KR101427025B1 - Method of RGI Localization - Google Patents

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KR101427025B1
KR101427025B1 KR1020130001998A KR20130001998A KR101427025B1 KR 101427025 B1 KR101427025 B1 KR 101427025B1 KR 1020130001998 A KR1020130001998 A KR 1020130001998A KR 20130001998 A KR20130001998 A KR 20130001998A KR 101427025 B1 KR101427025 B1 KR 101427025B1
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박장우
김홍근
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순천대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명은 위치인식 방법에 관한 것으로서, Point-to-Point 방식의 절대 거리 계산 대신에 RSS의 비율을 이용하여 타겟의 위치를 인식하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 따른 위치인식 방법에서는 타겟의 추정위치와 실제위치간의 거리가 소정의 임계값 이내가 될 때까지 타겟의 추정위치를 변경시키면서 타겟의 위치를 추적하게 된다.The present invention relates to a position recognition method and is characterized in that a position of a target is recognized by using a ratio of RSS instead of an absolute distance calculation of a point-to-point method. In the position recognition method according to the present invention, the position of the target is tracked while changing the estimated position of the target until the distance between the estimated position and the actual position of the target is within a predetermined threshold value.

Description

RGI 위치인식 방법{Method of RGI Localization}Method of RGI Localization [

본 발명은 위치인식 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 Point-to-Point 방식의 절대 거리 계산을 수행하는 기존의 알고리즘 대신에 RSS(Received Signal Strength)의 비율을 이용하여 위치를 인식하는 방법에 관한 것이다.
More particularly, the present invention relates to a method for recognizing a position using a ratio of RSS (Received Signal Strength) instead of a conventional algorithm for performing an absolute distance calculation using a point-to-point method. will be.

현재까지 WSN(Wireless Sensor Networks)과 관련된 많은 기술 및 시스템들이 개발 및 연구되어 왔으며 이들을 통해 유용한 환경 정보 및 기타 서비스를 제공받을 수 있는 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경을 구축하기 위한 연구가 많이 진행되고 있다.Many technologies and systems related to WSN (Wireless Sensor Networks) have been developed and studied so far, and studies for establishing a ubiquitous environment in which useful environmental information and other services can be provided through them have been conducted.

이러한 WSN 관련 기술에서 다양한 정보의 신뢰성 및 유용성을 가지기 위해 타겟의 정보를 감지하거나 위치를 결정하는 문제와 관련된 이벤트는 매우 중요하다고 볼 수 있다. 따라서, WSN에서 센서노드는 자신의 위치를 알고 있고, 분산된 센서 노드의 밀도 수가 높은 상태에서 위치인식 알고리즘을 적용할 시 정밀한 위치 인식이 수행되어야 한다.In this WSN related technology, the event related to the problem of detecting or locating the target information is very important in order to have reliability and usefulness of various information. Therefore, the sensor node knows its position in the WSN, and precise position recognition should be performed when the position recognition algorithm is applied in a state where the density of the dispersed sensor nodes is high.

위치인식을 위한 기술로 현재 가장 널리 이용되는 것은 GPS(Global Positioning System)이다. GPS (Global Positioning System) is the most widely used technology for location recognition.

GPS는 뛰어난 정확성으로 인해 적용 분야가 확대되고 있는 실정이지만, 실내에서는 GPS의 수신이 불가능한 한계가 있다. GPS has been expanding due to its excellent accuracy, but there is a limit to the inability to receive GPS indoors.

위치인식을 위한 다른 방법으로는, RSS(Received Signal strength)를 이용하는 RVI(Ratiometric Vector Iteration) 방법이 있으나, 알고리즘의 반복 횟수 및 정확성 면에서 충분한 성능을 제공하지 못하고 있는 실정이다.
As another method for position recognition, there is RVI (Ratiometric Vector Iteration) method using RSS (Received Signal Strength), but it does not provide sufficient performance in terms of repetition frequency and accuracy of the algorithm.

한국공개특허 10-2000-0009694Korean Patent Publication No. 10-2000-0009694

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 자신의 위치를 알고 있는 적어도 하나 이상의 비컨을 이용하여 타겟의 위치를 인식함에 있어서 Point-to-Point 방식의 절대 거리 계산 대신 RSS의 비율을 이용함으로써 위치인식을 위한 계산 과정을 단순화 할 수 있으면서도 정확한 위치인식이 가능한 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above problems and it is an object of the present invention to provide a method and apparatus for recognizing a position of a target using at least one or more beacons, The present invention aims to provide a method capable of simplifying the calculation process for position recognition and capable of accurate position recognition.

본 발명은, 타겟과 N개의 비컨과의 거리에 따른 RSS를 이용하여 상기 타겟의 위치를 인식하되, 타겟의 추정위치와 타겟의 실제위치간의 거리차가 사전에 설정된 값보다 클 경우 타겟의 추정위치를 변경시키고 변경된 타겟의 추정위치를 기준으로 상기 타겟의 실제위치와의 거리차를 구하는 과정을 반복 수행함으로써 상기 타겟의 실제위치를 인식하는 방법에 있어서,The present invention recognizes the position of the target using RSS according to the distance between the target and N beacons, and when the difference in distance between the estimated position of the target and the actual position of the target is larger than a preset value, And determining a difference in distance from an actual position of the target based on the changed estimated position of the target, the method comprising:

[수학식 1][Equation 1]

Figure 112013001857728-pat00001
Figure 112013001857728-pat00001

상기 타겟의 추정위치와 상기 타겟의 실제위치간의 변위(

Figure 112013001857728-pat00002
)는 상기 수학식 1의 관계를 가지며, The displacement between the estimated position of the target and the actual position of the target
Figure 112013001857728-pat00002
) Has the relationship of the above-mentioned formula (1)

[수학식 2]      &Quot; (2) "

Figure 112013001857728-pat00003
Figure 112013001857728-pat00003

[수학식 3]&Quot; (3) "

Figure 112013001857728-pat00004
Figure 112013001857728-pat00004

상기

Figure 112013001857728-pat00005
는 상기 수학식 2에 의해 표현되며, 상기 단위벡터
Figure 112013001857728-pat00006
는 상기 수학식 3의 관계를 갖는 것을 특징으로 한다. 이때,
Figure 112013001857728-pat00007
는 상기 비컨과 상기 타겟의 추정위치간의 거리이며,
Figure 112013001857728-pat00008
는 상기 타겟과 i번째 상기 비컨과의 거리에 따른 RSS(Received Signal Strength)이며.
Figure 112013001857728-pat00009
는 경로손실지수이며,
Figure 112013001857728-pat00010
는 상기 타겟의 추정위치에 대한 위치벡터이며,
Figure 112013001857728-pat00011
는 상기 비컨의 위치벡터이며, N은 1 이상의 정수이다.remind
Figure 112013001857728-pat00005
Is expressed by Equation (2), and the unit vector
Figure 112013001857728-pat00006
(3). ≪ EMI ID = 3.0 > At this time,
Figure 112013001857728-pat00007
Is the distance between the beacon and the estimated position of the target,
Figure 112013001857728-pat00008
Is RSS (Received Signal Strength) according to the distance between the target and the i-th beacon.
Figure 112013001857728-pat00009
Is the path loss index,
Figure 112013001857728-pat00010
Is a position vector for the estimated position of the target,
Figure 112013001857728-pat00011
Is a position vector of the beacon, and N is an integer of 1 or more.

이때, 상기

Figure 112013001857728-pat00012
이 0.1을 초과하는 경우에는 상기 타겟의 추정위치를 변경시키고 타겟의 위치를 다시 확인하는 것이 바람직하다. 이때 서로 다른 위치에 배치된 3개의 비컨과 상기 타겟과의 거리에 따른 RSS를 이용하는 것이 바람직하다.
At this time,
Figure 112013001857728-pat00012
Is greater than 0.1, it is preferable that the estimated position of the target is changed and the position of the target is confirmed again. At this time, it is preferable to use RSS according to the distance between the three beacons and the target located at different positions.

본 발명에 따른 위치인식 방법에 의하면 RSS의 비율을 이용하여 위치인식을 수행하게 되므로 Point-to-Point 방식의 절대 거리 계산이 필요하지 않게 되고, 센서 네트워크에 구성되어 있지 않아도 간단히 타겟의 위치를 인식할 수 있는 장점이 있다.
According to the position recognition method of the present invention, since the position recognition is performed using the ratio of the RSS, the absolute distance calculation of the point-to-point method is not required, and even if the sensor network is not configured, There is an advantage to be able to do.

도 1은 본 발명에 따른 위치인식 방법의 개념도이다.
도 2는 본 발명에 따른 위치인식 방법을 이용한 시뮬레이션 결과를 도시한 것이다.
도 3 내지 5는 본 발명에 따른 위치인식 방법에서의 트래킹 에러(Tracking Error)를 시뮬레이션한 결과이다.1 is a conceptual diagram of a position recognition method according to the present invention.
FIG. 2 shows a simulation result using the position recognition method according to the present invention.
3 to 5 are simulation results of a tracking error in the position recognition method according to the present invention.

이하 본 발명에 대해 도면을 참조하면서 보다 상세히 설명하도록 한다.Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to the drawings.

도 1은 본 발명에 따른 위치인식 방법을 설명하기 위한 개념도이다. 도 1에서 T는 위치인식을 하고자 하는 대상, 즉 타겟을 의미한다. 예를 들어, 스마트폰에서 실행되는 위치 기반의 서비스를 제공하기 위해서는 스마트폰의 위치인식이 필요한바, 이 경우에는 스마트폰이 타겟을 의미하게 된다.1 is a conceptual diagram for explaining a position recognition method according to the present invention. In FIG. 1, T denotes an object to be recognized, that is, a target. For example, in order to provide a location-based service that runs on a smartphone, the location of the smartphone needs to be recognized. In this case, the smartphone is the target.

도 1에서 B는 비컨(beacon)을 의미한다. 비컨은 타겟과 무선통신이 가능한 것을 의미하며, 타겟이 스마트폰일 경우에는 비컨은 무선통신을 위한 기지국일 수 있다. 따라서, 비컨의 위치는 초기부터 알고 있는 상태이다. 이때, 타겟과 비컨 각각은 송수신이 모두 가능함은 물론이다. 도 1은 비컨이 1개인 경우에 대해 도시된 것이나, 비컨의 개수는 필요에 따라 적절히 선택될 수 있음은 물론이다.In Fig. 1, B means beacon. A beacon means capable of wireless communication with a target, and when the target is a smart phone, the beacon may be a base station for wireless communication. Therefore, the beacon position is known from the beginning. At this time, it is needless to say that both the target and the beacon can be transmitted and received. Although FIG. 1 shows the case where there is only one beacon, it goes without saying that the number of beacons can be appropriately selected as needed.

도 1에서 E는 타겟의 추정위치를 의미한다. 타겟의 위치인식 방법에서는 추정위치(E)를 입력한 후, 타겟의 실제 위치와의 차이(

Figure 112013001857728-pat00013
)가 감소되도록 추정위치(E)를 업데이트하는 과정을 반복(iteration) 수행하게 된다. 도 1에서,
Figure 112013001857728-pat00014
는 타겟의 실제 위치에 대한 위치벡터이며,
Figure 112013001857728-pat00015
는 타겟의 추정위치에 대한 위치벡터이다.
Figure 112013001857728-pat00016
는 비컨의 위치벡터이다. In Fig. 1, E indicates the estimated position of the target. In the method of recognizing the position of the target, after inputting the estimated position (E), the difference with the actual position of the target
Figure 112013001857728-pat00013
The estimated position E is updated so that the estimated position E is reduced. 1,
Figure 112013001857728-pat00014
Is a position vector with respect to the actual position of the target,
Figure 112013001857728-pat00015
Is a position vector for the estimated position of the target.
Figure 112013001857728-pat00016
Is the position vector of the beacon.

위치인식 방법에서 최초로 입력되는 추정위치(E)는 임의로 설정될 수도 있으나, 위치인식 분야에서의 초기 추정위치 선정 방법으로 이용되는 다양한 방법이 이용될 수 있다. Although the estimated position E initially input in the position recognition method may be set arbitrarily, various methods used as an initial estimated position selection method in the field of position recognition can be used.

본 발명에 따른 위치인식 방법은 GPS를 이용한 위치인식 방법인 수학식 1을 이용하게 된다. 추정위치(E)와 타겟(T) 사이의 변위(

Figure 112013001857728-pat00017
)는 수학식 1에서 알 수 있는 바와 같이, 비컨(B)으로부터 추정위치(E)까지의 거리(
Figure 112013001857728-pat00018
)와 비컨(B)으로부터 타겟(T)까지의 거리(
Figure 112013001857728-pat00019
)의 차이와 관련이 있다.
The position recognition method according to the present invention uses Equation 1, which is a position recognition method using GPS. The displacement between the estimated position E and the target T
Figure 112013001857728-pat00017
Is a distance from the beacon B to the estimated position E as shown in Equation (1)
Figure 112013001857728-pat00018
) And the distance from the beacon (B) to the target (T)
Figure 112013001857728-pat00019
).

Figure 112013001857728-pat00020
Figure 112013001857728-pat00020

수학식 1에서,

Figure 112013001857728-pat00021
는 수학식 2의 관계를 갖는 단위벡터를 말한다.
In Equation (1)
Figure 112013001857728-pat00021
Is a unit vector having the relationship of Equation (2).

Figure 112013001857728-pat00022
Figure 112013001857728-pat00022

정확한 타겟의 위치를 구하기 위해서는 여러 개의 비컨으로부터 수학식 1의 형태를 갖는 방정식의 해를 구하는 것이 요구되는데, 적어도 3개의 비컨을 사용하는 것이 바람직하다.In order to obtain a precise target position, it is required to obtain a solution of an equation having the form of Equation (1) from several beacons. It is preferable to use at least three beacons.

임의의 i개의 비컨이 사용된 경우를 고려할 경우, 수학식 1은 하기의 수학식 3와 같이 표현될 수 있다. 수학식 3에서는

Figure 112013001857728-pat00023
을 x축 방향으로의 차이값(
Figure 112013001857728-pat00024
) 및 y축 방향으로의 차이값(
Figure 112013001857728-pat00025
)을 이용하여 표시하였다.
Considering the case where arbitrary i beacons are used, Equation (1) can be expressed as Equation (3) below. In equation (3)
Figure 112013001857728-pat00023
To the difference value in the x-axis direction (
Figure 112013001857728-pat00024
) And a difference value in the y-axis direction (
Figure 112013001857728-pat00025
).

Figure 112013001857728-pat00026
Figure 112013001857728-pat00026

수학식 3을 이용하여

Figure 112013001857728-pat00027
을 구하되, 타겟의 추정위치(E)를 업데이트하면서 위치를 추적하는 과정을 반복(iteration)하여 수행을 한다. 반복 수행 결과
Figure 112013001857728-pat00028
이 0.1(임계값) 이하가 될 경우 추적과정을 종료한다. 다만, 임계값(threshold)은 필요에 따라 적절히 조절될 수 있음은 물론이다.Using Equation 3,
Figure 112013001857728-pat00027
And iterates the process of tracking the position while updating the estimated position E of the target. Repeat result
Figure 112013001857728-pat00028
Is less than or equal to 0.1 (threshold value), the tracking process is terminated. It goes without saying that the threshold value can be appropriately adjusted as needed.

다만, 이상에서 설명한 방법으로 미지수인

Figure 112013001857728-pat00029
을 구하기 위해서는 절대 거리에 대한 변수인
Figure 112013001857728-pat00030
를 알아야만 하는데, 그와 같이 절대 거리 값을 알아내기 위해서는 송수신 장비의 성능 및 복잡한 계산과정 등 많은 제약 조건을 필요로 한다.However, in the method described above,
Figure 112013001857728-pat00029
, The absolute value of the distance
Figure 112013001857728-pat00030
In order to find the absolute distance value, many constraints such as the performance of the transmitting / receiving equipment and the complicated calculation process are required.

따라서, 본 발명에 따른 위치인식 방법에서는 절대 거리에 대한 변수인

Figure 112013001857728-pat00031
를 이용하게 되는 GPS와는 달리, 절대 거리와 관련된 변수를 상대 거리에 대한 변수로 대체함으로써 보다 신속하게 위치인식을 할 수 있도록 한다. 즉, 타겟과 비컨은 서로 무선통신을 하게 되므로, 타겟 및 비컨과 관련된 다양한 통신정보를 알 수 있지만, 본 발명에서는 타겟과 비컨간의 거리와 관련된 통신정보인 RSS를 이용한다. Therefore, in the position recognition method according to the present invention,
Figure 112013001857728-pat00031
Unlike GPS, which uses GPS, it is possible to perform position recognition more quickly by substituting variables related to absolute distance with variables related to relative distance. That is, since the target and the beacon communicate wirelessly with each other, various communication information related to the target and the beacon can be known. In the present invention, RSS, which is communication information related to the distance between the target and the beacon, is used.

한편 추정위치(E)를 업데이트하면서 위치를 추적하게 되면 결국 타겟과 비컨과의 거리에 대한 합계와 추정위치와 비컨과의 거리에 대한 합계와 거의 동일하게 되며, 이러한 결과는 수학식 4로 표현될 수 있다.
On the other hand, if the position is tracked while updating the estimated position E, the sum of the distances between the target and the beacon is almost equal to the sum of the distances between the estimated position and the beacon. .

Figure 112013001857728-pat00032
Figure 112013001857728-pat00032

한편, 수학식 1의 양변에

Figure 112013001857728-pat00033
를 곱하면 수학식 1은 수학식 5와 같이 변환된다.
On the other hand,
Figure 112013001857728-pat00033
The equation (1) is transformed as shown in equation (5).

Figure 112013001857728-pat00034
Figure 112013001857728-pat00034

이후, 수학식 5에 수학식 4를 대입하여 정리하면 수학식 6을 얻게 된다.
Then, Equation (6) is obtained by substituting Equation (4) into Equation (5).

Figure 112013001857728-pat00035
Figure 112013001857728-pat00035

한편,

Figure 112013001857728-pat00036
와 RSS는 아래의 수학식 7과 같은 관계를 갖는다.
Meanwhile,
Figure 112013001857728-pat00036
And RSS have the relationship as shown in Equation (7) below.

Figure 112013001857728-pat00037
Figure 112013001857728-pat00037

Figure 112013001857728-pat00038
는 RSS 측정 과정에서 송신수단에서 송신되는 신호의 세기를 의미하며,
Figure 112013001857728-pat00039
는 i번째 비컨과 타겟 사이의 유클리디안 거리이며,
Figure 112013001857728-pat00040
는 경로손실지수이며,
Figure 112013001857728-pat00041
는 화이트 가우시안 노이즈이다.
Figure 112013001857728-pat00038
Denotes the strength of a signal transmitted from the transmission means in the RSS measurement process,
Figure 112013001857728-pat00039
Is the Euclidian distance between the i-th beacon and the target,
Figure 112013001857728-pat00040
Is the path loss index,
Figure 112013001857728-pat00041
Is a white Gaussian noise.

이때, 노이즈가 없는 경우를 가정하면 수학식 7로부터 아래의 수학식 8의 관계를 얻을 수 있다.
Assuming that there is no noise at this time, the following equation (8) can be obtained from the equation (7).

Figure 112013001857728-pat00042
Figure 112013001857728-pat00042

수학식 8을 수학식 6에 대입을 하면, 수학식 9와 같이 절대 거리에 대한 변수인

Figure 112013001857728-pat00043
가 제거될 수 있다.
When Equation (8) is substituted into Equation (6), a variable for the absolute distance
Figure 112013001857728-pat00043
Can be removed.

Figure 112013001857728-pat00044
Figure 112013001857728-pat00044

즉, 수학식 9에 의하면, 타겟과 비컨간의 절대 거리

Figure 112013001857728-pat00045
를 구하지 않더라도 임의의 i개 비컨에 따른 i개의 RSS를 구하게 되면
Figure 112013001857728-pat00046
를 구할 수 있고, 결과적으로 미지수
Figure 112013001857728-pat00047
을 알 수 있게 된다. 따라서 정확한 절대 거리를 구하지 않고서도 손쉽게 타겟의 위치를 인식할 수 있게 됨을 알 수 있다. 수학식 9를 이용하여 구한
Figure 112013001857728-pat00048
이 소정의 임계값(threshold)보다 큰 값을 갖게 되면 타겟의 추정위치를 다른 위치로 업데이트하고 다시 수학식 9를 이용하여
Figure 112013001857728-pat00049
을 구하되,
Figure 112013001857728-pat00050
이 임계값보다 작아질때까지 반복하여 수행한다.
Figure 112013001857728-pat00051
이 임계값보다 작아지게 되면 반복 수행을 중지하고 타겟의 최종 추정위치와
Figure 112013001857728-pat00052
을 이용하여 타겟의 실제위치를 구하게 된다. That is, according to Equation (9), the absolute distance between the target and the beacon
Figure 112013001857728-pat00045
, I RSSs corresponding to arbitrary i beacons are obtained
Figure 112013001857728-pat00046
Can be obtained, and as a result,
Figure 112013001857728-pat00047
. Therefore, it is easy to recognize the position of the target without obtaining the absolute absolute distance. ≪ EMI ID =
Figure 112013001857728-pat00048
Is greater than a predetermined threshold value, the estimated position of the target is updated to another position, and using Equation 9 again,
Figure 112013001857728-pat00049
However,
Figure 112013001857728-pat00050
Is repeatedly performed until it becomes smaller than the threshold value.
Figure 112013001857728-pat00051
Is less than the threshold value, the iteration is stopped and the final estimated position of the target
Figure 112013001857728-pat00052
To obtain the actual position of the target.

이상에서 살펴본 본 발명에 따른 위치인식 방법에서는 타겟과 복수의 비컨들과의 거리에 따른 RSS를 알게 되면 손쉽게 타겟의 실제위치를 구할 수 있게 된다.In the position recognition method according to the present invention, if the RSS is known according to the distance between the target and a plurality of beacons, the actual position of the target can be easily obtained.

도 2는 본 발명에 따른 위치인식 방법을 이용한 시뮬레이션 결과를 도시한 것이다. 본 시뮬레이션은 3개의 비컨이 사용되는 경우를 가정하여 수행되었으나 비컨의 개수는 필요에 따라 적절히 조절될 수 있음은 물론이다.FIG. 2 shows a simulation result using the position recognition method according to the present invention. Although the simulation is performed assuming that three beacons are used, it is needless to say that the number of beacons can be appropriately adjusted as needed.

도 2는 타겟이 8개의 포인트에 위치한 경우에 대한 위치인식 시뮬레이션을 진행한 결과를 나타낸 것이다. 도 2에 도시된 바와 같이 3개의 비컨은 삼각형의 꼭지점에 해당하는 지점에 위치하고 있다. 도 2에서 알 수 있는 바와 같이, 본 발명은 상대적인 거리의 비를 이용해서 위치를 인식하게 되므로, 3개의 비컨이 이루는 외접원 내에 타겟이 위치한 경우에만 정확한 위치인식이 가능하게 된다. FIG. 2 shows a result of the simulation of the position recognition for the case where the target is located at eight points. As shown in FIG. 2, the three beacons are located at points corresponding to the vertices of the triangle. As can be seen from FIG. 2, since the present invention recognizes a position using a relative distance ratio, accurate position recognition is possible only when a target is located within a circumscribed circle formed by three beacons.

도 3은 본 발명에 따른 위치인식 방법인 RGI(Ratiometric GPS Iteration)를 종래의 GPS 방식 및 RVI 방식과 비교한 것으로서, 3가지 방식에서의 트래킹 에러( Tracking Error)를 도시한 것으로서, 3가지 방법에 대하여 거리 표준편차를 기반으로 위치인식 알고리즘을 100회 수행한 결과를 도시한 것이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 RGI는 종래에 가장 정확한 위치인식 방법으로 알려진 GPS와 유사한 수준의 트래킹 에러를 보여주고 있음을 알 수 있다. FIG. 3 shows a comparison of Ratiometric Ratiometric Ratio (RGI), which is a position recognition method according to the present invention, with the conventional GPS method and RVI method. FIG. 3 shows tracking error in three methods. And 100 times of the position recognition algorithm based on the distance standard deviation. As shown in FIG. 3, it can be seen that the RGI according to the present invention shows tracking errors similar to GPS, which is known as the most accurate position recognition method.

도 4는 위치인식 알고리즘의 반복 수행 횟수에 따른 트래킹 에러를 도시한 것으로서, 본 발명에 따른 RGI 방법에서는 종래의 RVI 방법과 비교할 경우 적은 반복 수행 횟수에서도 급격히 트래킹 에러가 감소되고 있음을 알 수 있다.FIG. 4 shows a tracking error according to the number of iterations of the position recognition algorithm. In comparison with the conventional RVI method, the RGI method according to the present invention shows that the tracking error is drastically reduced even with a small number of iterations.

도 5는 노이즈 환경에서의 위치인식의 정확도를 비교한 것으로서 3.2m의 노이즈를 가정한 경우의 트래킹 에러를 나타낸 것이다. 도 5에 도시된 바와 같이, GPS 및 본 발명에 따른 RGI 방법 모두 RVI와 비교할 경우 적은 반복 수행 횟수에서도 트래킹 에러가 크게 감소되고 있는 것을 알 수 있다. 특히, 본 발명에 따른 RGI 방법은 반복 수행 횟수가 증가될수록 GPS 보다도 낮은 트래킹 에러를 나타내고 있음을 알 수 있다.
FIG. 5 is a comparison of the accuracy of position recognition in a noise environment, and shows a tracking error when noise of 3.2 m is assumed. As shown in FIG. 5, it can be seen that both the GPS and the RGI method according to the present invention are significantly reduced in tracking error even when the number of iterations is small compared to RVI. In particular, it can be seen that the RGI method according to the present invention shows a tracking error lower than GPS as the number of iterations is increased.

Claims (3)

타겟과 N개의 비컨과의 거리에 따른 RSS 비율을 이용하여 상기 타겟의 위치를 인식하되, 타겟의 추정위치와 타겟의 실제위치간의 거리차(
Figure 112014018065683-pat00053
)가 0.1을 초과하는 경우 타겟의 추정위치를 변경시키고 변경된 타겟의 추정위치를 기준으로 상기 타겟의 실제위치와의 거리차를 구하는 과정을 반복 수행함으로써 상기 타겟의 실제위치를 인식하는 방법에 있어서,

[수학식 1]
Figure 112014018065683-pat00054

상기 타겟의 추정위치와 상기 타겟의 실제위치간의 변위(
Figure 112014018065683-pat00055
)는 상기 수학식 1의 관계를 가지며,

[수학식 2]
Figure 112014018065683-pat00056

[수학식 3]
Figure 112014018065683-pat00057

상기
Figure 112014018065683-pat00058
는 상기 수학식 2에 의해 표현되며, 상기 단위벡터
Figure 112014018065683-pat00059
는 상기 수학식 3의 관계를 갖는 것을 특징으로 하는 위치인식 방법.
이때,
Figure 112014018065683-pat00060
는 상기 비컨과 상기 타겟의 추정위치간의 거리이며,
Figure 112014018065683-pat00061
는 상기 타겟과 i번째 상기 비컨과의 거리에 따른 RSS(Received Signal Strength)이며.
Figure 112014018065683-pat00062
는 경로손실지수이며,
Figure 112014018065683-pat00063
는 상기 타겟의 추정위치에 대한 위치벡터이며,
Figure 112014018065683-pat00064
는 상기 비컨의 위치벡터이며, N은 비컨의 개수로서 1 이상의 정수이다.
The position of the target is recognized using the RSS ratio according to the distance between the target and N beacons, and the difference in distance between the estimated position of the target and the actual position of the target
Figure 112014018065683-pat00053
) Is greater than 0.1, a method for changing the estimated position of the target and determining a difference in distance from the actual position of the target based on the estimated position of the changed target is repeated,

[Equation 1]
Figure 112014018065683-pat00054

The displacement between the estimated position of the target and the actual position of the target
Figure 112014018065683-pat00055
) Has the relationship of the above-mentioned formula (1)

&Quot; (2) "
Figure 112014018065683-pat00056

&Quot; (3) "
Figure 112014018065683-pat00057

remind
Figure 112014018065683-pat00058
Is expressed by Equation (2), and the unit vector
Figure 112014018065683-pat00059
(3). ≪ / RTI >
At this time,
Figure 112014018065683-pat00060
Is the distance between the beacon and the estimated position of the target,
Figure 112014018065683-pat00061
Is RSS (Received Signal Strength) according to the distance between the target and the i-th beacon.
Figure 112014018065683-pat00062
Is the path loss index,
Figure 112014018065683-pat00063
Is a position vector for the estimated position of the target,
Figure 112014018065683-pat00064
Is a position vector of the beacon, and N is an integer of 1 or more as the number of beacons.
삭제delete 제1항에 있어서,
서로 다른 위치에 배치된 3개의 비컨과 상기 타겟과의 거리에 따른 RSS를 이용하는 것을 특징으로 하는 위치인식 방법.The method according to claim 1,
Using three RSS beacons arranged at different positions and an RSS according to a distance between the target and the beacon.
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