driven. The steps shown in are repeated continuously.
  • FIG. 5 is a diagram for describing a principle of pattern formation in step 430 of FIG. 4.
  • the intensity of the signal transmitted from the fixed node 2 is attenuated approximately in inverse proportion to the square of the distance from the fixed node 2.
  • the mobile node 1 carried by the user receives a signal of intensity as shown in FIG.
  • a user does not always walk at a constant speed and may temporarily stop during walking. While the user is temporarily stopped, as shown in (b) of FIG. 5, even if the complex positioning method shown in FIG. 3 is repeatedly executed, the intensity of the signal transmitted from the fixed node 2 is almost the same. Is measured.
  • FIG. 5 the intensity of the signal transmitted from the fixed node 2 is almost the same. Is measured.
  • the x-axis represents the point in time at which the signal is measured, and the y-axis represents the signal strength.
  • the x axis represents a relative position (RL) of the mobile node 1
  • the y axis represents a signal strength.
  • the intensity of the signal transmitted from the fixed node 2 is continuous as shown in FIG. It is not displayed in the form of a conventional curve, and in reality, the dots displayed at the height corresponding to the signal strength are displayed in a continuous form.
  • the reception point of each signal is replaced by the relative position of the mobile node 1 by the domain converter 53, the signal strength generated by the pattern generator 54 as shown in (c) of FIG.
  • the change pattern is represented by a continuous listing of the strengths of the signals received multiple times at a plurality of relative positions of the mobile node 1 estimated at multiple time points.
  • the change pattern of the at least one signal intensity generated by the pattern generator 54 is continuous of the intensity of the at least one signal received a plurality of times at a plurality of relative positions of the mobile node 1 estimated at a plurality of time points. It can be said that the pattern of change in at least one signal strength represented by the sequence.
  • a radio map indicating a pattern of distribution of signal strength collected in all regions where the complex positioning service according to the present embodiment is provided is stored.
  • the radio map reflects the ID of the fixed node 2 that has transmitted a signal, the absolute position of the point at which the signal is received, and the strength of the signal, for a number of signals collected in all regions where the radio location service is provided. It is represented by a map in the form of a distribution pattern of signal strength.
  • a pattern that can be matched to such a radio map should be generated. Since the positioning of the mobile node 1 is performed without knowing the position of the mobile node 1, the mobile node 1 generates the time domain data indicated by correlating each signal strength with the reception point of each signal, and then The temporal domain data is converted into the spatial domain data indicated by correlating each signal strength with the relative position of the mobile node 1 corresponding to the reception point of each signal. In order to determine the coordinates of the radio map, the area of the real world where the radio location service is provided is divided into a grid structure with a constant grid-to-grid distance.
  • the pattern generated by the pattern generator 54 is preferably as low as a multiple or a multiple of the coordinate resolution of the radio map.
  • the relative position of the mobile node 1 is estimated.
  • a plurality of dots representing the intensities of the plurality of signals received at the plurality of relative positions of the mobile node 1 may be concentrated. have.
  • the maximum distance between a plurality of dots that are concentrated together is within a distance corresponding to a unit of resolution of a radio map, that is, a unit of resolution of coordinates for indicating a relative position of the mobile node 1
  • the dot is generated as a single dot, the effect of representing one signal strength, resulting in a change pattern of the signal strength.
  • the coordinate resolution unit of the radio map is 1 meter
  • several dots gathered within 1 meter are generated as if the signal intensity change pattern is generated as if the dots represent one signal strength as one dot. Will result.
  • the pattern generator 54 may determine the at least one signal strength received from the at least one fixed node 2 at the relative position of the mobile node 1 estimated in operation 230 from the spatial domain data converted in operation 420. Create a pattern.
  • the pattern of the at least one signal strength generated by the pattern generator 54 in step 323 is at least one fixed node represented by the spatial domain data at a relative position indicated by the spatial domain data in the movement path of the mobile node 1. Is a pattern of at least one signal strength generated by indicating at least one signal strength represented by the spatial domain data.
  • the pattern generator 54 has at least one signal strength sets ⁇ RSS mn, ... ⁇ , each signal strength of the set SD included in the spatial domain data received in step 310 RSS mn At least one signal strength pattern is generated by generating a signal strength graph representing the signal strength of each signal strength set RSS mn .
  • FIG. 6 is a diagram showing a three-dimensional spatial coordinate system for generating a change pattern of signal strength used for radio positioning in this embodiment.
  • the x-axis of the three-dimensional space is a coordinate axis in which IDs of the plurality of fixed nodes 2 are arranged at regular intervals, and the y-axis indicates a relative position of the mobile node 1 as a moving path of the mobile node 1.
  • the coordinate axis divided by the resolution unit of the coordinates to be produced, and the z axis is the coordinate axis obtained by dividing the measurement range of the intensity of the signals received from the plurality of fixed nodes 2 by the measurement resolution unit of the signal intensity.
  • the information represented by the x-axis, the y-axis, and the z-axis of the three-dimensional space can be interchanged with each other.
  • the x axis may represent the relative position of the mobile node 1 and the y axis may represent the ID of the fixed node 2.
  • the three-dimensional spatial coordinate system shown in FIG. 6 is based on the assumption that a moving path of a user or a vehicle is determined, such as a road in a city, and a radio map stored in a database of the positioning server 3 moves along the determined path.
  • the distribution pattern of the signal strength of the radio map which will be described below, includes a moving path. That is, when the change pattern of the current signal strength of the mobile node 1 coincides with a part of the radio map, the comparison with the radio map indicates that the mobile node 1 is located at a certain point of a certain moving path. Can be.
  • step 110 If the movement path of the mobile node 1 is not determined or if the height of the mobile node 1 is to be estimated in addition to the position of the mobile node 1 on the ground, at least one received in step 110 in a multidimensional spatial coordinate system of four or more dimensions A pattern of variation in the strength of the signal may need to be generated.
  • the change pattern of the signal intensity compared with the map represented by the map data in step 440 is a three-dimensional pattern generated in the three-dimensional space of the size shown in FIG. That is, the size of the three-dimensional space shown in FIG.
  • FIG. 6 is a change in signal strength compared with a map represented by map data at intervals of 10 meters with respect to the path traveled by the mobile node 1 during the positioning according to the present embodiment. This means that the pattern is created. At this time, the number of access points on the movement path of the mobile node 1 is ten.
  • the three-dimensional spatial coordinate system shown in FIG. 6 is just an example, and the number of access points and the length of the movement path of the mobile node 1 may be variously modified.
  • pattern generation unit 54 is any one of signal strength set for each signal strength set RSS mn contained in the spatial domain data converted in step 420 to the x-axis of the three-dimensional space, the ID of the fixed node that represents the RSS mn mapping, and the branches of the three-dimensional space in which the signal strength set to the y-axis RSS mn to map the relative location of the mobile node 1 shown, and the signal intensity set in the z-axis determined by mapping the intensity of a signal indicative of the RSS mn A dot is displayed in the manner in which a graph representing the signal strength of the signal strength set RSS mn is generated.
  • the signal strength graph is not an output graph for showing to the user, but a graphic element of an intermediate stage for showing a process of generating a change pattern of signal strength in the form of a 3D graph used for wireless positioning.
  • a signal strength graph for each signal strength set RSS mn , a pattern of signal strength at one relative position, and a pattern of change of signal strength according to relative position change may be visually recognized. It is assumed that it is in the form of the present invention.
  • the pattern of the at least one signal strength generated by the pattern generator 54 is associated with the ID of the at least one fixed node indicated by the spatial domain data and the relative position indicated by the spatial domain data. Means a pattern of at least one signal strength indicating at least one signal strength. Therefore, if the mobile node 1 receives only one signal, the pattern of the signal strength at the relative position of the mobile node 1 estimated in step 230 may be in the form of a dot. If the mobile node 1 receives a plurality of signals, the pattern of the signal strength at the relative position of the mobile node 1 estimated in step 230 may be a straight or curved form represented by a plurality of dots adjacent to each other. Can be.
  • the pattern generator 54 accumulates and stores pattern data indicating the pattern of the at least one signal strength generated in the pattern data stored in the buffer 30.
  • the pattern data stored in the buffer 30 is pattern data for the relative position estimated before the relative position estimation in step 230. By accumulating the pattern data, a change pattern of at least one signal strength measured in step 120 is generated.
  • the buffer 30 may accumulate as much pattern data as is necessary for generating a change pattern of signal strength compared to a map represented by map data, and a larger amount of pattern data may be accumulated. In the latter case, a change pattern of signal strength is generated from a part of the pattern data accumulated in the buffer 30.
  • Fig. 7 is a table showing accumulation of pattern data used for radio positioning in this embodiment in the form of a table.
  • the pattern data accumulated in the buffer 30 is represented in a table form.
  • the pattern generator 54 may accumulate the spatial domain data in the buffer 30 in the form of a table of FIG. 7A.
  • the value "m" of "APm” corresponds to the ID of the fixed node 2 and corresponds to the coordinate value of the x-axis of the three-dimensional space, and the value "n" of "RLn” moves.
  • RSS mn is a relative position of "APm” is sent out from the fixing node (2) having an identity of the mobile node (1) It is the intensity of the signal received at "RLn” and corresponds to the coordinate value of the z-axis in three-dimensional space.
  • the pattern generator 54 maps the ID of one fixed node to the x-axis of the three-dimensional space, maps the relative position of the mobile node 1 to the y-axis, and maps the relative position of the mobile node 1 to the z-axis.
  • the plurality of signal strength sets included in the spatial domain data accumulated in the buffer 30 may not be accumulated in the buffer 30 in the form of a table of FIG. 7 (a), and in various forms for efficient use of the memory space. May accumulate in the buffer 30.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example in which a change pattern of signal strength used for radio positioning in this embodiment is generated.
  • the pattern generation technique of the pattern generator 54 as described above when the user moves 20 meters under the assumption that the scale of the three-dimensional spatial coordinate system shown in FIG. 8 is 10 times the scale of the three-dimensional spatial coordinate system shown in FIG.
  • the relative position of the mobile node 1 is estimated twenty times and a three-dimensional pattern in the form of a surface is generated by the pattern at each of the twenty relative positions.
  • the surface shown in FIG. 8 is formed by dense dots of different heights.
  • Curvature of the surface is represented by the difference between the "RSS mn" in intensity by the difference between, that are adjacent to each other signals sent from the fixing node (2) which are adjacent to each other.
  • the cluster selector 55 of the wireless location unit 50 of the mobile node 1 performs clusters of all regions where the location service according to the present embodiment is provided based on at least one signal received in step 110. At least one cluster is selected. The whole area where the radio location service is provided is divided into a plurality of clusters.
  • the cluster selecting unit 55 selects one cluster in which the mobile node 1 is located based on the ID of the at least one fixed node 2 included in the at least one signal received in step 110. do.
  • the cluster may only be identified by the ID of at least one fixed node 2. Can be selected.
  • the cluster selecting unit 55 may apply the strength of the at least one signal received in step 110. Based on this, one cluster in which the mobile node 1 is located is selected. For example, if a fixed node 2 sends signals to two neighboring clusters, or if a combination of signals from a plurality of fixed nodes 2 is possible in two neighboring clusters, at least one signal may be used. The cluster may be selected based on the intensity. The cluster selector 55 may select a plurality of clusters by adding a cluster around the cluster to the cluster thus selected. For example, a plurality of clusters may be selected when the mobile node 1 is located at the boundary between two neighboring clusters or when the number of clusters is increased to improve the accuracy of radio positioning.
  • step 520 the map loader 56 of the wireless positioning unit 50 of the mobile node 1 sends map data corresponding to at least one cluster selected in step 510 to the positioning server 3 through the wireless communication unit 10.
  • This signal carries data representing at least one cluster selected in step 510.
  • the positioning server 3 receives the request signal for the map data transmitted from the mobile node 1 in step 530, the radio map in which distribution data of signal strengths in all regions where the positioning service is provided according to the present embodiment is recorded.
  • Map data representing a map in the form of a distribution pattern of signal strength in at least one cluster indicated by the request signal, that is, at least one cluster selected in step 510 is extracted.
  • the radio map is stored in the database of the positioning server 3.
  • step 540 the positioning server 3 transmits the map data extracted in step 530 to the mobile node 1.
  • step 550 the map loader 56 of the wireless location unit 50 of the mobile node 1 receives the map data transmitted from the location server 3.
  • the map loader 56 may receive map data as shown in FIG. 7B.
  • the "m" value of "APm” is the sequence number of the ID of the fixed node 2 installed in the region of the at least one cluster selected in step 510, and the "n" value of "ALn".
  • map data is extracted from a radio map constructed by constructing a database of numerous signal strengths collected in an area where a radio location service is provided, the value of "RSS mn " of FIG. 7B is represented as a specific value. If the mobile node 1 has enough databases to accommodate the radiomaps stored in the database of the positioning server 3, the mobile node 1 will extract map data from the radiomaps stored in its internal database. It may be. In this case, steps 520, 540, and 550 may be omitted, and step 530 may be performed by the mobile node 1.
  • the comparator 57 of the wireless location unit 50 of the mobile node 1 may display a map represented by a change pattern of at least one signal strength generated in operation 430 and map data received in operation 550, that is, a mobile node.
  • map data received in operation 550 By comparing the maps in the distribution pattern form of the signal intensity in the area where (1) is located, the portion having the pattern most similar to the change pattern of the at least one signal intensity generated in step 430 in the map represented by the map data is searched out. .
  • the comparator 57 compares the map represented by the map data received in step 550 with a three-dimensional pattern in the form of a geometric surface graphing the change in the signal strength generated in step 430. In the map represented by the map data received in step 550, the surface portion having the shape most similar to the surface shape of the three-dimensional pattern graphized by the change in the signal strength generated in step 430 is searched for.
  • the present embodiment uses the change pattern of at least one signal strength according to the relative change of the position of the mobile node 1 over a plurality of viewpoints up to now without considering only the currently received signal strength. Since the position of the mobile node 1 is estimated, if the length of the change pattern of the signal strength is set very long, the real-time of positioning of the mobile node 1 may be deteriorated. However, the shape similarity between the surface representing the signal intensity change pattern up to the current position of the mobile node 1 and the surface representing the distribution pattern of the signal intensity represented by the map data can be rapidly changed using a three-dimensional shape matching algorithm. Since it can be determined, even if the length of the change pattern of the signal strength over a plurality of time points is very long, the real-time property of the positioning of the mobile node 1 can be ensured.
  • FIGS. 9-10 illustrate examples in which the absolute position of the mobile node 1 is estimated according to the radio positioning algorithm of the present embodiment.
  • the scale of the three-dimensional space coordinate system shown in FIGS. 9-10 is the same as the scale of the three-dimensional space coordinate system shown in FIG. 6, and an example of a pattern based on the relative position of the mobile node 1 shown on the left side of FIGS. 9-10. Is the same as the example shown in FIG.
  • An example of the absolute position-based pattern of the map shown on the right side of FIGS. 9-10 shows a map of the distribution pattern of signal strength for a travel path of up to 100 meters.
  • the map indicated by the map data provided by the positioning server 3 is much larger than the map shown on the right side of Figs.
  • the absolute position estimating unit 58 determines the absolute position of the mobile node 1 in the absolute position of the portion having the shape most similar to the shape of the relative position estimated in step 230 among the plurality of absolute positions of the surface portion extracted in step 440. Estimate by location.
  • the adjacent point of the actual position of the mobile node 1 is a point that deviates from the path indicated by the change pattern of the signal strength so far. do.
  • the change in the radio environment at the point where the mobile node 1 is currently located cannot change the whole change pattern of the signal strength received in the path that the mobile node 1 has passed so far. Since only the current view portion is changed, when the position of the mobile node 1 is estimated using a change pattern of at least one signal strength according to the relative change of the position of the mobile node over a plurality of views up to now, the conventional radio positioning is performed.
  • the change pattern of the signal strength used for the wireless positioning according to the present embodiment is 3 in the form of a geometric surface that graphs the change of the at least one signal strength according to the relative change of the position of the mobile node 1. From the point of view of comparison between the three-dimensional pattern in the form of the surface of the mobile node 1 and the three-dimensional pattern in the form of the map data as the dimensional pattern, the change in the radio environment at the current position of the mobile node 1 is dependent on the current received signal. This only leads to height errors in the surface portion corresponding to the intensity and does not affect most of the surface at points other than the point of change in the wireless environment. In other words, changes in the radio environment at the current position of the mobile node 1 have little effect on the overall shape of the surface, even if it results in some deformation of the surface shape.
  • the conventional radio location algorithm compares the numerical value of the currently received signal strength with the numerical value of the signal strength distributed in the radio map, so that the mobile node 1 has the numerical value most similar to the numerical value of the currently received signal strength. The result is that the adjacent point of the actual position is incorrectly estimated as the position of the mobile node 1.
  • the radiolocation algorithm of this embodiment since the change in the radio environment at the current position of the mobile node 1 has little effect on the overall shape of the surface, it is most similar to the surface shape of the three-dimensional pattern in the map represented by the map data. When searching for a shaped surface portion, the possibility of searching for a surface portion different from the surface portion to be originally extracted due to an error in the intensity of the signal currently received is very low. As such, the positioning error of the conventional algorithm according to the comparison between the numerical value of the signal strength currently received and the signal value distributed in the radio map may be blocked at the source, thereby greatly improving the positioning accuracy of the mobile node 1. Can be.
  • the base station of the LTE network is very expensive compared to the access point of the Wi-Fi network, the neighboring base station and the relay service area are installed far away from the neighboring base station so as not to overlap each other.
  • the LTE signal is distributed evenly throughout the indoor and outdoor, but has a characteristic that the area where the change in signal strength is not large.
  • the conventional radio positioning algorithm commonly estimates the position of the mobile node 1 using only the currently received signal strength, so that the change in signal strength between positioning points on the moving path of the mobile node 1 is reduced. In rare cases, the signal strength alone cannot distinguish the location points, and is very sensitive to ambient noise, resulting in very large positioning errors.
  • the wireless positioning algorithm of the present embodiment can accurately estimate the position of the mobile node 1 using the LTE signal having little change in signal strength between measurement points on the moving path, thereby covering both the indoor and outdoor areas. It may be possible to provide a wireless positioning service that can.
  • the wireless positioning algorithm of the present embodiment uses a LTE signal widely distributed throughout the building and in the city center, so that the vehicle navigation system or the autonomous driving system can perform both indoor and outdoor positioning with high accuracy even in the city center without the influence of high-rise buildings.
  • it can provide the wireless positioning service of, it is the most widely used as the current vehicle navigation system, but indoor positioning is impossible and it can replace the GPS which degrades the positioning accuracy severely in the city.
  • the wireless positioning algorithm of the present embodiment for the case of using the Wi-Fi signal and LTE signal
  • the signals that can be used for wireless positioning according to the present embodiment Bluetooth, Zigbee, Laura, etc.
  • the positioning according to the wireless positioning of the present embodiment may be performed by using the same strength of the wireless signal.
  • the accuracy calculating unit 60 of the mobile node 1 calculates the accuracy of the absolute position of the mobile node 1 which is changed along the moving path of the mobile node 1.
  • the accuracy of the absolute position of the mobile node 1 estimated in step 320 is not constant and is due to a path change such as a branch of a mobile path of the mobile node 1, a change in a wireless environment on a path through which the mobile node 1 has passed, and the like. It always changes.
  • the present embodiment is based on a comparison between the change pattern of at least one signal strength generated in step 430 and a map in the form of a distribution pattern of signal strength in the region where the mobile node 1 is located.
  • the accuracy calculator 60 determines the absolute position of the mobile node 1 as a map of the change pattern and map data of the at least one signal intensity generated in step 430.
  • the similarity between the corresponding patterns within is calculated.
  • the corresponding pattern in the map is a part having a pattern most similar to a change pattern of at least one signal strength generated in step 430 in the map represented by the map data.
  • the accuracy of the absolute position of the mobile node 1 in this embodiment is high, and the signal strength used for radio positioning in this embodiment is high.
  • the lower the similarity between the change pattern and the corresponding pattern in the map the lower the accuracy of the absolute position of the mobile node 1.
  • the accuracy of the absolute position of the mobile node 1 estimated by the radio positioning algorithm of the present embodiment can be quantified.
  • Conventional positioning algorithms including GPS and PDR, GPS and DR exist, but the positioning accuracy of GPS is almost impossible to quantify. As a result, it is difficult to precisely compensate the GPS error, and thus there is a limit to improving the positioning accuracy of the complex positioning algorithm.
  • the accuracy of the absolute position of the mobile node 1 estimated by the radio location algorithm of this embodiment is measured by the similarity between the change pattern of at least one signal strength generated in step 30 and the corresponding pattern in the map represented by the map data. Since quantization is possible, the error of the estimated value of the absolute position of the mobile node 1 can be compensated precisely by using the relative position value of the mobile node 1 by the error. As a result, the positioning accuracy of the compound positioning algorithm according to the present embodiment can be improved as compared with the conventional compound positioning algorithm.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example in which the accuracy of the absolute position estimated by the radio positioning algorithm of the present embodiment is lowered.
  • FIG. 11A illustrates a map indicated by map data received in step 550
  • FIG. 11B illustrates an example in which a user moves to arrive at a branch point.
  • the physical terrain of the real world in the radio map is simplified and represented by a plurality of map links and a plurality of map nodes.
  • Each map link represents a linear path through which a person or a vehicle can pass
  • each map node represents a point where a plurality of map links meet or a map node representing a point where one map link is broken.
  • each map node represents a point at which the road intersects with a road, a point at which one road begins to diverge, or a point at which the road is broken.
  • each map link is one cluster.
  • Each maplink displays the order of each cluster.
  • the cluster selector 55 finds a map node around the mobile node 1 based on the at least one signal received in step 110, and among the clusters of all regions where the positioning service according to the present embodiment is provided. You can select clusters around that map node. That is, the cluster selector 55 may select clusters corresponding to links directly connected to map nodes around the mobile node 1. For example, in step 510, the cluster selector 55 corresponds to maplinks directly connected to the map node located closest to the mobile node 1 among clusters of all regions where the positioning service is provided according to the present embodiment. Clusters may be selected, and map data corresponding to the selected clusters may be received. Accordingly, the present embodiment can accurately measure the current position of the mobile node 1 efficiently in any direction without the waste of map data amount in any direction.
  • the user moves along a path as shown in FIG. 11B, the user passes through clusters having the order of 2, 6, 9, 13, and 16.
  • the user arrives at a branching point from the maplink of cluster 16 to the various maplinks of cluster 20, cluster 23, cluster 22.
  • the user is in a situation in which one of three candidate paths needs to be selected at this branch point.
  • the user may turn left from this fork and proceed to the first candidate path from cluster 16's maplink to cluster 20's maplink, and proceed straight from this fork to cluster 16's maplink to cluster 23's maplink.
  • the route may proceed or the user may turn left from this branch and proceed to the third candidate route from the maplink of cluster 16 to the maplink of cluster 22.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a cluster set of three candidate paths shown in FIG. 11.
  • the cluster set of the first candidate path is composed of clusters having the order of 2, 6, 9, 13, 16, and 20.
  • the cluster set of the second candidate path is composed of clusters with the order of 2, 6, 9, 13, 16, 23.
  • the cluster set of the third candidate path is composed of clusters with the order of 2, 6, 9, 13, 16, 22. From this, it can be seen that the three candidate paths are identical except for the last cluster among the clusters constituting each of them.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating a comparison between the pattern data and the map data of the buffer 30 for each cluster set shown in FIG. 12.
  • a plurality of reference points are distributed in each cluster.
  • Each reference point means a point at which the actual coordinate value of the physical terrain is known, and the absolute position of the map data as described above may be obtained from a plurality of reference points in each cluster.
  • FIG. 13A shows an example of a comparison between the pattern data and the map data of the buffer 30 when the user is located at the reference point immediately after the branch point.
  • FIG. 13B shows an example of a comparison between the pattern data and the map data of the buffer 30 when the user is located at the sixth reference point from the branch point.
  • the comparator 57 stores the pattern data accumulated in the buffer 30 in the map indicated by the map data.
  • the change pattern of the signal strength represented by the pattern data accumulated in the buffer 30 and the distribution patterns of the signal strengths of the three candidate paths are compared.
  • the comparator 57 searches from place to place on the map represented by the map data, and simulates the surface shape and the simulation of the surface of the three-dimensional pattern in which the signal intensity represented by the pattern data accumulated in the buffer 30 is graphed.
  • a change pattern of signal strength represented by pattern data accumulated in the buffer 30 and a distribution pattern of signal strengths of three candidate paths are compared.
  • the comparator 57 extracts a portion having a pattern most similar to the change pattern of the signal strength represented by the pattern data accumulated in the buffer 30 in the map represented by the map data, the user actually selects one of three candidate paths.
  • the likelihood of extracting the pattern part corresponding to the path in which it is located becomes very high, and as a result, the positioning accuracy is greatly increased.
  • the comparator 57 incorrectly estimates the absolute position of the mobile node 1 near the branch point as a point on a path other than the user's actual moving path. If so, the absolute position of the mobile node 1 is continuously estimated by points on a route other than the actual movement route of the user until the pattern portion corresponding to the route where the user is actually located in the map is found.
  • the current position determiner 70 of the mobile node 1 determines whether the relative position estimated in step 230 and the absolute position estimated in step 130 according to the accuracy of the absolute position of the mobile node 1 estimated in step 310. Determine the current position of the mobile node 1 from at least one. As such, the present embodiment does not always determine the current position of the mobile node 1 as the absolute position of the mobile node 1 estimated in step 310, but rather the absolute position of the mobile node 1 estimated in step 310.
  • the radio positioning generated by the mobile node 1 being located at the branch point by reflecting the relative position estimated in step 230 in addition to the absolute position of the mobile node 1 in the current position determination of the mobile node 1. Can prevent the degradation of accuracy.
  • the present embodiment can provide a high accuracy positioning service that is robust against various path changes, such as when a length is divided into several branches or when a length is suddenly widened.
  • Changes in the wireless environment such as various path changes, signal interference between communication channels, expansion of access points, failures or obstacles, etc., such as when one path is divided into several branches or suddenly widen, are typically the movement paths of the mobile node 1. Since the spacing is generated in an extremely short length in the phase, the section in which the relative positioning of the relative positioning unit 40 is applied instead of the wireless positioning of the wireless positioning unit 50 when looking at the entire moving path of the mobile node 1 is extremely short. Accordingly, as the accuracy of the absolute position estimated by the wireless positioning unit 50 is low, continuous estimation of the relative position is applied even if the relative positioning of the relative positioning unit 40 is applied instead of the wireless positioning of the wireless positioning unit 50. The error accumulation of the relative positioning algorithm such as PDR and DR according to the related art hardly occurs.
  • the current position determiner 70 adjusts the weight of the absolute position estimated in step 130 and the weight of the relative position estimated in step 230 according to Equation 1 below.
  • CL value in Equation 1 is a coordinate value of the current position of the mobile node 1 determined in step 320.
  • CL is an abbreviation of the current location (CL) of the mobile node (1).
  • SC value is a coordinate value of the absolute position estimated in step 130
  • W 1 is a weight of the absolute position estimated in step 130.
  • SC is an abbreviation of Surface Correlation (SC) used for radio positioning in this embodiment.
  • ⁇ PDR ⁇ value is a coordinate value of the relative position estimated in step 230
  • W 2 " is a weight of the relative position estimated in step 230.
  • the PDR is only an example of a relative positioning algorithm
  • Equation 1 shows another type of DR such as DR. Coordinate values of relative positions estimated by the relative positioning algorithm may be applied.
  • the current position determiner 70 of the mobile node 1 applies the relative position weight W 2 adjusted in step 322 to the coordinate value of the relative position estimated in step 230.
  • the current position determiner 70 is adjusted in step 322 by multiplying the relative position weight W 2 adjusted in step 322 by the coordinate value of the relative position estimated in step 230 according to Equation 1
  • the relative position weight W 2 may be applied to the coordinate value of the relative position estimated in step 230.
  • the relative position weight W 2 may be applied to the coordinate value of the relative position estimated in step 230 differently from the method of multiplying the relative position weight W 2 adjusted in step 322 by the coordinate value of the relative position estimated in step 230.
  • the complex positioning method according to an embodiment of the present invention as described above can be written as a program executable in a computer processor, and can be implemented in a computer that records and executes this program on a computer-readable recording medium.
  • Computers include all types of computers capable of executing programs, such as desktop computers, notebook computers, smart phones, and embedded type computers.
  • the structure of the data used in the above-described embodiment of the present invention can be recorded on the computer-readable recording medium through various means.
  • the computer-readable recording medium may be a storage medium such as a RAM, a ROM, a magnetic storage medium (for example, a floppy disk, a hard disk, etc.), an optical reading medium (for example, a CD-ROM, DVD, etc.).
  • Media for example, a CD-ROM, DVD, etc.

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Abstract

경로 변화에 강인한 고정확도의 복합 측위 방법 및 장치에 관한 것으로, 이동 노드의 움직임 감지에 기초하여 이동 노드의 상대 위치를 추정하고, 복수의 시점에 걸쳐 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에 기초하여 이동 노드의 절대 위치를 추정하고, 이동 노드의 이동 경로를 따라 변화되는 이동 노드의 절대 위치의 정확도를 산출하고, 이동 노드의 절대 위치의 정확도에 따라 이와 같이 추정된 상대 위치와 절대 위치 중 적어도 하나로부터 이동 노드의 현재 위치를 결정함으로써 무선 환경의 변화나 다양한 경로 변화에도 이동 노드의 위치를 정확하게 추정할 수 있으면서 넓은 지역에 걸쳐 신호 세기의 변화가 거의 없는 무선 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 정확하게 추정할 수 있다.

Description

경로 변화에 강인한 고정확도의 복합 측위 방법 및 장치
이동 노드의 위치를 서로 다른 기법으로 추정하는 이종의 측위 알고리즘을 복합시킴으로써 이동 노드의 위치를 단일 측위 알고리즘에 비해 더 정확하게 추정할 수 있는 복합 측위 방법 및 장치에 관한 것이다.
GNSS(Global Navigation Satellite System)는 우주궤도를 돌고 있는 인공위성으로부터 송출되는 전파를 이용해 지구 전역에서 움직이는 물체의 위치를 추정하기 위한 시스템으로서, 현재 미사일 유도 같은 군사적 용도뿐만 아니라 스마트폰 사용자의 위치 추적, 차량, 선박, 항공기 등의 항법 장치에 많이 이용되고 있다. GNSS의 대표적인 예로는 미국의 GPS(Global Positioning System), 러시아의 글로나스(GLONASS), 유럽의 갈리레오(Galileo), 일본의 QZSS(Quasi-Zenith Satellite System) 등을 들 수 있다. 그러나, GNSS는 인공위성으로부터 송출되는 전파가 도달할 수 없는 실내 공간에서는 측위가 불가능하며, 고층빌딩에 의한 전파 차단, 반사 등으로 인해 도심에서 측위 정확도가 심하게 저하되는 문제가 있었다.
최근, 세계 각 국의 자동차 제조사와 구글, 인텔 등의 글로벌 기업은 자율 주행 자동차의 연구 개발에 열을 올리고 있다. 실외에서의 부분 자율 주행에 대해서는 어느 정도 성과를 보이고 있으나, GNSS의 실내 측위 불가능으로 인해 실외 및 실내를 아우르는 완전 자율 주행은 아직 요원한 상태이다. 이러한 GNSS의 문제점을 해결하기 위해, 실내 공간에 존재하는 무선 신호를 이용하여 사용자나 차량의 위치를 추정하는 무선 측위 기술에 많은 관심이 모아지고 있다. 무선 측위 기술은 현재 상용화되어 서비스되고 있으나, GNSS에 비해 측위 정확도가 매우 떨어져 다양한 방식의 무선 측위 기술이 개발 중에 있다.
무선 통신은 근거리 무선통신과 광역 무선통신으로 분류될 수 있다. 근거리 무선 통신의 대표적인 예로는 와이파이(Wifi), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee) 등을 들 수 있고, 광역 무선통신의 대표적인 예로는 3G(3rd Generation), 4G(4th Generation), 로라(Lora) 등을 들 수 있다. LTE(Long Term Evolution)는 4G 무선통신의 일종이다. 블루투스, 지그비 등의 근거리 신호는 실내 공간에 사용자의 필요에 따라 일시적으로 발생했다가 사라지는 특성으로 인해 측위용으로는 적합하지 않다. 현재, 대부분의 실내에는 와이파이 신호와 LTE 신호가 분포하고 있는 것으로 알려져 있다.
이에 따라, 2.4GHz 대역의 와이파이 신호를 이용하여 측위를 실시하는 WPS(Wifi Positioning System)가 각광을 받고 있다. 와이파이 신호를 이용한 측위 기법에는 대표적으로 삼각측량(triangulation) 기법과 핑거프린트(fingerprint) 기법을 들 수 있다. 삼각측량 기법은 3 개 이상의 액세스 포인트(AP, Access Point)로부터 수신된 신호의 세기(RSS, Received Signal Strength)를 측정하고 그것을 거리로 환산함으로써 위치를 추정한다. 그러나, 실내 공간에서는 건물의 벽체, 장애물, 사람 등에 의해 무선 신호의 감쇄, 반사, 회절 등이 일어나기 때문에 환산된 거리 값이 엄청난 오차를 포함하게 됨에 따라 삼각측량 기법은 실내 측위용으로는 거의 사용되고 있지 않다.
이러한 이유로 실내 공간에서는 주로 핑거프린트 기법이 사용된다. 이 기법은 실내 공간을 격자 구조로 분할하고 각 단위 지역에서 신호 세기 값을 수집하고 데이터베이스화하여 라디오맵(radio map)을 구축한다. 이와 같이 라디오맵이 구축된 상태에서, 사용자 위치에서 수신된 신호의 세기를 라디오맵의 데이터와 비교함으로써 사용자의 위치로 추정하게 된다. 이 기법은 실내의 공간 특성이 반영된 데이터를 수집하기 때문에 삼각측량 기법에 비해 측위 정확도가 매우 높다는 장점을 갖고 있다. 무선 환경이 양호하고 실내 공간을 촘촘하게 분할하여 많은 신호를 수집할수록 측위 정밀도가 높아지는데 최대 2~3 미터까지 향상될 수 있는 것으로 보고되고 있다.
핑거프린트 기법은 라디오맵을 구축할 때의 시점에서 수집된 신호 세기와 측위 수행 시점에 수집된 신호 세기의 차이가 거의 없을 경우, 비교적 정확한 측위를 수행한다. 그러나, 현실 세계에서 빈번하게 발생하는 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등의 무선 환경의 변화는 과거에 구축된 라디오맵의 데이터와 차이가 있는 신호 세기의 수집으로 이어져 측위 정확도에 심각한 영향을 주게 된다. 이에 따라, 핑거프린트 기법에 KNN(K-Nearest Neighbor), 파티클 필터(particle filter) 등을 적용하여 측위 정확도를 높이고자 하는 다양한 시도들이 이루어지고 있다.
무엇보다도, 와이파이 신호는 근거리 무선통신의 특성상, 도심 일부에만 분포되어 있다는 현실로 인해 핑거프린트 기법은 실외 및 실내의 전 지역에 대한 측위 서비스가 요구되는 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행에서는 단독으로 사용될 수 없다는 태생적인 한계를 갖고 있다. LTE 신호는 실내 및 실외 전역에 고르게 분포되어 있으나, 신호 세기의 변화가 크지 않은 지역이 넓어 측위 정확도를 높이는 데에 한계가 있다. 그 결과, LTE 신호를 이용하는 측위 서비스는 사용자의 위치를 대략적으로 알려주는 수준에 머물고 있으며 측위 오차가 사고로 이어질 수 있는 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행용으로 사용되기에는 아직 많은 문제를 안고 있다.
무선 환경의 변화에도 매우 높은 정확도로 이동 노드의 위치를 추정할 수 있으면서 넓은 지역에 걸쳐 신호 세기의 변화가 거의 없는 무선 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 추정하는 경우에도 매우 높은 정확도로 이동 노드의 위치를 추정할 수 있고 경로 변화에 강인한 고정확도의 복합 측위 방법 및 장치를 제공하는 데에 있다. 또한, 상기된 복합 측위 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공하는데 있다. 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 이하의 설명으로부터 또 다른 기술적 과제가 도출될 수도 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 복합 측위 방법은 이동 노드의 움직임 감지에 기초하여 상기 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 단계; 복수의 시점에 걸쳐 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에 기초하여 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계; 상기 이동 노드의 이동 경로를 따라 변화되는 이동 노드의 절대 위치의 정확도를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 절대 위치의 정확도에 따라 상기 추정된 상대 위치와 상기 추정된 절대 위치 중 적어도 하나로부터 상기 이동 노드의 현재 위치를 결정하는 단계를 포함한다.
상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 상기 복수의 시점에서 추정된 이동 노드의 복수의 상대 위치에서 복수 회 수신된 적어도 하나의 신호의 세기의 연속적 나열로 표현되는 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴일 수 있다. 상기 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하고, 상기 현재 위치를 결정하는 단계는 상기 절대 위치의 정확도로서 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 지도 내의 대응 패턴간의 유사도를 산출할 수 있다.
상기 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스(surface) 형태의 패턴과 상기 지도 내에서 상기 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출함으로써 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하고, 상기 정확도를 산출하는 단계는 상기 서피스 형태의 패턴과 상기 색출된 서피스 부분간의 형태 유사도를 산출함으로써 상기 절대 위치의 정확도를 산출할 수 있다.
상기 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 서피스 형태의 패턴과 상기 지도를 비교함으로써 상기 지도 내에서 상기 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출하고, 상기 색출된 서피스 부분이 지시하는 지도의 절대 위치를 상기 이동 노드의 절대 위치로 추정할 수 있다. 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 다차원 공간의 제 1 좌표축에 어느 하나의 고정 노드의 아이디를 매핑하고, 제 2 좌표축에 상기 이동 노드의 상대 위치를 매핑하고, 제 3 좌표축에 상기 어느 하나의 고정 노드로부터 송출된 신호의 세기를 매핑함으로써 결정되는 다차원 공간의 지점에 도트를 표시하는 방식으로 상기 기하학적인 서피스 형태의 패턴을 생성할 수 있다.
상기 현재 위치를 결정하는 단계는 상기 절대 위치의 정확도에 따라 상기 추정된 절대 위치의 가중치와 상기 추정된 상대 위치의 가중치를 조절하는 방식으로 상기 이동 노드의 현재 위치를 결정할 수 있다. 상기 현재 위치를 결정하는 단계는 상기 절대 위치의 정확도가 높아지면 상기 추정된 절대 위치의 가중치가 증가되고, 상기 절대 위치의 정확도가 낮아지면 상기 추정된 절대 위치의 가중치가 감소되도록 상기 추정된 절대 위치의 가중치를 조절할 수 있다. 상기 현재 위치를 결정하는 단계는 상기 절대 위치의 정확도가 높아지면 상기 추정된 상대 위치의 가중치가 감소되고 상기 절대 위치의 정확도가 낮아지면 상기 추정된 상대 위치의 가중치가 증가되도록 상기 추정된 상대 위치의 가중치를 조절할 수 있다.
상기 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하고, 상기 정확도를 산출하는 단계는 상기 절대 위치의 정확도로서 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 지도 내의 대응 패턴간의 유사도를 산출하고, 상기 현재 위치를 결정하는 단계는 상기 산출된 유사도에 따라 상기 추정된 상대 위치의 가중치와 상기 추정된 절대 위치의 가중치를 조절하는 방식으로 상기 이동 노드의 현재 위치를 결정할 수 있다.
상기 현재 위치를 결정하는 단계는 상기 산출된 절대 위치의 정확도의 크기에 따라 상기 추정된 상대 위치와 상기 추정된 절대 위치 중 어느 하나를 상기 이동 노드의 현재 위치를 결정할 수 있다.
상기 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하는 단계; 상기 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계; 및 상기 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 상기 추정된 상대 위치에서 상기 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터를 상기 상대 위치 추정 이전에 추정된 상대 위치에 대한 패턴 데이터에 누적시킴으로써 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성할 수 있다. 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 상기 측정된 각 신호 세기를 상기 추정된 상대 위치에 연관시켜 나타내는 공간도메인 데이터로부터 상기 패턴 데이터를 생성할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따라 상기 복합 측위 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체가 제공된다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 복합 측위 장치는 이동 노드의 움직임 감지에 기초하여 상기 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 상대 측위부; 복수의 시점에 걸쳐 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에 기초하여 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 무선 측위부; 상기 이동 노드의 이동 경로를 따라 변화되는 이동 노드의 절대 위치의 정확도를 산출하는 정확도 산출부; 및 상기 산출된 절대 위치의 정확도에 따라 상기 추정된 상대 위치와 상기 추정된 절대 위치 중 적어도 하나로부터 상기 이동 노드의 현재 위치를 결정하는 현재위치 결정부를 포함한다.
상기 무선 측위부는 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하는 신호 처리부; 상기 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 패턴 생성부; 및 상기 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 절대위치 추정부를 포함할 수 있다.
상기 복합 측위 장치는 상기 패턴 생성부에 의해 생성된 패턴 데이터를 누적시키기 위한 버퍼를 더 포함하고, 상기 패턴 생성부는 상기 추정된 상대 위치에서 상기 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터를 상기 버퍼에 저장되어 있는 패턴 데이터에 누적시켜 저장함으로써 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성할 수 있다.
이동 노드의 움직임 감지에 기초하여 이동 노드의 상대 위치를 추정하고, 복수의 시점에 걸쳐 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에 기초하여 이동 노드의 절대 위치를 추정하고, 이동 노드의 이동 경로를 따라 변화되는 이동 노드의 절대 위치의 정확도에 따라 이와 같이 추정된 상대 위치와 절대 위치 중 적어도 하나로부터 이동 노드의 현재 위치를 결정함으로써 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화나, 하나의 길이 여러 갈래로 갈라지거나 길이 갑자기 넓어지는 경우 등 다양한 경로 변화가 발생하더라도 이동 노드의 위치를 매우 정확하게 추정할 수 있다.
종래의 무선 측위 기술은 현재 수신된 적어도 하나의 신호의 세기를 이용하여 이동 노드의 절대 위치를 추정하기 때문에 무선 환경 변화로 인해 라디오맵 구축 당시에 수집된 신호 세기와는 다른 신호 세기가 측정된 경우, 이동 노드의 현재 위치가 그 실제 위치가 아닌 인접한 다른 위치로 추정될 확률이 매우 높다. 반면, 본 발명은 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드의 절대 위치를 추정하기 때문에 무선 환경의 변화의 영향을 거의 받지 않게 되어 종래의 무선 측위 기술에 비해 무선 환경 변화로 인한 측위 오차가 대폭 감소하게 된다.
LTE 신호와 같이, 넓은 지역에 걸쳐 신호 세기의 변화가 거의 없는 무선 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 추정하는 경우에도 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드의 절대 위치를 추정하기 때문에 이동 노드의 위치를 정확하게 추정할 수 있다. 이동 노드의 이동 경로 상에서 서로 인접해 있는 측위 지점들간에 신호 세기의 변화가 거의 없는 경우라도 본 발명의 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴의 길이에 해당하는 이동 거리 내에서는 이동 노드의 정확한 위치 추정이 가능한 정도로 LTE 신호의 세기가 충분히 변화하기 때문이다.
이와 같이, 이동 경로 상의 측정 지점들간에 신호 세기의 변화가 거의 없는 LTE 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 정확하게 추정할 수 있기 때문에 실내를 넘어서 실외를 모두 커버할 수 있는 무선 측위 서비스의 제공을 가능하게 할 수 있다. 결과적으로, 실내 측위 및 실외 측위가 모두 가능한 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행용의 무선 측위 서비스를 제공할 수 있음에 따라 현재 차량 네비게이션 시스템으로 가장 널리 사용되고 있으나 실내 측위가 불가능한 GPS를 대체할 수 있다.
특히, 하나의 길이 여러 갈래로 갈라지거나 길이 갑자기 넓어지는 경우 등 경로 변화가 발생한 경우에 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 추정된 이동 노드의 절대 위치의 정확도가 떨어질 수 있다. 본 발명은 이동 노드의 절대 위치의 정확도가 낮은 경우에는 이동 노드의 절대 위치 외에 이동 노드의 상대 위치를 이동 노드의 현재 위치 결정에 반영함으로써 다양한 경로 변화로 인해 발생되는 무선 측위의 정확도 저하를 방지할 수 있다. 결론적으로, 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화와 하나의 길이 여러 갈래로 갈라지거나 길이 갑자기 넓어지는 경우 등 다양한 경로 변화에 매우 강인한 고정확도의 측위 서비스를 제공할 수 있다.
고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 추정된 이동 노드의 절대 위치의 정확도로서 그 신호 세기의 변화 패턴과 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도 내의 대응 패턴간의 유사도를 산출함으로써 이동 노드의 절대 위치의 정확도의 정량화가 가능하게 되어 이동 노드의 절대 위치의 추정 값의 오차를 그 오차 분만큼 이동 노드의 상대 위치 값을 이용하여 정밀하게 보상할 수 있다. 그 결과, 본 발명에 따른 복합 측위 알고리즘의 측위 정확도는 종래의 복합 측위 알고리즘에 비해 향상될 수 있다. 종래의 GPS와 PDR의 복합 측위, GPS와 DR의 복합 측위 알고리즘에서 GPS의 측위 정확도는 정량화가 거의 불가능하기 때문에 GPS의 오차의 정밀한 보상이 어려워 복합 측위 알고리즘의 측위 정확도를 향상시키는 데에는 한계가 있었다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선통신 시스템의 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 이동 노드(1)의 복합 측위 장치의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 복합 측위 방법의 흐름도이다.
도 4는 도 3에 도시된 130 단계의 상세 흐름도이다.
도 5는 도 4의 430 단계에서의 패턴 형성 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴을 생성하기 위한 3차원 공간 좌표계를 도시한 도면이다.
도 7은 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 패턴 데이터의 누적을 테이블 형태로 나타낸 도면이다.
도 8은 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 일례를 도시한 도면이다.
도 9-10은 본 실시예의 무선 측위 알고리즘에 따라 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정되는 예들을 도시한 도면이다.
도 11은 본 실시예의 무선 측위 알고리즘에 의해 추정된 절대 위치의 정확도가 낮아지는 예를 도시한 도면이다.
도 12는 도 11에 도시된 세 개의 후보 경로의 클러스터 세트를 나타내는 도면이다.
도 13은 도 12에 도시된 각 클러스터 세트별 버퍼(30)의 패턴 데이터와 맵 데이터간의 비교 예시도이다.
도 14는 도 3에 도시된 320 단계의 상세 흐름도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 이하에서는 사용자에 의해 휴대되어 이동하는 스마트폰, 차량에 탑재되어 이동하는 네비게이션 시스템과 같이 측위의 대상이 되는 모든 이동체를 포괄하여 이동 노드로 통칭하기로 한다. 또한, 와이파이 망의 액세스 포인트(AP, Access Point), LTE 망의 기지국(base station)과 같이, 어떤 지역에 고정 설치되어 이동 노드의 무선 통신을 중계하는 통신 기기를 포괄하여 "고정 노드"로 통칭하기로 한다. 또한, 고정 노드로부터 송출되는 RF(Radio Frequency) 신호를 간략하게 "신호"로 호칭하기로 한다.
이하에서 설명될 본 발명의 실시예는 와이파이 신호, LTE(Long Term Evolution) 신호 등과 같은 무선 신호를 이용하여 라디오맵 기반의 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 무선 측위와 이동 노드의 이전 위치에 대한 이동 노드의 현재 상대 위치를 추정하는 상대 측위가 복합된 측위 방법 및 장치에 관한 것으로서, 특히 무선 환경의 변화에도 매우 높은 정확도로 이동 노드의 위치를 추정할 수 있으면서 넓은 지역에 걸쳐 신호 세기의 변화가 거의 없는 무선 신호, 예를 들어 LTE 신호를 이용하여 측위를 실시하는 경우에도 매우 정확도로 이동 노드의 위치를 추정할 수 있고 경로 변화에 강인한 고정확도의 복합 측위 방법 및 장치에 관한 것이다. 이하에서는 이러한 복합 측위 방법 및 복합 측위 장치를 간략하게 "복합 측위 방법"과 "복합 측위 장치"로 호칭하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선통신 시스템의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 무선통신 시스템은 복수의 이동 노드(1), 복수의 고정 노드(2), 및 측위 서버(3)로 구성된다. 복수 이동 노드(1) 각각은 사용자에 의해 휴대되거나 차량에 탑재되어 이동하면서 적어도 한 종류의 무선통신 망을 통해 다른 노드와의 무선통신을 수행한다. 일반적으로, 각 이동 노드(1)는 적어도 두 종류의 무선통신 망, 예를 들어 와이파이 망과 LTE 망을 통해 무선 통신을 수행한다. 복수의 고정 노드(2) 각각은 각 이동 노드(1)가 무선통신 망에 접속하여 다른 노드와의 무선 통신을 수행할 수 있도록 각 이동 노드(1)의 무선 통신을 중계한다. 이동 노드(1)가 와이파이 망을 통해 무선 통신을 수행하는 경우에 고정 노드는 액세스 포인트일 수 있고, LTE 망을 통해 무선 통신을 수행하는 경우에 고정 노드는 기지국일 수 있다. 측위 서버(3)는 본 실시예의 무선 측위에 필요한 라디오맵의 일부를 각 이동 노드(1)에 제공한다.
도 2는 도 1에 도시된 이동 노드(1)의 복합 측위 장치의 구성도이다. 도 2를 참조하면, 도 1에 도시된 이동 노드(1)의 복합 측위 장치는 무선통신부(10), 센서부(20), 버퍼(30), 상대 측위부(40), 및 무선 측위부(50), 정확도 산출부(60), 및 현재위치 결정부(70)로 구성된다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 구성 요소들은 특정 기능을 제공하는 하드웨어로 구현될 수도 있고, 특정 기능을 제공하는 소프트웨어가 기록된 메모리, 프로세서, 버스 등의 조합으로 구현될 수도 있음을 이해할 수 있다. 상기된 각 구성 요소는 반드시 별개의 하드웨어로 구현되는 것은 아니며, 여러 개의 구성 요소가 공통 하드웨어, 예를 들어 프로세서, 메모리, 버스 등의 조합에 의해 구현될 수도 있다.
상술한 바와 같이, 이동 노드(1)는 사용자에 의해 휴대되는 스마트폰일 수도 있고, 차량에 탑재되는 네비게이션 시스템일 수도 있다. 도 2에 도시된 실시예는 복합 측위 장치에 관한 것으로서 도 2에 도시된 복합 측위 장치의 구성 외에 스마트폰의 다른 구성이나 네비게이션 시스템의 다른 구성이 도 2에 도시되면 본 실시예의 특징이 흐려질 수 있기 때문에 생략된다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이동 노드(1)가 스마트폰이나 네비게이션 시스템 등으로 구현될 경우에 도 2에 도시된 구성 요소 외에 다른 구성 요소가 추가될 수 있음을 이해할 수 있다.
무선통신부(10)는 적어도 하나의 무선통신망을 통해 신호를 송수신한다. 센서부(20)는 이동 노드(1)의 움직임을 감지하는 적어도 하나의 센서로 구성된다. 버퍼(30)는 패턴 생성부(15)에 의해 생성된 패턴 데이터를 누적시키기 위한 용도로 사용된다. 센서부(20)는 이동 노드(1)의 가속도를 측정하는 가속도 센서(acceleration sensor)와 이동 노드(1)의 각속도를 측정하는 자이로 센서(gyro sensor)로 구성될 수 있다. 이동 노드(1)가 어떤 종류의 기기로 구현되는가에 따라 센서부(20)의 센서 종류가 달라질 수 있다. 이동 노드(1)가 스마트폰으로 구현되는 경우, 센서부(20)는 상술한 바와 같은 가속도 센서와 자이로 센서로 구성될 수 있다. 이동 노드(1)가 차량에 탑재되는 네비게이션 시스템으로 구현되는 경우, 센서부(20)는 상술한 바와 같은 가속도 센서와 자이로 센서로 구성될 수도 있고, 이러한 센서 대신에 엔코더(encoder), 지자기 센서 등이 사용될 수도 있다.
상대 측위부(40)는 센서부(20)에 의한 이동 노드(1)의 움직임 감지에 기초하여 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정한다. 상대 측위부(40)는 본 실시예가 속하는 기술분야에서 널리 알려진 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 알고리즘 또는 DR(Dead Reckoning) 알고리즘을 사용하여 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정할 수 있다. 무선 측위부(50)는 복수의 시점에 걸쳐 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에 기초하여 이동 노드(1)의 절대 위치를 추정한다. 도 2를 참조하면, 무선 측위부(50)는 스캔부(51), 신호 처리부(52), 도메인 변환부(53), 패턴 생성부(54), 클러스터 선정부(55), 맵 로더(56), 비교부(57), 및 절대위치 추정부(58)로 구성된다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 복합 측위 방법의 흐름도이다. 도 3을 참조하면, 본 실시예에 따른 복합 측위 방법은 도 2에 도시된 이동 노드(1)의 복합 측위 장치에 의해 실행되는 다음과 같은 단계들로 구성된다. 이하에서는 도 3을 참조하면서, 도 2에 도시된 상대 측위부(40)와 무선 측위부(50)를 상세하게 설명하기로 한다. 110 단계에서 이동 노드(1)의 무선 측위부(50)의 스캔부(51)는 무선통신부(10)를 통하여 무선통신의 주파수 대역을 주기적으로 스캔함으로써 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 송출된 적어도 하나의 신호를 수신한다. 스캔부(51)의 스캔 주기의 길이에 따라 아래에서 설명될 시간도메인 데이터의 샘플링 레이트(sampling rate)가 결정된다. 무선통신부(10)의 스캔 주기가 짧을수록 아래에서 설명될 시간도메인 데이터의 샘플링 레이트가 높아지게 되고, 결과적으로 본 실시예에 따라 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치의 정밀도가 향상될 수 있다.
시간도메인 데이터의 샘플링 레이트가 높아지게 되면 시간도메인 데이터의 데이터량이 증가하게 되므로 이동 노드(1)의 데이터 처리 부하가 증가되면서 이동 노드(1)의 절대 위치 추정에 소요되는 시간이 증가될 수 있다. 사용자의 위치 추적, 차량의 네비게이션 등의 용도로 활용되는 무선 측위의 특성상 실시간으로 사용자에게 현재 위치가 제공되어야 하기 때문에 이동 노드(1)의 하드웨어 성능, 본 실시예가 적용되는 분야에서 요구하는 측위 정밀도 등을 고려하여 무선통신부(10)의 스캔 주기가 결정됨이 바람직하다. 어떤 고정 노드(2)로부터 송출된 신호에는 그 고정 노드(2)의 아이디가 실려 있기 때문에 고정 노드(2)로부터 송출된 신호로부터 그 고정 노드(2)의 아이디를 알 수 있다.
이동 노드(1)의 현재 위치에서 그 통신가능범위 내에 하나의 고정 노드(2)만이 존재하는 경우라면, 무선통신부(10)는 스캔 과정을 통하여 하나의 고정 노드(2)로부터 하나의 신호를 수신하게 된다. 이동 노드(1)의 현재 위치에서 그 통신가능범위 내에 복수의 고정 노드(2)가 존재하는 경우라면, 무선통신부(10)는 스캔 과정을 통하여 복수의 고정 노드(2)로부터 그 고정 노드(2)의 개수만큼의 복수의 신호를 수신하게 된다. 도 1에는 이동 노드(1)가 세 개의 고정 노드(21, 22, 23)로부터 3 개의 신호를 수신하는 예가 도시되어 있다. 다른 하나의 고정 노드(24)는 이동 노드(1)의 통신가능범위 밖에 위치해 있음을 알 수 있다. 본 실시예는 무선통신 인프라가 비교적 잘 갖춰진 지역에 적용될 수 있기 때문에 이동 노드(1)는 대부분 복수의 고정 노드(2)의 신호를 수신하게 되나, 무선통신 인프라가 취약한 일부 지역에서는 하나의 고정 노드(2)의 신호를 수신할 수도 있다. 한편, 스캔 과정에서 어떤 신호도 수신되지 않은 경우에는 본 실시예에 따른 측위 자체가 불가능한 경우에 해당하기 때문에 이동 노드(1)는 고정 노드(2)의 신호를 수신할 때까지 대기하게 된다.
120 단계에서 이동 노드(1)의 무선 측위부(50)의 신호 처리부(52)는 110 단계에서 수신된 각 신호의 세기를 측정한다. 130 단계에서 이동 노드(1)의 무선 측위부(50)는 복수의 시점에 걸쳐 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에 기초하여 이동 노드(1)의 절대 위치를 추정한다. 여기에서, 복수의 시점에 걸쳐 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 복수의 시점에 걸친 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이다.
210 단계에서 이동 노드(1)의 상대 측위부(40)는 센서부(20)의 출력 신호를 주기적으로 수신한다. 220 단계에서 이동 노드(1)의 상대 측위부(40)는 210 단계에서 수신된 센서부(20)의 출력 신호의 값으로부터 이동 노드(1)의 이동 거리와 이동 방향을 산출한다. 230 단계에서 이동 노드(1)의 상대 측위부(40)는 220 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 이동 거리와 이동 방향에 기초하여 이동 노드(1)의 이전 위치에 대한 이동 노드(1)의 현재 위치의 상대적인 변화를 산출함으로써 이동 노드(1)의 이전 위치에 대한 이동 노드(1)의 현재 상대 위치를 추정한다. 여기에서, 이동 노드(1)의 이전 위치는 본 실시예에 따른 복합 측위 방법이 처음으로 실행될 때에는 아래에서 설명될 클러스터의 기준점(reference point)이 되고, 기준점에 대한 상대 위치가 추정된 후에는 현재 추정하고자 하는 상대 위치의 직전에 추정된 상대 위치가 된다.
아래에서 설명된 바와 같이, 신호 세기가 표시되는 도메인을 시간 도메인으로부터 공간 도메인으로 변환하는 과정에서 각 신호의 수신 시점은 그 수신 시점에서의 이동 노드(1)의 상대 위치로 교체되기 때문에 상대 측위부(40)는 스캔부(51)의 스캔 주기에 동기되어 이동 노드(1)의 상대 위치를 주기적으로 산출함이 바람직하다. 이동 노드(1)의 상대 위치의 정밀도를 높이기 위하여, 상대 측위부(40)는 스캔부(51)의 스캔 주기보다 짧은 주기로 이동 노드(1)의 상대 위치를 산출할 수도 있다. 상술한 바와 같이, 이동 노드(1)가 어떤 종류의 기기로 구현되는가에 따라 센서부(20)의 센서 종류가 달라질 수 있기 때문에 이동 노드(1)의 상대 위치의 추정에는 이동 노드(1)가 어떤 종류의 기기로 구현되는가에 따라 서로 다른 항법 알고리즘이 사용될 수 있다.
예를 들어, 이동 노드(1)가 스마트폰인 경우에 상대 측위부(40)는 PDR 알고리즘을 사용하여 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정할 수 있다. 보다 상세하게 설명하면, 상대 측위부(40)는 센서부(20)의 가속도 센서의 출력 신호의 값을 적분함으로써 이동 노드(1)의 이동 거리를 산출하고, 센서부(20)의 자이로 센서의 출력 신호의 값을 적분함으로써 이동 노드(1)의 이동 방향을 산출할 수 있다. 이동 노드(1)가 네비게이션 시스템으로서 차량에 탑재되는 경우에 상대 측위부(40)는 DR 알고리즘을 사용하여 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정할 수 있다. 예를 들어, 상대 측위부(40)는 차량의 휠(wheel)에 센서부(20)의 가속도 센서와 자이로 센서를 부착함으로써 이동 노드(1)의 이동 거리와 이동 방향을 산출할 수 있다.
도 3에 도시된 복합 측위 방법이 실행된 후에 다시 실행될 때, 상대 측위부(40)는 130 단계에서의 이동 노드(1)의 절대 위치의 추정 이후에는 130 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치에 대한 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정한다. 따라서, 복수의 시점에 걸친 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 생성된 이후, 즉 그 복수의 시점 이후에는 이동 노드(1)의 절대 위치에 대하여 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치로부터 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 생성된다. 본 실시예에 따르면, 이동 노드(1)의 상대 위치는 계속적으로 이동 노드(1)의 이전 상대 위치를 기준으로 추정되는 것이 아니라, 이동 노드(1)의 상대 위치가 절대 위치로 교체된 때에는 그 절대 위치를 기준으로 추정되기 때문에 이동 노드(1)의 상대 위치 추정이 적용되는 구간은 매우 짧게 되어 상대 위치 추정의 반복에 따른 상대 위치의 오차 누적으로 인한 이동 노드(1)의 절대 위치 오차가 거의 발생하지 않게 된다.
상술한 바와 같이, 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정하기 위한 PDR, DR 알고리즘은 센서의 출력 신호 값의 적분을 통해 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정하기 때문에 이동 노드(1)의 상대 위치 추정이 반복될수록 이동 노드(1)의 상대 위치의 오차가 누적된다. 이에 따라, 이동 노드(1)의 상대 위치 추정이 적용되는 구간이 길수록 이동 노드(1)의 상대 위치의 오차는 증가하게 된다. 본 실시예는 이동 노드(1)의 상대 위치가 추정되는 중간 중간에 이동 노드(1)의 상대 위치가 절대 위치로 교체되기 때문에 상대 위치 추정의 반복에 따른 상대 위치의 오차 누적이 거의 발생하지 않게 된다. 이에 따라, 본 실시예의 무선 측위의 정확도는 종래의 무선 측위 기술에 PDR, DR 등의 상대 위치 추정 알고리즘을 융합시킨 기법에 비해 매우 높다.
본 실시예에 따라 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정된 후에는 이후 추정되는 이동 노드(1)의 상대 위치마다 절대 위치가 추정될 수도 있고, 이후 추정되는 이동 노드(1)의 상대 위치를 복수 회 추정한 후에 하나의 절대 위치가 추정될 수도 있다. 전자의 경우, 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정된 후에는 이동 노드(1)의 이전 위치는 항상 현재 추정하고자 하는 상대 위치의 직전에 추정된 절대 위치가 된다. 후자의 경우, 이동 노드(1)의 이전 위치는 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정된 직후에는 현재 추정하고자 하는 상대 위치의 직전에 추정된 절대 위치가 되지만, 그 후에는 상기된 회수만큼 상대 위치가 추정될 때까지는 현재 추정하고자 하는 상대 위치의 직전에 추정된 상대 위치가 된다.
도 4는 도 3에 도시된 130 단계의 상세 흐름도이다. 도 4를 참조하면, 410 단계에서 이동 노드(1)의 무선 측위부(50)의 신호 처리부(52)는 120 단계에서 측정된 각 신호 세기를 어느 하나의 시점에 연관시켜 나타내는 시간도메인 데이터를 생성한다. 여기에서, 어느 하나의 시점은 110 단계에서 수신된 신호를 그 이전에 수신된 신호 또는 그 이후에 수신된 신호와 구별하기 위한 정보로서 사용된다. 이 시점은 각 신호의 수신 시점일 수 있다. 각 신호의 수신 시점은 신호 처리부(52)가 무선통신부(10)로부터 각 신호를 입력받은 순간에 이동 노드(1)의 내부 시계의 시간을 읽은 시점일 수 있다.
보다 상세하게 설명하면, 410 단계에서 신호 처리부(52)는 110 단계에서 수신된 각 신호 별로 각 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디, 각 신호의 수신 시점, 및 120 단계에서 측정된 각 신호의 세기를 하나의 세트로 묶은 적어도 하나의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}TD를 포함하는 시간도메인 데이터를 생성한다. 여기에서, RSS는 "Received Signal Strength"의 약자이고, TD는 "Time Domain"의 약자이고, 아래첨자의 "m"은 고정 노드(2)의 아이디의 순번을 나타내고, "n"은 각 신호의 수신 시점의 순번을 나타낸다.
예를 들어, 도 3에 도시된 복합 측위 방법이 세 번 반복하여 실행되면, 스캔부(51)는 세 번에 걸쳐 주변의 신호를 스캔하게 된다. 스캔부(51)가 세 번째 신호 스캔 시에 두 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출된 신호 하나만을 수신한다면, 시간도메인 데이터는 하나의 신호 세기 세트 RSS23만을 포함하게 된다. 만약, 스캔부(51)가 세 번째 신호 스캔 시에 두 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출된 신호와 세 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출된 신호를 수신한다면, 시간도메인 데이터는 신호 세기 세트 RSS23과 RSS33을 포함하게 된다.
이와 같이, 시간도메인 데이터는 120 단계에서 측정된 각 신호의 세기를 시간 도메인에서 각 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디와 각 신호의 수신 시점으로 구분하는 데이터라고 할 수 있다. 본 실시예에 따른 복합 측위 방법이 실행될 때마다 410 단계에서 생성되는 시간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}TD의 수신 시점은 모두 동일하게 된다. 이에 따라, 시간도메인 데이터의 길이를 줄이기 위하여 동일한 시점에 수집된 신호들에 대해서는 하나의 시점에 복수의 고정 노드 아이디와 복수의 신호 세기를 나열하여 붙일 수도 있다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상술된 바와 같은 포맷 이외에 다양한 포맷으로 시간도메인 데이터를 표현할 수 있음을 이해할 수 있다.
420 단계에서 이동 노드(1)의 무선 측위부(50)의 도메인 변환부(53)는 130 단계에서 생성된 시간도메인 데이터를 120 단계에서 측정된 각 신호 세기를 220 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에 연관시켜 나타내는 공간도메인 데이터로 변환한다. 보다 상세하게 설명하면, 도메인 변환부(53)는 130 단계에서 생성된 시간도메인 데이터에 포함된 적어도 하나의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}TD의 각 세트 별로 각 세트 RSSmn가 나타내는 고정 노드(2)의 아이디, 각 신호의 수신 시점, 및 각 신호의 세기 중에서 각 신호의 수신 시점을 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치로 교체함으로써 시간도메인 데이터를 고정 노드(2)의 아이디, 이동 노드(1)의 상대 위치, 및 각 신호의 세기를 하나의 세트로 묶은 적어도 하나의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}SD로 변환한다.
여기에서, RSS는 "Received Signal Strength"의 약자이고, SD는 "Space Domain"의 약자이고, 아래첨자의 "m"은 고정 노드(2)의 아이디의 순번을 나타내고, "n"은 각 신호의 수신 시점의 순번에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치의 순번을 나타낸다. 110 단계에서의 신호 수신과 210 단계에서의 신호 수신이 동기화되어 거의 동일한 시간대에 실행되는 경우라면 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치는 각 신호의 수신 시점에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치일 수 있다. 이 경우, 각 신호의 수신 시점의 순번은 그대로 이동 노드(1)의 상대 위치의 순번이 된다. 예를 들어, 공간도메인 데이터에 포함된 신호 세기 세트 RSS23은 상대 측위부(40)가 세 번째 상대 위치 추정 시에 두 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 수신된 신호의 세기를 나타내게 된다.
110 단계에서의 신호 수신과 210 단계에서의 신호 수신의 동기화가 이루어지지 않은 경우라면 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치는 여러 시점에서 추정된 상대 위치들 중에서 각 신호의 수신 시점에 가장 가까운 시점에서 추정된 상대 위치일 수 있다. 이와 같이, 시간도메인 데이터는 고정 노드(2)의 아이디, 각 신호의 수신 시점, 및 각 신호의 세기를 하나의 세트로 묶음으로써 각 신호 세기를 각 신호의 수신 시점에 연관시켜 나타낸 시간 기반의 데이터인 반면, 공간도메인 데이터는 시간도메인 데이터에 포함된 고정 노드(2)의 아이디, 시간도메인 데이터에 포함된 시점에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치, 시간도메인 데이터에 포함된 각 신호 세기를 하나의 세트로 묶음으로써 각 신호 세기를 이동 노드(1)의 상대 위치에 연관시켜 나타낸 공간 기반의 데이터이다.
본 실시예에 따른 복합 측위 방법이 실행될 때마다 410 단계에서 생성되는 시간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}TD의 수신 시점은 모두 동일하기 때문에, 본 실시예에 따른 복합 측위 방법이 실행될 때마다 420 단계에서 변환되는 공간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}SD의 상대 위치도 모두 동일하게 된다. 이에 따라, 공간도메인 데이터의 길이를 줄이기 위하여 동일한 상대 위치에서 수집된 신호들에 대해서는 하나의 상대 위치에 복수의 고정 노드 아이디와 복수의 신호 세기를 나열하여 붙일 수도 있다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상술된 바와 같은 포맷 이외에 다양한 포맷으로 공간도메인 데이터를 표현할 수 있음을 이해할 수 있다.
430 단계에서 이동 노드(1)의 무선 측위부(50)의 패턴 생성부(54)는 120 단계에서 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치로부터 복수의 시점에 걸친 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성한다. 보다 상세하게 설명하면, 패턴 생성부(54)는 120 단계에서 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치로부터 110 단계에서 현재 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 생성하고, 현재 수신된 적어도 하나의 신호의 패턴을 110 단계에서의 신호 수신 시점 이전에 수신된 적어도 하나의 신호의 패턴에 연속적으로 나열함으로써 복수의 시점에 걸친 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성한다. 본 실시예에 따른 복합 측위 방법은 이동 노드(1)가 어떤 경로로 이동할 때에 실시간으로 그것의 현재 위치를 반복적으로 추정하기 위한 방법으로서 도 2에 도시된 복합 측위 장치가 구동되는 동안에 도 3, 4에 도시된 단계들은 계속적으로 반복된다.
도 5는 도 4의 430 단계에서의 패턴 형성 원리를 설명하기 위한 도면이다. 도 5의 (a)를 참조하면, 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기는 대략적으로 고정 노드(2)로부터의 거리의 제곱에 반비례하여 감쇄된다. 사용자가 고정 노드(2)에 접근했다가 멀어지는 경우에, 사용자가 휴대하는 이동 노드(1)는 도 5의 (a)에 도시된 바와 같은 세기의 신호를 수신하게 된다. 일반적으로, 사용자는 항상 일정한 속도로 보행하지는 않으며 보행 중에 일시적으로 정지할 수도 있다. 사용자가 일시적으로 정지하고 있는 동안에는 도 5의 (b)에 도시된 바와 같이, 도 3에 도시된 복합 측위 방법이 여러 번 반복하여 실행되더라도 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기는 거의 동일하게 측정된다. 도 5의 (b)의 x축은 신호가 측정된 시점을 나타내고, y축은 신호 세기를 나타낸다. 도 5의 (c)의 x축은 이동 노드(1)의 상대 위치(RL, Relative Location) 나타내고, y축은 신호 세기를 나타낸다.
도 3에 도시된 복합 측위 방법이 실행될 때마다 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기가 측정되므로 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기는 도 5의 (b)에 도시된 바와 같은 연속적인 곡선의 형태로 표시되지 않으며, 실제로는 신호 세기에 대응하는 높이에 표시된 도트들이 연속적으로 나열된 형태로 표시된다. 도메인 변환부(53)에 의해 각 신호의 수신 시점이 이동 노드(1)의 상대 위치로 교체되면, 도 5의 (c)에 도시된 바와 같이 패턴 생성부(54)에 의해 생성되는 신호 세기의 변화 패턴은 복수의 시점에서 추정된 이동 노드(1)의 복수의 상대 위치에서 복수 회 수신된 신호의 세기의 연속적 나열로 표현된다. 따라서, 패턴 생성부(54)에 의해 생성되는 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 복수의 시점에서 추정된 이동 노드(1)의 복수의 상대 위치에서 복수 회 수신된 적어도 하나의 신호의 세기의 연속적 나열로 표현되는 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이라고 말할 수 있다.
측위 서버(3)의 데이터베이스에는 본 실시예에 따른 복합 측위 서비스가 제공되는 전 지역에서 수집한 신호 세기의 분포의 패턴을 나타내는 라디오맵이 저장되어 있다. 사용자가 동일한 경로로 여러 번 반복하여 이동한다고 할 때에 그 경로의 완주에 소요되는 시간은 일반적으로 모두 다르다. 사용자의 이동 경로가 동일한 경우에 그 경로의 완주에 소요되는 시간이 서로 다르다 하더라도 그 경로 상에 있는 사용자의 여러 위치는 동일하게 된다. 따라서, 라디오맵에 고정 노드(2)로부터 송출된 신호의 수신 시점을 반영하는 것은 불가능할 뿐만 아니라 불필요하다. 즉, 라디오맵은 무선 측위 서비스가 제공되는 전 지역에서 수집한 수많은 신호에 대해 어떤 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디, 그 신호를 수신한 지점의 절대 위치, 및 그 신호의 세기가 반영된 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도로 표현된다.
본 실시예에 따라 이동 노드(1)의 절대 위치를 추정하기 위해서는 이러한 라디오맵에 매칭 가능한 패턴이 생성되어야 한다. 이동 노드(1)의 측위는 이동 노드(1)의 위치를 모르는 상태에서 수행되므로, 이동 노드(1)는 각 신호 세기를 각 신호의 수신 시점에 연관시켜 나타낸 시간도메인 데이터를 생성한 다음에 그 시간도메인 데이터를 각 신호 세기를 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치에 연관시켜 나타낸 공간도메인 데이터로 변환한다. 라디오맵의 좌표값을 매기기 위해서, 무선 측위 서비스가 제공되는 현실 세계의 지역은 눈금과 눈금간 거리가 일정한 격자 구조로 분할된다. 라디오맵 상에서 어떤 지점의 절대 위치의 값은 이러한 단위의 분해능을 갖는 2차원 좌표로 표현되기 때문에 패턴 생성부(54)에 의해 생성되는 패턴은 가급적 라디오맵의 좌표 분해능과 동일하거나 배수 비율로 낮은 분해능으로 이동 노드(1)의 상대 위치가 추정됨이 바람직하다.
도 5의 (c)에 도시된 바와 같이, 사용자가 일시적으로 정지 상태에 있음에 따라 이동 노드(1)의 복수의 상대 위치에서 수신된 복수의 신호의 세기를 나타내는 복수의 도트가 밀집되어 있을 수 있다. 이 경우, 서로 밀집되어 있는 복수의 도트간 최대 거리가 라디오맵의 좌표 분해능 단위, 즉 이동 노드(1)의 상대 위치를 나타내기 위한 좌표의 분해능 단위에 해당하는 거리 내이면 서로 밀집되어 있는 복수의 도트는 마치 하나의 도트로서 하나의 신호 세기를 나타내는 것과 같은 효과가 발생되면서 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 결과를 낳게 된다. 예를 들어, 라디오맵의 좌표 분해능 단위가 1 미터라고 한다면, 1 미터 내에 몰려 있는 여러 개의 도트들은 마치 하나의 도트로서 하나의 신호 세기를 나타내는 것과 같은 효과가 발생되면서 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 결과를 낳게 된다.
430 단계에서 패턴 생성부(54)는 420 단계에서 변환된 공간도메인 데이터로부터 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에서 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 생성한다. 323 단계에서 패턴 생성부(54)에 의해 생성되는 적어도 하나의 신호 세기의 패턴은 이동 노드(1)의 이동 경로 중 그 공간도메인 데이터가 나타내는 상대 위치에서 그 공간도메인 데이터가 나타내는 적어도 하나의 고정 노드 별로 그 공간도메인 데이터가 나타내는 적어도 하나의 신호 세기를 표시함으로써 생성되는 적어도 하나의 신호 세기의 패턴이다. 323 단계에서 패턴 생성부(54)는 310 단계에서 수신된 공간도메인 데이터에 포함된 적어도 하나의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}SD의 각 신호 세기 세트 RSSmn 별로 각 신호 세기 세트 RSSmn의 신호 세기를 나타내는 신호 세기 그래프를 생성함으로써 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 생성한다.
도 6은 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴을 생성하기 위한 3차원 공간 좌표계를 도시한 도면이다. 도 6을 참조하면, 3차원 공간의 x축은 복수의 고정 노드(2)의 아이디를 일정 간격으로 나열한 좌표축이고, y축은 이동 노드(1)의 이동 경로를 이동 노드(1)의 상대 위치를 나타내기 위한 좌표의 분해능 단위로 분할한 좌표축이고, z축은 복수의 고정 노드(2)로부터 수신된 신호의 세기의 측정 범위를 신호 세기의 측정 분해능 단위로 분할한 좌표축이다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 3차원 공간의 x축, y축, z축 각각이 나타내는 정보는 서로 교환될 수 있음을 이해할 수 있다. 예를 들어, x축이 이동 노드(1)의 상대 위치를 나타내고, y축이 고정 노드(2)의 아이디를 나타낼 수도 있다.
도 6에 도시된 3차원 공간 좌표계는 도심의 도로와 같이 사용자나 차량의 이동 경로가 정해져 있는 경우를 전제로 한 것으로서, 측위 서버(3)의 데이터베이스에 저장된 라디오맵이 이와 같이 정해진 경로를 따라 이동하면서 수집된 신호를 기반으로 구축된 경우에 아래에서 설명될 라디오맵의 신호 세기의 분포 패턴은 이동 경로를 내포하고 있게 된다. 즉, 이동 노드(1)의 현재 신호 세기의 변화 패턴이 라디오맵 내의 어떤 부분과 일치하게 되는 경우, 라디오맵과의 비교를 통해 이동 노드(1)가 어떤 이동 경로의 어떤 지점에 위치하고 있음을 알 수 있다. 이동 노드(1)의 이동 경로가 정해져 있지 않거나 지상에서의 이동 노드(1)의 위치 외에 이동 노드(1)의 높이도 추정하고자 하는 경우에는 4차원 이상의 다차원 공간 좌표계에 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호의 세기의 변화 패턴이 생성될 필요가 있을 수도 있다.
본 실시예에 대한 이해를 돕기 위해, 도 6의 x축에는 와이파이 망의 고정 노드(2)에 해당하는 액세스 포인트 10 개가 나열되어 있고, y축에는 이동 노드(1)를 휴대하고 있는 사용자가 1 미터 간격으로 10 미터 길이로 나열되어 있다. 따라서, 이동 노드(1)의 상대 위치 좌표의 분해능 단위가 1 미터이다. 아래에 설명된 바와 같이, 440 단계에서 맵 데이터가 나타내는 지도와 비교되는 신호 세기의 변화 패턴은 도 7에 도시된 사이즈의 3차원 공간에서 생성된 3차원 패턴이다. 즉, 도 6에 도시된 3차원 공간의 사이즈는 본 실시예에 따른 측위가 진행되는 동안에 이동 노드(1)가 이동한 경로에 대해 10 미터 간격으로 맵 데이터가 나타내는 지도와 비교되는 신호 세기의 변화 패턴이 생성됨을 의미한다. 이 때, 이동 노드(1)의 이동 경로 상의 액세스 포인트의 개수는 10 개이다. 도 6에 도시된 3차원 공간 좌표계는 일례일 뿐이며, 액세스 포인트의 개수와 이동 노드(1)의 이동 경로의 길이는 다양하게 변형 설계될 수 있다.
430 단계에서 패턴 생성부(54)는 3차원 공간의 x축에 420 단계에서 변환된 공간도메인 데이터에 포함된 각 신호 세기 세트 RSSmn 별로 어느 하나의 신호 세기 세트 RSSmn가 나타내는 고정 노드의 아이디를 매핑하고, y축에 그 신호 세기 세트 RSSmn가 나타내는 이동 노드(1)의 상대 위치를 매핑하고, z축에 그 신호 세기 세트 RSSmn가 나타내는 신호의 세기를 매핑함으로써 결정되는 3차원 공간의 지점에 도트를 표시하는 방식으로 그 신호 세기 세트 RSSmn의 신호 세기를 나타내는 그래프를 생성한다. 이러한 신호 세기 그래프는 사용자에게 보여주기 위한 화면출력용 그래프가 아니라, 무선 측위에 사용되는 3차원 그래프 형태의 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 과정을 보여주기 위한 중간 단계의 그래픽 요소이다. 다만, 본 실시예에 대한 이해를 돕기 위해 이하에서는 신호 세기 세트 RSSmn 별 신호 세기 그래프, 어느 한 상대 위치에서의 신호 세기의 패턴, 상대 위치 변화에 따른 신호 세기의 변화 패턴이 시각적으로 인지될 수 있는 형태인 것으로 가정하여 설명하기로 한다.
이와 같이, 패턴 생성부(54)에 의해 생성되는 적어도 하나의 신호 세기의 패턴은 그 공간도메인 데이터가 나타내는 적어도 하나의 고정 노드의 아이디와 그 공간도메인 데이터가 나타내는 상대 위치에 연관시켜 그 공간도메인 데이터가 나타내는 적어도 하나의 신호 세기를 표시한 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 의미한다. 따라서, 이동 노드(1)가 하나의 신호만을 수신한 경우라면, 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에서의 신호 세기의 패턴은 하나의 도트 형태가 될 수 있다. 이동 노드(1)가 복수의 신호를 수신한 경우라면, 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에서의 신호 세기의 패턴은 서로 인접해 있는 복수의 도트로 표현되는 직선 내지 곡선 형태일 수 있다.
430 단계에서 패턴 생성부(54)는 이와 같이 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터를 버퍼(30)에 저장되어 있는 패턴 데이터에 누적시켜 저장한다. 버퍼(30)에 저장되어 있는 패턴 데이터는 230 단계에서의 상대 위치 추정 이전에 추정된 상대 위치에 대한 패턴 데이터이다. 이와 같은 패턴 데이터의 누적에 의해 120 단계에서 측정된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 생성되게 된다. 버퍼(30)에는 맵 데이터가 나타내는 지도와 비교되는 신호 세기의 변화 패턴 생성에 필요한 만큼의 패턴 데이터가 누적될 수 있고, 더 많은 양의 패턴 데이터가 누적될 수 있다. 후자의 경우, 버퍼(30)에 누적된 패턴 데이터의 일부로부터 신호 세기의 변화 패턴을 생성하게 된다.
도 7은 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 패턴 데이터의 누적을 테이블 형태로 나타낸 도면이다. 도 7의 (a)에는 버퍼(30)에 누적된 패턴 데이터가 테이블 형태로 표현되어 있다. 430 단계에서 패턴 생성부(54)는 공간도메인 데이터를 도 7의 (a)의 테이블 형태로 버퍼(30)에 누적시킬 수 있다. 도 7의 (a)의 테이블에서 "APm"의 "m" 값은 고정 노드(2)의 아이디의 순번으로서 3차원 공간의 x축의 좌표값에 해당하고, "RLn"의 "n" 값은 이동 노드(1)의 상대 위치의 순번으로서 3차원 공간의 y축의 좌표값에 해당하고, "RSSmn"은 "APm"의 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출되어 이동 노드(1)의 상대 위치 "RLn"에서 수신된 신호의 세기로서 3차원 공간의 z축의 좌표값에 해당한다.
상술한 바와 같은 패턴 생성부(54)의 패턴 생성 기법에 따르면, "APm"의 "m" 값과 "RLn"의 "n" 값에 의해 결정되는 2차원 평면의 어느 한 지점 위에 "RSSmn" 값에 해당하는 높이로 도트가 표시되기 때문에 도 7의 (a)에 도시된 "RSSmn"들의 집합은 3차원 공간에서 기하학적인 서피스(surface)를 형성하게 된다. 이와 같이, 430 단계에서 패턴 생성부(54)는 3차원 공간의 x축에 어느 하나의 고정 노드의 아이디를 매핑하고, y축에 이동 노드(1)의 상대 위치를 매핑하고, z축에 그 고정 노드로부터 송출되어 그 상대 위치에서 수신된 신호의 세기를 매핑함으로써 결정되는 3차원 공간의 지점에 도트를 표시하는 방식으로 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴을 생성한다. 버퍼(30)에 누적된 공간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트는 도 7의 (a)의 테이블 형태로 버퍼(30)에 누적되지 않을 수 있으며, 메모리 공간의 효율적 사용을 위해 다양한 형태로 버퍼(30)에 누적될 수 있다.
도 8은 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 일례를 도시한 도면이다. 도 8에 도시된 3차원 공간 좌표계의 스케일은 도 6에 도시된 3차원 공간 좌표계의 스케일의 10 배라는 가정 하에 사용자가 20 미터 이동하였을 때에 상술한 바와 같은 패턴 생성부(54)의 패턴 생성 기법에 따르면, 이동 노드(1)의 상대 위치는 20 번 추정되고 20 개의 상대 위치 각각에서의 패턴에 의해 그 이동 거리만큼의 서피스 형태의 3차원 패턴이 생성된다. 도 8에 도시된 서피스는 서로 다른 높이의 도트들이 밀집되어 형성된 것이다. 사용자가 40 미터, 60 미터, 80 미터 이동하였을 때에 그 이동 거리의 추가분만큼 서피스 형태의 3차원 패턴이 확장됨을 알 수 있다. 서피스의 굴곡은 서로 인접해 있는 고정 노드들(2)로부터 송출되는 신호들간 세기 차이, 즉 서로 인접해 있는 "RSSmn"들간의 차이로 인해 나타나게 된다.
510 단계에서 이동 노드(1)의 무선 측위부(50)의 클러스터 선정부(55)는 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호에 기초하여 본 실시예에 따른 측위 서비스가 제공되는 전 지역의 클러스터들 중에서 적어도 하나의 클러스터를 선정한다. 무선 측위 서비스가 제공되는 전 지역은 복수의 클러스터로 분할된다. 보다 상세하게 설명하면, 클러스터 선정부(55)는 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호에 실린 적어도 하나의 고정 노드(2)의 아이디에 기초하여 이동 노드(1)가 위치하고 있는 하나의 클러스터를 선정한다. 예를 들어, 어떤 고정 노드(2)가 특정 클러스터에만 신호를 송출하거나 어떤 조합의 복수 고정 노드(2)의 신호 수신이 특정 클러스터에서만 가능한 경우에는 적어도 하나의 고정 노드(2)의 아이디만으로 클러스터가 선정될 수 있다.
클러스터 선정부(55)는 적어도 하나의 고정 노드(2)의 아이디에 기초하여 이동 노드(1)가 위치하고 있는 하나의 클러스터를 선정할 수 없는 경우, 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호의 세기에 기초하여 이동 노드(1)가 위치하고 있는 하나의 클러스터를 선정한다. 예를 들어, 어떤 고정 노드(2)가 서로 이웃하는 두 개의 클러스터에 신호를 송출하거나 어떤 조합의 복수 고정 노드(2)의 신호 수신이 서로 이웃하는 두 개의 클러스터에서 가능한 경우에는 적어도 하나의 신호의 세기에 기초하여 클러스터가 선정될 수 있다. 클러스터 선정부(55)는 이와 같이 선정된 클러스터에 그 주변의 클러스터를 추가함으로써 복수의 클러스터를 선정할 수도 있다. 예를 들어, 이동 노드(1)가 서로 이웃하는 두 클러스터의 경계에 위치하는 경우나 클러스터의 개수를 늘림으로써 무선 측위의 정확도를 향상시키고자 하는 경우에 복수의 클러스터가 선정될 수 있다.
520 단계에서 이동 노드(1)의 무선 측위부(50)의 맵 로더(56)는 무선통신부(10)를 통하여 측위 서버(3)에 510 단계에서 선정된 적어도 하나의 클러스터에 해당하는 맵 데이터를 전송하여 줄 것을 요청하는 신호를 전송한다. 이 신호에는 510 단계에서 선정된 적어도 하나의 클러스터를 나타내는 데이터가 실리게 된다. 530 단계에서 측위 서버(3)는 이동 노드(1)로부터 전송된 맵 데이터의 요청 신호를 수신하면, 본 실시예에 따른 측위 서비스가 제공되는 전 지역에서의 신호 세기의 분포 데이터가 기록된 라디오맵으로부터 그 요청 신호가 나타내는 적어도 하나의 클러스터, 즉 510 단계에서 선정된 적어도 하나의 클러스터에 해당하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도를 나타내는 맵 데이터를 추출한다. 라디오맵은 측위 서버(3)의 데이터베이스에 저장된다.
540 단계에서 측위 서버(3)는 530 단계에서 추출된 맵 데이터를 이동 노드(1)로 전송한다. 550 단계에서 이동 노드(1)의 무선 측위부(50)의 맵 로더(56)는 측위 서버(3)로부터 전송된 맵 데이터를 수신한다. 예를 들어, 맵 로더(56)는 도 7의 (b)에 도시된 바와 같은 맵 데이터를 수신할 수 있다. 도 7의 (b)의 테이블에서 "APm"의 "m" 값은 510 단계에서 선정된 적어도 하나의 클러스터의 지역에 설치된 고정 노드(2)의 아이디의 순번이고, "ALn"의 "n" 값은 이동 노드(1)의 절대 위치(AL, Absolute Location)의 순번이고, "RSSmn"은 "APm"의 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출되어 이동 노드(1)의 절대 위치 "ALn"에서 수신된 신호의 세기이다.
이동 노드(1)의 버퍼(30)에 누적된 패턴 데이터와 측위 서버(3)로부터 수신된 맵 데이터는 서로 매칭 가능하여야 하기 때문에 맵 데이터의 포맷은 패턴 데이터의 포맷과 동일하다. 따라서, 맵 데이터에 대한 설명은 앞서 설명된 패턴 데이터에 대한 설명으로 갈음하기로 한다. 맵 데이터는 무선 측위 서비스가 제공되는 지역에서 수집된 수많은 신호의 세기를 데이터베이스화하여 구축된 라디오맵으로부터 추출되었기 때문에 도 7의 (b)의 "RSSmn" 값은 특정 값으로 표시된다. 이동 노드(1)가 측위 서버(3)의 데이터베이스에 저장된 라디오맵을 수용할 수 있을 만큼의 데이터베이스를 구비하고 있다면, 이동 노드(1)는 그 내부의 데이터베이스에 저장된 라디오맵으로부터 맵 데이터를 추출할 수도 있다. 이 경우, 520, 540, 550 단계는 생략될 수 있으며, 530 단계는 이동 노드(1)에 의해 수행되게 된다.
440 단계에서 이동 노드(1)의 무선 측위부(50)의 비교부(57)는 430 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 550 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도, 즉 이동 노드(1)가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도를 비교함으로써 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 430 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출한다. 보다 상세하게 설명하면, 비교부(57)는 430 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴과 550 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도를 비교함으로써 550 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 430 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 3차원 패턴의 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출한다.
이와 같이, 본 실시예는 430 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 550 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 신호 세기의 분포 패턴간의 서피스 상관도(surface correlation)를 기반으로 430 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 550 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도 내의 어디에 위치하는가를 결정하게 된다. 예를 들어, 이러한 서피스 상관도는 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 주지되어 있는 3차원 셰이프(shape) 매칭 알고리즘을 이용하여 산출될 수 있다. 450 단계에서 이동 노드(1)의 무선 측위부(50)의 절대위치 추정부(58)는 440 단계에서의 비교에 의해 색출된 부분, 보다 상세하게는 색출된 서피스 부분이 지시하는 지도의 절대 위치를 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정한다.
이와 같이, 본 실시예는 종래와 달리 현재 수신된 신호 세기만을 고려하지 않고 지금까지의 복수의 시점에 걸친 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정하기 때문에 이러한 신호 세기의 변화 패턴의 길이를 매우 길게 설정하면 이동 노드(1)의 측위의 실시간성이 떨어질 수도 있다. 그러나, 이동 노드(1)의 현재 위치에 이르기까지의 신호의 세기 변화 패턴을 나타내는 서피스와 맵 데이터가 나타내는 신호 세기의 분포 패턴을 나타내는 서피스간에 그 셰이프 유사도를 3차원 셰이프 매칭 알고리즘을 이용하여 고속으로 판단할 수 있기 때문에 복수 시점에 걸친 신호 세기의 변화 패턴의 길이가 매우 긴 경우에도 이동 노드(1)의 측위의 실시간성을 보장할 수 있다.
도 9-10은 본 실시예의 무선 측위 알고리즘에 따라 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정되는 예들을 도시한 도면이다. 도 9-10에 도시된 3차원 공간 좌표계의 스케일은 도 6에 도시된 3차원 공간 좌표계의 스케일과 동일하며, 도 9-10의 좌측에 도시된 이동 노드(1)의 상대 위치 기반의 패턴 예는 도 8에 도시된 예와 동일하다. 도 9-10의 우측에 도시된 지도의 절대 위치 기반의 패턴 예는 100 미터에 이르는 이동 경로에 대한 신호 세기의 분포 패턴의 지도를 나타낸다. 측위 서버(3)가 제공한 맵 데이터가 나타내는 지도는 도 9-10의 우측에 도시된 지도보다 훨씬 더 크나, 한 지면 크기의 한계로 인해 도 9-10의 우측에는 맵 데이터가 나타내는 지도 중 도 9-10의 좌측에 도시된 패턴과의 매칭과 관련된 부분만 도시되어 있다. 사용자가 20 미터 이동하였을 때에 도 9의 (a)의 좌측에 도시된 서피스 형태의 3차원 패턴이 생성된다.
상술한 바와 같은 서피스 상관도 기반의 매칭 기법에 따르면, 비교부(57)는 도 9의 (a)의 우측에 도시된 패턴 지도 내에서 진하게 표시된 부분을 색출하게 된다. 마찬가지로, 사용자가 40 미터, 60 미터, 80 미터 이동하였을 때에 도 9-10의 (b), (c), (d)의 좌측에 도시된 서피스 형태의 3차원 패턴이 차례로 생성된다. 비교부(57)는 도 9-10의 (b), (c), (d)의 우측에 도시된 패턴 지도 내에서 진하게 표시된 부분을 차례로 색출하게 된다. 절대위치 추정부(58)는 440 단계에서 색출된 부분, 즉 서피스 부분의 복수의 절대 위치 중에서 230 단계에서 추정된 상대 위치, 즉 가장 나중에 추정된 상대 위치에 대응하는 절대 위치를 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정한다. 이러한 상대 위치와 절대 위치의 대응 관계는 두 서피스간의 셰이프 매칭 관계로부터 결정된다. 즉, 절대위치 추정부(58)는 440 단계에서 색출된 서피스 부분의 복수의 절대 위치 중에서 230 단계에서 추정된 상대 위치의 셰이프와 가장 유사한 셰이프를 갖는 부분의 절대 위치를 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정한다.
종래의 무선 측위 기술로 널리 알려진 KNN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘, 파티클 필터(Particle Filter) 알고리즘, 파티클 필터와 PDR의 융합 알고리즘을 비롯한 여러 무선 측위 알고리즘은 공통적으로 현재 수신된 신호 세기만을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정한다. 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화로 인해 라디오맵 구축 당시에 수집된 신호 세기와는 다른 신호 세기가 측정된 경우, 라디오맵 내에서 서로 인접하는 지점들은 유사한 신호 세기 분포를 갖기 때문에 종래 무선 측위 알고리즘은 이동 노드(1)의 현재 위치가 그 실제 위치가 아닌 인접한 다른 위치로 추정될 확률이 매우 높다. 라디오맵 구축 당시에 수집된 신호 세기와 현재 수신된 신호의 세기의 차이가 클수록 측위 오차는 더 커지게 된다.
상술한 바와 같이, 본 실시예의 무선 측위 알고리즘은 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정하기 때문에 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화가 발생하더라도 이동 노드(1)의 현재 위치의 추정 값의 오차가 거의 발생하지 않게 된다. 즉, 본 실시예의 무선 측위 알고리즘은 현재 수신된 신호의 세기뿐만 아니라 이동 노드(1)가 지금까지 거쳐 온 경로에서 수신된 과거의 신호 세기 모두를 고려하여 그 신호 세기의 변화 패턴을 기반으로 이동 노드(1)의 현재 위치를 추정하기 때문에 이동 노드(1)의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 이동 노드(1)의 현재 위치의 추정에 거의 영향을 주지 않게 된다.
종래의 무선 측위 알고리즘에 따라 무선 환경 변화로 인해 현재 수신된 신호의 세기만을 고려할 때에 추정되는 이동 노드(1)의 실제 위치의 인접 지점은 지금까지의 신호 세기의 변화 패턴이 나타내는 경로에서 벗어나는 지점이 된다. 본 실시예에 따르면, 이동 노드(1)가 현재 위치하고 있는 지점에서의 무선 환경 변화는 이동 노드(1)가 지금까지 거쳐 온 경로에서 수신된 신호 세기의 변화 패턴 전체를 변화시킬 수 없으며 이러한 패턴의 현재 시점 부분만을 변화시키게 되므로, 지금까지의 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정하면 종래의 무선 측위 알고리즘에 따라 추정되는 이동 노드(1)의 실제 위치의 인접 지점이 아닌, 이동 노드(1)의 실제 위치를 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정할 가능성이 매우 높다. 물론, 이동 노드(1)의 이동 경로 상의 여러 지점에서 연속적으로 무선 환경 변화가 발생한다면 측위 오차가 발생할 수 있으나 이러한 경우는 거의 발생하지 않는다.
특히, 어떤 고정 노드(2)로부터 수신된 신호의 세기는 그 주변을 지날 때에 피크를 형성하는 데, 이러한 피크는 무선 환경 변화에 크게 영향을 받지 않는 경향을 갖고 있다. 따라서, 본 실시예에 따른 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴의 길이를 그 측위의 실시간성이 보장되는 한도에서 현재 수신된 신호가 피크 또는 피크의 인접 부분이 아니더라도 이동 노드(1)가 이미 거쳐온 경로 상의 여러 신호의 피크 부분을 포함하도록 충분히 길게 해주면 무선 환경 변화에 매우 강인하게 된다. 이에 더하여, 본 실시예에 따른 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴 내의 피크와 피크 사이의 위치 변화는 상대 위치 추정에 따른 오차 누적이 없는 비교적 짧은 거리 내에서의 이동 노드(1)의 상대 위치 추정에 의해 정확하게 추정될 수 있기 때문에 무선 환경 변화가 심한 경우에도 이동 노드(1)의 위치 추정의 정확도가 대폭 향상될 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 실시예에 따른 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴은 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴으로서 이동 노드(1)의 서피스 형태의 3차원 패턴과 맵 데이터의 서피스 형태의 3차원 패턴간의 비교 관점에서 보면, 이동 노드(1)의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 현재 수신된 신호의 세기에 해당하는 서피스 부분의 높이 오차로만 이어지며 무선 환경 변화의 지점이 아닌 다른 지점들에 해당하는 서피스 대부분에는 영향을 주지 않게 된다. 즉, 이동 노드(1)의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 서피스 형태의 일부 변형을 가져올 지라도 서피스의 전체적인 형태에 거의 영향을 주지 않는다.
종래의 무선 측위 알고리즘은 현재 수신된 신호 세기의 수치 값과 라디오맵 내에 분포된 신호 세기의 수치 값을 비교하기 때문에 현재 수신된 신호 세기의 수치 값과 가장 유사한 수치 값을 갖는 이동 노드(1)의 실제 위치의 인접 지점을 이동 노드(1)의 위치로 잘못 추정하게 되는 결과에 이르게 된다. 본 실시예의 무선 측위 알고리즘에 따르면, 이동 노드(1)의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 서피스의 전체적인 형태에 거의 영향을 주지 않기 때문에 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 3차원 패턴의 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출할 때에 현재 수신된 신호의 세기의 오차로 인해 원래 색출하고자 하는 서피스 부분과 다른 서피스 부분을 색출할 가능성은 매우 낮다. 이와 같이, 현재 수신된 신호 세기의 수치 값과 라디오맵 내에 분포된 신호 세기의 수치 값의 비교에 따른 종래 알고리즘의 측위 오차는 원천적으로 차단될 수 있어 이동 노드(1)의 측위 정확도가 대폭 향상될 수 있다.
LTE 망의 기지국은 그 설치에 와이파이 망의 액세스 포인트와 비해 매우 많은 비용이 소비되기 때문에 주변 기지국과 중계 서비스 지역이 가급적 겹치지 않게 주변 기지국으로부터 멀리 떨어져 설치되고 있다. 그 결과, LTE 신호는 실내 및 실외 전역에 고르게 분포되어 있으나, 신호 세기의 변화가 크지 않은 지역이 넓다는 특성을 갖고 있다. 상술한 바와 같이, 종래의 무선 측위 알고리즘은 공통적으로 현재 수신된 신호 세기만을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정하기 때문에 이동 노드(1)의 이동 경로 상에서 측위 지점들간에 신호 세기의 변화가 거의 없는 경우에 그 신호 세기만으로 그 측위 지점들을 구별할 수 없을 뿐만 아니라 주변의 노이즈에 매우 민감하게 반응하여 측위 오차가 매우 크게 된다.
이동 노드(1)의 이동 경로 상에서 서로 인접해 있는 측위 지점들간에는 LTE 신호의 세기 변화가 거의 없는 경우라도 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴의 길이를 이동 노드(1) 측위의 실시간성이 보장되는 한도에서 충분히 길게 해주면 그 신호 세기의 변화 패턴의 길이에 해당하는 이동 거리 내에서는 이동 노드(1)의 정확한 위치 추정이 가능한 정도로 LTE 신호의 세기는 충분히 변화하게 된다. 이에 따라, 본 실시예의 무선 측위 알고리즘은 이동 노드(1)의 이동 경로 상에서 서로 인접해 있는 측위 지점들간에는 LTE 신호의 세기 변화가 거의 없는 경우라도 이동 노드(1)의 위치를 정확하게 추정할 수 있다.
이와 같이, 본 실시예의 무선 측위 알고리즘은 이동 경로 상의 측정 지점들간에 신호 세기의 변화가 거의 없는 LTE 신호를 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 정확하게 추정할 수 있기 때문에 실내를 넘어서 실외를 모두 커버할 수 있는 무선 측위 서비스의 제공을 가능하게 할 수 있다. 결과적으로, 본 실시예의 무선 측위 알고리즘은 건물 실내와 도심 곳곳에 광범위하게 분포하는 LTE 신호를 이용하여 고층빌딩의 영향 없이 도심에서도 높은 정확도의 실내 측위 및 실외 측위가 모두 가능한 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행용의 무선 측위 서비스를 제공할 수 있음에 따라 현재 차량 네비게이션 시스템으로 가장 널리 사용되고 있으나 실내 측위가 불가능하며 도심에서 측위 정확도가 심하게 저하되는 GPS를 대체할 수 있다.
이상에서는 와이파이 신호와 LTE 신호를 이용하는 경우에 대해 본 실시예의 무선 측위 알고리즘의 측위 정확도의 우월성을 설명하였으나 본 실시예에 따른 무선 측위에 이용될 수 있는 신호에는 제한이 없으며, 블루투스, 지그비, 로라 등과 같은 무선 신호의 세기를 이용하여 본 실시예의 무선 측위에 따른 측위가 수행될 수 있다.
310 단계에서 이동 노드(1)의 정확도 산출부(60)는 이동 노드(1)의 이동 경로를 따라 변화되는 이동 노드(1)의 절대 위치의 정확도를 산출한다. 320 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치의 정확도는 일정하지는 않으며 이동 노드(1)의 이동 경로의 분기와 같은 경로 변화, 이동 노드(1)가 지나온 경로 상의 무선 환경의 변화 등으로 인해 항상 변화된다. 상술한 바와 같이, 본 실시예는 430 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 이동 노드(1)가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도와의 비교에 기초하여 이동 노드(1)의 절대 위치를 추정하기 때문에 310 단계에서 정확도 산출부(60)는 이동 노드(1)의 절대 위치의 정확도로서 430 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 맵 데이터가 나타내는 지도 내의 대응 패턴간의 유사도를 산출한다. 여기에서, 지도 내의 대응 패턴은 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 430 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분이다.
본 실시예의 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴과 지도 내의 대응 패턴간의 유사도가 높으면 본 실시예에서 이동 노드(1)의 절대 위치의 정확도가 높게 되고, 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴과 지도 내의 대응 패턴간의 유사도가 낮으면 이동 노드(1)의 절대 위치의 정확도가 낮게 된다. 이와 같이, 본 실시예의 무선 측위 알고리즘에 의해 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치의 정확도는 정량화가 가능하다. 종래에도 GPS와 PDR, GPS와 DR 등을 복합한 측위 알고리즘이 존재하였으나 GPS의 측위 정확도는 정량화가 거의 불가능하다. 이로 인해, GPS의 오차의 정밀한 보상이 어려워 복합 측위 알고리즘의 측위 정확도를 향상시키는 데에 한계가 있었다.
본 실시예의 무선 측위 알고리즘에 의해 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치의 정확도는 30 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 맵 데이터가 나타내는 지도 내의 대응 패턴간의 유사도에 의해 측정됨에 따라 정량화가 가능하기 때문에 이동 노드(1)의 절대 위치의 추정 값의 오차를 그 오차 분만큼 이동 노드(1)의 상대 위치 값을 이용하여 정밀하게 보상할 수 있다. 그 결과, 본 실시예에 따른 복합 측위 알고리즘의 측위 정확도는 종래의 복합 측위 알고리즘에 비해 향상될 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 실시예는 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 패턴과 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 그 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출함으로써 이동 노드(1)의 절대 위치를 추정한다. 따라서, 310 단계에서 정확도 산출부(60)는 430 단계에서 생성된 서피스 형태의 패턴과 440 단계에서 색출된 서피스 부분간의 형태 유사도를 산출함으로써 이동 노드(1)의 절대 위치의 정확도를 산출할 수 있다. 어떤 이미지와 어떤 이미지간의 유사도는 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 주지되어 있는 이미지 유사도 측정 알고리즘을 이용하여 정밀하게 산출될 수 있다. 430 단계에서 생성된 서피스 형태의 패턴과 440 단계에서 색출된 서피스 부분간의 형태 유사도의 산출 값의 정밀도만큼 이동 노드(1)의 절대 위치의 추정 값의 오차가 정밀하게 보상될 수 있어 본 실시예에 따른 복합 측위 알고리즘의 측위 정확도는 종래의 복합 측위 알고리즘에 비해 대폭 향상될 수 있다.
도 11은 본 실시예의 무선 측위 알고리즘에 의해 추정된 절대 위치의 정확도가 낮아지는 예를 도시한 도면이다. 도 11의 (a)에는 550 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도가 도시되어 있고, 도 11의 (b)에는 사용자가 이동하여 분기점에 도착한 예가 도시되어 있다. 도 11의 (a)를 참조하면, 라디오맵에서 현실 세계의 물리적 지형은 복수의 맵링크(map link)와 복수의 맵노드(map node)로 단순화되어 표현된다. 각 맵링크는 사람이나 차량이 지나갈 수 있는 선형의 길을 나타내고, 각 맵노드는 복수의 맵링크가 만나는 지점을 나타내거나 하나의 맵링크가 꺾어지는 지점을 나타내는 맵노드의 형태로 표현된다. 즉, 각 맵노드는 길과 길이 교차하는 지점, 하나의 길이 여러 갈래로 갈라지기 시작하는 지점, 또는 길이 꺾어지는 지점을 나타낸다. 본 실시예에서 각 맵링크는 하나의 클러스터가 된다. 각 맵링크에는 각 클러스터의 순번이 표시되어 있다.
510 단계에서 클러스터 선정부(55)는 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호에 기초하여 이동 노드(1) 주변의 맵노드를 찾고, 본 실시예에 따른 측위 서비스가 제공되는 전 지역의 클러스터들 중에서 그 맵노드 주변의 클러스터들을 선정할 수 있다. 즉, 클러스터 선정부(55)는 이동 노드(1) 주변의 맵노드에 직접 연결된 링크들에 해당하는 클러스터들을 선정할 수 있다. 예를 들어, 510 단계에서 클러스터 선정부(55)는 본 실시예에 따른 측위 서비스가 제공되는 전 지역의 클러스터들 중에서 이동 노드(1)로부터 가장 가깝게 위치하는 맵노드에 직접 연결된 맵링크들에 해당하는 클러스터들을 선정하고, 이와 같이 선정된 클러스터들에 해당하는 맵 데이터를 수신할 수 있다. 이에 따라, 본 실시예는 맵 데이터량의 낭비 없이 이동 노드(1)가 어떤 방향으로 이동하더라도 효율적으로 이동 노드(1)의 현재 위치를 정확하게 측정할 수 있다.
도 11의 (b)에 도시된 바와 같은 경로를 따라 사용자가 이동한다면, 사용자는 2, 6, 9, 13, 16의 순번을 갖는 클러스터들을 통과하게 된다. 그 후, 사용자는 클러스터 16의 맵링크로부터 클러스터 20, 클러스터 23, 클러스터 22의 여러 갈래의 맵링크로 분기되는 지점에 도착하게 된다. 이 때, 사용자는 이 분기점에서 세 개의 후보 경로 중 어느 하나의 경로를 선택해야 하는 상황에 처하게 된다. 사용자는 이 분기점으로부터 좌회전하여 클러스터 16의 맵링크로부터 클러스터 20의 맵링크로 이어지는 첫 번째 후보 경로로 진행할 수도 있고, 이 분기점으로부터 직진하여 클러스터 16의 맵링크로부터 클러스터 23의 맵링크로 이어지는 두 번째 후보 경로로 진행할 수도 있고, 사용자는 이 분기점으로부터 좌회전하여 클러스터 16의 맵링크로부터 클러스터 22의 맵링크로 이어지는 세 번째 후보 경로로 진행할 수도 있다.
도 12는 도 11에 도시된 세 개의 후보 경로의 클러스터 세트를 나타내는 도면이다. 도 12를 참조하면, 첫 번째 후보 경로의 클러스터 세트는 2, 6, 9, 13, 16, 20의 순번을 갖는 클러스터들로 구성된다. 두 번째 후보 경로의 클러스터 세트는 2, 6, 9, 13, 16, 23의 순번을 갖는 클러스터들로 구성된다. 세 번째 후보 경로의 클러스터 세트는 2, 6, 9, 13, 16, 22의 순번을 갖는 클러스터들로 구성된다. 이것으로부터 세 개의 후보 경로는 그 각각을 구성하는 클러스터들 중 마지막 클러스터를 제외한 나머지 클러스터들이 모두 동일함을 알 수 있다.
도 13은 도 12에 도시된 각 클러스터 세트별 버퍼(30)의 패턴 데이터와 맵 데이터간의 비교 예시도이다. 도 13에 도시된 바와 같이, 각 클러스터 내에는 복수의 기준점이 분포되어 있다. 각 기준점은 물리적 지형의 실제 좌표값을 알고 있는 지점을 의미하며, 상술한 바와 같은 맵 데이터의 절대 위치는 각 클러스터 내의 복수의 기준점으로부터 획득될 수 있다. 도 13의 (a)에는 사용자가 분기점의 바로 다음의 기준점에 위치하고 있을 때의 버퍼(30)의 패턴 데이터와 맵 데이터간의 비교의 예가 도시되어 있다. 도 13의 (b)에는 사용자가 분기점으로부터 여섯 번째 기준점에 위치하고 있을 때의 버퍼(30)의 패턴 데이터와 맵 데이터간의 비교의 예가 도시되어 있다. 도 13의 (a), (b)에는 버퍼(30)에 누적된 패턴 데이터와 맵 데이터의 비교가 직관적으로 표현될 수 있도록 하기 위해 첫 번째 후보 경로와 두 번째 후보 경로만이 도시되어 있다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 세 번째 후보 경로에 대해서도 마찬가지로 비교될 수 있음을 이해할 수 있다.
도 13의 (a)에 도시된 바와 같이, 사용자가 분기점 바로 다음의 기준점에 위치하고 있을 때, 440 단계에서 비교부(57)는 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 버퍼(30)에 누적된 패턴 데이터가 나타내는 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 과정에서 버퍼(30)에 누적된 패턴 데이터가 나타내는 신호 세기의 변화 패턴과 세 개의 후보 경로의 신호 세기의 분포 패턴 각각을 비교하게 된다. 보다 상세하게 설명하면, 비교부(57)는 맵 데이터가 나타내는 지도의 이곳 저곳을 탐색하면서 버퍼(30)에 누적된 패턴 데이터가 나타내는 신호 세기의 변화를 그래프화한 3차원 패턴의 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출하는 과정에서 버퍼(30)에 누적된 패턴 데이터가 나타내는 신호 세기의 변화 패턴과 세 개의 후보 경로의 신호 세기의 분포 패턴 각각을 비교하게 된다.
상술한 바와 같이, 첫 번째 후보 경로와 두 번째 후보 경로 각각의 클러스터 세트는 마지막 클러스터를 제외한 나머지 클러스터들이 모두 동일하다. 도 13의 (a)에 도시된 바와 같이, 사용자가 분기점 바로 다음의 기준점에 위치하고 있을 때에 첫 번째 후보 경로와 두 번째 후보 경로를 비교해보면, 마지막 클러스터 내의 하나의 기준점만이 다르고 나머지 기준점들은 모두 동일하게 된다. 그 결과, 이동 노드(1)가 첫 번째 후보 경로로 이동할 때에 생성된 신호 세기의 변화 패턴과 두 번째 후보 경로로 이동할 때에 생성된 신호 세기의 변화 패턴은 하나의 기준점에 해당하는 끝 부분만을 제외하고 동일한 형태를 갖게 된다. 즉, 첫 번째 후보 경로의 서피스 형태의 3차원 패턴과 두 번째 후보 경로의 서피스 형태의 3차원 패턴은 끝 부분만을 제외하고 동일한 셰이프를 갖게 된다.
이에 따라, 본 실시예에 따른 무선 측위 알고리즘은 사용자가 첫 번째 후보 경로로 실제 이동하는 경우에 첫 번째 후보 경로과 두 번째 후보 경로간의 신호 세기의 변화 패턴 차이의 미세함으로 인해 두 번째 후보 경로의 신호 세기의 변화 패턴 버퍼(30)에 누적된 패턴 데이터가 나타내는 신호 세기의 변화 패턴이 첫 번째 후보 경로의 신호 세기의 변화 패턴보다 두 번째 후보 경로의 신호 세기의 변화 패턴에 더 유사하다고 판단할 가능성이 있고, 그 결과 이미 지나온 경로에 비해 측위 정확도가 떨어지게 된다. 마찬가지로, 본 실시예에 따른 무선 측위 알고리즘은 사용자가 두 번째 후보 경로로 실제 이동하는 경우에도 버퍼(30)에 누적된 패턴 데이터가 나타내는 신호 세기의 변화 패턴이 두 번째 후보 경로의 신호 세기의 변화 패턴보다 첫 번째 후보 경로의 신호 세기의 변화 패턴에 더 유사하다고 판단할 가능성이 있다.
도 13의 (b)에 도시된 바와 같이, 사용자가 분기점으로부터 여섯 번째 기준점에 위치하고 있을 때에 첫 번째 후보 경로와 두 번째 후보 경로를 비교해보면, 클러스터 16 내의 여덟 개의 기준점은 동일하나 마지막 클러스터 내의 여섯 개의 기준점이 다르게 된다. 그 결과, 이동 노드(1)가 첫 번째 후보 경로로 이동할 때에 생성된 신호 세기의 변화 패턴과 두 번째 후보 경로로 이동할 때에 생성된 신호 세기의 변화 패턴은 여섯 개의 기준점에 해당하는 부분이 서로 차이가 나게 된다. 즉, 첫 번째 후보 경로의 서피스 형태의 3차원 패턴과 두 번째 후보 경로의 서피스 형태의 3차원 패턴은 여섯 개의 기준점에 해당하는 부분이 서로 다른 셰이프를 갖게 된다. 이와 같이, 도 13의 (b)에 도시된 예는 도 13의 (a)에 도시된 예에 비해 첫 번째 후보 경로와 두 번째 후보 경로간에 신호 세기의 변화 패턴의 차이가 상당히 크게 나타나게 된다.
따라서, 비교부(57)가 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 버퍼(30)에 누적된 패턴 데이터가 나타내는 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출할 때에 세 개의 후보 경로 중 사용자가 실제로 위치하고 있는 경로에 해당하는 패턴 부분을 색출할 가능성이 매우 높아지게 되고, 그 결과 측위 정확도가 대폭 상승된다. 그러나, 사용자가 분기점으로부터 세 개의 후보 경로 중 어느 하나의 경로 진행할 때에 비교부(57)가 분기점 근처의 이동 노드(1)의 절대 위치를 사용자의 실제 이동 경로가 아닌 다른 경로 상의 어떤 지점으로 잘못 추정하였다면, 지도 내에서 사용자가 실제로 위치하고 있는 경로에 해당하는 패턴 부분을 색출할 때까지 계속적으로 사용자의 실제 이동 경로가 아닌 다른 경로 상의 지점들로 이동 노드(1)의 절대 위치를 추정하게 된다.
320 단계에서 이동 노드(1)의 현재위치 결정부(70)는 310 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치의 정확도에 따라 230 단계에서 추정된 상대 위치와 130 단계에서 추정된 절대 위치 중 적어도 하나로부터 이동 노드(1)의 현재 위치를 결정한다. 이와 같이, 본 실시예는 310 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치로 이동 노드(1)의 현재 위치를 항상 결정하는 것이 아니라, 310 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치의 정확도가 낮은 경우에는 이동 노드(1)의 절대 위치 외에 230 단계에서 추정된 상대 위치를 이동 노드(1)의 현재 위치 결정에 반영함으로써 이동 노드(1)가 분기점에 위치하고 있음에 따라 발생되는 무선 측위의 정확도 저하를 방지할 수 있다.
사용자가 스마트폰을 들고 좁은 골목길로부터 넓은 광장으로 진입하는 경우에도 사용자가 분기점에 위치한 경우와 마찬가지로 사용자는 지금까지 지나온 하나의 경로를 벗어나 임의의 여러 경로로 진행할 수 있기 때문에 본 실시예의 무선 측위의 정확도가 떨어지게 된다. 본 실시예는 310 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치의 정확도가 낮은 경우에는 이동 노드(1)의 절대 위치 외에 230 단계에서 추정된 상대 위치를 이동 노드(1)의 현재 위치 결정에 반영함으로써 이동 노드(1)가 좁은 골목길로부터 넓은 광장으로 진입함에 따라 발생되는 무선 측위의 정확도 저하를 방지할 수 있다. 이와 같이, 본 실시예는 하나의 길이 여러 갈래로 갈라지거나 길이 갑자기 넓어지는 경우 등 다양한 경로 변화에 강인한 고정확도의 측위 서비스를 제공할 수 있다.
아주 드물지만 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경의 변화가 버퍼(30)에 누적된 신호 세기의 변화 패턴의 대부분에 영향을 준 경우에는 본 실시예의 무선 측위 알고리즘의 측위 정확도가 떨어질 수 있다. 이 경우에도 본 실시예는 310 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치의 정확도가 낮은 경우에는 이동 노드(1)의 절대 위치 외에 230 단계에서 추정된 상대 위치를 이동 노드(1)의 현재 위치 결정에 반영함으로써 무선 환경의 변화로 인해 버퍼(30)에 누적된 신호 세기의 변화 패턴이 심각하게 변형된 경우에도 무선 측위의 정확도 저하를 방지할 수 있다.
하나의 길이 여러 갈래로 갈라지거나 길이 갑자기 넓어지는 경우 등 다양한 경로 변화나 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경의 변화는 통상적으로 이동 노드(1)의 이동 경로 상에서 극히 짧은 길이로 띄엄띄엄 발생되므로 이동 노드(1)의 이동 경로 전체를 놓고 볼 때에 무선 측위부(50)의 무선 측위 대신에 상대 측위부(40)의 상대 측위가 적용되는 구간이 극히 짧다. 이에 따라, 무선 측위부(50)에 의해 추정된 절대 위치의 정확도가 낮음에 따라 무선 측위부(50)의 무선 측위 대신에 상대 측위부(40)의 상대 측위가 적용되더라도 상대 위치의 연속적인 추정에 따른 종래의 PDR, DR 등 상대 측위 알고리즘의 오차 누적이 거의 발생하지 않게 된다.
320 단계에서 현재위치 결정부(70)는 310 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치의 정확도에 따라 130 단계에서 추정된 절대 위치의 가중치와 230 단계에서 추정된 상대 위치의 가중치를 조절하는 방식으로 이동 노드(1)의 현재 위치를 결정할 수 있다. 이와 같이, 본 실시예는 이동 노드(1)의 절대 위치의 정량화가 가능한 정확도로서 버퍼(30)에 누적된 신호 세기의 변화 패턴과 맵 데이터가 나타내는 지도 내의 대응 패턴간의 유사도에 따라 130 단계에서 추정된 절대 위치의 가중치와 230 단계에서 추정된 상대 위치의 가중치를 조절함으로써 본 실시예의 무선 측위 알고리즘의 측위 오차의 변화에 실시간으로 대응하여 230 단계에서 추정된 상대 위치를 이동 노드(1)의 현재 위치 결정에 반영할 수 있다. 그 결과, 본 실시예는 130 단계에서 추정된 절대 위치의 오차를 230 단계에서 추정된 상대 위치를 이용하여 정밀하게 보상할 수 있게 되어 종래의 복합 측위 알고리즘에 비해 높은 정확도를 갖는 측위 서비스를 제공할 수 있다.
예를 들어, 320 단계에서 현재위치 결정부(70)는 다음 수학식 1에 따라 130 단계에서 추정된 절대 위치의 가중치와 230 단계에서 추정된 상대 위치의 가중치를 조절하는 방식으로 이동 노드(1)의 현재 위치를 결정할 수 있다. 수학식 1에서 "CLvalue"는 320 단계에서 결정된 이동 노드(1)의 현재 위치의 좌표값이다. 여기에서, "CL"은 이동 노드(1)의 현재 위치(CL, Current Location)의 약자이다. "SCvalue"는 130 단계에서 추정된 절대 위치의 좌표값이고, "W1"는 130 단계에서 추정된 절대 위치의 가중치이다. 여기에서, "SC"는 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 서피스 상관도(SC, Surface Correlation)의 약자이다. "{PDR}value"는 230 단계에서 추정된 상대 위치의 좌표값이고, "W2"는 230 단계에서 추정된 상대 위치의 가중치이다. 여기에서, PDR은 상대 측위 알고리즘의 일례일 뿐이며, 본 실시예에서 DR 등 다른 종류의 상대 측위 알고리즘을 사용하여 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정한 경우라면 수학식 1에 DR 등 다른 종류의 상대 측위 알고리즘에 의해 추정된 상대 위치의 좌표값이 적용될 수도 있다.
Figure PCTKR2017015650-appb-M000001
도 14는 도 3에 도시된 320 단계의 상세 흐름도이다. 도 14를 참조하면, 321 단계에서 이동 노드(1)의 현재위치 결정부(70)는 310 단계에서 추정된 절대 위치의 정확도가 높아지면 130 단계에서 추정된 절대 위치의 가중치 W1이 증가되고, 310 단계에서 추정된 절대 위치의 정확도가 낮아지면 130 단계에서 추정된 절대 위치의 가중치 W1이 감소되도록 이동 노드(1)의 절대 위치의 가중치 W1을 조절한다. 322 단계에서 이동 노드(1)의 현재위치 결정부(70)는 310 단계에서 추정된 절대 위치의 정확도가 높아지면 230 단계에서 추정된 상대 위치의 가중치 W2가 감소되고, 310 단계에서 추정된 절대 위치의 정확도가 낮아지면 230 단계에서 추정된 상대 위치의 가중치 W2가 증가되도록 이동 노드(1)의 상대 위치의 가중치 W2를 조절한다. 절대위치 가중치 W1과 상대위치 가중치 W2 의 합은 항상 "1"이다.
예를 들어, 321 단계에서 현재위치 결정부(70)는 310 단계에서 추정된 절대 위치의 정확도의 변화에 정비례하여 130 단계에서 추정된 절대 위치의 가중치 W1이 증감되도록 이동 노드(1)의 절대 위치의 가중치 W1을 조절하고, 322 단계에서 이동 노드(1)의 현재위치 결정부(70)는 310 단계에서 추정된 절대 위치의 정확도의 변화에 반비례하여 230 단계에서 추정된 상대 위치의 가중치 W2가 증감되도록 이동 노드(1)의 상대 위치의 가중치 W2를 조절할 수 있다. 321 단계에서 현재위치 결정부(70)는 이종의 측위 알고리즘을 복합하는 데에 널리 사용되는 칼만 필터(Kalman filter)를 이용하여 상기된 바와 같이 절대위치 가중치 W1과 상대위치 가중치 W2가 증감되도록 절대위치 가중치 W1과 상대위치 가중치 W2 각각을 조절할 수도 있다.
현재위치 결정부(70)가 칼만 필터를 이용하여 절대위치 가중치 W1과 상대위치 가중치 W2 각각을 조절하는 방식으로 이동 노드(1)의 현재 위치의 좌표값을 산출하는 경우는 서로 독립적인 두 개의 추정 값, 즉 이동 노드(1)의 절대위치 좌표값과 상대 위치 좌표값으로부터 하나의 값, 즉 이동 노드(1)의 현재위치 좌표값을 추정하는 경우에 해당하므로, 현재위치 결정부(70)는 이동 노드(1)의 절대위치 좌표값과 상대위치 좌표값 각각의 공분산을 조절하는 방식으로 이동 노드(1)의 현재 위치의 좌표값을 산출할 수 있다. 칼만 필터는 이종의 측위 알고리즘을 복합하는 데에 널리 사용되는 기술로서 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 주지된 기술이기 때문에 본 실시예의 특징이 흐려짐을 방지하기 위하여 더 이상의 상세한 설명을 생략하기로 한다.
321 단계에서 현재위치 결정부(70)는 310 단계에서 산출된 절대 위치의 정확도의 크기에 따라 130 단계에서 추정된 상대 위치와 230 단계에서 추정된 절대 위치 중 어느 하나를 이동 노드(1)의 현재 위치로 결정하도록 절대위치 가중치 W1과 상대위치 가중치 W2 각각을 조절할 수도 있다. 이 경우, 현재위치 결정부(70)는 310 단계에서 산출된 절대 위치의 정확도의 크기에 따라 수학식 1에서 절대위치 가중치 W1과 상대위치 가중치 W2 중 어느 하나를 "1"로 설정하고, 다른 하나를 "0"으로 설정한다. 예를 들어, 현재위치 결정부(70)는 310 단계에서 산출된 절대 위치의 정확도가 기준 정확도를 초과하면 절대위치 가중치 W1을 "1"로 설정하고, 상대위치 가중치 W2를 "0"으로 설정한다. 현재위치 결정부(70)는 310 단계에서 산출된 절대 위치의 정확도가 기준 정확도 이하면 절대위치 가중치 W1을 "0"으로 설정하고, 상대위치 가중치 W2를 "1"로 설정한다.
여기에서, 기준 정확도란 여러 번의 실험을 통해 130 단계에서 추정된 상대 위치의 좌표값이 230 단계에서 추정된 절대 위치의 좌표값보다 이동 노드의 현재 위치의 실제 측정 좌표값에 더 가깝다고 확률적으로 입증된 절대 위치 정확도의 구간 중 최대값을 의미한다. 이와 같이, 본 실시예는 310 단계에서 산출된 절대 위치의 정확도의 크기에 따라 절대위치 가중치 W1과 상대위치 가중치 W2를 매우 간단한 방식으로 설정함으로써 이동 노드(1)의 현재 위치의 정확도를 약간 희생하면서 본 실시예에 따른 복합 측위 장치의 프로세서의 데이터 처리 부담을 대폭 감소시킬 수 있다. 이에 따라, 본 실시예에 따른 복합 측위 알고리즘은 데이터 처리 성능이 낮은 저가의 프로세서를 갖는 장치에도 적용될 수 있다.
323 단계에서 이동 노드(1)의 현재위치 결정부(70)는 321 단계에서 조절된 절대위치 가중치 W1을 130 단계에서 추정된 절대 위치의 좌표값에 적용한다. 예를 들어, 323 단계에서 현재위치 결정부(70)는 수학식 1에 따라 321 단계에서 조절된 절대위치 가중치 W1을 130 단계에서 추정된 절대 위치의 좌표값에 곱하는 방식으로 321 단계에서 조절된 절대위치 가중치 W1을 130 단계에서 추정된 절대 위치의 좌표값에 적용할 수 있다. 321 단계에서 조절된 절대위치 가중치 W1을 130 단계에서 추정된 절대 위치의 좌표값에 곱하는 방식과 다른 방식으로 절대위치 가중치 W1을 130 단계에서 추정된 절대 위치의 좌표값에 적용할 수도 있다.
324 단계에서 이동 노드(1)의 현재위치 결정부(70)는 322 단계에서 조절된 상대위치 가중치 W2를 230 단계에서 추정된 상대 위치의 좌표값에 적용한다. 예를 들어, 324 단계에서 현재위치 결정부(70)는 수학식 1에 따라 322 단계에서 조절된 상대위치 가중치 W2를 230 단계에서 추정된 상대 위치의 좌표값에 곱하는 방식으로 322 단계에서 조절된 상대위치 가중치 W2를 230 단계에서 추정된 상대 위치의 좌표값에 적용할 수 있다. 322 단계에서 조절된 상대위치 가중치 W2를 230 단계에서 추정된 상대 위치의 좌표값에 곱하는 방식과 다른 방식으로 상대위치 가중치 W2를 230 단계에서 추정된 상대 위치의 좌표값에 적용할 수도 있다.
325 단계에서 이동 노드(1)의 현재위치 결정부(70)는 323 단계에서 절대위치 가중치 W1이 적용된 절대 위치의 좌표값과 324 단계에서 상대위치 가중치 W2가 적용된 상대 위치의 좌표값으로부터 이동 노드(1)의 현재 위치의 좌표값을 산출한다. 예를 들어, 325 단계에서 이동 노드(1)의 현재위치 결정부(70)는 323 단계에서 절대위치 가중치 W1이 곱해진 절대 위치의 좌표값과 324 단계에서 상대위치 가중치 W2가 곱해진 상대 위치의 좌표값을 합산함으로써 이동 노드(1)의 현재 위치의 좌표값을 산출할 수 있다. 323 단계에서 절대위치 가중치 W1이 곱해진 절대 위치의 좌표값과 324 단계에서 상대위치 가중치 W2가 곱해진 상대 위치의 좌표값을 합산하는 방식과 다른 방식으로 절대위치 가중치 W1이 적용된 절대 위치의 좌표값과 상대위치 가중치 W2가 적용된 상대 위치의 좌표값으로부터 이동 노드(1)의 현재 위치의 좌표값을 산출할 수도 있다.
한편, 상술한 바와 같은 본 발명의 일 실시예에 따른 복합 측위 방법은 컴퓨터의 프로세서에서 실행 가능한 프로그램으로 작성 가능하고, 이 프로그램을 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록하여 실행시키는 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 컴퓨터는 데스크탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 스마트폰, 임베디드 타입의 컴퓨터 등 프로그램을 실행시킬 수 있는 모든 타입의 컴퓨터를 포함한다. 또한, 상술한 본 발명의 일 실시예에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 램(RAM), 롬(ROM), 마그네틱 저장매체(예를 들면, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형상으로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (18)

  1. 이동 노드의 움직임 감지에 기초하여 상기 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 단계;
    복수의 시점에 걸쳐 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에 기초하여 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계;
    상기 이동 노드의 이동 경로를 따라 변화되는 이동 노드의 절대 위치의 정확도를 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 절대 위치의 정확도에 따라 상기 추정된 상대 위치와 상기 추정된 절대 위치 중 적어도 하나로부터 상기 이동 노드의 현재 위치를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 복합 측위 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 상기 복수의 시점에서 추정된 이동 노드의 복수의 상대 위치에서 복수 회 수신된 적어도 하나의 신호의 세기의 연속적 나열로 표현되는 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴인 것을 특징으로 복합 측위 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하고,
    상기 현재 위치를 결정하는 단계는 상기 절대 위치의 정확도로서 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 지도 내의 대응 패턴간의 유사도를 산출하는 것을 특징으로 하는 복합 측위 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스(surface) 형태의 패턴과 상기 지도 내에서 상기 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출함으로써 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하고,
    상기 정확도를 산출하는 단계는 상기 서피스 형태의 패턴과 상기 색출된 서피스 부분간의 형태 유사도를 산출함으로써 상기 절대 위치의 정확도를 산출하는 것을 특징으로 하는 복합 측위 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 서피스 형태의 패턴과 상기 지도를 비교함으로써 상기 지도 내에서 상기 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출하고, 상기 색출된 서피스 부분이 지시하는 지도의 절대 위치를 상기 이동 노드의 절대 위치로 추정하는 것을 특징으로 하는 복합 측위 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 다차원 공간의 제 1 좌표축에 어느 하나의 고정 노드의 아이디를 매핑하고, 제 2 좌표축에 상기 이동 노드의 상대 위치를 매핑하고, 제 3 좌표축에 상기 어느 하나의 고정 노드로부터 송출된 신호의 세기를 매핑함으로써 결정되는 다차원 공간의 지점에 도트를 표시하는 방식으로 상기 기하학적인 서피스 형태의 패턴을 생성하는 것을 특징으로 하는 복합 측위 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 현재 위치를 결정하는 단계는 상기 절대 위치의 정확도에 따라 상기 추정된 절대 위치의 가중치와 상기 추정된 상대 위치의 가중치를 조절하는 방식으로 상기 이동 노드의 현재 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 복합 측위 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 현재 위치를 결정하는 단계는 상기 절대 위치의 정확도가 높아지면 상기 추정된 절대 위치의 가중치가 증가되고, 상기 절대 위치의 정확도가 낮아지면 상기 추정된 절대 위치의 가중치가 감소되도록 상기 추정된 절대 위치의 가중치를 조절하는 것을 특징으로 하는 복합 측위 방법.
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 현재 위치를 결정하는 단계는 상기 절대 위치의 정확도가 높아지면 상기 추정된 상대 위치의 가중치가 감소되고 상기 절대 위치의 정확도가 낮아지면 상기 추정된 상대 위치의 가중치가 증가되도록 상기 추정된 상대 위치의 가중치를 조절하는 것을 특징으로 하는 복합 측위 방법.
  10. 제 7 항에 있어서,
    상기 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하고,
    상기 정확도를 산출하는 단계는 상기 절대 위치의 정확도로서 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 지도 내의 대응 패턴간의 유사도를 산출하고,
    상기 현재 위치를 결정하는 단계는 상기 산출된 유사도에 따라 상기 추정된 상대 위치의 가중치와 상기 추정된 절대 위치의 가중치를 조절하는 방식으로 상기 이동 노드의 현재 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 복합 측위 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 현재 위치를 결정하는 단계는 상기 산출된 절대 위치의 정확도의 크기에 따라 상기 추정된 상대 위치와 상기 추정된 절대 위치 중 어느 하나를 상기 이동 노드의 현재 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 복합 측위 방법.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 절대 위치를 추정하는 단계는
    상기 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하는 단계;
    상기 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 복합 측위 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 상기 추정된 상대 위치에서 상기 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터를 상기 상대 위치 추정 이전에 추정된 상대 위치에 대한 패턴 데이터에 누적시킴으로써 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 것을 특징으로 하는 복합 측위 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 상기 측정된 각 신호 세기를 상기 추정된 상대 위치에 연관시켜 나타내는 공간도메인 데이터로부터 상기 패턴 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 복합 측위 방법.
  15. 제 1 항 내지 제 14 항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  16. 이동 노드의 움직임 감지에 기초하여 상기 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 상대 측위부;
    복수의 시점에 걸쳐 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에 기초하여 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 무선 측위부;
    상기 이동 노드의 이동 경로를 따라 변화되는 이동 노드의 절대 위치의 정확도를 산출하는 정확도 산출부; 및
    상기 산출된 절대 위치의 정확도에 따라 상기 추정된 상대 위치와 상기 추정된 절대 위치 중 적어도 하나로부터 상기 이동 노드의 현재 위치를 결정하는 현재위치 결정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 복합 측위 장치.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 무선 측위부는
    적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하는 신호 처리부;
    상기 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 패턴 생성부; 및
    상기 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 절대위치 추정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 복합 측위 장치.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 패턴 생성부에 의해 생성된 패턴 데이터를 누적시키기 위한 버퍼를 더 포함하고,
    상기 패턴 생성부는 상기 추정된 상대 위치에서 상기 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터를 상기 버퍼에 저장되어 있는 패턴 데이터에 누적시켜 저장함으로써 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 것을 특징으로 하는 복합 측위 장치.
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