WO2019212200A1 - 다양한 환경에서 위치 정확도가 향상된 무선 측위 방법 및 장치 - Google Patents

다양한 환경에서 위치 정확도가 향상된 무선 측위 방법 및 장치 Download PDF

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WO2019212200A1
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WO
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mobile node
peaks
signal
signal strength
change pattern
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PCT/KR2019/005056
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이택진
김재헌
김철기
이정호
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한국과학기술연구원
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Definitions

  • a wireless positioning method and apparatus for estimating the position of a mobile node using a radio signal is a wireless positioning method and apparatus for estimating the position of a mobile node using a radio signal.
  • 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 devices such as ships and aircrafts.
  • Representative examples of GNSS include the Global Positioning System (GPS) in the United States, GLONASS in Russia, Galileo in Europe, and the Qasi-Zenith Satellite System (QZSS) in Japan.
  • GPS Global Positioning System
  • QZSS Qasi-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 due to radio wave blocking and reflection due to high-rise buildings.
  • Wireless communication may be classified into near field communication and wide area communication.
  • Representative examples of short-range wireless communication include Wi-Fi, Bluetooth, and Zigbee.
  • Representative examples of wide-area wireless communication include 3G, 3G, and 4G. Etc. can be mentioned.
  • Long Term Evolution (LTE) is a kind of 4G wireless communication. Short-range signals such as Bluetooth and ZigBee are not suitable for positioning due to the temporary occurrence and disappearance of the indoor space according to the user's needs. At present, it is known that most indoors have a distribution of Wi-Fi and LTE signals.
  • 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 is mainly used in indoor spaces.
  • This technique divides the interior space into a lattice structure and builds a radio map by collecting and databaseting signal strength values in each unit area. In this way, in the state where the radio map is constructed, the intensity of the signal received at the user's location is compared with the data of the radio map to estimate the user's location.
  • This technique has the advantage of very high positioning accuracy compared to triangulation because it collects data reflecting the spatial characteristics of the room. It is reported that the wireless environment is good and the indoor space is finely divided to collect a lot of signals, and thus the positioning accuracy is improved, which can be improved up to 2-3 meters.
  • the fingerprint technique performs relatively accurate positioning when there is little difference between the signal strength collected at the time of constructing the radio map and the signal strength collected at the time of performing the positioning.
  • changes in the wireless environment such as signal interference between communication channels, expansion of access points, and breakdowns or obstacles that occur frequently in the real world, lead to the collection of signal strengths that differ from the data of radio maps constructed in the past. This will seriously affect accuracy.
  • various attempts have been made to improve positioning accuracy by applying K-Nearbor (KNN), particle filter, etc. to a fingerprint technique.
  • 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 improve the positioning accuracy because a large area where the signal strength is not large change. 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 wireless positioning algorithm cannot operate normally in an environment in which a plurality of repeaters are continuously installed.
  • TDOA Time Difference Of Arrival
  • the present invention provides a wireless positioning method and apparatus for improving the positional accuracy of a mobile node in various environments, such as a tunnel section in which it is difficult to distinguish an applied signal.
  • the present invention provides a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for executing the above-described wireless 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.
  • Wireless positioning method comprises the steps of measuring the strength of at least one signal transmitted from at least one fixed node; Detecting a plurality of peaks in a change pattern of at least one signal strength received from at least one fixed node over a plurality of time points; Detecting a plurality of peaks in a map in the form of a distribution pattern of signal strength in an area where the mobile node is located; And determining a current position of the mobile node based on a comparison of the plurality of peaks detected in the change pattern of the at least one signal intensity and the plurality of peaks detected in the map.
  • 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. Can be.
  • the wireless positioning method includes changing the at least one signal intensity pattern among the plurality of peaks detected in the map by comparing the plurality of peaks detected in the change pattern of the at least one signal intensity with the plurality of peaks detected in the map.
  • the method may further include extracting a plurality of peaks most similar to the plurality of peaks detected in, and determining the current position by using the generated positions of the plurality of most similar peaks detected. You can decide.
  • the wireless positioning method further includes estimating an absolute position of the mobile node based on a comparison of the change pattern of the at least one signal strength with the map, and determining the current position comprises: The occurrence position of the plurality of similar peaks may be used to compensate for the error of the estimated absolute position and determine the absolute position at which the error is compensated as the current position of the mobile node.
  • the determining of the current position may include the estimated absolute in a direction in which an error of a occurrence position of a plurality of peaks detected in the change pattern of the at least one signal intensity with respect to the occurrence position of the plurality of most similar peaks extracted is eliminated. By shifting the position, the error of the estimated absolute position can be compensated.
  • the determining of the current position corresponds to a one-to-one correspondence with a distance between a generation position of any two peaks among a plurality of peaks detected in the change pattern of the at least one signal intensity and the two peaks among the plurality of most similar peaks extracted.
  • the distance between the occurrence positions of the two peaks may be calculated, and the difference between the calculated two distances may be calculated as the position error.
  • the wireless positioning method has a surface pattern having a geometric surface shape graphing a change in at least one signal strength according to a relative change in position of the mobile node, and a surface having a shape most similar to the surface shape in the map.
  • the method may further include extracting a portion, and estimating the absolute position may estimate the absolute position of the map indicated by the extracted surface portion as the absolute position of the mobile node.
  • the extracting may be performed by comparing the ID of each of the plurality of peaks detected in the change pattern of the at least one signal intensity with the ID of each of the plurality of peaks detected in the map. A plurality of peaks most similar to the plurality of peaks detected in the change pattern of the signal intensity of can be extracted.
  • the extracting may include comparing the location patterns of the plurality of peaks detected in the change pattern of the at least one signal intensity with the location patterns of the plurality of peaks detected in the map, wherein the at least one of the plurality of peaks detected in the map is compared. A plurality of peaks most similar to the plurality of peaks detected in the change pattern of the signal intensity of can be extracted.
  • the wireless positioning method includes estimating a speed of the mobile node from a time difference between reception time points of a plurality of peaks detected in the change pattern of the at least one signal strength and a distance between occurrence positions of the plurality of most similar peaks detected. It may further include.
  • the estimating of the speed may include a time difference between a reception time of any two peaks among the plurality of peaks detected in the change pattern of the at least one signal intensity, and a one-to-one correspondence to the two peaks among the plurality of most similar peaks extracted.
  • the speed of the mobile node can be estimated by calculating the distance between occurrence positions of the peaks and dividing the calculated distance by the calculated time difference.
  • the estimating of the speed may include calculating a plurality of time differences by calculating time differences between reception points for two neighboring peaks with respect to the plurality of peaks detected in the change pattern of the at least one signal strength, and calculating the plurality of time differences.
  • Computing a plurality of distances by calculating the distance between the occurrence position for each of the two neighboring peaks with respect to the peak of, and calculates a plurality of speeds from the calculated time difference and the calculated plurality of distances, By calculating the average, the speed of the mobile node can be estimated.
  • the wireless positioning method compensates for the error of the speed of the mobile node calculated from the value of the output signal of the acceleration sensor of the mobile node using the estimated speed, and calculates the relative position of the mobile node from the speed at which the error is compensated. Estimating; And generating a change pattern of the at least one signal strength from the measured at least one signal strength and the relative position of the estimated mobile node.
  • the estimating the relative position may include calculating the error of the calculated speed with respect to the estimated speed by subtracting the estimated speed from the calculated speed, and calculating the calculated speed in a direction in which the calculated speed error is removed. By adjusting, the error of the calculated speed can be compensated.
  • 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.
  • Detecting a plurality of peaks in the change pattern of the at least one signal strength smoothes the change pattern of the at least one signal strength through regression modeling, and thus the change of the flattened signal strength. A plurality of peaks can be detected in the pattern.
  • a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for executing the wireless positioning method on a computer.
  • Wireless positioning device includes a signal processor for measuring the strength of at least one signal transmitted from at least one fixed node; Detecting a plurality of peaks in a change pattern of at least one signal strength received from at least one fixed node over a plurality of time points, and detecting the plurality of peaks in a map in the form of a distribution pattern of signal strengths in the region where the mobile node is located.
  • a peak detector for detecting;
  • a position processor configured to determine a current position of the mobile node based on a comparison between the plurality of peaks detected in the change pattern of the at least one signal intensity and the plurality of peaks detected in the map.
  • a plurality of peaks detected in a change pattern of at least one signal intensity received from at least one fixed node over a plurality of time points and a plurality of peaks detected in a map in the form of a distribution pattern of signal strength in an area where the mobile node is located By determining the current position of the mobile node based on the comparison with the mobile station, it is possible to estimate the position of the mobile node very accurately even if there is a change in the radio environment such as signal interference between communication channels, expansion of access points, failure or obstacles, etc.
  • the TDOA technique which is widely used as an LTE signal-based wireless positioning technology, cannot be used in a communication vulnerable environment where a signal can be received from only one fixed node or in a tunnel section in which a plurality of repeaters are continuously installed.
  • 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.
  • 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 most similar to the plurality of peaks detected in the change pattern of at least one signal strength among the plurality of peaks detected in the map by comparing the plurality of peaks detected in the change pattern of at least one signal intensity with the plurality of peaks detected in the map. Extract a plurality of peaks, and compare the at least one signal intensity variation pattern with a map of a distribution pattern of signal strengths in an area where a mobile node is located by using the occurrence positions of the plurality of most similar peaks thus retrieved.
  • the accuracy of the absolute position of the mobile node can be further improved by compensating for the error of the estimated absolute position based on.
  • An acceleration sensor, a gyro by extracting a plurality of peaks and estimating the speed of the mobile node from a distance between the occurrence positions of the plurality of peaks most similar to the time difference between the reception time points of the plurality of peaks detected in the change pattern of at least one signal intensity
  • the speed of a mobile node can be estimated more accurately than a sensor-based speed estimation method such as a sensor.
  • Sensor-based speed estimation methods such as acceleration sensors have very large speed errors due to sensor bias error and accumulation of errors due to integration. It is not limited to the effects described above, and other effects may be derived from the following description.
  • 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 a radio positioning device of the mobile node 1 shown in FIG. 1.
  • FIG. 3 is a flowchart of a wireless positioning method according to an embodiment of the present invention.
  • step 220 is a detailed flowchart of step 220 illustrated in FIG. 3.
  • FIG. 5 is a view for explaining the principle of pattern formation in step 320 of FIG.
  • 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 illustrating an example of a change pattern of signal strength received by a vehicle passing through a tunnel section.
  • FIG. 12 is a contrast diagram of the signal change pattern generated in step 320 illustrated in FIG. 3 and the signal distribution pattern received in step 450.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example in which a change pattern of signal strength is flattened by the peak detector 21 shown in FIG. 2.
  • FIG. 14 is a detailed flowchart of operation 630 illustrated in FIG. 3.
  • FIG. 15 is an exemplary diagram of speed estimation of the speed processor 23 shown in FIG. 2.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating an example of position error correction at step 650 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 it is fixedly installed in a certain area, such as an access point (AP) in a Wi-Fi network, a base station in an LTE network, and a repeater that amplifies and retransmits a radio signal to relay wireless communication of a mobile node.
  • AP access point
  • 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 relates to a wireless positioning method and apparatus for providing a positioning service using a wireless signal such as a Wi-Fi signal, a Long Term Evolution (LTE) signal, and the like.
  • a wireless signal such as a Wi-Fi signal, a Long Term Evolution (LTE) signal, and the like.
  • LTE Long Term Evolution
  • the present invention relates to a wireless positioning method and apparatus for improving the location accuracy of a mobile node in various environments such as a section.
  • wireless positioning method and a wireless positioning device will be referred to simply as “wireless positioning method” and "wireless 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 a radio positioning device of the mobile node 1 shown in FIG. 1.
  • the wireless 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 scan unit 11, a signal processing unit 12, Relative position estimating unit 13, domain converting unit 14, pattern generating unit 15, cluster selecting unit 16, map loader 17, signal comparing unit 18, absolute position estimating unit 19,
  • the peak detector 21, the peak comparator 22, the speed processor 23, and the position processor 24 are configured.
  • 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 wireless positioning device.
  • 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 smart phone, 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 of the acceleration sensor and the gyro sensor as described above, and instead of such a sensor, an encoder, a geomagnetic sensor, or the like. May be used.
  • FIG. 3 is a flowchart of a wireless positioning method according to an embodiment of the present invention.
  • the radio positioning method according to the present embodiment is composed of the following steps executed by the radio positioning apparatus of the mobile node 1 shown in FIG.
  • the scan unit 11, the signal processor 12, the relative position estimator 13, the domain converter 14, the pattern generator 15, and the cluster selector illustrated in FIG. 2 will be described.
  • the map loader 17 the signal comparator 18, the absolute position estimator 19, the peak detector 21, the peak comparator 22, the speed processor 23, and the position processor 24 It will be described in detail.
  • the scan unit 11 of the mobile node 1 receives at least one signal transmitted from at least one fixed node 2 by periodically scanning a frequency band of wireless communication through the wireless communication unit 10. .
  • 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 11. 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 sampling rate of the time domain data increases, the data amount of the time domain data increases, so that the time required for the absolute position estimation of the mobile node 1 may increase as the data processing load of the mobile node 1 increases.
  • 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.
  • step 120 the signal processor 12 of the mobile node 1 measures the strength of each signal received in step 110.
  • step 130 the signal processor 12 of the mobile node 1 generates time domain data indicating the signal strengths measured in step 120 in association with any one time point.
  • 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 12 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 processing unit 12 of the mobile node 1 may transmit 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 120.
  • Time domain data including at least one signal strength set ⁇ RSS mn , ... ⁇ TD , which combines the strength of each signal measured in the step into one set, is generated.
  • 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 11 scans the surrounding signals three times. If the scan unit 11 receives only one signal transmitted from the fixed node 2 having the second ID during the third signal scan, the time domain data includes only one signal strength set RSS 23 . If the scan unit 11 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 when the third signal is scanned, 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 302 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 130 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 relative position estimator 13 of the mobile node 1 periodically receives an output signal of the sensor unit 20.
  • the relative position estimating unit 13 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 position estimating unit 13 of the mobile node 1 may move the mobile node 1 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 relative position estimating unit 13 compensates for the error of the speed of the mobile node 1 calculated from the value of the output signal of the acceleration sensor using the speed estimated by the speed processing unit 21,
  • the relative position of the mobile node 1 is estimated from the speed at which the error is compensated for.
  • the previous position of the mobile node 1 becomes the reference point of the cluster to be described below when the radio 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 time of each signal is replaced with the relative position of the mobile node 1 at the reception time.
  • the government 13 preferably calculates the relative position of the mobile node 1 periodically in synchronization with the scan period of the scan unit 11.
  • the relative position estimating unit 13 may calculate the relative position of the mobile node 1 at a period shorter than the scan period of the scan unit 11.
  • 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 is used to estimate the relative position of the mobile node 1. Different navigation algorithms may be used depending on the type of device.
  • step 220 illustrated in FIG. 3 includes the following steps executed by the relative position estimating unit 13 shown in FIG. 2.
  • the relative position estimator 13 may estimate the relative position of the mobile node 1 using a PDR (Pedestrian Dead Reckoning) algorithm.
  • the relative position estimating unit 13 can estimate the relative position of the mobile node 1 using a dead reckoning (DR) algorithm.
  • DR dead reckoning
  • the relative position estimating unit 13 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 method of calculating the moving distance and the moving direction of the mobile node 1 shown in FIG. 4 may be applied to an existing relative position estimation algorithm such as a PDR or DR algorithm, and a Kalman filter may be additionally applied to reduce the positioning error.
  • the relative position estimating unit 13 integrates the acceleration of the mobile node 1 indicated by the signal output from the acceleration sensor of the sensor unit 20 from the previous time point to the current time point according to Equation 1 below.
  • the speed of the mobile node 1 between the present time points is calculated.
  • the current time point means a time point at which the relative position estimator 13 currently receives an output signal of the acceleration sensor of the sensor unit 20.
  • the relative position estimator 13 periodically calculates the relative position of the mobile node 1 in synchronization with the scan period of the scan unit 11. The output signal of the acceleration sensor of the current sensor unit 20 is received.
  • the previous time point refers to a time point at which the relative position estimator 13 finally receives an output signal of the acceleration sensor of the sensor unit 20 to estimate the relative position of the mobile node 1 before the current time point. If the relative position of the mobile node 1 has not been estimated before the present time, the wireless positioning method according to the present embodiment is executed so that the relative position estimating unit 13 outputs the output signal of the acceleration sensor of the sensor unit 20. It is the first time input.
  • Equation 1 "v s " is the speed of the mobile node 1 between the previous time point and the current time point calculated in step 221
  • t 1 is the previous time point
  • t 2 is the current time point
  • a s is the acceleration indicated by the output signal of the acceleration sensor of the sensor unit 20
  • a r is the actual acceleration of the mobile node 1
  • e is the acceleration to the actual acceleration of the mobile node (1)
  • This is the error of acceleration indicated by the output signal of the sensor.
  • the acceleration indicated by the output signal of the acceleration sensor is different from the actual acceleration of the mobile node 1 due to the bias error of the acceleration sensor or the like.
  • the acceleration "a s " represented by the output signal of the acceleration sensor is the output signal of the acceleration sensor with respect to the actual acceleration “a r “ of the mobile node 1 and the actual acceleration of the mobile node 1. It becomes the sum of the error “e” of the acceleration shown.
  • the velocity "v s " of the mobile node 1 calculated in step 221 is an output signal of the acceleration sensor with respect to the integration of the actual acceleration "a r “ of the mobile node 1 and the actual acceleration of the mobile node 1. It is the sum of integration of the error "e” of the acceleration indicated by.
  • step 222 the relative position estimator 13 checks whether the speed of the mobile node 1 estimated between the previous time point and the current time point is present by the speed processor 23 in step 640.
  • the speed of the mobile node 1 estimated by the speed processor 23 between the previous time point and the current time point means the speed of the mobile node 1 estimated in step 640 executed immediately before the execution of step 222. do.
  • the wireless positioning method shown in FIG. 3 is repeatedly executed, the execution time of one time is very short within approximately 1 second, so that the actual speed of the mobile node 1 at the execution point of step 222 and immediately before execution of the step 222 are executed.
  • the estimated speed of the mobile node 1 in step 640 is almost no difference.
  • the process proceeds to step 223; otherwise, the process proceeds to step 225.
  • the relative position estimating unit 13 estimates the movement between the previous time point and the current time point by the speed processor 23 in step 640 from the speed of the mobile node 1 calculated in step 221 according to Equation 2 below.
  • the speed of the mobile node 1 calculated in step 221 With respect to the speed of the mobile node 1 estimated between the previous time point and the current time point by the speed processor 23 in step 640.
  • v r is the speed of the mobile node 1 estimated between the previous time point and the current time point by the speed processor 23 in step 640.
  • the relative position estimator 13 compensates for the error in the speed of the mobile node 1 calculated in step 221 using the speed error calculated in step 223.
  • the relative position estimating unit 13 adjusts the speed of the mobile node 1 calculated in step 221 in the direction in which the speed error calculated in step 223 is removed. Can compensate for the error in speed.
  • the speed "v r " of the mobile node 1 estimated by the speed processor 23 in step 640 is moved relative to the speed "v s " of the mobile node 1 calculated in step 221. The value is very close to the actual speed of node 1.
  • the speed "v s " of the mobile node 1 calculated in step 221 is the sum of the speed "v r " of the mobile node 1 estimated by the speed processor 23 and the speed error calculated in step 223. Can be. As described in Equation 2, when the error calculated in step 223 converges to "0", the error of the speed "v s " of the mobile node 1 calculated in step 221 may be eliminated.
  • the relative position estimator 13 integrates the speed of the mobile node 1 calculated in step 221 or the speed of the mobile node 1 compensated in step 224.
  • the moving distance of 1) is calculated.
  • the relative position estimator 13 integrates the angular velocity of the mobile node 1 indicated by the signal output from the gyro sensor of the sensor unit 20 from the previous time point to the current time point to move between the previous time point and the current time point.
  • the movement direction of the node 1 is calculated.
  • the relative position of the mobile node 1 estimated in step 220 is used for generation of spatial domain data.
  • the spatial domain data of this embodiment includes a plurality of relative positions estimated in the past in addition to the relative position of the mobile node 1 currently estimated.
  • the relative position estimating unit 13 may repeatedly perform steps 221 to 225 with respect to the past estimated relative positions, thereby compensating for the errors of the past estimated relative positions using the estimated velocity in step 640. have.
  • the accuracy of the spatial domain data of the present embodiment can be improved, and as a result, the positioning accuracy can be improved.
  • the positioning error is very severe due to the bias error of the acceleration sensor and the accumulation of errors due to the integration.
  • this embodiment compensates for the error of the speed of the mobile node 1 calculated from the value of the output signal of the acceleration sensor by using the speed of the mobile node 1 estimated by the speed processor 23.
  • the relative position error of the mobile node 1 can be greatly reduced, and as a result, the positional accuracy of the mobile node 1 can be greatly improved.
  • the relative position estimating unit 13 When executed again after the radiolocation method shown in FIG. 3 is executed, the relative position estimating unit 13 performs the estimated movement in step 520 after the estimation of the absolute position of the mobile node 1 in step 520, which will be described below.
  • the relative position of the mobile node relative to the absolute position of node 1 is estimated. Therefore, after the change pattern of at least one signal strength is generated according to the relative change of the position of the mobile node 1 over the plurality of viewpoints in step 320, that is, the absolute position of the mobile node 1 after the plurality of viewpoints.
  • a change pattern of at least one signal strength is generated according to a relative change in the position of the mobile node 1 from the relative position of the mobile node estimated with respect to.
  • 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, errors in the relative position of the mobile node 1 accumulate. 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. In the present embodiment, since 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 positioning according to the present embodiment is much higher than that of a technique incorporating a relative position estimation algorithm such as PDR and DR into a 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 the relative position of the mobile node 1 estimated thereafter 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 position is as many as the above mentioned number. Until the position is estimated, it becomes the relative position estimated immediately before the relative position to be estimated currently.
  • the domain converter 14 of the mobile node 1 associates the time domain data generated in step 130 with each signal strength measured in step 120 to the relative position of the mobile node 1 estimated in step 230. Convert to the spatial domain data shown.
  • the domain conversion unit 14 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” in the subscript 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 position estimator 13 estimates the third relative position. .
  • the relative position of the mobile node 1 corresponding to the reception point of each signal may be determined from the relative positions estimated from various viewpoints. 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 reception timings of the plurality of signal strength sets ⁇ RSS mn , ... ⁇ TD included in the time domain data generated in step 130 each time the radio positioning method according to the present embodiment is executed are all the same.
  • the relative positions of the plurality of signal strength sets ⁇ RSS mn , ... ⁇ SD included in the spatial domain data converted in step 310 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.
  • the spatial domain data can be expressed in various formats in addition to the formats described above.
  • the pattern generator 15 of the mobile node 1 may determine the location of the mobile node over a plurality of viewpoints from at least one signal strength measured in step 120 and the relative position of the mobile node 1 estimated in step 230. Generates a change pattern of at least one signal strength according to a relative change of.
  • the pattern generation unit 15 is configured to determine 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.
  • the wireless 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, and is shown in FIG. 3 while the wireless positioning apparatus shown in FIG. 2 is driven. The steps are repeated continuously.
  • FIG. 5 is a view for explaining the principle of pattern formation in step 320 of FIG.
  • 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 radio positioning method shown in FIG. 3 is repeatedly executed several times, 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 measured each time the radio positioning method shown in FIG. 3 is executed, 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 a 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 14, the signal strength generated by the pattern generator 15 as shown in (c) of FIG.
  • the change pattern is represented by a continuous sequence of the strengths of the signals received a plurality of times at a plurality of relative positions of the mobile node 1 estimated at a plurality of points in time.
  • the change pattern of the at least one signal intensity generated by the pattern generator 15 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 wireless 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 15 is preferably the same resolution as the coordinate resolution of the radio map or as low as a multiple ratio.
  • 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 coordinate resolution unit of the radio map, that is, a resolution unit of coordinates for indicating the relative position of the mobile node 1
  • the plurality of dots that are close to each other A dot is generated as a change pattern of the signal strength as an effect such as representing a signal strength as one dot.
  • the unit of coordinate resolution of a radio map is 1 meter, several dots gathered within 1 meter are generated as if the signal intensity is changed as a single dot to generate a signal intensity change pattern. 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 310. Create a pattern.
  • the pattern of the at least one signal strength generated by the pattern generator 54 in step 320 is at least one fixed node indicated 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 set of signal intensity included in the spatial domain data converted in step 310 ⁇ RSS mn, ... ⁇ , each set of signal strength RSS SD 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 strength compared with the map represented by the map data in step 510 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.
  • 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.
  • the 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 310 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.
  • the order of the relative position of the node 1 corresponds to the coordinate value of the y-axis in the three-dimensional space, and "RSS mn " is sent from the fixed node 2 having the ID of "APm” and the relative position 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.
  • the surface-shaped three-dimensional pattern is extended by the addition of the moving distance.
  • the curvature of the surface is caused by the difference in intensity between signals transmitted from the fixed nodes 2 adjacent to each other, that is, the difference between "RSS mn " adjacent to each other.
  • the cluster selecting unit 16 of the mobile node 1 selects at least one cluster from clusters of all regions where the positioning service according to the present embodiment is provided based on at least one signal received in step 110. do.
  • the whole area where the radio location service is provided is divided into a plurality of clusters.
  • the cluster selecting unit 16 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. For example, if a fixed node 2 transmits a signal only to a specific cluster, or if a combination of multiple fixed nodes 2 can receive a signal only from a specific cluster, the cluster may only be identified by the ID of at least one fixed node 2. Can be selected.
  • the cluster selecting unit 16 determines 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 selecting unit 16 may select a plurality of clusters by adding a cluster around the cluster to the selected cluster. 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 420 the map loader 17 of the mobile node 1 requests to transmit the map data corresponding to at least one cluster selected in step 410 to the positioning server 3 through the wireless communication unit 10. Send it.
  • the signal is loaded with data representing at least one cluster selected in step 410.
  • step 430 when the positioning server 3 receives the request signal for the map data transmitted from the mobile node 1, the radio map in which distribution data of signal strengths in all regions where the positioning service according to the present embodiment is provided is recorded. Map data representing a map in the form of a distribution pattern of signal strength in at least one cluster represented by the request signal, that is, at least one cluster selected in step 410, is extracted.
  • the radio map is stored in the database of the positioning server 3.
  • the positioning server 3 transmits the map data extracted in step 430 to the mobile node 1.
  • the mobile node 1 receives map data transmitted from the positioning server 3.
  • the mobile node 1 can receive map data as shown in FIG. 8 (b).
  • 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 410, and the "n" value of "ALn”.
  • As the sequence number of the absolute position (AL, Absolute Location) of the mobile node 1 "RSS mn " is sent from the fixed node (2) having the ID of "APm", the absolute position "ALn” of the mobile node (1) The strength of the signal received at.
  • the format of the map data is the same as that of the pattern data. Therefore, the description of the map data will be replaced with the description of the pattern data described above. Since the 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. 8B 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 420, 440, and 450 may be omitted, and step 430 may be performed by the mobile node 1.
  • the signal comparator 18 of the mobile node 1 includes a map represented by the change pattern of the at least one signal intensity generated in step 320 and the map data received in step 450, that is, the mobile node 1 is located.
  • the portion having the pattern most similar to the change pattern of the at least one signal strength generated in step 320 is searched for in the map represented by the map data.
  • the signal comparator 18 compares a three-dimensional pattern of a geometric surface form graphing a change in at least one signal intensity generated in step 320 with a map represented by map data received in step 450. As a result, the surface portion having the shape most similar to the surface shape of the three-dimensional pattern obtained by graphing the change in the at least one signal intensity generated in step 320 within the map represented by the map data received in step 450 is searched for.
  • the present embodiment is generated in step 320 based on the surface correlation between the change pattern of at least one signal strength generated in step 320 and the distribution pattern of signal strength represented by the map data received in step 450.
  • the change pattern of the at least one signal strength is determined where it is located in the map represented by the map data received in step 450.
  • such surface correlation may be calculated using a three-dimensional shape matching algorithm that is well known to those skilled in the art.
  • the absolute position estimating unit 19 of the mobile node 1 determines the absolute position of the map indicated by the portion extracted by the comparison in step 510, and more particularly, the surface portion that has been extracted.
  • the absolute position of the mobile node 1 estimated as the absolute position and thus determined is determined as the current position of the mobile node 1.
  • 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. Is the same as the example shown in FIG.
  • the 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 represented by the map data provided by the positioning server 3 is much larger than the map shown on the right side of Figs. 9-10, but the map data shown on the right side of Figs. Only parts related to matching with the pattern shown on the left side of 9-10 are shown.
  • a three-dimensional pattern in the form of a surface shown on the left side of FIG. 9A is generated.
  • the comparator 57 searches for the darkly displayed portion in the pattern map shown on the right side of FIG. Similarly, when the user moves 40 meters, 60 meters, and 80 meters, three-dimensional patterns in the form of surfaces shown on the left side of FIGS. 9-10 (b), (c), and (d) are sequentially generated. The comparator 57 sequentially searches for the areas marked in dark in the pattern map shown on the right side of FIGS. 9-10 (b), (c) and (d).
  • the absolute position estimating unit 58 selects the absolute position corresponding to the relative position estimated in step 230, that is, the last estimated relative position among the plurality of absolute positions of the portion extracted in step 510, that is, the surface portion. Estimate the absolute position of.
  • 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.
  • KNN K-Nearest Neighbor
  • Particle Filter algorithm Particle Filter and PDR fusion algorithm
  • PDR fusion algorithm which are widely known as the conventional radio positioning technology
  • KNN K-Nearest Neighbor
  • Particle Filter algorithm Particle Filter
  • PDR fusion algorithm PDR fusion algorithm
  • the wireless positioning algorithm of the present embodiment estimates the position of the mobile node 1 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 viewpoints. Even if there is a change in the radio environment such as signal interference between each other, expansion of an access point, failure or obstacle, and the like, an error of the estimated value of the current position of the mobile node 1 hardly occurs. That is, the wireless positioning algorithm of the present embodiment considers not only the strength of the currently received signal, but also the past signal strength received in the path that the mobile node 1 has passed so far, based on the change pattern of the signal strength. Since the current position of (1) is estimated, the change in the radio environment at the current position of the mobile node 1 has little effect on the estimation of the current position of the mobile node 1.
  • 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 gone through 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 actual position of the mobile node 1 is assumed to be the absolute position of the mobile node 1, not the adjacent point of the actual position of the mobile node 1 estimated according to the algorithm.
  • the radio environment changes continuously at various points on the movement path of the mobile node 1, a positioning error may occur, but such a case rarely occurs.
  • the intensity of the signal received from a fixed node 2 forms a peak as it passes around, and this peak tends not to be significantly affected by changes in the radio environment. Accordingly, the mobile node 1 has already determined that the length of the change pattern of the signal strength used for the wireless positioning according to the present embodiment is not a peak or an adjacent portion of the peak, so long as the real time of the positioning is guaranteed. Making it long enough to cover the peaks of the various signals along the path will make it very robust to changes in the wireless environment.
  • the position change between the peak and the peak in the change pattern of the signal strength used for positioning according to the present embodiment is estimated relative position of the mobile node 1 within a relatively short distance without error accumulation according to the relative position estimation. Since it can be accurately estimated by, the accuracy of the position estimation of the mobile node 1 can be greatly improved even when the radio environment changes severely.
  • the change pattern of the signal strength used for the radio positioning according to the present embodiment is 3 in the form of a geometric surface graphing 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. Only the height error of the surface portion corresponding to the intensity will not affect most of the surface other than the point of change of the wireless environment. That is, changes in the radio environment at the current location 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 can 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 of the signal strength between the 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 length of the change pattern of the signal strength used in the wireless positioning of the present embodiment is determined by the position of the mobile node 1 positioning. If the length is sufficiently long in the real time guarantee range, the strength of the LTE signal is sufficiently changed so that accurate position estimation of the mobile node 1 can be performed within the moving distance corresponding to the length of the change pattern of the signal strength. Accordingly, the wireless positioning algorithm of the present embodiment can accurately estimate the position of the mobile node 1 even when there is little change in the strength of the LTE signal between the positioning points adjacent to each other on the mobile node 1's movement path. .
  • 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.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a change pattern of signal strength received by a vehicle passing through a tunnel section.
  • GNSS for example GPS
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a change pattern of signal strength received by a vehicle passing through a tunnel section.
  • GNSS for example GPS
  • the Wi-Fi communication is not possible in the tunnel section, but a wireless environment is established to enable LTE communication suitable for a vehicle moving at high speed. Since the base station of the LTE network cannot be continuously installed in the tunnel due to its installation cost and space, several repeaters are installed inside the tunnel to amplify and retransmit radio signals between the base station and the base station.
  • FIG. 11 An experiment in which a vehicle equipped with a wireless positioning apparatus according to the present embodiment measures the intensity of signals transmitted from six base stations when passing through a tunnel section in which six base stations are installed is shown in FIG. 11. .
  • the ground surface coordinates of the point where the driving of the vehicular radio positioning device is started are set to (0, 0), and the east-west direction and the north-south direction are displayed on a scale of 1000m increments based on the point.
  • the coordinates of the point where the vehicle enters the tunnel is approximately ( ⁇ 2000, 0).
  • the strength change of the signal received from the first base station is a thick one-dot chain line
  • the strength change of the signal received from the second base station is a thin one-dot line
  • the strength change of the signal received from the third base station is a thick dotted line
  • the fourth base station The change in intensity of the signal received from is indicated by a thin dotted line
  • the change in intensity of the signal received from the fifth base station is indicated by a thick solid line
  • the change in intensity of the signal received from the sixth base station is indicated by a thin solid line.
  • the strength of the signal transmitted from the fixed node 2 such as the access point of the Wi-Fi network, the base station of the LTE network, etc. is attenuated approximately in inverse proportion to the square of the distance from the fixed node 2.
  • the intensity of the signal sent out from the repeater is also attenuated in approximately inversely proportional to the square of the distance from the fixed node 2, as with other types of fixed nodes 2. That is, the closer the vehicle is to the repeater, the stronger the signal received from the repeater, and the farther from the repeater, the weaker the signal received from the repeater.
  • the vehicle passes a section in which a plurality of repeaters are continuously installed the strength of the signal received by the vehicle becomes stronger and then weaker. It can be seen from FIG. 11 that there are several peaks in the change pattern of the signal strength for each base station, and it can be predicted that a repeater is installed at the occurrence point of each peak.
  • the change pattern of the signal strength used for the absolute position estimation of the present embodiment is related to the ID of the fixed node 2 that sent the signal and the relative position of the mobile node 1 that received the signal. It means a change pattern of the signal strength indicating the signal strength. Since the repeater is installed in a signal shadow area near a base station and serves to amplify and retransmit the signal transmitted from the base station, the ID of the signal transmitted from the repeater, that is, the ID of the fixed node 2 that transmitted the signal is It is the same as the ID of the base station. Even when a plurality of repeaters are installed in a signal shadow area near a base station, the IDs of signals transmitted from the plurality of repeaters are all the same.
  • the IDs of the signals transmitted from the plurality of repeaters are all the same.
  • a peak of signal strength occurs several times while the signal strength indicating one fixed node 2 increases and then decreases.
  • the peak portion of the change pattern of the signal strength is more robust to noise than the other portions.
  • the mobile node 1 may be used in various environments, such as a communication vulnerable environment capable of receiving a signal from only one fixed node or a tunnel section in which it is difficult to distinguish which signal is transmitted from which fixed node as a plurality of repeaters are continuously installed.
  • a wireless positioning algorithm that can improve the positional accuracy of C. H) will be described.
  • the peak detector 21 of the mobile node 1 may include a change pattern of at least one signal intensity generated in operation 320, that is, at least one signal received from the at least one fixed node 2 over a plurality of time points. A plurality of peaks are detected in the change pattern of intensity.
  • FIG. 12 is a contrast diagram of the signal change pattern generated in step 320 illustrated in FIG. 3 and the signal distribution pattern received in step 450.
  • FIG. 12B shows an example of a change pattern of signal strength received over a plurality of time points in a tunnel section in which a plurality of repeaters, which are a kind of the plurality of fixed nodes 2, are continuously installed.
  • the IDs of the plurality of fixed nodes 2 that have sent out a plurality of signals are all the same.
  • only one ID is mapped to the x-axis of the three-dimensional coordinate system shown in FIG. It can be expressed in a coordinate system.
  • the x-axis of the two-dimensional coordinate system shown in (b) of FIG. 12 corresponds to the y-axis of the three-dimensional coordinate system and corresponds to the relative position of the mobile node 1 instead of the relative position of the mobile node 1 for the velocity estimation of the mobile node 1.
  • the reception time is mapped, and the y-axis of the two-dimensional coordinate system corresponds to the z-axis of the three-dimensional coordinate system, and the intensity of the signal transmitted from each fixed node 2 is mapped.
  • the plurality of peaks detected in step 610 are indicated by dots in FIG. 12B.
  • the domain converter 14 converts the time domain data generated in step 130 into spatial domain data, and the mobile node 1 corresponding to the reception time of each signal is received. Since the relative position is replaced with the relative position of), the relative position of the change pattern of the at least one signal strength generated in step 320 may be replaced with the reception point of each signal.
  • the peak detector 21 of the mobile node 1 determines a plurality of peaks on a map indicated by the map data received in step 450, that is, a map in the form of a distribution pattern of signal strength in an area where the mobile node 1 is located. Detect. Peak detection at step 620 may be performed by the positioning server 3. In this case, the positioning server 3 can provide the plurality of peaks detected in this manner to the mobile node 1 in the form of a map.
  • 12A illustrates an example of a distribution pattern of signal strengths in the same tunnel section as the tunnel section of FIG. 12A. Accordingly, the IDs of the plurality of fixed nodes 2 that have transmitted the plurality of signals shown in FIG. 12A are the same as in FIG.
  • step 450 the map represented by the map data received in step 450 is shown.
  • the absolute position of the mobile node 1 is mapped to the x-axis of the two-dimensional coordinate system shown in FIG. 12A, and the intensity of the signal transmitted from each fixed node 2 is mapped to the y-axis of the two-dimensional coordinate system. .
  • the plurality of peaks detected in step 620 are indicated by dots in FIG. 12A. Even if the signal is received in the same tunnel section, the intensity change pattern of the signal received by the vehicle due to the noise, the speed of the vehicle, etc., which changes every time, is inevitably different depending on the reception time.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example in which a change pattern of signal strength is flattened by the peak detector 21 shown in FIG. 2.
  • the change pattern of at least one signal intensity generated in step 320 is very irregular as shown in FIG. 13 due to such noise. It appears in a swinging form.
  • the change pattern of the at least one signal strength generated in step 320 is closer to the fixed node 2, and the stronger the signal, the weaker the signal is. Form, i.e., curved as shown in FIG. It can be seen from FIG. 13 that the peak position of the change pattern of the signal strength may change slightly every time the signal strength is measured due to noise.
  • step 610 the peak detector 21 of the mobile node 1 smoothes the change pattern of at least one signal strength generated in step 320 through regression modeling to increase the accuracy of peak detection.
  • a plurality of peaks can be detected in the change pattern of the flattened signal intensity.
  • the change pattern of the at least one signal intensity generated in step 320 is flattened through regression modeling, the change pattern of the at least one signal intensity is returned to the change pattern of the actual signal strength in the noise-free environment, thereby being less affected by noise.
  • step 620 the peak detector 21 performs a regression modeling on the distribution pattern of signal strength in the region where the mobile node 1 is located, so that the peak detection result in step 620 matches the peak detection result after flattening in step 610.
  • Regression modeling is a technique known to those skilled in the art to which the present embodiment belongs, and description thereof will be omitted in order to prevent blurring the features of the present embodiment.
  • the peak comparison unit 22 of the mobile node 1 compares the plurality of peaks detected in operation 610 with the plurality of peaks detected in operation 620. A plurality of peaks most similar to the peaks are extracted. If the peak detector 21 extracts a plurality of peaks most similar to the plurality of peaks detected in step 610 in the entire map represented by the map data received in step 450 in step 620, the amount of data to be compared becomes very large in step 620. Can be. In order to reduce the amount of data to be compared in step 620, in step 620, the peak detector 21 performs step 610 in a region of a predetermined size including a portion extracted in step 510 of the map indicated by the map data received in step 450. A plurality of peaks most similar to the plurality of peaks detected at may be extracted.
  • the signal comparison unit 18 searches for a portion of the map represented by the map data having a pattern most similar to the change pattern of the at least one signal intensity generated in operation 320.
  • the plurality of most similar peaks is very likely to be present in or around the portion extracted in step 510. Therefore, in the map represented by the map data received in step 450, a plurality of peak extractions most similar to the plurality of peaks detected in step 610 may be reliably formed in the size of the area including the portion extracted in step 510 and its surroundings. If it is large enough, it is not necessary to detect a plurality of peaks most similar to the plurality of peaks detected in step 610 in the entire map represented by the map data received in step 450.
  • FIG. 14 is a detailed flowchart of operation 630 illustrated in FIG. 3.
  • step 630 illustrated in FIG. 3 includes the following steps performed by the peak comparison unit 22 illustrated in FIG. 2.
  • the peak comparison unit 22 compares the IDs of the plurality of peaks detected in step 610 with the IDs of the plurality of peaks detected in step 620, thereby detecting the plurality of peaks detected in step 610.
  • a plurality of peaks having the same ID as each peak ID is searched for.
  • ID of each peak means ID of the fixed node 2 which sent out the signal which forms each peak.
  • step 632 the peak comparison unit 22 determines whether IDs of the plurality of peaks detected in step 610 and IDs of the plurality of peaks extracted in step 631 correspond one-to-one. As a result of the check in step 632, if the IDs of the plurality of peaks detected in step 610 and the IDs of the plurality of peaks detected in step 631 correspond to one-to-one, the process proceeds to step 633, and otherwise proceeds to step 634.
  • the detection is performed in step 610.
  • IDs of the plurality of peaks may correspond to IDs of the plurality of peaks extracted in step 631.
  • step 633 is performed.
  • IDs of the fixed node 2 that transmits a plurality of signals received by the mobile node 1 overlap, and thus IDs of the plurality of peaks detected in step 610 and 631 are detected. IDs of a plurality of peaks may not correspond one-to-one.
  • step 634 is performed.
  • the peak comparison unit 22 matches the peaks having the same ID with each other by one-to-one correspondence between the plurality of peaks detected in step 610 and the plurality of peaks extracted in step 631 in step 610.
  • the portion most similar to the plurality of detected peaks is determined.
  • the peak comparator 22 may identify each of the plurality of peaks detected in step 610 and each of the plurality of peaks detected in 620. By comparing the IDs, a portion most similar to the plurality of peaks detected in step 610 may be extracted from the plurality of peaks detected in step 620.
  • the peak comparison unit 22 compares the position patterns of the plurality of peaks detected in operation 610 with the position patterns of the plurality of peaks extracted in operation 631.
  • a plurality of peaks having a position pattern most similar to that of the plurality of peaks is extracted.
  • the position pattern of the plurality of peaks means a pattern representing the interval between the height of each of the plurality of peaks and the plurality of peaks.
  • the peak comparison unit 22 matches the plurality of peaks detected in step 610 with the plurality of peaks detected in step 610 one by one in order according to the generation order of the peaks. Determine the portion most similar to the plurality of peaks detected in.
  • the peak comparator 22 matches the first peak among the plurality of peaks detected in step 610 with the first peak among the plurality of peaks extracted in step 634, and the plurality of peaks detected in step 610.
  • the next peak among the peaks corresponds to the next peak among the plurality of peaks extracted in step 634.
  • the remaining peaks of the plurality of peaks detected in step 610 and the remaining peaks of the plurality of peaks extracted in step 634 may also correspond one-to-one.
  • the peak comparator 22 compares the position patterns of the plurality of peaks detected in step 610 with the position patterns of the plurality of peaks detected in 620. Among the peaks most similar to the plurality of peaks detected in step 610 may be extracted.
  • step 640 the speed processing unit 23 of the mobile node 1 selects the time difference between the reception time points of the plurality of peaks detected in step 610 and the distance between the occurrence positions of the plurality of most similar peaks extracted in step 630.
  • the reception point of each peak detected in step 610 means a reception point of a signal forming the peak
  • the occurrence position of each peak extracted in step 630 means an absolute position of a map mapped to the peak. do.
  • the speed processor 23 corresponds one-to-one to the two peaks among the plurality of peaks most similar to each other detected in step 630 between the time difference between the reception points of any two peaks among the plurality of peaks detected in step 610.
  • the speed of the mobile node 1 can be estimated by calculating the distance between the occurrence positions of the two peaks and dividing the calculated distance by the calculated time difference to calculate the mobile node 1 between the reception time points. .
  • FIG. 15 is an exemplary diagram of speed estimation of the speed processor 23 shown in FIG. 2.
  • FIG. 15 illustrates the same signal change pattern and signal distribution pattern as shown in FIG. 12.
  • the speed processor 23 calculates a time difference between reception points of the last two peaks among the plurality of peaks detected in step 610.
  • the speed processor 23 calculates a distance between the occurrence positions of the last two peaks one-to-one corresponding to the last two peaks among the most similar peaks extracted in step 630.
  • the speed processor 23 can estimate the speed of the mobile node 1 by dividing the calculated distance by the calculated time difference to calculate the mobile node 1 between the reception time points.
  • the speed processor 23 calculates a plurality of time differences by calculating time differences between two adjacent peaks for each of the plurality of peaks detected in step 610, and calculates a plurality of time differences.
  • a plurality of distances can be calculated by calculating a distance between occurrence positions for two neighboring peaks.
  • the speed processor 23 calculates a plurality of speeds from the plurality of time differences and the calculated distances calculated as described above, and calculates an average of the plurality of speeds, thereby receiving the first peak of the plurality of peaks detected in step 610. And the speed of the mobile node 1 between the time of reception of the last peak can be estimated more accurately.
  • the speed processor 23 may calculate a plurality of speeds by dividing the plurality of distances into a plurality of speeds corresponding to the distances.
  • the speed processor 23 calculates five time differences by calculating time differences between reception points for two neighboring peaks with respect to the six peaks detected in step 610.
  • Five distances may be calculated by calculating a distance between occurrence positions for each of two neighboring peaks with respect to the six peaks detected at.
  • the speed processor 23 calculates five speeds by dividing five distances by five time differences corresponding to each of them, and calculates an average of the five speeds to receive the first peak among the six peaks detected in step 610.
  • the speed of the mobile node 1 between the time point and the last peak can be estimated more accurately.
  • the correct reception time of each signal may be known with respect to the change pattern of the signal strength generated in step 320, and the exact reception position of each signal may be known with respect to the map indicated by the map data received in step 450. Because of this, the speed of the mobile node 1 can be estimated accurately.
  • the mobile node 1 can display this estimated speed of the mobile node 1 to the user. Since the signal transmitted from the satellite cannot reach the inside of the tunnel, when the vehicle passes the tunnel section, the conventional navigation system displays the vehicle speed when the vehicle passes the tunnel section or is fixed at the speed when entering the tunnel. According to the present embodiment, even in an environment in which GPS signals cannot be received, such as a tunnel section or a city center, an accurate speed of the mobile node 1 may be displayed to the user. As a result, it is possible to prevent an overspeed accident that occurs as the vehicle speed is not displayed correctly.
  • the position processing unit 24 of the mobile node 1 may compare the peaks in step 630, that is, the plurality of peaks detected in the change pattern of at least one signal intensity generated in step 320 and the map data received in step 450.
  • the current position of the mobile node 1 is determined based on comparison with the plurality of peaks detected on the map indicated by. That is, in step 650, the position processor 24 determines the current position of the mobile node 1 using the occurrence positions of the plurality of most similar peaks extracted in step 630.
  • the position of the mobile node can be estimated very accurately, and the signal from only one fixed node 2 can be estimated.
  • the location accuracy of the mobile node can be greatly improved in various environments, such as a weak communication environment or a plurality of repeaters installed in succession, and a tunnel section in which it is difficult to distinguish which signal is transmitted from a fixed node 1. have.
  • the TDOA technique which is widely used as an LTE signal-based wireless positioning technology, cannot be used in a communication vulnerable environment where a signal can be received from only one fixed node or in a tunnel section in which a plurality of repeaters are continuously installed.
  • Wireless positioning technology is a communication vulnerable environment that can receive a signal only from one fixed node (2) or tunnel section, etc. difficult to distinguish between which fixed node (1) is transmitted as a plurality of repeaters are installed in succession
  • the current position of the mobile node 1, which is the result of the execution of step 520, is determined whenever the coarse surface correlation (CSC) routine corresponding to steps 320, 510, and 520 shown in FIG. 3 is repeated.
  • the current position of the mobile node 1, which is the result of the execution of step 650, is determined whenever a Precise Surface Correlation (PSC) routine corresponding to steps 610, 620, 630, and 650 is repeated.
  • PSC Precise Surface Correlation
  • the current position of the mobile node 1 determined each time the PSC routine is repeated is a tunnel section in which a plurality of repeaters are continuously installed than the current position of the mobile node 1 determined each time the CSC routine is repeated.
  • the positional accuracy of the mobile node 1 is high at.
  • the PSC routine has much higher data throughput than the CSC routine because peaks must be detected in the map represented by the at least one signal strength change pattern generated in step 320 and the map data received in step 450. .
  • the current position of the mobile node 1 determined every time the PSC routine is repeated may be used as a result of the radio positioning according to the present embodiment, but the real-time of radio positioning may be degraded.
  • the current position of the mobile node 1, determined every time the CSC routine is repeated can be updated at a much shorter interval than the current position of the mobile node 1, determined every time the PSC routine is repeated.
  • the present embodiment can improve both the real-time and the accuracy of the radio location by replacing some of the plurality of current positions continuously determined according to the repetition of the CSC routine with the current positions determined according to the repetition of the PSC routine.
  • step 650 the position processor 24 compensates for the error of the absolute position estimated in step 520 by using the occurrence positions of the plurality of most similar peaks extracted in step 630, and converts the absolute position, in which the error is compensated, to the mobile node 1. ) To determine the current position.
  • the relative position of the mobile node 1 is not continuously estimated based on the previous relative position of the mobile node 1, but is absolute when the relative position of the mobile node 1 is replaced with the absolute position. If the error of the absolute position estimated in step 520 is compensated because the position is estimated based on the position, the accuracy of the absolute position estimated in step 520 is not only improved, but then step 230 is repeated according to the repetition of the radio positioning method shown in FIG.
  • the accuracy of the relative position of the mobile node 1 estimated at may also be improved.
  • the accuracy of the absolute position estimated in step 520 is improved, and the absolute position repeatedly estimated according to the repetition of the wireless positioning method shown in FIG. 3. Can be improved overall.
  • the position processor 24 may determine the mobile node estimated in operation 520 in a direction in which an error in the occurrence position of the plurality of peaks detected in operation 610 is removed with respect to the occurrence position of the most similar peaks extracted in operation 630. By moving the absolute position of 1), the error of the absolute position of the mobile node 1 calculated in step 520 is compensated for.
  • the position processing unit 24 corresponds one-to-one to the distance between the occurrence positions of any two peaks among the plurality of peaks detected in step 610 and those peaks among the plurality of the most similar peaks extracted in step 630.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating an example of position error correction at step 650 illustrated in FIG. 3.
  • FIG. 16A illustrates an example of a pattern of change in signal strength received over a plurality of viewpoints in an area in which a plurality of access points are continuously installed.
  • the position processor 24 calculates the distance between the peaks having the ID of the fourth access point and the peak having the ID of the tenth access point as 25 meters among the plurality of peaks detected in step 610. Subsequently, the position processor 24 calculates, as 30 meters, the distance between the peak having the ID of the fourth access point and the peak having the ID of the tenth access point from the most similar plurality of peaks extracted in step 630.
  • the position processor 24 subtracts the distance 25 meters calculated from the calculated distance 30 meters, thereby generating positions of the plurality of peaks detected in step 610 with respect to the occurrence positions of the most similar plurality of peaks extracted in step 630. Calculate an error of 5 meters.
  • the position processing unit 24 shifts the absolute position of the mobile node 1 estimated in step 520 in the direction in which the position error 5 meters is removed to correct the error of the absolute position of the mobile node 1 calculated in step 520.
  • the position processor 24 may determine the absolute position of the mobile node 1 calculated in step 520 from the occurrence position of the peak having the ID of the fourth access point to the occurrence position of the peak having the ID of the tenth access point.
  • step 640 the speed processor 23 calculates the distance between the occurrence positions of two peaks neighboring each other with respect to the plurality of peaks detected in step 610, and generates the two neighboring peaks for the plurality of peaks detected in step 630.
  • the accuracy of the absolute position of the mobile node 1 may be further improved by calculating the distance between the positions and using this to repeat error compensation of the absolute position of the mobile node 1 for each of the two neighboring peaks.
  • the wireless positioning algorithm of the present embodiment for the case of using the Wi-Fi signal and the LTE signal
  • the signals that can be used for the wireless positioning according to the present embodiment Bluetooth, Zigbee, Laura
  • the positioning according to the wireless positioning of the present embodiment may be performed by using the same strength of the wireless signal.
  • 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 writes and executes the program on a computer-readable recording medium.
  • Computers include all types of computers capable of executing programs, such as desktop computers, notebook computers, smartphones, 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.).

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Abstract

다양한 환경에서 위치 정확도가 향상된 무선 측위 방법 및 장치에 관한 것으로, 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하고, 복수의 시점에 걸쳐 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 복수의 피크를 검출하고, 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도에서 복수의 피크를 검출하고, 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 지도에서 검출된 복수의 피크와의 비교에 기초하여 이동 노드의 현재 위치를 결정함으로써 무선 환경 변화가 심한 환경, 통신 취약 환경이나 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 터널 구간 등, 다양한 환경에서 이동 노드의 위치 정확도가 대폭 향상될 수 있다

Description

다양한 환경에서 위치 정확도가 향상된 무선 측위 방법 및 장치
무선 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 추정하는 무선 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.
특히, 터널 구간이나 일부 통신이 취약한 지역에 와이파이 망의 액세스 포인트, LTE 망의 기지국 대신에 설치비용 등 여러 가지 원인으로 인해 무선 신호를 증폭하여 재송신하는 리피터(repeater)가 여러 대 연속해서 설치되는 경우가 증가하고 있다. 리피터는 액세스 포인트 또는 기지국으로부터 송출된 신호를 증폭해서 재송신하기 때문에 리피터로부터 송출된 신호의 아이디는 증폭 전의 신호를 송출한 액세스 포인트 또는 기지국의 아이디를 갖게 된다. 이에 따라, 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 환경에서는 어떤 리피터로부터 송출된 신호인가를 구별하기가 불가능하다.
종래의 무선 측위 기술은 대부분 어떤 액세스 포인트 또는 기지국으로부터 신호가 송출되었는가를 기반으로 측위가 이루어지기 때문에 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 환경에서는 정상적으로 무선 측위 알고리즘이 동작할 수 없다는 문제점이 있었다. 예를 들어, LTE 신호 기반의 무선 측위 기술로 현재 널리 사용되고 있는 TDOA(Time Difference Of Arrival) 기법은 세 개의 기지국으로 송출된 세 개의 신호의 도착 시간 차이를 이용하여 위치를 측정하나, 세 개의 기지국으로부터 동시에 신호를 수신할 수 있는 지역이 부족하고 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 환경에서 이러한 세 개 신호의 구별이 불가능함에 따라 측위가 불가능하다는 문제점이 있었다.
무선 환경의 변화에도 매우 높은 정확도로 이동 노드의 위치를 추정할 수 있을 뿐만 아니라 하나의 고정 노드로부터만 신호를 수신할 수 있는 통신 취약 환경이나 복수 개의 리피터가 연속해서 설치됨에 따라 어떤 고정 노드로부터 송출된 신호인가의 구별이 어려운 터널 구간 등, 다양한 환경에서 이동 노드의 위치 정확도가 향상될 수 있도록 하는 무선 측위 방법 및 장치를 제공하는 데에 있다. 또한, 상기된 무선 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 무선 측위 방법은 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하는 단계; 복수의 시점에 걸쳐 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 복수의 피크를 검출하는 단계; 상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도에서 복수의 피크를 검출하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 상기 지도에서 검출된 복수의 피크와의 비교에 기초하여 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 무선 측위 방법은 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 상기 지도에서 검출된 복수의 피크를 비교함으로써 상기 지도에서 검출된 복수의 피크 중에서 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출하는 단계를 더 포함하고, 상기 현재 위치를 결정하는 단계는 상기 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치를 이용하여 상기 이동 노드의 현재 위치를 결정할 수 있다.
상기 무선 측위 방법은 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 지도와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계를 더 포함하고, 상기 현재 위치를 결정하는 단계는 상기 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치를 이용하여 상기 추정된 절대 위치의 오차를 보상하고 상기 오차가 보상된 절대 위치를 상기 이동 노드의 현재 위치로 결정할 수 있다.
상기 현재 위치를 결정하는 단계는 상기 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치에 대한 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크의 발생 위치의 오차가 제거되는 방향으로 상기 추정된 절대 위치를 이동시킴으로써 상기 추정된 절대 위치의 오차를 보상할 수 있다.
상기 현재 위치를 결정하는 단계는 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크 중에서 어느 두 피크의 발생 위치간의 거리와 상기 색출된 가장 유사한 복수의 피크 중에서 상기 어느 두 피크에 일대일 대응하는 두 피크의 발생 위치간의 거리를 산출하고, 상기 산출된 두 개의 거리의 차이를 상기 위치 오차로 산출할 수 있다.
상기 무선 측위 방법은 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 색출하는 단계를 더 포함하고, 상기 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 색출된 서피스 부분이 지시하는 지도의 절대 위치를 상기 이동 노드의 절대 위치로 추정할 수 있다.
상기 색출하는 단계는 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크 각각의 아이디와 상기 지도에서 검출된 복수의 피크 각각의 아이디를 비교함으로써 상기 지도에서 검출된 복수의 피크 중에서 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출할 수 있다.
상기 색출하는 단계는 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크의 위치 패턴과 상기 지도에서 검출된 복수의 피크의 위치 패턴을 비교함으로써 상기 지도에서 검출된 복수의 피크 중에서 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출할 수 있다.
상기 무선 측위 방법은 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크의 수신 시점간의 시간차와 상기 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치간의 거리로부터 상기 이동 노드의 속도를 추정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 속도를 추정하는 단계는 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크 중에서 어느 두 피크의 수신 시점간의 시간차와 상기 색출된 가장 유사한 복수의 피크 중에서 상기 어느 두 피크에 일대일 대응하는 두 피크의 발생 위치간의 거리를 산출하고 상기 산출된 거리를 상기 산출된 시간차로 나눔으로써 상기 이동 노드의 속도를 추정할 수 있다.
상기 속도를 추정하는 단계는 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크에 대하여 서로 이웃하는 두 피크마다 수신 시점간의 시간차를 산출함으로써 복수 개의 시간차를 산출하고, 상기 지도에서 검출된 복수의 피크에 대하여 서로 이웃하는 두 피크마다 발생 위치간의 거리를 산출함으로써 복수 개의 거리를 산출하고, 상기 산출된 복수 개의 시간차와 상기 산출된 복수 개의 거리로부터 복수 개의 속도를 산출하고, 상기 복수 개의 속도의 평균을 산출함으로써 상기 이동 노드의 속도를 추정할 수 있다.
상기 무선 측위 방법은 상기 추정된 속도를 이용하여 상기 이동 노드의 가속도 센서의 출력신호의 값으로부터 산출된 이동 노드의 속도의 오차를 보상하고, 상기 오차가 보상된 속도로부터 상기 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 단계; 및 상기 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 상대 위치를 추정하는 단계는 상기 산출된 속도로부터 상기 추정된 속도를 감산함으로써 상기 추정된 속도에 대한 상기 산출된 속도의 오차를 산출하고, 상기 산출된 속도 오차가 제거되는 방향으로 상기 산출된 속도를 조정함으로써 상기 산출된 속도의 오차를 보상할 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 패턴에서 복수의 피크를 검출하는 단계는 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 회귀 모델링(regression modeling)을 통하여 평탄화(smoothing)하고, 이와 같이 평탄화된 신호 세기의 변화 패턴에서 복수의 피크를 검출할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따라 상기 무선 측위 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체가 제공된다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 무선 측위 장치는 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하는 신호 처리부; 복수의 시점에 걸쳐 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 복수의 피크를 검출하고 상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도에서 복수의 피크를 검출하는 피크 검출부; 및 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 상기 지도에서 검출된 복수의 피크와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 현재 위치를 결정하는 위치 처리부를 포함한다.
복수의 시점에 걸쳐 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도에서 검출된 복수의 피크와의 비교에 기초하여 이동 노드의 현재 위치를 결정함으로써 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화가 발생하더라도 이동 노드의 위치를 매우 정확하게 추정할 수 있을 뿐만 아니라, 하나의 고정 노드로부터만 신호를 수신할 수 있는 통신 취약 환경이나 복수 개의 리피터가 연속해서 설치됨에 따라 어떤 고정 노드로부터 송출된 신호인가의 구별이 어려운 터널 구간 등, 다양한 환경에서 이동 노드의 위치 정확도가 대폭 향상될 수 있다. LTE 신호 기반의 무선 측위 기술로 현재 널리 사용되고 있는 TDOA 기법은 하나의 고정 노드로부터만 신호를 수신할 수 있는 통신 취약 환경이나 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 터널 구간에서는 측위가 불가능하다.
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.
적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 지도에서 검출된 복수의 피크를 비교함으로써 지도에서 검출된 복수의 피크 중에서 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출하고, 이와 같이 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치를 이용하여 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도와의 비교에 기초하여 추정된 절대 위치의 오차를 보상함으로써 이동 노드의 절대 위치의 정확도가 더 향상될 수 있다.
적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 지도에서 검출된 복수의 피크를 비교함으로써 지도에서 검출된 복수의 피크 중에서 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출하고, 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크의 수신 시점간의 시간차와 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치간의 거리로부터 상기 이동 노드의 속도를 추정함으로써 가속도 센서, 자이로 센서 등 센서 기반의 속도 추정 방식에 비해 매우 정확하게 이동 노드의 속도를 추정할 수 있다. 가속도 센서 등 센서 기반의 속도 추정 방식은 센서의 바이어스 오차, 적분에 따른 오차 누적 등으로 인해 속도 오차가 매우 크다. 상기된 효과들로 한정되지 않으며, 이하의 설명으로부터 또 다른 효과가 도출될 수도 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선통신 시스템의 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 이동 노드(1)의 무선 측위 장치의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 측위 방법의 흐름도이다.
도 4는 도 3에 도시된 220 단계의 상세 흐름도이다.
도 5는 도 3의 320 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 터널 구간을 지나는 차량에 수신된 신호 세기의 변화 패턴의 일례를 도시한 도면이다.
도 12는 도 3에 도시된 320 단계에서 생성된 신호 변화 패턴과 450 단계에서 수신된 신호 분포 패턴의 대비도이다.
도 13은 도 2에 도시된 피크 검출부(21)에 의해 신호 세기의 변화 패턴이 평탄화되는 일례를 도시한 도면이다.
도 14는 도 3에 도시된 630 단계의 상세 흐름도이다.
도 15는 도 2에 도시된 속도 처리부(23)의 속도 추정의 예시도이다.
도 16은 도 3에 도시된 650 단계에서의 위치 오차 보정의 일례를 도시한 도면이다.
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), 무선 신호를 증폭하여 재송신하는 리피터(repeater) 등과 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 측위 서비스를 제공하는 무선 측위 방법 및 장치에 관한 것으로서, 특히 무선 환경의 변화에도 매우 높은 정확도로 이동 노드의 위치를 추정할 수 있을 뿐만 아니라 하나의 고정 노드로부터만 신호를 수신할 수 있는 통신 취약 환경이나 복수 개의 리피터가 연속해서 설치됨에 따라 어떤 고정 노드로부터 송출된 신호인가의 구별이 어려운 터널 구간 등, 다양한 환경에서 이동 노드의 위치 정확도가 향상될 수 있도록 하는 무선 측위 방법 및 장치에 관한 것이다. 이하에서는 이러한 무선 측위 방법 및 무선 측위 장치를 간략하게 "무선 측위 방법"과 "무선 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 무선 측위 장치의 구성도이다. 도 2를 참조하면, 도 1에 도시된 이동 노드(1)의 무선 측위 장치는 무선통신부(10), 센서부(20), 버퍼(30), 스캔부(11), 신호 처리부(12), 상대위치 추정부(13), 도메인 변환부(14), 패턴 생성부(15), 클러스터 선정부(16), 맵 로더(17), 신호 비교부(18), 절대위치 추정부(19), 피크 검출부(21), 피크 비교부(22), 속도 처리부(23), 및 위치 처리부(24)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 무선 측위 장치에 관한 것으로서 도 2에 도시된 무선 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.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 측위 방법의 흐름도이다. 도 3을 참조하면, 본 실시예에 따른 무선 측위 방법은 도 2에 도시된 이동 노드(1)의 무선 측위 장치에 의해 실행되는 다음과 같은 단계들로 구성된다. 이하에서는 도 3을 참조하면서, 도 2에 도시된 스캔부(11), 신호 처리부(12), 상대위치 추정부(13), 도메인 변환부(14), 패턴 생성부(15), 클러스터 선정부(16), 맵 로더(17), 신호 비교부(18), 절대위치 추정부(19), 피크 검출부(21), 피크 비교부(22), 속도 처리부(23), 및 위치 처리부(24)를 상세하게 설명하기로 한다.
110 단계에서 이동 노드(1)의 스캔부(11)는 무선통신부(10)를 통하여 무선통신의 주파수 대역을 주기적으로 스캔함으로써 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 송출된 적어도 하나의 신호를 수신한다. 스캔부(11)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 신호 처리부(12)는 110 단계에서 수신된 각 신호의 세기를 측정한다. 130 단계에서 이동 노드(1)의 신호 처리부(12)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(12)가 무선통신부(10)로부터 각 신호를 입력받은 순간에 이동 노드(1)의 내부 시계의 시간을 읽은 시점일 수 있다. 보다 상세하게 설명하면, 130 단계에서 이동 노드(1)의 신호 처리부(12)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 무선 측위 방법이 세 번 반복하여 실행되면, 스캔부(11)는 세 번에 걸쳐 주변의 신호를 스캔하게 된다. 스캔부(11)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(11)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 302 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 무선 측위 방법이 실행될 때마다 130 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.
210 단계에서 이동 노드(1)의 상대위치 추정부(13)는 센서부(20)의 출력 신호를 주기적으로 수신한다. 220 단계에서 이동 노드(1)의 상대위치 추정부(13)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 상대위치 추정부(13)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. 본 실시예에 따르면, 상대위치 추정부(13)는 속도 처리부(21)에 의해 추정된 속도를 이용하여 가속도 센서의 출력신호의 값으로부터 산출된 이동 노드(1)의 속도의 오차를 보상하고, 오차가 보상된 속도로부터 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정한다. 여기에서, 이동 노드(1)의 이전 위치는 본 실시예에 따른 무선 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 상대위치 추정부(13)는 스캔부(11)의 스캔 주기에 동기되어 이동 노드(1)의 상대 위치를 주기적으로 산출함이 바람직하다. 이동 노드(1)의 상대 위치의 정밀도를 높이기 위하여, 상대위치 추정부(13)는 스캔부(11)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.
도 4는 도 3에 도시된 220 단계의 상세 흐름도이다. 도 4를 참조하면, 도 3에 도시된 220 단계는 도 2에 도시된 상대위치 추정부(13)에 의해 실행되는 다음과 같은 단계들로 구성된다. 이동 노드(1)가 스마트폰인 경우에 상대위치 추정부(13)는 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 알고리즘을 사용하여 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정할 수 있다. 이동 노드(1)가 네비게이션 시스템으로서 차량에 탑재되는 경우에 상대위치 추정부(13)는 DR(Dead Reckoning) 알고리즘을 사용하여 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정할 수 있다. 예를 들어, 상대위치 추정부(13)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 4에 도시된 이동 노드(1)의 이동 거리와 이동 방향 산출 방법은 PDR, DR 알고리즘 등과 같은 기존의 상대위치 추정 알고리즘에 적용될 수 있으며, 측위 오차를 줄이기 위해 칼만 필터 등이 추가적으로 적용될 수도 있다.
221 단계에서 상대위치 추정부(13)는 다음 수학식 1에 따라 이전 시점부터 현재 시점까지 센서부(20)의 가속도 센서로부터 출력된 신호가 나타내는 이동 노드(1)의 가속도를 적분함으로써 이전 시점과 현재 시점 사이에서의 이동 노드(1)의 속도를 산출한다. 여기에서, 현재 시점은 상대위치 추정부(13)가 센서부(20)의 가속도 센서의 출력 신호를 현재 입력받은 시점을 의미한다. 상대위치 추정부(13)는 스캔부(11)의 스캔 주기에 동기되어 이동 노드(1)의 상대 위치를 주기적으로 산출하기 위해, 상대위치 추정부(13)는 110 단계에서의 신호 수신 시점에 현재 센서부(20)의 가속도 센서의 출력 신호를 입력받는다. 이전 시점은 상대위치 추정부(13)가 현재 시점 이전에 이동 노드(1)의 상대 위치 추정을 위해 센서부(20)의 가속도 센서의 출력 신호를 마지막으로 입력받은 시점을 의미한다. 만약, 이동 노드(1)의 상대 위치가 현재 시점 이전에 추정된 적이 없으면 본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 실행되어 상대위치 추정부(13)가 센서부(20)의 가속도 센서의 출력 신호를 최초로 입력받은 시점이 된다.
Figure PCTKR2019005056-appb-M000001
수학식 1에서 "vs"는 221 단계에서 산출된 이전 시점과 현재 시점 사이에서의 이동 노드(1)의 속도이고, "t1"은 이전 시점이고, "t2"는 현재 시점이고, "as"는 센서부(20)의 가속도 센서의 출력 신호가 나타내는 가속도이고, "ar"은 이동 노드(1)의 실제 가속도이고, "e"는 이동 노드(1)의 실제 가속도에 대한 가속도 센서의 출력 신호가 나타내는 가속도의 오차이다. 가속도 센서의 바이어스 오차 등으로 인해 가속도 센서의 출력 신호가 나타내는 가속도는 이동 노드(1)의 실제 가속도와 다르다. 수학식 1에 기재된 바와 같이, 가속도 센서의 출력 신호가 나타내는 가속도 "as"는 이동 노드(1)의 실제 가속도 "ar"와 이동 노드(1)의 실제 가속도에 대한 가속도 센서의 출력 신호가 나타내는 가속도의 오차 "e"의 합이 된다. 이에 따라, 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도 "vs"는 이동 노드(1)의 실제 가속도 "ar"의 적분과 이동 노드(1)의 실제 가속도에 대한 가속도 센서의 출력 신호가 나타내는 가속도의 오차 "e"의 적분의 합이 된다.
222 단계에서 상대위치 추정부(13)는 640 단계에서 속도 처리부(23)에 의해 이전 시점과 현재 시점 사이에서 추정된 이동 노드(1)의 속도가 존재하는가를 확인한다. 여기에서, 속도 처리부(23)에 의해 이전 시점과 현재 시점 사이에서 추정된 이동 노드(1)의 속도는 222 단계의 실행 직전에 바로 실행된 640 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 속도를 의미한다. 도 3에 도시된 무선 측위 방법이 반복적으로 실행될 때에 한 차례의 실행 시간은 대략 1초 이내로 매우 짧기 때문에 222 단계의 실행 시점에서의 이동 노드(1)의 실제 속도와 222 단계의 실행 직전에 바로 실행된 640 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 속도는 거의 차이가 없다. 222 단계에서의 확인 결과, 640 단계에서 속도 처리부(23)에 의해 이전 시점과 현재 시점 사이에서 추정된 이동 노드(1)의 속도가 존재하면 223 단계로 진행하고 그렇지 않으면 225 단계로 진행한다.
223 단계에서 상대위치 추정부(13)는 다음 수학식 2에 따라 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도로부터 640 단계에서 속도 처리부(23)에 의해 이전 시점과 현재 시점 사이에서 추정된 이동 노드(1)의 속도를 감산함으로써 640 단계에서 속도 처리부(23)에 의해 이전 시점과 현재 시점 사이에서 추정된 이동 노드(1)의 속도에 대한 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도의 오차를 산출한다. 수학식 2에서 "vr"은 640 단계에서 속도 처리부(23)에 의해 이전 시점과 현재 시점 사이에서 추정된 이동 노드(1)의 속도이다.
Figure PCTKR2019005056-appb-M000002
224 단계에서 상대위치 추정부(13)는 223 단계에서 산출된 속도 오차를 이용하여 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도의 오차를 보상한다. 보다 상세하게 설명하면, 상대위치 추정부(13)는 223 단계에서 산출된 속도 오차가 제거되는 방향으로 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도를 조정함으로써 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도의 오차를 보상할 수 있다. 아래에 설명된 바와 같이, 640 단계에서 속도 처리부(23)에 의해 추정된 이동 노드(1)의 속도 "vr"은 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도 "vs"에 비해 이동 노드(1)의 실제 속도에 매우 근접한 값이다. 따라서, 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도 "vs"는 속도 처리부(23)에 의해 추정된 이동 노드(1)의 속도 "vr"와 223 단계에서 산출된 속도 오차의 합이 될 수 있다. 수학식 2에 기재된 바와 같이, 223 단계에서 산출된 오차가 "0"에 수렴하게 되면 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도 "vs"의 오차가 제거될 수 있다.
225 단계에서 상대위치 추정부(13)는 221 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 속도 또는 224 단계에서 보상된 이동 노드(1)의 속도를 적분함으로써 이전 시점과 현재 시점 사이에서의 이동 노드(1)의 이동 거리를 산출한다. 226 단계에서 상대위치 추정부(13)는 이전 시점부터 현재 시점까지 센서부(20)의 자이로 센서로부터 출력된 신호가 나타내는 이동 노드(1)의 각속도를 적분함으로써 이전 시점과 현재 시점 사이에서의 이동 노드(1)의 이동 방향을 산출한다. 아래에 설명된 바와 같이, 220 단계에서 추정되는 이동 노드(1)의 상대 위치는 공간도메인 데이터의 생성에 사용된다. 본 실시예의 공간도메인 데이터는 현재 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치 외에 과거에 추정된 복수의 상대 위치를 포함한다. 상대위치 추정부(13)는 221 ~ 225 단계를 과거의 추정된 복수의 상대 위치에 대해서도 반복적으로 수행함으로써 640 단계에서 추정된 속도를 이용하여 과거의 추정된 복수의 상대 위치의 오차를 보상할 수도 있다. 이 경우, 본 실시예의 공간도메인 데이터 정확도가 향상되어 결과적으로 측위 정확도가 향상될 수 있다.
최근, 차량에 탑재되는 네비게이션 시스템 중 일부는 인공위성으로부터 송출된 신호, 예를 들어 GPS 신호를 수신할 수 없는 터널 등과 같은 환경에서 차량의 위치를 알려주기 위해 PDR, DR 알고리즘 등과 같은 기존의 상대위치 추정 알고리즘을 사용하여 차량의 위치를 측정하고 있다. 앞선 설명한 바와 같은 가속도 센서의 바이어스 오차, 적분에 따른 오차 누적 등으로 인해 측위 오차가 매우 심한 문제점이 있었다. 상술한 바와 같이, 본 실시예는 속도 처리부(23)에 의해 추정된 이동 노드(1)의 속도를 이용하여 가속도 센서의 출력신호의 값으로부터 산출된 이동 노드(1)의 속도를 오차를 보상함으로써 이동 노드(1)의 상대 위치 오차가 대폭 감소될 수 있고, 결과적으로 이동 노드(1)의 위치 정확도가 대폭 향상될 수 있다.
도 3에 도시된 무선 측위 방법이 실행된 후에 다시 실행될 때, 상대위치 추정부(13)는 아래에서 설명될 520 단계에서의 이동 노드(1)의 절대 위치의 추정 이후에는 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치에 대한 이동 노드의 상대 위치를 추정한다. 따라서, 320 단계에서 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 노드의 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 실시에 따른 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.
310 단계에서 이동 노드(1)의 도메인 변환부(14)는 130 단계에서 생성된 시간도메인 데이터를 120 단계에서 측정된 각 신호 세기를 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에 연관시켜 나타내는 공간도메인 데이터로 변환한다. 보다 상세하게 설명하면, 도메인 변환부(14)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 상대위치 추정부(13)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 무선 측위 방법이 실행될 때마다 130 단계에서 생성되는 시간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}TD의 수신 시점은 모두 동일하기 때문에, 본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 실행될 때마다 310 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.
320 단계에서 이동 노드(1)의 패턴 생성부(15)는 120 단계에서 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치로부터 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성한다. 보다 상세하게 설명하면, 패턴 생성부(15)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 무선 측위 방법은 이동 노드(1)가 어떤 경로로 이동할 때에 실시간으로 그것의 현재 위치를 반복적으로 추정하기 위한 방법으로서 도 2에 도시된 무선 측위 장치가 구동되는 동안에 도 3에 도시된 단계들은 계속적으로 반복된다.
도 5는 도 3의 320 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 4의 (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 무선 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 무선 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(14)에 의해 각 신호의 수신 시점이 이동 노드(1)의 상대 위치로 교체되면, 도 4의 (c)에 도시된 바와 같이 패턴 생성부(15)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(15)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 무선 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(15)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.
320 단계에서 패턴 생성부(54)는 310 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. 320 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. 320 단계에서 패턴 생성부(54)는 310 단계에서 변환된 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, 510 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.
320 단계에서 패턴 생성부(54)는 3차원 공간의 x축에 310 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.
320 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. 320 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, 320 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.
410 단계에서 이동 노드(1)의 클러스터 선정부(16)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(16)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(16)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(16)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.
420 단계에서 이동 노드(1)의 맵 로더(17)는 무선통신부(10)를 통하여 측위 서버(3)에 410 단계에서 선정된 적어도 하나의 클러스터에 해당하는 맵 데이터를 전송하여 줄 것을 요청하는 신호를 전송한다. 이 신호에는 410 단계에서 선정된 적어도 하나의 클러스터를 나타내는 데이터가 실리게 된다. 430 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 410 단계에서 선정된 적어도 하나의 클러스터에 해당하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도를 나타내는 맵 데이터를 추출한다. 라디오맵은 측위 서버(3)의 데이터베이스에 저장된다.
440 단계에서 측위 서버(3)는 430 단계에서 추출된 맵 데이터를 이동 노드(1)로 전송한다. 450 단계에서 이동 노드(1)는 측위 서버(3)로부터 전송된 맵 데이터를 수신한다. 예를 들어, 이동 노드(1)는 도 8의 (b)에 도시된 바와 같은 맵 데이터를 수신할 수 있다. 도 8의 (b)의 테이블에서 "APm"의 "m" 값은 410 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 8의 (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, 420, 440, 450 단계는 생략될 수 있으며, 430 단계는 이동 노드(1)에 의해 수행되게 된다.
510 단계에서 이동 노드(1)의 신호 비교부(18)는 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 450 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 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출한다. 보다 상세하게 설명하면, 신호 비교부(18)는 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴과 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도를 비교함으로써 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 3차원 패턴의 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출한다.
이와 같이, 본 실시예는 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 신호 세기의 분포 패턴간의 서피스 상관도(surface correlation)를 기반으로 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 450 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. 520 단계에서 이동 노드(1)의 절대위치 추정부(19)는 510 단계에서의 비교에 의해 색출된 부분, 보다 상세하게는 색출된 서피스 부분이 지시하는 지도의 절대 위치를 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정하고 이와 같이 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치를 이동 노드(1)의 현재 위치로 결정한다.
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 510 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.
도 11은 터널 구간을 지나는 차량에 수신된 신호 세기의 변화 패턴의 일례를 도시한 도면이다. 현재, 차량에 탑재되는 종래의 네비게이션 시스템은 차량 측위를 위해 GNSS, 예를 들어 GPS를 사용하고 있다. 인공위성으로부터 송출되는 신호는 터널 내부에 도달할 수 없기 때문에 차량이 터널 구간을 지날 때에 종래의 네비게이션 시스템은 인공위성으로부터 송출되는 신호 기반의 측위가 아닌, 미리 설정된 경로를 표시하는 데에 머물고 있다. 이러한 이유로, 차량이 터널 구간을 지날 때에 차량 속도는 표시되지 않거나 터널 진입 시의 속도로 고정되어 표시된다. 터널 구간에서는 일반적으로 와이파이 통신은 불가능하지만 고속으로 이동하는 차량에 적합한 LTE 통신이 가능하도록 무선 환경이 구축되어 있다. LTE 망의 기지국은 그 설치비용과 공간 협소로 인해 터널 내부에 연속해서 설치될 수 없음에 따라 기지국과 기지국 사이에 무선 신호를 증폭하여 재송신하는 리피터(repeater)가 터널 내부에 여러 개 설치된다.
본 실시예에 따른 무선 측위 장치가 탑재된 차량이 여섯 개의 기지국이 설치된 터널 구간을 지날 때에 여섯 개의 기지국으로부터 송출된 신호의 세기를 측정하는 실험을 실시하였고, 도 11에 그 실험 결과가 도시되어 있다. 도 11에는 차량 무선 측위 장치의 구동이 시작된 지점의 지표면 좌표가 (0, 0)로 설정되어 있고, 그 지점을 기준으로 동서 방향 및 남북 방향이 1000m 단위로 증감하는 스케일로 표시되어 있다. 도 11을 참조하면, 차량이 터널에 진입하는 지점의 좌표는 대략 (-2000, 0)임을 알 수 있다. 첫 번째 기지국으로부터 수신된 신호의 세기 변화는 굵은 일점쇄선으로, 두 번째 기지국으로부터 수신된 신호의 세기 변화는 가는 일점쇄선으로, 세 번째 기지국으로부터 수신된 신호의 세기 변화는 굵은 점선으로, 네 번째 기지국으로부터 수신된 신호의 세기 변화는 가는 점선으로, 다섯 번째 기지국으로부터 수신된 신호의 세기 변화는 굵은 실선으로, 여섯 번째 기지국으로부터 수신된 신호의 세기 변화는 가는 실선으로 표시되어 있다.
상술한 바와 같이, 와이파이 망의 액세스 포인트, LTE 망의 기지국 등과 같은 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기는 대략적으로 고정 노드(2)로부터의 거리의 제곱에 반비례하여 감쇄된다. 리피터로부터 송출된 신호의 세기도 다른 종류의 고정 노드(2)와 마찬가지로 대략적으로 고정 노드(2)로부터의 거리의 제곱에 반비례하여 감쇄된다. 즉, 차량이 리피터에 가깝게 다가갈수록 리피터로부터 수신되는 신호의 세기는 강해지고 리피터로부터 멀어질수록 리피터로부터 수신되는 신호의 세기는 약해지게 된다. 차량이 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 구간을 지나갈 경우, 차량에 수신된 신호의 세기는 강해졌다가 약해졌다를 반복하게 된다. 도 11로부터 각 기지국별 신호 세기의 변화 패턴에는 여러 개의 피크가 존재함을 알 수 있고, 각 피크의 발생 지점에 리피터가 설치되었을 것으로 예측될 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 실시예의 절대 위치 추정에 이용되는 신호 세기의 변화 패턴은 그 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디와 그 신호를 수신한 이동 노드(1)의 상대 위치에 연관시켜 그 신호 세기를 표시한 신호 세기의 변화 패턴을 의미한다. 리피터는 어떤 기지국 근처의 신호 음영 지역에서 설치되어 그 기지국으로부터 송출된 신호를 증폭해서 재송신하는 역할을 하기 때문에 그 리피터로부터 송출되는 신호의 아이디, 즉 그 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디는 그 기지국의 아이디와 동일하다. 복수 개의 리피터가 어떤 기지국 근처의 신호 음영 지역에서 설치되는 경우에도 복수 개의 리피터로부터 송출되는 신호의 아이디는 모두 동일하게 된다.
이와 같이, 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 터널 등과 같은 환경에서는 복수 개의 리피터로부터 송출된 신호의 아이디가 모두 동일하기 때문에 LTE 망의 기지국, 와이파이 망의 액세스 포인트가 여러 대 연속해서 설치된 환경에 비해 상술한 바와 같은 패턴 비교에 기초하여 추정된 절대 위치의 정확도가 낮아질 수 있다. 터널 내부와 같이 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 환경에서는 하나의 고정 노드(2)를 나타내는 신호 세기가 강해졌다가 약해졌다를 반복하면서 신호 세기의 피크가 여러 차례 발생하게 된다. 특히, 신호 세기의 변화 패턴에서 피크 부분은 다른 부분에 비해 노이즈에 강건한 특성을 갖고 있다. 이하에서는 하나의 고정 노드로부터만 신호를 수신할 수 있는 통신 취약 환경이나 복수 개의 리피터가 연속해서 설치됨에 따라 어떤 고정 노드로부터 송출된 신호인가의 구별이 어려운 터널 구간 등, 다양한 환경에서 이동 노드(1)의 위치 정확도를 향상시킬 수 있는 무선 측위 알고리즘을 설명하기로 한다.
610 단계에서 이동 노드(1)의 피크 검출부(21)는 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴, 즉 복수의 시점에 걸쳐 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 복수의 피크를 검출한다. 도 12는 도 3에 도시된 320 단계에서 생성된 신호 변화 패턴과 450 단계에서 수신된 신호 분포 패턴의 대비도이다. 도 12의 (b)에는 복수 개의 고정 노드(2)의 일종인 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 터널 구간에서 복수의 시점에 걸쳐 수신된 신호 세기의 변화 패턴의 일례가 도시되어 있다. 이 경우, 복수의 신호를 송출한 복수의 고정 노드(2)의 아이디는 모두 동일하게 된다. 이 경우, 도 6에 도시된 3차원 좌표계의 x축에는 하나의 아이디만 매핑됨에 따라 본 실시예의 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴은 3차원 좌표계의 y축과 z축만으로, 즉 2차원 좌표계로 표현될 수 있다.
도 12의 (b)에 도시된 2차원 좌표계의 x축은 3차원 좌표계의 y축에 해당하며 이동 노드(1)의 속도 추정을 위해 이동 노드(1)의 상대 위치 대신에 그 상대 위치에 대응되는 수신 시점이 매핑되고, 2차원 좌표계의 y축은 3차원 좌표계의 z축에 해당하며 각 고정 노드(2)로부터 송출된 신호의 세기가 매핑된다. 610 단계에서 검출된 복수의 피크는 도 12의 (b)에 도트로 표시되어 있다. 상술한 바와 같이, 310 단계에서 도메인 변환부(14)가 130 단계에서 생성된 시간도메인 데이터를 공간도메인 데이터로 변환하는 과정에서 각 신호의 수신 시점을 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치로 교체하기 때문에 역으로 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴의 상대 위치를 각 신호의 수신 시점으로 교체할 수 있다.
620 단계에서 이동 노드(1)의 피크 검출부(21)는 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도, 즉 이동 노드(1)가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도에서 복수의 피크를 검출한다. 620 단계에서의 피크 검출은 측위 서버(3)에 의해서 수행될 수도 있다. 이 경우, 측위 서버(3)는 이와 같이 검출된 복수의 피크를 지도 형태로 이동 노드(1)에 제공할 수 있다. 도 12의 (a)에는 도 12의 (a)의 터널 구간과 동일한 터널 구간에서의 신호 세기의 분포 패턴의 일례가 도시되어 있다. 따라서, 도 12의 (a)에 도시된 복수의 신호를 송출한 복수의 고정 노드(2)의 아이디도 도 12의 (b)와 마찬가지로 모두 동일하게 되며, 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도는 터널 구간에 한해서 2차원 좌표계로 표현될 수 있다. 도 12의 (a)에 도시된 2차원 좌표계의 x축에는 이동 노드(1)의 절대 위치가 매핑되고, 2차원 좌표계의 y축에는 각 고정 노드(2)로부터 송출된 신호의 세기가 매핑된다. 620 단계에서 검출된 복수의 피크는 도 12의 (a)에 도트로 표시되어 있다. 동일한 터널 구간에서 수신된 신호라고 하더라도 시시각각 변하는 노이즈, 차량의 속도 변화 등으로 인해 차량에 수신되는 신호의 세기 변화 패턴은 그 수신 시점에 따라 다를 수밖에 없다.
도 13은 도 2에 도시된 피크 검출부(21)에 의해 신호 세기의 변화 패턴이 평탄화되는 일례를 도시한 도면이다. 일반적으로, 노이즈는 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호에 비해 그 주파수가 매우 높이기 때문에 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 이러한 노이즈에 인해 도 13에 도시된 바와 같이 매우 불규칙하게 요동하는 형태로 나타난다. 노이즈가 없는 환경이라면, 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 고정 노드(2)에 가깝게 다가갈수록 신호의 세기는 강해지고 고정 노드(2)로부터 멀어질수록 신호의 세기는 약해지는 형태, 즉 도 13에 도시된 바와 같은 곡선형으로 나타난다. 도 13으로부터 신호 세기의 변화 패턴의 피크 위치는 노이즈로 인해 신호 세기를 측정할 때마다 약간씩 변할 수 있음을 알 수 있다.
610 단계에서 이동 노드(1)의 피크 검출부(21)는 피크 검출의 정확도를 높이기 위해 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 회귀 모델링(regression modeling)을 통하여 평탄화(smoothing)하고, 이와 같이 평탄화된 신호 세기의 변화 패턴에서 복수의 피크를 검출할 수 있다. 이와 같이, 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 회귀 모델링을 통하여 평탄화되면 노이즈가 없는 환경에서의 실제 신호 세기의 변화 패턴으로 회귀하게 되어 노이즈의 영향을 덜 받게 된다. 620 단계에서의 피크 검출 결과가 610 단계에서 평탄화한 후의 피크 검출 결과에 매칭되도록, 620 단계에서 피크 검출부(21)는 이동 노드(1)가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴을 회귀 모델링을 통하여 평탄화하고, 이와 같이 평탄화된 신호 세기의 변화 패턴에서 복수의 피크를 검출할 수 있다. 회귀 모델링은 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공지된 기술로서 본 실시예의 특징이 흐려짐을 방지하기 위해 이것에 관한 설명은 생략하기로 한다.
630 단계에서 이동 노드(1)의 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 620에서 검출된 복수의 피크를 비교함으로써 620에서 검출된 복수의 피크 중에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출한다. 620 단계에서 피크 검출부(21)가 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도 전체에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출한다면 620 단계에서 비교 대상이 되는 데이터량이 매우 많아질 수 있다. 620 단계에서 비교 대상이 되는 데이터량의 감소를 위해, 620 단계에서 피크 검출부(21)는 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도 내의 510 단계에서 색출된 부분을 포함하는 일정 크기의 영역에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출할 수도 있다.
510 단계에서 신호 비교부(18)는 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하기 때문에 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크는 510 단계에서 색출된 부분이나 그것의 주변에 존재할 가능성이 매우 높다. 따라서, 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 510 단계에서 색출된 부분과 그것의 주변을 포함하는 영역의 크기를 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크 색출이 확실하게 이루어질 수 있도록 충분히 크게 한다면 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도 전체에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 검출할 필요가 없다.
도 14는 도 3에 도시된 630 단계의 상세 흐름도이다. 도 14를 참조하면, 도 3에 도시된 630 단계는 도 2에 도시된 피크 비교부(22)에 의해 실행되는 다음과 같은 단계들로 구성된다. 631 단계에서 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크 각각의 아이디와 620에서 검출된 복수의 피크 각각의 아이디를 비교함으로써 620에서 검출된 복수의 피크 중에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크 각각의 아이디와 동일한 아이디를 갖는 복수의 피크를 색출한다. 여기에서, 각 피크의 아이디는 각 피크를 형성하는 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디를 의미한다. 632 단계에서 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 아이디와 631 단계에서 색출된 복수의 피크의 아이디가 일대일 대응되는가를 확인한다. 632 단계에서의 확인 결과, 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 아이디와 631 단계에서 색출된 복수의 피크의 아이디가 일대일 대응되면 633 단계로 진행하고, 그렇지 않으면 634 단계로 진행한다.
610, 631 단계에서 검출된 복수의 피크 별로 피크 아이디가 모두 다르고 631 단계에서 색출된 각 피크의 아이디와 동일한 아이디를 갖는 피크가 631 단계에서 검출된 복수의 피크에 하나씩 존재하는 경우에 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 아이디와 631 단계에서 색출된 복수의 피크의 아이디가 일대일 대응될 수 있다. 무선 신호를 증폭하여 재송신하는 리피터 없이 LTE 망의 기지국이나 와이파이 망의 액세스 포인트가 연속해서 설치된 환경에서는 이동 노드(1)가 수신한 복수의 신호 별로 각 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디가 다르기 때문에 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 아이디와 631 단계에서 색출된 복수의 피크의 아이디가 일대일 대응되게 된다. 이러한 환경에서는 633 단계로 진행하게 된다. 반면, 리피터가 연속해서 설치된 환경에서는 이동 노드(1)가 수신한 복수의 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디가 중복되기 때문에 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 아이디와 631 단계에서 색출된 복수의 피크의 아이디가 일대일 대응될 수 없다. 이러한 환경에서는 634 단계로 진행하게 된다.
633 단계에서 피크 비교부(22)는 서로 동일한 아이디를 갖는 피크끼리 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 631 단계에서 색출된 복수의 피크를 일대일 대응시킴으로써 631 단계에서 색출된 복수의 피크를 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 부분으로 결정한다. 이와 같이, 리피터 없이 LTE 망의 기지국이나 와이파이 망의 액세스 포인트가 연속해서 설치된 환경이라면, 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크 각각의 아이디와 620에서 검출된 복수의 피크 각각의 아이디를 비교함으로써 620에서 검출된 복수의 피크 중에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 부분을 색출할 수 있다.
634 단계에서 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 위치 패턴과 631 단계에서 색출된 복수의 피크의 위치 패턴을 비교함으로써 631 단계에서 색출된 복수의 피크 중에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 위치 패턴과 가장 유사한 위치 패턴을 갖는 복수의 피크를 색출한다. 여기에서, 복수의 피크의 위치 패턴은 복수의 피크 각각의 높이와 복수의 피크간의 간격을 나타내는 패턴을 의미한다. 635 단계에서 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 634 단계에서 색출된 복수의 피크를 피크의 발생 순서에 따라 차례대로 일대일 대응시킴으로써 634 단계에서 색출된 복수의 피크를 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 부분으로 결정한다.
즉, 635 단계에서 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크 중 가장 먼저 발생한 피크와 634 단계에서 색출된 복수의 피크 중 가장 먼저 발생한 피크를 대응시키고, 610 단계에서 검출된 복수의 피크 중 그 다음에 발생한 피크와 634 단계에서 색출된 복수의 피크 중 그 다음에 발생한 피크를 대응시킨다. 이와 같은 방식으로 610 단계에서 검출된 복수의 피크 중 나머지 피크와 634 단계에서 색출된 복수의 피크 중 나머지 피크도 일대일 대응될 수 있다. 이와 같이, 리피터가 연속해서 설치된 환경이라면, 피크 비교부(22)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 위치 패턴과 620에서 검출된 복수의 피크의 위치 패턴을 비교함으로써 620에서 검출된 복수의 피크 중에서 610 단계에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 부분을 색출할 수 있다.
640 단계에서 이동 노드(1)의 속도 처리부(23)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 수신 시점간의 시간차와 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치간의 거리로부터 그 수신 시점 사이에서의 이동 노드(1)의 속도를 추정한다. 여기에서, 610 단계에서 검출된 각 피크의 수신 시점은 그 피크를 형성하는 신호의 수신 시점을 의미하고, 630 단계에서 색출된 각 피크의 발생 위치는 그 피크와 매핑되어 있는 지도의 절대 위치를 의미한다. 보다 상세하게 설명하면, 640 단계에서 속도 처리부(23)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크 중에서 어느 두 피크의 수신 시점간의 시간차와 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크 중에서 그 두 피크에 일대일 대응하는 두 피크의 발생 위치간의 거리를 산출하고, 이와 같이 산출된 거리를 산출된 시간차로 나눔으로써 그 수신 시점 사이에서의 이동 노드(1)의 산출함으로써 이동 노드(1)의 속도를 추정할 수 있다.
도 15는 도 2에 도시된 속도 처리부(23)의 속도 추정의 예시도이다. 도 15에는 도 12에 도시된 것과 동일한 신호 변화 패턴과 신호 분포 패턴이 도시되어 있다. 도 15의 (b)에 도시된 바와 같이, 속도 처리부(23)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크 중에서 마지막 두 피크의 수신 시점간의 시간차를 산출한다. 도 15의 (a)에 도시된 바와 같이, 속도 처리부(23)는 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크 중에서 그 마지막 두 피크에 일대일 대응하는 마지막 두 피크의 발생 위치간의 거리를 산출한다. 속도 처리부(23)는 이와 같이 산출된 거리를 산출된 시간차로 나눔으로써 그 수신 시점 사이에서의 이동 노드(1)의 산출함으로써 이동 노드(1)의 속도를 추정할 수 있다.
640 단계에서 속도 처리부(23)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크에 대하여 서로 이웃하는 두 피크마다 수신 시점간의 시간차를 산출함으로써 복수 개의 시간차를 산출하고, 630 단계에서 검출된 복수의 피크에 대하여 서로 이웃하는 두 피크마다 발생 위치간의 거리를 산출함으로써 복수 개의 거리를 산출할 수 있다. 속도 처리부(23)는 이와 같이 산출된 복수 개의 시간차와 산출된 복수 개의 거리로부터 복수 개의 속도를 산출하고, 복수 개의 속도의 평균을 산출함으로써 610 단계에서 검출된 복수의 피크 중 첫 번째 피크의 수신 시점과 마지막 피크의 수신 시점 사이에서의 이동 노드(1)의 속도를 보다 정확하게 추정할 수 있다. 속도 처리부(23)는 복수 개의 거리를 그 각각에 대응되는 복수 개의 속도로 나눔으로써 복수 개의 속도를 산출할 수 있다.
도 12, 15에 도시된 예를 참조하면, 속도 처리부(23)는 610 단계에서 검출된 여섯 개의 피크에 대하여 서로 이웃하는 두 피크마다 수신 시점간의 시간차를 산출함으로써 다섯 개의 시간차를 산출하고, 630 단계에서 검출된 여섯 개의 피크에 대하여 서로 이웃하는 두 피크마다 발생 위치간의 거리를 산출함으로써 다섯 개의 거리를 산출할 수 있다. 속도 처리부(23)는 다섯 개의 거리를 그 각각에 대응되는 다섯 개의 시간차로 나눔으로써 다섯 개의 속도를 산출하고, 다섯 개의 속도의 평균을 산출함으로써 610 단계에서 검출된 여섯 개의 피크 중 첫 번째 피크의 수신 시점과 마지막 피크 사이에서의 이동 노드(1)의 속도를 보다 정확하게 추정할 수 있다.
상술한 바와 같이, 320 단계에서 생성된 신호 세기의 변화 패턴에 대해서는 각 신호의 정확한 수신 시점을 알 수 있고, 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도에 대해서는 각 신호의 정확한 수신 위치를 알 수 있기 때문에 이동 노드(1)의 속도가 정확하게 추정될 수 있다. 이동 노드(1)는 이와 같은 추정된 이동 노드(1)의 속도를 사용자에게 표시할 수 있다. 인공위성으로부터 송출되는 신호는 터널 내부에 도달할 수 없기 때문에 차량이 터널 구간을 지날 때에 종래의 네비게이션 시스템은 차량이 터널 구간을 지날 때에 차량 속도는 표시되지 않거나 터널 진입 시의 속도로 고정되어 표시된다. 본 실시예에 따르면, 터널 구간, 도심 등과 같이 GPS 신호를 수신할 수 없는 환경에서도 이동 노드(1)의 정확한 속도를 사용자에게 표시할 수 있다. 그 결과, 차량 속도가 정확하게 표시되지 않음에 따라 발생되는 과속 사고를 방지할 수 있다.
650 단계에서 이동 노드(1)의 위치 처리부(24)는 630 단계에서의 피크 비교, 즉 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도에서 검출된 복수의 피크와의 비교에 기초하여 이동 노드(1)의 현재 위치를 결정한다. 즉, 650 단계에서 위치 처리부(24)는 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치를 이용하여 이동 노드(1)의 현재 위치를 결정한다. 이에 따라, 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화가 발생하더라도 이동 노드의 위치를 매우 정확하게 추정할 수 있을 뿐만 아니라, 하나의 고정 노드(2)로부터만 신호를 수신할 수 있는 통신 취약 환경이나 복수 개의 리피터가 연속해서 설치됨에 따라 어떤 고정 노드(1)로부터 송출된 신호인가의 구별이 어려운 터널 구간 등, 다양한 환경에서 이동 노드의 위치 정확도가 대폭 향상될 수 있다.
LTE 신호 기반의 무선 측위 기술로 현재 널리 사용되고 있는 TDOA 기법은 하나의 고정 노드로부터만 신호를 수신할 수 있는 통신 취약 환경이나 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 터널 구간에서는 측위가 불가능하나 본 실시예에 따른 무선 측위 기술은 하나의 고정 노드(2)로부터만 신호를 수신할 수 있는 통신 취약 환경이나 복수 개의 리피터가 연속해서 설치됨에 따라 어떤 고정 노드(1)로부터 송출된 신호인가의 구별이 어려운 터널 구간 등, 다양한 환경에서 이동 노드의 위치 정확도가 대폭 향상될 수 있음에 따라 각기 상이한 특유의 장점과 단점을 갖는 종래의 다양한 무선 측위 기술의 단점을 해결할 수 있어 지금까지 등장한 무선 측위 기술의 한계를 극복할 수 있다.
520 단계의 실행 결과인 이동 노드(1)의 현재 위치는 도 3에 도시된 320, 510, 520 단계에 해당하는 CSC(Coarse Surface Correlation) 루틴이 반복될 때마다 결정된다. 650 단계의 실행 결과인 이동 노드(1)의 현재 위치는 610, 620, 630, 650 단계에 해당하는 PSC(Precise Surface Correlation) 루틴이 반복될 때마다 결정된다. 상술한 바와 같이, PSC 루틴이 반복될 때마다 결정되는 이동 노드(1)의 현재 위치는 CSC 루틴이 반복될 때마다 결정되는 이동 노드(1)의 현재 위치보다 복수 개의 리피터가 연속해서 설치된 터널 구간에서 이동 노드(1)의 위치 정확도가 높다. PSC 루틴이 반복될 때마다 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도에서 피크가 검출되어야 하기 때문에 PSC 루틴은 CSC 루틴에 비해 데이터 처리량이 매우 많다.
이에 따라, PSC 루틴이 반복될 때마다 결정되는 이동 노드(1)의 현재 위치만을 본 실시예에 따른 무선 측위의 결과로 사용할 수도 있으나, 무선 측위의 실시간성이 떨어질 수 있다. 반면, CSC 루틴이 반복될 때마다 결정되는 이동 노드(1)의 현재 위치는 PSC 루틴이 반복될 때마다 결정되는 이동 노드(1)의 현재 위치보다 훨씬 짧은 간격으로 갱신될 수 있다. 본 실시예는 CSC 루틴의 반복에 따라 연속적으로 결정되는 복수 개의 현재 위치 중 일부를 PSC 루틴의 반복에 따라 결정되는 현재 위치로 교체함으로써 무선 측위의 실시간성과 정확성을 모두 향상시킬 수 있다.
650 단계에서 위치 처리부(24)는 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치를 이용하여 520 단계에서 추정된 절대 위치의 오차를 보상하고 이와 같이 오차가 보상된 절대 위치를 이동 노드(1)의 현재 위치로 결정한다. 상술한 바와 같이, 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 520 단계에서 추정된 절대 위치의 오차가 보상되면 520 단계에서 추정된 절대 위치의 정확도가 향상될 뿐만 아니라 도 3에 도시된 무선 측위 방법의 반복에 따라 그 다음에 230 단계에서 추정되는 이동 노드(1)의 상대 위치의 정확도도 향상될 수 있다. 230 단계에서 추정되는 이동 노드(1)의 상대 위치의 정확도 향상에 따라 결과적으로 520 단계에서 추정되는 절대 위치의 정확도가 향상되어 도 3에 도시된 무선 측위 방법의 반복에 따라 반복해서 추정되는 절대 위치의 정확도가 전체적으로 향상될 수 있다.
650 단계에서 위치 처리부(24)는 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치에 대한 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 발생 위치의 오차가 제거되는 방향으로 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치를 이동시킴으로써 520 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 절대 위치의 오차를 보상한다. 보다 상세하게 설명하면, 650 단계에서 위치 처리부(24)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크 중에서 어느 두 피크의 발생 위치간의 거리와 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크 중에서 그 두 피크에 일대일 대응하는 두 피크의 발생 위치간의 거리를 산출하고, 이와 같이 산출된 두 개의 거리의 차이를 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치에 대한 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 발생 위치의 오차로 산출한다.
도 16은 도 3에 도시된 650 단계에서의 위치 오차 보정의 일례를 도시한 도면이다. 도 16의 (a)에는 복수 개의 액세스 포인트가 연속해서 설치된 지역에서 복수의 시점에 걸쳐 수신된 신호 세기의 변화 패턴의 일례가 도시되어 있다. 위치 처리부(24)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크 중에서 네 번째 액세스 포인트의 아이디를 갖는 피크와 열 번째 액세스 포인트의 아이디를 갖는 피크의 발생 위치간의 거리를 25 미터로 산출한다. 이어서, 위치 처리부(24)는 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크 중에서 네 번째 액세스 포인트의 아이디를 갖는 피크와 열 번째 액세스 포인트의 아이디를 갖는 피크의 발생 위치간의 거리를 30 미터로 산출한다. 이어서, 위치 처리부(24)는 이와 같이 산출된 거리 30 미터로부터 산출된 거리 25 미터를 감산함으로써 630 단계에서 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치에 대한 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 발생 위치의 오차인 5 미터를 산출한다.
520 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 절대 위치는 610 단계에서 검출된 복수의 피크의 소스에 해당하는 신호 세기의 변화 패턴을 기반으로 추정되었기 때문에 이 위치 오차 5 미터에 대응하는 오차를 갖고 있다. 이어서, 위치 처리부(24)는 이 위치 오차 5 미터가 제거되는 방향으로 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치를 이동시킴으로써 520 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 절대 위치의 오차를 보상한다. 예를 들어, 위치 처리부(24)는 520 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 절대 위치를 네 번째 액세스 포인트의 아이디를 갖는 피크의 발생 위치로부터 열 번째 액세스 포인트의 아이디를 갖는 피크의 발생 위치를 향하는 방향으로 5 미터만큼 이동시킴으로써 이동 노드(1)의 절대 위치의 오차를 보상할 수 있다. 640 단계에서 속도 처리부(23)는 610 단계에서 검출된 복수의 피크에 대하여 서로 이웃하는 두 피크마다 발생 위치간의 거리를 산출하고, 630 단계에서 검출된 복수의 피크에 대하여 서로 이웃하는 두 피크마다 발생 위치간의 거리를 산출하고, 이것을 이용하여 서로 이웃하는 두 피크마다 이동 노드(1)의 절대 위치의 오차 보상을 반복함으로써 이동 노드(1)의 절대 위치의 정확도가 보다 향상되도록 할 수도 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.
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. 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하는 단계;
    복수의 시점에 걸쳐 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 복수의 피크를 검출하는 단계;
    상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도에서 복수의 피크를 검출하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 상기 지도에서 검출된 복수의 피크와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 현재 위치를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 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 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 상기 지도에서 검출된 복수의 피크를 비교함으로써 상기 지도에서 검출된 복수의 피크 중에서 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출하는 단계를 더 포함하고,
    상기 현재 위치를 결정하는 단계는 상기 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치를 이용하여 상기 이동 노드의 현재 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 지도와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 현재 위치를 결정하는 단계는 상기 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치를 이용하여 상기 추정된 절대 위치의 오차를 보상하고 상기 오차가 보상된 절대 위치를 상기 이동 노드의 현재 위치로 결정하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 현재 위치를 결정하는 단계는 상기 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치에 대한 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크의 발생 위치의 오차가 제거되는 방향으로 상기 추정된 절대 위치를 이동시킴으로써 상기 추정된 절대 위치의 오차를 보상하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 현재 위치를 결정하는 단계는 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크 중에서 어느 두 피크의 발생 위치간의 거리와 상기 색출된 가장 유사한 복수의 피크 중에서 상기 어느 두 피크에 일대일 대응하는 두 피크의 발생 위치간의 거리를 산출하고, 상기 산출된 두 개의 거리의 차이를 상기 위치 오차로 산출하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  7. 제 4 항에 있어서,
    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 색출하는 단계를 더 포함하고,
    상기 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 색출된 서피스 부분이 지시하는 지도의 절대 위치를 상기 이동 노드의 절대 위치로 추정하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  8. 제 3 항에 있어서,
    상기 색출하는 단계는 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크 각각의 아이디와 상기 지도에서 검출된 복수의 피크 각각의 아이디를 비교함으로써 상기 지도에서 검출된 복수의 피크 중에서 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  9. 제 3 항에 있어서,
    상기 색출하는 단계는 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크의 위치 패턴과 상기 지도에서 검출된 복수의 피크의 위치 패턴을 비교함으로써 상기 지도에서 검출된 복수의 피크 중에서 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 가장 유사한 복수의 피크를 색출하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크의 수신 시점간의 시간차와 상기 색출된 가장 유사한 복수의 피크의 발생 위치간의 거리로부터 상기 이동 노드의 속도를 추정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 속도를 추정하는 단계는 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크 중에서 어느 두 피크의 수신 시점간의 시간차와 상기 색출된 가장 유사한 복수의 피크 중에서 상기 어느 두 피크에 일대일 대응하는 두 피크의 발생 위치간의 거리를 산출하고 상기 산출된 거리를 상기 산출된 시간차로 나눔으로써 상기 이동 노드의 속도를 추정하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 속도를 추정하는 단계는 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크에 대하여 서로 이웃하는 두 피크마다 수신 시점간의 시간차를 산출함으로써 복수 개의 시간차를 산출하고, 상기 지도에서 검출된 복수의 피크에 대하여 서로 이웃하는 두 피크마다 발생 위치간의 거리를 산출함으로써 복수 개의 거리를 산출하고, 상기 산출된 복수 개의 시간차와 상기 산출된 복수 개의 거리로부터 복수 개의 속도를 산출하고, 상기 복수 개의 속도의 평균을 산출함으로써 상기 이동 노드의 속도를 추정하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 추정된 속도를 이용하여 상기 이동 노드의 가속도 센서의 출력신호의 값으로부터 산출된 이동 노드의 속도의 오차를 보상하고, 상기 오차가 보상된 속도로부터 상기 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 단계; 및
    상기 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 상대 위치를 추정하는 단계는 상기 산출된 속도로부터 상기 추정된 속도를 감산함으로써 상기 추정된 속도에 대한 상기 산출된 속도의 오차를 산출하고, 상기 산출된 속도 오차가 제거되는 방향으로 상기 산출된 속도를 조정함으로써 상기 산출된 속도의 오차를 보상하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  15. 제 13 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 무선 측위 방법.
  16. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 복수의 피크를 검출하는 단계는 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 회귀 모델링(regression modeling)을 통하여 평탄화(smoothing)하고, 이와 같이 평탄화된 신호 세기의 변화 패턴에서 복수의 피크를 검출하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  17. 제 1 항 내지 제 16 항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  18. 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하는 신호 처리부;
    복수의 시점에 걸쳐 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 복수의 피크를 검출하고 상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도에서 복수의 피크를 검출하는 피크 검출부; 및
    상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴에서 검출된 복수의 피크와 상기 지도에서 검출된 복수의 피크와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 현재 위치를 결정하는 위치 처리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 장치.
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