KR20030095656A - 전세계위치확인 시스템에서 최적 위성의 선택방법 및 장치 - Google Patents

전세계위치확인 시스템에서 최적 위성의 선택방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 전세계위치확인 시스템(GPS)에서, 대상의 위치를 확인하는데 가장 적합한 GPS 위성들을 선택하는 방법 및 장치에 관한 것이다. GPS 수신기에서 무선 처리부와 디지털 처리부를 제어하는 제어부는, 인공위성들의 좌표들을 포함하는 인공위성 리스트를 생성한 뒤, 상기 인공위성 리스트에 포함되는 인공위성들의 중복도 값들을 계산하고 상기 계산결과에 따라 최대의 중복도 값을 가지는 하나의 인공위성을 상기 인공위성 리스트에서 제거한다. 이러한 작업을 반복 수행하여 상기 인공위성 리스트에 원하는 개수의 인공위성들이 남겨지면, 상기 인공위성 리스트에 남겨진 인공위성들에게 GPS 수신기 채널들이 할당된다. 이러한 본 발명은 연산량을 최소화하여 최적 인공위성들을 최단시간 내에 선택하면서 필요한 하드웨어의 개수를 줄여 GPS 수신기를 소형화할 수 있다.

Description

전세계위치확인 시스템에서 최적 위성의 선택방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR SELECTING OPTIMUM SATELLITES IN GLOBAL POSITIONING SYSTEM}
본 발명은 전세계위치확인 시스템(Global Positioning System: 이하 "GPS"라 한다.)에 관한 것으로서, 특히 대상의 위치를 확인하는데 가장 적합한 GPS 위성들을 선택하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
현대 사회가 발전해 나감에 따라서 개인휴대통신 역시 비약적으로 발전해 나가고 있으며 더불어 각종 다양한 부가 서비스를 지원하고 있다. 특히 어떤 나라들은 위치확인(GPS) 시스템을 휴대단말기에 기본적으로 장착하도록 규정하여 모든 휴대 단말기를 대상으로 각종 위치정보 관련 서비스를 제공하는 추세에 있다.
지구 근방에는 정해진 궤도를 따라 지구를 돌면서 그들 자신의 천체위치(ephemeris)와 시스템 시간을 브로드캐스팅하여, GPS 수신기가 자신의 위치를 결정할 수 있도록 하는 많은 GPS 인공위성들이 있다. 이들 GPS 인공위성들은 GPS 수신기의 위치, 속도 및 시간 오차를 계산하기 위해 지구 전역에서 최소한 4개의 인공위성들이 항상 관측되도록 특수하게 배치된다. 도심영역의 GPS 수신기는20m이내의 정확도를 가지고 자신의 위치를 결정할 수 있다.
각각의 인공위성에서 송신되는 항법 데이터(Navigation Data)는 각 위성 번호에 따라 정해진 PRN(Pseudo-Random Noise) 코드를 포함한다. 즉 GPS 항법 메시지는 코드분할다중화(Code Division Multiple Access: CDMA) 방식으로 전송되므로 GPS 수신기는 각 위성으로부터의 항법 데이터를 정확하게 수신할 수 있다. GPS 수신기는 위성으로부터 수신한 항법 데이터를 사용하여 위치를 계산한다. GPS 수신기는 자체에 내장된 알고리듬으로 GPS 위성으로부터의 신호를 추적(tracking)하며 하나의 위성 신호만 추적하면 그 위성 신호로부터 다른 위성들의 상대적인 위치에 관한 정보를 얻을 수 있으므로 짧은 시간 이내에 모든 관측 가능한 인공위성들의 신호들을 추적할 수 있다. 최근 많이 사용되는 A-GPS(Assisted-GPS)의 경우, 인공위성들의 위치정보를 기지국으로부터 수신할 수 있으므로 모든 관측 가능한 인공위성들의 정보는 수신기에 즉시 제공된다고 볼 수 있다.
일반적으로 GPS 수신기는 궤도상의 인공위성들 중 6 내지 12개의 인공위성들을 동시에 관측 가능한데, 이들 인공위성들의 CDMA 신호들을 최초에 획득(acquire)하기 위해서는 1개의 인공위성 신호마다 방대한 범위의 주파수와 코드를 탐색하여야 한다. 이는 최초로 위치를 계산하는데 걸리는 시간(Time To First Fix: 이하 "TTFF"라 한다.)을 결정짓는 주된 요인이 된다.
통상의 GPS 수신기는 인공위성들의 신호들을 추적하기 위해 많은 수의 독립된 채널들을 할당하여 4개 이상의 위성 신호들을 신속히 획득한다. 그러나 소형 휴대단말기 등과 같이 제한된 크기를 가지는 시스템에서는 비교적 적은 수의 하드웨어 채널들을 운용하게 되고, TTFF를 단축하고자 하는 시스템에서는 여러 개의 하드웨어 채널들을 하나의 인공위성에 할당하기도 한다.
이 경우 관측 가능한 모든 인공위성들, 즉 가시위성들(visible satellites)의 신호들 모두를 탐색하기가 어려워지므로, GPS 수신기에서는 가시위성들 중 추적할 인공위성들의 부분집합을 선택하여 사용하게 된다. 이때 매우 많은 수의 부분집합들(subsets)이 생기게 되는데, 이중 어떤 부분집합을 선택하느냐는 위치 해(navigational solution)의 정확도를 결정하는 주된 요인이 된다. 따라서 GPS 수신기가 관측 가능한 복수의 인공위성들 중 GPS 수신기의 위치를 가장 정확하게 결정할 수 있는 인공위성(이하 "최적 인공위성"이라 한다.)들을 선택하기 위한 많은 기술들이 논의되고 있다.
최적의 인공위성들을 선택하는데 있어서 중요한 요건은 선택된 인공위성들이 GDOP (Geometric Dilution Of Precision)를 최소화하여야 한다는 것과, 선택된 인공위성들을 추적시에 실제로 획득할 수 있어야 한다는 것이다. GDOP가 최소화되지 않을 경우 위치 정확도가 경우에 따라서 5배 이상 떨어질 수도 있다.
GPS 수신기로부터 인공위성 i로의 방향을 나타내는 단위벡터를 LOS(Line-Of-Sight) 벡터라 정의하고 이를 losi라고 표현하면, 3차원 공간에서 N 개의 가시위성들이 있을 때 상기 N개의 가시위성들의 좌표들은 하기의 <수학식 1>과 같이 Nx3(좌표값 x,y,z) LOS 매트릭스(line-of-sight matrix)로 표현될 수 있다.
이중 n개의 위성을 선택한다고 하면NCn개의 조합들이 생기게 되는데, 이들로부터 T(=NCn)개의 nx3(좌표값 x,y,z) LOS 매트릭스들 h1, h2, ... , hT를 생성한다. 여기서 j 번째 조합(hj)을 사용하여 구한 GPS 수신기의 위치는 하기의 <수학식 2>와 같다.
여기서 상기는 인공위성으로부터 받은 측량 값을 나타내는 (n×1) 벡터이고, 상기는 구하고자 하는 위치 해(navigational solution)를 갱신하는 3차원 벡터이며,는 인공위성으로부터의 측정오차를 나타내는 (n×1) 벡터이다.(,, 여기서 상기는 잡음 편차이고는 동일성 매트릭스(identity matrix)이다.)
여기서 상기을 추정하면 하기의 <수학식 3>과 같은 결과를 얻는다.
또한 측정오차가 위치 해에 미치는 영향은 하기의 <수학식 4>과 같이 나타낼 수 있다.
하기의 <수학식 5>는 상기 <수학식 4>를 통계적으로 나타낸 것이다.
상기의 <수학식 5>로부터 GDOP(Geometric Dilution of Precision)을 하기의 <수학식 6>과 같이 정의할 수 있다.
여기서 상기 "TRACE"는 매트릭스에서 대각성분들의 합을 나타내는 연산자로서 모든 고유값(eigenvalue)의 합과 같다. 상기의 <수학식 6>으로부터 GPS 수신기의 측정오차가 인공위성들의 기하학적 위치(hj)에 영향을 받음을 알 수 있다. 즉, GDOP가 1보다 작으면 계산에 의한 오차 편차는 실제의 오차 편차보다 작게 되고, 1보다 크면 계산에 의한 오차 편차는 실제 오차 편차보다 GDOP의 배수만큼 커지게 된다. 따라서 최적의 위치 해를 계산하기 위해서는 GDOP를 최소화하는 조합 h를 선택하는 것이 필수적이다.
도 1은 종래의 알려진 인공위성 선택방법인 최적선택방법(Optimal selection method)을 나타낸 흐름도이다. 이 방법은 모든 가능한 인공위성들의 부분집합들에 대해 각각 GDOP 값을 구하고 이들을 비교하여 최소의 GDOP 값을 갖는 부분집합을 선택한다. 여기서 GPS 수신기는 최초에 관측된 인공위성으로부터 다른 인공위성들의 상대적인 위치에 대한 정보를 이미 수신한 것으로 한다.
상기 도 1을 참조하면, GPS 수신기는 관측 가능한 N 개의 가시위성들의 상대적인 위치들을 이용하여 GPS 수신기를 중심으로 하는 인공위성들의 3차원 좌표를 나타내는 N개의 단위벡터(LOS)들을 계산하고,(S10) 상기 계산된 N개의 LOS들 전체에 대하여 가능한 모든 T=NCn개의 LOS 조합들 h1, h2, ... hT를 생성한다.(S20) 상기 LOS 조합들을 식별하기 위한 변수 k를 1로 설정한 후(S30) GPS 수신기는 k번째 조합에 대한 GDOP 값인 GDOP(k)를 TRACE(hk Thk)-1로서 구하고(S40) 이를 저장한다.(S50) 상기 k를 1만큼 증가시켜가면서(S60) 상기 k가 T에 도달할 때까지(S70) 가능한 모든 T개의 조합들에 대하여 GDOP 값들을 구하고 나면, GPS 수신기는 상기 구해진 GDOP 값들을 서로 비교하여 가장 작은 GDOP 값을 가지는 LOS 조합을 선택한다.(S80) GPS 수신기의 채널들은 상기 선택된 LOS 조합에 포함되는 인공위성들에 해당하는 PRN 코드에 할당된다.
상기한 최적선택방법은 가능한 모든 조합들에 대해 GDOP 값을 계산하여 저장하기 때문에 매트릭스 반전(matrix inversion)을 포함한 매우 많은 양의 연산이 필요하게 된다. 도 2에 상기 최적선택방법을 위해 필요한 매트릭스 조합의 수를 나타내었다. 도시한 바와 같이 가시위성 수(N)와 선택하고자 하는 위성의 수(n)에 따라 조합의 수가 기하급수적으로 증가한다. 따라서 이 방법은 최적의 인공위성들을 선택할 수는 있으나 연산시간이 길고 실시간 연산이 불가능하며 많은 양의 연산회로와 메모리를 필요로 하여 전력 소모가 크고 집적화가 제한되어 소형 휴대 시스템에 적용하기에 적합지 못하다. 더구나 GPS와 유사한 ESA(European Space Agency)의 Galileo system 등이 사용가능 하게 되면 보다 많은 수의 인공위성이 관측 가능하게 되므로 부분집합의 수가 늘어나 최적의 조합을 선택하기 위한 연산량은 더욱더 늘어나게 된다.
종래의 알려진 다른 인공위성 선택 방법으로는 최고앙각 인공위성 선택방법(Highest elevation satellite selection method)이 있다. 이는 사용자 좌표계를 기준으로 앙각이 높은 순으로 인공위성들을 선택하는데, 연산이 거의 필요치 않지만 한쪽 방향의 위성들만을 선택하게 될 수 있기 때문에 GDOP 최소화를 보장할 수 없다. 실제로 이 방법을 사용할 경우 구해진 GDOP은 최적선택방법의 경우보다 약 2 내지 10배 가량 크게 될 수 있는데, 이는 곧 위치 해의 오차가 2 내지 10배만큼 크게 됨을 의미한다. 게다가 GPS 수신기가 실내 또는 도심지에 위치하는 경우 한쪽 방향의 인공위성들만을 탐색 시도하게 되어 결국 획득에 실패하게 될 수 있었다.
따라서 상기한 바와 같이 동작되는 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여창안된 본 발명의 목적은, 위치확인 대상의 위치를 결정하기 위해 위치확인(GPS) 인공위성들을 선택하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은, 위치확인 인공위성들을 그 방향이 중복되지 않도록 선택하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은, 최소의 연산과정을 통해 최적 인공위성들을 선택하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은, 소형의 휴대 시스템에서 사용 가능한 최적 인공위성 선택방법 및 장치를 제공하는 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위하여 창안된 본 발명에 따른 방법의 바람직한 실시예는, 위치확인 대상의 위치를 결정하기 위해 GPS(Global Positioning System) 인공위성들을 선택하는 방법에 있어서,
인공위성들의 좌표들을 포함하는 인공위성 리스트를 생성하는 제1 과정과,
상기 인공위성 리스트에 포함되는 인공위성들의 중복도 값들을 계산하고 상기 계산결과에 따라 최대의 중복도 값을 가지는 적어도 하나의 인공위성을 상기 인공위성 리스트에서 제거하는 제2 과정과,
상기 인공위성 리스트에 원하는 개수의 인공위성들이 남겨지면, 상기 인공위성 리스트에 남겨진 인공위성들에게 GPS 수신기 채널들을 할당하는 제3 과정을 포함한다.
본 발명에 따른 방법의 바람직한 다른 실시예는, 위치확인 대상의 위치를 결정하기 위해 GPS 인공위성들을 선택하는 방법에 있어서,
유효한 인공위성들의 좌표들을 포함하는 인공위성 리스트를 생성하는 제1 과정과,
상기 인공위성 리스트에 포함되는 인공위성들의 중복도 값들을 계산하는 제2 과정과,
상기 계산결과에 따라 최대의 중복도 값을 가지는 하나의 인공위성을 상기 인공위성 리스트에서 제거하여 상기 인공위성 리스트를 재구성하는 제3 과정과,
상기 재구성된 인공위성 리스트에 원하는 개수의 인공위성들이 남겨질 때까지 상기 재구성된 인공위성 리스트에 대하여 상기 제2 과정과 상기 제3 과정을 반복하여 수행하는 제4 과정과,
상기 인공위성 리스트에 원하는 개수의 인공위성들이 남겨지면, 상기 인공위성 리스트에 남겨진 인공위성들에게 GPS 수신기 채널들을 할당하는 제4 과정을 포함한다.
본 발명에 따른 장치의 바람직한 실시예는, 위치확인 대상의 위치를 결정하기 위해 GPS 인공위성들을 선택하는 장치에 있어서,
GPS 인공위성들에게 할당된 채널들을 통해 무선 신호를 수신하는 무선 처리부와,
상기 수신된 무선 신호를 처리하는 디지털 처리부와,
상기 채널들을 할당할 인공위성들을 선택하고 상기 디지털 처리부의 처리결과를 이용하여 위치 해를 계산하는 제어부와,
상기 제어부에서 실행되는 동작 프로그램을 저장하는 메모리부를 포함하여구성되며,
상기 제어부는,
유효한 인공위성들의 좌표들을 포함하는 인공위성 리스트를 생성하며,
상기 인공위성 리스트에 포함되는 인공위성들의 중복도 값들을 계산하고 상기 계산결과에 따라 최대의 중복도 값을 가지는 적어도 하나의 인공위성을 상기 인공위성 리스트에서 제거하며,
상기 인공위성 리스트에 원하는 개수의 인공위성들이 남겨지면, 상기 인공위성 리스트에 남겨진 인공위성들에게 채널들을 할당한다.
본 발명에 따른 장치의 바람직한 다른 실시예는, 위치확인 대상의 위치를 결정하기 위해 GPS 인공위성들을 선택하는 장치에 있어서,
GPS 인공위성들에게 할당된 채널들을 통해 무선 신호를 수신하는 무선 처리부와,
상기 수신된 무선 신호를 처리하는 디지털 처리부와,
상기 채널들을 할당할 인공위성들을 선택하고 상기 디지털 처리부의 처리결과를 이용하여 위치 해를 계산하는 제어부와,
상기 제어부에서 실행되는 동작 프로그램을 저장하는 메모리부를 포함하여 구성되며,
상기 제어부는,
유효한 인공위성들의 좌표들을 포함하는 인공위성 리스트를 생성하며,
상기 인공위성 리스트에 포함되는 인공위성들의 중복도 값들을 계산하며,
상기 계산결과에 따라 최대의 중복도 값을 가지는 하나의 인공위성을 상기 인공위성 리스트에서 제거하여 상기 인공위성 리스트를 재구성하며,
상기 재구성된 인공위성 리스트에 원하는 개수의 인공위성들이 남겨질 때까지 상기 재구성된 인공위성 리스트에 대하여 중복도 값들을 반복적으로 계산하고 그 계산결과에 따라 최대의 중복도 값을 가지는 하나의 인공위성을 제거하며,
상기 인공위성 리스트에 원하는 개수의 인공위성들이 남겨지면, 상기 인공위성 리스트에 남겨진 인공위성들에게 GPS 수신기 채널들을 할당한다.
도 1은 종래의 알려진 인공위성 선택방법인 최적선택방법을 나타낸 흐름도.
도 2에 상기 최적선택방법을 위해 필요한 매트릭스 조합의 수를 나타낸 도면.
도 3은 본 발명에 적용되는 GPS 수신기의 구성도.
도 4는 상기 GPS 수신기에서 무선 처리부의 상세한 구성도
도 5는 상기 GPS 수신기에서 디지털 처리부의 상세한 구성도.
도 6은 상기 GPS 수신기에서 제어부에 의해 실행되는 동작을 나타낸 흐름도.
도 7은 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 최적 인공위성들을 선택하는 동작을 나타낸 흐름도.
도 8은 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 최적 인공위성들을 선택하는 동작을 보다 상세하게 나타낸 흐름도.
도 9 내지 도 11은 2차원으로 간략화한 LOS 벡터들에서 위성선택의 예를 나타낸 도면.
도 12는 본 발명에 따른 위성선택과 최적위성선택에 필요한 연산량을 비교하여 나타낸 도면.
도 13은 GPS 수신기에서 사용되는 채널의 수, 즉 인공위성들의 개수에 따른 GDOP의 변화를 보인 도면.
도 14는 본 발명에 따른 위성선택에 의한 GDOP의 분포를 나타낸 그래프.
이하 본 발명의 바람직한 실시예의 상세한 설명이 첨부된 도면들을 참조하여 설명될 것이다. 도면들 중 참조번호들 및 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 참조번호들 및 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
후술되는 본 발명은 최소의 연산을 통해 위치확인 대상의 위치를 결정하기 위한 위치확인(Global Positioning System: 이하 "GPS"라 한다.) 인공위성들을 선택하는 것이다. 즉, GPS 수신기에서 관측 가능한 인공위성들(이하 "가시위성들"이라 한다.) 중 다른 인공위성들과의 상대적인 위치가 기하학적으로 가장 중복되지 않는 인공위성들이 선택된다. 본 발명의 명세서 전반에 걸쳐 "중복"이라는 용어란특정 인공위성의 위치가 다른 인공위성의 위치와 완전히 일치함을 의미하는 것이 아니라 인접하여 있는 정도를 의미하는 것으로 사용될 것이다.
도 3은 본 발명에 적용되는 GPS 수신기의 구성도를 나타낸 것이다.
상기 도 3을 참조하면, GPS 수신기(100)는 도시하지 않은 하나 또는 그 이상의 접속부를 통해 위치확인 대상인 휴대 단말기의 전원 버스 및 통신 버스들과 접속되는 독립 구성(self-contained)이다. 이러한 상기 GPS 수신기(100)는 무선 처리부(Radio Frequency Unit)(110)와 디지털 처리부(Digital Unit)(120)와 제어부(Processor Unit)(130)와 메모리부(140)를 포함하여 구성된다.
상기 제어부(130)는 통상의 인터페이스 장치를 이용하여 상기 휴대 단말기와의 사이에 명령어, 제어 명령, 데이터를 교환하며, 상기 GPS 수신기(100)의 모든 제어 및 데이터 처리를 수행한다. 이러한 처리를 위한 알고리즘은 상기 메모리부(140)의 읽기전용 메모리(Read Only Memory: ROM)(도시하지 않음)에 저장되며, 상기 알고리즘의 실행 결과로서 생성되는 각종 데이터는 상기 메모리부(140)의 랜덤 액세스 메모리(Random Access Memory: RAM)(도시하지 않음)에 저장된다. 상기 제어부(130)는 상기 무선 처리부(110)와 상기 디지털 처리부(120)의 관리, 위치 해(navigational solutions)의 계산, 인공위성들의 성좌(constellation almanac) 갱신, 최적 인공위성들의 선택 등과 같은 다양한 작업들을 수행한다.
도 4는 상기 무선 처리부(110)의 상세한 구성도를 나타낸 것이다.
상기 도 4를 참조하면, 상기 무선 처리부(110)는 상관기(Correlator)(112)와 안테나 초단들(Front Ends)(114)(116)로 구성된다. 상기 안테나 초단들(114)(116)은 안테나들(152)(154) 중 하나와 연결된다. 여기서는 단지 하나의 상관기(112)만을 도시하였으나 위성 신호들을 획득하는데 걸리는 시간인 TTIF(Time To First Fix)를 감소시키기 위해서는 2개 이상의 안테나 초단들과 연결되는 복수개의 상관기들이 사용될 수 있다. 상기 상관기(112)는 복수개의 하드웨어 채널들을 지원하며 하드웨어 채널들과 안테나 초단들간의 매핑(mapping)은 사용자에 의해 정의된다.
전체 GPS 스펙트럼이 상기 안테나 초단들(114)(116)을 통해 상기 상관기(112)로 수신되면 상기 상관기(112)는 내부적으로 생성된 의사잡음(Pseudo random Noise: PN) 코드를 상기 수신된 신호와 혼합하여 특정한 GPS 신호를 획득한다. 상기 상관기(112)에 의해 디지털화된 상기 GPS 신호는 상기 디지털 처리부(120)로 전달된다.
도 5는 상기 디지털 처리부(120)의 상세한 구성도를 나타낸 것이다.
상기 도 5를 참조하면, 상기 디지털 처리부(120)는 마이크로 제어기(122)와 메모리(124)로 구성된다. 상기 메모리(124)는, 상기 마이크로 제어기(122)가 상기 제어부(130)로부터의 명령어에 따라 상기 상관기(112)를 제어하는데 필요한 마이크로 코드를 저장한다. 상기 마이크로 코드의 실행에 의해 상기 마이크로 제어기(122)는 인공위성 추적 알고리즘을 수행한다.
도 6은 상기 제어부(130)에 의해 실행되는 동작을 나타낸 흐름도이다.
상기 도 6을 참조하면, 최초에 상기 GPS 수신기(100)가 동작을 시작하면, 외부 서버(예를 들어 이동 교환국 등) 또는 내부의 메모리로부터 인공위성들에 관련된 성좌(constellation almanac), 유사 위치(approximate user position),클럭(GPS 시간) 등에 대한 정보를 수집한다.(S100) 여기서 상기 성좌는 GPS 인공위성들의 궤도에 대한 정보를 담고 있으므로, 상기 제어부(130)는 상기 성좌와 클럭 정보를 이용하여 인공위성들의 현재 위치들을 추정하고, 상기 추정된 위치들과 유사 위치 정보를 이용하여 관측 가능한 위치에 있는 인공위성들의 리스트를 생성한다.(S200) 여기서 관측 가능한 위치란 그 위치에 있는 인공위성으로부터의 신호를 상기 GPS 수신기가 수신할 수 있음을 의미한다.
하드웨어 채널들의 개수, GPS 수신기의 상황 등을 고려하여 탐색 가능한 위성들의 개수가 결정되면, 상기 생성된 리스트에 포함된 가시위성들 중에서 상기 결정된 개수만큼의 최적 인공위성들이 선택된다.(S300) 그리고 나면 상기 선택된 인공위성들의 주파수와 코드, 탐색위치 및 탐색범위가 계산되고(S400) 상기 선택된 인공위성들에 채널이 할당되고 상기 할당된 채널을 통한 위성 신호의 탐색이 시작된다.(S500)
도 7은 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 최적 인공위성들을 선택하는 동작(S300)을 나타낸 흐름도이다. 도 7에서는 모든 가능한 인공위성들의 리스트에서 가장 중복도가 높은 인공위성을 선택하여 제거(elimination)하면서 상기 인공위성들의 리스트를 재구성하여 원하는 개수의 남겨진 인공위성들을 선택한다. 여기서 GPS 수신기는 최초에 관측된 인공위성으로부터 다른 인공위성들의 상대적인 위치에 대한 정보를 이미 수신한 것으로 한다.
상기 도 7을 참조하면, GPS 수신기에서 관측 가능한 인공위성들의 좌표들을 포함하는 인공위성 리스트가 생성되고(S310) 상기 생성된 인공위성 리스트에 포함되는 인공위성들 각각에 대하여 중복도가 계산된다.(S320) 여기서 상기 중복도는 다른 인공위성들과의 상대적 위치가 기하학적으로 중복되는 정도를 나타내는 것으로 정의된다. 상기 중복도의 정의에 대한 상세한 설명은 후술될 것이다.
상기 계산된 중복도들은 상호간에 비교되어 최대의 중복도를 가지는 하나의 인공위성을 상기 인공위성 리스트로부터 제거하는데 사용된다.(S330) 여기서 상기 인공위성 리스트는 상기 최대의 중복도를 가지는 하나의 인공위성을 제외하여 재구성된다.
상기 최대의 중복도를 가지는 하나의 인공위성이 제거되고 나면 제거가 완료되고 원하는 개수의 인공위성들이 남겨졌는지를 확인한다.(S340) 제거가 완료되지 않았으면 상기 재구성된 인공위성 리스트에 대하여 상기 과정(S320) 및 상기 과정(S330)을 다시 수행한다. 상기 과정(S320) 및 상기 과정(S330)은 원하는 개수의 인공위성들이 남겨질 때까지 반복되며 제거가 완료되면 최종 재구성된 인공위성 리스트에 포함되는 인공위성들이 채널들을 할당되기 위해 선택된다.(S350)
이하 본 발명에 따른 위성선택의 동작 원리에 대하여 보다 상세하게 설명하기로 한다.
GPS 수신기를 중심으로 하여 임의의 두 GPS 인공위성들 i,j의 3차원 좌표를 나타내는 LOS(Line Of Sight) 벡터들을 각각 losi, losj라고 하고 이 두 벡터들 사이의 각도를 θij라고 하면, 상기 두 벡터들의 중복도는 하기의 <수학식 7>과 같이 정의될 수 있다.
여기서 상기 Jij는 인공위성 i와 인공위성 j간의 중복도를 의미한다. 상기 중복도 Jij는 두 인공위성 벡터들 사이의 각도가 90°를 이룰 때 가장 작은 값을 가지고 0° 또는 180°일 때 가장 큰 값을 가진다. 예를 들어 2차원 평면에 GPS 수신기와 두 개의 인공위성들이 존재할 때, 상기 두 인공위성들이 상기 GPS 수신기를 중심으로 0° 또는 180°를 이루면 GPS 수신기의 x축 또는 y축 방향의 좌표를 계산하기가 어렵다. 그런데 상기 두 인공위성들이 서로 90°를 이룬다면 모든 방향의 좌표를 계산하기가 용이하게 된다. 상기의 <수학식 7>에 따르면, 임의의 두 인공위성들 사이의 각도가 90°에 가까워질수록 그 중복도 값은 최소값(-1)에 가까워지고, 0° 또는 180°에 가까워질수록 그 중복도 값은 최대값(+1)에 가까워진다.
상기 GPS 수신기에서 유효한 인공위성들의 개수가 N일 때, i번째 인공위성의 중복도는 하기의 <수학식 8>과 같이 정의한다.
여기서 상기 Ji는 i번째 인공위성의 중복도이고 상기 i는 1, 2, ... N이다.
다른 인공위성들과의 상대적 위치가 중복되는 인공위성을 선택하게 되면 위치 해의 오차기 증가된다. 따라서 관측 가능한 인공위성들의 리스트에서 다른 인공위성들과의 상대적 위치가 기하학적으로 가장 중복되는 인공위성을 우선적으로 제거하면 위치 해의 오차, 즉 GDOP의 손실을 최소화할 수 있다.
도 8은 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 최적 인공위성들을 선택하는 동작을 보다 상세하게 나타낸 흐름도이다.
상기 도 8을 참조하면, GPS 수신기는 관측 가능한 N개의 인공위성들의 상대적인 위치들을 이용하여 GPS 수신기를 중심으로 하는 인공위성들의 3차원 좌표를 나타내는 N개의 단위벡터들 los1, los2, ... losN를 계산하고 이들로 구성되는 (N×1) 매트릭스 H를 생성한다.(S605) 상기 매트릭스 H는 GPS 수신기에서 유효한 인공위성 리스트로 이해될 수 있으며, 하기의 <수학식 9>와 같이 나타낼 수 있다.
상기 매트릭스 H로부터 각 가시위성과 다른 가시위성들의 관계를 나타내는 (N×N) 중복 매트릭스 D를 하기의 <수학식 10>과 같이 생성할 수 있다.(S610)
상기 중복 매트릭스 D는 대칭 매트릭스(symmetric matrix)이므로 상위 혹은 하위 삼각형(triangular) 부분의 값들만 계산하여 생성이 가능하다.
상기 N개의 인공위성들을 포함하는 상기 중복 매트릭스 D에서 n개의 인공위성들을 선택한다고 할 때 k(=N-n)개의 인공위성들이 상기 중복 매트릭스 D로부터 제거되어야 한다. 제거하고자 하는 인공위성들을 식별하기 위한 변수 m을 1로 설정하고(S615) 상기 중복 매트릭스 D에 포함된 인공위성들을 식별하기 위한 변수 i를 1로 설정하면(S620) 상기 중복 매트릭스 D에서 i번째 인공위성에 대한 중복도 Ji는 하기의 <수학식 11>에 의해 구해진다.(S625)
즉 상기 중복 매트릭스 D의 구성요소 dij는 losi와 losj사이 각도의 코사인 값을 나타내므로 상기 중복 매트릭스 D의 한 행 또는 한 열을 이루는 구성요소들을 제곱하여 더함으로써 해당하는 행 또는 열의 중복도를 구할 수 있다. 이는 상기 <수학식 11>의 괄호 안에서을 제외한 요소들(2×, -1)은 상호 비교에 영향을 미치지 않으므로 생략할 수 있기 때문이다.
상기 변수 i를 1만큼씩 증가시켜가면서(S630) 상기 i가 N-m+1에 도달할 때까지(S635) 상기 과정(S625)을 반복하면 중복 매트릭스 D의 모든 행 또는 모든 열에 대한 중복도 값들이 구해진다.
상기 구해진 모든 중복도 값들을 상호 비교하면 최대의 중복도가 하기의 <수학식 12>와 같이 구해진다.(S640)
그러면 상기 중복 매트릭스 D에서 상기 최대의 중복도 Jk1을 포함하는 k1에 해당하는 행 및 열을 삭제하여 재구성된 (N-m×N-m) 중복 매트릭스 D'가 생성된다.(S645) 이는 특정 인공위성을 고려하지 않으면 이로 인해 다른 인공위성들의 중복도 값에도 변화가 생기기 때문에 이를 고려하기 위함이다. 예를 들어 두 개의 인공위성들이 서로 근접해 있을 때 상기 두 인공위성들의 중복도 값은 매우 높다. 이때 하나의 인공위성을 제거한 후 중복 매트릭스를 재구성하지 않으면 두 개의 인공위성이 모두 제거된다는 문제가 생기게 될 것이다.
이후 상기 변수 m을 1만큼씩 증가시켜가면서(S650) 상기 m이 k에 도달할 때까지(S655) 상기 과정(S620) 내지 과정(S645)을 반복하면 k개의 행 및 열이 삭제되고 n개의 행 및 열이 남겨진 (n×n) 중복 매트릭스가 구해진다. 이 과정들은 하기의 <수학식 13>과 <수학식 14>로 나타내었다.
여기서 상기 Ji'는 i번째 인공위성에 대하여 상기 재구성된 중복 매트릭스 D'에서 구해진 중복도 값이며, 상기 Jk2'는 상기 재구성된 중복 매트릭스 D'에서 구해진 최대의 중복도 값을 나타낸다. 이 경우 k2에 해당하는 행과 열이 상기 재구성된 중복 매트릭스 D'에서 제거된다.
최종적으로 구해진 상기 (n×n) 중복 매트릭스는 최종적으로 사용될 인공위성 리스트가 된다. 따라서 상기 (n×n) 중복 매트릭스에 속하는 인공위성들은 최적 인공위성으로서 선택되고(S660) 상기 선택된 인공위성들에 GPS 수신기의 채널이 할당된다.(S665)
다른 바람직한 실시예로서 하나의 인공위성이 제거될 때마다 중복 매트릭스를 재구성하는 대신 하기의 <수학식 15>를 이용하면 간단하게 상기 Ji'를 구할 수 있다.
이미 언급한 바와 같이 본 발명에서는 i번째 인공위성에 대한 중복도 Ji에서 최대의 중복도(JiK)를 가지는 하나의 인공위성만을 제거한다. 즉, 원하는 개수의 인공위성들이 남겨질 때까지 상기 <수학식 15>를 반복하여 계산한다.
이미 언급한 바와 같이 본 발명에서는 최대의 중복도를 가지는 하나의 인공위성만을 제거하는 동작을 반복한다. 이는 상기 중복도가 인공위성들의 쌍(Jij)을 이용하여 계산되기 때문이다. 이하, 관측가능한 인공위성들의 리스트에서 중복도에 따라 복수개의 인공위성들을 동시에 제거하는 방법과, 하나씩 제거하는 방법을 비교하여 도면을 참조하여 설명한다.
도 9는 2차원으로 간략화한 4개의 LOS 벡터들 θ1(=-5.1°), θ2(=5.0°),θ3(=80°), θ4(=100°)를 나타낸 것이다. 여기서 θi의 값은 GPS 수신기로부터 i번째 인공위성으로 향하는 LOS 벡터의 방향각을 나타낸다. 이들에 대해 2개의 최적 LOS 벡터들을 선택한다고 하면 종래의 최적선택방법은 상기 θ1과 상기 θ3을 선택한다. 그러나 이 방법은4C2개의 부분조합들 각각에 대해 GDOP를 계산하여야 한다.
이에 비해 중복도에 따른 방법을 사용하면, 상기 LOS 벡터들에 대해 계산된 중복도는 도 10의 (가) 및 도 11의 (가)에 나타낸 바와 같이 각각 0.089, 0.088, -0.085, -0.083이다. 여기서 최대의 중복도를 가지는 2개의 벡터들을 동시에 선택하게 되면 도 10의 (나)에 나타낸 바와 같이 상기 θ1과 상기 θ2가 제거된다. 이러한 경우 남겨진 벡터들인 상기 θ3과 상기 θ4를 이용한 위치 해의 오차를 나타내는 GDOP(Geometric Dilution Of Precision) 또는 PDOP(Position Dilution Of Precision)를 구하면 17.1로 상기한 최적선택방법에 비해 매우 크다.
그러나 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 1개의 벡터씩 순차적으로 선택하면, 최대의 중복도 0.089를 가지는 상기 θ1이 먼저 제거되고 이에 따라 남겨진 LOS 벡터들 상기 θ2, 상기 θ3, 상기 θ4에 대해 다시 계산된 중복도는 도 11의 (나)에 나타낸 바와 같이 -0.858, 0.900, 0.7812가 된다. 이들 중에서 최대의 중복도 0.900을 가지는 상기 θ3이 제거되면, 도 11의 (다)와 같이 남겨진 벡터들, 즉 상기 θ2와 상기 θ4에 따른 PDOP는 2.0153으로서 상기한 최적선택방법에 비해 보다 적은연산량으로 매우 근접한 효과를 얻을 수 있다.
도 12는 본 발명에 따른 위성선택과 최적위성선택에 필요한 연산량을 비교하여 나타낸 것이다. 이는 임의 시뮬레이션의 결과로서 생성된 것으로서, 상기 시뮬레이션 환경에서는, 최저 7개에서 최고 15개의 가시위성들 중에서 6개의 위성을 선택한다. 도시한 바와 같이 본 발명에 의한 위성선택("Quasi-Optimal"이라 표현함) 방법은 최적위성선택(Optimal) 방법에 비해 10-1000배 가량 연산(floating point operation)의 수가 적다. 평균적으로 총 가시위성의 수가 10 내지 12개이면, 6개의 위성 선택 시, 보통 100 분의 1정도로 연산량을 줄일 수 있다.
예를 들어 10개의 가시위성들 중에서 6개의 인공위성들을 선택한다고 할 때, 최적위성선택에서는10C6=210개의 부분조합들 각각에 대하여 GDOP 값을 구해야 한다. 이는 각각 210번의 매트릭스 곱셈(matrix multiplication)과 매트릭스 반전(matrix inversion)과 스칼라 합산(scalar addition) 연산이 수행되어야 함을 의미한다. 이와 대조적으로 본 발명에 따른 위성선택에서는 단지 한번의 매트릭스 곱셈과 몇 번의 스칼라 합/감산(scalar addition/subtraction) 만으로 최적의 인공위성들을 선택할 수 있다.
도 13은 GPS 수신기에서 사용되는 채널의 수, 즉 인공위성들의 개수에 따른 GDOP의 변화를 보인 것이다. 여기서 총 13개의 가시위성들이 관측 가능하고 이들 중 채널의 수에 따라 4개 내지 13개의 인공위성들이 선택될 수 있다. 최악의 선택이 이루어진다면 채널의 수가 감소함에 따라 PDOP가 매우 큰 폭으로 증가하며 이는허용 가능한 오차 범위 내에서 상대적으로 많은 채널들이 필요함을 의미한다. 많은 하드웨어 채널들의 필요는 GPS 수신기의 부피를 증가시키는 원인이 된다.
이에 비해 본 발명에 따라 최적의 선택이 이루어진다면 채널들의 수가 감소한다 할지라도 PDOP의 변화가 비교적 적다. 6개의 위성이 사용되는 경우와 9개의 위성이 사용되는 경우에 있어 PDOP의 차이는 0.35에 불과하다. 이는 보다 적은 하드웨어 채널들을 사용하여 원하는 오차 범위를 만족시킬 수 있으며, 이에 따라 위치 해를 구하는데 필요한 매트릭스 연산 및 벡터 연산을 생략 가능하게 되어 메모리 사용량이 감소되고 결과적으로 GPS 수신기의 용적을 감소시킬 수 있게 된다. 더욱이 보다 적은 개수의 하드웨어 채널들을 사용하게 되면 제어부에서 위치 해를 계산함에 있어서도 연산량을 감소시킬 수 있다.
도 14는 본 발명에 따른 위성선택에 의한 GDOP의 분포를 나타낸 그래프이다. 이는 임의 시뮬레이션의 결과로서 생성된 것으로서, 상기 시뮬레이션 환경에서는, 10개의 가시위성이 3차원적으로 사용자를 중심으로 임의 분포되어 있고 이중 6개의 위성들이 사용 가능하다. 여기서 파라미터 ζ는 GDOP가 최적선택방법에 따라 구해진 GDOP에서 얼마나 벗어나 있는지를 나타내는 것으로서로 정해진다. 상기 ζ가 1에 가까울수록 최적에 가까운 결과를 보이는 것이다.
상기 도 14의 (나)는 최고앙각선택(highest elevation selection) 방법을 사용한 경우의 GDOP 분포를 나타낸 것으로서 도시한 바와 같이 대부분의 경우 GDOP는 최적선택방법의 GDOP에 비하여 1 내지 3배 이상 높게 나타나며 최악의 경우 3500%높게 나타났다. 이에 비하여 도 14의 (가)는 본 발명에 따른 위성선택 방법을 사용한 경우의 GDOP 분포를 나타낸 것으로서 거의 대부분의 경우 GDOP는 최적선택방법의 GDOP(즉 1)와 완전히 일치하였으며 최악의 경우라 할지라도 단지 23% 정도 상승한 것에 그쳤다.
전술한 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
이상에서 상세히 설명한 바와 같이 동작하는 본 발명에 있어서, 개시되는 발명중 대표적인 것에 의하여 얻어지는 효과를 간단히 설명하면 다음과 같다.
본 발명은 이동 단말기 등에서 위성을 선택하는데 있어 연산량을 최소화하여 프로세서 사용을 최소화함과 동시에 최적 또는 최적에 매우 근사한 원하는 수의 인공위성 집합을 최단시간 내에 선택할 수 있다. 따라서 최적의 기하학적 배열(geometry)을 이루는 소수 인공위성들을 사용할 수 있으므로 GPS 수신기에서 필요한 하드웨어(연산회로, 메모리 등)의 개수를 줄일 수 있다. 이로써 GPS 수신기를 소형화하고 이를 휴대 단말기에 내장하는 것이 가능하다.

Claims (11)

  1. 위치확인 대상의 위치를 결정하기 위해 GPS(Global Positioning System) 인공위성들을 선택하는 방법에 있어서,
    인공위성들의 좌표들을 포함하는 인공위성 리스트를 생성하는 제1 과정과,
    상기 인공위성 리스트에 포함되는 인공위성들의 중복도 값들을 계산하고 상기 계산결과에 따라 최대의 중복도 값을 가지는 적어도 하나의 인공위성을 상기 인공위성 리스트에서 제거하는 제2 과정과,
    상기 인공위성 리스트에 원하는 개수의 인공위성들이 남겨지면, 상기 인공위성 리스트에 남겨진 인공위성들에게 GPS 수신기 채널들을 할당하는 제3 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 상기 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 제2 과정은,
    상기 인공위성 리스트에 포함되는 인공위성들의 중복도 값들을 계산하는 제1 단계와,
    상기 계산결과에 따라 최대의 중복도 값을 가지는 하나의 인공위성을 상기 인공위성 리스트에서 제거하여 상기 인공위성 리스트를 재구성하는 제2 단계와,
    상기 재구성된 인공위성 리스트에 원하는 개수의 인공위성들이 남겨질 때까지 상기 재구성된 인공위성 리스트에 대하여 상기 제1 단계와 상기 제2 단계를 반복하여 수행하는 제3 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 상기 방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 중복도 값들은, 하기의 <수학식 16>에 의하여 계산됨을 특징으로 하는 상기 방법.
    여기서 상기 Ji는 i번째 인공위성의 중복도 값이고, 상기 N은 상기 인공위성 리스트에 포함되는 인공위성들의 개수이고, 상기 θij는 상기 GPS 수신기로부터 i번째 인공위성으로의 LOS(Line Of Sight) 벡터와 j번째 인공위성으로의 LOS 벡터 사이의 각도임.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 제2 과정은,
    상기 인공위성 리스트에 포함되는 인공위성들 각각에 대하여 다른 모든 인공위성들과의 사이 각도의 코사인 값으로 구성되는 중복 매트릭스를 생성하는 제1 단계와,
    상기 중복 매트릭스의 한 행 또는 한 열을 이루는 모든 구성요소들을 제곱하여 더함으로써 해당하는 인공위성의 중복도 값을 계산하는 제2 단계와,
    상기 중복 매트릭스의 모든 행들 또는 모든 열들에 대하여 계산된 중복도 값들을 상호 비교하는 제3 단계와,
    상기 계산결과에 따라 최대의 중복도 값에 해당하는 행 및 열을 상기 중복 매트릭스에서 제거하여 상기 중복 매트릭스를 재구성하는 제4 단계와,
    상기 재구성된 중복 매트릭스에 원하는 개수의 인공위성들이 남겨질 때까지 상기 재구성된 중복 매트릭스에 대하여 상기 제2 단계 내지 상기 제4 단계를 반복하여 수행하는 제5 단계와,
    상기 재구성된 중복 매트릭스에 원하는 개수의 인공위성들이 남겨지면 상기 중복 매트릭스에 남겨진 인공위성들로 상기 인공위성 리스트를 갱신하는 제6 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 상기 방법.
  5. 위치확인 대상의 위치를 결정하기 위해 GPS(Global Positioning System) 인공위성들을 선택하는 방법에 있어서,
    유효한 인공위성들의 좌표들을 포함하는 인공위성 리스트를 생성하는 제1 과정과,
    상기 인공위성 리스트에 포함되는 인공위성들의 중복도 값들을 계산하는 제2 과정과,
    상기 계산결과에 따라 최대의 중복도 값을 가지는 하나의 인공위성을 상기 인공위성 리스트에서 제거하여 상기 인공위성 리스트를 재구성하는 제3 과정과,
    상기 재구성된 인공위성 리스트에 원하는 개수의 인공위성들이 남겨질 때까지 상기 재구성된 인공위성 리스트에 대하여 상기 제2 과정과 상기 제3 과정을 반복하여 수행하는 제4 과정과,
    상기 인공위성 리스트에 원하는 개수의 인공위성들이 남겨지면, 상기 인공위성 리스트에 남겨진 인공위성들에게 GPS 수신기 채널들을 할당하는 제4 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 상기 방법.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 중복도 값들은, 하기의 <수학식 17>에 의하여 계산됨을 특징으로 하는 상기 방법.
    여기서 상기 Ji는 i번째 인공위성의 중복도 값이고, 상기 N은 상기 인공위성 리스트에 포함되는 인공위성들의 개수이고, 상기 θij는 상기 GPS 수신기로부터 i번째 인공위성으로의 LOS(Line Of Sight) 벡터와 j번째 인공위성으로의 LOS 벡터 사이의 각도임.
  7. 위치확인 대상의 위치를 결정하기 위해 GPS(Global Positioning System) 인공위성들을 선택하는 장치에 있어서,
    GPS 인공위성들에게 할당된 채널들을 통해 무선 신호를 수신하는 무선 처리부와,
    상기 수신된 무선 신호를 처리하는 디지털 처리부와,
    상기 채널들을 할당할 인공위성들을 선택하고 상기 디지털 처리부의 처리결과를 이용하여 위치 해를 계산하는 제어부와,
    상기 제어부에서 실행되는 동작 프로그램을 저장하는 메모리부를 포함하여 구성되며,
    상기 제어부는,
    유효한 인공위성들의 좌표들을 포함하는 인공위성 리스트를 생성하며,
    상기 인공위성 리스트에 포함되는 인공위성들의 중복도 값들을 계산하고 상기 계산결과에 따라 최대의 중복도 값을 가지는 적어도 하나의 인공위성을 상기 인공위성 리스트에서 제거하며,
    상기 인공위성 리스트에 원하는 개수의 인공위성들이 남겨지면, 상기 인공위성 리스트에 남겨진 인공위성들에게 채널들을 할당하는 것을 특징으로 하는 상기 장치.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 인공위성 리스트에 포함되는 인공위성들의 중복도 값들을 계산하며,
    상기 계산결과에 따라 최대의 중복도 값을 가지는 하나의 인공위성을 상기 인공위성 리스트에서 제거하여 상기 인공위성 리스트를 재구성하며,
    상기 재구성된 인공위성 리스트에 원하는 개수의 인공위성들이 남겨질 때까지 상기 재구성된 인공위성 리스트에 대하여 중복도 값들을 반복적으로 계산하고 그 계산 결과에 따라 최대의 중복도 값을 가지는 인공위성을 상기 재구성된 인공위성 리스트에서 제거하는 것을 특징으로 하는 상기 장치.
  9. 제 7 항 또는 제 8 항에 있어서, 상기 중복도 값들은, 하기의 <수학식 18>에 의하여 계산됨을 특징으로 하는 상기 장치.
    여기서 상기 Ji는 i번째 인공위성의 중복도 값이고, 상기 N은 상기 인공위성 리스트에 포함되는 인공위성들의 개수이고, 상기 θij는 상기 GPS 수신기로부터 i번째 인공위성으로의 LOS(Line Of Sight) 벡터와 j번째 인공위성으로의 LOS 벡터 사이의 각도임.
  10. 위치확인 대상의 위치를 결정하기 위해 GPS(Global Positioning System) 인공위성들을 선택하는 장치에 있어서,
    GPS 인공위성들에게 할당된 채널들을 통해 무선 신호를 수신하는 무선 처리부와,
    상기 수신된 무선 신호를 처리하는 디지털 처리부와,
    상기 채널들을 할당할 인공위성들을 선택하고 상기 디지털 처리부의 처리결과를 이용하여 위치 해를 계산하는 제어부와,
    상기 제어부에서 실행되는 동작 프로그램을 저장하는 메모리부를 포함하여 구성되며,
    상기 제어부는,
    유효한 인공위성들의 좌표들을 포함하는 인공위성 리스트를 생성하며,
    상기 인공위성 리스트에 포함되는 인공위성들의 중복도 값들을 계산하며,
    상기 계산결과에 따라 최대의 중복도 값을 가지는 하나의 인공위성을 상기 인공위성 리스트에서 제거하여 상기 인공위성 리스트를 재구성하며,
    상기 재구성된 인공위성 리스트에 원하는 개수의 인공위성들이 남겨질 때까지 상기 재구성된 인공위성 리스트에 대하여 중복도 값들을 반복적으로 계산하고 그 계산결과에 따라 최대의 중복도 값을 가지는 하나의 인공위성을 제거하며,
    상기 인공위성 리스트에 원하는 개수의 인공위성들이 남겨지면, 상기 인공위성 리스트에 남겨진 인공위성들에게 GPS 수신기 채널들을 할당하는 것을 특징으로 하는 상기 장치.
  11. 제 10 항에 있어서, 상기 중복도 값들은, 하기의 <수학식 19>에 의하여 계산됨을 특징으로 하는 상기 장치.
    여기서 상기 Ji는 i번째 인공위성의 중복도 값이고, 상기 N은 상기 인공위성 리스트에 포함되는 인공위성들의 개수이고, 상기 θij는 상기 GPS 수신기로부터 i번째 인공위성으로의 LOS(Line Of Sight) 벡터와 j번째 인공위성으로의 LOS 벡터 사이의 각도임.
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