WO2022124819A1 - 멀티모달 센서 정보를 활용한 uav 네트워크 구성 방법 - Google Patents

멀티모달 센서 정보를 활용한 uav 네트워크 구성 방법 Download PDF

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WO2022124819A1
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aerial vehicle
topology
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고영배
금두호
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아주대학교산학협력단
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Definitions

  • the present invention relates to a network configuration using an Unmanned Aerial Vehicle (UAV).
  • UAV Unmanned Aerial Vehicle
  • FANET Felying Ad Hoc Network
  • UAV Universal Mobile Vehicle
  • these services can provide safe and essential information only when the movement path and location information of the UAVs can be known in advance.
  • the network performance may be reduced due to the rapid movement of UAVs and weather changes. Therefore, it is required to develop a data transmission technology including a topology configuration technology to ensure network performance in consideration of the location, mobility, and weather change factors of the UAV.
  • the inventors of the present invention have studied to solve the problem of network performance reduction due to the movement of UAVs in the FANET environment of the prior art. After much effort, the present invention was completed after much effort to complete an apparatus and method for constructing a topology of a network that can transmit data safely and quickly in consideration of UAV mobility and weather change factors.
  • An object of the present invention is to predict a more accurate network environment and configure a topology by using sensor information together with movement information of UAVs in a FANET environment composed of a plurality of UAVs.
  • a method for configuring a network topology comprising a plurality of unmanned aerial vehicles (UAVs) comprising the steps of: (a) receiving current position, movement direction, speed, and sensor information of each unmanned aerial vehicle; (b) calculating the position and link quality of each unmanned aerial vehicle after a predetermined time using the current position, movement direction, speed, and sensor information; and (c) configuring a network topology capable of communicating in the shortest time or highest quality according to the calculated location and link quality.
  • the step (b) is characterized in that the position of each unmanned aerial vehicle after a predetermined time is corrected according to the wind direction and wind speed information among the sensor information.
  • the step (b) is characterized in that the sensor information is received from a plurality of unmanned aerial vehicles constituting the network.
  • the period of receiving the sensor information in step (c) is characterized in that it is adjusted using wind speed information among the sensor information.
  • the step (c) is characterized in that the network quality is determined using the sensor information.
  • the step (c) is characterized in that the network speed or network quality is determined using the moving direction of each unmanned aerial vehicle, the angle between neighboring nodes, and the link quality at the calculated position.
  • the control unit is characterized in that the position of each unmanned aerial vehicle after a predetermined time is corrected according to the wind direction and wind speed information among the sensor information.
  • the control unit is characterized in that it receives the sensor information from a plurality of unmanned aerial vehicles constituting the network.
  • the control unit may control a period for receiving the sensor information by using wind speed information among the sensor information.
  • the control unit may determine the network quality by using the sensor information.
  • the control unit is characterized in that it determines the network speed or network quality using the angle and link quality between the moving direction of each unmanned aerial vehicle and the neighboring node at the calculated position.
  • the present invention by using the sensor information and the movement information of the UAV together, it is possible to more accurately grasp the network topology that changes from moment to moment.
  • FIG. 1 is a flowchart of a method for configuring a topology of a UAV network according to a preferred embodiment of the present invention.
  • FIGS. 2 and 3 show a configuration example of a UAV for configuring a topology of a UAV network according to a preferred embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a structural diagram of an apparatus for configuring a topology of a UAV network according to a preferred embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a flowchart of a method for configuring a topology of a UAV network according to a preferred embodiment of the present invention.
  • the topology configuration method of the UAV network may be performed by each UAV constituting the UAV network or a server of a base station (BS) for communication.
  • BS base station
  • FANET network
  • UAVs unmanned aerial vehicles
  • the information about the unmanned aerial vehicle may include the current position, moving direction, speed, acceleration, etc. of the unmanned aerial vehicle.
  • Sensor information is also received along with information about the unmanned aerial vehicle (S20).
  • the sensor information is used to correct the position of the unmanned aerial vehicle or to understand the network situation.
  • a multi-modal sensor refers to a sensor to which modality technology is applied, which is an environment for interactive communication between a user and an electronic device by fusion of various input methods such as voice, gesture, and bio-signals in addition to text.
  • the Hello Packet is a message exchanged to prevent collision between unmanned aerial vehicles and is used in the present invention to exchange location information and sensor information for unmanned aerial vehicles.
  • the hello packet may be received by a neighboring unmanned aerial vehicle or may be received by a base station.
  • Table 1 below shows an example of a hello packet.
  • Hello packet has message ID (Msg ID), node ID (Node ID), IP address (IP address), position (Position), velocity (Velocity), movement direction (Angle), acceleration (Acceleration), wind speed (Wind Velocity) , Wind Direction, Temperature, Received Signal Strength Indication (RSSI), Packet Error Rate (PER), and a neighbor node list may be included.
  • Such sensor information may be received with a different cycle depending on weather conditions. Accuracy can be improved if more weather information is collected by making the cycle faster, but it is necessary to consider this at an appropriate level because it can be a burden on the network by transmitting and receiving a lot of data. Therefore, in the present invention, the reception period of the hello packet can be adjusted as shown in Table 2 below according to the wind speed, the unmanned aerial vehicle, and the like.
  • the time for maintaining the UAV position at 10 ⁇ 20m per second can be set as a stable hello packet reception period. At this time, in general, a typhoon of 25 m/s or more is assumed.
  • network overhead can be reduced by adaptively adjusting the reception period of the shared hello packet according to multi-modal sensor information for optimal routing metric calculation.
  • the next location and link quality of the nodes constituting the UAV network are calculated using the information (S30).
  • FIGS. 2 and 3 show a configuration example of a UAV for configuring a topology of a UAV network according to a preferred embodiment of the present invention.
  • each of the unmanned aerial vehicles U1 to U8 has a different current position and a different movement direction.
  • the wind direction of the unmanned aerial vehicles (U2, U3, U6, U7) located at the upper side is opposite to the direction of the wind, whereas the unmanned aerial vehicles (U4, U5, U8) located at the lower side have the wind direction and the traveling direction. Therefore, it can be predicted that the drones at the top will slow down, and the drones at the bottom will speed up more.
  • the degree of slowing or speeding may take into account both wind speed and wind direction.
  • a topology may be configured in which the unmanned aerial vehicle U1 passes through U7 and U3 or passes through U8 and U4 to communicate with the base station.
  • a topology in which U1 is connected to a base station via U8 and U3 or to a base station via only U4 may be configured.
  • a topology in which U1 is connected to a base station via U8 and U3 or to a base station via only U4 may be configured.
  • the movement path may be changed to avoid it, so it may arrive late to the BS. have.
  • Each node compares its own value with that of a neighboring node's routing metric, and if its own value is high, it can be transmitted directly to the base station, and the routing metric can calculate an optimal value including information up to the destination received by the neighbors. .
  • an optimal routing metric may be calculated using Equation 1 as follows.
  • the weight (W) is adaptively adjusted according to multimodal sensor information. For example, the sum of the weights W1 and W2 may be set to 1, and the higher the wind speed, the more weight may be added to the location prediction value ⁇ . That is, the value of W2 may be set to be larger than that of W1. Conversely, the slower the wind speed, the more weight can be placed on the link quality value (HLQM). That is, the value of W1 may be set to be larger than that of W2.
  • the range of the angle ⁇ between the moving direction of the unmanned aerial vehicle and the base station ranges from 0 degrees to 180 degrees, and MAX is 180 degrees.
  • the unmanned aerial vehicle U1 in the case of the unmanned aerial vehicle U1, it can be seen that the angle 12 between the moving direction 11 and the base station is small.
  • the unmanned aerial vehicle U2 has a large angle 22 between the moving direction 21 and the base station. Therefore, it can be determined that U1 is directed toward the base station and U2 does not face the base station.
  • the unmanned aerial vehicle directed toward the base station may be more advantageous in terms of signal quality in configuring the network topology.
  • Table 3 below calculates the positions of each unmanned aerial vehicle using sensor information, etc. and shows the predicted connectivity information of nodes (unmanned aerial vehicles) for each time as an example.
  • an optimal network topology can be configured after the location prediction of the unmanned aerial vehicle and link quality calculation are completed (S40).
  • U1 may transmit data by selecting U8 calculated as an optimal routing metric by comparing routing metric values among neighboring nodes U7 and U8 as a next hop.
  • U8 selects U4 calculated as an optimal routing metric among neighboring nodes U1, U4, and U5 as a next hop and transmits data or compares it with itself and transmits it directly to a base station.
  • the optimal routing metric value may be calculated by including information up to the destination in the data packet.
  • the optimal network topology it is possible to construct the topology with the shortest time or the best quality by considering the movement speed, movement direction, altitude, angle with the base station, weather conditions, and link quality of the unmanned aerial vehicle.
  • FIG. 4 is a structural diagram of an apparatus for predicting a topology of a UAV network according to a preferred embodiment of the present invention.
  • the apparatus 100 for predicting a topology of a UAV network includes a communication unit 110 and a control unit 120 .
  • the apparatus 100 for predicting the topology of the UAV network of the present invention may be an unmanned aerial vehicle or a server of a base station.
  • the communication unit 110 is used for communication after receiving information from a base station or a neighboring unmanned aerial vehicle and configuring a network.
  • Information received from a base station or a neighboring unmanned aerial vehicle may include information for determining the location of the unmanned aerial vehicle and weather information.
  • the sensor information may include wind direction, wind speed, temperature, humidity, rainfall/snowfall, and the like.
  • the period of receiving such information can be adjusted according to the wind speed.
  • the wind speed is strong, the unmanned aerial vehicle is affected by the wind and it is difficult to determine its location, so it is necessary to receive sensor information frequently.
  • the controller 120 predicts the next location of the unmanned aerial vehicles using the received information and configures an optimal network topology.
  • the optimal network topology means a topology configuration in which communication in the shortest time is possible or the network quality is the best.
  • the controller 120 may include one or more processors 122 and a memory 124 .
  • the processor 122 performs operations for predicting positions of unmanned aerial vehicles or configuring a network topology
  • the memory 124 may store program codes for driving the processor 122 or data necessary for operations.
  • the control unit 120 calculates the positions of the unmanned aerial vehicle after a predetermined time by using the current position, the moving direction, and the moving speed of the unmanned aerial vehicle.
  • the received weather information can be utilized. For example, if the wind speed is above a certain level and the wind direction is headwind, the unmanned aerial vehicle may travel less than expected, and this should be taken into account.
  • the controller 120 After estimating the positions of the unmanned aerial vehicles after a certain time, the controller 120 configures an optimal network topology in consideration of the node list in consideration of the positions of the unmanned aerial vehicles, temperature, humidity, rainfall/snowfall, and the like.
  • the network quality can be determined using weather information such as temperature, humidity, rainfall/snowfall, and link quality in consideration of RSSI and PER.
  • controller 120 may determine the speed or quality of the network by using the angle between the moving direction of the unmanned aerial vehicle and the unmanned aerial vehicle or base station constituting the next hop.
  • the network topology or the highest quality network that can transmit information in the shortest time by using together weather information that affects the network situation, rather than simply configuring the topology with nearby nodes (unmanned aerial vehicles) There is an effect that the topology can be configured.

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Abstract

본 발명은 복수의 무인 비행체로 이루어지는 UAV 네트워크의 토폴로지 구성 장치 및 방법에 관한 것으로, 각 무인 비행체의 현재위치, 이동속도 및 이동방향을 이용하여 무인 비행체들의 위치를 예측하고 기상 영향 및 링크 품질을 고려하여 최적의 네트워크 구성이 가능한 토폴로지를 예측함으로써 보다 안정적인 UAV 네트워크를 구성할 수 있는 효과가 있다.

Description

멀티모달 센서 정보를 활용한 UAV 네트워크 구성 방법
본 발명은 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 이용한 네트워크 구성에 관한 것이다.
최근 UAV를 활용한 FANET(Flying Ad Hoc Network) 통신 기술이 발전하면서 배송 서비스나 교통량 모니터링 등과 같은 다양한 서비스에 활용되고 있다. 이러한 서비스들은 UAV들의 이동 경로 및 위치 정보를 미리 알 수 있어야 안전하고 필수적인 정보 제공이 가능하다. 그러나 FANET 환경에서는 UAV의 빠른 이동과 기상변화 등으로 인해 네트워크 성능이 감소되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 UAV의 위치, 이동성과 기상변화 요소를 함께 고려하여 네트워크 성능을 보장하기 위한 토폴로지 구성 기술을 포함하는 데이터 전송 기술의 개발이 요구된다.
이러한 네트워크의 성능 감소 문제를 해결하기 위해 UAV의 GPS 정보를 활용한 DTN(Delay Tolerant Network) 기반의 라우팅 프로토콜이 다수 제안되었다. 하지만 경로 선택에 현재의 위치 정보를 사용하는 방법은 세밀하게 이동하는 UAV 네트워크에서 미래의 토폴로지가 어떻게 변화할지에 대한 정보를 반영하는데 어려움이 존재한다. 또한 FANET 환경에서 UAV는 기상에 의한 영향을 많이 받는데 기상 정보를 고려하여 데이터를 전송하기 위한 기술 연구는 미비한 실정이다.
본 발명의 발명자들은 이러한 종래 기술의 FANET 환경에서 UAV의 이동으로 인한 네트워크 성능 감소 문제를 해결하기 위해 연구해 왔다. UAV 이동성과 기상변화 요소를 함께 고려하여 안전하고 신속하게 데이터를 전송할 수 있는 네트워크의 토폴로지 구성 장치 및 방법을 완성하기 위해 많은 노력 끝에 본 발명을 완성하기에 이르렀다.
본 발명은 복수의 UAV로 구성된 FANET 환경에서 UAV의 이동정보와 함께 센서정보를 이용함으로써 보다 정확한 네트워크 환경을 예측하고 토폴로지를 구성하는 것을 목적으로 한다.
한편, 본 발명의 명시되지 않은 또 다른 목적들은 하기의 상세한 설명 및 그 효과로부터 용이하게 추론할 수 있는 범위 내에서 추가적으로 고려될 것이다.
본 발명에 따른 복수의 무인 비행체(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)로 구성되는 네트워크의 토폴로지 구성 방법에 있어서, (a) 각 무인 비행체의 현재위치, 이동방향, 속도 및 센서 정보를 수신하는 단계; (b) 상기 각 무인 비행체의 일정 시간 후의 위치 및 링크 품질을 상기 현재위치, 이동방향, 속도 및 센서 정보를 이용하여 계산하는 단계; 및 (c) 상기 계산한 위치 및 링크 품질에 따라 최단시간 또는 최고품질의 통신이 가능한 네트워크 토폴로지를 구성하는 단계;를 포함한다.
상기 (b) 단계는 상기 센서 정보 중 풍향 및 풍속 정보에 의해 상기 각 무인 비행체의 일정 시간 후의 위치를 보정하는 것을 특징으로 한다.
상기 (b) 단계는 상기 네트워크를 구성하는 복수의 무인 비행체로부터 상기 센서 정보를 수신하는 것을 특징으로 한다.
상기 (c)단계에서 상기 센서 정보를 수신하는 주기는 상기 센서 정보 중 풍속 정보를 이용하여 조절하는 것을 특징으로 한다.
상기 (c) 단계는 상기 센서 정보를 이용하여 네트워크 품질을 판단하는 것을 특징으로 한다.
상기 (c) 단계는 상기 계산한 위치에서 각 무인 비행체의 이동 방향, 이웃 노드 사이의 각도 및 링크 품질을 이용하여 네트워크 속도 또는 네트워크 품질을 판단하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 무인 비행체로부터 각 무인 비행체의 현재위치, 이동방향, 속도 및 센서 정보를 수신하는 통신부; 및 기상정보를 고려하여 상기 각 무인 비행체의 일정 시간 후의 위치를 상기 현재위치, 이동방향, 속도 및 센서 정보를 이용하여 계산하고, 상기 계산한 위치에 따라 최단시간 또는 최고품질의 통신이 가능한 네트워크 토폴로지를 구성하는 제어부;를 포함한다.
상기 제어부는 상기 센서 정보 중 풍향 및 풍속 정보에 의해 상기 각 무인 비행체의 일정 시간 후의 위치를 보정하는 것을 특징으로 한다.
상기 제어부는 상기 네트워크를 구성하는 복수의 무인 비행체로부터 상기 센서 정보를 수신하는 것을 특징으로 한다.
상기 제어부는 상기 센서 정보를 수신하는 주기는 상기 센서 정보 중 풍속 정보를 이용하여 조절하는 것을 특징으로 한다.
상기 제어부는 상기 센서 정보를 이용하여 네트워크 품질을 판단하는 것을 특징으로 한다.
상기 제어부는 상기 계산한 위치에서 각 무인 비행체의 이동 방향과 이웃 노드 사이의 각도 및 링크 품질을 이용하여 네트워크 속도 또는 네트워크 품질을 판단하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면 센서 정보와 UAV의 이동 정보를 함께 이용함으로써 순간순간 변화하는 네트워크 토폴로지를 보다 정확하게 파악할 수 있는 효과가 있다.
또한 UAV의 위치를 더욱 정확하게 예측함으로써 안전하고 신속한 네트워크를 구성할 수 있는 장점도 있다.
한편, 여기에서 명시적으로 언급되지 않은 효과라 하더라도, 본 발명의 기술적 특징에 의해 기대되는 이하의 명세서에서 기재된 효과 및 그 잠정적인 효과는 본 발명의 명세서에 기재된 것과 같이 취급됨을 첨언한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따른 UAV 네트워크의 토폴로지 구성 방법의 흐름도이다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따라 UAV 네트워크의 토폴로지를 구성하기 위한 UAV의 구성 예를 나타낸다.
도 4는 본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따른 UAV 네트워크의 토폴로지 구성 장치의 구조도이다.
※ 첨부된 도면은 본 발명의 기술사상에 대한 이해를 위하여 참조로서 예시된 것임을 밝히며, 그것에 의해 본 발명의 권리범위가 제한되지는 아니한다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예가 안내하는 본 발명의 구성과 그 구성으로부터 비롯되는 효과에 대해 살펴본다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기능에 대하여 이 분야의 기술자에게 자명한 사항으로서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.
'제1', '제2' 등의 용어는 다양한 구성요소를 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소는 위 용어에 의해 한정되어서는 안 된다. 위 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 권리범위를 벗어나지 않으면서 '제1구성요소'는 '제2구성요소'로 명명될 수 있고, 유사하게 '제2구성요소'도 '제1구성요소'로 명명될 수 있다. 또한, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 표현하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 발명의 실시예에서 사용되는 용어는 다르게 정의되지 않는 한, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 통상적으로 알려진 의미로 해석될 수 있다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예가 안내하는 본 발명의 구성과 그 구성으로부터 비롯되는 효과에 대해 살펴본다.
도 1은 본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따른 UAV 네트워크의 토폴로지 구성 방법의 흐름도이다.
UAV 네트워크의 토폴로지 구성 방법은 UAV 네트워크를 구성하는 각 UAV 또는 통신을 위한 기지국(BS: Base Station)의 서버 등에 의해 수행될 수 있다.
복수의 무인 비행체(UAV)로 구성되는 네트워크(FANET)에서 무인 비행체로 네트워크를 구성하기 위해서는 무인 비행체의 위치를 파악해야 한다. 따라서 우선 무인 비행체에 관한 정보를 수신한다(S10).
무인 비행체에 관한 정보는 이웃의 각 무인 비행체로부터 수신하거나 무인 비행체의 정보들을 통합 관리하는 기지국에서 일괄 수신하는 것도 가능할 것이다.
무인 비행체에 관한 정보는 무인 비행체의 현재위치, 이동방향, 속도, 가속도 등이 포함될 수 있다.
무인 비행체에 관한 정보와 함께 센서 정보도 수신한다(S20). 센서 정보는 무인 비행체의 위치를 보정하거나 네트워크 상황을 파악하는 데 이용된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 센서 정보는 멀티 모달(Multi Modal) 센서로부터 획득될 수 있다. 멀티 모달(Multi Modal) 센서란, 텍스트 외에 음성, 제스쳐, 생체신호 등 여러 입력 방식을 융합하여 사용자와 전자장치 상호간 인터랙션 하는 양방향 통신을 수행하는 환경인 모달리티 기술이 적용되는 센서를 의미한다.
무인 비행체에 관한 정보와 센서 정보는 헬로 패킷(Hello Packet)을 이용할 수 있다. 헬로 패킷은 무인 비행체 간의 충돌을 예방하기 위해 주고받는 메시지인데 본 발명에서는 무인 비행체 위치 정보와 센서 정보를 주고받기 위해 사용된다. 헬로 패킷은 이웃의 무인 비행체에서 수신하거나 기지국에서 수신할 수 있을 것이다.
다음 표 1은 헬로 패킷의 예를 나타낸다.
Msg ID Node ID IP Address Position Velocity Angle Acceleration Wind Velocity Wind Direction Temperature RSSI
PER		 Neighbor node list
헬로 패킷은 메시지 아이디(Msg ID), 노드 아이디(Node ID), IP주소(IP Address), 위치(Position), 속도(Velocity), 이동방향(Angle), 가속도(Acceleration), 풍속(Wind Velocity), 풍향(Wind Direction), 온도(Temperature), RSSI(Received Signal Strength Indication), PER(Packet Error Rate), 이웃 노드 리스트(Neighbor node list) 등이 포함될 수 있다.
이러한 센서 정보는 기상 상황에 따라 주기를 달리하여 수신할 수 있다. 주기를 빠르게 하여 보다 많은 기상 정보를 수집하면 정확도를 높일 수 있으나 그만큼 많은 데이터를 송수신하게 되어 네트워크에 부담이 될 수 있으므로 이를 적절한 수준으로 고려해야 한다. 따라서 본 발명에서는 바람속도, 무인 비행체 등에 따라 다음 표 2와 같이 헬로 패킷의 수신 주기를 조절할 수 있다.
Wind velocity 0~10m/s 10~20m/s 20~30m/s 30~40m/s 40m/s~
Hello packet interval 2s 1s 0.8s 0.5s 0.1s
1홉 당 최대 통신범위를 3km 가정했을 때, UAV 위치를 초당 10~20m 유지할 수 있는 시간을 안정적인 헬로 패킷의 수신 주기로 설정할 수 있다. 이때, 일반적으로 25 m/s 이상은 태풍으로 가정한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 최적의 라우팅 메트릭 계산을 위해 공유하는 헬로 패킷의 수신 주기를 멀티 모달 센서 정보에 따라 적응적으로 조정함으로써 네트워크 오버헤드를 감소시킬 수 있다.
이렇게 정보들을 수신하고 나면 이 정보들을 이용하여 UAV 네트워크를 구성하는 노드들, 즉 무인 비행체의 다음 위치 및 링크 품질을 계산하게 된다(S30).
도 2 및 도 3은 본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따라 UAV 네트워크의 토폴로지를 구성하기 위한 UAV의 구성 예를 나타낸다.
도 2에서 각 무인 비행체들(U1~U8)은 각각 현재 위치와 이동방향이 다르다.
도 3은 각 무인 비행체들의 일정 시간이 지난 후의 위치를 나타낸다.
무인 비행체들의 다음 위치를 예측하기 위해서는 무인 비행체의 이동방향과 속도, 기압 센서를 활용한 고도 측정뿐 아니라 기상상황도 고려해야 한다. 예를 들어 이동 방향과 같은 방향으로 바람이 부는 경우 이동속도가 더 빨라질 것이고, 반대로 역풍이 분다면 이동 속도가 더 느려질 것이므로 이를 위치 예측에 반영해야 하는 것이다. 또는 습도가 높거나 비가 오는 경우에는 이동속도가 맑은 날에 비해 느려질 수 있음을 고려해야 한다.
도 2에서 윗쪽에 위치한 무인 비행체들(U2, U3, U6, U7)은 바람의 방향이 진행방향과 반대인 반면 아랫쪽에 위치한 무인 비행체들(U4, U5, U8)은 바람의 방향과 진행방향이 같으므로 윗쪽의 무인 비행체들은 속도가 더 느려질 것이고, 아랫쪽의 무인 비행체들은 속도가 더 빨라질 것을 예측할 수 있다. 느려지거나 빨라지는 정도는 풍속 및 풍향을 모두 고려할 수 있을 것이다.
따라서 이러한 상황들을 종합적으로 고려하여 무인 비행체들의 다음 위치를 계산한다.
도 2의 현재 위치에서는 무인 비행체 U1이 기지국과 통신하기 위해 U7과 U3을 거치거나 U8과 U4를 거치는 토폴로지를 구성할 수 있을 것이다.
그런데 일정 시간이 지난 후 도 3의 상황이 되면 무인 비행체 U7은 U1에서 멀어져 U7을 이용하여 토폴로지를 구성하는 것은 비효율적이 된다. 따라서 도 3에서는 U1은 U8과 U3을 거쳐 기지국과 연결되거나 U4만 거쳐 기지국으로 연결되는 토폴로지를 구성할 수 있을 것이다. U5의 경우에는 RSSI(Received Signal Strength Indication), PER(Packet Error Rate) 과 같이 링크 품질 계산을 통해 불확실한 상황에 직면한 경우(장애물 등) 이를 피해 이동 경로가 변경될 수 있으므로 BS까지 늦게 도달할 수 있다. 각 노드들은 자신의 값과 이웃 노드의 라우팅 메트릭 값을 비교하여 자신의 값이 높은 경우 직접 기지국으로 전달할 수 있으며, 라우팅 메트릭은 이웃들이 수신받은 목적지까지의 정보를 포함하여 최적의 값을 계산할 수 있다.
보다 구체적으로, 최적의 라우팅 메트릭(Optimal Routing Metric, ORM)은 다음과 같이 수학식 1을 이용하여 계산될 수 있다.
Figure PCTKR2021018632-appb-img-000001
(ORM: 최적의 라우팅 메트릭, HLQM: 링크 품질 값, δ: 위치 예측 값, 무인 비행체의 이동방향과 기지국 사이의 각도(0 <θ< MAX), W: 가중치)
이때, 위치 예측 값(δ)(0~100)은 기지국과 가까울 수록 값이 높아지고, HLQM(0~100) 값은 변환 함수를 통해 품질이 높을수록 값이 크다고 가정한다.
가중치(W)의 경우 멀티모달 센서 정보에 따라 적응적으로 조정한다. 예를 들어, 가중치 W1, W2의 합을 1로 두고, 풍속이 빠를수록 위치 예측 값(δ)에 가중치를 더 둘 수 있다. 즉, W2의 값을 W1보다 더 크게 설정할 수 있다. 반대로, 풍속이 느릴수록 링크 품질 값 (HLQM)에 가중치를 더 둘 수 있다. 즉, W1의 값을 W2보다 더 크게 설정할 수 있다.
이렇게 위치를 예측하는 경우에는 기상정보와 함께 무인 비행체의 이동 방향과 기지국과의 방향도 고려해야 한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 무인 비행체의 이동방향과 기지국 사이의 각도(θ)의 범위는 0도 내지 180도를 가지고, MAX는 180도 인 것으로 가정한다.
도 2에서 무인 비행체 U1의 경우에는 이동방향(11)과 기지국 사이의 각도(12)가 작은 것을 확인할 수 있다. 반면 무인 비행체 U2는 이동방향(21)과 기지국 사이의 각도(22)가 크다. 따라서 U1은 기지국 방향을 향하는 것으로, U2는 기지국 방향으로 향하지 않는 것으로 판단할 수 있다.
따라서 비슷한 거리에 있는 무인 비행체라도 기지국 방향으로 향하고 있는 무인 비행체가 네트워크 토폴로지 구성에 있어서 신호품질 면에서 더 유리할 수 있다.
다음 표 3은 이렇게 센서 정보 등을 활용하여 각 무인 비행체들의 위치를 계산하고 각 시간별 노드(무인 비행체들)들의 예측한 연결성 정보를 예시로 나타낸 것이다.
시간
노드		 t t+1 t+2 t+3 t+4 t+5 t+6
U1 U7, U8
(각 노드의 최적 라우팅 메트릭 값 비교 후 다음 홉으로 선정)		 U8 - - - - -
U2 U3, U6, U7 U6, U7 - - - - -
U3 U2, U7 U7 U7 U7 BS BS -
U4 U5, U8 U5, U8 U5, BS U5, BS U5, BS U5, BS -
U5 U4, U8 U4, U8 U4 U4 U4 U4, BS -
U6 U2,U7 U2, U7 - - - - BS
U7 U1, U2, U3, U6 U2, U3, U6 - - - - -
U8 U1, U4, U5 U1, U4, U5(각 노드의 최적 라우팅 메트릭 값 비교 후 다음 홉으로 선정) - - - - -
표 3과 같이 무인 비행체의 위치 예측 및 링크 품질 계산을 마치고 나면 최적의 네트워크 토폴로지를 구성할 수 있다(S40).
예를 들어, U1은 주변 노드(U7, U8) 중 라우팅 메트릭 값을 비교하여 최적의 라우팅 메트릭으로 계산된 U8을 다음 홉으로 선정하여 데이터를 전송할 수 있다. 그리고, U8은 주변 노드(U1, U4, U5) 중 최적의 라우팅 메트릭으로 계산된 U4를 다음 홉으로 선정하여 데이터를 전송하거나 자신과 비교하여 기지국까지 직접 전달할 수 있다. 이때, 데이터 패킷에 목적지까지의 정보가 포함되어 최적의 라우팅 메트릭 값이 계산될 수 있다.
네트워크 토폴로지를 구성할 때는 이웃 노드(무인 비행체)와의 거리뿐만 아니라 이웃 노드의 각도나 온도, 습도와 같은 기상 상황, 링크 품질도 함께 고려할 수 있다.
따라서 최적의 네트워크 토폴로지를 구성하는 것은 무인 비행체의 이동속도나 이동방향, 고도, 기지국과 이루는 각도, 기상 상황, 링크 품질을 함께 고려함으로써 최단시간 혹은 최고의 품질을 가지는 토폴로지를 구성할 수 있는 것이다.
도 4는 본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따른 UAV 네트워크의 토폴로지 예측 장치의 구조도이다.
본 발명에 따른 UAV 네트워크의 토폴로지 예측 장치(100)는 통신부(110) 및 제어부(120)로 구성된다.
본 발명의 UAV 네트워크의 토폴로지 예측 장치(100)는 무인 비행체일 수도 있고 기지국의 서버일 수 있을 것이다.
통신부(110)는 기지국 또는 이웃 무인 비행체로부터 정보들을 수신하고 또한 네트워크를 구성한 다음 통신을 위해 사용된다.
기지국 또는 이웃 무인 비행체로부터 수신하는 정보로는 무인 비행체의 위치를 파악하기 위한 정보들과 기상 정보들이 포함될 수 있다.
무인 비행체의 위치를 파악하기 위해서는 무인 비행체의 현재위치, 이동방향, 이동속도, 가속도 등의 정보가 필요하다.
또한 센서 정보들로는 풍향, 풍속, 온도, 습도, 강우/강설량 등이 포함될 수 있다.
이러한 정보를 수신하는 주기는 풍속에 따라 조절할 수 있다. 풍속이 강한 경우 그만큼 무인 비행체는 바람의 영향을 많이 받아 위치를 파악하기 어렵기 때문에 자주 센서 정보를 수신해야 하지만 풍속이 약한 경우에는 무인 비행체의 비행이 안정적이므로 수신 주기를 길게 해도 괜찮기 때문이다.
제어부(120)는 이렇게 수신한 정보들을 이용하여 무인 비행체들의 다음 위치를 예상하고 최적의 네트워크 토폴로지를 구성한다. 최적의 네트워크 토폴로지는 최단시간 통신이 가능하거나 네트워크 품질이 가장 좋은 토폴로지 구성을 의미한다.
이를 위해 제어부(120)는 하나 이상의 프로세서(122) 및 메모리(124)를 포함할 수 있다. 프로세서(122)는 무인 비행체들의 위치를 예상하거나 네트워크 토폴로지를 구성하기 위한 연산들을 수행하고, 메모리(124)는 프로세서(122)를 구동하기 위한 프로그램 코드나 연산에 필요한 데이터 등이 저장될 수 있다.
제어부(120)는 무인 비행체의 현재위치와 이동방향, 이동속도를 이용하여 일정 시간 후의 무인 비행체들의 위치를 계산한다. 이 때 수신한 기상정보를 활용할 수 있다. 예를 들어 풍속이 일정 이상이고 풍향이 맞바람이라면 무인 비행체가 예상보다 덜 이동할 수 있으므로 이를 고려해야 한다.
제어부(120)는 일정 시간 후의 무인 비행체들의 위치를 예상하고 나면 무인 비행체들의 위치를 고려한 노드 리스트와 온도, 습도, 강우/강설량 등을 고려하여 최적의 네트워크 토폴로지를 구성하게 된다. 네트워크 토폴로지를 구성할때는 온도, 습도, 강우/강설량 등의 기상 정보 및 RSSI, PER 등을 고려한 링크 품질을 이용하여 네트워크 품질을 판단할 수 있다.
또한 제어부(120)무인 비행체의 이동 방향과 다음 홉을 구성하는 무인 비행체 또는 기지국 사이의 각도를 이용하여 네트워크의 속도나 품질을 파악할 수도 있다.
이상과 같은 본 발명에 따르면 단순히 가까운 노드들(무인 비행체)로 토폴로지를 구성하는 것이 아니라 네트워크 상황에 영향을 주는 기상 정보들을 함께 이용함으로써 보다 최단시간에 정보를 전달할 수 있는 네트워크 토폴로지 혹은 최고품질의 네트워크 토폴로지를 구성할 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 보호범위가 이상에서 명시적으로 설명한 실시예의 기재와 표현에 제한되는 것은 아니다. 또한, 본 발명이 속하는 기술분야에서 자명한 변경이나 치환으로 말미암아 본 발명이 보호범위가 제한될 수도 없음을 다시 한 번 첨언한다.

Claims (12)

  1. 복수의 무인 비행체(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)로 구성되는 네트워크의 토폴로지 구성 방법에 있어서:
    (a) 각 무인 비행체의 현재위치, 이동방향, 속도 및 센서 정보를 수신하는 단계;
    (b) 상기 각 무인 비행체의 일정 시간 후의 위치 및 링크 품질을 상기 현재위치, 이동방향, 속도 및 센서 정보를 이용하여 계산하는 단계; 및
    (c) 상기 계산한 위치 및 링크 품질에 따라 최단시간 또는 최고품질의 통신이 가능한 네트워크 토폴로지를 구성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, UAV 네트워크의 토폴로지 구성 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 (b) 단계는 상기 센서 정보 중 풍향 및 풍속 정보에 의해 상기 각 무인 비행체의 일정 시간 후의 위치를 보정하는 것을 특징으로 하는, UAV 네트워크의 토폴로지 구성 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 (b) 단계는 상기 네트워크를 구성하는 복수의 무인 비행체로부터 상기 센서 정보를 수신하는 것을 특징으로 하는, UAV 네트워크의 토폴로지 구성 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 (c)단계에서 상기 센서 정보를 수신하는 주기는 상기 센서 정보 중 풍속 정보를 이용하여 조절하는 것을 특징으로 하는, UAV 네트워크의 토폴로지 구성 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 (c) 단계는 상기 센서 정보를 이용하여 네트워크 품질을 판단하는 것을 특징으로 하는, UAV 네트워크의 토폴로지 구성 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 (c) 단계는 상기 계산한 위치에서 각 무인 비행체의 이동 방향, 이웃 노드 사이의 각도 및 링크 품질을 이용하여 네트워크 속도 또는 네트워크 품질을 판단하는 것을 특징으로 하는, UAV 네트워크의 토폴로지 구성 방법.
  7. 복수의 무인 비행체로부터 각 무인 비행체의 현재위치, 이동방향, 속도 및 센서 정보를 수신하는 통신부; 및
    기상정보를 고려하여 상기 각 무인 비행체의 일정 시간 후의 위치를 상기 현재위치, 이동방향, 속도 및 센서 정보를 이용하여 계산하고, 상기 계산한 위치에 따라 최단시간 또는 최고품질의 통신이 가능한 네트워크 토폴로지를 구성하는 제어부;를 포함하는, UAV 네트워크의 토폴로지 구성 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 센서 정보 중 풍향 및 풍속 정보에 의해 상기 각 무인 비행체의 일정 시간 후의 위치를 보정하는 것을 특징으로 하는, UAV 네트워크의 토폴로지 구성 장치.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 네트워크를 구성하는 복수의 무인 비행체로부터 상기 센서 정보를 수신하는 것을 특징으로 하는, UAV 네트워크의 토폴로지 구성 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 센서 정보를 수신하는 주기는 상기 센서 정보 중 풍속 정보를 이용하여 조절하는 것을 특징으로 하는, UAV 네트워크의 토폴로지 구성 장치.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 센서 정보를 이용하여 네트워크 품질을 판단하는 것을 특징으로 하는, UAV 네트워크의 토폴로지 구성장치.
  12. 제7항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 계산한 위치에서 각 무인 비행체의 이동 방향과 이웃 노드 사이의 각도 및 링크 품질을 이용하여 네트워크 속도 또는 네트워크 품질을 판단하는 것을 특징으로 하는, UAV 네트워크의 토폴로지 구성장치.
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