WO2024076145A1 - 초광대역 통신 신호를 이용하여 위치를 추정하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

초광대역 통신 신호를 이용하여 위치를 추정하기 위한 방법 및 장치 Download PDF

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WO2024076145A1
WO2024076145A1 PCT/KR2023/015244 KR2023015244W WO2024076145A1 WO 2024076145 A1 WO2024076145 A1 WO 2024076145A1 KR 2023015244 W KR2023015244 W KR 2023015244W WO 2024076145 A1 WO2024076145 A1 WO 2024076145A1
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WO
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uwb
los
signals
anchor
location
Prior art date
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PCT/KR2023/015244
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English (en)
French (fr)
Inventor
최준영
바타차랴사그닉
Original Assignee
삼성전자 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management

Definitions

  • This disclosure relates to a method and device for estimating location using UWB signals.
  • the Internet is evolving from a human-centered network where humans create and consume information to an IoT (Internet of Things) network that exchanges and processes information between distributed components such as objects.
  • IoT Internet of Things
  • IoE Internet of Everything
  • sensing technology wired and wireless communication and network infrastructure, service interface technology, and security technology are required.
  • technologies such as sensor network, Machine to Machine (M2M), and MTC (Machine Type Communication) for connection between objects are being researched.
  • M2M Machine to Machine
  • MTC Machine Type Communication
  • intelligent IT Internet Technology
  • IoT Internet Technology
  • IT information technology
  • various industries includes smart homes, smart buildings, smart cities, smart cars or connected cars, smart grids, health care, smart home appliances, advanced medical services, etc. It can be applied in the field of
  • the present disclosure provides a method for classifying UWB signals into line of sight (LOS)/non-LOS (NLOS) signals and estimating location based on the classification results.
  • LOS line of sight
  • NLOS non-LOS
  • a method of an electronic device generates a preset number of UWB signals from the plurality of received UWB signals based on the line of sight (LOS) probability for the plurality of received UWB signals.
  • identifying Obtaining the location of the electronic device using the identified UWB signals; determining whether the obtained location is within an area of a cluster comprised of UWB anchors transmitting the identified UWB signals; and if the acquired location is within the area of the cluster, determining the acquired location as the final location of the electronic device, wherein each of the plurality of received UWB signals is a UWB message for DL-TDoA positioning.
  • LOS line of sight
  • an electronic device includes a transceiver; and a controller connected to the transceiver, wherein the controller: generates a preset number of UWB signals from the plurality of received UWB signals, based on a line of sight (LOS) probability for the plurality of received UWB signals. identify, obtain a location of the electronic device using the identified UWB signals, determine whether the obtained location is within an area of a cluster comprised of UWB anchors transmitting the identified UWB signals, and obtain a location of the electronic device using the identified UWB signals. If the location is within the area of the cluster, determine the obtained location as the final location of the electronic device, and each of the plurality of received UWB signals may include a UWB message for DL-TDoA positioning.
  • LOS line of sight
  • the accuracy of location estimation can be improved.
  • 1 is a block diagram schematically showing an electronic device.
  • FIG. 2A shows an example architecture of a UWB device according to one embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2B shows an example configuration of a framework of a UWB device according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 3a shows the structure of a UWB MAC frame according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 3b shows the structure of a UWB PHY packet according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 4 shows an example of a cluster consisting of a plurality of UWB anchors according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 5a shows a method in which a UWB device performs DL-TDoA UWB ranging according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 5b shows an example of a ranging block structure for a downlink TDoA method according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 6a shows an example of UWB CIR data according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 6b shows an example of effective UWB CIR data according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 6c shows an example of a LOS signal and a NLOS signal classified using UWB CIR data according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 7 shows a learning procedure and distribution procedure for LOS/NLOS signal classification using UWB channel impulse response data according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 8 shows the configuration of a user device for LOS/NLOS classification according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 9a shows an example of a DL-TDoA positioning environment according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 9B shows an example of LOS probability data for a UWB signal acquired in the DL-TDoA positioning environment of FIG. 9A.
  • Figure 10a is a flowchart showing a method of performing DL-TDoA positioning according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figures 10b, 10c, and 10d show examples of clusters configured according to the method for performing DL-TDoA positioning in Figure 10a.
  • FIG. 11A is a flowchart showing a method of performing DL-TDoA positioning according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figures 11b, 11c, and 11d show examples of clusters configured according to the method for performing DL-TDoA positioning in Figure 11a.
  • Figure 12a is a flowchart showing a method of performing DL-TDoA positioning according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 12b shows an example of a cluster configured according to the method of performing DL-TDoA positioning in Figure 12a.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating the structure of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • each block of the processing flow diagrams and combinations of the flow diagram diagrams can be performed by computer program instructions.
  • These computer program instructions can be mounted on a processor of a general-purpose computer, special-purpose computer, or other programmable data processing equipment, so that the instructions performed through the processor of the computer or other programmable data processing equipment are described in the flow chart block(s). It creates the means to perform functions.
  • These computer program instructions may also be stored in computer-usable or computer-readable memory that can be directed to a computer or other programmable data processing equipment to implement a function in a particular manner, so that the computer-usable or computer-readable memory
  • the instructions stored in may also be capable of producing manufactured items containing instruction means to perform the functions described in the flow diagram block(s).
  • Computer program instructions can also be mounted on a computer or other programmable data processing equipment, so that a series of operational steps are performed on the computer or other programmable data processing equipment to create a process that is executed by the computer, thereby generating a process that is executed by the computer or other programmable data processing equipment. Instructions that perform processing equipment may also provide steps for executing the functions described in the flow diagram block(s).
  • each block may represent a module, segment, or portion of code that includes one or more executable instructions for executing specified logical function(s). Additionally, it should be noted that in some alternative execution examples it is possible for the functions mentioned in the blocks to occur out of order. For example, it is possible for two blocks shown in succession to be performed substantially at the same time, or it may be possible for the blocks to be performed in reverse order depending on the corresponding function.
  • ' ⁇ unit' used in this embodiment refers to software or hardware components such as FPGA (Field Programmable Gate Array) or ASIC (Application Specific Integrated Circuit), and ' ⁇ unit' performs certain roles. do.
  • ' ⁇ part' is not limited to software or hardware.
  • the ' ⁇ part' may be configured to reside in an addressable storage medium and may be configured to reproduce on one or more processors. Therefore, according to some embodiments, ' ⁇ part' refers to components such as software components, object-oriented software components, class components, and task components, processes, functions, properties, and processes. Includes scissors, subroutines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuits, data, databases, data structures, tables, arrays, and variables.
  • components and 'parts' may be combined into a smaller number of components and 'parts' or may be further separated into additional components and 'parts'. Additionally, components and 'parts' may be implemented to regenerate one or more CPUs within a device or a secure multimedia card. Additionally, according to some embodiments, ' ⁇ unit' may include one or more processors.
  • terminal' or 'device' used in this specification refers to a mobile station (MS), user equipment (UE), user terminal (UT), wireless terminal, access terminal (AT), terminal, and subscriber unit. It may be referred to as a Subscriber Unit, a Subscriber Station (SS), a wireless device, a wireless communication device, a Wireless Transmit/Receive Unit (WTRU), a mobile node, a mobile, or other terms.
  • Various embodiments of the terminal include a cellular phone, a smart phone with a wireless communication function, a personal digital assistant (PDA) with a wireless communication function, a wireless modem, a portable computer with a wireless communication function, and a digital camera with a wireless communication function.
  • PDA personal digital assistant
  • the terminal may include devices, gaming devices with wireless communication functions, music storage and playback home appliances with wireless communication functions, Internet home appliances capable of wireless Internet access and browsing, as well as portable units or terminals that integrate combinations of such functions.
  • the terminal may include, but is not limited to, an M2M (Machine to Machine) terminal and an MTC (Machine Type Communication) terminal/device.
  • M2M Machine to Machine
  • MTC Machine Type Communication
  • the terminal may be referred to as an electronic device or simply a device.
  • wireless sensor network technology is largely divided into wireless LAN (Wireless Local Area Network; WLAN) technology and wireless personal area network (WPAN) technology depending on recognition distance.
  • WLAN Wireless Local Area Network
  • WPAN wireless personal area network
  • wireless LAN is a technology based on IEEE 802.11 and is a technology that can connect to the backbone network within a radius of about 100m.
  • wireless private networks are technologies based on IEEE 802.15 and include Bluetooth, ZigBee, and ultra wide band (UWB).
  • a wireless network in which this wireless network technology is implemented may be comprised of a plurality of electronic devices.
  • UWB can refer to a wireless communication technology that uses a bandwidth of 500 MHz or more, or has a bandwidth of 20% or more corresponding to the center frequency. UWB may also refer to the band itself to which UWB communication is applied. UWB enables safe and accurate ranging between devices. Through this, UWB enables relative position estimation based on the distance between two devices or accurate position estimation of a device based on its distance from fixed devices (where the position is known).
  • FCC Federal Communications Commission
  • ADF Application Dedicated File
  • Application Protocol Data Unit may be a command and response used when communicating with the Application Data Structure within a UWB device.
  • Application specific data may be, for example, a file structure with a root level and an application level containing UWB control information and UWB session data required for a UWB session.
  • Controller may be a Ranging Device that defines and controls Ranging Control Messages (RCM) (or control messages).
  • RCM Ranging Control Messages
  • the controller can define and control ranging features by transmitting a control message.
  • Controlee may be a ranging device that uses ranging parameters in the RCM (or control message) received from the controller. Controlee can use the same ranging features as set through control messages from Controller.
  • “Dynamic STS (Scrambled Timestamp Sequence) mode” may be an operation mode in which STS is not repeated during a ranging session. In this mode, STS is managed by the ranging device, and the ranging session key that creates the STS can be managed by the Secure Component.
  • Applet may be, for example, an applet running on the Secure Component containing UWB parameters and service data.
  • the Applet may be a FiRa Applet.
  • Ranging Device may be a device capable of performing UWB ranging.
  • the Ranging Device may be an Enhanced Ranging Device (ERDEV) or a FiRa Device defined in IEEE 802.15.4z.
  • Ranging Device may be referred to as a UWB device.
  • UWB-enabled Application may be an application for UWB service.
  • a UWB-enabled Application may be an application that uses the Framework API to configure an OOB Connector, Secure Service, and/or UWB service for a UWB session.
  • UWB-enabled Application may be abbreviated as application or UWB application.
  • a UWB-enabled Application may be a FiRa-enabled Application.
  • Framework may be a component that provides access to the Profile, individual UWB settings, and/or notifications.
  • the Framework may be a collection of logical software components, including, for example, Profile Manager, OOB Connector, Secure Service, and/or UWB Service.
  • the Framework may be FiRa Framework.
  • OOB Connector may be a software component for establishing an out-of-band (OOB) connection (e.g., BLE connection) between Ranging Devices.
  • OOB out-of-band
  • the OOB Connector may be FiRa OOB Connector.
  • Profile may be a predefined set of UWB and OOB configuration parameters.
  • the Profile may be a FiRa Profile.
  • Profile Manager may be a software component that implements profiles available on the Ranging Device.
  • the Profile Manager may be FiRa Profile Manager.
  • Service may be the implementation of a use case that provides a service to an end-user.
  • Smart Ranging Device may be a ranging device that can implement an optional Framework API.
  • the Smart Ranging Device may be a FiRa Smart Device.
  • Global Dedicated File may be the root level of application specific data containing data required to establish a USB session.
  • Framework API may be an API used by a UWB-enabled Application to communicate with the Framework.
  • “Initiator” may be a Ranging Device that initiates a ranging exchange.
  • the initiator can initiate a ranging exchange by sending the first RFRAME (Ranging Exchange Message).
  • Object Identifier may be an identifier of the ADF within the application data structure.
  • Out-Of-Band (OOB)” is an underlying wireless technology and may be data communication that does not use UWB.
  • RDS Rastering Data Set
  • UWB session key e.g., UWB session key, session ID, etc.
  • session ID e.g., session ID, etc.
  • “Responder” may be a Ranging Device that responds to the Initiator in a ranging exchange.
  • the Responder can respond to the ranging exchange message received from the Initiator.
  • STS may be an encrypted sequence to increase the integrity and accuracy of ranging measurement timestamps. STS can be generated from the ranging session key.
  • “Secure Channel” may be a data channel that prevents overhearing and tampering.
  • “Secure Component” is an entity (e.g., Secure Element (SE) or Trusted Execution Environment (TEE)) with a defined level of security that interfaces with the UWBS for the purpose of providing RDS to the UWBS, e.g., when dynamic STS is used. ) can be.
  • SE Secure Element
  • TEE Trusted Execution Environment
  • SE may be a tamper-resistant secure hardware component that can be used as a Secure Component in a Ranging Device.
  • “Secure Ranging” may be ranging based on an STS generated through strong encryption operations.
  • “Secure Service” may be a software component for interfacing with a Secure Component such as a Secure Element or TEE.
  • Service Applet may be an applet on the Secure Component that handles service-specific transactions.
  • Service Data may be data defined by the Service Provider that needs to be transferred between two ranging devices to implement a service.
  • Service Provider may be an entity that defines and provides hardware and software required to provide specific services to end-users.
  • Static STS mode is an operation mode in which STS repeats during a session and does not need to be managed by the Secure Component.
  • a “Secure UWB Service (SUS) Applet” may be an applet on the SE that communicates with the applet to retrieve data needed to enable a secure UWB session with another ranging device. Additionally, SUS Applet can transmit the data (information) to UWBS.
  • SUS Secure UWB Service
  • UWB Service may be a software component that provides access to UWBS.
  • UWB Session may be the period from when the Controller and Controlee start communication through UWB until they stop communication.
  • a UWB Session may include ranging, data forwarding, or both ranging/data forwarding.
  • UWB Session ID may be an ID (e.g., a 32-bit integer) that identifies the UWB Session, shared between the controller and the controller.
  • UWB Session Key may be a key used to protect the UWB Session.
  • UWB Session Key can be used to create STS.
  • the UWB Session Key may be UWB Ranging Session Key (URSK), and may be abbreviated as session key.
  • URSK UWB Ranging Session Key
  • UWB Subsystem may be a hardware component that implements the UWB PHY and MAC layer (specification).
  • UWBS can have an interface to the Framework and an interface to the Secure Component to retrieve the RDS.
  • a “UWB message” may be a message including a payload IE transmitted by a UWB device (eg, ERDEV).
  • UWB messages include, for example, ranging initiation message (RIM), ranging response message (RRM), ranging final message (RFM), control message (CM), measurement report message (MRM), ranging result report message (RRRM), and control message (CUM). It may be a message such as an update message) or a one-way ranging (OWR) message. If necessary, multiple messages can be merged into one message.
  • OWR may be a ranging method that uses messages transmitted in one direction between a ranging device and one or more other ranging devices. OWR can be used to measure Time Difference of Arrival (TDoA). Additionally, OWR can be used to measure AoA at the receiving end rather than measuring TDoA. In this case, one advertiser and one observer pair can be used.
  • TDoA Time Difference of Arrival
  • AoA At the receiving end rather than measuring TDoA. In this case, one advertiser and one observer pair can be used.
  • TWR may be a ranging method that can estimate the relative distance between two devices by measuring ToF (time of flight) through the exchange of ranging messages between two devices.
  • the TWR method may be one of double-sided two-way ranging (DS-TWR) and single-sided two-way ranging (SS-TWR).
  • SS-TWR may be a procedure that performs ranging through one round-trip time measurement.
  • SS-TWR may include a transfer operation of RIM from the initiator to the responder, and a transfer operation of RRM from the responder to the initiator.
  • DS-TWR may be a procedure that performs ranging through two round-trip time measurements.
  • DS-TWR may include a transfer operation of RIM from the initiator to the responder, a transfer operation of RRM from the responder to the initiator, and a transfer operation of RFM from the intiator to the responder.
  • ranging exchange ranging message exchange
  • time of flight ToF
  • measured AoA information eg, AoA azimuth result, AoA elevation result
  • UWB TWR UWB TWR.
  • DL-TDoA may be called Downlink Time Difference of Arrival (DL-TDoA) or reverse TDoA.
  • the user device In the process of multiple anchor devices broadcasting messages or exchanging messages with each other, the user device (Tag device) becomes the anchor device. Overhearing (or receiving) messages from the device may be the default operation.
  • DL-TDoA may be classified as a type of one way ranging, like Uplink TDoA.
  • a user device performing a DL-TDoA operation may overhear messages transmitted by two anchor devices and calculate a TDoA that is proportional to the difference in distance between each anchor device and the user device. The user device can use the TDoA with multiple pairs of anchor devices to calculate the relative distance to the anchor device and use it for positioning.
  • the operation of the anchor device for DL-TDoA may, for example, operate similarly to DS-TWR defined in IEEE 802.15.4z, and may further include other useful time information so that the user device can calculate TDoA.
  • DL-TDoA may be referred to as DL-TDoA localization.
  • Anchor device may be called an anchor, UWB anchor, or UWB anchor device, and may be a UWB device placed at a specific location to provide a positioning service.
  • an anchor device may be a UWB device installed by a service provider on an indoor wall, ceiling, or structure to provide an indoor positioning service.
  • Anchor devices may be classified into Initiator anchors and Responder anchors depending on the order and role of transmitting messages.
  • “Initiator anchor” may be called an Initiator UWB anchor, an Initiator anchor device, etc., and may announce the start of a specific ranging round.
  • the Initiator anchor may schedule ranging slots in which Responder anchors operating in the same ranging round respond.
  • the initiation message of the Initiator anchor may be referred to as an Initiator DTM (Downlink TDoA Message) or Poll message.
  • the initiation message of the Initiator anchor may include a transmission timestamp.
  • the Initiator anchor may additionally deliver a termination message after receiving responses from Responder anchors.
  • the end message of the Initiator anchor may be referred to as Final DTM or Final message.
  • the end message may also include the reply time for messages sent by Responder anchors.
  • the termination message may include a transmission timestamp.
  • “Responder anchor” may be called Responder UWB anchor, Responder UWB anchor device, Responder anchor device, etc.
  • the Responder anchor may be a UWB anchor that responds to the Initiator anchor's initiation message.
  • the message to which the Responder anchor responds may include the response time to the opening message.
  • the message that the Responder anchor responds to may be referred to as a Responder DTM or Response message.
  • the Responder anchor's response message may include a transmission timestamp.
  • Tag device can estimate its own location (e.g., geographical coordinates) using TDoA measurements based on the DTM received from the anchor device in DL-TDoA.
  • the tag device may know the location of the anchor device in advance.
  • Tag devices may be referred to as UWB tags, user devices, and UWB tag devices, and DL-TDoA tag devices may be referred to as DL-TDoA Tags and DT-Tags.
  • the tag device can receive the message transmitted by the anchor device and measure the reception time of the message.
  • the tag device can acquire the geographic coordinates of the anchor device through an in-band or out-band method.
  • the tag device may skip the ranging block if the location update rate is lower than what is supported by the network.
  • Cluster may refer to a set of UWB anchors covering a specific area.
  • a cluster can be composed of an initiator UWB anchor and responder UWB anchors that respond to it. For 2D positioning, one initiator UWB anchor and at least three responder UWB anchors are typically required, and for 3D positioning, one initiator UWB anchor and at least four responder UWB anchors may be required. If the initiator UWB anchor and the responder UWB anchor can accurately synchronize the initiator (time synchronization) with separate wired/wireless connections, 1 initiator UWB anchor and 2 responder UWB anchors are needed for 2D positioning, and 1 for 3D positioning.
  • the area of the cluster may be a space formed by the UWB anchors that make up the cluster.
  • multiple clusters can be configured to provide positioning services to user devices.
  • a cluster may also be referred to as a cell.
  • the operation of a cluster can be understood as the operation of anchor(s) belonging to the cluster.
  • 1 is a block diagram schematically showing an electronic device.
  • the electronic device 101 communicates with the electronic device 102 through a first network 198 (e.g., a short-range wireless communication network) or a second network 199. It is possible to communicate with the electronic device 104 or the server 108 through (e.g., a long-distance wireless communication network). According to one embodiment, the electronic device 101 may communicate with the electronic device 104 through the server 108.
  • a first network 198 e.g., a short-range wireless communication network
  • a second network 199 e.g., a long-distance wireless communication network.
  • the electronic device 101 may communicate with the electronic device 104 through the server 108.
  • the electronic device 101 includes a processor 120, a memory 130, an input module 150, an audio output module 155, a display module 160, an audio module 170, and a sensor module ( 176), interface 177, connection terminal 178, haptic module 179, camera module 180, power management module 188, battery 189, communication module 190, subscriber identification module 196 , or may include an antenna module 197.
  • at least one of these components eg, the connection terminal 178) may be omitted or one or more other components may be added to the electronic device 101.
  • some of these components e.g., sensor module 176, camera module 180, or antenna module 197) are integrated into one component (e.g., display module 160). It can be.
  • the processor 120 for example, executes software (e.g., program 140) to operate at least one other component (e.g., hardware or software component) of the electronic device 101 connected to the processor 120. It can be controlled and various data processing or calculations can be performed. According to one embodiment, as at least part of data processing or computation, processor 120 stores commands or data received from another component (e.g., sensor module 176 or communication module 190) in volatile memory 132. The commands or data stored in the volatile memory 132 can be processed, and the resulting data can be stored in the non-volatile memory 134.
  • software e.g., program 140
  • processor 120 stores commands or data received from another component (e.g., sensor module 176 or communication module 190) in volatile memory 132.
  • the commands or data stored in the volatile memory 132 can be processed, and the resulting data can be stored in the non-volatile memory 134.
  • the processor 120 includes the main processor 121 (e.g., a central processing unit or an application processor) or an auxiliary processor 123 that can operate independently or together (e.g., a graphics processing unit, a neural network processing unit ( It may include a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a sensor hub processor, or a communication processor).
  • the main processor 121 e.g., a central processing unit or an application processor
  • an auxiliary processor 123 e.g., a graphics processing unit, a neural network processing unit ( It may include a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a sensor hub processor, or a communication processor.
  • the electronic device 101 includes a main processor 121 and a secondary processor 123
  • the secondary processor 123 may be set to use lower power than the main processor 121 or be specialized for a designated function. You can.
  • the auxiliary processor 123 may be implemented separately from the main processor 121 or as part of it.
  • the auxiliary processor 123 may, for example, act on behalf of the main processor 121 while the main processor 121 is in an inactive (e.g., sleep) state, or while the main processor 121 is in an active (e.g., application execution) state. ), together with the main processor 121, at least one of the components of the electronic device 101 (e.g., the display module 160, the sensor module 176, or the communication module 190) At least some of the functions or states related to can be controlled.
  • co-processor 123 e.g., image signal processor or communication processor
  • may be implemented as part of another functionally related component e.g., camera module 180 or communication module 190. there is.
  • the auxiliary processor 123 may include a hardware structure specialized for processing artificial intelligence models.
  • Artificial intelligence models can be created through machine learning. For example, such learning may be performed in the electronic device 101 itself, where artificial intelligence is performed, or may be performed through a separate server (e.g., server 108).
  • Learning algorithms may include, for example, supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, or reinforcement learning, but It is not limited.
  • An artificial intelligence model may include multiple artificial neural network layers.
  • Artificial neural networks include deep neural network (DNN), convolutional neural network (CNN), recurrent neural network (RNN), restricted boltzmann machine (RBM), belief deep network (DBN), bidirectional recurrent deep neural network (BRDNN), It may be one of deep Q-networks or a combination of two or more of the above, but is not limited to the examples described above.
  • artificial intelligence models may additionally or alternatively include software structures.
  • the memory 130 may store various data used by at least one component (eg, the processor 120 or the sensor module 176) of the electronic device 101. Data may include, for example, input data or output data for software (e.g., program 140) and instructions related thereto.
  • Memory 130 may include volatile memory 132 or non-volatile memory 134.
  • the program 140 may be stored as software in the memory 130 and may include, for example, an operating system 142, middleware 144, or application 146.
  • the input module 150 may receive commands or data to be used in a component of the electronic device 101 (e.g., the processor 120) from outside the electronic device 101 (e.g., a user).
  • the input module 150 may include, for example, a microphone, mouse, keyboard, keys (eg, buttons), or digital pen (eg, stylus pen).
  • the sound output module 155 may output sound signals to the outside of the electronic device 101.
  • the sound output module 155 may include, for example, a speaker or a receiver. Speakers can be used for general purposes such as multimedia playback or recording playback.
  • the receiver can be used to receive incoming calls. According to one embodiment, the receiver may be implemented separately from the speaker or as part of it.
  • the display module 160 can visually provide information to the outside of the electronic device 101 (eg, a user).
  • the display module 160 may include, for example, a display, a hologram device, or a projector, and a control circuit for controlling the device.
  • the display module 160 may include a touch sensor configured to detect a touch, or a pressure sensor configured to measure the intensity of force generated by the touch.
  • the audio module 170 can convert sound into an electrical signal or, conversely, convert an electrical signal into sound. According to one embodiment, the audio module 170 acquires sound through the input module 150, the sound output module 155, or an external electronic device (e.g., directly or wirelessly connected to the electronic device 101). Sound may be output through the electronic device 102 (e.g., speaker or headphone).
  • the electronic device 102 e.g., speaker or headphone
  • the sensor module 176 detects the operating state (e.g., power or temperature) of the electronic device 101 or the external environmental state (e.g., user state) and generates an electrical signal or data value corresponding to the detected state. can do.
  • the sensor module 176 includes, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, an air pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an IR (infrared) sensor, a biometric sensor, It may include a temperature sensor, humidity sensor, or light sensor.
  • the interface 177 may support one or more designated protocols that can be used to connect the electronic device 101 directly or wirelessly with an external electronic device (eg, the electronic device 102).
  • the interface 177 may include, for example, a high definition multimedia interface (HDMI), a universal serial bus (USB) interface, an SD card interface, or an audio interface.
  • HDMI high definition multimedia interface
  • USB universal serial bus
  • SD card interface Secure Digital Card interface
  • audio interface audio interface
  • connection terminal 178 may include a connector through which the electronic device 101 can be physically connected to an external electronic device (eg, the electronic device 102).
  • the connection terminal 178 may include, for example, an HDMI connector, a USB connector, an SD card connector, or an audio connector (eg, a headphone connector).
  • the haptic module 179 can convert electrical signals into mechanical stimulation (e.g., vibration or movement) or electrical stimulation that the user can perceive through tactile or kinesthetic senses.
  • the haptic module 179 may include, for example, a motor, a piezoelectric element, or an electrical stimulation device.
  • the camera module 180 can capture still images and moving images.
  • the camera module 180 may include one or more lenses, image sensors, image signal processors, or flashes.
  • the power management module 188 can manage power supplied to the electronic device 101.
  • the power management module 188 may be implemented as at least a part of, for example, a power management integrated circuit (PMIC).
  • PMIC power management integrated circuit
  • the battery 189 may supply power to at least one component of the electronic device 101.
  • the battery 189 may include, for example, a non-rechargeable primary battery, a rechargeable secondary battery, or a fuel cell.
  • Communication module 190 is configured to provide a direct (e.g., wired) communication channel or wireless communication channel between electronic device 101 and an external electronic device (e.g., electronic device 102, electronic device 104, or server 108). It can support establishment and communication through established communication channels. Communication module 190 operates independently of processor 120 (e.g., an application processor) and may include one or more communication processors that support direct (e.g., wired) communication or wireless communication.
  • processor 120 e.g., an application processor
  • the communication module 190 is a wireless communication module 192 (e.g., a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module) or a wired communication module 194 (e.g., : LAN (local area network) communication module, or power line communication module) may be included.
  • the corresponding communication module is a first network 198 (e.g., a short-range communication network such as Bluetooth, Wi-Fi (wireless fidelity) direct, or IrDA (infrared data association)) or a second network 199.
  • the wireless communication module 192 uses subscriber information (e.g., International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)) stored in the subscriber identification module 196 within a communication network such as the first network 198 or the second network 199.
  • IMSI International Mobile Subscriber Identifier
  • the wireless communication module 192 may support 5G networks after 4G networks and next-generation communication technologies, for example, NR access technology (new radio access technology).
  • NR access technology provides high-speed transmission of high-capacity data (eMBB (enhanced mobile broadband)), minimization of terminal power and access to multiple terminals (mMTC (massive machine type communications)), or high reliability and low latency (URLLC (ultra-reliable and low latency). -latency communications)) can be supported.
  • the wireless communication module 192 may support high frequency bands (eg, mmWave bands), for example, to achieve high data rates.
  • the wireless communication module 192 uses various technologies to secure performance in high frequency bands, for example, beamforming, massive array multiple-input and multiple-output (MIMO), and full-dimensional multiplexing. It can support technologies such as input/output (FD-MIMO: full dimensional MIMO), array antenna, analog beam-forming, or large scale antenna.
  • the wireless communication module 192 may support various requirements specified in the electronic device 101, an external electronic device (e.g., electronic device 104), or a network system (e.g., second network 199).
  • the wireless communication module 192 supports Peak data rate (e.g., 20 Gbps or more) for realizing eMBB, loss coverage (e.g., 164 dB or less) for realizing mmTC, or U-plane latency (e.g., 164 dB or less) for realizing URLLC.
  • Peak data rate e.g., 20 Gbps or more
  • loss coverage e.g., 164 dB or less
  • U-plane latency e.g., 164 dB or less
  • the antenna module 197 may transmit or receive signals or power to or from the outside (eg, an external electronic device).
  • the antenna module 197 may include an antenna including a radiator made of a conductor or a conductive pattern formed on a substrate (eg, PCB).
  • the antenna module 197 may include a plurality of antennas (eg, an array antenna). In this case, at least one antenna suitable for a communication method used in a communication network such as the first network 198 or the second network 199 is connected to the plurality of antennas by, for example, the communication module 190. can be selected. Signals or power may be transmitted or received between the communication module 190 and an external electronic device through the at least one selected antenna.
  • other components eg, radio frequency integrated circuit (RFIC) may be additionally formed as part of the antenna module 197.
  • RFIC radio frequency integrated circuit
  • a mmWave antenna module includes: a printed circuit board, an RFIC disposed on or adjacent to a first side (e.g., bottom side) of the printed circuit board and capable of supporting a designated high frequency band (e.g., mmWave band); and a plurality of antennas (e.g., array antennas) disposed on or adjacent to the second side (e.g., top or side) of the printed circuit board and capable of transmitting or receiving signals in the designated high frequency band.
  • a first side e.g., bottom side
  • a designated high frequency band e.g., mmWave band
  • a plurality of antennas e.g., array antennas
  • peripheral devices e.g., bus, general purpose input and output (GPIO), serial peripheral interface (SPI), or mobile industry processor interface (MIPI)
  • signal e.g. commands or data
  • commands or data may be transmitted or received between the electronic device 101 and the external electronic device 104 through the server 108 connected to the second network 199.
  • Each of the external electronic devices 102 or 104 may be of the same or different type as the electronic device 101.
  • all or part of the operations performed in the electronic device 101 may be executed in one or more of the external electronic devices 102, 104, or 108.
  • the electronic device 101 may perform the function or service instead of executing the function or service on its own.
  • one or more external electronic devices may be requested to perform at least part of the function or service.
  • One or more external electronic devices that have received the request may execute at least part of the requested function or service, or an additional function or service related to the request, and transmit the result of the execution to the electronic device 101.
  • the electronic device 101 may process the result as is or additionally and provide it as at least part of a response to the request.
  • cloud computing distributed computing, mobile edge computing (MEC), or client-server computing technology can be used.
  • the electronic device 101 may provide an ultra-low latency service using, for example, distributed computing or mobile edge computing.
  • the external electronic device 104 may include an Internet of Things (IoT) device.
  • Server 108 may be an intelligent server using machine learning and/or neural networks.
  • the external electronic device 104 or server 108 may be included in the second network 199.
  • the electronic device 101 may be applied to intelligent services (e.g., smart home, smart city, smart car, or healthcare) based on 5G communication technology and IoT-related technology.
  • Electronic devices may be of various types.
  • Electronic devices may include, for example, portable communication devices (e.g., smartphones), computer devices, portable multimedia devices, portable medical devices, cameras, wearable devices, or home appliances.
  • Electronic devices according to embodiments of this document are not limited to the above-described devices.
  • first, second, or first or second may be used simply to distinguish one component from another, and to refer to that component in other respects (e.g., importance or order) is not limited.
  • One (e.g., first) component is said to be “coupled” or “connected” to another (e.g., second) component, with or without the terms “functionally” or “communicatively.”
  • any of the components can be connected to the other components directly (e.g. wired), wirelessly, or through a third component.
  • module used in various embodiments of this document may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and is interchangeable with terms such as logic, logic block, component, or circuit, for example. can be used
  • a module may be an integrated part or a minimum unit of the parts or a part thereof that performs one or two or more functions.
  • the module may be implemented in the form of an application-specific integrated circuit (ASIC).
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • Various embodiments of the present document are one or more instructions stored in a storage medium (e.g., built-in memory 136 or external memory 138) that can be read by a machine (e.g., electronic device 101). It may be implemented as software (e.g., program 140) including these.
  • a processor e.g., processor 120
  • the one or more instructions may include code generated by a compiler or code that can be executed by an interpreter.
  • a storage medium that can be read by a device may be provided in the form of a non-transitory storage medium.
  • 'non-transitory' only means that the storage medium is a tangible device and does not contain signals (e.g. electromagnetic waves), and this term refers to cases where data is semi-permanently stored in the storage medium. There is no distinction between temporary storage cases.
  • Computer program products are commodities and can be traded between sellers and buyers.
  • the computer program product may be distributed in the form of a machine-readable storage medium (e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)) or through an application store (e.g. Play StoreTM) or on two user devices (e.g. It can be distributed (e.g. downloaded or uploaded) directly between smart phones) or online.
  • a machine-readable storage medium e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)
  • an application store e.g. Play StoreTM
  • two user devices e.g. It can be distributed (e.g. downloaded or uploaded) directly between smart phones) or online.
  • at least a portion of the computer program product may be at least temporarily stored or temporarily created in a machine-readable storage medium, such as the memory of a manufacturer's server, an application store's server, or a relay server.
  • each component (e.g., module or program) of the above-described components may include a single or plural entity, and some of the plurality of entities may be separately placed in other components.
  • one or more of the components or operations described above may be omitted, or one or more other components or operations may be added.
  • multiple components eg, modules or programs
  • the integrated component may perform one or more functions of each component of the plurality of components in the same or similar manner as those performed by the corresponding component of the plurality of components prior to the integration. .
  • operations performed by a module, program, or other component may be executed sequentially, in parallel, iteratively, or heuristically, or one or more of the operations may be executed in a different order, omitted, or , or one or more other operations may be added.
  • FIG. 2A shows an example architecture of a UWB device according to one embodiment of the present disclosure.
  • the UWB device 200 may be an electronic device that supports UWB communication.
  • the UWB device 200 may be an example of the electronic device 101 of FIG. 1 .
  • the UWB device 200 may be a ranging device that supports UWB ranging.
  • the Ranging Device may be an enhanced ranging device (ERDEV) or a FiRa Device.
  • UWB device 200 can interact with other UWB devices through a UWB session.
  • the UWB device 200 may implement a first interface (Interface #1), which is an interface between the UWB-enabled Application 210 and the UWB Framework 220, and the first interface may be implemented as a UWB-enabled interface on the UWB device 200. Allows application 110 to use the UWB capabilities of UWB device 200 in a predetermined manner.
  • the first interface may be a Framework API or a proprietary interface, but is not limited thereto.
  • the UWB device 200 may implement a second interface (Interface #2), which is an interface between the UWB Framework 210 and the UWB subsystem (UWBS) 230.
  • the second interface may be, but is not limited to, UCI (UWB Command Interface) or a proprietary interface.
  • the UWB device 200 may include a UWB-enabled Application 210, a Framework (UWB Framework) 220, and/or a UWBS 230 including a UWB MAC Layer and a UWB Physical Layer.
  • UWB Framework UWB Framework
  • UWBS 230 UWB MAC Layer and a UWB Physical Layer.
  • some entities may not be included in the UWB device, or additional entities (eg, security layer) may be further included.
  • the UWB-enabled Application 210 may trigger establishment of a UWB session by the UWBS 230 using the first interface. Additionally, the UWB-enabled Application 210 can use one of the predefined profiles. For example, the UWB-enabled Application 210 may use one of the profiles defined in FiRa or a custom profile. UWB-enabled Application 210 may use the first interface to handle related events such as service discovery, ranging notifications, and/or error conditions.
  • Framework 220 may provide access to Profile, individual UWB settings and/or notifications. Additionally, the Framework 220 may support at least one of the following functions: a function for UWB ranging and transaction performance, a function to provide an interface to an application and the UWBS 230, or a function to estimate the location of the device 200. Framework 220 may be a set of software components. As described above, the UWB-enabled Application 210 may interface with the Framework 220 through a first interface, and the Framework 220 may interface with the UWBS 230 through a second interface.
  • the UWB-enabled Application 210 and/or Framework 220 may be implemented by an application processor (AP) (or processor). Accordingly, in the present disclosure, the operation of the UWB-enabled Application 210 and/or Framework 220 may be understood as being performed by the AP (or processor).
  • the framework may be referred to as an AP or processor.
  • UWBS 230 may be a hardware component including a UWB MAC Layer and a UWB Physical Layer.
  • the UWBS 230 performs UWB session management and can communicate with the UWBS of other UWB devices.
  • UWBS 230 can interface with Framework 120 through a second interface and obtain secure data from the Secure Component.
  • the Framework (or application processor) 220 may transmit a command to the UWBS 230 through UCI, and the UWBS 230 may send a response to the command to the Framework 220. It can be delivered to .
  • UWBS 230 may deliver notification to Framework 120 through UCI.
  • FIG. 2B shows an example configuration of a framework of a UWB device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the UWB device in FIG. 2B may be an example of the UWB device in FIG. 2A.
  • the Framework 220 may include software components such as, for example, Profile Manager 221, OOB Connector(s) 222, Secure Service 223, and/or UWB Service 224. .
  • Profile Manager 221 may perform a role in managing profiles available on the UWB device.
  • a profile may be a set of parameters required to establish communication between UWB devices.
  • the profile may include parameters indicating which OOB secure channel is used, UWB/OOB configuration parameters, parameters indicating whether the use of a particular security component is mandatory, and/or parameters related to the file structure of the ADF. can do.
  • the UWB-enabled Application 210 may communicate with the Profile Manager 221 through a first interface (eg, Framework API).
  • the OOB Connector 222 can perform the role of establishing an OOB connection with another device.
  • OOB Connector 222 may handle OOB steps including a discovery step and/or a connection step.
  • OOB component (eg, BLE component) 250 may be connected to OOB Connector 222.
  • Secure Service 223 may perform the role of interfacing with Secure Component 240, such as SE or TEE.
  • UWB Service 224 may perform the role of managing UWBS 230.
  • the UWB Service 224 can provide access from the Profile Manager 221 to the UWBS 230 by implementing a second interface.
  • Figure 3a shows the structure of a UWB MAC frame according to an embodiment of the present disclosure.
  • a UWB MAC frame may be abbreviated as MAC frame or frame.
  • a UWB MAC frame may be used to convey UWB-related data (eg, UWB messages, ranging messages, control information, service data, application data, etc.).
  • the UWB MAC frame may include a MAC header (MHR), MAC payload, and/or MAC footer (MFR).
  • MHR MAC header
  • MFR MAC footer
  • the MAC header may include a Frame Control field, Sequence Number field, Destination Address field, Source Address field, Auxiliary Security Header field, and/or at least one Header IE field. Depending on the embodiment, some of the above-described fields may not be included in the MAC header, and additional field(s) may be further included in the MAC header.
  • the Frame Control field includes a Frame Type field, a Security Enabled field, a Frame Pending field, an AR field (Ack Request field), a PAN ID Compression field (PAN ID Present field), a Sequence Number Suppression field, an IE Present field, and a Destination field. It may include an Addressing Mode field, a Frame Version field, and/or a Source Addressing Mode field. Depending on the embodiment, some of the above-mentioned fields may not be included in the Frame Control field, and additional field(s) may be further included in the Frame Control field.
  • the Frame Type field can indicate the type of frame.
  • the type of frame may include data type and/or multipurpose type.
  • the Security Enabled field may indicate whether the Auxiliary Security Header field exists.
  • the Auxiliary Security Header field may contain information required for security processing.
  • the Frame Pending field may indicate whether the device transmitting the frame has more data for the recipient. In other words, the Frame Pending field can indicate whether there is a pending frame for the recipient.
  • the AR field may indicate whether an acknowledgment of reception of the frame is required from the receiver.
  • the PAN ID Compression field may indicate whether the PAN ID field exists.
  • the Sequence Number Suppression field can indicate whether the Sequence Number field exists.
  • the Sequence Number field may indicate a sequence identifier for the frame.
  • the IE Present field may indicate whether the Header IE field and Payload IE field are included in the frame.
  • the Destination Addressing Mode field may indicate whether the Destination Address field includes a short address (eg, 16 bits) or an extended address (eg, 64 bits).
  • the Destination Address field can indicate the address of the recipient of the frame.
  • the Frame Version field can indicate the version of the frame.
  • the Frame Version field can be set to a value indicating IEEE std 802.15.4z-2020.
  • the Source Addressing Mode field indicates whether the Source Address field exists, and if the Source Address field exists, whether the Source Address field contains a short address (e.g., 16 bits) or an extended address (e.g., 64 bits). can do.
  • the Source Address field can indicate the address of the originator of the frame.
  • the MAC payload may include at least one Payload IE field.
  • the Payload IE field may include Vendor Specific Nested IE.
  • the MAC footer may include an FCS field.
  • the FCS field may include a 16-bit CRC or a 32-bit CRC.
  • Figure 3b shows the structure of a UWB PHY packet according to an embodiment of the present disclosure.
  • UWB PHY packets may be referred to as PHY packets, PHY PDUs (PPDUs), and frames.
  • the PPDU may include a synchronization header (SHR), a PHY header (PHR), and a PHY payload (PSDU).
  • the PSDU includes a MAC frame, and as shown in FIG. 2, the MAC frame may include a MAC header (MHR), MAC payload, and/or MAC footer (MFR).
  • MHR MAC header
  • MFR MAC footer
  • the synchronization header part may be referred to as a preamble, and the part including the PHY header and PHY payload may be referred to as the data part.
  • the synchronization header is used for synchronization for signal reception and may include a SYNC field and a start-of-frame delimiter (SFD).
  • the SYNC field may be a field containing a plurality of preamble symbols used for synchronization between transmitting and receiving devices.
  • the preamble symbol can be set through one of predefined preamble codes.
  • the SFD field may be a field that indicates the end of the SHR and the start of the data field.
  • the PHY header may provide information about the composition of the PHY payload.
  • the PHY header may include information about the length of the PSDU, information indicating whether the current frame is an RFRAME (or a Data Frame), etc.
  • the PHY layer of the UWB device may include an optional mode to provide reduced on-air time for high density/low power operation.
  • the UWB PHY packet may include an encrypted sequence (i.e., STS) to increase the integrity and accuracy of the ranging measurement timestamp.
  • STS may be included in the STS field of the UWB PHY packet and may be used for security ranging.
  • the STS field is not included in the PPDU (SP0 packet).
  • SP setting is 1 (SP1)
  • the STS field is located immediately after the SFD (Start of Frame Delimiter) field and before the PHR field (SP1 packet).
  • SP configuration 2 SP2
  • the STS field is located after the PHY payload (SP2 packet).
  • SP setting 3 SP3
  • the STS field is located immediately after the SFD field, and the PPDU does not include the PHR and data fields (PHY payload) (SP3 packet). That is, for SP3, the PPDU does not include PHR and PHY payload.
  • each UWB PHY packet may include RMARKER to define the reference time, and RMARKER is the transmission time (transmission timestamp) of the ranging message (frame) in the UWB ranging procedure. ), may be used to obtain the reception time (reception timestamp) and/or time interval.
  • a UWB PHY packet may include RMARKER within the preamble or at the end of the preamble.
  • Figure 4 shows an example of a cluster consisting of a plurality of UWB anchors according to an embodiment of the present disclosure.
  • a cluster may be a set of UWB anchors (DT-anchors) that exchange DTMs with each other to provide a positioning service to a UWB tag.
  • a cluster may be a set of one initiator anchor 410 and three responder anchors 430a, 430b, and 430c.
  • the embodiment is not limited to this, and the number of UWB anchors included in the cluster and the number of Initiator anchors and Responder anchors may be set in various ways depending on the embodiment.
  • UWB anchors may operate in one or more clusters.
  • a UWB anchor that operates as an Initiator anchor in one cluster can operate as a Responder anchor in another cluster.
  • the area covered by one cluster may overlap with the area covered by an adjacent cluster.
  • the UWB tag 420 receives DTMs exchanged between UWB anchors 410, 430a, 430b, and 430c, and calculates TDoA with several pairs of anchor devices based on the received DTMs. You can. For example, based on the received DTMs, the UWB tag 420 has TDoA 1 , which is the TDoA between the initiator anchor 410 and the responder anchor 430a, and TDoA which is the TDoA between the initiator anchor 410 and the responder anchor 430b. 2 , and TDoA 3 , which is the TDoA between the initiator anchor 410 and the responder anchor 430c, can be calculated. The UWB tag 420 can estimate (or determine) its own location using the calculated TDoAs.
  • FIG. 5A shows a method by which a UWB device performs DL-TDoA UWB ranging according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 5A assumes that one initiator anchor (510) and n responder anchors (530a...530n) operate as UWB anchors (DT-anchors). do.
  • one Initiator anchor and three Responder anchors can operate as UWB anchors.
  • the embodiment is not limited to this, and the number of UWB anchors included in the cluster and the number of Initiator anchors and Responder anchors may be set in various ways depending on the embodiment.
  • the Initiator anchor 510 may initiate a DL-TDoA round by transmitting or broadcasting a Poll DTM, which is received by the Rseponder anchor in the cluster.
  • the Poll DTM may include scheduling information (e.g. ranging slot index) for each Responder anchor to transmit the Response DTM in the allocated ranging slot.
  • the Poll DTM may further include transmission time information (transmission timestamp) indicating the time the Poll DTM was transmitted.
  • the Poll DTM may further include a round index of the current ranging round in which the Poll DTM is transmitted and a block index of the current ranging block.
  • Poll DTM may further include location information of the UWB anchor transmitting the Poll DTM.
  • all Responder anchors 530a, ... 530n determine whether to transmit a Response DTM and/or the slot (lane) to use to transmit their Response DTM by referring to scheduling information in the Poll DTM. jing slot index).
  • each Responder anchor may transmit or broadcast a Response DTM in its ranging slot allocated by the Poll DTM.
  • Each Response DTM may include response time information indicating the time between the time the Poll DTM is received and the time the Response DTM is transmitted.
  • Each Response DTM may include a transmission time (transmission timestamp) indicating the time at which the corresponding Response DTM was transmitted.
  • Each Response DTM may further include a round index of the current ranging round in which the corresponding Response DTM is transmitted and a block index of the current ranging block.
  • Each Response DTM may further include location information of the UWB anchor transmitting the corresponding Response DTM.
  • the Initiator anchor 510 may additionally transmit the Final DTM to the Responder anchors 530a,..., 530n.
  • the Initiator anchor 510 may transmit or broadcast the Final DTM after receiving Response DTMs from the Responder anchors 530a,..., 530n.
  • Final DTMs may each include a response time indicating the time between the time each Response DTM is received and the time the Final DTM is transmitted. That is, the Final DTM may include a list of response times, and the list may include a response time indicating the time between the time each Response DTM is received and the time the Final DTM is transmitted.
  • the Final DTM may include a transmission time (transmission timestamp) indicating the time the Final DTM was transmitted.
  • the Final DTM may further include a round index of the current ranging round in which the Final DTM is transmitted and a block index of the current ranging block.
  • the tag device (DT-Tag) 520 may receive (or overhear) the Poll DTM, Response DTM, and Final DTM, and the information included in each DTM message and the time at which each DTM message was received. Reception time information (reception timestamp) indicating can be obtained, and TDoA values can be calculated using the obtained information.
  • the tag device 520 may obtain (or estimate) its own location using the calculated TDoA values. For example, the tag device 520 may estimate its own location by calculating the relative distance to the anchor device using TDoA with several pairs of anchor devices. Through this, the tag device 520 can estimate its own location without exposing its own location.
  • Each of the above-described DTMs may be included in a MAC frame (e.g., the MAC frame in FIG. 3A) and transmitted through a UWB signal (or a PHY packet (e.g., the PHY packet in FIG. 3b)).
  • a MAC frame e.g., the MAC frame in FIG. 3A
  • a PHY packet e.g., the PHY packet in FIG. 3b
  • Figure 5b shows an example of a ranging block structure for a downlink TDoA method according to an embodiment of the present disclosure.
  • the ranging block structure of FIG. 5B may be an example of a ranging block structure for performing the ranging method of FIG. 5A.
  • a ranging block may include a plurality of ranging rounds.
  • a ranging block may include a plurality of ranging rounds allocated to each cluster.
  • the ranging block when n clusters are deployed, the ranging block consists of a first ranging round allocated for the first cluster, a second ranging round allocated for the second cluster, ... and the n-th cluster. It may include the nth ranging round allocated for this.
  • a plurality of ranging rounds may be allocated to one cluster, or one ranging round may be allocated to a plurality of clusters.
  • a ranging round may include a plurality of ranging slots.
  • a ranging round may include a plurality of ranging slots allocated for each ranging message transmitted by anchor devices belonging to a cluster associated with the ranging round. For example, if the first cluster is set with 1 Initiator anchor and 3 Responder anchors, the ranging round for the first cluster is the second allocated for sending/receiving Poll messages of the Initiator anchor included in the first cluster.
  • 1 ranging slot e.g., ranging slot index 0
  • a second ranging slot allocated for transmitting/receiving a response message of the first Responder anchor and a second ranging slot allocated for transmitting/receiving a response message of the second Responder anchor.
  • It may include a third ranging slot, a fourth ranging slot allocated for transmitting/receiving a response message of the third responder anchor, and a fifth ranging slot allocated for transmitting/receiving a final message of the initiator anchor.
  • ranging slots can be allocated to a ranging round for each cluster.
  • anchor devices in each cluster can perform one cycle of ranging message exchange through their ranging rounds in one ranging block, and user devices (tag devices) ) can calculate its own location by receiving these ranging messages. This operation may be repeated for each ranging block. Through this, the location of the user device can be updated in the cycle of the ranging block.
  • Figure 6a shows an example of UWB CIR data according to an embodiment of the present disclosure.
  • the UWB channel impulse response can be obtained through reception of a UWB signal.
  • a UWB device receives a UWB signal for DL-TDoA, it can obtain UWB CIR data based on the received signal.
  • UWB CIR may be abbreviated as CIR.
  • a UWB device may obtain UWB CIR data using a correlation value between an impulse function and a received UWB signal.
  • FIG. 6A An example of UWB CIR data obtained based on a UWB signal may be as shown in FIG. 6A. As illustrated in FIG. 6A, for example, 1016 CIR values may be output. Referring to FIG. 6A, a peak in amplitude may occur after a specific CIR index (eg, CIR index 750).
  • CIR index 750 a specific CIR index
  • a UWB device may obtain UWB CIR data corresponding to each UWB signal based on each UWB signal including a DTM message received by the UWB tag during the DL-TDoA process.
  • Figure 6b shows an example of effective UWB CIR data according to an embodiment of the present disclosure.
  • effective UWB CIR may mean a CIR with a significant value among CIRs. That is, the effective UWB CIR may be a CIR obtained or measured by an actual signal rather than noise. In this disclosure, effective UWB CIR may be referred to as effective CIR (eCIR).
  • effective CIR effective CIR
  • the UWB device may process CIR values before the peak occurs as noise and process n CIR values from the peak as eCIR.
  • the processing efficiency of the terminal can be improved by optimizing the input matrix.
  • Figure 6c shows an example of a LOS signal and a NLOS signal classified using UWB CIR data according to an embodiment of the present disclosure.
  • CIR values used for classification of LOS signals/NLOS signals may be eCIR values.
  • n e.g. 200
  • eCIR values can be used for classification of LOS/NLOS signals.
  • CIR values (eCIR values) of the LOS signal and the NLOS signal may have different characteristics.
  • a LOS signal may have at least one of the following characteristics.
  • the CIR value quickly falls to the noise level.
  • an NLOS signal it may have at least one of the following characteristics.
  • the signal (eg, UWB signal) can be classified as a LOS signal or an NLOS signal using the measured CIR data.
  • the UWB device may use a deep learning algorithm to classify whether the signal is a LOS signal or an NLOS signal using CIR data (eCIR data) for the signal.
  • CIR data eCIR data
  • a UWB device can classify LOS/NLOS signals using a CNN model (CNN algorithm).
  • CNN algorithm A method for classifying LOS/NLOS signals using a CNN model will be described below with reference to FIGS. 7 and 8.
  • Figure 7 shows a learning procedure and distribution procedure for LOS/NLOS signal classification using UWB channel impulse response data according to an embodiment of the present disclosure.
  • the training procedure 710 is performed on a remote server and the deployment procedure 720 is performed on the user device.
  • the embodiment is not limited to this.
  • the learning procedure may also be performed on the user device.
  • the server may collect input data (711).
  • the server may collect CIR data for UWB signals (eg, eCIR data including n eCIR values) as input data for learning.
  • the server may perform CIR normalization processing on the collected input data (712). For example, the server may normalize the collected input data to between 0 and 1. However, CIR normalization in operation 712 is an optional operation and may be omitted.
  • the server can input CIR normalized data or non-CIR normalized data as input data to the CNN model, and perform processing for LOS/NLOS classification using the CNN model (713).
  • Tables 1 and 2 below show examples of CNN model characteristics and hyperparameters used for LOS/NLOS classification.
  • the server can obtain the predicted value output from the CNN model (714).
  • the prediction value may be a probability value (first prediction value) for a label corresponding to a LOS signal (e.g. label 1) and/or a probability value (first prediction value) for a label corresponding to an NLOS signal (e.g. label 2). 2 predicted value) may be included.
  • the first prediction value may represent the probability that the corresponding UWB signal is a LOS signal, and may be expressed as p(LOS).
  • the second prediction value may represent the probability that the corresponding UWB signal is an NLOS signal, and may be expressed as p(NLOS).
  • the server can obtain the ground truth value for the signal (715).
  • the actual value may be a probability value (first actual value) for a label corresponding to a LOS signal (e.g. label 1) and/or a probability value (first actual value) for a label corresponding to an NLOS signal (e.g. label 2). 2 actual value) may be included.
  • the first actual value may represent the actual probability that the corresponding UWB signal is a LOS signal
  • the second probability value may represent the actual probability that the corresponding UWB signal is an NLOS signal.
  • the server may use a loss function to calculate the loss and gradient values between the predicted value of operation 714 and the actual value of operation 715 (716). For example, the error between the predicted value (first predicted value) and the actual value (second actual value) for a LOS signal and the predicted value (first predicted value) and the actual value (second actual value) for an NLOS signal. The total error can be calculated based on the error between.
  • the server may update the parameters of the CNN model using the values obtained through operation 716.
  • the server can update the parameters of the CNN model to reduce errors using the back-propagation method.
  • These updated parameters can be used in the CNN model for processing the next input data (e.g., the next n eCIR values).
  • the server performs the above-described learning procedure 710 on all collected input data sets (e.g., each input data set includes n eCIR values for each UWB signal), respectively, to determine the parameters of the CNN model (CNN parameters) can be continuously updated to reduce errors.
  • the user device can acquire or download the CNN parameters learned in this way. Additionally, the user device may download information about whether normalization was used. Additionally, the user device may download standard deviations associated with the CNN model.
  • the user device may collect real time input data (721). For example, the user device may collect input data for each UWB signal (e.g., n eCIR values for each UWB signal) in real time.
  • the user device may collect input data for each UWB signal (e.g., n eCIR values for each UWB signal) in real time.
  • the user device may perform CIR normalization on the collected input data (722). For example, the user device may normalize the collected input data to between 0 and 1. However, CIR normalization in operation 722 is an optional operation and may be omitted.
  • the user device can input CIR normalized data or non-CIR normalized data as input data to the CNN model, and perform processing for LOS/NLOS classification using the CNN model (723).
  • the CNN model of the user device may use CNN parameters obtained through the learning procedure 710 to process input data.
  • the user device may acquire prediction data (real-time prediction data) output from the CNN model (724).
  • the prediction data output from the CNN model includes a prediction value for the first eCIR data (the first n eCIR data among real-time input data) corresponding to the first UWB signal, and a second prediction value corresponding to the second UWB signal.
  • a prediction value for the first eCIR data (the first n eCIR data among real-time input data) corresponding to the first UWB signal
  • a second prediction value corresponding to the second UWB signal Contains the predicted value for the eCIR data (the second n eCIR data among the real-time input data), and the predicted value for the n-th eCIR data (the n-th n eCIR data among the real-time input data) corresponding to the nth UWB signal.
  • Each prediction value may include a probability value (p(LOS)) indicating a probability that the corresponding UWB signal is a LOS signal and/or a probability value (p(NLOS)) indicating a probability that the corresponding UWB signal is an NLOS signal.
  • p(LOS) a probability value indicating a probability that the corresponding UWB signal is a LOS signal
  • p(NLOS) probability value
  • the user device may filter the predicted value (predicted data) using a filter (e.g., low pass filter (LPF) or moving average filter) (725).
  • a filter e.g., low pass filter (LPF) or moving average filter
  • the moving average filter may have a hyperparameter with a window length parameter indicating the length of the window used to calculate the average of the data, and the user device uses the moving average filter with the window length parameter. You can filter the predicted data.
  • the user device may use a moving average filter to replace each predicted value with an average value associated with the corresponding predicted value obtained based on the window length parameter.
  • the window length parameter is a first value (e.g., 3)
  • the predicted value for the first eCIR data is divided into the predicted value for the first eCIR data, the predicted value for the second eCIR data, and the third eCIR data.
  • the predicted value for is replaced with the average value
  • the predicted value for the second eCIR data is averaged for the predicted value for the second eCIR data, the predicted value for the third eCIR data, and the predicted value for the fourth eCIR data. It can be replaced with a value. In this way, the predicted data can be filtered, with each predicted value replaced by its average value.
  • the user device can use the filtered data to obtain an output label for real-time input data (726). Using the filtered data, the user device can finally determine whether the output label for the corresponding UWB signal is a label corresponding to the LOS signal (e.g. label 1) or a label corresponding to the NLOS signal (e.g. label 2). there is. Through this, the user device can finally classify whether the corresponding UWB signal is a LOS signal or an NLOS signal. In this way, the classification accuracy of LOS/NLOS signals can be increased by providing filtering using a moving average filter for the prediction data output from the CNN model before final LOS/NLOS signal classification.
  • Table 3 illustrates a comparison of the accuracy of LOS/NLOS classification with and without using an LPF filter (e.g., moving average filter).
  • LPF filter e.g., moving average filter
  • Figure 8 shows the configuration of a user device for LOS/NLOS classification according to an embodiment of the present disclosure.
  • the user device 800 includes a UWB antenna 810, a CIR collection unit 820, a machine learning unit 830, a classification processing unit 840, a central control unit 850, and/or a storage unit ( 850).
  • the classification processing unit 840 may include an effective CIR generating unit 841, a normalizing unit 842, and/or a moving average filter 843.
  • the above-described components may be omitted or additional components may be further included. Depending on the embodiment, two or more of the above-described components may be merged into one component. Depending on the embodiment, all or part of the above-described components may be implemented by at least one processor (or control unit). For example, components other than the UWB antenna 810 and the storage unit 850 may be implemented by at least one processor (or control unit).
  • the UWB antenna 810 can receive at least one UWB signal from another electronic device.
  • the UWB antenna 810 may receive at least one UWB signal for DL-TDoA.
  • UWB antenna 810 may receive UWB signals including DTM.
  • the CIR collection unit 820 may collect CIR data from at least one UWB signal received through the UWB antenna 810.
  • the CIR collection unit 820 may transmit the collected CIR data to the effective CIR generation unit 841.
  • the collected CIR data may include CIR values for each UWB signal.
  • the effective CIR generator 841 may generate effective CIR data from the collected CIR data.
  • the effective CIR generation unit 841 may transmit the generated effective CIR data to the normalization unit 842 or directly to the machine learning unit 830.
  • Effective CIR data may include effective CIR values (eg, n eCIR) for each UWB signal.
  • the normalization unit 842 may normalize values of effective CIR (eCIR) data. For example, the normalization unit 842 may normalize the values of effective CIR data to values between 0 and 1.
  • the normalization unit 842 may have an optional configuration. For example, the normalization unit 842 may not be included in the user device 800, or even if it is included in the user device 800, processing of the normalization unit 842 may be omitted.
  • the machine learning unit 830 may generate prediction data using the input valid CIR data.
  • the machine learning unit 830 may generate prediction data using a CNN model.
  • CNN parameters of a CNN model may be downloaded from a server on which a learning procedure has been previously performed. Accordingly, the machine learning unit 830 can use an optimized CNN model.
  • the machine learning unit 830 may perform processing in units of a preset number of eCIRs (eg, n eCIRs) (eCIR sets) and output prediction values for each eCIR set.
  • the prediction data may include the prediction value for the first n eCIRs corresponding to the first UWB signal (a first eCIR set), the next n eCIRs corresponding to the second UWB signal (a second eCIR set)
  • a prediction value for ... may include a prediction value for the nth n eCIR (nth eCIR set) corresponding to the nth UWB signal.
  • Each prediction value may include a probability value (p(LOS)) indicating a probability that the corresponding UWB signal is a LOS signal and/or a probability value (p(NLOS)) indicating a probability that the corresponding UWB signal is an NLOS signal.
  • p(LOS) a probability value indicating a probability that the corresponding UWB signal is a LOS signal
  • p(NLOS) probability value
  • the machine learning unit 830 may transmit the prediction data to the central control unit 850 and/or the moving average filter 843.
  • the central control unit 850 may transfer the received prediction data to the storage unit 830.
  • the storage unit 830 may store the received prediction data and transmit the stored prediction data to the moving average filter 843.
  • the moving average filter 743 uses the prediction data (e.g., current prediction data) received from the machine learning unit 730 and the prediction data (e.g., previous prediction data) received from the storage unit 760 to set a preset window.
  • the average value can be calculated based on the length parameter, and the predicted data can be filtered using the average value. For example, if the window length parameter is a first value (e.g., 3), the predicted value for the first eCIR data is divided into the predicted value for the first eCIR data, the predicted value for the second eCIR data, and the third eCIR data.
  • the predicted value for is replaced with the average value, and the predicted value for the second eCIR data is averaged for the predicted value for the second eCIR data, the predicted value for the third eCIR data, and the predicted value for the fourth eCIR data. It can be replaced with a value. In this way, the predicted data can be filtered, with each predicted value replaced by its average value. This filtered prediction data can be used for final classification into LOS signals or NLOS signals. Filtered prediction data can be used by various applications.
  • the present disclosure provides that an electronic device receives a UWB signal, acquires UWB CIR data for the UWB signal, and determines whether the UWB signal is a line of sight (LOS) signal or a non-LOS (NLOS) signal based on the UWB CIR data.
  • the UWB signal may be a UWB signal used for DL-TDoA ranging (OWR).
  • the UWB signal may be a signal including DTM (or a signal including a UWB PHY packet including DTM).
  • CNN convolutional neural network
  • effective CIR data from which noise has been removed from UWB CIR data may be used as input data for a CNN model used to classify LOS signals or NLOS signals.
  • a CNN model used to classify LOS signals or NLOS signals may be used as input data for a CNN model used to classify LOS signals or NLOS signals.
  • the present disclosure provides a method for filtering prediction data output from each CNN model before final LOS/NLOS signal classification.
  • a moving average filter may be used for filtering. Through this, the classification accuracy of LOS/NLOS signals and the classification accuracy of poses can be increased.
  • the present disclosure provides a method in which various applications of electronic devices can use classified LOS/NLOS signals.
  • the classification method of the present disclosure can be used in an application for a tagless gate, a digital car key application, or a point of service (POS) application.
  • POS point of service
  • an application may perform adaptive ranging frequency adjustment for power saving using accurately classified LOS/NLOS signals.
  • the application can increase the accuracy of location estimation by selectively using only the LOS signal through accurate classification of LOS/NLOS signals. For this purpose, it is necessary to calculate the probability that the corresponding UWB signal is a LOS signal through LOS/NLOS classification. In other words, calculation of the LOS probability for UWB signals is necessary.
  • an application may set an adaptive access boundary through accurate classification of LOS/NLOS signals and poses.
  • an electronic device uses UWB signals with a high LOS probability based on the LOS probability (probability that the corresponding UWB signal is a LOS signal) (which can be expressed as p(LOS)) obtained through a LOS/NLOS classification method.
  • This provides a method of performing DL-TDoA positioning.
  • the electronic device may perform DL-TDoA positioning (eg, 3D DL-TDoA positioning) using UWB signals with the top m (eg, 4) LOS probabilities. Through this, the accuracy of DL-TDoA positioning can be increased.
  • the present disclosure uses UWB signals with a high possible LOS probability, based on the LOS probability (p(LOS)) obtained through LOS/NLOS classification, and optimal UWB signals such that the location of the user device is within the cluster. (or, UWB anchors/UWB anchor combination) is provided.
  • Figure 9a shows an example of a DL-TDoA positioning environment according to an embodiment of the present disclosure.
  • the DL-TDoA positioning environment is an environment in which six UWB anchors for DL-TDoA and one user device (terminal) exist in the gate access area where the gate is located.
  • the embodiment is not limited to this, and the DL-TDoA positioning environment may be related to other situations or other applications (e.g., PoS applications), and the number of UWB anchors and the number of user devices for DL-TDoA may vary. there is.
  • the user device 920 may receive UWB signals for DL-TDoA from each UWB anchor (911, 912, 913, 914, 915, and 916).
  • the user device 920 may receive a UWB signal including a Poll DTM and/or a UWB signal including a Final DTM from an initiator anchor.
  • the user device 920 may receive a UWB signal including a Response DTM from each responder anchor.
  • the user device 920 may obtain timestamp information (e.g., transmission timestamp and/or reception timestamp) from UWB signals received from m nearby UWB anchors, and may use the m timestamp information obtained. Can be used for DL-TDoA. For example, in the case of 3D DL-TDoA positioning, since UWB signals received from at least four UWB anchors are required for DL-TDoA positioning, the user device 920 receives timestamp information from the four UWB signals. You can obtain it to estimate your location.
  • timestamp information e.g., transmission timestamp and/or reception timestamp
  • the user device 920 selects a combination of m selectable UWB signals (or UWB anchors, or DTMs) from n UWB signals (or UWB anchors, or DTMs), and each combination You can estimate each location using the timestamp information.
  • the user device can estimate its own position for each combination, remove positions with large variance and recalculate, and determine the exact position. For example, the user device can determine its location through C(n,4) calculations.
  • the timestamp (reception timestamp) of the UWB signal can be measured using the first peak of the preamble of the UWB signal (e.g., the preamble of the UWB PHY packet included in the UWB signal).
  • the UWB signal is a LOS signal
  • one peak occurs, so the user device 920 can clearly identify the first peak for the preamble of the corresponding UWB signal.
  • the UWB signal is an NLOS signal
  • multiple peaks occur due to multipath characteristics, so it is difficult for the user device 920 to clearly identify which peak is the first peak for the preamble of the corresponding UWB signal. Therefore, if the UWB signal is an NLOS signal, there is a high probability that an error will occur in the reception timestamp. This error in the reception timestamp causes an error in DL-TDoA positioning.
  • the user device 920 uses a LOS/NLOS classification method (e.g., the LOS/NLOS classification method described above in FIGS. 7/8) to determine the LOS quality (e.g., p(LOS)) for the corresponding UWB signal.
  • a LOS/NLOS classification method e.g., the LOS/NLOS classification method described above in FIGS. 7/8
  • the LOS quality e.g., p(LOS)
  • DL-TDoA positioning can be performed using only the reception timestamp of a UWB signal with high LOS quality.
  • DL-TDoA positioning can be performed using only the reception timestamps of UWB signals with the top four p(LOS) of the user device 920. Through this, accurate positioning becomes possible.
  • FIG. 9B shows an example of LOS probability data for a UWB signal acquired in the DL-TDoA positioning environment of FIG. 9A.
  • the user device 920 uses a LOS/NLOS classification method (e.g., the LOS/NLOS classification method described above in FIGS. 7/8) to obtain the LOS probability (LOS quality) for the UWB signal received from each UWB anchor. You can.
  • a LOS/NLOS classification method e.g., the LOS/NLOS classification method described above in FIGS. 7/8
  • FIGS. 10 to 12 taking the DL-TDoA positioning environment of FIG. 9A and the LOS probability data of FIG. 9B as examples.
  • the embodiment is not limited thereto.
  • Figure 10a is a flowchart showing a method of performing DL-TDoA positioning according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figures 10b to 10d show examples of clusters configured according to the method for performing DL-TDoA positioning in Figure 10a.
  • the user device (terminal) 920 may identify (or select) UWB signals with a LOS probability of the top m (m ⁇ n) among n UWB signals. .
  • the user device 920 selects the top m LOS among the LOS probabilities (p(LOS)) for each of the n UWB signals obtained through a LOS/NLOS classification method (e.g., the LOS/NLOS classification method of Figures 7/8).
  • UWB signals with probability can be identified.
  • the LOS probability data is like the example in FIG. 9B
  • the user device 920 selects the upper LOS probability (p(LOS)) for each of the six UWB signals obtained through the LOS/NLOS classification method.
  • UWB signals with four LOS probabilities i.e., a UWB signal received from the second UWB anchor 912, a UWB signal received from the third UWB anchor 923, and a UWB signal received from the fourth UWB anchor 914) and UWB signal received from the fifth UWB anchor 925
  • the cluster 1010 composed of UWB anchors that transmitted the identified UWB signals may be as illustrated in FIG. 10B.
  • the user device 920 may perform DL-TDoA positioning using identified (initially identified) UWB signals to obtain the location of the user device 920.
  • the user device 920 may calculate the location of the user device 920 by performing DL-TDoA positioning using the identified UWB signals. For example, if the LOS probability data is like the example in FIG.
  • the user device 920 may use the four identified UWB signals (i.e., a UWB signal received from the second UWB anchor 912, a third UWB anchor ( By performing DL-TDoA positioning using the UWB signal received from 923), the UWB signal received from the fourth UWB anchor 914, and the UWB signal received from the fifth UWB anchor 925), the user device 920 The position of can be calculated.
  • a description of the operation of calculating the location by performing DL-TDoA positioning please refer to the description described above with reference to FIGS. 4 and 5.
  • user device 920 may determine whether the obtained location is within the area of a cluster comprised of UWB anchors that transmitted identified UWB signals.
  • the user device 920 may determine the obtained location as the final location of the user device 920.
  • the user device 920 may further identify (or select) the UWB signal with the highest LOS probability among the remaining LOS probability(s). For example, as shown in FIG. 10B, when the acquired location is outside the area of the corresponding cluster, the user device 920 selects the highest LOS probability(s) excluding the top 4 LOS probabilities among the 6 obtained LOS probabilities. UWB signals with LOS probability can be further identified. For example, if the LOS probability data is like the example in FIG. 9B, user device 920 may further identify the UWB signal received from the first UWB anchor 913 as having the fifth highest LOS probability.
  • the cluster 1020 composed of UWB anchors that transmitted all identified UWB signals, including this additionally identified UWB signal, may be as illustrated in FIG. 10C.
  • the user device 920 performs DL-TDoA positioning using the re-identified UWB signals (i.e., the already identified UWB signals and the additionally identified UWB signal).
  • the location of the user device 920 can be acquired (re-acquired).
  • the user device 920 may use four already identified UWB signals (i.e., a UWB signal received from the second UWB anchor 912, a UWB signal received from the third UWB anchor 923, and a fourth UWB signal).
  • the location of the user device 920 can be acquired (re-acquired). Then, at operation 1003, user device 920 may determine whether the acquired (re-acquired) location is within the area of a cluster comprised of UWB anchors that transmitted the identified UWB signals.
  • the user device 920 may determine the acquired (re-acquired) location as the final location of the user device 920.
  • user device 920 may perform operations 1005, 1006, and 1003 again.
  • user device 920 may further identify the UWB signal with the highest LOS probability among the remaining LOS probability(s). For example, as shown in FIG. 10C, if the acquired location is outside the area of the cluster, the user device 920 selects the highest LOS probability(s) excluding the top 5 LOS probabilities among the 6 obtained LOS probabilities. UWB signals with LOS probability can be further identified. For example, if the LOS probability data is like the example in FIG. 9B, user device 920 may further identify the UWB signal received from the sixth UWB anchor 916 as having the sixth highest LOS probability.
  • the cluster 1030 composed of UWB anchors that transmitted the identified UWB signals may be as illustrated in FIG. 10D.
  • user device 920 performs DL-TDoA positioning using re-identified UWB signals (i.e., already identified UWB signals and additionally identified UWB signals) to determine the location of user device 920. It can be acquired (re-acquired). For example, the user device 920 may use five already identified UWB signals (i.e., a UWB signal received from the second UWB anchor 912, a UWB signal received from the third UWB anchor 923, and a fourth UWB signal).
  • re-identified UWB signals i.e., already identified UWB signals and additionally identified UWB signals
  • the user device 920 may use five already identified UWB signals (i.e., a UWB signal received from the second UWB anchor 912, a UWB signal received from the third UWB anchor 923, and a fourth UWB signal).
  • the location of the user device 920 can be acquired (re-acquired) by performing DL-TDoA positioning using the UWB signal received from.
  • user device 920 may determine whether the acquired (re-acquired) location is within the area of a cluster comprised of UWB anchors that transmitted the identified UWB signals.
  • the user device 920 may determine the acquired location as the final location of the user device 920. For example, as shown in FIG. 10D, if the acquired location is within the area of the corresponding cluster, the user device 920 may determine the acquired location as the final location of the user device 920.
  • the user device 920 further identifies the UWB signal with the highest LOS probability among the remaining LOS probability(s) and again operates Operations 1005, 1006, and 1003 may be performed. These operations 1005, 1006, and 1003 may be performed repeatedly until the obtained location falls within the corresponding cluster area.
  • the method of performing DL-TDoA positioning in Figure 10a has the advantage of enabling fast convergence for position calculation.
  • the location of the user device can be determined through three DL-TDoA positioning calculation processes.
  • the method of performing DL-TDoA positioning in FIG. 10a is better as the number of UWB signals received (or the number of UWB anchors transmitting UWB signals) increases, compared to the method of performing DL-TDoA positioning described later. performance can be provided.
  • the method of performing DL-TDoA positioning in Figure 10a uses the UWB signal (or information obtained from the UWB signal (e.g., reception timestamp)) received from a UWB anchor with a low LOS probability for DL-TDoA positioning. It also becomes possible.
  • FIG. 11A is a flowchart showing a method of performing DL-TDoA positioning according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figures 11b to 11d show examples of clusters configured according to the method for performing DL-TDoA positioning in Figure 11a.
  • the user device (terminal) 920 may identify (or select) UWB signals with a LOS probability of the top m (m ⁇ n) among n UWB signals. .
  • the user device 920 selects the top m LOS among the LOS probabilities (p(LOS)) for each of the n UWB signals obtained through a LOS/NLOS classification method (e.g., the LOS/NLOS classification method of Figures 7/8).
  • UWB signals with probability can be identified.
  • the LOS probability data is like the example in FIG. 9B
  • the user device 920 selects the upper LOS probability (p(LOS)) for each of the six UWB signals obtained through the LOS/NLOS classification method.
  • UWB signals with four LOS probabilities i.e., a UWB signal received from the second UWB anchor 912, a UWB signal received from the third UWB anchor 923, and a UWB signal received from the fourth UWB anchor 914) and UWB signal received from the fifth UWB anchor 925
  • the cluster 1110 composed of UWB anchors that transmitted the identified UWB signals may be as illustrated in FIG. 11B.
  • the user device 920 may perform DL-TDoA positioning using identified (initially identified) UWB signals to obtain the location of the user device 920.
  • the user device 920 may calculate the location of the user device 920 by performing DL-TDoA positioning using the identified UWB signals. For example, if the LOS probability data is like the example in FIG.
  • the user device 920 may receive four UWB signals (i.e., a UWB signal received from the second UWB anchor 912, a third UWB anchor 923), By performing DL-TDoA positioning using the UWB signal received from the UWB signal, the UWB signal received from the fourth UWB anchor 914, and the UWB signal received from the fifth UWB anchor 925, the location of the user device 920 can be calculated.
  • UWB signals i.e., a UWB signal received from the second UWB anchor 912, a third UWB anchor 923
  • user device 920 may determine whether the obtained location is within the area of a cluster comprised of UWB anchors that transmitted the identified UWB signals.
  • the user device 920 may determine the acquired location as the final location of the user device 920.
  • the user device 920 further identifies (or selects) the UWB signal with the highest LOS probability among the remaining LOS probability(s) and One of the UWB signals can be excluded. For example, as shown in FIG. 11B, when the acquired location is outside the area of the corresponding cluster, the user device 920 selects the UWB signal with the highest LOS probability among the remaining UWB signal(s) excluding the already identified UWB signals. Additional identification may be made and the UWB signal with the lowest probability among the already identified UWB signals may be excluded. For example, if the LOS probability data is like the example in FIG.
  • the user device 920 may further identify the UWB signal received from the first UWB anchor 913 that has the fifth highest LOS probability, and the initial Among the four identified UWB signals, the UWB signal received from the fifth UWB anchor 915 with the lowest LOS probability may be excluded.
  • the cluster 1120 composed of UWB anchors that transmitted the re-identified UWB signals may be as illustrated in FIG. 11C.
  • user device 920 selects the four re-identified UWB signals (i.e., the initially identified UWB signal with one excluded).
  • the location of the user device 920 can be acquired (re-acquired) by performing DL-TDoA positioning using (and additionally identified UWB signals). For example, the user device 920 may initially identify three UWB signals (e.g., a UWB signal received from the second UWB anchor 912) excluding one (e.g., a UWB signal received from the fifth UWB anchor 915).
  • an additional identified UWB signal e.g., a UWB signal received from the third UWB anchor 913
  • a UWB signal received from the fourth UWB anchor 914 The location of the user device 920 can be acquired (re-acquired) by performing DL-TDoA positioning using the UWB signal received from. Then, at operation 1103, user device 920 may determine whether the acquired (re-acquired) location is within the area of a cluster comprised of UWB anchors that transmitted the identified UWB signals.
  • the user device 920 may determine the acquired (re-acquired) location as the final location of the user device 920.
  • the user device 920 further identifies (or selects) the UWB signal with the highest LOS probability among the remaining LOS probability(s). ), and one of the already identified UWB signals can be excluded. For example, as shown in FIG. 11C, when the acquired location is outside the area of the corresponding cluster, the user device 920 selects the UWB signal with the highest LOS probability among the remaining UWB signal(s) excluding the already identified UWB signals. Additional identification may be made, and UWB signals with the lowest probability among already identified UWB signals may be further excluded. For example, if the LOS probability data is like the example in FIG.
  • the user device 920 may further identify the UWB signal received from the sixth UWB anchor 916, which has the sixth highest LOS probability, and one Excluded are the initially identified UWB signals (e.g., the UWB signal received from the second UWB anchor 912, the UWB signal received from the third UWB anchor 923, and the UWB signal received from the fourth UWB anchor 914).
  • the UWB signal received from the fourth UWB anchor 914 with the lowest LOS probability among the signals may be excluded.
  • the cluster 1130 composed of UWB anchors that transmitted the re-identified UWB signals may be as illustrated in FIG. 11D.
  • the user device 920 determines the four re-identified UWB signals (i.e., the two initially identified UWB signals.
  • the location of the user device 920 may be acquired (re-acquired) by performing DL-TDoA positioning using a previously additionally identified UWB signal and a currently additionally identified UWB signal.
  • user device 920 may have two initially identified UWB signals (a UWB signal received from second UWB anchor 912 and a UWB signal received from third UWB anchor 923), and a previously identified UWB signal.
  • DL-TDoA positioning is performed using the UWB signal received from the currently additionally identified sixth UWB anchor 916 together with the UWB signal received from the additionally identified first UWB anchor 911 to detect the user device ( 920) can be acquired (re-acquired). Then, at operation 1103, user device 920 may determine whether the acquired (re-acquired) location is within the area of a cluster comprised of UWB anchors that transmitted the identified UWB signals.
  • the user device 920 may determine the acquired location as the final location of the user device 920. For example, as shown in FIG. 11D, when the acquired location is within the area of the corresponding cluster, the user device 920 may determine the acquired location as the final location of the user device 920.
  • the user device 920 further identifies the UWB signal with the highest LOS probability among the remaining LOS probability(s) and selects the already identified UWB signal. After excluding one of the UWB signals, operations 1105, 1106, and 1103 can be performed again. These operations 1105, 1106, and 1103 may be performed repeatedly until the obtained location falls within the corresponding cluster area.
  • the user device 920 stops repetition and performs the DL using UWB signals received from all UWB anchors. -TDoA positioning can be performed to calculate the location of the user device.
  • operation 1105 may be performed by excluding one UWB signal from among the four additionally identified UWB signals.
  • the method of performing the DL-TDoA positioning of FIG. 11A is because when adding one UWB anchor (or UWB signal), one UWB anchor with a small LOS probability is excluded.
  • the method of performing the DL-TDoA positioning of FIG. 10A Compared to , it is possible to find the optimal message combination (or UWB signal/UWB anchor combination) and calculate the location. This can increase the accuracy of location calculation.
  • the method of performing DL-TDoA positioning in FIG. 11a is similar to the method of performing DL-TDoA positioning in FIG. 10a, using a UWB signal (or information obtained from a UWB signal (e.g., : Reception timestamp) can also be used for DL-TDoA positioning. Additionally, in the method of performing DL-TDoA positioning in FIG. 11a, the greater the number of UWB anchors, the higher the probability of calculating C(n,4).
  • Figure 12a is a flowchart showing a method of performing DL-TDoA positioning according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 12b shows an example of a cluster configured according to the method of performing DL-TDoA positioning in Figure 12a.
  • the user device (terminal) 920 may calculate an average LOS probability for each UWB anchor combination.
  • the UWB anchor combination may be a combination of selecting m (eg, 4) UWB anchors from n (eg, 6) UWB anchors.
  • a UWB anchor combination may correspond to a cluster.
  • the average LOS probability for a UWB anchor combination may be the average of the LOS probabilities for UWB signals received from UWB anchors belonging to the UWB anchor combination.
  • the average LOS probability data for each UWB anchor combination may be as shown in Table 4 below.
  • (1,2,3,6) represents a UWB consisting of the first UWB anchor 911, the second UWB anchor 912, the third UWB anchor 913, and the sixth UWB anchor 916.
  • user device 920 may obtain a location of user device 920 based on the UWB anchor combination with the highest average LOS probability. For example, the user device 920 determines the location of the user device 920 by performing DL-TDoA positioning using UWB signals received from each UWB anchor included in the UWB anchor combination with the highest average LOS probability. It can be calculated.
  • the user device 920 receives a UWB signal from the first UWB anchor 911 included in the UWB anchor combination of (1, 2, 3, 6), The user device performs DL-TDoA positioning using the UWB signal received from the second UWB anchor 912, the UWB signal received from the third UWB anchor 913, and the UWB signal received from the sixth UWB anchor 916.
  • the position of (920) can be calculated.
  • the cluster 1210 corresponding to the UWB anchor combination with the highest average LOS probability may be as illustrated in FIG. 12B.
  • user device 920 may determine whether the obtained location is within a cluster of the corresponding UWB anchor combination.
  • the user device 920 may determine the obtained location as the final location of the user device 920. For example, as shown in FIG. 12B, if the acquired location is within the area of the corresponding cluster, the user device 920 may determine the acquired location as the final location of the user device 920.
  • the user device 920 obtains (re)locates the location of the user device 920 based on the UWB anchor combination with the next highest average LOS probability. -acquire) can be obtained. For example, the user device 920 performs DL-TDoA positioning using UWB signals received from each UWB anchor included in the UWB anchor combination with the second highest average LOS probability, thereby The location can be calculated.
  • the user device 920 receives a UWB signal from the first UWB anchor 911 included in the UWB anchor combination of (1, 3, 4, 6), The user device performs DL-TDoA positioning using the UWB signal received from the third UWB anchor 913, the UWB signal received from the fourth UWB anchor 914, and the UWB signal received from the sixth UWB anchor 916. The position of (920) can be calculated. Then, at operation 1203, user device 920 may determine whether the acquired (re-acquired) location is within the area of the cluster corresponding to the corresponding UWB anchor combination.
  • the user device 920 may determine the obtained location as the final location of the user device 920. If the obtained location is outside the area of the cluster of the corresponding UWB anchor combination, the user device 920 may perform operations 1205 and 1203 again. As such, the user device may repeatedly perform operations 1205 and 1203 for the UWB anchor combination with the next highest average LOS probability until the obtained location is within the area of the cluster of that UWB anchor combination.
  • the user device 920 may, if there are a plurality of UWB anchor combinations (i.e., anchor combinations in a LOS environment) for which the average LOS probability is greater than or equal to a first value (e.g., 0.5), for each of the plurality of UWB anchor combinations.
  • the location of the user device 920 may be determined by calculating the positions of each user device 920 and averaging the calculated positions.
  • the user device 920 may select a combination of (1,2,3,6) UWB anchors with an average LOS probability greater than 0.5, (1,2,4, 6)
  • the position of the user device 920 can be determined by calculating the position of the user device 920 for each of the UWB anchor combinations and (1, 3, 4, 6) UWB anchor combinations, and averaging the determined positions. there is. At this time, the position calculation for each UWB anchor combination may refer to the above description.
  • the location for the (1,2,3,6) UWB anchor combination is the UWB signal received from the first UWB anchor 911 included in the (1,2,3,6) UWB anchor combination
  • the second It can be calculated by performing DL-TDoA positioning using the UWB signal received from the UWB anchor 912, the UWB signal received from the third UWB anchor 913, and the UWB signal received from the sixth UWB anchor 916.
  • the method of performing DL-TDoA positioning in FIG. 12a finds the optimal UWB anchor combination message combination (or UWB signal/UWB anchor combination) and calculates the position. This can increase the accuracy of location calculation.
  • the user device performs the DL-TDoA positioning of FIG. 10A (first method), the DL-TDoA positioning of FIG. 11A, according to the number of UWB anchors (or the number of UWB messages received from UWB anchors). It is possible to decide which method to use among the method of performing (second method) and the method of performing DL-TDoA positioning of FIG. 12A (third method).
  • the user device may use the first method. This is because the first method enables faster calculation processing and convergence than the second and third methods.
  • the user device may use the second method or the third method.
  • the second and third methods are the optimal message combination (or UWB anchor combination) when the number of UWB anchors (or the number of UWB messages received from UWB anchors) is relatively small compared to the first method. This is because it is advantageous to find ).
  • FIG. 13 is a diagram illustrating the structure of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device may be a user's electronic device (user device/terminal).
  • the electronic device may include a transceiver 1310, a control unit 1320, and a storage unit 1330.
  • the control unit may be defined as a circuit or application-specific integrated circuit or at least one processor.
  • the transceiver unit 1310 can transmit and receive signals with other network entities.
  • the transceiver unit 1310 may transmit and receive data for commissioning.
  • the control unit 1320 may control the overall operation of the electronic device according to the embodiment proposed in this disclosure.
  • the control unit 1320 may control signal flow between each block to perform operations according to the flowchart described above.
  • the control unit 1320 may control, for example, the operation of the electronic device described with reference to FIGS. 1 to 12 .
  • control unit 1320 may identify a preset number of UWB signals from the plurality of received UWB signals based on the line of sight (LOS) probability for the plurality of received UWB signals.
  • LOS line of sight
  • control unit 1320 may obtain the location of the electronic device using the identified UWB signals.
  • control unit 1320 may determine whether the obtained location is within an area of a cluster composed of UWB anchors transmitting the identified UWB signals.
  • the controller 1320 may determine the acquired location as the final location of the electronic device.
  • each of the plurality of received UWB signals may include a UWB message for DL-TDoA positioning.
  • control unit 1320 may identify UWB signals with the top four LOS probabilities as the preset number of UWB signals.
  • the control unit 1320 selects the highest among the remaining UWB signals excluding the UWB signals with the top four LOS probabilities from the plurality of received UWB signals.
  • a UWB signal with a high LOS probability may be additionally identified, and the location of the electronic device may be acquired using the top four UWB signals with a LOS probability and the additionally identified UWB signal.
  • the control unit 1320 selects the highest among the remaining UWB signals excluding the UWB signals with the top four LOS probabilities from the plurality of received UWB signals. Further identify UWB signals with a high LOS probability, exclude the UWB signal with the lowest LOS probability among the UWB signals with the top four LOS probabilities, and select the UWB signal from the UWB signals with the top four LOS probabilities.
  • the location of the electronic device can be obtained using three UWB signals excluding the UWB signal with the lowest LOS probability and the additionally identified UWB signal.
  • the control unit 1320 calculates the average LOS probability for all configurable UWB anchor combinations from the plurality of received UWB signals based on the LOS probability, and selects the UWB anchor combination with the highest average LOS probability.
  • UWB signals received from included UWB anchors can be identified as the preset number of UWB signals.
  • each UWB anchor combination includes four UWB anchors, and the average LOS probability for each UWB anchor combination may be the average of the LOS probabilities for the four UWB anchors included in the UWB anchor combination.
  • the control unit 1320 selects the preset number of UWB signals received from UWB anchors included in the UWB anchor combination with the next highest average LOS probability.
  • UWB signals can be identified, and the location of the electronic device can be obtained using the identified UWB signals.
  • the LOS probability for the plurality of received UWB signals may be obtained based on effective channel impulse response (CIR) data corresponding to the UWB signal using a learned CNN model.
  • CIR channel impulse response
  • the UWB message may be a poll DTM message transmitted by an initiator anchor, a response DTM message transmitted by a responder anchor, or a final DTM message transmitted by the initiator anchor.
  • the storage unit 1330 may store at least one of information transmitted and received through the transmitting and receiving unit 1310 and information generated through the control unit 1320.
  • the storage unit 1330 may store information and data necessary for location determination as described with reference to FIGS. 1 to 12 .

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Abstract

본 개시는 전자 장치가 UWB(ultra-wideband) 신호를 위치를 결정하는 방법을 개시한다. 본 개시의 방법은, 복수의 수신된 UWB 신호들에 대한 LOS(line of sight) 확률에 기초하여, 상기 복수의 수신된 UWB 신호들로부터 미리 설정된 수의 UWB 신호들을 식별하는 단계, 상기 식별된 UWB 신호들을 이용하여 상기 전자 장치의 위치를 획득하는 단계, 상기 획득된 위치가 상기 식별된 UWB 신호들을 전송하는 UWB 앵커들로 구성된 클러스터의 영역 내에 있는지를 결정하는 단계, 및 상기 획득된 위치가 상기 클러스터의 영역 내에 있는 경우, 상기 획득된 위치를 전자 장치의 최종 위치로 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 복수의 수신된 UWB 신호들의 각각은 DL-TDoA(downlink-time difference of arrival) 측위를 위한 UWB 메시지를 포함할 수 있다.

Description

초광대역 통신 신호를 이용하여 위치를 추정하기 위한 방법 및 장치
본 개시는 UWB 신호를 이용하여 위치를 추정하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
인터넷은 인간이 정보를 생성하고 소비하는 인간 중심의 연결 망에서, 사물 등 분산된 구성 요소들 간에 정보를 주고 받아 처리하는 IoT (Internet of Things, 사물 인터넷) 망으로 진화하고 있다. 클라우드 서버 등과의 연결을 통한 빅데이터 (Big data) 처리 기술 등이 IoT 기술에 결합된 IoE(Internet of Everything) 기술도 대두되고 있다. IoT를 구현하기 위해서는, 센싱 기술, 유무선 통신 및 네트워크 인프라, 서비스 인터페이스 기술, 및 보안 기술과 같은 기술 요소 들이 요구된다. 최근에는 사물간의 연결을 위한 센서 네트워크(sensor network), 사물 통신 (Machine to Machine, M2M), MTC(Machine Type Communication) 등의 기술이 연구되고 있다.
IoT 환경에서는 연결된 사물들에서 생성된 데이터를 수집, 분석하여 인간의 삶에 새로운 가치를 창출하는 지능형 IT(Internet Technology) 서비스가 제공될 수 있다. IoT는, 기존의 IT(information technology) 기술과 다양한 산업 간의 융합 및 복합을 통하여, 스마트홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 스마트 그리드, 헬스 케어, 스마트 가전, 첨단의료서비스 등의 분야에 응용될 수 있다.
본 개시는 UWB 신호를 LOS(line of sight)/NLOS(non-LOS) 신호로 분류하고, 분류 결과에 기초하여 위치를 추정하는 방안을 제공한다.
본 개시의 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 방법은 복수의 수신된 UWB 신호들에 대한 LOS(line of sight) 확률에 기초하여, 상기 복수의 수신된 UWB 신호들로부터 미리 설정된 수의 UWB 신호들을 식별하는 단계; 상기 식별된 UWB 신호들을 이용하여 상기 전자 장치의 위치를 획득하는 단계; 상기 획득된 위치가 상기 식별된 UWB 신호들을 전송하는 UWB 앵커들로 구성된 클러스터의 영역 내에 있는지를 결정하는 단계; 및 상기 획득된 위치가 상기 클러스터의 영역 내에 있는 경우, 상기 획득된 위치를 전자 장치의 최종 위치로 결정하는 단계를 포함하며, 상기 복수의 수신된 UWB 신호들의 각각은 DL-TDoA 측위를 위한 UWB 메시지를 포함할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예에 따른, 전자 장치는 트랜시버; 및 상기 트랜시버에 연결된 컨트롤러를 포함하며, 상기 컨트롤러는: 복수의 수신된 UWB 신호들에 대한 LOS(line of sight) 확률에 기초하여, 상기 복수의 수신된 UWB 신호들로부터 미리 설정된 수의 UWB 신호들을 식별하고, 상기 식별된 UWB 신호들을 이용하여 상기 전자 장치의 위치를 획득하고, 상기 획득된 위치가 상기 식별된 UWB 신호들을 전송하는 UWB 앵커들로 구성된 클러스터의 영역 내에 있는지를 결정하고, 상기 획득된 위치가 상기 클러스터의 영역 내에 있는 경우, 상기 획득된 위치를 전자 장치의 최종 위치로 결정하도록 구성되며, 상기 복수의 수신된 UWB 신호들의 각각은 DL-TDoA 측위를 위한 UWB 메시지를 포함할 수 있다.
본 개시의 방안에 따르면, 위치 추정의 정확도를 높일 수 있다.
도 1은 전자 장치를 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2a는 본 개시의 일 실시예에 따른 UWB 장치의 예시적인 아키텍쳐를 나타낸다.
도 2b는 본 개시의 일 실시예에 따른 UWB 장치의 프레임워크의 예시적인 구성을 나타낸다.
도 3a는 본 개시의 일 실시예에 따른 UWB MAC 프레임의 구조를 나타낸다.
도 3b는 본 개시의 일 실시예에 따른 UWB PHY 패킷의 구조를 나타낸다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 복수의 UWB 앵커로 구성된 클러스터의 일 예를 나타낸다.
도 5a는 본 개시의 일 실시예에 따른 UWB 장치가 DL-TDoA 방식의 UWB 레인징을 수행하는 방법을 나타낸다.
도 5b는 본 개시의 일 실시예에 따른 Downlink TDoA 방식을 위한 레인징 블록 구조의 일 예를 나타낸다.
도 6a는 본 개시의 일 실시예에 따른 UWB CIR 데이터의 일 예를 나타낸다.
도 6b는 본 개시의 일 실시예에 따른 유효 UWB CIR 데이터의 일 예를 나타낸다.
도 6c는 본 개시의 일 실시예에 따른 UWB CIR 데이터를 이용하여 분류된 LOS 신호 및 NLOS 신호의 일 예를 나타낸다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 UWB 채널 임펄스 응답 데이터를 이용한 LOS/NLOS 신호 분류를 위한 학습 절차 및 배포 절차를 나타낸다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 LOS/NLOS 분류를 위한 사용자 장치의 구성을 나타낸다.
도 9a는 본 개시의 일 실시예에 따른 DL-TDoA 측위 환경의 일 예를 나타낸다.
도 9b는 도 9a의 DL-TDoA 측위 환경에서 획득된 UWB 신호에 대한 LOS 확률 데이터의 일 예를 나타낸다.
도 10a는 본 개시의 일 실시예에 따른 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 10b, 도 10c 및 도 10d는 도 10a의 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법에 따라 구성되는 클러스터의 예를 나타낸다.
도 11a는 본 개시의 일 실시예에 따른 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 11b, 도 11c 및 도 11d는 도 11a의 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법에 따라 구성되는 클러스터의 예를 나타낸다.
도 12a는 본 개시의 일 실시예에 따른 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 12b는 도 12a의 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법에 따라 구성되는 클러스터의 예를 나타낸다.
도 13은 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 구조를 도시한 도면이다.
이하, 본 개시의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
실시 예를 설명함에 있어서 본 개시가 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 개시와 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 개시의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.
마찬가지 이유로 첨부된 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.
본 개시의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 개시는 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 개시의 실시 예들은 본 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 개시의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 개시는 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능할 수 있다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능할 수 있다.
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능할 수 있다.
이때, 본 실시 예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일부 실시 예에 따르면 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다. 또한 일부 실시 예에 따르면, '~부'는 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다.
본 명세서에서 사용하는 용어 '단말' 또는 '기기'는 이동국(MS), 사용자 장비(UE; User Equipment), 사용자 터미널(UT; User Terminal), 무선 터미널, 액세스 터미널(AT), 터미널, 가입자 유닛(Subscriber Unit), 가입자 스테이션(SS; Subscriber Station), 무선 기기(wireless device), 무선 통신 디바이스, 무선 송수신 유닛(WTRU; Wireless Transmit/Receive Unit), 이동 노드, 모바일 또는 다른 용어들로서 지칭될 수 있다. 단말의 다양한 실시 예들은 셀룰러 전화기, 무선 통신 기능을 가지는 스마트 폰, 무선 통신 기능을 가지는 개인 휴대용 단말기(PDA), 무선 모뎀, 무선 통신 기능을 가지는 휴대용 컴퓨터, 무선 통신 기능을 가지는 디지털 카메라와 같은 촬영장치, 무선 통신 기능을 가지는 게이밍 장치, 무선 통신 기능을 가지는 음악저장 및 재생 가전제품, 무선 인터넷 접속 및 브라우징이 가능한 인터넷 가전제품뿐만 아니라 그러한 기능들의 조합들을 통합하고 있는 휴대형 유닛 또는 단말기들을 포함할 수 있다. 또한, 단말은 M2M(Machine to Machine) 단말, MTC(Machine Type Communication) 단말/디바이스를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 본 명세서에서 상기 단말은 전자 장치 또는 단순히 장치라 지칭할 수도 있다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 동작 원리를 상세히 설명한다. 하기에서 본 개시를 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 개시에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
이하 본 개시의 실시 예를 첨부한 도면과 함께 상세히 설명한다. 이하에서는 UWB를 이용하는 통신 시스템을 일례로서 본 개시의 실시예를 설명하지만, 유사한 기술적 배경 또는 특성을 갖는 여타의 통신 시스템에도 본 개시의 실시예가 적용될 수 있다. 예를 들어, 블루투스 또는 지그비를 이용하는 통신 시스템 등이 이에 포함될 수 있을 것이다. 따라서, 본 개시의 실시예는 숙련된 기술적 지식을 가진 자의 판단으로써 본 개시의 범위를 크게 벗어나지 아니하는 범위에서 일부 변형을 통해 다른 통신시스템에도 적용될 수 있다.
또한, 본 개시를 설명함에 있어서 관련된 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단된 경우 그 상세한 설명은 생략한다. 그리고 후술되는 용어들은 본 개시에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
일반적으로 무선 센서 네트워크 기술은 인식 거리에 따라 크게 무선랜(Wireless Local Area Network; WLAN) 기술과 무선 사설망(Wireless Personal Area Network; WPAN) 기술로 구분된다. 이때, 무선랜은 IEEE 802.11에 기반한 기술로서, 반경 100m 내외에서 기간망(backbone network)에 접속할 수 있는 기술이다. 그리고, 무선 사설망은 IEEE 802.15에 기반한 기술로서, 블루투스(Bluetooth), 지그비(ZigBee), 초광대역 통신(ultra wide band; UWB) 등이 있다. 이러한 무선 네트워크 기술이 구현되는 무선 네트워크는 복수의 전자 장치들로 이루어질 수 있다.
FCC (Federal Communications Commission)의 정의에 따르면, UWB는 500MHz 이상의 대역폭을 사용하거나, 또는 중심 주파수에 대응하는 대역폭이 20% 이상인 무선통신 기술을 의미할 수 있다. UWB는 UWB 통신이 적용되는 대역 자체를 의미할 수도 있다. UWB는 장치들 간의 안전하고 정확한(secure and accurate) 레인징을 가능하게 한다. 이를 통해, UWB는 두 장치 간의 거리에 기반한 상대적 위치 추정 또는 (위치가 알려진) 고정 장치들로부터의 거리에 기반한 장치의 정확한 위치 추정을 가능하게 한다.
이하의 설명에서 사용되는 특정 용어들은 본 개시의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 본 개시의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.
"Application Dedicated File (ADF)"는 예를 들면, 어플리케이션이나 어플리케이션 특정 데이터(application specific data)를 호스팅(hosting)할 수 있는 Application Data Structure 내의 데이터 구조일 수 있다.
"Application Protocol Data Unit(APDU)"는 UWB 장치 내의 Application Data Structure와 통신하는 경우에 사용되는 명령(command) 및 응답(response)일 수 있다.
"application specific data"는 예컨대, UWB 세션을 위해 요구되는 UWB 컨트롤리 정보 및 UWB 세션 데이터를 포함하는 루트 레벨과 어플리케이션 레벨을 갖는 파일 구조일 수 있다.
"Controller"는 Ranging Control Messages (RCM) (또는, 제어 메시지)를 정의 및 제어하는 Ranging Device일 수 있다. Controller는 제어 메시지를 전송함으로써 레인징 특징들(ranging features)을 정의 및 제어할 수 있다.
"Controlee"는 Controller로부터 수신된 RCM (또는, 제어 메시지)내의 레인징 파라미터를 이용하는 Ranging Device일 수 있다. Controlee는 Controller로부터 제어 메시지를 통해 설정된 것과 같은 레인징 특징들을 이용할 수 있다.
"Dynamic STS(Scrambled Timestamp Sequence) mode"는 "Static STS"와 달리, STS가 레인징 세션 동안 반복되지 않는 동작 모드일 수 있다. 이 모드에서 STS는 Ranging device에서 관리되고, STS를 생성하는 Ranging Session Key는 Secure Component에 의해 관리될 수 있다.
"Applet"는 예컨대, UWB 파라미터들과 서비스 데이터를 포함하는 Secure Component 상에서 실행되는 applet일 수 있다. Applet은 FiRa Applet일 수 있다.
"Ranging Device"는 UWB 레인징을 수행할 수 있는 장치일 수 있다. 본 개시에서, Ranging Device는 IEEE 802.15.4z에 정의된 Enhanced Ranging Device (ERDEV) 또는 FiRa Device일 수 있다. Ranging Device는 UWB device로 지칭될 수 있다.
"UWB-enabled Application"는 UWB 서비스를 위한 어플리케이션일 수 있다. 예를 들면, UWB-enabled Application는 UWB 세션을 위한, OOB Connector, Secure Service 및/또는 UWB 서비스를 구성하기 위한 Framework API를 이용하는 어플리케이션일 수 있다. "UWB-enabled Application"는 어플리케이션 또는 UWB 어플리케이션으로 약칭될 수 있다. UWB-enabled Application은 FiRa-enabled Application일 수 있다.
"Framework"는 Profile에 대한 access, 개별 UWB 설정 및/또는 통지를 제공하는 컴포넌트일 수 있다. Framework는 예컨대, Profile Manager, OOB Connector, Secure Service 및/또는 UWB 서비스를 포함하는 논리적 소프트웨어 컴포넌트(logical software components)의 집합(collection)일 수 있다. Framework는 FiRa Framework일 수 있다.
"OOB Connector"는 Ranging Device 간의 OOB(out-of-band) 연결(예컨대, BLE 연결)을 설정하기 위한 소프트웨어 컴포넌트일 수 있다. OOB Connector는 FiRa OOB Connector일 수 있다.
"Profile"은 UWB 및 OOB 설정 파라미터(configuration parameter)의 미리 정의된 세트일 수 있다. Profile은 FiRa Profile일 수 있다.
"Profile Manager"는 Ranging Device에서 이용가능한 프로필을 구현하는 소프트웨어 컴포넌트일 수 있다. Profile Manager는 FiRa Profile Manager일 수 있다.
"Service"는 end-user에 서비스를 제공하는 use case의 implementation일 수 있다.
"Smart Ranging Device"는 옵셔널한 Framework API를 구현할 수 있는 Ranging Device 일 수 있다. Smart Ranging Device는 FiRa Smart Device일 수 있다.
"Global Dedicated File(GDF)"는 USB 세션을 설정하기 위해 필요한 데이터를 포함하는 application specific data의 root level일 수 있다.
"Framework API"는 Framework와 통신하기 위해 UWB-enabled Application에 의해 사용되는 API일 수 있다.
"Initiator"는 레인징 교환(ranging exchange)을 개시하는 Ranging Device일 수 있다. Initiator는 첫 번째 RFRAME (레인징 교환 메시지)를 전송함으로써 레인징 교환을 개시할 수 있다.
"Object Identifier(OID)"는 application data structure 내의 ADF의 식별자일 수 있다.
"Out-Of-Band(OOB)"는 하위(underlying) 무선 기술로서 UWB를 사용하지 않는 데이터 통신일 수 있다.
"Ranging Data Set(RDS)"는 confidentiality, authenticity 및 integrity가 보호될 필요가 있는 UWB 세션을 설정하기 위해 요구되는 데이터(예컨대, UWB 세션 키, 세션 ID 등)일 수 있다.
"Responder"는 레인징 교환에서 Initiator에 응답하는 Ranging Device일 수 있다. Responder는 Initiator로부터 수신된 레인징 교환 메시지에 응답할 수 있다.
"STS"는 레인징 측정 타임스탬프(ranging measurement timestamps)의 무결성 및 정확도(integrity and accuracy)를 증가시키기 위한 암호화된 시퀀스(ciphered sequence)일 수 있다. STS는 레인징 세션 키로부터 생성될 수 있다.
"Secure Channel"는 overhearing 및 tampering을 방지하는 데이터 채널일 수 있다.
"Secure Component"은 예컨대, dynamic STS가 사용되는 경우에, UWBS에 RDS를 제공하기 위한 목적으로 UWBS와 인터페이싱하는 정의된 보안 레벨을 갖는 엔티티(예컨대, SE (Secure Element) 또는 TEE(Trusted Execution Environment))일 수 있다.
"SE"는 Ranging Device 내 Secure Component로서 사용될 수 있는 tamper-resistant secure hardware component일 수 있다.
"Secure Ranging"은 강한 암호화 동작을 통해 생성된 STS에 기초한 레인징일 수 있다.
"Secure Service"는 Secure Element 또는 TEE와 같은 Secure Component와 인터페이싱하기 위한 소프트웨어 컴포넌트일 수 있다.
"Service Applet"은 서비스 특정 트랜잭션을 다루는 Secure Component 상의 applet일 수 있다.
"Service Data"는 service를 구현하기 위해 두 ranging device 간에 전달될 필요가 있는 Service Provider에 의해 정의된 데이터일 수 있다.
"Service Provider"는 end-user에게 특정 서비스를 제공하기 위해 요구되는 하드웨어 및 소프트웨어를 정의하고 제공하는 엔티티일 수 있다.
"Static STS mode"는 STS가 세션 동안 반복되는 동작 모드로서, Secure Component에 의해 관리될 필요가 없다.
"Secure UWB Service(SUS) Applet"은 다른 Ranging device와 보안 UWB 세션을 가능하게 하기 위해 필요한 데이터를 검색하기 위해, applet과 통신하는 SE 상의 applet일 수 있다. 또한, SUS Applet은 해당 데이터(정보)를 UWBS로 전달할 수 있다.
"UWB Service"는 UWBS에 대한 접속(access)을 제공하는 소프트웨어 component일 수 있다.
"UWB Session"은 Controller 및 Controlee가 UWB를 통해 통신을 시작할때부터 통신을 정지할 때까지의 기간일 수 있다. UWB Session은 레인징, 데이터 전달 또는 레인징/데이터 전달 둘 모두를 포함할 수 있다.
"UWB Session ID"는 컨트로러와 컨트롤리 사이에 공유되는, UWB Session을 식별하는 ID(예컨대, 32 비트의 정수)일 수 있다.
"UWB Session Key"는 UWB Session을 보호하기 위해 사용되는 키일 수 있다. UWB Session Key는 STS를 생성하기 위해 사용될 수 있다. UWB Session Key는 UWB Ranging Session Key(URSK)일 수 있고, 세션 키로 약칭될 수 있다.
"UWB Subsystem(UWBS)"는 UWB PHY 및 MAC 레이어(스펙)를 구현하는 하드웨어 컴포넌트일 수 있다. UWBS는 Framework에 대한 인터페이스 및 RDS를 검색하기 위한 Secure Component에 대한 인터페이스를 가질 수 있다.
“UWB 메시지”는 UWB 장치(예컨대, ERDEV)에 의해 전송되는 payload IE를 포함하는 메시지일 수 있다. UWB 메시지는 예컨대, RIM(ranging initiation message), RRM(ranging response message), RFM(ranging final message), CM(control message), MRM(measurement report message), RRRM(Ranging Result Report Message), CUM(control update message), OWR(one-way ranging) 메시지와 같은 메시지일 수 있다. 필요한 경우, 복수의 메시지가 하나의 메시지로 병합될 수 있다.
“OWR”는 레인징 장치와 하나 이상의 다른 레인징 장치 사이에 한 방향으로 전송되는 메시지들을 이용하는 레인징 방식일 수 있다. OWR은 TDoA(Time Difference of Arrival)를 측정하기 위해 사용될 수 있다. 추가적으로, OWR은 TDoA를 측정하는 것이 아닌, 수신 측에서 AoA를 측정하기 위해 사용될 수 있다. 이 경우, 하나의 Advertiser와 하나의 observer 쌍이 이용될 수 있다.
“TWR”는 두 장치 간 레인징 메시지의 교환을 통해 ToF(time of flight)를 측정하여, 두 장치 간 상대적 거리를 추정할 수 있는 레인징 방식일 수 있다. TWR 방식은 double-sided two-way ranging(DS-TWR) 및 single-sided two-way ranging(SS-TWR) 중 하나일 수 있다. SS-TWR은 한번의 round-trip time measurement를 통해 레인징을 수행하는 절차일 수 있다. 예를 들면, SS-TWR은 initiator에서 responder로의 RIM의 전송 동작, 및 responder에서 initiator로의 RRM의 전송 동작을 포함할 수 있다. DS-TWR은 두 번의 round-trip time measurement를 통해 레인징을 수행하는 절차일 수 있다. 예를 들면, DS-TWR은 initiator에서 responder로의 RIM의 전송 동작, responder에서 initiator로의 RRM의 전송 동작 및 intiator에서 responder로의 RFM의 전송 동작을 포함할 수 있다. 이러한 레인징 교환(레인징 메시지 교환)을 통해, ToF(time of flight)가 계산될 수 있고, 두 장치간의 거리가 추정될 수 있다. 한편, TWR 과정에서, 측정된 AoA 정보(예컨대, AoA azimuth result, AoA elevation result)는 RRRM 또는 다른 메시지를 통해 다른 레인징 장치로 전달될 수 있다. 본 개시에서, TWR은 UWB TWR로 지칭될 수 있다.
“DL-TDoA”는 Downlink Time Difference of Arrival (DL-TDoA), reverse TDoA라 불릴 수 있으며, 복수 개의 앵커 장치가 메시지를 브로드캐스트 또는 서로 메시지를 주고받는 과정에서, 사용자 장치(Tag 장치)가 앵커 디바이스의 메시지를 overhear(또는, 수신)하는 것이 기본 동작일 수 있다. DL-TDoA는 Uplink TDoA와 같이 one way ranging의 일종으로 분류될 수도 있다. DL-TDoA 동작을 수행하는, 사용자 장치는 두 앵커 장치가 송신하는 메시지를 overhear하여, 각 앵커 장치와 사용자 장치의 거리의 차이에 비례하는 TDoA를 계산할 수 있다. 사용자 장치는 여러 쌍 (pair)의 앵커 장치와의 TDoA를 이용하여, 앵커 장치와의 상대적인 거리를 계산하여 측위에 사용할 수 있다. DL-TDoA를 위한 앵커 장치의 동작은 예컨대, IEEE 802.15.4z에 정의된 DS-TWR와 유사한 동작을 할 수 있으며, 사용자 장치가 TDoA를 계산할 수 있도록 다른 유용한 시간 정보를 더 포함할 수도 있다. DL-TDoA는 DL-TDoA localization으로 지칭될 수 있다.
"Anchor device"는 앵커, UWB 앵커, UWB 앵커 장치라 불릴 수 있으며, 측위 서비스를 제공하기 위해 특정 위치에 배치된 UWB 장치일 수 있다. 예를 들면, 앵커 장치는 실내 측위 서비스를 제공하기 위해서 서비스 제공자가 실내의 벽, 천장, 구조물 등에 설치한 UWB 장치일 수 있다. 앵커 장치는 메시지를 송신하는 순서와 역할에 따라서 Initiator 앵커, Responder 앵커로 구분될 수도 있다.
"Initiator anchor"는 Initiator UWB 앵커, Initiator 앵커 장치 등으로 불릴 수 있으며, 특정 레인징 라운드 (ranging round)의 개시를 알릴 수 있다. Initiator 앵커는 동일한 레인징 라운드에서 동작하는 Responder 앵커들이 응답을 하는 레인징 슬롯을 스케줄링할 수도 있다. Initiator 앵커의 개시 메시지는 Initiator DTM (Downlink TDoA Message), Poll 메시지로 지칭될 수 있다. Initiator 앵커의 개시 메시지는 송신 타임스탬프 (transmission timestamp)를 포함할 수도 있다. Initiator 앵커는 Responder 앵커들의 응답을 수신 후 종료 메시지를 추가로 전달할 수도 있다. Initiator 앵커의 종료 메시지는 Final DTM, Final 메시지로 지칭될 수 있다. 종료 메시지에는 Responder 앵커들이 보낸 메시지에 대한 응답 시간(reply time)을 포함할 수도 있다. 종료 메시지는 송신 타임스탬프 (transmission timestamp)를 포함할 수도 있다.
"Responder anchor"는 Responder UWB 앵커, Responder UWB 앵커 장치, Responder 앵커 장치 등으로 불릴 수 있다. Responder 앵커는 Initiator 앵커의 개시 메시지에 응답하는 UWB 앵커일 수 있다. Responder 앵커가 응답하는 메시지에는 개시 메시지에 대한 응답 시간을 포함할 수 있다. Responder 앵커가 응답하는 메시지는 Responder DTM, Response 메시지로 지칭될 수 있다. Responder 앵커의 응답 메시지에는 송신 타임스탬프 (transmission timestamp)를 포함할 수도 있다.
“Tag device”는 DL-TDoA에서 앵커 장치로부터 수신한 DTM을 기반으로 TDoA 측정을 사용하여 자신의 위치(예컨대, geographical coordinates)를 추정할 수 있다. 태그 장치는 앵커 장치의 위치를 미리 알고 있을 수 있다. Tag 장치는 UWB 태그, 사용자 장치, UWB 태그 장치로 지칭될 수 있고, DL-TDoA의 태그 장치는 DL-TDoA Tag, DT-Tag로 지칭될 수 있다. 태그 장치는 앵커 장치에 의해 전송된 메시지를 수신하고, 메시지의 수신 시간을 측정할 수 있다. 태그 장치는 in-band 도는 out-band 방법을 통해 앵커 장치의 지리적 좌표를 획득할 수 있다. 태그 장치는 위치 업데이트 속도가 네트워크에서 지원하는 것보다 낮은 경우 레인징 블록을 스킵할 수 있다.
"Cluster"는 특정 영역을 커버하는 UWB 앵커의 집합을 의미할 수 있다. 클러스터는 Initiator UWB anchor와 이에 응답하는 responder UWB anchor들로 구성될 수 있다. 2D 측위를 위해서는 통상적으로 하나의 Initiator UWB anchor와 최소 3개의 responder UWB anchor가 필요하며, 3D 측위를 위해서는 하나의 Initiator UWB anchor와 최소 4개의 responder UWB anchor가 필요할 수 있다. Initiator UWB anchor와 responder UWB anchor가 별도의 유/무선 연결로 시동기(time synchronization)를 정확하게 맞출 수 있다면, 2D 측위를 위해서는 1개의 Initiator UWB anchor와 2개의 responder UWB anchor가 필요하고, 3D 측위를 위해서는 1개의 initiator UWB anchor와 3개의 responder UWB anchor가 필요할 수도 있다. 별도의 언급이 없는 경우, UWB anchor 간 별도의 유/무선 시동기를 위한 장치가 없다고 가정한다. 클러스터의 영역은 클러스터를 구성하는 UWB anchor들이 이루는 공간일 수 있다. 넓은 영역에 대한 측위 서비스를 지원하기 위해서 복수 개의 클러스터를 구성하여 사용자 장치에 측위 서비스를 제공할 수 있다. 클러스터는 셀(cell)로 지칭될 수도 있다. 클러스터의 동작은 클러스터에 속하는 앵커(들)의 동작으로 이해될 수 있다.
도 1은 전자 장치를 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비 휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비 휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, 와이파이(Wi-Fi: wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술에 기반하여 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시 예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 다양한 실시 예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 두 개 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
도 2a는 본 개시의 일 실시예에 따른 UWB 장치의 예시적인 아키텍쳐를 나타낸다.
본 개시에서, UWB 장치(200)는 UWB 통신을 지원하는 전자 장치일 수 있다. 예컨대, UWB 장치(200)는 도 1의 전자 장치(101)의 일 예일 수 있다.
UWB 장치(200)는 예컨대, UWB 레인징을 지원하는 Ranging Device일 수 있다. 일 실시예에서, Ranging Device는 ERDEV (enhanced ranging device) 또는 FiRa Device일 수 있다.
도 2a의 실시예에서, UWB 장치(200)는 UWB 세션을 통해 다른 UWB 장치와 상호작용(interact)할 수 있다.
또한, UWB 장치(200)는 UWB-enabled Application(210)과 UWB Framework(220) 간의 인터페이스인 제1 인터페이스(Interface #1)를 구현할 수 있고, 제1 인터페이스는 UWB 장치(200) 상의 UWB-enabled application(110)이 미리 정해진 방식으로 UWB 장치(200)의 UWB 성능들을 사용할 수 있게 해준다. 일 실시예에서, 제1 인터페이스는 Framework API 또는 proprietary interface일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
또한, UWB 장치(200)는 UWB Framework(210)와 UWB 서브시스템(UWBS)(230) 간의 인터페이스인 제2 인터페이스(Interface #2)를 구현할 수 있다. 일 실시예에서, 제2 인터페이스는 UCI(UWB Command Interface) 또는 proprietary interface일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
도 2a를 참조하면, UWB 장치(200)는 UWB-enabled Application(210), Framework(UWB Framework)(220), 및/또는 UWB MAC Layer와 UWB Physical Layer를 포함하는 UWBS(230)를 포함할 수 있다. 실시예에 따라서는, 일부 엔티티가 UWB 장치에 포함되지 않거나, 추가적인 엔티티(예컨대, 보안 레이어)가 더 포함될 수 있다.
UWB-enabled Application(210)은 제1 인터페이스를 이용하여 UWBS(230)에 의한 UWB 세션의 설정을 트리거링할 수 있다. 또한, UWB-enabled Application(210)은 미리 정의된 프로필(profile) 중 하나를 사용할 수 있다. 예를 들면, UWB-enabled Application(210)은 FiRa에 정의된 프로필 중 하나 또는 custom profile을 사용할 수 있다. UWB-enabled Application(210)은 제1 인터페이스를 사용하여, 서비스 발견(Service discovery), 레인징 통지(Ranging notifications), 및/또는 에러 컨디션(Error conditions)과 같은 관련 이벤트를 다룰 수 있다.
Framework(220)는 Profile에 대한 access, 개별 UWB 설정 및/또는 통지를 제공할 수 있다. 또한, Framework(220)는 UWB 레인징 및 트랜잭션 수행을 위한 기능, 어플리케이션 및 UWBS(230)에 대한 인터페이스 제공 기능 또는 장치(200)의 위치 추정 기능과 같은 기능 중 적어도 하나를 지원할 수 있다. Framework(220)는 소프트웨어 컴포넌트의 집합일 수 있다. 상술한 것처럼, UWB-enabled Application(210)은 제1 인터페이스를 통해 프레임워크(220)와 인터페이싱할 수 있고, 프레임워크(220)는 제2 인터페이스를 통해 UWBS(230)와 인터페이싱할 수 있다.
한편, 본 개시에서, UWB-enabled Application(210) 및/또는 Framework(220)는 어플리케이션 프로세서(AP)(또는, 프로세서)에 의해 구현될 수 있다. 따라서, 본 개시에서, UWB-enabled Application(210) 및/또는 Framework(220)의 동작은 AP(또는, 프로세서)에 의해 수행되는 것으로 이해될 수 있다. 본 개시에서, 프레임워크는 AP, 프로세서로 지칭될 수 있다.
UWBS(230)는 UWB MAC Layer와 UWB Physical Layer를 포함하는 하드웨어 컴포넌트일 수 있다. UWBS(230)는 UWB 세션 관리를 수행하고, 다른 UWB 장치의 UWBS와 통신할 수 있다. UWBS(230)는 제2 인터페이스를 통해 Framework(120)와 인터페이싱할 수 있고, Secure Component로부터 보안 데이터를 획득할 수 있다. 일 실시예에서, Framework(또는, 어플리케이션 프로세서)(220)는 UCI를 통해서 명령(command)을 UWBS(230)로 전송할 수 있고, UWBS(230)는 명령에 대한 응답(response)를 Framework(220)에 전달할 수 있다. UWBS(230)는 UCI를 통해 Framework(120)에 통지(notification)을 전달할 수도 있다.
도 2b는 본 개시의 일 실시예에 따른 UWB 장치의 프레임워크의 예시적인 구성을 나타낸다.
도 2b의 UWB 장치는 도 2a의 UWB 장치의 일 예일 수 있다.
도 2b을 참조하면, Framework(220)는 예컨대, Profile Manager(221), OOB Connector(s)(222), Secure Service(223) 및/또는 UWB 서비스(224)와 같은 소프트웨어 컴포넌트를 포함할 수 있다.
Profile Manager(221)는 UWB 장치 상에서 이용 가능한 프로필을 관리하기 위한 역할을 수행할 수 있다. 여기서, 프로필은 UWB 장치 사이에 통신을 설정하기 위해 요구되는 파라미터의 집합일 수 있다. 예를 들면, 프로필은 어떤 OOB 보안 채널이 사용되는지를 나타내는 파라미터, UWB/OOB 설정 파라미터, 특정 보안 컴포넌트의 사용이 맨데토리(mandatory)인지를 나타내는 파라미터 및/또는 ADF의 파일 구조와 관련된 파라미터를 포함할 수 있다. UWB-enabled Application(210)은 제1 인터페이스(예컨대, Framework API)를 통해 Profile Manager(221)와 통신할 수 있다.
OOB Connector(222)는 다른 장치와 OOB 연결을 설정하기 위한 역할을 수행할 수 있다. OOB Connector(222)는 디스커버리 단계 및/또는 연결 단계를 포함하는 OOB 단계를 다룰 수 있다. OOB 컴포넌트(예컨대, BLE 컴포넌트)(250)는 OOB Connector(222)와 연결될 수 있다.
Secure Service(223)는 SE 또는 TEE와 같은 Secure Component(240)와 인터페이싱하는 역할을 수행할 수 있다.
UWB Service(224)는 UWBS(230)를 관리하는 역할을 수행할 수 있다. UWB Service(224)는 제2 인터페이스를 구현함으로써, Profile Manager(221)에서 UWBS(230)로의 access를 제공할 수 있다.
도 3a는 본 개시의 일 실시예에 따른 UWB MAC 프레임의 구조를 나타낸다.
본 개시에서, UWB MAC 프레임은 MAC 프레임 또는 프레임으로 약칭될 수 있다. 실시예로서, UWB MAC 프레임은 UWB 관련 데이터(예컨대, UWB 메시지, 레인징 메시지, 제어 정보, 서비스 데이터, 어플리케이션 데이터 등)를 전달하기 위해 사용될 수 있다.
도 3a를 참조하면, UWB MAC 프레임은 MAC 헤더(MHR), MAC 페이로드 및/또는 MAC footer(MFR)를 포함할 수 있다.
(1) MAC 헤더
MAC 헤더는 Frame Control 필드, Sequence Number 필드, Destination Address 필드, Source Address 필드, Auxiliary Security Header 필드, 및/또는 적어도 하나의 Header IE 필드를 포함할 수 있다. 실시예에 따라서, 상술한 필드들 중 일부가 MAC 헤더에 포함되지 않을 수도 있고, 추가적인 필드(들)이 MAC 헤더에 더 포함될 수도 있다.
일 실시예에서, Frame Control 필드는 Frame Type 필드, Security Enabled 필드, Frame Pending 필드, AR 필드(Ack Request 필드), PAN ID Compression 필드(PAN ID Present 필드), Sequence Number Suppression 필드, IE Present 필드, Destination Addressing Mode 필드, Frame Version 필드, 및/또는 Source Addressing Mode 필드를 포함할 수 있다. 실시예에 따라서, 상술한 필드들 중 일부가 Frame Control 필드에 포함되지 않을 수도 있고, 추가적인 필드(들)이 Frame Control 필드에 더 포함될 수도 있다.
각 필드에 대한 설명은 다음과 같다.
Frame Type 필드는 프레임의 타입을 지시할 수 있다. 실시예로서, 프레임의 타입은 data 타입 및/또는 Multipurpose 타입을 포함할 수 있다.
Security Enabled 필드는 Auxiliary Security Header 필드가 존재하는지를 지시할 수 있다. Auxiliary Security Header 필드는 security processing을 위해 요구되는 정보를 포함할 수 있다.
Frame Pending 필드는 프레임을 전송하는 장치가 수신자(recipient)를 위한 더 많은 데이터를 가지고 있는지 여부를 지시할 수 있다. 즉, Frame Pending 필드는 수신자를 위한 pending frame이 있는지를 알려줄 수 있다.
AR 필드(Ack Request 필드)는 프레임의 수신에 대한 acknowledgment이 수신자로부터 요구되는지를 지시할 수 있다.
PAN ID Compression 필드(PAN ID Present 필드)는 PAN ID 필드가 존재하는지를 지시할 수 있다.
Sequence Number Suppression 필드는 Sequence Number 필드가 존재하는지를 지시할 수 있다. Sequence Number 필드는 프레임에 대한 시퀀스 식별자를 지시할 수 있다.
IE Present 필드는 Header IE 필드 및 Payload IE 필드가 프레임에 포함되는지를 지시할 수 있다.
Destination Addressing Mode 필드는 Destination Address 필드가 short address (예컨대, 16 비트)를 포함하는지 또는 extended address (예컨대, 64 비트)를 포함하는지를 지시할 수 있다. Destination Address 필드는 프레임의 수신자(recipient)의 주소를 지시할 수 있다.
Frame Version 필드는 프레임의 버전을 지시할 수 있다. 예컨대, Frame Version 필드는 IEEE std 802.15.4z-2020를 지시하는 값으로 설정될 수 있다.
Source Addressing Mode 필드는 Source Address 필드가 존재하는지 여부, 및 Source Address 필드가 존재하는 경우, Source Address 필드가 short address (예컨대, 16 비트)를 포함하는지 또는 extended address (예컨대, 64 비트)를 포함하는지를 지시할 수 있다. Source Address 필드는 프레임의 발신자(originator)의 주소를 지시할 수 있다.
(2) MAC 페이로드
MAC 페이로드는 적어도 하나의 Payload IE 필드를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, Payload IE 필드는 Vendor Specific Nested IE를 포함할 수 있다.
(3) MAC footer
MAC footer는 FCS 필드를 포함할 수 있다. FCS 필드는 16 비트의 CRC 또는 32 비트의 CRC를 포함할 수 있다.
도 3b는 본 개시의 일 실시예에 따른 UWB PHY 패킷의 구조를 나타낸다.
도 3b의 파트 (a)는 STS 패킷 설정이 적용되지 않은 UWB PHY 패킷의 예시적인 구조를 나타내고, 도 3b의 파트 (b)는 STS 패킷 설정이 적용된 UWB PHY 패킷의 예시적인 구조를 나타낸다. UWB PHY 패킷은 PHY 패킷, PHY PDU(PPDU), 프레임으로 지칭될 수 있다.
도 3b의 파트 (a)를 참조하면, PPDU는 동기 헤더(SHR), PHY 헤더(PHR) 및 PHY 페이로드(PSDU)를 포함할 수 있다. PSDU는 MAC 프레임을 포함하고, 도 2에서와 같이, MAC 프레임은 MAC 헤더(MHR), MAC 페이로드 및/또는 MAC footer(MFR)를 포함할 수 있다. 동기 헤더 부분(part)은 프리앰블로 지칭될 수 있고, PHY 헤더 및 PHY 페이로드를 포함하는 부분은 데이터 부분으로 지칭될 수 있다.
동기 헤더는 신호 수신을 위한 동기화에 사용되며, SYNC 필드 및 SFD(start-of-frame delimiter)를 포함할 수 있다.
SYNC 필드는 송/수신 장치 간의 동기화를 위해 사용되는 복수의 프리앰블 심볼을 포함하는 필드일 수 있다. 프리앰블 심볼은 미리 정의된 프리앰블 코드들 중 하나를 통해 설정될 수 있다.
SFD 필드는 SHR의 끝(end) 및 데이터 필드의 시작을 지시하는 필드일 수 있다.
PHY 헤더는 PHY 페이로드의 구성에 대한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들면, PHY 헤더는 PSDU의 길이에 대한 정보, 현재 프레임이 RFRAME인지(또는, Data Frame인지)를 지시하는 정보 등을 포함할 수 있다.
한편, UWB 장치의 PHY 레이어는 높은 density/낮은 전력 동작을 위해 감소된 on-air time을 제공하기 위한 옵셔널 모드를 포함할 수 있다. 이 경우, UWB PHY 패킷은 레인징 측정 타임스탬프의 integrity 및 accuracy를 증가시키기 위한, 암호화된 시퀀스(즉, STS)를 포함할 수 있다. STS는 UWB PHY 패킷의 STS 필드에 포함될 수 있고, 보안 레인징을 위해 사용될 수 있다.
도 3b의 파트 (b)를 참조하면, STS 패킷(SP) 설정 0인 경우(SP0), STS 필드는 PPDU에 포함되지 않는다(SP0 패킷). SP 설정 1인 경우(SP1), STS 필드는 STS는 SFD(Start of Frame Delimiter) 필드의 바로 뒤 및 PHR 필드의 앞에 위치된다(SP1 패킷). SP 설정 2인 경우(SP2), STS 필드는 PHY 페이로드 뒤에 위치된다(SP2 패킷). SP 설정 3인 경우(SP3), STS 필드는 SFD 필드 바로 뒤에 위치되고, PPDU는 PHR 및 데이터 필드(PHY 페이로드)를 포함하지 않는다(SP3 패킷). 즉, SP3의 경우, PPDU는 PHR 및 PHY 페이로드를 포함하지 않는다.
도 3b의 파트 (b)에 도시된 것처럼, 각 UWB PHY 패킷은 기준 시간을 정의하기 위한 RMARKER를 포함할 수 있고, RMARKER는 UWB 레인징 절차에서 레인징 메시지(프레임)의 송신 시간(송신 타임스탬프), 수신 시간(수신 타임스탬프) 및/또는 시간 구간을 획득하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들면, UWB PHY 패킷은 프리앰블 내에 또는 프리앰블의 끝(end)에 RMARKER를 포함할 수 있다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 복수의 UWB 앵커로 구성된 클러스터의 일 예를 나타낸다.
클러스터는 UWB 태그에 측위 서비스(positioning service)를 제공하기 위해, 서로 DTM들을 교환하는 UWB 앵커(DT-anchor)들의 집합일 수 있다. 예컨대, 도 4에 도시된 것처럼, 클러스터는 하나의 Initiator 앵커(Initiator DT-anchor)(410)와 3 개의 Responder 앵커(responder DT-anchor)(430a,430b,430c)의 집합일 수 있다. 다만, 실시예가 이에 한정되지 않으며, 클러스터에 포함되는 UWB 앵커의 수, Initiator 앵커와 Responder 앵커의 수는 실시예에 따라 다양하게 설정될 수 있다.
실시예로서, UWB 앵커는 하나 또는 그 이상의 클러스터에서 동작할 수 있다. 이 경우, 한 클러스터에서 Initiator 앵커로 동작하는 UWB 앵커는 다른 클러스터에서 Responder 앵커로서 동작할 수 있다.
실시예로서, 한 클러스터에 의해 커버되는 영역은 인접한 클러스터에 의해 커버되는 영역과 오버랩 될 수 있다.
도 4를 참조하면, UWB 태그(420)는 UWB 앵커들(410,430a,430b,430c) 사이에서 교환되는 DTM들을 수신하고, 수신된 DTM들에 기초하여, 여러 쌍의 앵커 장치와의 TDoA를 계산할 수 있다. 예를 들면, UWB 태그(420)는 수신된 DTM들에 기초하여, Initiator 앵커(410)와 Responder 앵커(430a)와의 TDoA인 TDoA1, Initiator 앵커(410)와 Responder 앵커(430b)와의 TDoA인 TDoA2, 및 Initiator 앵커(410)와 Responder 앵커(430c)와의 TDoA인 TDoA3를 계산할 수 있다. UWB 태그(420)는 계산된 TDoA 들을 이용하여, 자신의 위치를 추정(또는, 결정)할 수 있다.
도 5a는본 개시의 일 실시예에 따른 UWB 장치가 DL-TDoA 방식의 UWB 레인징을 수행하는 방법을 나타낸다.
도 5a의 실시예서는 하나의 Initiator 앵커(Initiator DT-anchor)(510)와 n개의 Responder 앵커(responder DT-anchor)(530a ... 530n)가 UWB 앵커(DT-anchor)로 동작하는 것으로 가정한다. 예를 들면, 도 4에 예시된 것처럼, 하나의 Initiator 앵커와 3개의 Responder 앵커가 UWB 앵커로 동작할 수 있다. 다만, 실시예가 이에 한정되지 않으며, 클러스터에 포함되는 UWB 앵커의 수, Initiator 앵커와 Responder 앵커의 수는 실시예에 따라 다양하게 설정될 수 있다.
동작 S502에서, Initiator 앵커(510)는 클러스터 내의 Rseponder 앵커가 수신하는, Poll DTM을 전송 또는 방송하여 DL-TDoA 라운드를 개시할 수 있다. Poll DTM은 할당된 레인징 슬롯에서 Response DTM을 전송하기 위해 각 Responder 앵커에 대한 스케줄링 정보(예: 레인징 슬롯 인덱스)를 포함할 수 있다. Poll DTM은 Poll DTM은 Poll DTM을 전송한 시간을 지시하는 송신 시간 정보(송신 타임스탬프)를 더 포함할 수 있다. Poll DTM은 Poll DTM이 전송되는 현재 레인징 라운드의 라운드 인덱스 및 현재 레인징 블록의 블록 인덱스를 더 포함할 수 있다. Poll DTM은 Poll DTM을 전송하는 UWB 앵커의 위치 정보를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 모든 Responder 앵커들(530a, ... 530n)은, Poll DTM 내의 스케쥴링 정보를 참조함으로써, Response DTM을 전송해야 하는지 여부 및/또는 자신의 Response DTM을 전송하기 위해서 이용하는 슬롯(레인징 슬롯 인덱스)을 알 수 있다.
동작 S504a,...,S504n에서, Poll DTM을 수신한 모든 Responder 앵커들(530a,...,530n)은 Poll DTM에 의해 할당된 레인징 슬롯에서 Response DTM을 사용하여 Initiator 앵커(510)로 응답할 수 있다. 예를 들면, 각 Responder 앵커(530a,...,530n)는 Poll DTM에 의해 할당된 자신의 레인징 슬롯에서 Response DTM을 전송 또는 방송할 수 있다. 각 Response DTM는 Poll DTM을 수신한 시간과 해당 Response DTM를 전송한 시간 사이의 시간을 지시하는 응답 시간 정보을 포함할 수 있다. 각 Response DTM는 해당 Response DTM를 전송한 시간을 지시하는 송신 시간(송신 타임스탬프)를 포함할 수 있다. 각 Response DTM은 해당 Response DTM이 전송되는 현재 레인징 라운드의 라운드 인덱스 및 현재 레인징 블록의 블록 인덱스를 더 포함할 수 있다. 각 Response DTM은 해당 Response DTM을 전송하는 UWB 앵커의 위치 정보를 더 포함할 수 있다.
동작 S506에서, Response DTM들을 수신한 Initiator 앵커(510)는, Final DTM를 Responder 앵커들(530a,...,530n)로 추가로 전송할 수 있다. 예를 들면, Initiator 앵커(510)는 Responder 앵커들(530a,...,530n)로부터 Response DTM들을 수신한 이후, Final DTM을 전송 또는 방송할 수 있다. Final DTM은 각 Response DTM을 수신한 시간과 Final DTM을 전송한 시간 사이의 시간을 지시하는 응답 시간을 각각 포함할 수 있다. 즉, Final DTM은 응답 시간의 리스트를 포함할 수 있고, 상기 리스트는 각 Response DTM을 수신한 시간과 Final DTM을 전송한 시간 사이의 시간을 지시하는 응답 시간을 포함할 수 있다. Final DTM은 Final DTM을 전송한 시간을 지시하는 송신 시간(송신 타임스탬프)를 포함할 수 있다. Final DTM은 Final DTM이 전송되는 현재 레인징 라운드의 라운드 인덱스 및 현재 레인징 블록의 블록 인덱스를 더 포함할 수 있다.
동작 S508에서, 태그 장치(DT-Tag)(520)는 Poll DTM, Response DTM들 및 Final DTM을 수신(또는, overhear)할 수 있고, 각 DTM 메시지에 포함된 정보 및 각 DTM 메시지가 수신된 시간을 지시하는 수신 시간 정보(수신 타임스탬프)를 획득하고, 획득된 정보를 이용하여 TDoA 값들을 계산할 수 있다. 태그 장치(520)는 계산된 TDoA 값들을 이용하여 자신의 위치를 획득(또는, 추정)할 수 있다. 예컨대, 태그 장치(520)는 사용자 장치는 여러 쌍의 앵커 장치와의 TDoA를 이용하여, 앵커 장치와의 상대적인 거리를 계산하여, 자신의 위치를 추정할 수 있다. 이를 통해, 태그 장치(520)는 자신의 위치 노출 없이, 자신의 위치를 추정할 수 있다.
상술한 각 DTM은 MAC 프레임(예: 도 3a의 MAC 프레임)에 포함되어, UWB 신호(또는, PHY 패킷(예: 도 3b의 PHY 패킷))을 통해 전송될 수 있다.
도 5b는 본 개시의 일 실시예에 따른 Downlink TDoA 방식을 위한 레인징 블록 구조의 일 예를 나타낸다.
도 5b의 레인징 블록 구조는 예컨대, 도 5a의 레인징 방식을 수행하기 위한 레인징 블록 구조의 일 예일 수 있다.
도 5b를 참조하면, 레인징 블록은 복수의 레인징 라운드를 포함할 수 있다.
실시예로서, 레인징 블록은 복수의 클러스터 별로 할당된 복수의 레인징 라운드를 포함할 수 있다. 예를 들면, n 개의 클러스터가 배치된 경우, 레인징 블록은 제1 클러스터를 위해 할당된 제1 레인징 라운드, 제2 클러스터를 위해 할당된 제2 레인징 라운드, ... 및 제n 클러스터를 위해 할당된 제n 레인징 라운드를 포함할 수 있다. 한편, 도 7b에 도시되지는 않았으나, 실시예에 따라서는, 하나의 클러스터에 복수 개의 레인징 라운드가 할당될 수도 있고, 복수 개의 클러스터에 하나의 레인징 라운드가 할당되는 것도 가능하다.
일 실시예에서, 레인징 라운드는 복수의 레인징 슬롯을 포함할 수 있다. 레인징 라운드는 해당 레인징 라운드와 연관된 클러스터에 속하는 앵커 장치들이 전송하는 각 레인징 메시지를 위해 할당된 복수의 레인징 슬롯을 포함할 수 있다. 예를 들면, 제1 클러스터가 1 개의 Initiator 앵커와 3 개의 Responder 앵커로 설정된 경우, 제1 클러스터를 위한 레인징 라운드는 제1 클러스터에 포함된 Initiator 앵커의 Poll 메시지의 송/수신을 위해 할당된 제1 레인징 슬롯(예컨대, 레인징 슬롯 인덱스 0), 제1 Responder 앵커의 response 메시지의 송/수신을 위해 할당된 제2 레인징 슬롯, 제2 Responder 앵커의 response 메시지의 송/수신을 위해 할당된 제3 레인징 슬롯, 제3 Responder 앵커의 response 메시지의 송/수신을 위해 할당된 제4 레인징 슬롯 및 Initiator 앵커의 final 메시지의 송/수신을 위해 할당된 제5 레인징 슬롯을 포함할 수 있다.
이와 같은 방식으로, 각 클러스터를 위한 레인징 라운드에 레인징 슬롯들이 할당될 수 있다.
도 5b의 실시예와 같은 레인징 블록 구조를 통해, 각 클러스터의 앵커 장치들은 한 레인징 블록에서 자신의 레인징 라운드를 통해 한 사이클의 레인징 메시지 교환을 수행할 수 있고, 사용자 장치(태그 장치)는 이 레인징 메시지들을 수신하여 자신의 위치를 계산할 수 있다. 이러한 동작은 레인징 블록 별로 반복될 수 있다. 이를 통해, 레인징 블록의 주기로 사용자 장치의 위치가 업데이트될 수 있다.
도 6a는 본 개시의 일 실시예에 따른 UWB CIR 데이터의 일 예를 나타낸다.
UWB 채널 임펄스 응답(CIR)은, UWB 신호의 수신을 통해 획득할 수 있다. 예를 들면, UWB 장치는 DL-TDoA를 위한 UWB 신호를 수신하는 경우, 수신된 신호에 기초하여 UWB CIR 데이터를 획득할 수 있다. 본 개시에서, UWB CIR은 CIR로 약칭될 수 있다.
일 실시예에 따른, UWB 장치는 임펄스 함수와 수신된 UWB 신호 사이의 correlation 값을 이용하여, UWB CIR 데이터를 획득할 수 있다.
UWB 신호에 기초하여 획득된 UWB CIR 데이터의 일 예는 도 6a와 같을 수 있다. 도 6a에 예시된 것처럼, 예컨대, 1016 개의 CIR 값이 출력될 수 있다. 도 6a를 참조하면, 특정 CIR 인덱스(예컨대, CIR 인덱스 750) 이후에, amplitude 의 피크(peak)가 발생할 수 있다.
UWB 장치(예: UWB 태그)는 예컨대, DL-TDoA 과정에서 UWB 태그가 수신하는 DTM 메시지를 포함하는 각 UWB 신호에 기초하여, 해당 UWB 신호에 대응하는 UWB CIR 데이터를 각각 획득할 수 있다.
도 6b는 본 개시의 일 실시예에 따른 유효 UWB CIR 데이터의 일 예를 나타낸다.
본 개시에서, 유효(effective) UWB CIR은 CIR들 중 유의미한 값을 갖는 CIR을 의미할 수 있다. 즉, 유효 UWB CIR은 노이즈가 아닌 실제 신호에 의해 획득 또는 측정된 CIR일 수 있다. 본 개시에서, 유효 UWB CIR은 유효 CIR(eCIR)로 지칭될 수 있다.
일 실시예에 따른, UWB 장치는 피크가 발생되기 이전의 CIR 값들은 노이즈로 처리하고, 피크로부터 n 개의 CIR 값들을 eCIR로 처리할 수 있다.
일 실시예에 따른, UWB 장치는 피크가 발생되는 CIR 인덱스에서 margin 값을 뺀 CIR 인덱스부터 n 개의 CIR들을 eCIR로 결정할 수 있다. 예를 들면, CIR 인덱스 750에서 피크가 발생하고, marging 값이 5(margin = 5)이고, n 값이 200 (n =200)으로 설정된 경우, 전자 장치는 CIR 인덱스 745부터 CIR 인덱스 945까지의 CIR 들을 eCRI로 식별할 수 있다. 이처럼, CIR 들이 신호와 노이즈로 분류될 수 있고, 이러한 분류의 일 예는 도 6b와 같을 수 있다.
획득된 CIR들에서 eCIR을 분류하여, eCIR만을 LOS/NLOS 신호의 분류를 위한 CNN 모델에 대한 입력 데이터로 사용하는 경우, 부정확한 노이즈를 제거하여 분류의 정확도를 높일 수 있게 된다.
또한, 획득된 CIR들에서 eCIR을 분류하여 사용하는 경우, CIR 데이터의 교환을 위한 latency 를 최적화시킬 수 있다.
또한, 획득된 CIR들에서 eCIR을 분류하여 사용하는 경우, 입력 매트릭스(input matrix)를 최적화하여 단말의 처리(processing) 효율을 향상시킬 수 있다.
도 6c는 본 개시의 일 실시예에 따른 UWB CIR 데이터를 이용하여 분류된 LOS 신호 및 NLOS 신호의 일 예를 나타낸다.
상술한 것처럼, LOS 신호/NLOS 신호의 분류를 위해 사용되는 CIR 값들은 eCIR 값들일 수 있다. 예를 들면, 도 6c에 도시된 것처럼, n 개(예: 200 개)의 eCIR 값들이 LOS/NLOS 신호의 분류를 위해 사용될 수 있다.
한편, LOS 신호와 NLOS 신호의 CIR 값들(eCIR 값들)은 서로 상이한 특성을 가질 수 있다.
예를 들면, LOS 신호의 경우, 다음 특성들 중 적어도 하나를 가질 수 있다.
- CIR의 피크 값이 NLOS 신호의 피크 값에 비해 높음
- 피크 값 이후 CIR 값이 노이즈 레벨로 빠르게 떨어짐
- 피크가 하나 또는 두 개 정도로 적게 나타남
예를 들면, NLOS 신호의 경우, 다음 특성들 중 적어도 하나를 가질 수 있다.
- CIR의 피크 값이 LOS 신호의 피크 값에 비해 낮음
- 피크 값 이후 CIR 값이 노이즈 레벨로 떨어지는데 오랜 시간이 걸림
- 멀티패스(multipath) 신호로 인해 피크 값이 여러 개 나타남
이러한, LOS 신호와 NLOS 신호의 CIR 값의 특성의 차이로 인하여, 측정된 CIR 데이터를 이용하여 해당 신호(예: UWB 신호)가 LOS 신호인지 NLOS 신호인지가 분류될 수 있다.
일 실시예에 따른, UWB 장치는 해당 신호에 대한 CIR 데이터(eCIR 데이터)를 이용하여 해당 신호가 LOS 신호인지 NLOS 신호인지 분류하기 위해, 딥 러닝 알고리즘을 이용할 수 있다. 예를 들면, UWB 장치는 CNN 모델(CNN 알고리즘)을 이용하여 LOS/NLOS 신호의 분류를 수행할 수 있다. CNN 모델을 이용한 LOS/NLOS 신호의 분류 방법은, 도 7 내지 도 8을 참조하여 이하에서 설명한다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 UWB 채널 임펄스 응답 데이터를 이용한 LOS/NLOS 신호 분류를 위한 학습 절차 및 배포 절차를 나타낸다.
도 7의 실시예에서는, 설명의 편의를 위해, 학습(trainging) 절차(710)가 원격 서버 상에 수행되고, 배포(deployment) 절차(720)가 사용자 장치에서 수행되는 것으로 가정한다. 다만, 실시예가 이에 한정되지 않는다. 예를 들면, 사용자 장치가 컴퓨팅 파워가 높은 장치라면, 학습 절차 역시 사용자 장치에서 수행될 수도 있다.
먼저, 도 7을 참조하여, 학습 절차(710)에 대하여 설명한다.
학습 절차(710)에서, 서버는 입력 데이터를 수집할 수 있다(711). 예를 들면, 서버는 UWB 신호에 대한 CIR 데이터(예컨대, n개의 eCIR 값을 포함하는 eCIR 데이터)을 학습을 위한 입력 데이터로서 수집할 수 있다.
서버는 수집된 입력 데이터에 대한 CIR 정규화(normalization) 처리를 수행할 수 있다(712). 예를 들면, 서버는 수집된 입력 데이터를 0과 1 사이로 정규화할 수 있다. 다만, 동작 712의 CIR normalization은 옵셔널한 동작으로서 생략될 수도 있다.
서버는 CIR 정규화 처리된 데이터 또는 CIR 정규화 처리되지 않은 데이터를 CNN 모델의 입력 데이터로 입력할 수 있고, CNN 모델을 이용하여 LOS/NLOS 분류를 위한 처리를 수행할 수 있다(713).
아래 표 1 및 2는, LOS/NLOS 분류를 위해 사용되는 CNN 모델의 특성 및 하이퍼 파라미터의 일 예를 나타낸다.
Figure PCTKR2023015244-appb-img-000001
Figure PCTKR2023015244-appb-img-000002
서버는 CNN 모델에서 출력된 예측 값을 획득할 수 있다(714). 실시예로서, 예측 값은 LOS 신호에 대응하는 label(예: label 1)에 대한 확률 값(제1 예측 값) 및/또는 NLOS 신호에 대응하는 label(예: label 2)에 대한 확률 값(제2 예측 값)을 포함할 수 있다. 여기서, 제1 예측 값은 해당 UWB 신호가 LOS 신호일 확률을 나타낼 수 있고, p(LOS)로 표현될 수 있다. 제2 예측 값은 해당 UWB 신호가 NLOS 신호일 확률을 나타낼 수 있고, p(NLOS)로 표현될 수 있다.
서버는 해당 신호에 대한 실제 값(ground truth value)을 획득할 수 있다(715). 실시예로서, 실제 값은 LOS 신호에 대응하는 label(예: label 1)에 대한 확률 값(제1 실제 값) 및/또는 NLOS 신호에 대응하는 label(예: label 2)에 대한 확률 값(제2 실제 값)을 포함할 수 있다. 여기서, 제1 실제 값은 해당 UWB 신호가 LOS 신호일 실제 확률을 나타낼 수 있고, 제2 확률 값은 해당 UWB 신호가 NLOS 신호일 실제 확률을 나타낼 수 있다.
서버는 손실 함수(loss function)을 이용하여, 동작 714의 예측 값과 동작 715의 실제 값 사이의 오차(loss) 및 그래디언트(gradient) 값을 계산할 수 있다(716). 예를 들면, LOS 신호에 대한 예측 값(제1 예측 값)과 실제 값(제2 실제 값) 사이의 오차 및 NLOS 신호에 대한 예측 값(제1 예측 값)과 실제 값(제2 실제 값) 사이의 오차에 기초하여 전체 오차를 계산할 수 있다.
서버는 동작 716을 통해 획득한 값을 이용하여 CNN 모델의 파라미터들을 업데이트할 수 있다. 예를 들면, 서버는 역-전파(back-propagation) 방식을 이용하여, 오차를 줄이는 방향으로 CNN 모델의 파라미터들을 업데이트 할 수 있다. 이렇게 업데이트 된 파라미터들은 다음 입력 데이터(예컨대, 다음 n개의 eCIR 값들)에 대한 처리를 위해 CNN 모델에서 사용될 수 있다.
서버는 상술한 학습 절차(710)를 수집된 모든 입력 데이터 세트(예컨대, 각 입력 데이터 세트는 각 UWB 신호에 대한 n개의 eCIR 값들을 각각 포함함)에 대하여 각각 수행하여, CNN 모델의 파라미터(CNN 파마리터)들을 오차를 줄이는 방향으로 계속하여 업데이트할 수 있다. 사용자 장치는 이렇게 학습된 CNN 파라미터를 획득 또는 다운로드할 수 있다. 또한, 사용자 장치는 정규화를 사용하였는지 여부에 대한 정보를 다운로드할 수 있다. 또한, 사용자 장치는 CNN 모델과 관련된 표준 편차들을 다운로드할 수 있다.
이하에서는, 도 7을 참조하여, 배포 절차(720)에 대하여 설명한다.
배포 절차(720)에서, 사용자 장치는 실시간(real time) 입력 데이터를 수집할 수 있다(721). 예를 들면, 사용자 장치는 각 UWB 신호에 대한 입력 데이터(예컨대, 각 UWB 신호에 대한 n개의 eCIR 값)을 실시간으로 수집할 수 있다.
사용자 장치는 수집된 입력 데이터에 대한 CIR 정규화(normalization)를 수행할 수 있다(722). 예를 들면, 사용자 장치는 수집된 입력 데이터를 0과 1 사이로 정규화할 수 있다. 다만, 동작 722의 CIR 정규화는 옵셔널한 동작으로서 생략될 수도 있다.
사용자 장치는 CIR 정규화 처리된 데이터 또는 CIR 정규화 처리되지 않은 데이터를 CNN 모델의 입력 데이터로 입력할 수 있고, CNN 모델을 이용하여 LOS/NLOS 분류를 위한 처리를 수행할 수 있다(723). 사용자 장치의 CNN 모델은 입력 데이터의 처리를 위해, 학습 절차(710)를 통해 획득된 CNN 파라미터들을 이용할 수 있다.
사용자 장치는 CNN 모델에서 출력된 예측 데이터(실시간 예측 데이터)을 획득할 수 있다(724). 실시예로서, CNN 모델에서 출력된 예측 데이터는, 제1 UWB 신호에 대응하는 제1 eCIR 데이터(실시간 입력 데이터 중 첫 번째 n 개의 eCIR 데이터)에 대한 예측 값, 제2 UWB 신호에 대응하는 제2 eCIR 데이터(실시간 입력 데이터 중 두번째 n 개의 eCIR 데이터)에 대한 예측 값, 쪋 , 제n UWB 신호에 대응하는 제n eCIR 데이터(실시간 입력 데이터 중 n 번째 n 개의 eCIR 데이터)에 대한 예측 값을 포함할 수 있다. 각 예측 값은 해당 UWB 신호가 LOS 신호일 확률을 지시하는 확률 값(p(LOS)) 및/또는 해당 UWB 신호가 NLOS 신호일 확률을 지시하는 확률 값(p(NLOS))을 포함할 수 있다.
사용자 장치는 필터(예컨대, LPF(low pass filter) 또는 이동 평균 필터(moving average filter))를 이용하여 예측 값(예측 데이터)을 필터링할 수 있다(725). 실시예로서, 이동 평균 필터는 데이터의 평균을 계산하기 위해 사용되는 윈도우의 길이를 지시하는 window lengeth 파라미터를 하이퍼파라미터(hyperparmeter)를 가질 수 있고, 사용자 장치는 window lengeth 파라미터를 갖는 이동 평균 필터를 이용하여 예측 데이터를 필터링할 수 있다.
예를 들면, 사용자 장치는 이동 평균 필터를 이용하여 각 예측 값을 window lengeth 파라미터에 기초하여 획득된 해당 예측 값과 연관된 평균 값으로 각각 대체할 수 있다. 예를 들면, window lengeth 파라미터가 제1 값(예: 3)인 경우, 제1 eCIR 데이터에 대한 예측 값을 제1 eCIR 데이터에 대한 예측 값, 제2 eCIR 데이터에 대한 예측 값 및 제3 eCIR 데이터에 대한 예측 값을 평균한 값으로 대체하고, 제2 eCIR 데이터에 대한 예측 값을 제2 eCIR 데이터에 대한 예측 값, 제3 eCIR 데이터에 대한 예측 값 및 제4 eCIR 데이터에 대한 예측 값을 평균한 값으로 대체할 수 있다. 이와 같은 방식으로, 각 예측 값이 해당 평균 값으로 대체되어, 예측 데이터가 필터링 될 수 있다.
사용자 장치는 필터링 된 데이터를 이용하여, 실시간 입력 데이터에 대한 출력 label(output label)을 획득할 수 있다(726). 사용자 장치는 필터링 된 데이터를 이용하여, 해당 UWB 신호에 대한 출력 label이 LOS 신호에 대응하는 label(예: label 1)인지 또는 NLOS 신호에 대응하는 label(예: label 2)인지를 최종적으로 결정할 수 있다. 이를 통해, 사용자 장치는 해당 UWB 신호가 LOS 신호인지 또는 NLOS 신호인지를 최종적으로 분류할 수 있다. 이처럼, 최종 LOS/NLOS 신호 분류 이전에, CNN 모델에서 출력된 예측 데이터에 대한 이동 평균 필터를 이용한 필터링을 제공함으로써, LOS/NLOS 신호의 분류 정확도가 높아질 수 있다.
아래 표 3은 LPF 필터(예컨대, 이동 평균 필터)를 사용한 경우와 사용하지 않은 경우의 LOS/NLOS 분류의 정확도 비교를 예시한다.
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도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 LOS/NLOS 분류를 위한 사용자 장치의 구성을 나타낸다.
도 8을 참조하면, 사용자 장치(800)는, UWB 안테나(810), CIR 수집부(820), 기계 학습부(830), 분류 처리부(840), 중앙 제어부(850) 및/또는 저장부(850)를 포함할 수 있다. 분류 처리부(840)는 유효 CIR 생성부(841), 정규화부(842) 및/또는 이동 평균 필터(843)를 포함할 수 있다.
실시예에 따라, 상술한 구성요소들 중 일부가 생략되거나 또는 추가 구성요소가 더 포함될 수 있다. 실시예에 따라, 상술한 구성요소들 중 둘 이상의 구성요소가 하나의 구성요소로 병합될 수 있다. 실시예에 따라, 상술한 구성요소들 전부 또는 일부가 적어도 하나의 프로세서(또는, 제어부)에 의해 구현될 수도 있다. 예를 들면, UWB 안테나(810) 및 저장부(850)을 제외한, 구성요소들이 적어도 하나의 프로세서(또는, 제어부)에 의해 구현될 수도 있다.
UWB 안테나(810)는 다른 전자 장치로부터 적어도 하나의 UWB 신호를 수신할 수 있다. 예를 들면, UWB 안테나(810)는 DL-TDoA를 위한 적어도 하나의 UWB 신호를 수신할 수 있다. 예컨대, UWB 안테나(810)는 DTM을 포함하는 UWB 신호들을 수신할 수 있다.
CIR 수집부(820)는 UWB 안테나(810)를 통해 수신된 적어도 하나의 UWB 신호로부터 CIR 데이터를 수집할 수 있다. CIR 수집부(820)는 수집된 CIR 데이터를 유효 CIR 생성부(841)로 전달할 수 있다. 수집된 CIR 데이터는 각 UWB 신호에 대한 CIR 값들을 포함할 수 있다.
유효 CIR 생성부(841)는 수집된 CIR 데이터로부터 유효 CIR 데이터를 생성할 수 있다. 유효 CIR 생성부(841)는 생성된 유효 CIR 데이터를 정규화부(842)로 전달하거나, 또는 기계 학습부(830)로 바로 전달할 수 있다. 유효 CIR 데이터는 각 UWB 신호에 대한 유효 CIR 값들(예컨대, n개의 eCIR)을 포함할 수 있다.
정규화부(842)는 유효 CIR(eCIR) 데이터의 값들을 정규화할 수 있다. 예를 들면, 정규화부(842)는 유효 CIR 데이터의 값들을 0에서 1 사이의 값들로 정규화할 수 있다. 정규화부(842)는 옵셔널한 구성일 수 있다. 예컨대, 정규화부(842)는 사용자 장치(800)에 포함되지 않거나, 또는 사용자 장치(800)에 포함되더라도 정규화부(842)의 처리가 생략될 수 있다.
기계 학습부(830)는 입력된 유효 CIR 데이터를 이용하여 예측 데이터를 생성할 수 있다. 실시예로서, 기계 학습부(830)는 CNN 모델을 이용하여 예측 데이터를 생성할 수 있다. 실시예로서, CNN 모델의 CNN 파라미터들은 미리 학습 절차가 수행된 서버로부터 다운로드될 수 있다. 따라서, 기계 학습부(830)는 최적화된(optimized) CNN 모델을 사용할 수 있다.
실시예로서, 기계 학습부(830)는 미리 설정된 수의 eCIR(예컨대, n개의 eCIR)(eCIR 세트) 단위로 처리를 수행하여, 해당 eCIR 세트에 대한 예측 값을 각각 출력할 수 있다. 예를 들면, 예측 데이터는, 제1 UWB 신호에 대응하는 첫 번째 n 개의 eCIR(제1 eCIR 세트)에 대한 예측 값, 제2 UWB 신호에 대응하는 그 다음의 n개의 eCIR(제2 eCIR 세트)에 대한 예측 값, ... , 제n UWB 신호에 대응하는 n 번째 n개의 eCIR(제n eCIR 세트)에 대한 예측 값을 포함할 수 있다. 각 예측 값은 해당 UWB 신호가 LOS 신호일 확률을 지시하는 확률 값(p(LOS)) 및/또는 해당 UWB 신호가 NLOS 신호일 확률을 지시하는 확률 값(p(NLOS))을 포함할 수 있다.
기계 학습부(830)는 예측 데이터를 중앙 제어부(850) 및/또는 이동 평균 필터(843)로 전달할 수 있다.
중앙 제어부(850)는 수신된 예측 데이터를 저장부(830)로 전달할 수 있다. 저장부(830)는 수신된 예측 데이터를 저장할 수 있고, 이동 평균 필터(843)로 저장된 예측 데이터를 전달할 수 있다.
이동 평균 필터(743)는 기계 학습부(730)로부터 수신된 예측 데이터(예: 현재 예측 데이터)와 저장부(760)로부터 수신된 예측 데이터(예: 이전 예측 데이터)를 이용하여, 미리 설정된 window length 파라미터에 기초하여 평균 값을 계산하고, 평균 값을 이용하여 예측 데이터를 필터링 할 수 있다. 예를 들면, window lengeth 파라미터가 제1 값(예: 3)인 경우, 제1 eCIR 데이터에 대한 예측 값을 제1 eCIR 데이터에 대한 예측 값, 제2 eCIR 데이터에 대한 예측 값 및 제3 eCIR 데이터에 대한 예측 값을 평균한 값으로 대체하고, 제2 eCIR 데이터에 대한 예측 값을 제2 eCIR 데이터에 대한 예측 값, 제3 eCIR 데이터에 대한 예측 값 및 제4 eCIR 데이터에 대한 예측 값을 평균한 값으로 대체할 수 있다. 이와 같은 방식으로, 각 예측 값이 해당 평균 값으로 대체되어, 예측 데이터가 필터링 될 수 있다. 이렇게 필터링된 예측 데이터는 LOS 신호 또는 NLOS 신호로의 최종 분류를 위해 사용될 수 있다. 필터링된 예측 데이터는 다양한 어플리케이션에 의해 사용될 수 있다.
본 개시는, 전자 장치가 UWB 신호를 수신하여 해당 UWB 신호에 대한 UWB CIR 데이터를 획득하고, UWB CIR 데이터에 기초하여 UWB 신호가 LOS(line of sight) 신호인지 또는 NLOS(non-LOS) 신호인지를 분류하는 방안을 제공한다. UWB 신호는 DL-TDoA 레인징(OWR)을 위해 사용되는 UWB 신호일 수 있다. 예를 들면, UWB 신호는 DTM을 포함하는 신호(또는, DTM이 포함된 UWB PHY 패킷을 포함하는 신호)일 수 있다.
실시예로서, LOS 신호 또는 NLOS 신호의 분류(classification)를 위해, CNN(convolutional neural network) 알고리즘(예를 들면, 도 8/9의 CNN 모델)이 사용될 수 있다. 이처럼, 시계열 특성을 갖는 데이터를 CNN 모델을 이용하여 분류함으로써, 높은 분류 정확도를 가질 수 있다.
실시예로서, LOS 신호 또는 NLOS 신호의 분류를 위해 사용되는 CNN 모델에 대한 입력 데이터로서, UWB CIR 데이터에서 노이즈가 제거된 유효(effective) CIR 데이터가 사용될 수 있다. 이를 통해, LOS/NLOS 신호의 분류 정확도 및 포즈의 분류 정확도가 높아질 수 있다.
본 개시는, 최종 LOS/NLOS 신호 분류 이전에, 각 CNN 모델에서 출력된 예측 데이터들을 필터링하는 방안을 제공한다. 실시예로서, 필터링을 위해, 이동 평균 필터(moving average filter)가 사용될 수 있다. 이를 통해, LOS/NLOS 신호의 분류 정확도 및 포즈의 분류 정확도가 높아질 수 있다.
본 개시는, 분류된 LOS/NLOS 신호를 전자 장치의 다양한 어플리케이션이 이용할 수 있는 방안을 제공한다. 예를 들면, tagless gate를 위한 어플리케이션, digital car key 어플리케이션, 또는 POS(point of service) 어플레이션에서 본 개시의 분류 방법을 이용할 수 있다.
실시예로서, 어플리케이션은 정확히 분류된 LOS/NLOS 신호를 이용하여 전력 절감(power saving)을 위한 적응적 레인징 주기(adaptive ranging frequency) 조정을 수행할 수 있다.
실시예로서, 어플리케이션은 정확한 LOS/NLOS 신호의 분류를 통해, LOS 신호만을 선택적으로 이용함으로써, 위치 추정의 정확도(accuracy)를 높일 수 있다. 이를 위해, LOS/NLOS 분류를 통한 해당 UWB 신호가 LOS 신호일 확률의 계산이 필요하다. 즉, UWB 신호에 대한 LOS 확률의 계산이 필요하다.
실시예로서, 어플레이케이션은 정확한 LOS/NLOS 신호 및 포즈의 분류를 통해, 적응적 접속 바운더리(adaptive access boundary)를 설정할 수 있다.
본 개시는, 전자 장치가 LOS/NLOS 분류 방법을 통해 획득된 LOS 확률(해당 UWB 신호가 LOS 신호일 확률)(p(LOS)로 표현될 수 있음)에 기초하여, LOS 확률이 높은 UWB 신호들을 이용하여 DL-TDoA 측위를 수행하는 방안을 제공한다. 예를 들면, 전자 장치는 상위 m개(예: 4개)의 LOS 확률을 갖는 UWB 신호들을 이용하여, DL-TDoA 측위(예: 3D DL-TDoA 측위)를 수행할 수 있다. 이를 통해, DL-TDoA 측위의 정확도가 높아질 수 있다.
한편, 단순히 LOS 확률이 높은 UWB 신호들만을 이용하는 경우, 사용자 장치가 해당 UWB 신호들을 전송한 UWB 앵커들로 구성된 클러스터 내에 있지 않는 경우가 생길 수 있다. 이는 일반적으로 사용자 장치의 진행 방향에서 정면에 위치하는 UWB 앵커의 UWB 신호가 LOS 확률이 높기 때문이다. DL-TDoA 측위를 통해 계산된 사용자 장치의 위치가 클러스터 밖인 경우, DL-TDoA 측위의 정확도(또는, 신뢰도)가 낮을 수 있다. 따라서, 본 개시는 LOS/NLOS 분류를 통해 획득된 LOS 확률(p(LOS))에 기초하여, 가능한 LOS 확률이 높은 UWB 신호들을 이용하되, 사용자 장치의 위치가 클러스터 내에 있도록, 최적의 UWB 신호들(또는, UWB 앵커들/UWB 앵커 조합)을 선택하는 방안을 제공한다.
이하에서는, 각 도면을 참조하여, 전자 장치가 상술한 LOS/NLOS 분류를 이용하여, DL-TDoA에서의 위치 정확도(accuracy)를 개선시키기 위한 다양한 실시예들을 설명한다.
도 9a는 본 개시의 일 실시예에 따른 DL-TDoA 측위 환경의 일 예를 나타낸다.
도 9a에서는, 설명의 편의를 위해, DL-TDoA 측위 환경이 게이트가 위치하는 gate access area에 DL-TDoA를 위한 6개의 UWB 앵커와 하나의 사용자 장치(단말)이 존재하는 환경인 것으로 가정한다. 다만, 실시예가 이에 한정되지 않고, DL-TDoA 측위 환경이 다른 상황이나 다른 응용(예: PoS 어플리케이션)과 관련된 것일 수 있고, DL-TDoA를 위한 UWB 앵커의 수 및 사용자 장치의 수는 다양할 수 있다.
도 9a를 참조하면, 사용자 장치(920)는 각 UWB 앵커(911,912,913,914,915,916)로부터 DL-TDoA를 위한 UWB 신호를 각각 수신할 수 있다. 예를 들면, 사용자 장치(920)는 initiator 앵커로부터 Poll DTM을 포함하는 UWB 신호 및/또는 Final DTM을 포함하는 UWB 신호를 수신할 수 있다. 예를 들면, 사용자 장치(920)는 각 responder 앵커로부터 Response DTM을 포함하는 UWB 신호를 수신할 수 있다.
사용자 장치(920)는 주변의 m개의 UWB 앵커들에서 수신된 UWB 신호로부터 타임스탬프 정보(예: 송신 타임스탬프 및/또는 수신 타임스탬프)를 각각 획득할 수 있고, 획득된 m개의 타임스탬프 정보를 DL-TDoA를 위해 사용할 수 있다. 예를 들면, 3차원 DL-TDoA 측위의 경우, DL-TDoA 측위를 위해 최소 4개의 UWB 앵커로부터 수신된 UWB 신호들이 필요하기 때문에, 사용자 장치(920)는 4개의 UWB 신호들로부터 타임스탬프 정보를 획득하여 자신의 위치를 추정할 수 있다.
실시예로서, 사용자 장치(920)는 n개의 UWB 신호(또는, UWB 앵커, 또는 DTM)부터 선택 가능한 m개의 UWB 신호(또는, UWB 앵커, 또는, DTM)로 구성된 조합을 각각 선택하고, 각 조합에 대한 타임스탬프 정보를 이용하여 자신의 위치를 각각 추정할 수 있다. 이 경우, 사용자 장치는 각 조합에 대한 자신의 위치를 각각 추정할 수 있고, variance 가 큰 위치를 제거하고 재 계산하여, 정확한 위치를 결정할 수 있다. 예컨대, 사용자 장치는 C(n,4) 번의 계산을 통해 자신의 위치를 결정할 수 있다.
한편, UWB 신호의 타임스탬프(수신 타임스탬프)는 UWB 신호의 preamble (예: UWB 신호에 포함된 UWB PHY 패킷의 preamble)의 first peak를 이용하여 측정될 수 있다. UWB 신호가 LOS 신호인 경우, 하나의 peak 가 발생하므로, 사용자 장치(920)가 해당 UWB 신호의 preamble에 대한 first peak를 명확히 식별할 수 있다. 이에 반하여, UWB 신호가 NLOS 신호인 경우, multipath 특성으로 인하여 여러 개의 peak 가 발생하므로, 사용자 장치(920)가 어느 peak 가 해당 UWB 신호의 preamble에 대한 first peak를 명확히 식별하기 어렵다. 따라서, UWB 신호가 NLOS 신호인 경우, 수신 타임스탬프에 오차가 발생할 확률이 높다. 이러한 수신 타임스탬프의 오차는 DL-TDoA 측위의 오차를 발생시킨다.
그러므로, 사용자 장치(920)가 LOS/NLOS 분류 방법(예: 도 7/8에서 상술한 LOS/NLOS 분류 방법)를 이용하여, 해당 UWB 신호에 대한 LOS 품질(예: p(LOS))을 확인할 수 있다면, LOS 품질이 높은 UWB 신호의 수신 타임스탬프만을 이용하여 DL-TDoA 측위를 수행할 수 있다. 예를 들면, 사용자 장치(920) 상위 4개의 p(LOS)를 갖는 UWB 신호들의 수신 타임스탬프만을 이용하여 DL-TDoA 측위를 수행할 수 있다. 이를 통해, 정확한 측위가 가능해진다.
도 9b는 도 9a의 DL-TDoA 측위 환경에서 획득된 UWB 신호에 대한 LOS 확률 데이터의 일 예를 나타낸다.
사용자 장치(920)는 LOS/NLOS 분류 방법(예: 도 7/8에서 상술한 LOS/NLOS 분류 방법)를 이용하여, 각 UWB 앵커로부터 수신된 UWB 신호에 대한 LOS 확률(LOS 품질)을 획득할 수 있다.
예컨대, 도 9b에 예시된 것처럼, 제1 UWB 앵커(911)로부터 수신된 UWB 신호에 대한 LOS 확률은 0.33 (p(LOS)=0.33)이고, 제2 UWB 앵커(912)로부터 수신된 UWB 신호에 대한 LOS 확률은 0.91 (p(LOS)=0.91)이고, 제3 UWB 앵커(913)로부터 수신된 UWB 신호에 대한 LOS 확률은 0.94 (p(LOS)=0.94)이고, 제4 UWB 앵커(914)로부터 수신된 UWB 신호에 대한 LOS 확률은 0.65 (p(LOS)=0.65)이고, 제5 UWB 앵커(915)로부터 수신된 UWB 신호에 대한 LOS 확률은 0.44 (p(LOS)=0.44)이고, 제6 UWB 앵커(916)로부터 수신된 UWB 신호에 대한 LOS 확률은 0.21 (p(LOS)=0.21)일 수 있다.
이하에서는, 설명의 편의를 위해, 도 9a의 DL-TDoA 측위 환경 및 도 9b의 LOS 확률 데이터를 예로 들어, 도 10 내지 12를 참조하여, 본 개시의 다양한 실시예들을 예시적으로 설명한다. 다만, 상술한 것처럼, 실시예가 이에 한정되지 않는다.
도 10a는 본 개시의 일 실시예에 따른 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법을 나타내는 흐름도이다. 도 10b 내지 도 10d는 도 10a의 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법에 따라 구성되는 클러스터의 예를 나타낸다.
도 10a를 참조하면, 동작 1001에서, 사용자 장치(단말)(920)는 n개의 UWB 신호들 중 상위 m개(m<n)의 LOS 확률을 갖는 UWB 신호들을 식별(또는, 선택)할 수 있다. 사용자 장치(920)는 LOS/NLOS 분류 방법(예컨대, 도 7/8의 LOS/NLOS 분류 방법)을 통해 획득된 n개의 UWB 신호들 각각에 대한 LOS 확률(p(LOS)) 중 상위 m개의 LOS 확률을 갖는 UWB 신호들을 식별할 수 있다. 예를 들면, LOS 확률 데이터가 도 9b의 예시와 같은 경우, 사용자 장치(920)는 LOS/NLOS 분류 방법을 통해 획득된 6개의 UWB 신호들 각각에 대한 LOS 확률(p(LOS)) 중, 상위 4개의 LOS 확률을 갖는 UWB 신호들(즉, 제2 UWB 앵커(912)로부터 수신된 UWB 신호, 제3 UWB 앵커(923)로부터 수신된 UWB 신호, 제4 UWB 앵커(914)로부터 수신된 UWB 신호 및 제5 UWB 앵커(925)로부터 수신된 UWB 신호)을 식별(초기 식별)할 수 있다. 이렇게 식별된 UWB 신호들을 전송한 UWB 앵커들로 구성된 클러스터(1010)는 도 10b에 예시된 것과 같을 수 있다.
동작 1002에서, 사용자 장치(920)는 식별된(초기 식별된) UWB 신호들을 이용해 DL-TDoA 측위를 수행하여 사용자 장치(920)의 위치를 획득할 수 있다. 사용자 장치(920)는 식별된 UWB 신호들을 이용하여 DL-TDoA 측위를 수행함으로써, 사용자 장치(920)의 위치를 계산할 수 있다. 예를 들면, LOS 확률 데이터가 도 9b의 예시와 같은 경우, 사용자 장치(920)는 식별된 4 개의 UWB 신호들(즉, 제2 UWB 앵커(912)로부터 수신된 UWB 신호, 제3 UWB 앵커(923)로부터 수신된 UWB 신호, 제4 UWB 앵커(914)로부터 수신된 UWB 신호 및 제5 UWB 앵커(925)로부터 수신된 UWB 신호)를 이용하여 DL-TDoA 측위를 수행함으로써, 사용자 장치(920)의 위치를 계산할 수 있다. DL-TDoA 측위를 수행하여 위치를 계산하는 동작에 대한 설명은 도 4 내지 5를 참조하여 상술한 설명을 참조할 수 있다.
동작 1003에서, 사용자 장치(920)는 획득된 위치가 식별된 UWB 신호들을 전송한 UWB 앵커들로 구성된 클러스터의 영역 내인지를 결정할 수 있다.
획득된 위치가 해당 클러스터의 영역 내인 경우, 동작 1004에서, 사용자 장치(920)는 획득된 위치를 사용자 장치(920)의 최종 위치로 결정할 수 있다.
획득된 위치가 해당 클러스터의 영역 밖인 경우, 동작 1005에서, 사용자 장치(920)는 나머지 LOS 확률(들) 중 가장 높은 LOS 확률을 갖는 UWB 신호를 추가로 식별(또는, 선택)할 수 있다. 예를 들면, 도 10b에서와 같이, 획득된 위치가 해당 클러스터의 영역 밖인 경우, 사용자 장치(920)는 획득된 6개의 LOS 확률 중 상위 4 개의 LOS 확률을 제외한 나머지 LOS 확률(들) 중 가장 높은 LOS 확률을 갖는 UWB 신호를 추가로 식별할 수 있다. 예컨대, LOS 확률 데이터가 도 9b의 예시와 같은 경우, 사용자 장치(920)는 5번째로 높은 LOS 확률을 갖는, 제1 UWB 앵커(913)로부터 수신된 UWB 신호를 추가로 식별할 수 있다. 이렇게 추가로 식별된 UWB 신호를 포함하는 식별된 전체 UWB 신호들을 전송한 UWB 앵커들로 구성된 클러스터(1020)는 도 10c에 예시된 것과 같을 수 있다.
UWB 신호가 추가로 식별된 경우, 동작 1006에서, 사용자 장치(920)는 재식별된 UWB 신호들(즉, 이미 식별된 UWB 신호들 및 추가로 식별된 UWB 신호)을 이용해 DL-TDoA 측위를 수행하여 사용자 장치(920)의 위치를 획득(재-획득)할 수 있다. 예를 들면, 사용자 장치(920)는 이미 식별된 4개의 UWB 신호들(즉, 제2 UWB 앵커(912)로부터 수신된 UWB 신호, 제3 UWB 앵커(923)로부터 수신된 UWB 신호, 제4 UWB 앵커(914)로부터 수신된 UWB 신호 및 제5 UWB 앵커(925)로부터 수신된 UWB 신호)와 함께, 추가로 식별된 제1 UWB 앵커(913)로부터 수신된 UWB 신호를 이용해 DL-TDoA 측위를 수행하여, 사용자 장치(920)의 위치를 획득(재-획득)할 수 있다. 이후, 동작 1003에서, 사용자 장치(920)는 획득된(재-획득된) 위치가 식별된 UWB 신호들을 전송한 UWB 앵커들로 구성된 클러스터의 영역 내인지를 결정할 수 있다.
획득된(재-획득된) 위치가 해당 클러스터의 영역 내인 경우, 동작 1004에서, 사용자 장치(920)는 획득된(재-획득된) 위치를 사용자 장치(920)의 최종 위치로 결정할 수 있다.
획득된(재-획득된) 위치가 해당 클러스터의 영역 밖인 경우, 동작 1005에서, 사용자 장치(920)는 동작 1005, 동작 1006 및 동작 1003을 다시 수행할 수 있다.
동작 1005에서, 사용자 장치(920)는 나머지 LOS 확률(들) 중 가장 높은 LOS 확률을 갖는 UWB 신호를 추가로 식별할 수 있다. 예를 들면, 도 10c에서와 같이, 획득된 위치가 해당 클러스터의 영역 밖인 경우, 사용자 장치(920)는 획득된 6개의 LOS 확률 중 상위 5 개의 LOS 확률을 제외한 나머지 LOS 확률(들) 중 가장 높은 LOS 확률을 갖는 UWB 신호를 추가로 식별할 수 있다. 예컨대, LOS 확률 데이터가 도 9b의 예시와 같은 경우, 사용자 장치(920)는 6번째로 높은 LOS 확률을 갖는, 제6 UWB 앵커(916)로부터 수신된 UWB 신호를 추가로 식별할 수 있다. 이렇게 식별된 UWB 신호들을 전송한 UWB 앵커들로 구성된 클러스터(1030)는 도 10d에 예시된 것과 같을 수 있다.
동작 1006에서, 사용자 장치(920)는 재식별된 UWB 신호들(즉, 이미 식별된 UWB 신호들 및 추가로 식별된 UWB 신호)를 이용해 DL-TDoA 측위를 수행하여 사용자 장치(920)의 위치를 획득(재-획득)할 수 있다. 예를 들면, 사용자 장치(920)는 이미 식별된 5개의 UWB 신호들(즉, 제2 UWB 앵커(912)로부터 수신된 UWB 신호, 제3 UWB 앵커(923)로부터 수신된 UWB 신호, 제4 UWB 앵커(914)로부터 수신된 UWB 신호, 제5 UWB 앵커(925)로부터 수신된 UWB 신호 및 제1 UWB 앵커(913)로부터 수신된 UWB 신호)와 함께, 추가로 식별된 제6 UWB 앵커(916)로부터 수신된 UWB 신호를 이용해, DL-TDoA 측위를 수행하여 사용자 장치(920)의 위치를 획득(재-획득)할 수 있다.
동작 1003에서, 사용자 장치(920)는 획득된(재-획득된) 위치가 식별된 UWB 신호들을 전송한 UWB 앵커들로 구성된 클러스터의 영역 내인지를 결정할 수 있다.
획득된(재-획득된) 위치가 해당 클러스터의 영역 내인 경우, 동작 1004에서, 사용자 장치(920)는 획득된 위치를 사용자 장치(920)의 최종 위치로 결정할 수 있다. 예컨대, 도 10d에서와 같이, 획득된 위치가 해당 클러스터의 영역 내인 경우, 사용자 장치(920)는 획득된 위치를 사용자 장치(920)의 최종 위치로 결정할 수 있다.
획득된(재-획득된) 위치가 해당 클러스터의 영역 밖인 경우, 동작 1004에서, 사용자 장치(920)는 나머지 LOS 확률(들) 중 가장 높은 LOS 확률을 갖는 UWB 신호를 추가로 식별하고, 다시 동작 1005, 동작 1006 및 동작 1003을 수행할 수 있다. 이러한 동작 1005, 동작 1006 및 동작 1003은 획득된 위치가 해당 클러스터 영역 내에 들어올때까지 반복적으로 수행될 수 있다.
도 10a의 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법은 위치 계산에 대한 빠른 수렴이 가능하다는 이점을 갖는다. 예컨대, 상술한 예시에서는 3 번의 DL-TDoA 측위 계산 과정을 통해, 사용자 장치의 위치가 결정될 수 있다. 또한, 도 10a의 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법은 후술할 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법에 비해, 수신되는 UWB 신호의 수(또는, UWB 신호를 전송하는 UWB 앵커의 수)가 많을수록 더 나은 성능을 제공할 수 있다.
다만, 도 10a의 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법은 LOS 확률이 낮은 UWB 앵커로부터 수신된 UWB 신호(또는, UWB 신호로부터 획득된 정보(예: 수신 타임스탬프))를 DL-TDoA 측위를 위해 사용할 수도 있게 된다.
도 11a는 본 개시의 일 실시예에 따른 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법을 나타내는 흐름도이다. 도 11b 내지 도 11d는 도 11a의 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법에 따라 구성되는 클러스터의 예를 나타낸다.
도 11a를 참조하면, 동작 1101에서, 사용자 장치(단말)(920)는 n개의 UWB 신호들 중 상위 m개(m<n)의 LOS 확률을 갖는 UWB 신호들을 식별(또는, 선택)할 수 있다. 사용자 장치(920)는 LOS/NLOS 분류 방법(예컨대, 도 7/8의 LOS/NLOS 분류 방법)을 통해 획득된 n개의 UWB 신호들 각각에 대한 LOS 확률(p(LOS)) 중 상위 m개의 LOS 확률을 갖는 UWB 신호들을 식별할 수 있다. 예를 들면, LOS 확률 데이터가 도 9b의 예시와 같은 경우, 사용자 장치(920)는 LOS/NLOS 분류 방법을 통해 획득된 6개의 UWB 신호들 각각에 대한 LOS 확률(p(LOS)) 중, 상위 4개의 LOS 확률을 갖는 UWB 신호들(즉, 제2 UWB 앵커(912)로부터 수신된 UWB 신호, 제3 UWB 앵커(923)로부터 수신된 UWB 신호, 제4 UWB 앵커(914)로부터 수신된 UWB 신호 및 제5 UWB 앵커(925)로부터 수신된 UWB 신호)을 식별(초기 식별)할 수 있다. 이렇게 식별된 UWB 신호들을 전송한 UWB 앵커들로 구성된 클러스터(1110)는 도 11b에 예시된 것과 같을 수 있다.
동작 1102에서, 사용자 장치(920)는 식별된(초기 식별된) UWB 신호들을 이용해 DL-TDoA 측위를 수행하여 사용자 장치(920)의 위치를 획득할 수 있다. 사용자 장치(920)는 식별된 UWB 신호들을 이용하여 DL-TDoA 측위를 수행함으로써, 사용자 장치(920)의 위치를 계산할 수 있다. 예를 들면, LOS 확률 데이터가 도 9b의 예시와 같은 경우, 사용자 장치(920)는 4 개의 UWB 신호들(즉, 제2 UWB 앵커(912)로부터 수신된 UWB 신호, 제3 UWB 앵커(923)로부터 수신된 UWB 신호, 제4 UWB 앵커(914)로부터 수신된 UWB 신호 및 제5 UWB 앵커(925)로부터 수신된 UWB 신호)를 이용하여 DL-TDoA 측위를 수행함으로써, 사용자 장치(920)의 위치를 계산할 수 있다. DL-TDoA 측위를 수행하여 위치를 계산하는 동작에 대한 설명은 도 4 내지 5를 참조하여 상술한 설명을 참조할 수 있다.
동작 1103에서, 사용자 장치(920)는 획득된 위치가 식별된 UWB 신호들을 전송한 UWB 앵커들로 구성된 클러스터의 영역 내인지를 결정할 수 있다.
획득된 위치가 해당 클러스터의 영역 내인 경우, 동작 1104에서, 사용자 장치(920)는 획득된 위치를 사용자 장치(920)의 최종 위치로 결정할 수 있다.
획득된 위치가 해당 클러스터의 영역 밖인 경우, 동작 1105에서, 사용자 장치(920)는 나머지 LOS 확률(들) 중 가장 높은 LOS 확률을 갖는 UWB 신호를 추가로 식별(또는, 선택)하고, 이미 식별된 UWB 신호들 중 하나를 제외시킬 수 있다. 예를 들면, 도 11b에서와 같이, 획득된 위치가 해당 클러스터의 영역 밖인 경우, 사용자 장치(920)는 이미 식별된 UWB 신호들을 제외한 나머지 UWB 신호(들) 중 가장 높은 LOS 확률을 갖는 UWB 신호를 추가로 식별하고, 이미 식별된 UWB 신호들 중 가장 낮은 확률을 갖는 UWB 신호를 제외시킬 수 있다. 예컨대, LOS 확률 데이터가 도 9b의 예시와 같은 경우, 사용자 장치(920)는 5번째로 높은 LOS 확률을 갖는, 제1 UWB 앵커(913)로부터 수신된 UWB 신호를 추가로 식별할 수 있고, 초기 식별된 4개의 UWB 신호들 중 가장 낮은 LOS 확률을 갖는 제5 UWB 앵커(915)로부터 수신된 UWB 신호를 제외시킬 수 있다. 이렇게 재식별된 UWB 신호들을 전송한 UWB 앵커들로 구성된 클러스터(1120)는 도 11c에 예시된 것과 같을 수 있다.
UWB 신호가 추가로 식별되고 이미 식별된 UWB 신호들 중 하나가 제외된 경우, 동작 1106에서, 사용자 장치(920)는 재식별된 4개의 UWB 신호들(즉, 하나가 제외된 초기 식별된 UWB 신호들 및 추가로 식별된 UWB 신호)을 이용해 DL-TDoA 측위를 수행하여 사용자 장치(920)의 위치를 획득(재-획득)할 수 있다. 예를 들면, 사용자 장치(920)는 하나(예: 제5 UWB 앵커(915)로부터 수신된 UWB 신호)가 제외된 초기 식별된 3개의 UWB 신호들(예: 제2 UWB 앵커(912)로부터 수신된 UWB 신호, 제3 UWB 앵커(923)로부터 수신된 UWB 신호, 및 제4 UWB 앵커(914)로부터 수신된 UWB 신호)과 함께, 추가로 식별된 UWB 신호(예: 제1 UWB 앵커(913)로부터 수신된 UWB 신호)를 이용해 DL-TDoA 측위를 수행하여 사용자 장치(920)의 위치를 획득(재-획득)할 수 있다. 이후, 동작 1103에서, 사용자 장치(920)는 획득된(재-획득된) 위치가 식별된 UWB 신호들을 전송한 UWB 앵커들로 구성된 클러스터의 영역 내인지를 결정할 수 있다.
획득된(재-획득된) 위치가 해당 클러스터의 영역 내인 경우, 동작 1104에서, 사용자 장치(920)는 획득된(재-획득된) 위치를 사용자 장치(920)의 최종 위치로 결정할 수 있다.
획득된(재-획득된) 위치가 해당 클러스터의 영역 밖인 경우, 동작 1105에서, 사용자 장치(920)는 나머지 LOS 확률(들) 중 가장 높은 LOS 확률을 갖는 UWB 신호를 추가로 식별(또는, 선택)하고, 이미 식별된 UWB 신호들 중 하나를 제외시킬 수 있다. 예를 들면, 도 11c에서와 같이, 획득된 위치가 해당 클러스터의 영역 밖인 경우, 사용자 장치(920)는 이미 식별된 UWB 신호들을 제외한 나머지 UWB 신호(들) 중 가장 높은 LOS 확률을 갖는 UWB 신호를 추가로 식별하고, 이미 식별된 UWB 신호들 중 가장 낮은 확률을 갖는 UWB 신호를 더 제외시킬 수 있다. 예컨대, LOS 확률 데이터가 도 9b의 예시와 같은 경우, 사용자 장치(920)는 6번째로 높은 LOS 확률을 갖는, 제6 UWB 앵커(916)로부터 수신된 UWB 신호를 추가로 식별할 수 있고, 하나가 제외된 초기 식별된 UWB 신호들(예: 제2 UWB 앵커(912)로부터 수신된 UWB 신호, 제3 UWB 앵커(923)로부터 수신된 UWB 신호, 및 제4 UWB 앵커(914)로부터 수신된 UWB 신호) 중 가장 낮은 LOS 확률을 갖는 제4 UWB 앵커(914)로부터 수신된 UWB 신호를 제외시킬 수 있다. 이렇게 재식별된 UWB 신호들을 전송한 UWB 앵커들로 구성된 클러스터(1130)는 도 11d에 예시된 것과 같을 수 있다.
UWB 신호가 추가로 식별되고 이미 식별된 UWB 신호들 중 하나가 제외된 경우, 동작 1106에서, 사용자 장치(920)는 재식별된 4개의 UWB 신호들(즉, 2개의 초기 식별된 UWB 신호들, 이전에 추가로 식별된 UWB 신호 및 현재 추가로 식별된 UWB 신호)를 이용해 DL-TDoA 측위를 수행하여 사용자 장치(920)의 위치를 획득(재-획득)할 수 있다. 예를 들면, 사용자 장치(920)는 2개의 초기 식별된 UWB 신호들(제2 UWB 앵커(912)로부터 수신된 UWB 신호, 및 제3 UWB 앵커(923)로부터 수신된 UWB 신호), 및 이전에 추가로 식별된 제1 UWB 앵커(911)로부터 수신된 UWB 신호)와 함께, 현재 추가로 식별된 제6 UWB 앵커(916)로부터 수신된 UWB 신호를 이용해, DL-TDoA 측위를 수행하여 사용자 장치(920)의 위치를 획득(재-획득)할 수 있다. 이후, 동작 1103에서, 사용자 장치(920)는 획득된(재-획득된) 위치가 식별된 UWB 신호들을 전송한 UWB 앵커들로 구성된 클러스터의 영역 내인지를 결정할 수 있다.
획득된(재-획득된) 위치가 해당 클러스터의 영역 내인 경우, 동작 1104에서, 사용자 장치(920)는 획득된 위치를 사용자 장치(920)의 최종 위치로 결정할 수 있다. 예컨대, 도 11d에서와 같이, 획득된 위치가 해당 클러스터의 영역 내인 경우, 사용자 장치(920)는 획득된 위치를 사용자 장치(920)의 최종 위치로 결정할 수 있다.
획득된(재-획득된) 위치가 해당 클러스터의 영역 밖인 경우, 동작 1104에서, 사용자 장치(920)는 나머지 LOS 확률(들) 중 가장 높은 LOS 확률을 갖는 UWB 신호를 추가로 식별하고 이미 식별된 UWB 신호들 중 하나를 제외시킨 뒤, 다시 동작 1105, 동작 1106 및 동작 1103을 수행할 수 있다. 이러한 동작 1105, 동작 1106 및 동작 1103은 획득된 위치가 해당 클러스터 영역 내에 들어올때까지 반복적으로 수행될 수 있다.
한편, 동작 1105, 동작 1106 및 동작 1103의 반복(iteration) 횟수가 C(n,4)에 도달하는 경우, 사용자 장치(920)는 반복을 멈추고, 전체 UWB 앵커로부터 수신된 UWB 신호들을 이용하여 DL-TDoA 측위를 수행하여 사용자 장치의 위치를 계산할 수 있다.
한편, 도 11a의 실시예의 경우, 동작 1105, 동작 1106 및 동작 1103의 반복에 따라, 초기 식별된 4개의 UWB 신호가 모두 제외된 경우, 이후, 사용자 장치(920)는 초기 식별된 4개의 UWB 신호 이후에 추가로 식별된 4개의 UWB 신호 중 하나의 UWB 신호를 제외하는 방식으로 동작 1105를 수행할 수 있다.
도 11a의 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법은 하나의 UWB 앵커(또는, UWB 신호)의 추가 시, LOS 확률이 작은 하나의 UWB 앵커가 제외되기 때문에, 도 10a의 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법에 비해, 최적의 메시지 조합(또는, UWB 신호/UWB 앵커 조합)을 찾아, 위치를 계산할 수 있게 된다. 이는 위치 계산의 정확도를 높일 수 있다.
다만, 도 11a의 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법은 도 10a의 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법과 마찬가지로, LOS 확률이 낮은 UWB 앵커로부터 수신된 UWB 신호(또는, UWB 신호로부터 획득된 정보(예: 수신 타임스탬프))를 DL-TDoA 측위를 위해 사용될 수도 있게 된다. 또한, 도 11a의 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법은 UWB 앵커의 수가 많을수록, C(n,4)의 계산을 하게되는 경우가 발생될 확률이 높아질 수 있다.
도 12a는 본 개시의 일 실시예에 따른 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법을 나타내는 흐름도이다. 도 12b는 도 12a의 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법에 따라 구성되는 클러스터의 예를 나타낸다.
도 12a를 참조하면, 동작 1201에서, 사용자 장치(단말)(920)은 각 UWB 앵커 조합에 대한 평균 LOS 확률을 계산할 수 있다. UWB 앵커 조합은 n개(예: 6개)의 UWB 앵커들로부터 m개(예: 4개)의 UWB 앵커를 선택하는 조합일 수 있다. UWB 앵커 조합은 클러스터에 대응할 수 있다. UWB 앵커 조합에 대한 평균 LOS 확률은 해당 UWB 앵커 조합에 속하는 UWB 앵커들로부터 수신된 UWB 신호들에 대한 LOS 확률의 평균일 수 있다.
예컨대, LOS 확률 데이터가 도 9b의 예시와 같은 경우, 각 UWB 앵커 조합에 대한 평균 LOS 확률 데이터는 아래 표 4와 같을 수 있다.
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예컨대, 표 4에서, (1,2,3,6)은 제1 UWB 앵커(911), 제2 UWB 앵커(912), 제3 UWB 앵커(913) 및 제6 UWB 앵커(916)로 구성된 UWB 앵커 조합을 지칭하고, (1,2,3,6)에 대한 평균 LOS 확률(average p(LOS))은 제1 UWB 앵커(911)로부터 수신된 UWB 신호에 대한 LOS 확률(=0.33), 제2 UWB 앵커(912) 로부터 수신된 UWB 신호에 대한 LOS 확률(=0.91), 제3 UWB 앵커(913) 로부터 수신된 UWB 신호에 대한 LOS 확률(=0.94) 및 제6 UWB 앵커(916) 로부터 수신된 UWB 신호에 대한 LOS 확률(=0.21)의 평균 값인 0.5975(=(0.33+0.91+0.94+0.21)/4)일 수 있다.
동작 1202에서, 사용자 장치(920)는 가장 높은 평균 LOS 확률을 갖는 UWB 앵커 조합에 기초하여 사용자 장치(920)의 위치를 획득할 수 있다. 예를 들면, 사용자 장치(920)는 가장 높은 평균 LOS 확률을 갖는 UWB 앵커 조합에 포함되는 각 UWB 앵커로부터 수신된 UWB 신호를 이용하여 DL-TDoA 측위를 수행함으로써 사용자 장치의(920)의 위치를 계산할 수 있다. 예컨대, 평균 LOS 확률 데이터가 표 4의 예시와 같은 경우, 사용자 장치(920)는 (1,2,3,6)의 UWB 앵커 조합에 포함되는 제1 UWB 앵커(911)로부터 수신되는 UWB 신호, 제2 UWB 앵커(912)로부터 수신되는 UWB 신호, 제3 UWB 앵커(913)로부터 수신되는 UWB 신호 및 제6 UWB 앵커(916)로부터 수신되는 UWB 신호를 이용하여 DL-TDoA 측위를 수행함으로써 사용자 장치의(920)의 위치를 계산할 수 있다. DL-TDoA 측위를 수행하여 위치를 계산하는 동작에 대한 설명은 도 4 내지 5를 참조하여 상술한 설명을 참조할 수 있다. 가장 높은 평균 LOS 확률을 갖는 UWB 앵커 조합에 대응하는 클러스터(1210)는 도 12b에 예시된 것과 같을 수 있다.
동작 1203에서, 사용자 장치(920)는 획득된 위치가 해당 UWB 앵커 조합의 클러스터 내에 있는지를 결정할 수 있다.
획득된 위치가 해당 UWB 앵커 조합의 클러스터 내에 있는 경우, 동작 1204에서, 사용자 장치(920)는 획득된 위치를 사용자 장치(920)의 최종 위치로 결정할 수 있다. 예를 들면, 도 12b에서와 같이, 획득된 위치가 해당 클러스터의 영역 내인 경우, 사용자 장치(920)는 획득된 위치를 사용자 장치(920)의 최종 위치로 결정할 수 있다.
획득된 위치가 해당 UWB 앵커 조합의 클러스터 밖에 있는 경우, 동작 1205에서, 사용자 장치(920)는 그 다음으로 높은 평균 LOS 확률을 갖는 UWB 앵커 조합에 기초하여 사용자 장치(920)의 위치를 획득(재-획득)할 수 있다. 예를 들면, 사용자 장치(920)는 두 번째로 높은 평균 LOS 확률을 갖는 UWB 앵커 조합에 포함되는 각 UWB 앵커로부터 수신된 UWB 신호를 이용하여 DL-TDoA 측위를 수행함으로써 사용자 장치의(920)의 위치를 계산할 수 있다. 예컨대, 평균 LOS 확률 데이터가 표 4의 예시와 같은 경우, 사용자 장치(920)는 (1,3,4,6)의 UWB 앵커 조합에 포함되는 제1 UWB 앵커(911)로부터 수신되는 UWB 신호, 제3 UWB 앵커(913)로부터 수신되는 UWB 신호, 제4 UWB 앵커(914)로부터 수신되는 UWB 신호 및 제6 UWB 앵커(916)로부터 수신되는 UWB 신호를 이용하여 DL-TDoA 측위를 수행함으로써 사용자 장치의(920)의 위치를 계산할 수 있다. 이후, 동작 1203에서, 사용자 장치(920)는 획득된(재-획득된) 위치가 해당 UWB 앵커 조합에 대응하는 클러스터의 영역 내인지를 결정할 수 있다. 획득된 위치가 해당 UWB 앵커 조합의 클러스터 내에 있는 경우, 동작 1204에서, 사용자 장치(920)는 획득된 위치를 사용자 장치(920)의 최종 위치로 결정할 수 있다. 획득된 위치가 해당 UWB 앵커 조합의 클러스터의 영역 밖에 있는 경우, 사용자 장치(920)는 동작 1205 및 동작 1203을 다시 수행할 수 있다. 이처럼, 사용자 장치는 획득된 위치가 해당 UWB 앵커 조합의 클러스터의 영역 내에 있을때까지, 그 다음 높은 평균 LOS 확률을 갖는 UWB 앵커 조합에 대하여, 동작 1205 및 동작 1203을 반복적으로 수행할 수 있다.
실시예로서, 사용자 장치(920)는 평균 LOS 확률이 제1 값(예컨대, 0.5) 이상인 UWB 앵커 조합(즉, LOS 환경에 있는 앵커 조합)이 복수 개인 경우, 복수 개의 UWB 앵커 조합의 각각에 대한 사용자 장치(920)의 위치를 각각 계산하고, 계산된 위치를 평균하여 사용자 장치(920)의 위치를 결정할 수 있다. 예를 들면, 평균 LOS 확률 데이터가 표 4의 예시와 같은 경우, 사용자 장치(920)는 평균 LOS 확률이 0.5 보다 큰 (1,2,3,6) UWB 앵커 조합, (1,2,4,6) UWB 앵커 조합, 및 (1,3,4,6) UWB 앵커 조합의 각각에 대한 사용자 장치(920)의 위치를 각각 계산하고, 결정된 위치들을 평균하여 사용자 장치(920)의 위치를 결정할 수 있다. 이때, 각 UWB 앵커 조합에 대한 위치 계산은 상술한 설명을 참조할 수 있다. 예를 들면, (1,2,3,6) UWB 앵커 조합에 대한 위치는 (1,2,3,6) UWB 앵커 조합에 포함되는 제1 UWB 앵커(911)로부터 수신되는 UWB 신호, 제2 UWB 앵커(912)로부터 수신되는 UWB 신호, 제3 UWB 앵커(913)로부터 수신되는 UWB 신호 및 제6 UWB 앵커(916)로부터 수신되는 UWB 신호를 이용하여 DL-TDoA 측위를 수행함으로써 계산될 수 있다.
도 12a의 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법은 최적의 UWB 앵커 조합 메시지 조합(또는, UWB 신호/UWB 앵커 조합)을 찾아, 위치를 계산할 수 있게 된다. 이는 위치 계산의 정확도를 높일 수 있다.
다만, 도 12a의 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법은 모든 UWB 앵커 조합에 대한 평균 LOS 확률을 계산하여야 하기 때문에, UWB 앵커 조합이 너무 많은 경우에, 계산량이 늘어날 수 있다.
사용자 장치는 UWB 앵커의 수(또는, UWB 앵커들로부터 수신되는 UWB 메시지의 수)에 따라, 상술한 도 10a의 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법(제1 방법), 도 11a의 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법(제2 방법) 및 도 12a의 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법(제3 방법) 중 어느 하나의 방법을 사용할지를 결정할 수 있다.
예를 들면, UWB 앵커의 수(또는, UWB 앵커들로부터 수신되는 UWB 메시지의 수)가 미리 설정된 수 이상인 경우, 사용자 장치는 제1 방법을 사용할 수 있다. 이는 제1 방법은, 제2 방법 및 제3 방법에 비하여, 빠른 계산 처리 및 수렴이 가능하기 때문이다.
예를 들면, UWB 앵커의 수(또는, UWB 앵커들로부터 수신되는 UWB 메시지의 수)가 미리 설정된 수 미만인 경우, 사용자 장치는 제2 방법 또는 제3 방법을 사용할 수 있다. 이는 제2 방법 및 제3 방법은, 제1 방법에 비하여, UWB 앵커의 수(또는, UWB 앵커들로부터 수신되는 UWB 메시지의 수)가 상대적으로 작은 경우, 최적의 메시지 조합(또는, UWB 앵커 조합)을 찾기에 유리하기 때문이다.
또한, 서로 모순되지 않는 한, 상술한 다양한 실시예들 또는 상술한 다양한 DL-TDoA 측위를 수행하는 방법(예: 제1 방법, 제2 방법, 제3 방법)의 조합도 가능하다.
도 13은 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치의 구조를 도시한 도면이다.
도 13의 실시예에서, 전자 장치는 사용자의 전자 장치(사용자 장치/단말)일 수 있다.
도 13을 참고하면, 전자 장치는 송수신부(1310), 제어부(1320), 저장부(1330)을 포함할 수 있다. 본 개시에서 제어부는, 회로 또는 어플리케이션 특정 통합 회로 또는 적어도 하나의 프로세서라고 정의될 수 있다.
송수신부(1310)는 다른 네트워크 엔티티와 신호를 송수신할 수 있다. 송수신부(1310)는 예컨대, 커미셔닝을 위한 데이터를 송수신할 수 있다.
제어부(1320)은 본 개시에서 제안하는 실시예에 따른 전자 장치의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어부(1320)는 상기에서 기술한 순서도에 따른 동작을 수행하도록 각 블록 간 신호 흐름을 제어할 수 있다. 구체적으로, 제어부(1320)는, 예컨대, 도 1 내지 12를 참조하여 설명한 전자 장치의 동작을 제어할 수 있다.
실시예로서, 제어부(1320)는 복수의 수신된 UWB 신호들에 대한 LOS(line of sight) 확률에 기초하여, 상기 복수의 수신된 UWB 신호들로부터 미리 설정된 수의 UWB 신호들을 식별할 수 있다.
실시예로서, 제어부(1320)는 상기 식별된 UWB 신호들을 이용하여 상기 전자 장치의 위치를 획득할 수 있다.
실시예로서, 제어부(1320)는 상기 획득된 위치가 상기 식별된 UWB 신호들을 전송하는 UWB 앵커들로 구성된 클러스터의 영역 내에 있는지를 결정할 수 있다.
실시예로서, 제어부(1320)는 상기 획득된 위치가 상기 클러스터의 영역 내에 있는 경우, 상기 획득된 위치를 전자 장치의 최종 위치로 결정할 수 있다.
실시예로서, 상기 복수의 수신된 UWB 신호들의 각각은 DL-TDoA 측위를 위한 UWB 메시지를 포함할 수 있다.
실시예로서, 제어부(1320)는 상위 4개의 LOS 확률을 갖는 UWB 신호들을 상기 미리 설정된 수의 UWB 신호들로 식별할 수 있다.
실시예로서, 제어부(1320)는 상기 획득된 위치가 상기 클러스터의 영역 내에 있지 않는 경우, 상기 복수의 수신된 UWB 신호들에서 상기 상위 4개의 LOS 확률을 갖는 UWB 신호들을 제외한 나머지 UWB 신호들 중 가장 높은 LOS 확률을 갖는 UWB 신호를 추가로 식별하고, 상기 상위 4개의 LOS 확률을 갖는 UWB 신호들 및 상기 추가로 식별된 UWB 신호를 이용하여 상기 전자 장치의 위치를 획득할 수 있다.
실시예로서, 제어부(1320)는 상기 획득된 위치가 상기 클러스터의 영역 내에 있지 않는 경우, 상기 복수의 수신된 UWB 신호들에서 상기 상위 4개의 LOS 확률을 갖는 UWB 신호들을 제외한 나머지 UWB 신호들 중 가장 높은 LOS 확률을 갖는 UWB 신호를 추가로 식별하고, 상기 상위 4개의 LOS 확률을 갖는 UWB 신호들 중 가장 낮은 LOS 확률을 갖는 UWB 신호를 제외하고, 상기 상위 4개의 LOS 확률을 갖는 UWB 신호들에서 상기 가장 낮은 LOS 확률을 갖는 UWB 신호가 제외된 3개의 UWB 신호들 및 상기 추가로 식별된 UWB 신호를 이용하여 상기 전자 장치의 위치를 획득할 수 있다.
실시예로서, 제어부(1320)는 상기 LOS 확률에 기초하여 상기 복수의 수신된 UWB 신호들로부터 구성 가능한 모든 UWB 앵커 조합에 대한 평균 LOS 확률을 계산하고, 가장 높은 평균 LOS 확률을 갖는 UWB 앵커 조합에 포함되는 UWB 앵커들부터 수신된 UWB 신호들을 상기 미리 설정된 수의 UWB 신호들로 식별할 수 있다. 여기서, 각 UWB 앵커 조합은 4개의 UWB 앵커들을 포함하고, 각 UWB 앵커 조합에 대한 평균 LOS 확률은 해당 UWB 앵커 조합에 포함되는 4개의 UWB 앵커들에 대한 LOS 확률의 평균일 수 있다.
실시예로서, 제어부(1320)는 상기 획득된 위치가 상기 클러스터의 영역 내에 있지 않는 경우, 그 다음 높은 평균 LOS 확률을 갖는 UWB 앵커 조합에 포함되는 UWB 앵커들부터 수신된 UWB 신호들을 상기 미리 설정된 수의 UWB 신호들로 식별하고, 상기 식별된 UWB 신호들을 이용하여 상기 전자 장치의 위치를 획득할 수 있다.
실시예로서, 상기 복수의 수신된 UWB 신호들에 대한 LOS 확률은, 학습된 CNN 모델을 이용하여, 해당 UWB 신호에 대응하는 유효 CIR (channel impulse response) 데이터에 기초하여 획득될 수 있다.
실시예로서, 상기 UWB 메시지는, initiator 앵커에 의해 전송되는 poll DTM 메시지, responder 앵커에 의해 전송되는 response DTM 메시지 또는 상기 initiator 앵커에 의해 전송되는 final DTM 메시지일 수 있다.
저장부(1330)는 상기 송수신부(1310)를 통해 송수신되는 정보 및 제어부 (1320)을 통해 생성되는 정보 중 적어도 하나를 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장부(1330)는 예컨대, 도 1 내지 12를 참조하여 설명한 위치 결정을 위해 필요한 정보 및 데이터를 저장할 수 있다.
상술한 본 개시의 구체적인 실시 예들에서, 본 개시에 포함되는 구성 요소는 제시된 구체적인 실시 예에 따라 단수 또는 복수로 표현되었다. 그러나, 단수 또는 복수의 표현은 설명의 편의를 위해 제시한 상황에 적합하게 선택된 것으로서, 본 개시가 단수 또는 복수의 구성 요소에 제한되는 것은 아니며, 복수로 표현된 구성 요소라 하더라도 단수로 구성되거나, 단수로 표현된 구성 요소라 하더라도 복수로 구성될 수 있다.
한편 본 개시의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 개시의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 개시의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (15)

  1. 전자 장치의 방법에 있어서,
    복수의 수신된 UWB(ultra-wideband) 신호들에 대한 LOS(line of sight) 확률에 기초하여, 상기 복수의 수신된 UWB 신호들로부터 미리 설정된 수의 UWB 신호들을 식별하는 단계;
    상기 식별된 UWB 신호들을 이용하여 상기 전자 장치의 위치를 획득하는 단계;
    상기 획득된 위치가 상기 식별된 UWB 신호들을 전송하는 UWB 앵커들로 구성된 클러스터의 영역 내에 있는지를 결정하는 단계; 및
    상기 획득된 위치가 상기 클러스터의 영역 내에 있는 경우, 상기 획득된 위치를 전자 장치의 최종 위치로 결정하는 단계;를 포함하며,
    상기 복수의 수신된 UWB 신호들의 각각은 DL-TDoA(downlink-time difference of arrival) 측위를 위한 UWB 메시지를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 미리 설정된 수의 UWB 신호들을 식별하는 단계는:
    상위 4개의 LOS 확률을 갖는 UWB 신호들을 상기 미리 설정된 수의 UWB 신호들로 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 획득된 위치가 상기 클러스터의 영역 내에 있지 않는 경우, 상기 복수의 수신된 UWB 신호들에서 상기 상위 4개의 LOS 확률을 갖는 UWB 신호들을 제외한 나머지 UWB 신호들 중 가장 높은 LOS 확률을 갖는 UWB 신호를 추가로 식별하는 단계; 및
    상기 상위 4개의 LOS 확률을 갖는 UWB 신호들 및 상기 추가로 식별된 UWB 신호를 이용하여 상기 전자 장치의 위치를 획득하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 획득된 위치가 상기 클러스터의 영역 내에 있지 않는 경우, 상기 복수의 수신된 UWB 신호들에서 상기 상위 4개의 LOS 확률을 갖는 UWB 신호들을 제외한 나머지 UWB 신호들 중 가장 높은 LOS 확률을 갖는 UWB 신호를 추가로 식별하고, 상기 상위 4개의 LOS 확률을 갖는 UWB 신호들 중 가장 낮은 LOS 확률을 갖는 UWB 신호를 제외하는 단계; 및
    상기 상위 4개의 LOS 확률을 갖는 UWB 신호들에서 상기 가장 낮은 LOS 확률을 갖는 UWB 신호가 제외된 3개의 UWB 신호들 및 상기 추가로 식별된 UWB 신호를 이용하여 상기 전자 장치의 위치를 획득하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 미리 설정된 수의 UWB 신호들을 식별하는 단계는:
    상기 LOS 확률에 기초하여 상기 복수의 수신된 UWB 신호들로부터 구성 가능한 모든 UWB 앵커 조합에 대한 평균 LOS 확률을 계산하는 단계; 및
    가장 높은 평균 LOS 확률을 갖는 UWB 앵커 조합에 포함되는 UWB 앵커들부터 수신된 UWB 신호들을 상기 미리 설정된 수의 UWB 신호들로 식별하는 단계를 포함하며,
    각 UWB 앵커 조합은 4개의 UWB 앵커들을 포함하고, 상기 평균 LOS 확률은 해당 UWB 앵커 조합에 포함되는 4개의 UWB 앵커들에 대한 LOS 확률의 평균인 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 획득된 위치가 상기 클러스터의 영역 내에 있지 않는 경우, 그 다음 높은 평균 LOS 확률을 갖는 UWB 앵커 조합에 포함되는 UWB 앵커들부터 수신된 UWB 신호들을 상기 미리 설정된 수의 UWB 신호들로 식별하는 단계; 및
    상기 식별된 UWB 신호들을 이용하여 상기 전자 장치의 위치를 획득하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 복수의 수신된 UWB 신호들에 대한 LOS 확률은, 학습된 CNN(convolutional neural network) 모델을 이용하여, 해당 UWB 신호에 대응하는 유효 CIR (channel impulse response) 데이터에 기초하여 획득되는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 UWB 메시지는, initiator 앵커에 의해 전송되는 poll DTM 메시지, responder 앵커에 의해 전송되는 response DTM(downlink time difference of arrival message) 또는 상기 initiator 앵커에 의해 전송되는 final DTM 인 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 전자 장치에 있어서,
    송수신부; 및
    상기 송수신부에 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하며, 상기 적어도 하나의 프로세서는:
    복수의 수신된 UWB(ultra-wideband) 신호들에 대한 LOS(line of sight) 확률에 기초하여, 상기 복수의 수신된 UWB 신호들로부터 미리 설정된 수의 UWB 신호들을 식별하고,
    상기 식별된 UWB 신호들을 이용하여 상기 전자 장치의 위치를 획득하고,
    상기 획득된 위치가 상기 식별된 UWB 신호들을 전송하는 UWB 앵커들로 구성된 클러스터의 영역 내에 있는지를 결정하고, 및
    상기 획득된 위치가 상기 클러스터의 영역 내에 있는 경우, 상기 획득된 위치를 전자 장치의 최종 위치로 결정하도록 구성되며,
    상기 복수의 수신된 UWB 신호들의 각각은 DL-TDoA(downlink-time difference of arrival) 측위를 위한 UWB 메시지를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  10. 제9항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상위 4개의 LOS 확률을 갖는 UWB 신호들을 상기 미리 설정된 수의 UWB 신호들로 식별하도록 더 구성되는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  11. 제10항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 획득된 위치가 상기 클러스터의 영역 내에 있지 않는 경우, 상기 복수의 수신된 UWB 신호들에서 상기 상위 4개의 LOS 확률을 갖는 UWB 신호들을 제외한 나머지 UWB 신호들 중 가장 높은 LOS 확률을 갖는 UWB 신호를 추가로 식별하고, 및
    상기 상위 4개의 LOS 확률을 갖는 UWB 신호들 및 상기 추가로 식별된 UWB 신호를 이용하여 상기 전자 장치의 위치를 획득하도록 더 구성되는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  12. 제10항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 획득된 위치가 상기 클러스터의 영역 내에 있지 않는 경우, 상기 복수의 수신된 UWB 신호들에서 상기 상위 4개의 LOS 확률을 갖는 UWB 신호들을 제외한 나머지 UWB 신호들 중 가장 높은 LOS 확률을 갖는 UWB 신호를 추가로 식별하고, 상기 상위 4개의 LOS 확률을 갖는 UWB 신호들 중 가장 낮은 LOS 확률을 갖는 UWB 신호를 제외하고, 및
    상기 상위 4개의 LOS 확률을 갖는 UWB 신호들에서 상기 가장 낮은 LOS 확률을 갖는 UWB 신호가 제외된 3개의 UWB 신호들 및 상기 추가로 식별된 UWB 신호를 이용하여 상기 전자 장치의 위치를 획득하도록 더 구성되는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  13. 제9항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 LOS 확률에 기초하여 상기 복수의 수신된 UWB 신호들로부터 구성 가능한 모든 UWB 앵커 조합에 대한 평균 LOS 확률을 계산하고, 및
    가장 높은 평균 LOS 확률을 갖는 UWB 앵커 조합에 포함되는 UWB 앵커들부터 수신된 UWB 신호들을 상기 미리 설정된 수의 UWB 신호들로 식별하도록 더 구성되며,
    각 UWB 앵커 조합은 4개의 UWB 앵커들을 포함하고, 상기 평균 LOS 확률은 해당 UWB 앵커 조합에 포함되는 4개의 UWB 앵커들에 대한 LOS 확률의 평균인 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  14. 제13항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 획득된 위치가 상기 클러스터의 영역 내에 있지 않는 경우, 그 다음 높은 평균 LOS 확률을 갖는 UWB 앵커 조합에 포함되는 UWB 앵커들부터 수신된 UWB 신호들을 상기 미리 설정된 수의 UWB 신호들로 식별하고, 및
    상기 식별된 UWB 신호들을 이용하여 상기 전자 장치의 위치를 획득하도록 더 구성되는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
  15. 제9항에 있어서,
    상기 복수의 수신된 UWB 신호들에 대한 LOS 확률은, 학습된 CNN(convolutional neural network) 모델을 이용하여, 해당 UWB 신호에 대응하는 유효 CIR (channel impulse response) 데이터에 기초하여 획득되고, 및
    상기 UWB 메시지는, initiator 앵커에 의해 전송되는 poll DTM(downlink time difference of arrival message), responder 앵커에 의해 전송되는 response DTM 메시지 또는 상기 initator 앵커에 의해 전송되는 final DTM 인 것을 특징으로 하는 전자 장치.
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