KR100831556B1 - 무선 측위 시스템을 위한 비가시경로 오차 보정 방법 - Google Patents

무선 측위 시스템을 위한 비가시경로 오차 보정 방법 Download PDF

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Abstract

1. 청구범위에 기재된 발명이 속한 기술분야
본 발명은 무선 측위 시스템을 위한 비가시경로 오차 보정 방법과 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것임.
2. 발명이 해결하려고 하는 기술적 과제
본 발명은, 무선통신환경에서 단말기의 위치를 결정할 때 발생하는 전파의 비가시경로 전파로 인한 측위 오차를 개선하여 측위 정확도를 향상시키기 위한 무선 측위 시스템을 위한 비가시경로 오차 보정 방법과 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하고자 함.
3. 발명의 해결방법의 요지
본 발명은, 무선 측위 시스템에 적용되는 비가시경로 오차 보정 방법에 있어서, 비가시경로 전파로 인해 오차가 포함된 것으로 가정할 수 있는 수신 신호들에 대해, 2차 모멘트(moments)를 구하여 기존 산란 모델의 이론적인 값들과 비교하는 제 1 단계; 상기 제 1 단계의 비교 결과에 따라, 가시경로 거리값과 산란 모델의 매개변수 값을 구하는 제 2 단계; 및 상기 구해진 값들을 바탕으로, 공지의 위치 결정 방법을 통해 비가시경로에 의한 오차를 개선하여, 단말기의 위치를 결정하는 제 3 단계를 포함함.
4. 발명의 중요한 용도
본 발명은 무선 측위 시스템 등에 이용됨.
무선 측위 시스템, 비가시경로 오차, TOA 추정치, 지연 확산, MVMA 알고리즘, 가중치 알고리즘

Description

무선 측위 시스템을 위한 비가시경로 오차 보정 방법{Method of correction NOLS error for wireless positioning system}
도 1 은 본 발명이 적용되는 측위 서비스 시스템의 구성 예시도.
도 2 는 본 발명의 일실시예에 따른 비가시경로 오차 보정 방법 중 참 거리와 기지국간의 거리를 나타낸 셀 배치도.
도 3 은 본 발명의 일실시예에 따른 비가시경로 전파에 의한 오차를 포함한 측정된 거리 원을 나타낸 예시도.
도 4 는 본 발명의 일실시예에 따른 비가시경로 오차 보정 방법 중 셀 반경이 5Km인 경우의 성능 비교 그래프.
도 5 및 도 6 은 본 발명의 일실시예에 따른 비가시경로 오차 보정 방법 중 셀 반경이 2Km인 경우의 성능 비교 그래프.
도 7 및 도 8 은 본 발명의 일실시예에 따른 비가시경로 오차 보정 방법 중 셀 반경이 1Km인 경우의 성능 비교 그래프.
도 9 는 본 발명의 다른 실시예에 따른 비가시경로 오차 보정 방법 중 원형 산란체 모델에서 기지국 및 단말기와 산란체의 위치를 나타낸 예시도.
도 10 은 본 발명의 다른 실시예에 따른 비가시경로 오차 보정 방법 중 디스 크형 산란체 모델에서 기지국 및 단말기와 산란체의 위치를 나타낸 예시도.
도 11 은 본 발명의 다른 실시예에 따른 비가시경로 오차 보정 방법 중 가우시안 산란체 모델에서 기지국 및 단말기와 산란체의 위치를 나타낸 예시도.
도 12a 및 도 12b 는 본 발명의 다른 실시예에 따른 비가시경로 오차 보정 방법에서 수신된 원형 산란체 모델 및 디스크형 산란체 모델을 나타낸 예시도.
도 13 은 본 발명의 다른 실시예에 따른 비가시경로 오차 보정 방법 중 ROS 알고리즘에 대한 성능 비교 그래프.
도 14 는 본 발명의 다른 실시예에 따른 비가시경로 오차 보정 방법 중 DOS 알고리즘에 대한 성능 비교 그래프.
도 15 는 본 발명의 다른 실시예에 따른 비가시경로 오차 보정 방법 중 가우시안(Gaussian) 알고리즘에 대한 성능 비교 그래프.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명
11 : 이동국(MS) 12 : 기지국(BTS)
13 : 제어국(BSC) 14 : 위치 관련 서비스 서버
15 : 데이터베이스
본 발명은 현재 사용중인 무선가입자망(WLL), 광대역무선가입자망(B-WLL), 이동전화망(Cellular), 개인휴대통신망(PCS), 외국에서 사용중인 타 이동전화망, 현재 유럽방식과 북미방식으로 표준화가 추진되고 있는 IMT-2000(International Mobile Telecommunication-2000), UMTS(Universal Mobile Telecommunication Service) 등과 같은 차세대 이동통신망(IMT-2000) 등을 포함하는 무선통신시스템에서 단말기의 위치를 결정하는 무선 측위에 있어 비가시경로 전파에 의한 무선 측위 오차를 개선하여 측위 정확도를 향상시키기 위한 비가시경로 오차 보정 방법과 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것이다.
즉, 본 발명은 CDMA(Code Division Multiple Access) 이동통신망을 포함하는 무선통신망에서 단말기의 위치를 결정하는 무선 측위 시스템에 존재하는 다양한 측위 오차 요인을 제거하여 측위 정확도를 향상시키기 위한 기술에 속하며, 일반적인 측위 오차 요인과 이를 해결하기 위한 기술은 다음과 같다.
1) 다중 경로 오차
도심에서 다중경로에 의한 오차는 전파의 도달 각(AOA : Angle Of Arrival)이나 신호의 세기를 측정하여 측위하는 시스템에서는 가장 큰 오차 요인이 된다. 또한, 도달시간(TOA : Time Of Arrival)이나 도달시간차(TDOA : Time Difference Of Arrival) 방법을 쓰는 시간을 기반으로 하는 측위 시스템에서 다중경로는 정확한 TOA나 TDOA 측정값을 추정하는데 오차를 유발한다. 상호상관을 이용하여 측정값을 추정하는 전통적인 지연 추정기(delay estimator)는 다중 경로에 의해서 영향을 받는데, 특히 다중 경로 신호와 직접 도착한 신호의 차가 1칩(chip) 이내일 때 많은 영향을 받는다. 이와 같은 다중 경로에 의한 오차를 줄이기 위해 "root-MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)나 TLS-ESPRIT(Total Least Square - Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)"와 같은 초고분해능 기술을 사용하여 전통적인 지연 추정기에서 검출하지 못하는 다중 경로 성분을 검출한다.
2) 수신능력(hearability) 문제
N 차원상에서 TDOA를 이용하여 이동국의 위치를 추정하기 위해서는 적어도 N+1개의 서로 다른 위치의 기지국과 이동국 사이의 거리의 차 또는 시간 차가 필요하다. 즉, 2차원 평면상에서의 CDMA 이동통신망을 이용한 무선 측위는 이동국과 3개 이상의 서로 다른 위치의 기지국 사이의 시간차를 추정해야지 가능하다. 그러므로 다른 기지국과의 시간 지연의 차이의 추정 능력이 중요한 인자로 작용하게 되며, 이것을 수신능력(hearability)이라고 한다. CDMA 이동통신망은 간섭 제한적인 시스템이다. 따라서 CDMA 이동통신망은 가입자 용량을 극대화시키는 동시에 사용자에게 좋은 품질의 서비스를 제공하기 위하여 셀들을 격리해야 하므로 홈(home) 셀에 속한 이동국과 다른 셀과의 링크(link)는 더욱 어려워진다. 또한, 홈(home) 셀의 강한 기지국 송신신호는 다른 셀의 미약한 송신신호에 강한 간섭신호로 작용하여 수신능력(hearability)을 악화시켜 다른 기지국과의 시간 지연의 차의 추정 오차를 증가시킨다. 이를 해결하기 위하여, 홈(home) 셀 기지국의 송신신호를 순간적으로 정지시켜 다른 기지국의 수신능력(hearability)을 확보하는 IPDL(Idle Period Downlink)이나 단말기에서 수신한 홈(home) 셀 기지국 신호를 제거해서 수신능력(hearability)을 확보하는 간섭 제거 기술 등이 있다.
3) 기지국 간의 시각 동기 오차
기지국 간의 시각 동기 오차는 바로 단말기의 위치 오차로 연결된다. GPS(Global Positioning System)는 위성들 간의 시각을 10-11 정도로 정확도를 유지하고 있으므로, GPS를 이용하여 기지국 간의 시각 동기를 유지하면 이에 의한 측위 오차 요인을 3cm이내로 낮게 할 수 있다.
4) 비가시경로 오차
가시경로 신호 성분이 없이 수신된 신호는 반사되고 회절되어 가시경로 신호 성분이 통과한 직접 경로 길이보다 더욱 긴 경로를 거치게 된다. 이는 다중경로가 없는 환경에서 초고분해능 기술을 사용한다 하더라도 TOA와 TDOA를 이용한 무선 측위 시스템의 정확성을 크게 감소시킨다. GSM(Global System for Mobile Telecommunication) 시스템에서의 측정 결과에 따르면, 도심에서의 비가시선(NLOS : Non Line Of Site) 전파에 의한 통계적인 오차는 400~700m에 이른다. 전파 환경의 영향을 받는 CDMA 시스템도 위와 같은 결과에 예외일 수는 없다.
그러나 이러한 NLOS 전파는 TOA나 TDOA 측정값에서 바이어스(bias) 성분을 갖게 되며, 측위 알고리즘만으로는 해결할 수 없는 문제이다. 즉, 기존의 측위 알고리즘들은 기지국과 단말기 사이에 가시경로 성분이 있는 경우에만 정확한 위치를 추정할 수 있으므로, 비가시경로의 측정값에 의한 단말기의 위치는 실제 위치로부터 멀리 벗어나 있다. 비가시경로 오차를 줄이기 위한 방법으로 비가시경로 신호 성분에 가중치를 줄여서 측위 알고리즘을 계산하는 것이 있다. 각각 의사거리 측정값에 가중치를 두어 최소 자승법으로 계산한다.
따라서 상기한 바와 같은 측위 오차 요인 중 가장 큰 오차 요인으로 작용하는 비가시경로 오차에 의한 측위 성능 저하 문제를 해결하기 위한 방안이 필수적으로 요구된다.
일반적으로, 위치를 결정하는 기술은 다음의 망 기반, 단말기 기반, 전용망 기반, 기타 기술 등으로 분류할 수 있다.
본 발명의 이해를 돕기 위하여 위치를 결정하는 기술에 대해 보다 상세히 설명한다.
우선, 망 기반의 기술에 대해 살펴보면, 이는 이동통신망을 구성하는 기지국을 이용하여 위치를 결정하는 방법으로, 이에 필요한 매개변수로는 전파의 도달 각(AOA), 도달 시간(TOA), 도달 시간차(TDOA), 진폭, 위상, 신호세기 등에 의한 방법으로 분류할 수 있다. 이러한 매개변수에 대해 위치에 대한 계산을 망측에서 수행하는 경우를 망 기반의 기술이라 하며, 매개변수는 기지국에서 수신하는 경우와 단말기에서 수신하여 이를 망 측으로 전달하는 방법으로 분류할 수 있다.
망 기반의 기술을 이용하는 경우, 별도의 장비없이 기존 단말기의 변경없이 위치를 결정할 수 있다.
미국의 연방통신위원회(FCC)의 의무사항에는 "2001년 10월 1일"까지 무선 E911(Enhanced 911) 서비스에 대해 망 기반 기술은 반경 100m 이내의 오차로 위치 결정이 가능하도록 하고 있다.
다음으로, 단말 기반의 기술에 대해 살펴보면, 이는 위치측정시스템(GPS : Global Positioning System) 기반의 기술이라고도 할 수 있다. 즉, 단말기에 내장한 GPS 모듈에 의해 수신한 GPS 위성의 신호 정보를 이용하여 자신의 위치를 결정하는 방법으로, GPS 모듈에 의해 자신의 위치를 결정하기만 하는 방법과 GPS 모듈을 내장한 단말기와 GPS 위성에 대한 정보를 갖고 있는 망측 장비와의 데이터 송수신을 통해 위치를 결정하는 방법 등이 있다.
외장형 GPS를 이용하는 경우, GPS를 별도로 구매하여야 하므로 비용이 소요되고, 단말기 크기가 커져 휴대하기가 불편하게 된다.
한편, 전용망 기반의 기술에 대해 살펴보면, 이는 위치 확인을 위한 전용망을 이용하는 기술로, 일반적인 무선통신시스템과 다른 주파수를 사용한다. 예를 들면, 미국의 LMS(location and monitoring) 대역의 전용망을 이용하는 방식을 들 수 있으며, 위치 결정을 위해 별도의 신호를 사용한다. 이는 일종의 도로 표지(Signpost) 방식으로 지능형교통시스템(ITS : Intelligent Transport System)의 노변 기지국도 이 범주에 포함된다고 할 수 있다.
전용망 기반의 기술은 위치 확인을 위해 별도의 망을 구축하여야 하므로 경제성이 부족한 것이 일반적이다. 반면에, 특정 응용을 위해 신호도 별도로 설계하여 일부 지역에 설치하는 경우, 높은 정확도를 얻을 수 있다.
이상과 같은 방법 외에, 망 기반의 기술과 유사하게 망에서 단말기에서 송신한 신호를 수신하여 위치를 결정하는 기술로 무선카메라(RadioCamera) 기술이 있다.
무선카메라(RadioCamera) 기술은 특정 지역에 대해 미리 알고 있는 무선 신호 형태와 현재 사용자의 무선 신호 형태의 지문(Fingerprint)을 비교하여 위치를 알아내는 방식이다. 이 기술은 다중경로를 통해 수신되는 사용자 신호와 이미 구축되어 있는 무선신호 전파에 대한 데이터베이스를 이용하여 사용자 자신의 위치 요구와 관계없이 연속적으로 위치 측정이 가능하다.
이외에, 특별한 위치 확인 기술을 사용하지는 않으나, 기지국 또는 기지국 영역내의 섹터의 식별자(ID : Identifier)에 의해 위치를 확인하는 방법이다. 즉, 디지털 셀룰라 이동통신시스템이나 PCS 시스템에서 서비스받고 있는 기지국 또는 기지국 영역내의 섹터 ID에 의해 자신의 위치를 확인할 수 있다. 그러나 셀룰라 이동통신시스템이나 PCS에서의 기지국 또는 기지국 영역내의 섹터 크기는 다양하므로 위치에 대한 정확도도 편차가 심하게 된다.
또한, 망 기반과 단말기 기반 두 방식의 장점을 이용하는 하이브리드 방식이 최근 활발하게 연구되고 있다.
이러한 기술들 중 본 발명은 일반적인 이동통신망에서 망 기반과 단말기 기반 두 방식이 결합된 방식에도 적용이 가능하나, 특히 단말기가 수신된 신호를 이용하여 직접 위치 계산을 하거나 수신된 신호를 망측으로 전달하여 계산하도록 하는 방식에 적합하다. 즉, CDMA 망의 임의의 위치에서 단말기가 자신의 위치 결정을 위해 필요한 순방향 파일롯 신호 3개 이상을 동시에 수신하였다고 가정할 때, 이 신호들은 비가시경로 전파에 의한 오차를 포함하고 있으므로 이때 발생하는 오차를 개선하기 위한 기술이다.
현재 이동통신망을 이용한 무선측위시스템의 비가시경로에 의한 오차 개선 알고리즘으로 몇 가지 방식이 제안되고 있다.
첫 번째 방법은, 단말기와 가시경로/비가시경로에 있는 기지국을 구분하기 위해 수신 신호의 분산(variance)을 이용하는 방법이 있다. 즉, 비가시경로 전파를 포함하는 신호는 가시경로 전파에 의한 신호보다 큰 분산을 가지므로 분산에 의해 가시경로/비가시경로 신호를 구분한다. 비가시경로에 있는 기지국으로부터의 신호를 가시경로로부터 신호로 재구성하기 위해 칼만 필터 기술을 이용한다. 이 방법은 가시경로/비가시경로 기지국을 구분하기 위해 사전에 분산을 알아야 하며, 신호 재구성을 위해 계속적인 신호 수신이 필요하다는 문제점이 있다.
두 번째 방법은, 이동중인 단말기로부터 수신된 신호들을 가시경로 신호에 가깝게 재구성하는 방법이다. 이 방법은 단말기가 이동 중이어야 하며, 또한 잡음 및 비가시경로 신호에 대한 통계 특성을 사전에 알아야 한다.
세 번째 방법은, 나머지(residual)에 가중치(weight)를 주는 방법이다. 기지국으로부터 수신되는 신호들에 대해 여러 개의 부집합(subset)을 만들어 추정값들을 만들고, 이 값들을 이용하여 나머지에 따라 서로 다른 가중치를 주어 평균값을 산출한다. 나머지가 비가시경로 기지국을 구분하는 파라미터 역할을 하고 가중치가 비가시경로에 의한 오차를 개선하는 역할을 한다. 이 방법은 기지국으로부터 수신되는 신호가 4~5개 이상인 경우에만 동작할 수 있다.
유사한 가중치 방법으로는 AOA를 이용하는 것으로, 추정을 하기 위해 여러 신호가 수신되어야 한다. 또 다른 방법으로 여러 개의 기지국 신호 중 한 개의 신호만 비가시경로로부터 수신된다고 가정하여 위치 추정을 하는 방법도 제시되고 이다.
이외에도 다양한 방법이 비가시경로에 있는 기지국으로부터 수신되는 신호에 의한 측위 오차를 개선하기 위해 제안되고 있으나, 알고리즘이 동작하기 위한 가정이 실제적이지 못한 것이 대부분이라 할 수 있다. 즉, 수신능력(Hearability) 문제로 인해 실제 단말기에서 수신할 수 있는 신호의 수가 3개 이상을 넘기가 어려운 것이 현실이나 4~5개 이상의 신호가 수신되는 것을 가정하거나, 단말기가 이동중이라는 가정을 하여 정지 또는 보행자 속도로 이동중인 경우에는 알고리즘이 동작하기 어려운 문제점을 있다.
한편, 셀룰라, PCS 및 IMT-2000 등 CDMA 이동통신망에서 국내의 경우 국토가 좁고 가입자 수가 많아 셀의 크기가 대부분 피코, 마이크로 셀로 구성된다. 이 경우 무선 측위 시스템을 구현할 때 가입자와 측위를 위해 필요한 인접 3개의 기지국간에는 가시경로가 확보되지 않는 경우가 대부분이다. 이는 매크로셀 환경에서도 그러하다. 일반적으로, 무선 측위에 있어 위치 결정은 가시경로로부터 수신된 신호를 가정하여 이루어지는데, 무선 측위의 일반적인 환경에서 수신되어야 할 3개 이상의 신호 모두에서 가시경로를 확보하는 것은 매우 어려운 실정이다. 따라서 수신되는 신호에는 비가시경로 오차가 포함되어 있고 이로 인해 측위 오차가 발생한다.
따라서 현재의 기술 분야에서는 이와 같이 무선 측위에 있어 수신되는 신호에 언제나 포함되어 있는 것으로 가정할 수 있는 비가시경로에 의한 오차로 인해 발생하는 측위 오차를 개선하기 위한 방안이 필수적으로 요구된다.
본 발명은, 상기한 바와 같은 요구에 부응하기 위하여 제안된 것으로, 무선통신환경에서 단말기의 위치를 결정할 때 발생하는 전파의 비가시경로 전파로 인한 측위 오차를 개선하여 측위 정확도를 향상시키기 위한 무선 측위 시스템을 위한 비가시경로 오차 보정 방법과 상기 방법을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 무선 측위 시스템에 적용되는 비가시경로 오차 보정 방법에 있어서, 비가시경로 전파로 인한 오차가 포함된 것으로 가정할 수 있는 각각의 수신 신호에 대해, 제한조건을 만들고 최적화 과정을 통해 가중치 값을 구하는 제 1 단계; 및 상기 구한 가중치 값을 바탕으로, 공지의 위치 결정 방법을 통해 비가시경로에 의한 오차를 개선하여, 단말기의 위치를 결정하는 제 2 단계를 포함한다.
또한, 본 발명은, 무선 측위 시스템에 적용되는 비가시경로 오차 보정 방법에 있어서, 비가시경로 전파로 인해 오차가 포함된 것으로 가정할 수 있는 수신 신호들에 대해, 2차 모멘트(moments)를 구하여 기존 산란 모델의 이론적인 값들과 비교하는 제 1 단계; 상기 제 1 단계의 비교 결과에 따라, 가시경로 거리값과 산란 모델의 매개변수 값을 구하는 제 2 단계; 및 상기 구해진 값들을 바탕으로, 공지의 위치 결정 방법을 통해 비가시경로에 의한 오차를 개선하여, 단말기의 위치를 결정하는 제 3 단계를 포함한다.
또한, 본 발명은, 프로세서를 구비한 무선 측위 시스템에, 비가시경로 전파로 인한 오차가 포함된 것으로 가정할 수 있는 각각의 수신 신호에 대해, 제한조건을 만들고 최적화 과정을 통해 가중치 값을 구하는 제 1 기능; 및 상기 구한 가중치 값을 바탕으로, 공지의 위치 결정 방법을 통해 비가시경로에 의한 오차를 개선하여, 단말기의 위치를 결정하는 제 2 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
또한, 본 발명은, 프로세서를 구비한 무선 측위 시스템에, 비가시경로 전파로 인해 오차가 포함된 것으로 가정할 수 있는 수신 신호들에 대해, 2차 모멘트(moments)를 구하여 기존 산란 모델의 이론적인 값들과 비교하는 제 1 기능; 상기 제 1 기능에서의 비교 결과에 따라, 가시경로 거리값과 산란 모델의 매개변수 값을 구하는 제 2 기능; 및 상기 구해진 값들을 바탕으로, 공지의 위치 결정 방법을 통해 비가시경로에 의한 오차를 개선하여, 단말기의 위치를 결정하는 제 3 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
본 발명은 CDMA 이동통신망에서 무선 단말기의 위치를 결정하는 무선 측위 시스템의 구현에 필요한 측위 정확도 향상을 위한 기법으로서, 도심 전파환경에서 빈번히 일어나는 비가시경로 전파의 TOA 추정 오차에 의한 측위 성능 저하를 해결하기 위한 기술이다.
따라서 본 발명에서는 무선통신환경에서 단말기의 위치를 결정할 때 발생하는 전파의 비가시경로 전파로 인한 측위 오차를 개선하기 위한 무선 측위 시스템을 위한 비가시경로 오차 보정 방법으로, 일실시예로 CDMA 이동통신망에서 무선 단말기 위치 결정 시, 비가시경로 전파에 의한 측위 오차를 개선하여 측위 정확도를 향상시키는 방법을 제시하였으며, 다른 실시예로 산란 모델을 기초로 확률통계 이론의 모멘트를 이용하여 추론값과 측정값을 활용하는 MVMA를 이용하여 측위 정확도를 향상시키는 방법을 제시하였다.
상술한 목적, 특징들 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명한다.
도 1 은 본 발명이 적용되는 측위 서비스 시스템의 구성 예시도로서, 도면에서 "11"은 이동국(MS : Mobile Station), "12" 기지국(BTS : Base station Transceiver Subsystem), "13"은 제어국(BSC : Base Station Controller), "14"는 위치관련서비스(LCS : LoCation Service) 서버, 그리고 "15"는 지리정보체계(GIS : Geographic Information System) 데이터베이스(DB)를 각각 나타낸다.
CDMA 이동통신시스템 환경은 당해 분야에서 이미 주지된 기술에 지나지 아니하므로 여기에서는 그에 관한 자세한 설명은 생략하기로 한다.
이동국(MS)(11)은 임의의 기지국(12)의 범위 내에 있고, 이동국(11)의 정보는 기지국(12)과 이를 제어하는 제어국(13)을 거쳐 CDMA망의 교환국(MSC)에 전송되며, 교환국으로부터 전송되는 정보는 제어국(13) 및 기지국(12)을 거쳐 이동국(11)으로 전송된다.
이동국(11)은 사용자가 소지하고 이동하면서 통신할 수 있는 단말기이다.
기지국(BTS)(12)은 이동국(11)을 제어국(13)에 접속시키며, 디지털 채널 장치(DCU : Digital Channel Unit), 시간/주파수 제어 장치(TCU : Timing/Frequency Control Unit), 무선 주파수 장치(RFU : Radio Frequency Unit)로 이루어지며, 광역 측위 시스템(GPS : Global Positioning System)이 추가적으로 포함될 수 있다.
그리고 기지국(12)은 이동국(11)과 무선을 통해 통신하고, 제어국(13)과 유선으로 통신을 수행하는 유무선 변환 기능을 수행한다.
제어국(BSC)(13)은 기지국(12)을 교환국에 접속시켜 기지국(12)간의 연결을 조정하며, 기지국(12)과 교환국(14)간의 통신을 위한 신호처리 기능을 한다.
그리고 교환국은 제어국(13)과 접속하여 이동국(11)의 통화설정 및 해제 기능 등을 수행하고, 호처리 및 부가서비스 관련 각종 기능을 수행한다.
이제, 위치 확인 기술을 위한 각 구성요소들의 기능을 살펴보면 다음과 같다.
기지국(12)은 이동국(11)과 무선을 통해 통신하고, 제어국(13)과 유선으로 통신을 수행하는 유무선 변환 기능을 수행한다. 이때, 무선을 통해 이동국(11)으로부터 위치확인신호를 넘겨받아 유선을 통해 제어국(13)으로 전달하고, 확인된 위치에 따른 발신호의 과금 등급을 이동국(11)으로 전달한다.
제어국(BSC)(13)은 기지국(12)을 CDMA 이동통신망에 접속시켜 기지국(12) 간의 연결을 조정하며, 기지국(12)과 CDMA 이동통신망 간의 통신을 위한 신호처리 기능을 한다. 이때, CDMA 이동통신망을 통해 위치결정을 위한 관련 정보를 위치관련 서비스 서버(14)로 전달한다.
위치관련 서비스 서버(14)는 제어국(13)의 위치확인 요청을 받아 GIS DB(15)를 검색하고, 검색된 결과를 CDMA 이동통신망을 통해 제어국(13)으로 전달한다.
이동국(11)은 기지국(12)으로부터 전달받은 위치에 따른 과금 등급 데이터를 화면에 표시한다.
이제, 본 발명의 일실시예에 따른 비가시경로 오차 보정 방법에 대한 동작 과정에 대해 살펴보면 다음과 같다.
본 발명은, 상기에서 언급한 문제점들을 개선하기 위하여 다음과 같은 특징을 가지며, 이동통신망에서 발생하는 비가시경로 전파에 의한 오차를 개선하는 알고리즘을 제안한다.
첫째, 기지국으로부터 수신되는 신호는 가시경로/비가시경로로부터 수신되는지 여부에 대한 사전 정보를 필요로 하지 않는다.
둘째, 비가시경로로부터 수신되는 신호에 대한 통계값들이 필요없다.
셋째, 연속적인 신호의 수신이 필요 없다.
넷째, 4~5개 이상의 신호가 수신되어야 할 필요가 없다(3개의 신호로 오차 개선을 할 수 있음).
일반적으로, i번째 기지국과 단말기 사이의 거리 식(range equation)은 다음의 [수학식 1]과 같다.
Figure 112007090437318-pat00001
상기 [수학식 1]의 거리 식에는 일반적으로 이동통신 채널의 특성으로 인한 비가시경로 전파에 의한 오차가 포함되어 있으며, 오차가 포함되어 있는 거리를 참 거리(true range) l i 와의 관계로 표시하면 다음의 [수학식 2]와 같이 표시할 수 있다.
Figure 112007090437318-pat00002
여기서, 비가시경로 전파에 대해
Figure 112007090437318-pat00003
의 값을 갖는다. 상기 [수학식 2]를 상기 [수학식 1]에 대입하고 양 변을 제곱하면 하기의 [수학식 3]과 같다.
Figure 112007090437318-pat00004
수식 전개를 용이하게 하기 위해 변수들을 다음의 [수학식 4]와 같이 정의한다.
Figure 112007090437318-pat00005
본 발명은
Figure 112007090437318-pat00006
값들을 구하여 기지국으로부터 수신된 신호를 가시경로 거리를 전파한 수식으로 나타낼 수 있도록 하여 위치를 추정하는 것이다. 이렇게 하여 비가시경로 전파에 의한 오차를 개선한 단말기 위치를 구할 수 있게 된다.
Figure 112007090437318-pat00007
값들을 구하기 위해 필요한 파라미터 값들 간의 관계를 구하기 위해 도 2와 같은 일반적인 셀 배치에 상황을 고려하면, 참 거리(true range)와 비가시경로에 의한 거리의 관계를 알 수 있다. 도 2에서
Figure 112007090437318-pat00008
로 표시할 수 있으므로, 이 식에서 양변을 제곱하고 삼각함수의 관계식(trigonometric relationship)들을 이용하면 하기의 [수학식 5]와 같다.
Figure 112007090437318-pat00009
도 2로부터 다음의 [수학식 6]을 구할 수 있고, 이 식들을 상기의 [수학식 5]에 대입하여
Figure 112007090437318-pat00010
로 나누어 정규화하면 다음의 [수학식 7]을 구할 수 있다.
Figure 112007090437318-pat00011
Figure 112007090437318-pat00012
상기의 [수학식 4]와 같이
Figure 112007090437318-pat00013
를 정의하였으므로 상기의 [수학식 7]로부터
Figure 112007090437318-pat00014
에 대한 제한 식을 다음의 [수학식 8]과 같이 구할 수 있다.
Figure 112007090437318-pat00015
여기서, 상기의 [수학식 8]을 행렬 형태로 쓰면 다음의 [수학식 9]와 같다.
Figure 112007090437318-pat00016
여기서,
Figure 112007090437318-pat00017
이고,
Figure 112001034121309-pat00018
,
Figure 112001034121309-pat00019
와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112007090437318-pat00020
를 구하기 위해 또 다른 제약조건(constraints)을 구하면 다음과 같다.
도 3을 예로 들면, 비가시경로 오차는 언제나 양의 값을 가지므로, 측정된 거리는 참 거리보다 크고, 단말기의 위치는 각 원이 중복하여 만나는 지역에 나타나게 된다(U, V, W로 쌓여 있는 지역). 만일, BS2가 가시경로이고 수신되는 신호에 의한 거리가 참 거리라고 가정하면, BS1으로부터의 참 거리가
Figure 112007090437318-pat00021
보다 작으면 BS1과 BS2로부터의 거리에 따른 원은 교차하지 않는다. 참 거리에 의한 원은 한 점에서 교차하여야 하므로 이러한 상황은 불가능하다. 따라서 BS1에서의 비가시경로 오차
Figure 112007090437318-pat00022
는
Figure 112007090437318-pat00023
보다 클 수 없다. 같은 방법으로 하면
Figure 112007090437318-pat00024
는
Figure 112007090437318-pat00025
보다 클 수 없다. 따라서
Figure 112007090437318-pat00026
에 대한 상한(upper bound)은 다음의 [수학식 10]과 같다.
Figure 112007090437318-pat00027
같은 방법으로
Figure 112007090437318-pat00028
와
Figure 112007090437318-pat00029
에 대한 상한을 구하면 다음의 [수학식 11]과 같다.
Figure 112007090437318-pat00030
그런데,
Figure 112007090437318-pat00031
이므로
Figure 112007090437318-pat00032
이 된다. 따라서
Figure 112007090437318-pat00033
이 가질 수 있는 최소값은 다음의 [수학식 12]와 같이 주어진다.
Figure 112007090437318-pat00034
도 3으로부터
Figure 112007090437318-pat00035
이므로, 하기의 [수학식 13]과 같이 구할 수 있고
Figure 112007090437318-pat00036
에
Figure 112007090437318-pat00037
에 대해 동일하게 하한(lower bound)을 구하면 하기의 [수학식 14]와 같다.
Figure 112007090437318-pat00038
Figure 112007090437318-pat00039
따라서 구하고자 하는
Figure 112007090437318-pat00040
에 대한 하한은 다음의 [수학식 15]와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112007090437318-pat00041
한편, 실제 단말기 위치 결정은 이러한 하한 등과 같은 제약조건 하에서의 최적화 문제라 볼 수 있다. 즉, 도 3에서 수신된 신호에 의한 단말기 위치 범위는 점 U, V, W내에 존재하게 되고, 최적화하여야 할 비용 함수(cost function)는 각 거리 원 교차로 이루어지는 점 U, V, W로 이루어지는 부분이다. 점 U, V, W의 좌표를 각각
Figure 112007090437318-pat00042
라고 하면 최적화하여야 할 비용 함수는 하기의 [수학식 16]과 같이 표시할 수 있다.
Figure 112007090437318-pat00043
참 거리(true range : 단말기 위치)를 구하기 위해 상기의 [수학식 4]를 상기의 [수학식 3]에 대입하여 다시 정리하면 다음의 [수학식 17]과 같다.
Figure 112007090437318-pat00044
상기의 [수학식 17]을 LLOP(Linear Line of Position) 알고리즘에 의해 정리하면,
Figure 112007090437318-pat00045
와 같이 쓸 수 있고, 이를 행렬 형태로 다시 쓰면 다음의 [수학식 18]과 같다.
Figure 112007090437318-pat00046
여기서,
Figure 112007090437318-pat00047
와 같이 쓸 수 있다. 따라서 단말기 위치는 [수학식 19]를 통해 다음과 같이 구할 수 있다.
Figure 112007090437318-pat00048
상기의 [수학식 19]를 비용 함수인 상기의 [수학식 16]에 대입하여
Figure 112007090437318-pat00049
의 함수로 쓰면 하기의 [수학식 20]과 같다.
Figure 112007090437318-pat00050
여기서,
Figure 112001034121309-pat00051
Figure 112007090437318-pat00052
이고,
Figure 112007090437318-pat00053
이다. 이 식을 행렬 형태로 다시 쓰면 하기의 [수학식 21]과 같다.
Figure 112007090437318-pat00054
여기서,
Figure 112001034121309-pat00055
과 같이 나타낼 수 있다.
최종적으로 구하고자 하는 단말기 위치를 나타내는 최적화된 벡터를 위한 수식은 다음의 [수학식 22]와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112007090437318-pat00056
여기서,
Figure 112001034121309-pat00057
이다.
따라서 구하고자 하는 최적화된 벡터
Figure 112007090437318-pat00058
는 상기의 [수학식 22]로 주어지는 제한조건 하에서
Figure 112007090437318-pat00059
와 같이 구해진다. 구해진 벡터에서
Figure 112007090437318-pat00060
를 상기의 [수학식 19]에 대입하여 단말기 위치를 구할 수 있다. 이와 같이, 본 발명의 일시예에 따른 비가시경로 오차 보정 방법에 대한 시뮬레이션 결과를 살펴보면, 도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 비가시경로 오차 보정 방법 중 셀 반경이 5Km인 경우의 성능 비교 그래프로서, 가중치 알고리즘(Weighted Algorithm)이 본 발명에 따른 알고리즘에 의한 성능이고, 비가중치 알고리즘(Unweighted Algorithm)은 일반적인 경우의 성능으로, 상기 도 4에서는 LLOP 알고리즘을 사용한 것이다.
그리고 도 5 및 도 6 은 본 발명의 일실시예에 따른 비가시경로 오차 보정 방법 중 셀 반경이 2Km인 경우의 성능 비교 그래프로서, 상기 도 6의 경우가 비가시경로 오차가 상기 도 5보다 큰 경우를 나타낸 것이다. 따라서 비가시경로 오차가 클수록 제안한 가중치 알고리즘(Weighted Algorithm)의 오차 개선 성능이 우수함이 잘 나타나 있다.
또한, 도 7 및 도 8 은 본 발명의 일실시예에 따른 비가시경로 오차 보정 방법 중 셀 반경이 1Km인 경우의 성능 비교 그래프로서, 상기 도 8의 경우가 비가시경로 오차가 상기 도 7보다 큰 경우를 나타낸 것이다. 따라서 비가시경로 오차가 클수록 제안한 가중치 알고리즘의 오차 개선 성능이 우수함이 잘 나타나 있다. 그러나 셀 반경이 작아짐에 따라 성능 개선 정도도 작아짐을 잘 알 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 일실시예에 따른 비가시경로 오차 보정 방법 중 MVMA를 이용한 비가시경로 오차 보정 방법에 대한 동작 과정을 살펴보면 다음과 같다.
본 발명은, 이동통신망에서 발생하는 비가시경로 전파에 의한 오차를 개선하기 위해 MVMA(Mean and Variance Matching Algorithm)를 이용한다. 이 기술은 일반적으로 사용되고 있는 산란 모델을 무선측위에 응용하여, 수신된 신호의 2차 모멘트인 평균 및 분산을 측정된 값으로부터의 평균 및 분산과 비교하여 이의 차가 0에 수렴하도록 한다. 이때 구해지는 가시경로 신호의 거리를 일반적인 위치결정 알고리즘에 적용하여 비가시경로 오차가 개선된 단말기의 위치를 결정한다.
본 알고리즘은 기존 알고리즘에 대해 다음과 같은 특징을 갖는다.
첫째, 수신되는 신호가 측위를 위한 최소한의 신호인 3개인 경우에도 적용 가능하다.
둘째, 모든 단말기 상태(정지, 보행속도, 이동 등)에도 적용 가능하다.
셋째, 단말기에서 기지국 방향(forward link) 및 기지국에서 단말기 방향(reverse link)으로의 측위 모두에 적용 가능하다.
넷째, 비가시경로로부터 수신되는 신호에 대한 사전 통계 값이 없이도 적용 가능하다.
다섯째, 연속적인 신호의 수신 없이도 적용이 가능하다.
여섯째, 수신되는 신호의 가시경로/비가시경로 사전 정보 없이도 적용이 가능하다.
따라서 본 발명에 따른 MVMA를 이용한 비가시경로 오차 보정 방법에 대한 동작 과정을 살펴보기로 한다.
1) 산란 모델
무선측위 알고리즘의 성능 검증 및 비교를 위해 표준화 기관에서 사용되는 일반적인 채널 모델은 산란 모델(Scattering Model)로, 대표적으로 UMTS(Universal Mobile Telecommunication System)의 CODIT(CDMA testbed) 모델을 예를 들 수 있다.
산란체(scatterer)의 위치는 단말기 위치에 따라 달라지지만, 산란체의 위치를 나타내는 일반적인 모델들이 있다. 이 모델들은 원형 산란체(ROS : Ring Of Scatterers), 디스크형 산란체(DOS : Disk Of Scatterers) 및 가우시안 산란체(Gaussian Scattering) 모델이다.
이 모델들은 단말기에서 수신된 (기지국으로부터의) 신호로부터 평균과 분산을 구하고, 이를 바탕으로 비가시경로 오차가 제거된 참 거리(true range) R i 를 구해 최종적으로 단말기 위치를 계산하는데 활용될 수 있다. 일반적으로, i번째 기지국과 단말기 사이의 거리 식(range equation)은 다음의 [수학식 27]과 같이 나타낸다.
Figure 112007090437318-pat00061
상기의 [수학식 23]의 거리 식에는 일반적으로 이동통신 채널의 특성으로 인한 비가시경로 전파에 의한 오차가 포함되어 있으며, 오차가 포함되어 있는 거리l i 를 참 거리와의 관계로 표시하면 다음의 [수학식 24]와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112007090437318-pat00062
여기서, 비가시경로 전파에 대해
Figure 112007090437318-pat00063
의 값을 갖는다.
가) 원형 산란체 모델(Ring of Scatterers Model)
원형 산란체 모델에서 산란체들은 도 9와 같이 단말기를 중심으로 반경 r DOS 인 원 상에 위치한다. 단말기에서 수신되는 신호의 도래각 θ에 대한 분포는 하기의 [수학식 25]와 같이 [0, 2] 범위에서 균일 분포(uniform distribution)를 갖는다.
Figure 112007090437318-pat00064
i번째 기지국과 단말기간의 참 거리(true range)를 Ri 라 하고, 실제 전파된 거리(수신된 신호에 의한 거리)를 li 라 하면, 비가시경로 전파에 의한 오차는
Figure 112007090437318-pat00065
로 나타낼 수 있다. 도 9로부터 코사인(cosine) 법칙을 이용하여 θ와 수신된 거리간의 관계를 수식으로 나타내면 다음의 [수학식 26]과 같다.
Figure 112007090437318-pat00066
상기의 [수학식 26]에
Figure 112007090437318-pat00067
를 대입하여 θ를 비가시경로 오차
Figure 112007090437318-pat00068
의 함수로 정리하면 하기의 [수학식 27]과 같다.
Figure 112007090437318-pat00069
측정된 거리의 확률밀도함수(PDF : Probability Density Function)는 하기의 [수학식 28]과 같이 나타낼 수 있으며, θ를 대입하여 정리하면 하기의 [수학식 29]와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112007090437318-pat00070
Figure 112007090437318-pat00071
같은 방법으로 비가시경로 성분 함수로 표시하면 하기의 [수학식 30]과 같다.
Figure 112007090437318-pat00072
나) 디스크형 산란체 모델(disk of Scatterers Model)
이 모델에서 산란체들은 도 10과 같이 단말기 위치를 중심으로 고정된 반지름이 R d 인 원형 디스크위에 위치한다. 단말기로부터 산란체까지의 거리 r DOS 는 [0, R d ] 범위에서 균일하게 분포되어 있고 단말기로의 신호 도래각 θ는 [0, 2π] 범위에서 균일 분포를 갖는다. 도 10으로부터 하기의 [수학식 31]과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112007090437318-pat00073
이를 측정된 신호 li 의 함수로 나타내기 위해 (x,y)를 (li , φ)의 함수로 변환하면 결합 확률밀도함수(joint PDF)는 하기의 [수학식 32]와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112007090437318-pat00074
상기의 [수학식 32]로부터 구하고자 하는 확률밀도함수 p DOS(l i )를 구하기 위해 상기 [수학식 31]에서 자코비안(Jacobian)의 절대값(determinant)을 구하고 하기의 [수학식 33] 내지 [수학식 35]와 같이 대입하여 정리한 후, 하기의 [수학식 36]과 같이 φ에 대해 적분한다.
Figure 112007090437318-pat00075
Figure 112007090437318-pat00076
Figure 112007090437318-pat00077
Figure 112007090437318-pat00078
여기서, φ (1), φ (2)는 하기의 [수학식 37] 및 [수학식 38]과 같다.
Figure 112007090437318-pat00079
Figure 112007090437318-pat00080
최종적으로 구하고자 하는 p DOS(li )는 하기의 [수학식 39]와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112007090437318-pat00081
여기서,
Figure 112007090437318-pat00082
이고,
Figure 112007090437318-pat00083
이다.
다) 가우시안 산란체 모델(Gaussian Scattering Model)
가우시안 산란체 모델에서는 원형 산란체나 디스크형 산란체 모델에서 산란 환경이 원이나 디스크의 반지름에 의해 결정되는 것과 달리 가우시안 분포의 표준 편차(standard deviation)
Figure 112007090437318-pat00084
에 의해 결정된다.
도 11은 가우시안 산란체 모델을 설명한다. 최종적으로 l i 에 대한 PDF를 구하기 위해, 도 11에서 산란체 위치의 PDF를 표시하면 하기의 [수학식 40]과 같다.
Figure 112007090437318-pat00085
여기서,
Figure 112007090437318-pat00086
이다. 가우시안 산란체 모델의 PDF를 x, y의 함수가 아닌 rgaus s, θ의 함수로 나타내기 위해 자코비안 J를 이용하여 나타내면 하기의 [수학식 41]과 같다.
Figure 112007090437318-pat00087
자코비안 J를 상기의 [수학식 41]에 대입하여 정리하면 r gaus s와 θ 의 결합 PDF는 하기의 [수학식 42]와 같다.
Figure 112007090437318-pat00088
상기의 [수학식 42]로부터 P gauss (l i )을 구하기 위해 pgauss를 l i 와 다른 변수의 함수로 나타낸다. 도 11에서 코사인(cosine) 법칙에 의해, (l i -r gauss ) 2 는 하기의 [수학식 43]과 같고, r gauss 는 하기의 [수학식 44]와 같이 정리할 수 있다.
Figure 112007090437318-pat00089
Figure 112007090437318-pat00090
li 와 θ의 결합 PDF는 하기의 [수학식 45]로 나타낼 수 있으므로, 이를 구하면 하기의 [수학식 46]과 같다.
Figure 112007090437318-pat00091
Figure 112007090437318-pat00092
l i 의 최저의(marginal) PDF는 상기의 [수학식 46]을 θ에 대해 적분하여 구하나 닫혀진 형태(closed-form)의 해가 존재하지 않으므로, 하기의 [수학식 47]과 같이 θ에 대해 하기의 [수학식 47]과 같은 수치해석적 합(numerical summation)을 구한다.
Figure 112007090437318-pat00093
2) MVMA(Mean and Variance Matching Algorithm)
본 발명은 기지국으로부터 단말기로의 방향(순방향 : forward link)과 단말기로부터 기지국으로의 방향(역방향 : reverse link)으로의 측위 모두에 적용 가능하나, 본 설명에서는 편의상 기지국으로부터 단말기로 송신되는 신호에 대한 측위 즉 단말기에서 수신되는 신호에 대해서만 설명하기로 한다.
본 발명의 실제 적용 예는 도 12a 및 도 12b와 같다.
도 12a에서 기지국 BSj로부터 송신된 신호가 다중경로 전파전파를 통해 단말기에 수신되는 i번째 TOA(Time of Arrival)를 l ji 로 나타내었으며, 이때 원의 반경은 r RO S로 나타내었다. 도 12b에서도 l ji 는 기지국 BSj로부터 송신된 신호가 다중경로 전파전파를 통해 단말기에 수신되는 i번째 TOA를 나타내며, 이 때 R d 는 산란체 디스크의 반경을 나타낸다. 도 12a 및 도 12b에서 TOA의 분포 형태는 각 모델에서 점선으로 TOA 프로파일에 나타내었다. 도 12a 및 도 12b에서 산란체 모델의 확률 분포 는 TOA에 대한 것이며, 수신 신호의 세기 또는 진폭에 대한 것과는 관련되지 않는다. 가우시안 산란체 모델에 대한 것도 도 12a 및 도 12b와 유사하게 구할 수 있다.
앞 절에서 구한 산란체 모델에 대한 PDF를 바탕으로 구하고자 하는 기지국과 단말기 간의 참(또는 가시경로) 거리 Ri 와 산란체의 반경을 구하기로 한다. 산란체의 반경을 간단히 표시하기 위해 이를 r로 나타내기로 하며, 하기의 [수학식 48]과 같다.
Figure 112007090437318-pat00094
MVMA에서 2차 모멘트(moments)에 대한 표현은 측정된 TOA 값들로부터 계산된 모멘트들과 동일하여야 하므로, 이를 바탕으로 구하고자 하는 R i 와 r을 구하게 된다.
도 12a 및 도 12b로부터 기지국으로부터 수신된 비가시경로 전파에 의한 오차가 포함된 신호의 평균(mean)은 하기의 [수학식 49]와 같고, 측정된 분산(variance)은 하기의 [수학식 50]과 같으며, 확률 통계이론으로부터 평균은 하기의 [수학식 51]과 같고, 분산은 하기의 [수학식 52]와 같다.
Figure 112007090437318-pat00095
Figure 112007090437318-pat00096
Figure 112007090437318-pat00097
Figure 112007090437318-pat00098
그런데, 원형 산란체 모델은 두 값에 대해 "closed-form" 해를 구할 수 있으나, 디스크형 산란체 모델과 가우시안 모델은 "closed-form" 해를 구할 수 없다. 따라서 "closed-form" 해를 구할 수 없는 모델은 다른 수학적 기법을 이용하여 해를 구하게 된다.
이와 같이, MVMA를 통해 Ri 와 r을 구한 후, 이를 LLOP(Linear Line of Position)나 최소 제곱(least square), 테일러 급수(Taylor series) 방법 등을 통해 단말기 위치를 구하게 된다.
도 13은 본 발명의 다른 실시예에 따른 비가시경로 오차 보정 방법 중 ROS 알고리즘에 대한 성능 비교 그래프로서, 모든 산란체 수의 경우에 대해 MVMA 알고리즘의 성능이 우수함을 나타내었고, 도 14는 본 발명의 다른 실시예에 따른 비가시경로 오차 보정 방법 중 DOS 알고리즘에 대한 성능 비교 그래프로서, 산란체 반경이 약 200m보다 큰 경우 모든 산란체 수의 경우에 대해 MVMA 알고리즘의 성능이 우수함을 나타내었으며, 도 15는 본 발명의 다른 실시예에 따른 비가시경로 오차 보정 방법 중 가우시안(Gaussian) 알고리즘에 대한 성능 비교 그래프로서, 가우시안 환경에 적용된 MVMA 알고리즘의 성능이 우수함을 나타내었다.
가)원형 산란체 모델에 대한 MVMA(MVMA for the ROS Model)
상기의 [수학식 51]을 원형 산란체 모델에 적용하면, 하기의 [수학식 53]과 같고, 이를 부분 적분(integration by parts)하고 하기의 [수학식 54]를 이용하여 전개하면, 하기의 [수학식 55]와 같이 추정된 평균 값을 구할 수 있다.
Figure 112007090437318-pat00099
Figure 112007090437318-pat00100
Figure 112007090437318-pat00101
같은 방법으로 분산을 구하면 하기의 [수학식 56]과 같다.
Figure 112007090437318-pat00102
여기서, Ri 와 rDOS 를 구하기 위해 상기의 [수학식 55]와 [수학식 56]의 평균과 분산을 측정된 TOA 프로파일로부터의 평균과 분산과 같도록 하여야 한다. 그러나 이 식들은 비선형 방정식이므로, 직접 해를 구하는 것은 쉽지 않다. 따라서 평균과 분산에 있어 계산된 값과 측정된 값의 차를 이용하도록 한다. 즉,
Figure 112007090437318-pat00103
과
Figure 112007090437318-pat00104
에 대해 스티페스트 디센트(steepest descent) 방법과 같은 기울기(gradient) 알고리즘을 이용하여 Ri 와 rDOS 를 구한다. 이를 수식으로 나타내면 하기의 [수학식 57]과 같다.
Figure 112007090437318-pat00105
여기서, β는 알고리즘을 수렴하게 하기 위해 조절하는 스텝 크기(step-size)이다.
스티페스트 디센트(Steepest descent) 알고리즘은 Ri 와 rDOS 에 대한 해에 수렴할 때까지 계속 수행된다. R1 , R2 , R3 를 구하면 LLOP, 최소 제곱(east square) 등의 방법에 의한 단말기의 위치를 구할 수 있다.
나) 디스크형 산란체 모델에 대한 MVMA(MVMA for the DOS Model)
상기의 [수학식 39]의 N(li)와 D(li)로부터 디스크형 산란체 모델의 PDF는 lj , Rj 와 Rd 의 함수이다. 따라서 측정된 TOA의 평균과 분산은 Rj 와 Rd 의 함수이다. Rj 와 Rd 를 구하기 위해 MVMA를 이용하는데 있어, 평균과 분산에 대한 "closed-form" 식을 구할 수 없으므로 하기의 [수학식 58] 및 [수학식 59]와 같이 lj 를 작은 구간으로 나누어 적분하여 구한다.
Figure 112007090437318-pat00106
Figure 112007090437318-pat00107
여기서, Δn은 l j 를 나눈 작은 구간을 의미하며, 라이만(Riemann) 합을 위해 사용되는 구간이 된다.
Rj 와 Rd 는 상기의 [수학식 58] 및 [수학식 59]와 측정된 값으로부터의 평균과 분산을 같게 놓아 구하게 된다. 즉, Rj 와 Rd 는 측정된 값의 평균과 분산 μ DOS,j 와 σ DOS,j 를 상기의 [수학식 58] 및 [수학식 59]의 차에 의해 하기의 [수학식 60]과 같이 구할 수 있다.
Figure 112007090437318-pat00108
그러나 상기의 [수학식 60]에 대한 "closed-form" 표현이 존재하지 않으므로 해를 구하기 위해 Rj 와 Rd 에서 최소값을 갖는 오차 평면(error surface)을 구성한다. 오차 평면은 하기의 [수학식 61]과 같이 구성된다.
Figure 112007090437318-pat00109
상기의 [수학식 61]에서 오차 평면의 최소값(minimum)은 각 항이 0일 때, 즉
Figure 112007090437318-pat00110
일 때 구할 수 있다.
오차 평면에서 분산을 사용하지 않고 표준 편차를 사용하는 이유는 분산이 평균보다 크기가 커서 전체적인 최소화 과정(minimization process)을 주도할(dominate) 수 있기 때문이다.
그런데, 평균과 분산에 대해 해를 수치해석적으로(numerically) 구하여야 하므로, 마찬가지로 오차 평면도 수치해석적으로 구하여야 한다. 이 경우 최소값을 구하기 위해 심플렉스(simplex) 방법인 네들러 미드(Nedler-Mead) 알고리즘을 사용 할 수 있다. 이러한 최소값을 구할 수 있는 알고리즘을 통해 R i 를 구한 후, 이를 LLOP, 최소 제곱(least square) 등 일반적인 위치결정 알고리즘에 적용하여 단말기의 위치를 결정할 수 있다.
다) 가우시안 모델에 대한 MVMA(MVMA for the Gaussian Model)
MVMA를 가우시안 모델에 적용할 때 Pgauss(li)에 대한 PDF는 상기의 [수학식 47]로 주어진다. 측정된 신호에 대해 평균과 분산을 구하기 위해 적분을 수행하면 하기의 [수학식 62] 및 [수학식 63]과 같다.
Figure 112007090437318-pat00111
Figure 112007090437318-pat00112
여기서, Δn은 "Riemann" 합의 스텝 크기를 나타내며, 적분의 최대값(maximum limit)은 이론적으로 셀 반경보다 큰 값을 가질 수 있으나, 논리적이고 실제적인 측면을 고려하여 편의상 2Rj 로 하였다. 상기의 [수학식 47]을 상기의 [수학식 62] 및 [수학식 63]에 대입하여 풀면 그 결과는 하기의 [수학식 64] 및 [수학식 65]와 같다.
Figure 112007090437318-pat00113
Figure 112007090437318-pat00114
가우시안 모델에 대한 MVMA에서도 디스크형 산란체 모델에 대한 MVMA와 같이 상기 [수학식 64] 및 [수학식 65]를 측정된 신호의 평균 및 분산과 비교(match)하여 Rj 와 σ g 를 구한다. 이 경우에도 "closed-form" 해가 존재하지 않으므로 수치해석적으로 해를 구하며, 디스크형 산란체 모델에 MVMA에서와 같이 오차 평면을 형성하여 구한다. 네들러 미드(Nedler-Mead) 알고리즘이 적용될 수 있으며, Rj 와 σ g 를 구한 후 LLOP, 최소 제곱(least square) 등의 방법에 의해 단말기의 위치를 결정할 수 있다.
상술한 바와 같은 본 발명의 방법은 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체(씨디롬, 램, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광자기 디스크 등)에 저장될 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것이 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.
상기한 바와 같은 본 발명은, 셀룰라, PCS 및 IMT-2000 등 CDMA 방식을 포함하는 이동통신망에서 무선 측위 시스템을 구현할 때, 가장 큰 측위 오차로 작용하던 도심과 같은 복잡한 전파환경에서 자주 일어나는 비가시경로 오차를 해결하여 정확도를 향상시킴으로써, 정밀한 해상도를 요구하는 측위 서비스를 가능하게 하고, 측위 서비스 가능 영역을 확대하여 현재 유선전화를 통해 받고 있는 위치 관련 서비스와 같은 수준의 서비스를 이동 중에도 받을 수 있도록 하는 효과가 있다.
따라서 본 발명은 이러한 환경에서 무선 단말기의 위치를 확인하여 다양한 서비스를 제공함에 있어, 수신 신호에 포함된 비가시경로 전파전파에 의한 무선측위 오차를 개선하여 정확도 높은 서비스 제공이 가능하다. 즉, 사용자 측면에서는 낮선 지역에서의 여행 정보 안내, 차량 추적, 위치정보 서비스, 위치기반 광고 등 다양한 위치 관련 서비스를 제공받음에 있어, 단말기 위치를 정확히 알 수 있으므로 실제 단말기 위치로부터 원하는 거리 이내의 정보만을 정확히 사용자에게 주고 받을 수 있으므로 서비스 품질을 높일 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은, 새로 도입될 IMT-2000 시스템에서도 비가시경로에 의한 오차를 개선함으로써 LCS(location service) 또는 LBS(location based service)의 정확도를 향상시켜 다양한 서비스의 제공이 가능하게 하고, 이외에도 단말기 위치의 정확도가 증가함에 따라 시스템 및 망 측면에서는 필요한 정보만을 주고받을 수 있는 것이 가능하게 되어 무선 측위 서비스를 위한 과도한 시스템 설치와 불필요한 무선 자원의 낭비를 방지할 수 있는 효과가 있다.

Claims (15)

  1. 무선 측위 시스템에 적용되는 비가시경로 오차 보정 방법에 있어서,
    비가시경로 전파로 인한 오차가 포함된 것으로 가정할 수 있는 각각의 수신 신호에 대해, 제한조건을 만들고 최적화 과정을 통해 가중치 값을 구하는 제 1 단계; 및
    상기 구한 가중치 값을 바탕으로, 공지의 위치 결정 방법을 통해 비가시경로에 의한 오차를 개선하여, 단말기의 위치를 결정하는 제 2 단계
    를 포함하는 무선 측위 시스템을 위한 비가시경로 오차 보정 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 비가시경로에 의한 오차를 개선 시에,
    가시경로/비가시경로로부터의 수신 여부를 구분하지 않고, 비가시경로에 의한 오차를 개선하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 시스템을 위한 비가시경로 오차 보정 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 비가시경로에 의한 오차를 개선 시에,
    비가시경로로부터 수신되는 신호에 대한 통계적 특성없이 비가시경로 전파에 의한 오차를 개선하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 시스템을 위한 비가시경로 오차 보정 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 비가시경로에 의한 오차를 개선 시에,
    연속적인 신호의 수신없이 비가시경로 전파에 의한 오차를 개선하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 시스템을 위한 비가시경로 오차 보정 방법.
  5. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 비가시경로에 의한 오차를 개선 시에,
    가시경로 거리에 대하여, LLOP(Linear Line of Position) 알고리즘에 의해 해를 구하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 시스템을 위한 비가시경로 오차 보정 방법.
  6. 무선 측위 시스템에 적용되는 비가시경로 오차 보정 방법에 있어서,
    비가시경로 전파로 인해 오차가 포함된 것으로 가정할 수 있는 수신 신호들에 대해, 2차 모멘트(moments)를 구하여 기존 산란 모델의 이론적인 값들과 비교하는 제 1 단계;
    상기 제 1 단계의 비교 결과에 따라, 가시경로 거리값과 산란 모델의 매개변수 값을 구하는 제 2 단계; 및
    상기 구해진 값들을 바탕으로, 공지의 위치 결정 방법을 통해 비가시경로에 의한 오차를 개선하여, 단말기의 위치를 결정하는 제 3 단계
    를 포함하는 무선 측위 시스템을 위한 비가시경로 오차 보정 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 비가시경로에 의한 오차를 개선 시에,
    원형, 디스크형, 가우시안 산란체 모델 중 어느 한 모델을 도입하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 시스템을 위한 비가시경로 오차 보정 방법.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 비가시경로에 의한 오차를 개선 시에,
    2차 모멘트를 이용하여 원형, 디스크형, 가우시안 산란체 모델 중 어느 한 모델로부터 구한 평균 및 분산과, 상기 수신 신호로부터 구한 평균 및 분산을 매칭시키는 것을 특징으로 하는 무선 측위 시스템을 위한 비가시경로 오차 보정 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 비가시경로에 의한 오차를 개선 시에,
    상기 원형 산란체 모델의 경우, 해를 구하기 위해 스티페스트 디센트(steepest descent) 방법과 같은 기울기(gradient) 알고리즘을 사용하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 시스템을 위한 비가시경로 오차 보정 방법.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 비가시경로에 의한 오차를 개선 시에,
    닫혀진 형태(closed-form)의 해를 구할 수 없는 경우, 오차 평면을 구성하여 수치해석적으로 평균 및 분산을 매칭시키는 것을 특징으로 하는 무선 측위 시스템을 위한 비가시경로 오차 보정 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 오차 평면에서,
    분산을 사용하지 않고 표준 편차의 절대값을 사용하여 크기의 균형(balance)을 맞추는 것을 특징으로 하는 무선 측위 시스템을 위한 비가시경로 오차 보정 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 오차 평면에서,
    니들러-미드(Nedler-Mead) 알고리즘을 적용하여 최소값을 구하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 시스템을 위한 비가시경로 오차 보정 방법.
  13. 제 6 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 비가시경로에 의한 오차를 개선 시에,
    가시경로 거리에 대하여, LLOP 알고리즘에 의해 해를 구하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 시스템을 위한 비가시경로 오차 보정 방법.
  14. 프로세서를 구비한 무선 측위 시스템에,
    비가시경로 전파로 인한 오차가 포함된 것으로 가정할 수 있는 각각의 수신 신호에 대해, 제한조건을 만들고 최적화 과정을 통해 가중치 값을 구하는 제 1 기능; 및
    상기 구한 가중치 값을 바탕으로, 공지의 위치 결정 방법을 통해 비가시경로에 의한 오차를 개선하여, 단말기의 위치를 결정하는 제 2 기능
    을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  15. 프로세서를 구비한 무선 측위 시스템에,
    비가시경로 전파로 인해 오차가 포함된 것으로 가정할 수 있는 수신 신호들에 대해, 2차 모멘트(moments)를 구하여 기존 산란 모델의 이론적인 값들과 비교하는 제 1 기능;
    상기 제 1 기능에서의 비교 결과에 따라, 가시경로 거리값과 산란 모델의 매개변수 값을 구하는 제 2 기능; 및
    상기 구해진 값들을 바탕으로, 공지의 위치 결정 방법을 통해 비가시경로에 의한 오차를 개선하여, 단말기의 위치를 결정하는 제 3 기능
    을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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