WO2018139771A2 - 고정확도의 무선 측위 방법 및 장치 - Google Patents

고정확도의 무선 측위 방법 및 장치 Download PDF

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WO2018139771A2
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전영민
김재헌
유보선
신범주
방재원
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    • H04W64/006—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management with additional information processing, e.g. for direction or speed determination
    • 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
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W88/00—Devices specially adapted for wireless communication networks, e.g. terminals, base stations or access point devices
    • H04W88/18—Service support devices; Network management devices

Definitions

  • a wireless positioning method and apparatus capable of estimating a location of a mobile node using a wireless signal.
  • the Global Navigation Satellite System is a system for estimating the position of moving objects around the earth using radio waves from satellites orbiting space orbits. It is widely used in navigation apparatus of ships, aircrafts, etc.
  • Typical examples of GNSS include Global Positioning System (GPS) in the United States, GLONASS in Russia, Galileo in Europe, and Qasis-Zenith Satellite System (QZSS) in Japan.
  • GPS Global Positioning System
  • QZSS Qasis-Zenith Satellite System
  • GNSS cannot be positioned in an indoor space where radio waves transmitted from satellites cannot reach, and there is a problem in that positioning accuracy is severely degraded in the city center due to radio wave blocking and reflection by high-rise buildings.
  • Wireless communication may be classified into near field communication and wide area communication.
  • Representative examples of short-range wireless communication include Wi-Fi, Bluetooth, and Zigbee.
  • Representative examples of wide area wireless communication include 3G, 3G, and 4G. Etc. can be mentioned.
  • Long Term Evolution (LTE) is a kind of 4G wireless communication. Short-range signals such as Bluetooth and ZigBee are not suitable for positioning because of the temporary occurrence and disappearance of the indoor space according to the user's needs.
  • LTE Long Term Evolution
  • Wi-Fi Wireless Fidelity
  • Typical positioning techniques using Wi-Fi signals include triangulation techniques and fingerprint techniques.
  • the triangulation technique estimates the position by measuring the received signal strength (RSS) of three or more access points (APs) and converting them into distances.
  • RSS received signal strength
  • APs access points
  • the fingerprint technique is mainly used in indoor spaces.
  • This technique divides the interior space into a lattice structure and builds a radio map by collecting and databaseting signal strength values in each unit area. In this way, in the state where the radio map is constructed, the intensity of the signal received at the user's location is compared with the data of the radio map to estimate the user's location.
  • This method has the advantage of very high positioning accuracy compared to triangulation method because it collects data reflecting indoor space characteristics. It is reported that the wireless environment is good and the indoor space is finely divided to collect a lot of signals, and thus the positioning accuracy is improved, which can be improved up to 2-3 meters.
  • the fingerprint technique performs relatively accurate positioning when there is little difference between the signal strength collected at the time of constructing the radio map and the signal strength collected at the time of performing the positioning.
  • changes in the wireless environment such as signal interference between communication channels, expansion of access points, breakdowns or obstacles that occur frequently in the real world lead to the collection of signal strengths that differ from the data of radio maps constructed in the past. This will seriously affect accuracy.
  • various attempts have been made to increase the positioning accuracy by applying K-Nearbor (KNN), particle filter, etc. to the fingerprint technique.
  • the fingerprint technique cannot be used alone in a vehicle navigation system or autonomous driving that requires positioning services for all areas of the outdoors and indoors. It has a natural limitation. LTE signal is distributed evenly throughout the indoor and outdoor, but there is a limit to increase the positioning accuracy due to the large area where the change in signal strength is not large. As a result, the positioning service using LTE signals remains at a level that roughly informs the user's location, and there are still many problems to be used for vehicle navigation systems or autonomous driving where positioning errors can lead to accidents.
  • a high accuracy wireless positioning method and apparatus capable of estimating a position are provided.
  • the present invention provides a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for executing the above-described wireless positioning method on a computer.
  • the present invention is not limited to the above-described technical problems, and other technical problems may be derived from the following description.
  • Wireless positioning method comprises the steps of measuring the strength of at least one signal transmitted from at least one fixed node; Estimating the relative position of the mobile node; Generating a change pattern of at least one signal strength according to a relative change in the position of the mobile node over a plurality of time points from the measured at least one signal strength and the relative position of the estimated mobile node; And estimating an absolute position of the mobile node based on a comparison between the generated change pattern of the signal strength and a map in the form of a distribution pattern of signal strength in an area where the mobile node is located.
  • the change pattern of the at least one signal strength is a change pattern of at least one signal strength represented by a continuous sequence of the strengths of at least one signal received a plurality of times at a plurality of relative positions of the mobile node estimated at the plurality of time points.
  • Generating a change pattern of the at least one signal strength generates a pattern of the at least one signal strength currently received from the measured at least one signal strength and the relative position of the estimated mobile node, wherein the generated at least The change pattern of the at least one signal strength may be generated by successively arranging a pattern of one signal to a pattern of at least one signal received before the reception time.
  • the generating of the change pattern of the at least one signal strength may include pattern data representing a pattern of at least one signal strength received from the at least one fixed node at the estimated relative position and the estimated relative position before the relative position estimation.
  • the change pattern of the at least one signal strength may be generated by accumulating the pattern data of the position.
  • the generating of the change pattern of the at least one signal strength may generate the pattern data from spatial domain data representing the measured signal strengths in association with the estimated relative position.
  • the wireless positioning method may further include generating time domain data representing the measured signal strengths in association with one point in time; And converting the generated temporal domain data into the spatial domain data.
  • the one time point may be a reception point of each signal
  • the measured relative position may be a relative position of the mobile node estimated at the reception point of each signal. If the distance difference between the estimated relative position and the relative position of the mobile node estimated immediately before the estimation of the relative position is within a distance corresponding to a resolution unit of coordinates for indicating the relative position of the mobile node, the estimated relative position Accumulation of pattern data representing a pattern of at least one signal strength received from the at least one fixed node may be omitted.
  • the radio location method further includes estimating a relative position of the mobile node relative to the estimated absolute position of the mobile node after estimating the absolute position of the mobile node, and after the plurality of viewpoints, the absolute position of the mobile node.
  • a change pattern of at least one signal strength may be generated according to a relative change in the position of the mobile node from the relative position of the mobile node estimated with respect to the position.
  • the wireless positioning method further comprises the step of searching for a portion having a pattern most similar to the change pattern of the at least one signal strength in the map by comparing the change pattern of the at least one signal strength with the map,
  • the estimating the absolute position of the mobile node may estimate the absolute position of the map indicated by the retrieved portion as the absolute position of the mobile node.
  • the estimating an absolute position of the mobile node may estimate an absolute position corresponding to the estimated relative position among a plurality of absolute positions of the retrieved portion as an absolute position of the mobile node.
  • the generating of the change pattern of the at least one signal strength may include mapping an ID of one fixed node to a first coordinate axis of a multidimensional space, mapping a relative position of the mobile node to a second coordinate axis, and mapping a third coordinate axis to a third coordinate axis.
  • a geometrical graph of a change in at least one signal strength according to a relative change in position of the mobile node in a manner of displaying a dot at a point in a multidimensional space determined by mapping an intensity of a signal transmitted from one of the fixed nodes. It is possible to create a pattern in the form of a surface.
  • the method of wireless positioning further comprises extracting a portion of a surface having a shape most similar to the surface shape in the map by comparing the surface-shaped pattern with the map, and estimating an absolute position of the mobile node. May estimate the absolute position of the map indicated by the retrieved surface portion as the absolute position of the mobile node.
  • the estimating an absolute position of the mobile node may include an absolute position of a portion having a shape most similar to a shape of the estimated relative position among the plurality of absolute positions of the extracted surface portion as the absolute position of the mobile node. It can be estimated.
  • the wireless positioning method may further include selecting at least one cluster among clusters of all regions where a positioning service is provided based on the received at least one signal; And extracting map data representing the map from a radio map in which distribution data of signal strengths of all regions are recorded.
  • a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for executing the wireless positioning method on a computer.
  • Wireless positioning device includes a signal processor for measuring the strength of at least one signal transmitted from at least one fixed node; A relative position estimator for estimating a relative position of the mobile node; A pattern generator configured to generate a change pattern of at least one signal strength according to a relative change of the position of the mobile node over a plurality of viewpoints from the measured at least one signal strength and the relative position of the estimated mobile node; And an absolute position estimating unit estimating an absolute position of the mobile node based on a comparison between the generated change pattern of the signal strength and a map in the form of a distribution pattern of signal strength in the region where the mobile node is located. do.
  • the wireless positioning apparatus may further include a sensor unit detecting a movement of the mobile node, and the relative position estimating unit may estimate a relative position of the mobile node from a value of an output signal of the sensor unit.
  • the radio positioning apparatus further includes a buffer for accumulating pattern data generated by the pattern generator, wherein the pattern generator is configured to generate at least one signal strength received from the at least one fixed node at the estimated relative position.
  • the change pattern of the at least one signal strength may be generated by accumulating and storing pattern data representing a pattern in the pattern data stored in the buffer.
  • the conventional radio positioning technique estimates the absolute position of the mobile node using the strength of at least one signal currently received, when a signal strength different from the signal strength collected at the time of constructing the radio map is measured due to a change in radio environment, It is very likely that the current position of the mobile node will be estimated as another adjacent position rather than its actual position.
  • the present invention estimates the absolute position of the mobile node using the change pattern of at least one signal strength according to the relative change of the position of the mobile node over a plurality of viewpoints, the present invention is hardly affected by the change in the wireless environment. Compared with the conventional wireless positioning technology, the positioning error due to the change in the wireless environment is greatly reduced.
  • At least one signal strength according to the relative change in the position of the mobile node over a plurality of time points is obtained. Since the absolute position of the mobile node is estimated using the change pattern, the position of the mobile node can be estimated accurately. Even if there is little change in signal strength between positioning points adjacent to each other on the moving path of the mobile node, within the moving distance corresponding to the length of the change pattern of the signal strength used in the positioning of the present invention, This is because the strength of the LTE signal changes sufficiently to enable accurate position estimation.
  • the position of the mobile node can be accurately estimated by using the LTE signal having little change in signal strength between measurement points on the moving path, it is possible to provide a wireless positioning service that can cover both the indoor and outdoor areas. It can be done. As a result, it is possible to provide a vehicle navigation system capable of both indoor and outdoor positioning or wireless positioning service for autonomous driving, thereby replacing GPS, which is most widely used as a vehicle navigation system but cannot be indoor positioning.
  • the positioning error of the conventional algorithm according to the comparison of the numerical values of the signal strength distributed in the map can be blocked at the source, so that the positioning accuracy of the mobile node can be greatly improved. Since the change in the radio environment at the current position of the mobile node has little effect on the overall shape of the surface, it is currently received when retrieving the portion of the surface that most closely resembles the surface shape of the three-dimensional pattern within the map represented by the map data. Due to the error in signal strength, it is very unlikely that the surface portion that is intended to be extracted will be extracted from another surface portion.
  • FIG. 1 is a block diagram of a wireless communication system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a configuration diagram of a radio positioning device of the mobile node 1 shown in FIG. 1.
  • FIG. 3 is a flowchart of a wireless positioning method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a view for explaining the principle of pattern formation in step 320 of FIG.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an experimental result of pattern formation in step 320 of FIG. 3.
  • step 320 is a detailed flowchart of step 320 illustrated in FIG. 3.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a three-dimensional spatial coordinate system for generating a change pattern of signal strength used for radio positioning according to the present embodiment.
  • FIG. 8 is a table showing accumulation of pattern data used for wireless positioning according to the present embodiment in a table form.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example in which a change pattern of signal strength used for radio positioning according to the present embodiment is generated.
  • 10-11 illustrate examples in which the absolute position of the mobile node 1 is estimated according to the present embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating a comparison experiment result with respect to LTE positioning according to the prior art and the present embodiment.
  • mobile nodes such as a smart phone that is carried by a user and a navigation system that is mounted and moved in a vehicle.
  • mobile nodes such as a smart phone that is carried by a user and a navigation system that is mounted and moved in a vehicle.
  • AP access point
  • base station base station
  • fixed node including a communication device that is fixedly installed in a certain area and relays wireless communication of the mobile node. Let's do it.
  • an RF (Radio Frequency) signal transmitted from the fixed node will be referred to simply as a "signal”.
  • An embodiment of the present invention to be described below relates to a wireless positioning method and apparatus for providing a positioning service using a wireless signal such as a Wi-Fi signal, a Long Term Evolution (LTE) signal, etc.
  • the position of the mobile node can be estimated with high accuracy even when positioning using a wireless signal, for example, an LTE signal, with little change in signal strength over a large area.
  • a high accuracy wireless positioning method and apparatus will be referred to simply as “wireless positioning method” and "wireless positioning device”.
  • the wireless communication system includes a plurality of mobile nodes 1, a plurality of fixed nodes 2, and a positioning server 3.
  • Each of the plurality of mobile nodes 1 performs a wireless communication with another node through at least one kind of wireless communication network while being carried by a user or mounted in a vehicle.
  • each mobile node 1 performs wireless communication through at least two types of wireless communication networks, for example, a Wi-Fi network and an LTE network.
  • Each of the plurality of fixed nodes 2 relays wireless communication of each mobile node 1 so that each mobile node 1 can access a wireless communication network and perform wireless communication with another node.
  • the fixed node may be an access point when the mobile node 1 performs wireless communication through a Wi-Fi network, and the fixed node may be a base station when performing wireless communication through an LTE network.
  • the positioning server 3 provides each mobile node 1 with a portion of the radio map for radio positioning according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a configuration diagram of a radio positioning device of the mobile node 1 shown in FIG. 1.
  • the wireless positioning device of the mobile node 1 illustrated in FIG. 1 includes a wireless communication unit 10, a sensor unit 20, a buffer 30, a scan unit 11, a signal processing unit 12, Relative position estimator 13, domain transformer 14, pattern generator 15, cluster selector 16, map loader 17, comparator 18, and absolute position estimator 19 It is composed.
  • Those skilled in the art to which the present embodiment pertains may implement these components in hardware that provides a specific function, or the software providing the specific function may be implemented in a combination of a memory, a processor, a bus, and the like. It is understood that it may be.
  • Each component described above is not necessarily implemented as separate hardware, and several components may be implemented by a combination of common hardware, for example, a processor, a memory, a bus, and the like.
  • the mobile node 1 may be a smartphone carried by a user or may be a navigation system mounted on a vehicle.
  • the embodiment shown in FIG. 2 relates to a wireless positioning device.
  • the features of the present embodiment may be blurred. It is omitted.
  • Those skilled in the art to which the present embodiment pertains may understand that other components may be added in addition to the components shown in FIG. 2 when the mobile node 1 is implemented as a smartphone or a navigation system. have.
  • the wireless communication unit 10 transmits and receives a signal through at least one wireless communication network.
  • the sensor unit 20 is composed of at least one sensor for detecting the movement of the mobile node (1).
  • the buffer 30 is used for accumulating the pattern data generated by the pattern generator 15.
  • the sensor unit 20 may include an acceleration sensor for measuring the acceleration of the mobile node 1 and a gyro sensor for measuring the angular velocity of the mobile node 1.
  • the sensor type of the sensor unit 20 may vary depending on what kind of device the mobile node 1 is implemented. When the mobile node 1 is implemented as a smartphone, the sensor unit 20 may be composed of an acceleration sensor and a gyro sensor as described above.
  • the sensor unit 20 may be configured with an acceleration sensor and a gyro sensor as described above, and instead of such a sensor, an encoder, a geomagnetic sensor, or the like. May be used.
  • the radio positioning method according to the present embodiment is composed of the following steps executed by the radio positioning apparatus of the mobile node 1 shown in FIG.
  • the scan unit 11, the signal processor 12, the relative position estimator 13, the domain converter 14, the pattern generator 15, and the cluster selector illustrated in FIG. 2 will be described.
  • the map loader 17, the comparison unit 18, and the absolute position estimation unit 19 will be described in detail.
  • the scan unit 11 of the mobile node 1 receives at least one signal transmitted from at least one fixed node 2 by periodically scanning a frequency band of wireless communication through the wireless communication unit 10. .
  • the sampling rate of the time domain data to be described below is determined according to the length of the scan period of the scan unit 11.
  • the accuracy of the absolute position of the mobile node 1 estimated according to the present embodiment can be improved.
  • the scan period of the wireless communication unit 10 is preferably determined. Since the ID transmitted from a fixed node 2 carries the ID of the fixed node 2, the ID of the fixed node 2 can be known from the signal transmitted from the fixed node 2.
  • the wireless communication unit 10 receives one signal from one fixed node 2 through a scanning process. Done. If there are a plurality of fixed nodes 2 within the communicable range at the current position of the mobile node 1, the wireless communication unit 10 may scan the fixed nodes 2 from the plurality of fixed nodes 2 through a scanning process. A plurality of signals as many as) are received. 1 shows an example in which the mobile node 1 receives three signals from three fixed nodes 21, 22, 23. It can be seen that the other fixed node 24 is located outside the communicable range of the mobile node 1.
  • the mobile node 1 Since the present embodiment can be applied to a region where the wireless communication infrastructure is relatively well equipped, the mobile node 1 receives signals from a plurality of fixed nodes 2 mostly, but in some regions where the wireless communication infrastructure is weak, one fixed node is used. The signal of (2) may be received. On the other hand, when no signal is received in the scanning process, since the positioning itself according to the present embodiment is impossible, the mobile node 1 waits until it receives the signal of the fixed node 2.
  • step 120 the signal processor 12 of the mobile node 1 measures the strength of each signal received in step 110.
  • step 130 the signal processor 12 of the mobile node 1 generates time domain data indicating the signal strengths measured in step 120 in association with any one time point.
  • any one time point is used as information for distinguishing a signal received in step 110 from a signal previously received or a signal received thereafter.
  • This time point may be a reception time point of each signal.
  • the reception point of each signal may be a point in time at which the signal processor 12 reads the time of the internal clock of the mobile node 1 at the moment of receiving each signal from the wireless communication unit 10.
  • the signal processing unit 12 of the mobile node 1 may transmit an ID of the fixed node 2 that transmits each signal for each signal received in step 110, a reception time of each signal, and 120.
  • at least one set of signal strength surrounds the intensity of the signals measured in step as a set ⁇ RSS mn, ... ⁇ and generates a time-domain data, including the TD.
  • RSS stands for "Received Signal Strength”
  • TD stands for "Time Domain”
  • "m” in the subscript indicates the sequence number of the ID of the fixed node 2
  • "n" indicates each signal. Indicates the sequence number at the time of reception.
  • the scanning unit 11 scans the surrounding signals three times. If the scan unit 11 receives only one signal transmitted from the fixed node 2 having the second ID during the third signal scan, the time domain data includes only one signal strength set RSS 23 . If the scan unit 11 receives the signal sent from the fixed node 2 having the second ID and the signal sent from the fixed node 2 having the third ID when the third signal is scanned, the time domain data The signal strength sets RSS 23 and RSS 33 will be included.
  • the time domain data may be referred to as data that divides the strength of each signal measured in step 302 into an ID of the fixed node 2 that transmits each signal in the time domain and a reception time of each signal.
  • the reception time points of the plurality of signal strength sets ⁇ RSS mn , ... ⁇ TD included in the time domain data generated in step 130 are all the same. Accordingly, in order to reduce the length of time domain data, a plurality of fixed node IDs and a plurality of signal strengths may be arranged and pasted at one time point for signals collected at the same time point.
  • the time domain data can be represented in various formats in addition to the formats described above.
  • the relative position estimator 13 of the mobile node 1 periodically receives an output signal of the sensor unit 20.
  • the relative position estimating unit 13 of the mobile node 1 calculates the moving distance and the moving direction of the mobile node 1 from the value of the output signal of the sensor unit 20 received in step 210.
  • the relative position estimating unit 13 of the mobile node 1 may move the mobile node 1 to the previous position of the mobile node 1 based on the moving distance and the moving direction of the mobile node 1 calculated in step 220. Estimate the current relative position of the mobile node 1 relative to the previous position of the mobile node 1 by calculating the relative change in the current position of.
  • the previous position of the mobile node 1 becomes the reference point of the cluster to be described below when the radio positioning method according to the present embodiment is first executed, and after the relative position with respect to the reference point is estimated,
  • the estimated relative position is immediately before the relative position to be estimated.
  • the reception time of each signal is replaced with the relative position of the mobile node 1 at the reception time.
  • the government 13 preferably calculates the relative position of the mobile node 1 periodically in synchronization with the scan period of the scan unit 11.
  • the relative position estimating unit 13 may calculate the relative position of the mobile node 1 at a period shorter than the scan period of the scanning unit 11.
  • the mobile node 1 since the sensor type of the sensor unit 20 may vary depending on what kind of device the mobile node 1 is implemented, the mobile node 1 may be used to estimate the relative position of the mobile node 1. Different navigation algorithms may be used depending on the type of device.
  • the relative position estimating unit 13 may estimate the relative position of the mobile node 1 using a PDR (Pedestrian Dead Reckoning) algorithm.
  • the relative position estimating unit 13 calculates the moving distance of the mobile node 1 by integrating the value of the output signal of the acceleration sensor of the sensor unit 20, and the gyro sensor of the sensor unit 20.
  • the moving direction of the mobile node 1 can be calculated by integrating the value of the output signal.
  • the relative position estimating unit 13 can estimate the relative position of the mobile node 1 using a dead reckoning algorithm.
  • the relative position estimating unit 13 may calculate the moving distance and the moving direction of the mobile node 1 by attaching the acceleration sensor and the gyro sensor of the sensor unit 20 to the wheel of the vehicle.
  • the relative position estimating unit 13 When executed again after the radio positioning method shown in FIG. 3 is executed, the relative position estimating unit 13 performs the estimated movement in step 520 after the estimation of the absolute position of the mobile node 1 in step 520, which will be described below.
  • the relative position of the mobile node relative to the absolute position of node 1 is estimated. Therefore, after the change pattern of at least one signal strength is generated according to the relative change of the position of the mobile node 1 over a plurality of viewpoints in operation 320, that is, the absolute position of the mobile node 1 after the plurality of viewpoints.
  • a change pattern of at least one signal strength is generated according to a relative change in the position of the mobile node 1 from the relative position of the mobile node estimated with respect to.
  • the relative position of the mobile node 1 is not continuously estimated based on the previous relative position of the mobile node 1, but when the relative position of the mobile node 1 is replaced with the absolute position, Since it is estimated based on the absolute position, the section to which the relative position estimation of the mobile node 1 is applied becomes very short, so that the absolute position error of the mobile node 1 due to the accumulation of the error of the relative position due to the repetition of the relative position estimation is almost It does not occur.
  • the PDR and DR algorithms for estimating the relative position of the mobile node 1 estimate the relative position of the mobile node 1 through the integration of the output signal value of the sensor, the relative of the mobile node 1 is relative. As the position estimation is repeated, the error of the relative position of the mobile node 1 accumulates. Accordingly, as the interval to which the relative position estimation of the mobile node 1 is applied increases, the error of the relative position of the mobile node 1 increases.
  • the accuracy of positioning according to the present embodiment is much higher than that of a technique incorporating a relative position estimation algorithm such as PDR and DR in a conventional radio positioning technique.
  • the absolute position of the mobile node 1 After the absolute position of the mobile node 1 is estimated according to the present embodiment, the absolute position may be estimated for each relative position of the mobile node 1 estimated later, and then the relative position of the estimated mobile node 1 is estimated. After estimating a plurality of times, one absolute position may be estimated. In the former case, after the absolute position of the mobile node 1 is estimated, the previous position of the mobile node 1 is always the estimated absolute position immediately before the relative position to be estimated currently. In the latter case, the previous position of the mobile node 1 becomes the estimated absolute position immediately after the absolute position of the mobile node 1 is estimated immediately before the relative position to be estimated now, but thereafter the relative number of times as described above. Until the position is estimated, it becomes the relative position estimated immediately before the relative position to be estimated currently.
  • the domain converter 14 of the mobile node 1 associates the time domain data generated in step 130 with each signal strength measured in step 120 to the relative position of the mobile node 1 estimated in step 230. Convert to the spatial domain data shown.
  • the domain conversion unit 14 is fixed by each set RSS mn for each set of at least one signal strength set ⁇ RSS mn , ... ⁇ TD included in the time domain data generated in step 130.
  • the time domain data is fixed by replacing the reception time of each signal among the ID of the node 2, the reception time of each signal, and the strength of each signal with the relative position of the mobile node 1 corresponding to the reception time of each signal.
  • the ID of (2), the relative position of the mobile node 1, and the strength of each signal are converted into at least one signal strength set ⁇ RSS mn , ... ⁇ SD that combines the set into one set.
  • RSS stands for “Received Signal Strength”
  • SD stands for "Space Domain”
  • “m” in the subscript indicates the sequence number of the ID of the fixed node 2
  • “n” indicates each signal.
  • the order of the relative position of the mobile node 1 corresponding to the order of reception time is shown. If the signal reception in step 110 and the signal reception in step 210 are synchronized and executed in almost the same time zone, the relative position of the mobile node 1 corresponding to the reception point of each signal is estimated movement at the reception point of each signal. It may be the relative position of node 1. In this case, the order of the reception timing of each signal is the order of the relative position of the mobile node 1 as it is.
  • the signal strength set RSS 23 included in the spatial domain data indicates the strength of the signal received from the fixed node 2 having the second ID when the relative position estimator 13 estimates the third relative position. .
  • the relative position of the mobile node 1 corresponding to the reception point of each signal is determined from the relative positions of the relative positions estimated at various time points. It may be a relative position estimated at a time point closest to the reception time point.
  • the time domain data is a time-based data that is associated with each signal strength by receiving each signal strength by grouping the ID of the fixed node 2, the reception time of each signal, and the strength of each signal into one set.
  • the spatial domain data indicates the ID of the fixed node 2 included in the temporal domain data, the relative position of the mobile node 1 estimated at the point of time included in the temporal domain data, and the signal strength included in the temporal domain data. By grouping them into a set, they are spatially based data represented by associating each signal strength with a relative position of the mobile node 1.
  • the reception timings of the plurality of signal strength sets ⁇ RSS mn , ... ⁇ TD included in the time domain data generated in step 130 each time the radio positioning method according to the present embodiment is executed are all the same.
  • the relative positions of the plurality of signal strength sets ⁇ RSS mn , ... ⁇ SD included in the spatial domain data converted in step 310 are also the same. Accordingly, in order to reduce the length of the spatial domain data, a plurality of fixed node IDs and a plurality of signal strengths may be arranged and attached to one relative position with respect to signals collected at the same relative position.
  • the spatial domain data can be expressed in various formats in addition to the formats described above.
  • the pattern generation unit 15 of the mobile node 1 may determine the location of the mobile node over a plurality of viewpoints from at least one signal strength measured in step 120 and the relative position of the mobile node 1 estimated in step 230. Generates a change pattern of at least one signal strength according to a relative change of.
  • the pattern generation unit 15 is configured to determine at least one signal strength currently received in step 110 from at least one signal strength measured in step 120 and the relative position of the mobile node 1 estimated in step 230. By generating a pattern and successively listing the currently received pattern of the at least one signal to the pattern of the at least one signal received before the signal reception time in step 110 of the position of the mobile node 1 over a plurality of time points.
  • the wireless positioning method according to the present embodiment is a method for repeatedly estimating its current absolute position in real time when the mobile node 1 moves in a certain path, while the wireless positioning device shown in FIG. The steps shown are repeated continuously.
  • FIG. 4 is a view for explaining the principle of pattern formation in step 320 of FIG.
  • the intensity of the signal transmitted from the fixed node 2 is attenuated approximately in inverse proportion to the square of the distance from the fixed node 2.
  • the mobile node 1 that the user carries receives the signal of intensity as shown in FIG.
  • a user does not always walk at a constant speed and may temporarily stop during walking. While the user is temporarily stopped, as shown in (b) of FIG. 4, even if the radio positioning method shown in FIG. 3 is repeatedly executed several times, the intensity of the signal transmitted from the fixed node 2 is almost the same. Is measured.
  • FIG. 4 shows a view for explaining the principle of pattern formation in step 320 of FIG.
  • the x-axis represents the point in time at which the signal is measured, and the y-axis represents the signal strength.
  • the x axis represents a relative position (RL) of the mobile node 1
  • the y axis represents a signal strength.
  • the intensity of the signal transmitted from the fixed node 2 is measured each time the radio positioning method shown in FIG. 3 is executed, the intensity of the signal transmitted from the fixed node 2 is continuous as shown in FIG. It is not displayed in the form of a conventional curve, and in reality, the dots displayed at the height corresponding to the signal strength are displayed in a continuous form.
  • the reception point of each signal is replaced by the relative position of the mobile node 1 by the domain converter 14, the signal strength generated by the pattern generator 15 as shown in (c) of FIG.
  • the change pattern is represented by a continuous listing of the strengths of the signals received multiple times at a plurality of relative positions of the mobile node 1 estimated at multiple time points.
  • the change pattern of the at least one signal intensity generated by the pattern generator 15 is continuous of the intensity of the at least one signal received a plurality of times at a plurality of relative positions of the mobile node 1 estimated at a plurality of time points. It can be said that the pattern of change in at least one signal strength represented by the sequence.
  • a radio map indicating a pattern of distribution of signal strength collected in all regions where the wireless positioning service according to the present embodiment is provided is stored.
  • the radio map reflects the ID of the fixed node 2 that has transmitted a signal, the absolute position of the point at which the signal is received, and the strength of the signal, for a number of signals collected in all regions where the radio location service is provided. It is represented by a map in the form of a distribution pattern of signal strength.
  • a pattern that can be matched to such a radio map should be generated. Since the positioning of the mobile node 1 is performed without knowing the position of the mobile node 1, the mobile node 1 generates the time domain data indicated by correlating each signal strength with the reception point of each signal, and then The temporal domain data is converted into the spatial domain data indicated by correlating each signal strength with the relative position of the mobile node 1 corresponding to the reception point of each signal. In order to determine the coordinates of the radio map, the area of the real world where the radio location service is provided is divided into a grid structure with a constant grid-to-grid distance.
  • the pattern generated by the pattern generator 15 is preferably the same resolution as the coordinate resolution of the radio map or as low as a multiple ratio.
  • the relative position of the mobile node 1 is estimated.
  • a plurality of dots representing the intensities of the plurality of signals received at the plurality of relative positions of the mobile node 1 may be concentrated. have.
  • the maximum distance between a plurality of dots that are concentrated together is within a distance corresponding to a unit of resolution of a radio map, that is, a unit of resolution of coordinates for indicating a relative position of the mobile node 1
  • the dot is generated as a single dot, the effect of representing one signal strength, resulting in a change pattern of the signal strength.
  • the coordinate resolution unit of the radio map is 1 meter
  • several dots gathered within 1 meter are generated as if the signal intensity change pattern is generated as if the dots represent one signal strength as one dot. Will result.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an experimental result of pattern formation in step 320 of FIG. 3.
  • the experiment shown in FIG. 5 is to help understand the change pattern of the signal intensity generated as the intensity value of the signal actually measured in the time domain of the real world is converted into the spatial domain.
  • the signal intensity change pattern of the present embodiment is not a two-dimensional graph form of FIG. 5, but a three-dimensional graph pattern reflecting the ID of the fixed node 2.
  • the user has roamed the aisle of a building with a smartphone on which an Android application for measuring signal strength of Wi-Fi is installed.
  • One access point was installed in the center of the front wall of the building's back aisle.
  • the user continues to move forward and then turns left, then moves back and forth through the building's back aisle three times and then turns left to move forward. At this time, the user approaches the access point three times and moves away.
  • the x-axis of FIG. 5B represents a time point at which a signal is measured by the Android application. Since the Android operating system is designed to input a Wi-Fi signal to the application every 1.5 seconds, the time resolution on the x-axis of FIG. 5 (b) is displayed as 1.5 seconds. If the wireless positioning method according to the present embodiment is implemented as an Android application, since the Wi-Fi signal may be provided in units of 1.5 seconds, the interval at the time of receiving a signal in step 110 may be up to 1.5 seconds.
  • the y axis of FIG. 5B represents signal strength measured by the Android application. The height of each dot shown in FIG. 5B is the intensity of each signal measured by the Android application.
  • step 320 illustrated in FIG. 3 includes the following steps executed by the pattern generator 15 illustrated in FIG. 3.
  • the pattern generator 15 receives new spatial domain data from the domain converter 14.
  • the pattern generator 15 determines the relative position of the mobile node 1 indicated by the spatial domain data received in step 321, that is, the relative position estimated in step 230 and the estimated mobile node immediately before the estimation of the relative position ( Check whether the distance difference between the relative positions in 1) is within the distance corresponding to the resolution unit of the coordinate to indicate the relative position.
  • step 322 if the distance difference between the current relative position of the mobile node 1 and the previous relative position is within the distance corresponding to the resolution unit of the coordinates, the process returns to step 321 and waits until new spatial domain data is received again. Otherwise, go to step 323.
  • the distance difference between the relative position estimated in step 230 and the relative position of the mobile node 1 estimated immediately before the estimation of the relative position corresponds to a resolution unit of coordinates for indicating the relative position of the mobile node 1. If it is within the distance to generate and accumulate the pattern data in steps 323 and 324 to be described below can be omitted.
  • the wireless positioning method shown in FIG. 3 is repeatedly executed, the relative position of the mobile node 1 is measured a plurality of times, and the maximum distance between the plurality of relative positions corresponds to the resolution unit of the coordinate. Even if the signal strengths of the plurality of relative positions are reflected in the pattern generation process in the pattern generator 15 when the distance is within the distance, the signal strength is generated as if the signal strength is represented as one relative position. This results in a change pattern of.
  • step 321 the process proceeds directly from step 321 to step 323 without going through step 322, the accuracy of positioning according to the present embodiment is not affected.
  • the signal strength is repeatedly displayed at various positions within a distance corresponding to the resolution unit of the coordinates, the repetition of the signal strength generated by the pattern generator 15 has little effect on the shape of the change pattern. Since the display process of the signal strength may increase the graphic data throughput of the mobile node 1, it may affect the real-time performance of the radio positioning. Omission of generation and accumulation of pattern data may be useful.
  • the pattern generator 15 may determine the at least one signal strength received from the at least one fixed node 2 at the relative position of the mobile node 1 estimated in step 230 from the spatial domain data received in step 310. Create a pattern.
  • the pattern of the at least one signal strength generated by the pattern generator 15 in step 323 is at least one fixed node indicated by the spatial domain data at a relative position indicated by the spatial domain data in the movement path of the mobile node 1. Is a pattern of at least one signal strength generated by indicating at least one signal strength represented by the spatial domain data.
  • the pattern generator 15 has at least one signal strength set ⁇ RSS mn, ... ⁇ , each signal strength of the set SD included in the spatial domain data received in step 310 RSS mn At least one signal strength pattern is generated by generating a signal strength graph representing the signal strength of each signal strength set RSS mn .
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a three-dimensional spatial coordinate system for generating a change pattern of signal strength used for radio positioning according to the present embodiment.
  • the x-axis of the three-dimensional space is a coordinate axis that lists the IDs of the plurality of fixed nodes 2 at regular intervals, and the y-axis indicates a relative position of the mobile node 1 as a moving path of the mobile node 1.
  • the coordinate axis divided by the resolution unit of the coordinates to be produced, and the z axis is the coordinate axis obtained by dividing the measurement range of the intensity of the signals received from the plurality of fixed nodes 2 by the measurement resolution unit of the signal intensity.
  • the information represented by the x-axis, the y-axis, and the z-axis of the three-dimensional space can be interchanged with each other.
  • the x axis may represent the relative position of the mobile node 1 and the y axis may represent the ID of the fixed node 2.
  • the three-dimensional spatial coordinate system shown in FIG. 7 is based on the assumption that a moving path of a user or a vehicle is determined, such as a road in a city, and a radio map stored in a database of the positioning server 3 moves along the determined path.
  • the distribution pattern of the signal strength of the radio map which will be described below, includes a moving path. That is, when the change pattern of the current signal strength of the mobile node 1 coincides with a part of the radio map, the comparison with the radio map indicates that the mobile node 1 is located at a certain point of a certain moving path. Can be.
  • step 110 If the movement path of the mobile node 1 is not determined or if the height of the mobile node 1 is to be estimated in addition to the position of the mobile node 1 on the ground, at least one received in step 110 in a multidimensional spatial coordinate system of four or more dimensions A pattern of variation in the strength of the signal may need to be generated.
  • 10 access points corresponding to the fixed node 2 of the Wi-Fi network are listed on the x-axis of FIG. 7, and a user carrying the mobile node 1 is shown on the y-axis. They are listed at 10 meter intervals in metric intervals. Therefore, the resolution unit of the relative position coordinate of the mobile node 1 is 1 meter.
  • the change pattern of the signal strength compared with the map represented by the map data in step 510 is a three-dimensional pattern generated in the three-dimensional space of the size shown in FIG. That is, the size of the three-dimensional space shown in Fig.
  • step 323 is a change in signal strength compared with the map represented by the map data at intervals of 10 meters with respect to the path traveled by the mobile node 1 during the positioning according to the present embodiment. This means that the pattern is created. At this time, the number of access points on the movement path of the mobile node 1 is ten.
  • the three-dimensional spatial coordinate system shown in FIG. 7 is only an example, and the number of access points and the length of the moving path of the mobile node 1 may be variously modified.
  • the step 323 may be divided into the following steps 3231 and 3232. Hereinafter, the pattern formation process in step 323 will be described in detail with reference to FIG. 7.
  • the pattern generator 15 maps the ID of the fixed node indicated by any one signal strength set RSS mn included in the spatial domain data received in step 321 to the x-axis of the three-dimensional space, set signal strength in such a way that RSS mn to map the relative location of the mobile node 1 shown, and displays a dot at the point of the three-dimensional space is determined by mapping the intensity of the signal strength set signal indicative of the RSS mn in the z-axis
  • a graph representing the signal strength of the signal strength set RSS mn is generated.
  • the signal strength graph is not an output graph for showing to the user, but a graphic element of an intermediate stage for showing a process of generating a change pattern of signal strength in the form of a 3D graph used for wireless positioning.
  • a signal strength graph for each signal strength set RSS mn a pattern of signal strength at one relative position, and a pattern of change of signal strength according to relative position change may be visually recognized. It is assumed that it is in the form of the present invention.
  • step 3232 the pattern generator 15 checks whether the signal strength graph generation in step 3231 is completed for all signal strength sets RSS mn included in the spatial domain data received in step 321. As a result of checking in step 3232, when the signal strength graph generation for all the signal strength set RSS mn is completed, it is determined that the pattern generation for the received spatial domain data is completed in step 321, and the process proceeds to step 324; extracting the other of the set of signal strength RSS mn that is not yet performed in a signal strength graph generated RSS mn plurality of sets of signal strength with and returns to step 3231.
  • the pattern of the at least one signal strength generated by the pattern generator 15 is associated with the ID of at least one fixed node indicated by the spatial domain data and the relative position indicated by the spatial domain data, and thus the spatial domain data.
  • the pattern generator 15 accumulates and stores pattern data representing the pattern of at least one signal strength generated in operation 313, in the pattern data stored in the buffer 30. By accumulating the pattern data, a change pattern of at least one signal strength measured in step 120 is generated.
  • the buffer 30 may accumulate as much pattern data as is necessary for generating a change pattern of signal strength compared to a map represented by map data, and a larger amount of pattern data may be accumulated. In the latter case, a change pattern of signal strength is generated from a part of the pattern data accumulated in the buffer 30.
  • FIG. 8 is a table showing accumulation of pattern data used for wireless positioning according to the present embodiment in a table form.
  • the pattern data accumulated in the buffer 30 is represented in a table form.
  • the pattern generator 15 may accumulate the spatial domain data in the buffer 30 in the form of a table of FIG. 8A.
  • the value of "m" of "APm” corresponds to the ID of the fixed node 2 and corresponds to the coordinate value of the x-axis of the three-dimensional space, and the value of "n" of "RLn” moves.
  • the order of the relative position of the node 1 corresponds to the coordinate value of the y-axis in the three-dimensional space, and "RSS mn " is sent out from the fixed node 2 having the ID of "APm” and the relative position of the mobile node 1. It is the intensity of the signal received at "RLn” and corresponds to the coordinate value of the z-axis in three-dimensional space.
  • the "RSS mn " on any one point of the two-dimensional plane determined by the "m” value of "APm” and “n” value of "RLn” since the dots are displayed at a height corresponding to a value set of "RSS mn” shown in (a) of Figure 8 is to form a geometric surface (surface) in the three-dimensional space.
  • the pattern generator 15 maps the ID of one fixed node to the x-axis of the three-dimensional space, maps the relative position of the mobile node 1 to the y-axis, and maps the relative position of the mobile node 1 to the z-axis.
  • the plurality of signal strength sets included in the spatial domain data accumulated in the buffer 30 may not be accumulated in the buffer 30 in the form of a table of FIG. 8 (a), and may be in various forms for efficient use of the memory space. May accumulate in the buffer 30.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example in which a change pattern of signal strength used for radio positioning according to the present embodiment is generated.
  • the relative position of the mobile node 1 is estimated twenty times and a three-dimensional pattern in the form of a surface is generated by the pattern at each of the twenty relative positions.
  • the surface shown in FIG. 9 is formed by dense dots of different heights.
  • Curvature of the surface is represented by the difference between the "RSS mn" in intensity by the difference between, that are adjacent to each other signals sent from the fixing node (2) which are adjacent to each other.
  • the cluster selecting unit 16 of the mobile node 1 selects at least one cluster from clusters of all regions where the positioning service according to the present embodiment is provided based on at least one signal received in step 110. do.
  • the whole area where the radio location service is provided is divided into a plurality of clusters.
  • the cluster selecting unit 16 selects one cluster in which the mobile node 1 is located based on the ID of the at least one fixed node 2 included in the at least one signal received in step 110. do. For example, if a fixed node 2 transmits a signal only to a specific cluster, or if a combination of multiple fixed nodes 2 can receive a signal only from a specific cluster, the cluster may only be identified by the ID of at least one fixed node 2. Can be selected.
  • the cluster selecting unit 16 determines the strength of the at least one signal received in step 110. Based on this, one cluster in which the mobile node 1 is located is selected. For example, if a fixed node 2 sends signals to two neighboring clusters, or if a combination of signals from a plurality of fixed nodes 2 is possible in two neighboring clusters, at least one signal may be used. The cluster may be selected based on the intensity. The cluster selecting unit 16 may select a plurality of clusters by adding a cluster around the cluster to the selected cluster. For example, a plurality of clusters may be selected when the mobile node 1 is located at the boundary between two neighboring clusters or when the number of clusters is increased to improve the accuracy of radio positioning.
  • step 420 the map loader 17 of the mobile node 1 requests to transmit the map data corresponding to the at least one cluster selected in step 310 to the positioning server 3 through the wireless communication unit 10. Send it.
  • data representing at least one cluster selected in step 410 is carried.
  • step 430 when the positioning server 3 receives the request signal for the map data transmitted from the mobile node 1, the radio map in which distribution data of signal strengths in all regions where the positioning service according to the present embodiment is provided is recorded. Map data representing a map in the form of a distribution pattern of signal strength in at least one cluster represented by the request signal, that is, at least one cluster selected in step 410, is extracted. The radio map is stored in the database of the positioning server 3.
  • the positioning server 3 transmits the map data extracted in step 430 to the mobile node 1.
  • the mobile node 1 receives map data transmitted from the positioning server 3.
  • the mobile node 1 can receive map data as shown in FIG. 8 (b).
  • the "m" value of "APm” is the sequence number of the ID of the fixed node 2 installed in the region of the at least one cluster selected in step 410, and the "n" value of "ALn”.
  • As the sequence number of the absolute position (AL, Absolute Location) of the mobile node 1 "RSS mn " is sent from the fixed node (2) having the ID of "APm", the absolute position "ALn” of the mobile node (1) The strength of the signal received at.
  • the format of the map data is the same as that of the pattern data. Therefore, the description of the map data will be replaced with the description of the pattern data described above. Since the map data is extracted from a radio map constructed by constructing a database of numerous signal strengths collected in an area where a radio location service is provided, the value of "RSS mn " of FIG. 8B is represented as a specific value. If the mobile node 1 has enough databases to accommodate the radiomaps stored in the database of the positioning server 3, the mobile node 1 will extract map data from the radiomaps stored in its internal database. It may be. In this case, steps 420, 440, and 450 may be omitted, and step 430 may be performed by the mobile node 1.
  • the comparator 18 of the mobile node 1 includes a map represented by the change pattern of at least one signal intensity generated in operation 320 and map data received in operation 450, that is, an area in which the mobile node 1 is located.
  • map data received in operation 450
  • the comparator 18 compares a three-dimensional pattern of a geometric surface form graphing a change in at least one signal intensity generated in step 320 with a map represented by map data received in step 450.
  • the surface portion having the shape most similar to the surface shape of the three-dimensional pattern graphized by the change in the signal strength generated in step 320 is searched for.
  • the present embodiment is generated in step 320 based on the surface correlation between the change pattern of at least one signal strength generated in step 320 and the distribution pattern of signal strength represented by the map data received in step 450.
  • the change pattern of the at least one signal strength is determined where it is located in the map represented by the map data received in step 450.
  • surface correlation may be calculated using a three-dimensional shape matching algorithm that is well known to those skilled in the art.
  • the absolute position estimating unit 19 of the mobile node 1 determines the absolute position of the map indicated by the portion extracted by the comparison in step 510, and more particularly, the surface portion that has been extracted. Estimate with absolute position.
  • the present embodiment uses the change pattern of at least one signal strength according to the relative change of the position of the mobile node 1 over a plurality of viewpoints up to now without considering only the currently received signal strength. Since the position of the mobile node 1 is estimated, if the length of the change pattern of the signal strength is set very long, the real-time of positioning of the mobile node 1 may be deteriorated. However, the shape similarity between the surface representing the signal intensity change pattern up to the current position of the mobile node 1 and the surface representing the distribution pattern of the signal intensity represented by the map data can be rapidly changed using a three-dimensional shape matching algorithm. Since it can be determined, even if the length of the change pattern of the signal strength over a plurality of time points is very long, the real-time property of the positioning of the mobile node 1 can be ensured.
  • FIGS. 10-11 illustrate examples in which the absolute position of the mobile node 1 is estimated according to the present embodiment.
  • the scale of the three-dimensional space coordinate system shown in FIGS. 10-11 is the same as the scale of the three-dimensional space coordinate system shown in FIG. 7, and the example of the pattern based on the relative position of the mobile node 1 shown on the left side of FIGS. 10-11. Is the same as the example shown in FIG.
  • the example of the absolute position-based pattern of the map shown on the right side of Figs. 10-11 shows a map of the distribution pattern of the signal strength for the travel path up to 100 meters.
  • the map indicated by the map data provided by the positioning server 3 is much larger than the map shown on the right side of Figs. 10-11, but the map data indicated on the right side of Figs. Only parts related to matching with the pattern shown on the left side of 10-11 are shown.
  • a three-dimensional pattern in the form of a surface shown on the left side of FIG. 10A is generated.
  • the comparator 18 searches for the darkly displayed portion in the pattern map shown on the right side of FIG. Similarly, when the user moves 40 meters, 60 meters, and 80 meters, three-dimensional patterns in the form of surfaces shown in the left side of FIGS. 10-11 (b), (c), and (d) are sequentially generated.
  • the comparator 18 searches for the areas marked in bold in the pattern map shown on the right side of FIGS. 10-11 (b), (c) and (d).
  • the absolute position estimating unit 19 moves the absolute position corresponding to the relative position estimated in step 230, that is, the last estimated relative position, from among the plurality of absolute positions of the portion extracted in step 510, that is, the surface portion. Estimate the absolute position of.
  • the absolute position estimating unit 19 determines the absolute position of the mobile node 1 from the absolute position of the portion having the shape most similar to the shape of the relative position estimated in step 230 among the plurality of absolute positions of the surface portion extracted in step 510. Estimate by location.
  • FIG. 12 is a view showing a comparison experiment results for the Wi-Fi positioning according to the prior art and this embodiment.
  • KNN K-Nearest Neighbor
  • Particle Filter algorithm Particle Filter and PDR fusion algorithm, which are well known in the conventional wireless positioning technology
  • SC Surface Correlation
  • the positioning error of the KNN algorithm is indicated by a solid line
  • the positioning error of the particle filter algorithm is indicated by a dashed-dotted line
  • the dotted line of the fusion algorithm of the particle filter and the PDR the positioning error of the present embodiment is represented by It is indicated by a dotted line.
  • the positioning error of the fusion algorithm of the particle filter and the PDR is relatively lower than other positioning algorithms
  • the positioning error according to the present embodiment is maintained at a very low level compared to the conventional positioning algorithm. Can be.
  • the average value and the maximum value of the positioning error are much lower than those of the conventional positioning algorithm.
  • radio location algorithms including the KNN algorithm, particle filter algorithms, and the fusion algorithm of particle filters and PDR, commonly estimate the position of the mobile node 1 using only the currently received signal strength. If signal strengths differ from those collected at the time of radio map construction due to changes in the wireless environment, such as signal interference between communication channels, expansion of access points, breakdowns or obstructions, etc., adjacent points within the radio map are similar. Because of the signal strength distribution, the conventional radiolocation algorithm has a very high probability of estimating the current position of the mobile node 1 as another adjacent position rather than its actual position. The greater the difference between the signal strength collected at the time of radio map construction and the strength of the currently received signal, the greater the positioning error.
  • the present embodiment estimates the position of the mobile node 1 using a change pattern of at least one signal strength according to the relative change of the position of the mobile node over a plurality of viewpoints, so that signal interference between communication channels is estimated.
  • a change in the wireless environment such as an expansion of an access point, a failure or an obstacle occurs
  • an error of an estimated value of the current position of the mobile node 1 hardly occurs. That is, the present embodiment considers not only the strength of the currently received signal but also all the past signal strengths received in the path that the mobile node 1 has passed so far, based on the change pattern of the signal strength of the mobile node 1. Because of estimating the current position of, the change in the radio environment at the current position of the mobile node 1 has little effect on the estimation of the current position of the mobile node 1.
  • the adjacent point of the actual position of the mobile node 1 is a point that deviates from the path indicated by the change pattern of the signal strength so far. do.
  • the change in the radio environment at the point where the mobile node 1 is currently located cannot change the whole change pattern of the signal strength received in the path that the mobile node 1 has passed so far. Since only the current view portion is changed, when the position of the mobile node 1 is estimated using a change pattern of at least one signal strength according to the relative change of the position of the mobile node over a plurality of views up to now, the conventional radio positioning is performed.
  • the intensity of the signal received from a fixed node 2 forms a peak as it passes around, and this peak tends not to be significantly affected by changes in the radio environment. Therefore, the mobile node 1 has already passed the length of the change pattern of the signal strength used for positioning according to the present embodiment even if the signal currently received is not a peak or an adjacent portion of the peak, to the extent that the real time of the positioning is guaranteed. Making it long enough to cover the peaks of the various signals on the on-path makes it very robust to changes in the wireless environment.
  • the position change between the peak and the peak in the change pattern of the signal strength used for positioning according to the present embodiment is estimated relative position of the mobile node 1 within a relatively short distance without error accumulation according to the relative position estimation. Since it can be accurately estimated by, the accuracy of the position estimation of the mobile node 1 can be greatly improved even when the radio environment changes severely.
  • the change pattern of the signal strength used for positioning is a three-dimensional geometric surface form graphing the change of the at least one signal strength according to the relative change of the position of the mobile node 1.
  • the change in the radio environment at the current position of the mobile node 1 is the strength of the currently received signal. This only leads to a height error of the surface portion corresponding to, and does not affect most of the surface at points other than the point of change of the wireless environment. In other words, changes in the radio environment at the current position of the mobile node 1 have little effect on the overall shape of the surface, even if it results in some deformation of the surface shape.
  • the conventional radio location algorithm compares the numerical value of the currently received signal strength with the numerical value of the signal strength distributed in the radio map, so that the mobile node 1 has the numerical value most similar to the numerical value of the currently received signal strength. The result is that the adjacent point of the actual position is incorrectly estimated as the position of the mobile node 1.
  • the change in the radio environment at the current position of the mobile node 1 has little effect on the overall shape of the surface, it has the shape most similar to the surface shape of the three-dimensional pattern in the map represented by the map data.
  • the positioning error of the conventional algorithm according to the comparison between the numerical value of the signal strength currently received and the signal value distributed in the radio map may be blocked at the source, thereby greatly improving the positioning accuracy of the mobile node 1. Can be.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating a comparison experiment result with respect to LTE positioning according to the prior art and the present embodiment.
  • the LTE signal was carried using the LTE signal while carrying out the surface correlation based wireless positioning algorithm and the KNN algorithm according to the present embodiment.
  • FIG. 13A illustrates a moving path estimated by the surface correlation-based wireless positioning algorithm according to the present embodiment with respect to the actual moving path “LTE database” of the mobile node 1, and a moving path estimated by the KNN algorithm.
  • the movement path estimated by GPS is shown.
  • FIG. 13 (b) shows the position and actual position of the mobile node 1 estimated by the KNN algorithm and the surface correlation based wireless positioning algorithm according to the present embodiment among the methods shown in FIG. 16 (a). The error of is shown.
  • the position of the mobile node 1 estimated by the surface correlation-based wireless positioning algorithm according to the present embodiment is indicated by a circle, and the position of the mobile node 1 estimated by the KNN algorithm is shown.
  • the position is indicated by a rectangle, and the position of the mobile node 1 estimated by GPS is indicated by a triangle.
  • the surface correlation based wireless positioning algorithm according to the present embodiment can be seen that the position of the mobile node 1 is accurately estimated along the actual moving path of the mobile node 1.
  • the surface correlation-based wireless positioning algorithm according to the present embodiment accurately estimates the position of the mobile node 1 rather than GPS, which is known to have the best positioning accuracy.
  • the positioning error of the surface correlation-based wireless positioning algorithm according to the present embodiment is indicated by black dots, and the positioning error of the KNN algorithm is indicated by a rectangle.
  • the positioning error according to the present embodiment is maintained at a very low level compared to the conventional positioning algorithm.
  • the conventional radio positioning algorithm commonly estimates the position of the mobile node 1 using only the currently received signal strength, so that the change in signal strength between positioning points on the moving path of the mobile node 1 is reduced. In rare cases, the signal strength alone cannot distinguish the location points, and is very sensitive to ambient noise, resulting in very large positioning errors. As shown in (a) of FIG. 13, the position of the mobile node 1 estimated by the conventional radio positioning algorithm is caused to bounce off the actual moving path of the mobile node 1.
  • the present embodiment can accurately estimate the position of the mobile node 1 by using the LTE signal having little change in signal strength between measurement points on the moving path, thereby covering both the indoor and outdoor areas. It may be possible to provide a radio location service.
  • the present embodiment uses the LTE signal widely distributed throughout the building and the city center, and enables the vehicle navigation system or the autonomous driving for the autonomous driving, which can perform both indoor and outdoor positioning with high accuracy even in the city without the influence of high-rise buildings. It can be used as a vehicle navigation system, but it can replace GPS, which cannot be used indoor positioning and severely degrades the positioning accuracy in the city.
  • positioning according to the present embodiment may be performed using the strength of a wireless signal such as Bluetooth, Zigbee, Laura, or the like.
  • the wireless positioning method according to an embodiment of the present invention as described above can be written in a program executable in a processor of a computer, it can be implemented in a computer that writes the program to a computer-readable recording medium to execute have.
  • Computers include all types of computers capable of executing programs, such as desktop computers, notebook computers, smart phones, and embedded type computers.
  • the structure of the data used in the above-described embodiment of the present invention can be recorded on the computer-readable recording medium through various means.
  • the computer-readable recording medium may be a storage medium such as a RAM, a ROM, a magnetic storage medium (for example, a floppy disk, a hard disk, etc.), an optical reading medium (for example, a CD-ROM, DVD, etc.).

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Abstract

고정확도의 무선 측위 방법 및 장치에 관한 것으로, 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하고, 이동 노드의 상대 위치를 추정하고, 적어도 하나의 신호 세기와 이동 노드의 상대 위치로부터 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하고, 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도와의 비교에 기초하여 이동 노드의 절대 위치를 추정함으로써 무선 환경의 변화에도 이동 노드의 위치를 정확하게 추정할 수 있으면서 넓은 지역에 걸쳐 신호 세기의 변화가 거의 없는 무선 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 정확하게 추정할 수 있다.

Description

고정확도의 무선 측위 방법 및 장치
무선 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 추정할 수 있는 무선 측위 방법 및 장치에 관한 것이다.
GNSS(Global Navigation Satellite System)는 우주궤도를 돌고 있는 인공위성으로부터 송출되는 전파를 이용해 지구 전역에서 움직이는 물체의 위치를 추정하기 위한 시스템으로서, 현재 미사일 유도 같은 군사적 용도뿐만 아니라 스마트폰 사용자의 위치 추적, 차량, 선박, 항공기 등의 항법 장치에 많이 이용되고 있다. GNSS의 대표적인 예로는 미국의 GPS(Global Positioning System), 러시아의 글로나스(GLONASS), 유럽의 갈리레오(Galileo), 일본의 QZSS(Quasi-Zenith Satellite System) 등을 들 수 있다. 그러나, GNSS는 인공위성으로부터 송출되는 전파가 도달할 수 없는 실내 공간에서는 측위가 불가능하며, 고층빌딩에 의한 전파 차단, 반사 등으로 인해 도심에서 측위 정확도가 심하게 저하되는 문제가 있었다.
최근, 세계 각 국의 자동차 제조사와 구글, 인텔 등의 글로벌 기업은 자율 주행 자동차의 연구 개발에 열을 올리고 있다. 실외에서의 부분 자율 주행에 대해서는 어느 정도 성과를 보이고 있으나, GNSS의 실내 측위 불가능으로 인해 실외 및 실내를 아우르는 완전 자율 주행은 아직 요원한 상태이다. 이러한 GNSS의 문제점을 해결하기 위해, 실내 공간에 존재하는 무선 신호를 이용하여 사용자나 차량의 위치를 추정하는 무선 측위 기술이 많은 관심이 모아지고 있다. 무선 측위 기술은 현재 상용화되어 서비스되고 있으나, GNSS에 비해 측위 정확도가 매우 떨어져 다양한 방식의 무선 측위 기술이 개발 중에 있다.
무선 통신은 근거리 무선통신과 광역 무선통신으로 분류될 수 있다. 근거리 무선 통신의 대표적인 예로는 와이파이(Wifi), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee) 등을 들 수 있고, 광역 무선통신의 대표적인 예로는 3G(3rd Generation), 4G(4th Generation), 로라(Lora) 등을 들 수 있다. LTE(Long Term Evolution)는 4G 무선통신의 일종이다. 블루투스, 지그비 등의 근거리 신호는 실내 공간에 사용자의 필요에 따라 일시적으로 발생했다가 사라지는 특성으로 인해 측위용으로는 적합하지 않다. 현재, 대부분의 실내에는 와이파이 신호와 LTE 신호가 분포하고 있는 것으로 알려져 있다.
이에 따라, 2.4GHz 대역의 와이파이 신호를 이용하여 측위를 실시하는 WPS(Wifi Positioning System)가 각광을 받고 있다. 와이파이 신호를 이용한 측위 기법에는 대표적으로 삼각측량(triangulation) 기법과 핑거프린트(fingerprint) 기법을 들 수 있다. 삼각측량 기법은 3 개 이상의 액세스 포인트(AP, Access Point)로부터 수신된 신호의 세기(RSS, Received Signal Strength)를 측정하고 그것을 거리로 환산함으로써 위치를 추정한다. 그러나, 실내 공간에서는 건물의 벽체, 장애물, 사람 등에 의해 무선 신호의 감쇄, 반사, 회절 등이 일어나기 때문에 환산된 거리 값이 엄청난 오차를 포함하게 됨에 따라 삼각측량 기법은 실내 측위용으로는 거의 사용되고 있지 않다.
이러한 이유로 실내 공간에서는 주로 핑거프린트 기법이 사용된다. 이 기법은 실내 공간을 격자 구조로 분할하고 각 단위 지역에서 신호 세기 값을 수집하고 데이터베이스화하여 라디오맵(radio map)을 구축한다. 이와 같이 라디오맵이 구축된 상태에서, 사용자 위치에서 수신된 신호의 세기를 라디오맵의 데이터와 비교함으로써 사용자의 위치로 추정하게 된다. 이 기법은 실내의 공간 특성이 반영된 데이터를 수집하기 때문에 삼각측량 기법에 비해 측위 정확도가 매우 높다는 장점을 갖고 있다. 무선 환경이 양호하고 실내 공간을 촘촘하게 분할하여 많은 신호를 수집할수록 측위 정밀도가 높아지는데 최대 2~3 미터까지 향상될 수 있는 것으로 보고되고 있다.
핑거프린트 기법은 라디오맵을 구축할 때의 시점에서 수집된 신호 세기와 측위 수행 시점에 수집된 신호 세기의 차이가 거의 없을 경우, 비교적 정확한 측위를 수행한다. 그러나, 현실 세계에서 빈번하게 발생하는 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등의 무선 환경의 변화는 과거에 구축된 라디오맵의 데이터와 차이가 있는 신호 세기의 수집으로 이어져 측위 정확도에 심각한 영향을 주게 된다. 이에 따라, 핑거프린트 기법에 KNN(K-Nearest Neighbor), 파티클 필터(particle filter) 등을 적용하여 측위 정확도를 높이고자 하는 다양한 시도들이 이루어지고 있다.
무엇보다도, 와이파이 신호는 근거리 무선통신의 특성상, 도심 일부에만 분포되어 있다는 현실로 인해 핑거프린트 기법은 실외 및 실내의 전 지역에 대한 측위 서비스가 요구되는 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행에서는 단독으로 사용될 수 없다는 태생적인 한계를 갖고 있다. LTE 신호는 실내 및 실외 전역에 고르게 분포되어 있으나, 신호 세기의 변화가 크지 않은 지역이 넓어 측위 정확도를 높이는 데에 한계가 있다. 그 결과, LTE 신호를 이용하는 측위 서비스는 사용자의 위치를 대략적으로 알려주는 수준에 머물고 있으며 측위 오차가 사고로 이어질 수 있는 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행용으로 사용되기에는 아직 많은 문제를 안고 있다.
무선 환경의 변화에도 매우 높은 정확도로 이동 노드의 위치를 추정할 수 있으면서 넓은 지역에 걸쳐 신호 세기의 변화가 거의 없는 무선 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 추정하는 경우에도 매우 높은 정확도로 이동 노드의 위치를 추정할 수 있는 고정확도의 무선 측위 방법 및 장치를 제공하는 데에 있다. 또한, 상기된 무선 측위 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공하는데 있다. 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 이하의 설명으로부터 또 다른 기술적 과제가 도출될 수도 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 무선 측위 방법은 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하는 단계; 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 단계; 상기 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계; 및 상기 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계를 포함한다.
상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 상기 복수의 시점에서 추정된 이동 노드의 복수의 상대 위치에서 복수 회 수신된 적어도 하나의 신호의 세기의 연속적 나열로 표현되는 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴일 수 있다. 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 상기 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 현재 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 생성하고, 상기 생성된 적어도 하나의 신호의 패턴을 상기 수신 시점 이전에 수신된 적어도 하나의 신호의 패턴에 연속적으로 나열함으로써 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성할 수 있다.
상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 상기 추정된 상대 위치에서 상기 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터를 상기 상대 위치 추정 이전에 추정된 상대 위치에 대한 패턴 데이터에 누적시킴으로써 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성할 수 있다.
상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 상기 측정된 각 신호 세기를 상기 추정된 상대 위치에 연관시켜 나타내는 공간도메인 데이터로부터 상기 패턴 데이터를 생성할 수 있다. 상기 무선 측위 방법은 상기 측정된 각 신호 세기를 어느 하나 시점에 연관시켜 나타내는 시간도메인 데이터를 생성하는 단계; 및 상기 생성된 시간도메인 데이터를 상기 공간도메인 데이터로 변환하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 어느 하나의 시점은 상기 각 신호의 수신 시점이고, 상기 측정된 상대 위치는 상기 각 신호의 수신 시점에서 추정된 이동 노드의 상대 위치일 수 있다. 상기 추정된 상대 위치와 상기 상대 위치의 추정 직전에 추정된 이동 노드의 상대 위치의 거리 차이가 상기 이동 노드의 상대 위치를 나타내기 위한 좌표의 분해능 단위에 해당하는 거리 내이면 상기 추정된 상대 위치에서 상기 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터의 누적은 생략될 수 있다.
상기 무선 측위 방법은 상기 이동 노드의 절대 위치의 추정 이후에는 상기 추정된 이동 노드의 절대 위치에 대한 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 단계를 더 포함하고, 상기 복수의 시점 이후에는 상기 이동 노드의 절대 위치에 대하여 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 상기 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 생성될 수 있다.
상기 무선 측위 방법은 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 지도를 비교함으로써 상기 지도 내에서 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 단계를 더 포함하고, 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 색출된 부분이 지시하는 지도의 절대 위치를 상기 이동 노드의 절대 위치로 추정할 수 있다. 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 색출된 부분의 복수의 절대 위치 중에서 상기 추정된 상대 위치에 대응하는 절대 위치를 상기 이동 노드의 절대 위치로 추정할 수 있다.
상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 다차원 공간의 제 1 좌표축에 어느 하나의 고정 노드의 아이디를 매핑하고, 제 2 좌표축에 상기 이동 노드의 상대 위치를 매핑하고, 제 3 좌표축에 상기 어느 하나의 고정 노드로부터 송출된 신호의 세기를 매핑함으로써 결정되는 다차원 공간의 지점에 도트를 표시하는 방식으로 상기 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스(surface) 형태의 패턴을 생성할 수 있다.
상기 무선 측위 방법은 상기 서피스 형태의 패턴과 상기 지도를 비교함으로써 상기 지도 내에서 상기 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출하는 단계를 더 포함하고, 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 색출된 서피스 부분이 지시하는 지도의 절대 위치를 상기 이동 노드의 절대 위치로 추정할 수 있다. 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 색출된 서피스 부분의 복수의 절대 위치 중에서 상기 추정된 상대 위치의 셰이프(shape)와 가장 유사한 셰이프를 갖는 부분의 절대 위치를 상기 이동 노드의 절대 위치로 추정할 수 있다.
상기 무선 측위 방법은 상기 수신된 적어도 하나의 신호에 기초하여 측위 서비스가 제공되는 전 지역의 클러스터들 중에서 적어도 하나의 클러스터를 선정하는 단계; 및 상기 전 지역에서의 신호 세기의 분포 데이터가 기록된 라디오맵으로부터 상기 지도를 나타내는 맵 데이터를 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따라 상기 무선 측위 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체가 제공된다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 무선 측위 장치는 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하는 신호 처리부; 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 상대위치 추정부; 상기 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 패턴 생성부; 및 상기 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 절대위치 추정부를 포함한다.
상기 무선 측위 장치는 상기 이동 노드의 움직임을 감지하는 센서부를 더 포함하고, 상기 상대위치 추정부는 상기 센서부의 출력 신호의 값으로부터 상기 이동 노드의 상대 위치를 추정할 수 있다. 상기 무선 측위 장치는 상기 패턴 생성부에 의해 생성된 패턴 데이터를 누적시키기 위한 버퍼를 더 포함하고, 상기 패턴 생성부는 상기 추정된 상대 위치에서 상기 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터를 상기 버퍼에 저장되어 있는 패턴 데이터에 누적시켜 저장함으로써 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성할 수 있다.
적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하고 이동 노드의 상대 위치를 추정함으로써 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하고, 이러한 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드의 절대 위치를 추정함으로써 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화가 발생하더라도 이동 노드의 위치를 매우 정확하게 추정할 수 있다.
종래의 무선 측위 기술은 현재 수신된 적어도 하나의 신호의 세기를 이용하여 이동 노드의 절대 위치를 추정하기 때문에 무선 환경 변화로 인해 라디오맵 구축 당시에 수집된 신호 세기와는 다른 신호 세기가 측정된 경우, 이동 노드의 현재 위치가 그 실제 위치가 아닌 인접한 다른 위치로 추정될 확률이 매우 높다. 반면, 본 발명은 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드의 절대 위치를 추정하기 때문에 무선 환경의 변화의 영향을 거의 받지 않게 되어 종래의 무선 측위 기술에 비해 무선 환경 변화로 인한 측위 오차가 대폭 감소하게 된다.
LTE 신호와 같이, 넓은 지역에 걸쳐 신호 세기의 변화가 거의 없는 무선 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 추정하는 경우에도 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드의 절대 위치를 추정하기 때문에 이동 노드의 위치를 정확하게 추정할 수 있다. 이동 노드의 이동 경로 상에서 서로 인접해 있는 측위 지점들간에 신호 세기의 변화가 거의 없는 경우라도 본 발명의 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴의 길이에 해당하는 이동 거리 내에서는 이동 노드(1)의 정확한 위치 추정이 가능한 정도로 LTE 신호의 세기가 충분히 변화하기 때문이다.
이와 같이, 이동 경로 상의 측정 지점들간에 신호 세기의 변화가 거의 없는 LTE 신호를 이용하여 이동 노드의 위치를 정확하게 추정할 수 있기 때문에 실내를 넘어서 실외를 모두 커버할 수 있는 무선 측위 서비스의 제공을 가능하게 할 수 있다. 결과적으로, 실내 측위 및 실외 측위가 모두 가능한 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행용의 무선 측위 서비스를 제공할 수 있음에 따라 현재 차량 네비게이션 시스템으로 가장 널리 사용되고 있으나 실내 측위가 불가능한 GPS를 대체할 수 있다.
또한, 이동 노드의 절대 위치를 추정한 후에는 이미 추정된 이동 노드의 절대 위치에 대하여 이동 노드의 상대 위치를 추정함으로써 상대 위치의 연속적인 추정에 따른 종래의 PDR(Pedestrian Dead Reckoning), DR(Dead Reckoning) 등 상대 위치 추정 알고리즘의 오차 누적이 거의 발생하지 않음에 따라 종래의 무선 측위 기술에 PDR, DR 등의 상대 위치 추정 알고리즘을 융합시킨 기법에 비해 그 측위 정확도가 매우 높다.
또한, 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴을 이용하여 이동 노드의 위치를 추정함으로써 현재 수신된 신호 세기의 수치 값과 라디오맵 내에 분포된 신호 세기의 수치 값의 비교에 따른 종래 알고리즘의 측위 오차는 원천적으로 차단될 수 있어 이동 노드의 측위 정확도가 대폭 향상될 수 있다. 이동 노드의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 서피스의 전체적인 형태에 거의 영향을 주지 않기 때문에 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 3차원 패턴의 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출할 때에 현재 수신된 신호의 세기의 오차로 인해 원래 색출하고자 하는 서피스 부분과 다른 서피스 부분을 색출할 가능성은 매우 낮다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선통신 시스템의 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 이동 노드(1)의 무선 측위 장치의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 측위 방법의 흐름도이다.
도 4는 도 3의 320 단계에서의 패턴 형성 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 도 3의 320 단계에서의 패턴 형성에 대한 실험 결과를 도시한 도면이다.
도 6은 도 3에 도시된 320 단계의 상세 흐름도이다.
도 7은 본 실시예에 따른 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴을 생성하기 위한 3차원 공간 좌표계를 도시한 도면이다.
도 8은 본 실시예에 따른 무선 측위에 사용되는 패턴 데이터의 누적을 테이블 형태로 나타낸 도면이다.
도 9는 본 실시예에 따른 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 일례를 도시한 도면이다.
도 10-11은 본 실시예에 따라 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정되는 예들을 도시한 도면이다.
도 12는 종래기술과 본 실시예에 따른 와이파이 측위에 대한 비교 실험 결과를 도시한 도면이다.
도 13은 종래기술과 본 실시예에 따른 LTE 측위에 대한 비교 실험 결과를 도시한 도면이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 이하에서는 사용자에 의해 휴대되어 이동하는 스마트폰, 차량에 탑재되어 이동하는 네비게이션 시스템과 같이 측위의 대상이 되는 모든 이동체를 포괄하여 "이동 노드"로 통칭하기로 한다. 또한, 와이파이 망의 액세스 포인트(AP, Access Point), LTE 망의 기지국(base station)과 같이, 어떤 지역에 고정 설치되어 이동 노드의 무선 통신을 중계하는 통신 기기를 포괄하여 "고정 노드"로 통칭하기로 한다. 또한, 고정 노드로부터 송출되는 RF(Radio Frequency) 신호를 간략하게 "신호"로 호칭하기로 한다.
이하에서 설명될 본 발명의 실시예는 와이파이 신호, LTE(Long Term Evolution) 신호 등과 같은 무선 신호를 이용하여 측위 서비스를 제공하는 무선 측위 방법 및 장치에 관한 것으로서, 특히 무선 환경의 변화에도 매우 높은 정확도로 이동 노드의 위치를 추정할 수 있으면서 넓은 지역에 걸쳐 신호 세기의 변화가 거의 없는 무선 신호, 예를 들어 LTE 신호를 이용하여 측위를 실시하는 경우에도 매우 정확도로 이동 노드의 위치를 추정할 수 있는 고정확도의 무선 측위 방법 및 장치에 관한 것이다. 이하에서는 이러한 무선 측위 방법 및 무선 측위 장치를 간략하게 "무선 측위 방법"과 "무선 측위 장치"로 호칭하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선통신 시스템의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 무선통신 시스템은 복수의 이동 노드(1), 복수의 고정 노드(2), 및 측위 서버(3)로 구성된다. 복수 이동 노드(1) 각각은 사용자에 의해 휴대되거나 차량에 탑재되어 이동하면서 적어도 한 종류의 무선통신 망을 통해 다른 노드와의 무선통신을 수행한다. 일반적으로, 각 이동 노드(1)는 적어도 두 종류의 무선통신 망, 예를 들어 와이파이 망과 LTE 망을 통해 무선 통신을 수행한다. 복수의 고정 노드(2) 각각은 각 이동 노드(1)가 무선통신 망에 접속하여 다른 노드와의 무선 통신을 수행할 수 있도록 각 이동 노드(1)의 무선 통신을 중계한다. 이동 노드(1)가 와이파이 망을 통해 무선 통신을 수행하는 경우에 고정 노드는 액세스 포인트일 수 있고, LTE 망을 통해 무선 통신을 수행하는 경우에 고정 노드는 기지국일 수 있다. 측위 서버(3)는 본 실시예에 따른 무선 측위에 필요한 라디오맵의 일부를 각 이동 노드(1)에 제공한다.
도 2는 도 1에 도시된 이동 노드(1)의 무선 측위 장치의 구성도이다. 도 2를 참조하면, 도 1에 도시된 이동 노드(1)의 무선 측위 장치는 무선통신부(10), 센서부(20), 버퍼(30), 스캔부(11), 신호 처리부(12), 상대위치 추정부(13), 도메인 변환부(14), 패턴 생성부(15), 클러스터 선정부(16), 맵 로더(17), 비교부(18), 및 절대위치 추정부(19)로 구성된다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 구성 요소들은 특정 기능을 제공하는 하드웨어로 구현될 수도 있고, 특정 기능을 제공하는 소프트웨어가 기록된 메모리, 프로세서, 버스 등의 조합으로 구현될 수도 있음을 이해할 수 있다. 상기된 각 구성 요소는 반드시 별개의 하드웨어로 구현되는 것은 아니며, 여러 개의 구성 요소가 공통 하드웨어, 예를 들어 프로세서, 메모리, 버스 등의 조합에 의해 구현될 수도 있다.
상술한 바와 같이, 이동 노드(1)는 사용자에 의해 휴대되는 스마트폰일 수도 있고, 차량에 탑재되는 네비게이션 시스템일 수도 있다. 도 2에 도시된 실시예는 무선 측위 장치에 관한 것으로서 도 2에 도시된 무선 측위 장치의 구성 외에 스마트폰의 다른 구성이나 네비게이션 시스템의 다른 구성이 도 2에 도시되면 본 실시예의 특징이 흐려질 수 있기 때문에 생략된다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이동 노드(1)가 스마트폰이나 네비게이션 시스템 등으로 구현될 경우에 도 2에 도시된 구성 요소 외에 다른 구성 요소가 추가될 수 있음을 이해할 수 있다.
무선통신부(10)는 적어도 하나의 무선통신망을 통해 신호를 송수신한다. 센서부(20)는 이동 노드(1)의 움직임을 감지하는 적어도 하나의 센서로 구성된다. 버퍼(30)는 패턴 생성부(15)에 의해 생성된 패턴 데이터를 누적시키기 위한 용도로 사용된다. 센서부(20)는 이동 노드(1)의 가속도를 측정하는 가속도 센서(acceleration sensor)와 이동 노드(1)의 각속도를 측정하는 자이로 센서(gyro sensor)로 구성될 수 있다. 이동 노드(1)가 어떤 종류의 기기로 구현되는가에 따라 센서부(20)의 센서 종류가 달라질 수 있다. 이동 노드(1)가 스마트폰으로 구현되는 경우, 센서부(20)는 상술한 바와 같은 가속도 센서와 자이로 센서로 구성될 수 있다. 이동 노드(1)가 차량에 탑재되는 네비게이션 시스템으로 구현되는 경우, 센서부(20)는 상술한 바와 같은 가속도 센서와 자이로 센서로 구성될 수도 있고, 이러한 센서 대신에 엔코더(encoder), 지자기 센서 등이 사용될 수도 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 측위 방법의 흐름도이다. 도 3을 참조하면, 본 실시예에 따른 무선 측위 방법은 도 2에 도시된 이동 노드(1)의 무선 측위 장치에 의해 실행되는 다음과 같은 단계들로 구성된다. 이하에서는 도 3을 참조하면서, 도 2에 도시된 스캔부(11), 신호 처리부(12), 상대위치 추정부(13), 도메인 변환부(14), 패턴 생성부(15), 클러스터 선정부(16), 맵 로더(17), 비교부(18), 및 절대위치 추정부(19)를 상세하게 설명하기로 한다. 110 단계에서 이동 노드(1)의 스캔부(11)는 무선통신부(10)를 통하여 무선통신의 주파수 대역을 주기적으로 스캔함으로써 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 송출된 적어도 하나의 신호를 수신한다. 스캔부(11)의 스캔 주기의 길이에 따라 아래에서 설명될 시간도메인 데이터의 샘플링 레이트(sampling rate)가 결정된다. 무선통신부(10)의 스캔 주기가 짧을수록 아래에서 설명될 시간도메인 데이터의 샘플링 레이트가 높아지게 되고, 결과적으로 본 실시예에 따라 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치의 정밀도가 향상될 수 있다.
시간도메인 데이터의 샘플링 레이트가 높아지게 되면 시간도메인 데이터의 데이터량이 증가하게 되므로 이동 노드(1)의 데이터 처리 부하가 증가되면서 이동 노드(1)의 절대 위치 추정에 소요되는 시간이 증가될 수 있다. 사용자의 위치 추적, 차량의 네비게이션 등의 용도로 활용되는 무선 측위의 특성상 실시간으로 사용자에게 현재 위치가 제공되어야 하기 때문에 이동 노드(1)의 하드웨어 성능, 본 실시예가 적용되는 분야에서 요구하는 측위 정밀도 등을 고려하여 무선통신부(10)의 스캔 주기가 결정됨이 바람직하다. 어떤 고정 노드(2)로부터 송출된 신호에는 그 고정 노드(2)의 아이디가 실려 있기 때문에 고정 노드(2)로부터 송출된 신호로부터 그 고정 노드(2)의 아이디를 알 수 있다.
이동 노드(1)의 현재 위치에서 그 통신가능범위 내에 하나의 고정 노드(2)만이 존재하는 경우라면, 무선통신부(10)는 스캔 과정을 통하여 하나의 고정 노드(2)로부터 하나의 신호를 수신하게 된다. 이동 노드(1)의 현재 위치에서 그 통신가능범위 내에 복수의 고정 노드(2)가 존재하는 경우라면, 무선통신부(10)는 스캔 과정을 통하여 복수의 고정 노드(2)로부터 그 고정 노드(2)의 개수만큼의 복수의 신호를 수신하게 된다. 도 1에는 이동 노드(1)가 세 개의 고정 노드(21, 22, 23)로부터 3 개의 신호를 수신하는 예가 도시되어 있다. 다른 하나의 고정 노드(24)는 이동 노드(1)의 통신가능범위 밖에 위치해 있음을 알 수 있다. 본 실시예는 무선통신 인프라가 비교적 잘 갖춰진 지역에 적용될 수 있기 때문에 이동 노드(1)는 대부분 복수의 고정 노드(2)의 신호를 수신하게 되나, 무선통신 인프라가 취약한 일부 지역에서는 하나의 고정 노드(2)의 신호를 수신할 수도 있다. 한편, 스캔 과정에서 어떤 신호도 수신되지 않은 경우에는 본 실시예에 따른 측위 자체가 불가능한 경우에 해당하기 때문에 이동 노드(1)는 고정 노드(2)의 신호를 수신할 때까지 대기하게 된다.
120 단계에서 이동 노드(1)의 신호 처리부(12)는 110 단계에서 수신된 각 신호의 세기를 측정한다. 130 단계에서 이동 노드(1)의 신호 처리부(12)는 120 단계에서 측정된 각 신호 세기를 어느 하나의 시점에 연관시켜 나타내는 시간도메인 데이터를 생성한다. 여기에서, 어느 하나의 시점은 110 단계에서 수신된 신호를 그 이전에 수신된 신호 또는 그 이후에 수신된 신호와 구별하기 위한 정보로서 사용된다. 이 시점은 각 신호의 수신 시점일 수 있다. 각 신호의 수신 시점은 신호 처리부(12)가 무선통신부(10)로부터 각 신호를 입력받은 순간에 이동 노드(1)의 내부 시계의 시간을 읽은 시점일 수 있다.
보다 상세하게 설명하면, 130 단계에서 이동 노드(1)의 신호 처리부(12)는 110 단계에서 수신된 각 신호 별로 각 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디, 각 신호의 수신 시점, 및 120 단계에서 측정된 각 신호의 세기를 하나의 세트로 묶은 적어도 하나의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}TD를 포함하는 시간도메인 데이터를 생성한다. 여기에서, RSS는 "Received Signal Strength"의 약자이고, TD는 "Time Domain"의 약자이고, 아래첨자의 "m"은 고정 노드(2)의 아이디의 순번을 나타내고, "n"은 각 신호의 수신 시점의 순번을 나타낸다.
예를 들어, 도 3에 도시된 무선 측위 방법이 세 번 반복하여 실행되면, 스캔부(11)는 세 번에 걸쳐 주변의 신호를 스캔하게 된다. 스캔부(11)가 세 번째 신호 스캔 시에 두 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출된 신호 하나만을 수신한다면, 시간도메인 데이터는 하나의 신호 세기 세트 RSS23만을 포함하게 된다. 만약, 스캔부(11)가 세 번째 신호 스캔 시에 두 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출된 신호와 세 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출된 신호를 수신한다면, 시간도메인 데이터는 신호 세기 세트 RSS23과 RSS33을 포함하게 된다.
이와 같이, 시간도메인 데이터는 302 단계에서 측정된 각 신호의 세기를 시간 도메인에서 각 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디와 각 신호의 수신 시점으로 구분하는 데이터라고 할 수 있다. 본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 실행될 때마다 130 단계에서 생성되는 시간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}TD의 수신 시점은 모두 동일하게 된다. 이에 따라, 시간도메인 데이터의 길이를 줄이기 위하여 동일한 시점에 수집된 신호들에 대해서는 하나의 시점에 복수의 고정 노드 아이디와 복수의 신호 세기를 나열하여 붙일 수도 있다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상술된 바와 같은 포맷 이외에 다양한 포맷으로 시간도메인 데이터를 표현할 수 있음을 이해할 수 있다.
210 단계에서 이동 노드(1)의 상대위치 추정부(13)는 센서부(20)의 출력 신호를 주기적으로 수신한다. 220 단계에서 이동 노드(1)의 상대위치 추정부(13)는 210 단계에서 수신된 센서부(20)의 출력 신호의 값으로부터 이동 노드(1)의 이동 거리와 이동 방향을 산출한다. 230 단계에서 이동 노드(1)의 상대위치 추정부(13)는 220 단계에서 산출된 이동 노드(1)의 이동 거리와 이동 방향에 기초하여 이동 노드(1)의 이전 위치에 대한 이동 노드(1)의 현재 위치의 상대적인 변화를 산출함으로써 이동 노드(1)의 이전 위치에 대한 이동 노드(1)의 현재 상대 위치를 추정한다. 여기에서, 이동 노드(1)의 이전 위치는 본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 처음으로 실행될 때에는 아래에서 설명될 클러스터의 기준점(reference point)이 되고, 기준점에 대한 상대 위치가 추정된 후에는 현재 추정하고자 하는 상대 위치의 직전에 추정된 상대 위치가 된다.
아래에서 설명된 바와 같이, 신호 세기가 표시되는 도메인을 시간 도메인으로부터 공간 도메인으로 변환하는 과정에서 각 신호의 수신 시점은 그 수신 시점에서의 이동 노드(1)의 상대 위치로 교체되기 때문에 상대위치 추정부(13)는 스캔부(11)의 스캔 주기에 동기되어 이동 노드(1)의 상대 위치를 주기적으로 산출함이 바람직하다. 이동 노드(1)의 상대 위치의 정밀도를 높이기 위하여, 상대위치 추정부(13)는 스캔부(11)의 스캔 주기보다 짧은 주기로 이동 노드(1)의 상대 위치를 산출할 수도 있다. 상술한 바와 같이, 이동 노드(1)가 어떤 종류의 기기로 구현되는가에 따라 센서부(20)의 센서 종류가 달라질 수 있기 때문에 이동 노드(1)의 상대 위치의 추정에는 이동 노드(1)가 어떤 종류의 기기로 구현되는가에 따라 서로 다른 항법 알고리즘이 사용될 수 있다.
예를 들어, 이동 노드(1)가 스마트폰인 경우에 상대위치 추정부(13)는 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 알고리즘을 사용하여 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정할 수 있다. 보다 상세하게 설명하면, 상대위치 추정부(13)는 센서부(20)의 가속도 센서의 출력 신호의 값을 적분함으로써 이동 노드(1)의 이동 거리를 산출하고, 센서부(20)의 자이로 센서의 출력 신호의 값을 적분함으로써 이동 노드(1)의 이동 방향을 산출할 수 있다. 이동 노드(1)가 네비게이션 시스템으로서 차량에 탑재되는 경우에 상대위치 추정부(13)는 DR(Dead Reckoning) 알고리즘을 사용하여 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정할 수 있다. 예를 들어, 상대위치 추정부(13)는 차량의 휠(wheel)에 센서부(20)의 가속도 센서와 자이로 센서를 부착함으로써 이동 노드(1)의 이동 거리와 이동 방향을 산출할 수 있다.
도 3에 도시된 무선 측위 방법이 실행된 후에 다시 실행될 때, 상대위치 추정부(13)는 아래에서 설명될 520 단계에서의 이동 노드(1)의 절대 위치의 추정 이후에는 520 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 절대 위치에 대한 이동 노드의 상대 위치를 추정한다. 따라서, 320 단계에서 복수의 시점에 걸친 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 생성된 이후, 즉 그 복수의 시점 이후에는 이동 노드(1)의 절대 위치에 대하여 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 생성된다. 본 실시예에 따르면, 이동 노드(1)의 상대 위치는 계속적으로 이동 노드(1)의 이전 상대 위치를 기준으로 추정되는 것이 아니라, 이동 노드(1)의 상대 위치가 절대 위치로 교체된 때에는 그 절대 위치를 기준으로 추정되기 때문에 이동 노드(1)의 상대 위치 추정이 적용되는 구간은 매우 짧게 되어 상대 위치 추정의 반복에 따른 상대 위치의 오차 누적으로 인한 이동 노드(1)의 절대 위치 오차가 거의 발생하지 않게 된다.
상술한 바와 같이, 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정하기 위한 PDR, DR 알고리즘은 센서의 출력 신호 값의 적분을 통해 이동 노드(1)의 상대 위치를 추정하기 때문에 이동 노드(1)의 상대 위치 추정이 반복될수록 이동 노드(1)의 상대 위치의 오차가 누적된다. 이에 따라, 이동 노드(1)의 상대 위치 추정이 적용되는 구간이 길수록 이동 노드(1)의 상대 위치의 오차는 증가하게 된다. 본 실시예는 이동 노드(1)의 상대 위치가 추정되는 중간 중간에 이동 노드(1)의 상대 위치가 절대 위치로 교체되기 때문에 상대 위치 추정의 반복에 따른 상대 위치의 오차 누적이 거의 발생하지 않게 된다. 이에 따라, 본 실시에 따른 측위의 정확도는 종래의 무선 측위 기술에 PDR, DR 등의 상대 위치 추정 알고리즘을 융합시킨 기법에 비해 매우 높다.
본 실시예에 따라 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정된 후에는 이후 추정되는 이동 노드(1)의 상대 위치마다 절대 위치가 추정될 수도 있고, 이후 추정되는 이동 노드(1)의 상대 위치를 복수 회 추정한 후에 하나의 절대 위치가 추정될 수도 있다. 전자의 경우, 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정된 후에는 이동 노드(1)의 이전 위치는 항상 현재 추정하고자 하는 상대 위치의 직전에 추정된 절대 위치가 된다. 후자의 경우, 이동 노드(1)의 이전 위치는 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정된 직후에는 현재 추정하고자 하는 상대 위치의 직전에 추정된 절대 위치가 되지만, 그 후에는 상기된 회수만큼 상대 위치가 추정될 때까지는 현재 추정하고자 하는 상대 위치의 직전에 추정된 상대 위치가 된다.
310 단계에서 이동 노드(1)의 도메인 변환부(14)는 130 단계에서 생성된 시간도메인 데이터를 120 단계에서 측정된 각 신호 세기를 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에 연관시켜 나타내는 공간도메인 데이터로 변환한다. 보다 상세하게 설명하면, 도메인 변환부(14)는 130 단계에서 생성된 시간도메인 데이터에 포함된 적어도 하나의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}TD의 각 세트 별로 각 세트 RSSmn가 나타내는 고정 노드(2)의 아이디, 각 신호의 수신 시점, 및 각 신호의 세기 중에서 각 신호의 수신 시점을 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치로 교체함으로써 시간도메인 데이터를 고정 노드(2)의 아이디, 이동 노드(1)의 상대 위치, 및 각 신호의 세기를 하나의 세트로 묶은 적어도 하나의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}SD로 변환한다.
여기에서, RSS는 "Received Signal Strength"의 약자이고, SD는 "Space Domain"의 약자이고, 아래첨자의 "m"은 고정 노드(2)의 아이디의 순번을 나타내고, "n"은 각 신호의 수신 시점의 순번에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치의 순번을 나타낸다. 110 단계에서의 신호 수신과 210 단계에서의 신호 수신이 동기화되어 거의 동일한 시간대에 실행되는 경우라면 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치는 각 신호의 수신 시점에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치일 수 있다. 이 경우, 각 신호의 수신 시점의 순번은 그대로 이동 노드(1)의 상대 위치의 순번이 된다. 예를 들어, 공간도메인 데이터에 포함된 신호 세기 세트 RSS23은 상대위치 추정부(13)가 세 번째 상대 위치 추정 시에 두 번째 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 수신된 신호의 세기를 나타내게 된다.
110 단계에서의 신호 수신과 210 단계에서의 신호 수신의 동기화가 이루어지지 않은 경우라면 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치는 여러 시점에서 추정된 상대 위치들 중에서 각 신호의 수신 시점에 가장 가까운 시점에서 추정된 상대 위치일 수 있다. 이와 같이, 시간도메인 데이터는 고정 노드(2)의 아이디, 각 신호의 수신 시점, 및 각 신호의 세기를 하나의 세트로 묶음으로써 각 신호 세기를 각 신호의 수신 시점에 연관시켜 나타낸 시간 기반의 데이터인 반면, 공간도메인 데이터는 시간도메인 데이터에 포함된 고정 노드(2)의 아이디, 시간도메인 데이터에 포함된 시점에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치, 시간도메인 데이터에 포함된 각 신호 세기를 하나의 세트로 묶음으로써 각 신호 세기를 이동 노드(1)의 상대 위치에 연관시켜 나타낸 공간 기반의 데이터이다.
본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 실행될 때마다 130 단계에서 생성되는 시간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}TD의 수신 시점은 모두 동일하기 때문에, 본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 실행될 때마다 310 단계에서 변환되는 공간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}SD의 상대 위치도 모두 동일하게 된다. 이에 따라, 공간도메인 데이터의 길이를 줄이기 위하여 동일한 상대 위치에서 수집된 신호들에 대해서는 하나의 상대 위치에 복수의 고정 노드 아이디와 복수의 신호 세기를 나열하여 붙일 수도 있다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상술된 바와 같은 포맷 이외에 다양한 포맷으로 공간도메인 데이터를 표현할 수 있음을 이해할 수 있다.
320 단계에서 이동 노드(1)의 패턴 생성부(15)는 120 단계에서 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치로부터 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성한다. 보다 상세하게 설명하면, 패턴 생성부(15)는 120 단계에서 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치로부터 110 단계에서 현재 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 생성하고, 현재 수신된 적어도 하나의 신호의 패턴을 110 단계에서의 신호 수신 시점 이전에 수신된 적어도 하나의 신호의 패턴에 연속적으로 나열함으로써 복수의 시점에 걸친 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성한다. 본 실시예에 따른 무선 측위 방법은 이동 노드(1)가 어떤 경로로 이동할 때에 실시간으로 그것의 현재 절대 위치를 반복적으로 추정하기 위한 방법으로서 도 2에 도시된 무선 측위 장치가 구동되는 동안에 도 3에 도시된 단계들은 계속적으로 반복된다.
도 4는 도 3의 320 단계에서의 패턴 형성 원리를 설명하기 위한 도면이다. 도 4의 (a)를 참조하면, 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기는 대략적으로 고정 노드(2)로부터의 거리의 제곱에 반비례하여 감쇄된다. 사용자가 고정 노드(2)에 접근했다가 멀어지는 경우에, 사용자가 휴대하는 이동 노드(1)는 도 4의 (a)에 도시된 바와 같은 세기의 신호를 수신하게 된다. 일반적으로, 사용자는 항상 일정한 속도로 보행하지는 않으며 보행 중에 일시적으로 정지할 수도 있다. 사용자가 일시적으로 정지하고 있는 동안에는 도 4의 (b)에 도시된 바와 같이, 도 3에 도시된 무선 측위 방법이 여러 번 반복하여 실행되더라도 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기는 거의 동일하게 측정된다. 도 4의 (b)의 x축은 신호가 측정된 시점을 나타내고, y축은 신호 세기를 나타낸다. 도 4의 (c)의 x축은 이동 노드(1)의 상대 위치(RL, Relative Location) 나타내고, y축은 신호 세기를 나타낸다.
도 3에 도시된 무선 측위 방법이 실행될 때마다 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기가 측정되므로 고정 노드(2)로부터 송출되는 신호의 세기는 도 4의 (b)에 도시된 바와 같은 연속적인 곡선의 형태로 표시되지 않으며, 실제로는 신호 세기에 대응하는 높이에 표시된 도트들이 연속적으로 나열된 형태로 표시된다. 도메인 변환부(14)에 의해 각 신호의 수신 시점이 이동 노드(1)의 상대 위치로 교체되면, 도 4의 (c)에 도시된 바와 같이 패턴 생성부(15)에 의해 생성되는 신호 세기의 변화 패턴은 복수의 시점에서 추정된 이동 노드(1)의 복수의 상대 위치에서 복수 회 수신된 신호의 세기의 연속적 나열로 표현된다. 따라서, 패턴 생성부(15)에 의해 생성되는 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 복수의 시점에서 추정된 이동 노드(1)의 복수의 상대 위치에서 복수 회 수신된 적어도 하나의 신호의 세기의 연속적 나열로 표현되는 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이라고 말할 수 있다.
측위 서버(3)의 데이터베이스에는 본 실시예에 따른 무선 측위 서비스가 제공되는 전 지역에서 수집한 신호 세기의 분포의 패턴을 나타내는 라디오맵이 저장되어 있다. 사용자가 동일한 경로로 여러 번 반복하여 이동한다고 할 때에 그 경로의 완주에 소요되는 시간은 일반적으로 모두 다르다. 사용자의 이동 경로가 동일한 경우에 그 경로의 완주에 소요되는 시간이 서로 다르다 하더라도 그 경로 상에 있는 사용자의 여러 위치는 동일하게 된다. 따라서, 라디오맵에 고정 노드(2)로부터 송출된 신호의 수신 시점을 반영하는 것은 불가능할 뿐만 아니라 불필요하다. 즉, 라디오맵은 무선 측위 서비스가 제공되는 전 지역에서 수집한 수많은 신호에 대해 어떤 신호를 송출한 고정 노드(2)의 아이디, 그 신호를 수신한 지점의 절대 위치, 및 그 신호의 세기가 반영된 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도로 표현된다.
본 실시예에 따라 이동 노드(1)의 절대 위치를 추정하기 위해서는 이러한 라디오맵에 매칭 가능한 패턴이 생성되어야 한다. 이동 노드(1)의 측위는 이동 노드(1)의 위치를 모르는 상태에서 수행되므로, 이동 노드(1)는 각 신호 세기를 각 신호의 수신 시점에 연관시켜 나타낸 시간도메인 데이터를 생성한 다음에 그 시간도메인 데이터를 각 신호 세기를 각 신호의 수신 시점에 대응하는 이동 노드(1)의 상대 위치에 연관시켜 나타낸 공간도메인 데이터로 변환한다. 라디오맵의 좌표 값을 매기기 위해서, 무선 측위 서비스가 제공되는 현실 세계의 지역은 눈금과 눈금간 거리가 일정한 격자 구조로 분할된다. 라디오맵 상에서 어떤 지점의 절대 위치의 값은 이러한 단위의 분해능을 갖는 2차원 좌표로 표현되기 때문에 패턴 생성부(15)에 의해 생성되는 패턴은 가급적 라디오맵의 좌표 분해능과 동일하거나 배수 비율로 낮은 분해능으로 이동 노드(1)의 상대 위치가 추정됨이 바람직하다.
도 4의 (c)에 도시된 바와 같이, 사용자가 일시적으로 정지 상태에 있음에 따라 이동 노드(1)의 복수의 상대 위치에서 수신된 복수의 신호의 세기를 나타내는 복수의 도트가 밀집되어 있을 수 있다. 이 경우, 서로 밀집되어 있는 복수의 도트간 최대 거리가 라디오맵의 좌표 분해능 단위, 즉 이동 노드(1)의 상대 위치를 나타내기 위한 좌표의 분해능 단위에 해당하는 거리 내이면 서로 밀집되어 있는 복수의 도트는 마치 하나의 도트로서 하나의 신호 세기를 나타내는 것과 같은 효과가 발생되면서 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 결과를 낳게 된다. 예를 들어, 라디오맵의 좌표 분해능 단위가 1 미터라고 한다면, 1 미터 내에 몰려 있는 여러 개의 도트들은 마치 하나의 도트로서 하나의 신호 세기를 나타내는 것과 같은 효과가 발생되면서 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 결과를 낳게 된다.
도 5는 도 3의 320 단계에서의 패턴 형성에 대한 실험 결과를 도시한 도면이다. 도 5에 도시된 실험은 현실 세계의 시간 도메인에서 실제로 측정된 신호의 세기 값을 공간 도메인으로 변환됨에 따라 생성되는 신호 세기의 변화 패턴에 대한 이해를 돕기 위한 것이다. 아래에 설명된 바와 같이, 본 실시예의 신호 세기 변화 패턴은 도 5의 2차원 그래프 형태가 아닌, 고정 노드(2)의 아이디가 반영된 3차원 그래프 형태의 패턴이다. 도 5의 (a)에 도시된 바와 같이, 사용자는 와이파이의 신호 세기를 측정하는 안드로이드 어플리케이션이 설치된 스마트폰을 들고 건물의 통로를 배회하였다. 액세스 포인트 한 개가 건물의 뒤쪽 통로의 앞 벽면 중앙에 설치되어 있었다. 사용자는 계속 앞으로 전진하다가 좌회전한 후에 건물의 뒤쪽 통로를 3회 반복하여 왔다갔다한 후에 좌회전하여 계속 앞으로 전진하였다. 이 때, 사용자는 액세스 포인트에 3번 접근했다가 멀어지게 된다.
도 5의 (b)의 x축은 안드로이드 어플리케이션에 의해 신호가 측정된 시점을 나타낸다. 안드로이드 운영체제는 1.5초 단위로 어플리케이션에 와이파이 신호가 입력되도록 설계되어 있기 때문에 도 5의 (b)의 x축 상의 시간 분해능이 1.5초로 표시되어 있다. 본 실시예에 따른 무선 측위 방법이 안드로이드 어플리케이션으로 구현된다면 1.5초 단위로 와이파이 신호를 제공받을 수 있기 때문에 110 단계에서의 신호 수신 시점의 간격도 최대 1.5초가 된다. 도 5의 (b)의 y축은 안드로이드 어플리케이션에 의해 측정된 신호 세기를 나타낸다. 도 5의 (b)에 도시된 각 도트의 높이가 안드로이드 어플리케이션에 의해 측정된 각 신호의 세기가 된다.
도 5의 (b)에 도시된 바와 같이, 건물의 뒤쪽 통로에서 측정된 신호 세기의 변화 패턴에는 3개의 피크(peak) 지점이 존재하게 된다. 본 실시예에 따라 각 신호의 수신 시점을 PDR를 이용하여 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치로 교체하면, 도 5의 (c)에 도시된 바와 같은 공간 도메인에서의 그래프로 변환되게 된다. 도 5의 (c)의 x축은 스마트폰의 상대 위치를 나타낸다. 스마트폰의 상대 위치는 초기 위치에 대한 이동 거리로 표시되어 있다. 도 5의 (c)의 y축은 도 5의 (b)의 y축과 마찬가지로 안드로이드 어플리케이션에 의해 측정된 신호 세기를 나타낸다. 도 5의 (c)를 참조하면, 서로 밀집되어 있는 여러 상대 위치에서의 신호 세기는 겹쳐서 나타나게 되므로 시간 도메인에서의 3개의 피크가 공간 도메인에서 하나의 피크로 나타나고 있음을 볼 수 있다.
도 6은 도 3에 도시된 320 단계의 상세 흐름도이다. 도 6을 참조하면, 도 3에 도시된 320 단계는 도 3에 도시된 패턴 생성부(15)에 의해 실행되는 다음과 같은 단계들로 구성된다. 321 단계에서 패턴 생성부(15)는 도메인 변환부(14)로부터 새로운 공간도메인 데이터를 수신한다. 322 단계에서 패턴 생성부(15)는 321 단계에서 수신된 공간도메인 데이터가 나타내는 이동 노드(1)의 상대 위치, 즉 230 단계에서 추정된 상대 위치와 이 상대 위치의 추정 직전에 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치의 거리 차이가 상대 위치를 나타내기 위한 좌표의 분해능 단위에 해당하는 거리 내인가를 확인한다. 322 단계에서의 확인 결과, 이동 노드(1)의 현재 상대 위치와 직전 상대 위치의 거리 차이가 좌표의 분해능 단위에 해당하는 거리 내이면 321 단계로 돌아가서 다시 새로운 공간 도메인 데이터를 수신할 때까지 대기하고, 그렇지 않으면 323 단계로 진행한다.
이와 같이, 230 단계에서 추정된 상대 위치와 이 상대 위치의 추정 직전에 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치의 거리 차이가 이동 노드(1)의 상대 위치를 나타내기 위한 좌표의 분해능 단위에 해당하는 거리 내이면 아래에서 설명될 323, 324 단계에서의 패턴 데이터의 생성 및 누적은 생략될 수 있다. 상술한 바와 같이, 도 3에 도시된 무선 측위 방법이 여러 번 반복하여 실행됨에 따라 이동 노드(1)의 상대 위치가 복수 회 측정되고, 이러한 복수의 상대 위치간의 최대 거리가 좌표의 분해능 단위에 해당하는 거리 내인 경우에 복수의 상대 위치에 대한 복수의 신호 세기가 패턴 생성부(15)에서의 패턴 생성 과정에 반영되더라도 마치 하나의 상대 위치로서 하나의 신호 세기를 나타내는 것과 같은 효과가 발생되면서 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 결과를 낳게 된다.
따라서, 322 단계를 거치지 않고 321 단계로부터 바로 323 단계로 진행하더라도 본 실시예에 따른 측위의 정확도에 영향을 주지 않게 된다. 다만, 좌표의 분해능 단위에 해당하는 거리 내의 여러 위치에서 신호 세기를 반복적으로 표시하게 되면 패턴 생성부(15)에 의해 생성된 신호 세기의 변화 패턴의 형태에는 거의 영향을 주지 않음에도 불구하고 이러한 반복된 신호 세기의 표시 과정은 이동 노드(1)의 그래픽 데이터 처리량을 증가시킴에 따라 무선 측위의 실시간성에 영향을 줄 수도 있기 때문에 이동 노드(1)의 그래픽 데이터 처리 성능이 낮을 경우에 322 단계에 의한 패턴 데이터의 생성 및 누적의 생략은 유용할 수 있다.
323 단계에서 패턴 생성부(15)는 310 단계에서 수신된 공간도메인 데이터로부터 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에서 적어도 하나의 고정 노드(2)로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 생성한다. 323 단계에서 패턴 생성부(15)에 의해 생성되는 적어도 하나의 신호 세기의 패턴은 이동 노드(1)의 이동 경로 중 그 공간도메인 데이터가 나타내는 상대 위치에서 그 공간도메인 데이터가 나타내는 적어도 하나의 고정 노드 별로 그 공간도메인 데이터가 나타내는 적어도 하나의 신호 세기를 표시함으로써 생성되는 적어도 하나의 신호 세기의 패턴이다. 323 단계에서 패턴 생성부(15)는 310 단계에서 수신된 공간도메인 데이터에 포함된 적어도 하나의 신호 세기 세트 {RSSmn, ...}SD의 각 신호 세기 세트 RSSmn 별로 각 신호 세기 세트 RSSmn의 신호 세기를 나타내는 신호 세기 그래프를 생성함으로써 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 생성한다.
도 7은 본 실시예에 따른 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴을 생성하기 위한 3차원 공간 좌표계를 도시한 도면이다. 도 7을 참조하면, 3차원 공간의 x축은 복수의 고정 노드(2)의 아이디를 일정 간격으로 나열한 좌표축이고, y축은 이동 노드(1)의 이동 경로를 이동 노드(1)의 상대 위치를 나타내기 위한 좌표의 분해능 단위로 분할한 좌표축이고, z축은 복수의 고정 노드(2)로부터 수신된 신호의 세기의 측정 범위를 신호 세기의 측정 분해능 단위로 분할한 좌표축이다. 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 3차원 공간의 x축, y축, z축 각각이 나타내는 정보는 서로 교환될 수 있음을 이해할 수 있다. 예를 들어, x축이 이동 노드(1)의 상대 위치를 나타내고, y축이 고정 노드(2)의 아이디를 나타낼 수도 있다.
도 7에 도시된 3차원 공간 좌표계는 도심의 도로와 같이 사용자나 차량의 이동 경로가 정해져 있는 경우를 전제로 한 것으로서, 측위 서버(3)의 데이터베이스에 저장된 라디오맵이 이와 같이 정해진 경로를 따라 이동하면서 수집된 신호를 기반으로 구축된 경우에 아래에서 설명될 라디오맵의 신호 세기의 분포 패턴은 이동 경로를 내포하고 있게 된다. 즉, 이동 노드(1)의 현재 신호 세기의 변화 패턴이 라디오맵 내의 어떤 부분과 일치하게 되는 경우, 라디오맵과의 비교를 통해 이동 노드(1)가 어떤 이동 경로의 어떤 지점에 위치하고 있음을 알 수 있다. 이동 노드(1)의 이동 경로가 정해져 있지 않거나 지상에서의 이동 노드(1)의 위치 외에 이동 노드(1)의 높이도 추정하고자 하는 경우에는 4차원 이상의 다차원 공간 좌표계에 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호의 세기의 변화 패턴이 생성될 필요가 있을 수도 있다.
본 실시예에 대한 이해를 돕기 위해, 도 7의 x축에는 와이파이 망의 고정 노드(2)에 해당하는 액세스 포인트 10 개가 나열되어 있고, y축에는 이동 노드(1)를 휴대하고 있는 사용자가 1 미터 간격으로 10 미터 길이로 나열되어 있다. 따라서, 이동 노드(1)의 상대 위치 좌표의 분해능 단위가 1 미터이다. 아래에 설명된 바와 같이, 510 단계에서 맵 데이터가 나타내는 지도와 비교되는 신호 세기의 변화 패턴은 도 7에 도시된 사이즈의 3차원 공간에서 생성된 3차원 패턴이다. 즉, 도 7에 도시된 3차원 공간의 사이즈는 본 실시예에 따른 측위가 진행되는 동안에 이동 노드(1)가 이동한 경로에 대해 10 미터 간격으로 맵 데이터가 나타내는 지도와 비교되는 신호 세기의 변화 패턴이 생성됨을 의미한다. 이 때, 이동 노드(1)의 이동 경로 상의 액세스 포인트의 개수는 10 개이다. 도 7에 도시된 3차원 공간 좌표계는 일례일 뿐이며, 액세스 포인트의 개수와 이동 노드(1)의 이동 경로의 길이는 다양하게 변형 설계될 수 있다. 323 단계는 다음과 같은 3231, 3232 단계로 분리될 수 있으며, 이하에서는 도 7을 참조하면서 323 단계에서의 패턴 형성 과정을 상세하게 설명하기로 한다.
3231 단계에서 패턴 생성부(15)는 3차원 공간의 x축에 321 단계에서 수신된 공간도메인 데이터에 포함된 어느 하나의 신호 세기 세트 RSSmn가 나타내는 고정 노드의 아이디를 매핑하고, y축에 그 신호 세기 세트 RSSmn가 나타내는 이동 노드(1)의 상대 위치를 매핑하고, z축에 그 신호 세기 세트 RSSmn가 나타내는 신호의 세기를 매핑함으로써 결정되는 3차원 공간의 지점에 도트를 표시하는 방식으로 그 신호 세기 세트 RSSmn의 신호 세기를 나타내는 그래프를 생성한다. 이러한 신호 세기 그래프는 사용자에게 보여주기 위한 화면출력용 그래프가 아니라, 무선 측위에 사용되는 3차원 그래프 형태의 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 과정을 보여주기 위한 중간 단계의 그래픽 요소이다. 다만, 본 실시예에 대한 이해를 돕기 위해 이하에서는 신호 세기 세트 RSSmn 별 신호 세기 그래프, 어느 한 상대 위치에서의 신호 세기의 패턴, 상대 위치 변화에 따른 신호 세기의 변화 패턴이 시각적으로 인지될 수 있는 형태인 것으로 가정하여 설명하기로 한다.
3232 단계에서 패턴 생성부(15)는 321 단계에서 수신된 공간도메인 데이터에 포함된 모든 신호 세기 세트 RSSmn에 대해 3231 단계에서의 신호세기 그래프 생성이 완료되었는가를 확인한다. 3232 단계에서의 확인 결과, 모든 신호 세기 세트 RSSmn에 대한 신호 세기 그래프 생성이 완료되었으면 321 단계에서 수신된 공간도메인 데이터에 대한 패턴 생성이 완료된 것으로 보고 324 단계로 진행하고, 그렇지 않으면 공간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트 RSSmn 중에서 아직 신호 세기 그래프 생성이 이루어지지 않은 다른 하나의 신호 세기 세트 RSSmn를 추출하고 3231 단계로 돌아간다.
이와 같이, 패턴 생성부(15)에 의해 생성되는 적어도 하나의 신호 세기의 패턴은 그 공간도메인 데이터가 나타내는 적어도 하나의 고정 노드의 아이디와 그 공간도메인 데이터가 나타내는 상대 위치에 연관시켜 그 공간도메인 데이터가 나타내는 적어도 하나의 신호 세기를 표시한 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 의미한다. 따라서, 이동 노드(1)가 하나의 신호만을 수신한 경우라면, 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에서의 신호 세기의 패턴은 하나의 도트 형태가 될 수 있다. 이동 노드(1)가 복수의 신호를 수신한 경우라면, 230 단계에서 추정된 이동 노드(1)의 상대 위치에서의 신호 세기의 패턴은 서로 인접해 있는 복수의 도트로 표현되는 직선 내지 곡선 형태일 수 있다.
324 단계에서 패턴 생성부(15)는 313 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터를 버퍼(30)에 저장되어 있는 패턴 데이터에 누적시켜 저장한다. 이와 같은 패턴 데이터의 누적에 의해 120 단계에서 측정된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 생성되게 된다. 버퍼(30)에는 맵 데이터가 나타내는 지도와 비교되는 신호 세기의 변화 패턴 생성에 필요한 만큼의 패턴 데이터가 누적될 수 있고, 더 많은 양의 패턴 데이터가 누적될 수 있다. 후자의 경우, 버퍼(30)에 누적된 패턴 데이터의 일부로부터 신호 세기의 변화 패턴을 생성하게 된다.
도 8은 본 실시예에 따른 무선 측위에 사용되는 패턴 데이터의 누적을 테이블 형태로 나타낸 도면이다. 도 8의 (a)에는 버퍼(30)에 누적된 패턴 데이터가 테이블 형태로 표현되어 있다. 320 단계에서 패턴 생성부(15)는 공간도메인 데이터를 도 8의 (a)의 테이블 형태로 버퍼(30)에 누적시킬 수 있다. 도 8의 (a)의 테이블에서 "APm"의 "m" 값은 고정 노드(2)의 아이디의 순번으로서 3차원 공간의 x축의 좌표 값에 해당하고, "RLn"의 "n" 값은 이동 노드(1)의 상대 위치의 순번으로서 3차원 공간의 y축의 좌표 값에 해당하고, "RSSmn"은 "APm"의 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출되어 이동 노드(1)의 상대 위치 "RLn"에서 수신된 신호의 세기로서 3차원 공간의 z축의 좌표 값에 해당한다.
상술한 바와 같은 패턴 생성부(15)의 패턴 생성 기법에 따르면, "APm"의 "m" 값과 "RLn"의 "n" 값에 의해 결정되는 2차원 평면의 어느 한 지점 위에 "RSSmn" 값에 해당하는 높이로 도트가 표시되기 때문에 도 8의 (a)에 도시된 "RSSmn"들의 집합은 3차원 공간에서 기하학적인 서피스(surface)를 형성하게 된다. 이와 같이, 320 단계에서 패턴 생성부(15)는 3차원 공간의 x축에 어느 하나의 고정 노드의 아이디를 매핑하고, y축에 이동 노드(1)의 상대 위치를 매핑하고, z축에 그 고정 노드로부터 송출되어 그 상대 위치에서 수신된 신호의 세기를 매핑함으로써 결정되는 3차원 공간의 지점에 도트를 표시하는 방식으로 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴을 생성한다. 버퍼(30)에 누적된 공간도메인 데이터에 포함된 복수의 신호 세기 세트는 도 8의 (a)의 테이블 형태로 버퍼(30)에 누적되지 않을 수 있으며, 메모리 공간의 효율적 사용을 위해 다양한 형태로 버퍼(30)에 누적될 수 있다.
도 9는 본 실시예에 따른 무선 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 일례를 도시한 도면이다. 도 9에 도시된 3차원 공간 좌표계의 스케일은 도 7에 도시된 3차원 공간 좌표계의 스케일의 10 배라는 가정 하에 사용자가 20 미터 이동하였을 때에 상술한 바와 같은 패턴 생성부(15)의 패턴 생성 기법에 따르면, 이동 노드(1)의 상대 위치는 20 번 추정되고 20 개의 상대 위치 각각에서의 패턴에 의해 그 이동 거리만큼의 서피스 형태의 3차원 패턴이 생성된다. 도 9에 도시된 서피스는 서로 다른 높이의 도트들이 밀집되어 형성된 것이다. 사용자가 40 미터, 60 미터, 80 미터 이동하였을 때에 그 이동 거리의 추가분만큼 서피스 형태의 3차원 패턴이 확장됨을 알 수 있다. 서피스의 굴곡은 서로 인접해 있는 고정 노드들(2)로부터 송출되는 신호들간 세기 차이, 즉 서로 인접해 있는 "RSSmn"들간의 차이로 인해 나타나게 된다.
410 단계에서 이동 노드(1)의 클러스터 선정부(16)는 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호에 기초하여 본 실시예에 따른 측위 서비스가 제공되는 전 지역의 클러스터들 중에서 적어도 하나의 클러스터를 선정한다. 무선 측위 서비스가 제공되는 전 지역은 복수의 클러스터로 분할된다. 보다 상세하게 설명하면, 클러스터 선정부(16)는 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호에 실린 적어도 하나의 고정 노드(2)의 아이디에 기초하여 이동 노드(1)가 위치하고 있는 하나의 클러스터를 선정한다. 예를 들어, 어떤 고정 노드(2)가 특정 클러스터에만 신호를 송출하거나 어떤 조합의 복수 고정 노드(2)의 신호 수신이 특정 클러스터에서만 가능한 경우에는 적어도 하나의 고정 노드(2)의 아이디만으로 클러스터가 선정될 수 있다.
클러스터 선정부(16)는 적어도 하나의 고정 노드(2)의 아이디에 기초하여 이동 노드(1)가 위치하고 있는 하나의 클러스터를 선정할 수 없는 경우, 110 단계에서 수신된 적어도 하나의 신호의 세기에 기초하여 이동 노드(1)가 위치하고 있는 하나의 클러스터를 선정한다. 예를 들어, 어떤 고정 노드(2)가 서로 이웃하는 두 개의 클러스터에 신호를 송출하거나 어떤 조합의 복수 고정 노드(2)의 신호 수신이 서로 이웃하는 두 개의 클러스터에서 가능한 경우에는 적어도 하나의 신호의 세기에 기초하여 클러스터가 선정될 수 있다. 클러스터 선정부(16)는 이와 같이 선정된 클러스터에 그 주변의 클러스터를 추가함으로써 복수의 클러스터를 선정할 수도 있다. 예를 들어, 이동 노드(1)가 서로 이웃하는 두 클러스터의 경계에 위치하는 경우나 클러스터의 개수를 늘림으로써 무선 측위의 정확도를 향상시키고자 하는 경우에 복수의 클러스터가 선정될 수 있다.
420 단계에서 이동 노드(1)의 맵 로더(17)는 무선통신부(10)를 통하여 측위 서버(3)에 310 단계에서 선정된 적어도 하나의 클러스터에 해당하는 맵 데이터를 전송하여 줄 것을 요청하는 신호를 전송한다. 이 신호에는 410 단계에서 선정된 적어도 하나의 클러스터를 나타내는 데이터가 실리게 된다. 430 단계에서 측위 서버(3)는 이동 노드(1)로부터 전송된 맵 데이터의 요청 신호를 수신하면, 본 실시예에 따른 측위 서비스가 제공되는 전 지역에서의 신호 세기의 분포 데이터가 기록된 라디오맵으로부터 그 요청 신호가 나타내는 적어도 하나의 클러스터, 즉 410 단계에서 선정된 적어도 하나의 클러스터에 해당하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도를 나타내는 맵 데이터를 추출한다. 라디오맵은 측위 서버(3)의 데이터베이스에 저장된다.
440 단계에서 측위 서버(3)는 430 단계에서 추출된 맵 데이터를 이동 노드(1)로 전송한다. 450 단계에서 이동 노드(1)는 측위 서버(3)로부터 전송된 맵 데이터를 수신한다. 예를 들어, 이동 노드(1)는 도 8의 (b)에 도시된 바와 같은 맵 데이터를 수신할 수 있다. 도 8의 (b)의 테이블에서 "APm"의 "m" 값은 410 단계에서 선정된 적어도 하나의 클러스터의 지역에 설치된 고정 노드(2)의 아이디의 순번이고, "ALn"의 "n" 값은 이동 노드(1)의 절대 위치(AL, Absolute Location)의 순번이고, "RSSmn"은 "APm"의 아이디를 갖는 고정 노드(2)로부터 송출되어 이동 노드(1)의 절대 위치 "ALn"에서 수신된 신호의 세기이다.
이동 노드(1)의 버퍼(30)에 누적된 패턴 데이터와 측위 서버(3)로부터 수신된 맵 데이터는 서로 매칭 가능하여야 하기 때문에 맵 데이터의 포맷은 패턴 데이터의 포맷과 동일하다. 따라서, 맵 데이터에 대한 설명은 앞서 설명된 패턴 데이터에 대한 설명으로 갈음하기로 한다. 맵 데이터는 무선 측위 서비스가 제공되는 지역에서 수집된 수많은 신호의 세기를 데이터베이스화하여 구축된 라디오맵으로부터 추출되었기 때문에 도 8의 (b)의 "RSSmn" 값은 특정 값으로 표시된다. 이동 노드(1)가 측위 서버(3)의 데이터베이스에 저장된 라디오맵을 수용할 수 있을 만큼의 데이터베이스를 구비하고 있다면, 이동 노드(1)는 그 내부의 데이터베이스에 저장된 라디오맵으로부터 맵 데이터를 추출할 수도 있다. 이 경우, 420, 440, 450 단계는 생략될 수 있으며, 430 단계는 이동 노드(1)에 의해 수행되게 된다.
510 단계에서 이동 노드(1)의 비교부(18)는 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도, 즉 이동 노드(1)가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도를 비교함으로써 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출한다. 보다 상세하게 설명하면, 비교부(18)는 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴과 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도를 비교함으로써 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 3차원 패턴의 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출한다.
이와 같이, 본 실시예는 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 신호 세기의 분포 패턴간의 서피스 상관도(surface correlation)를 기반으로 320 단계에서 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 450 단계에서 수신된 맵 데이터가 나타내는 지도 내의 어디에 위치하는가를 결정하게 된다. 예를 들어, 이러한 서피스 상관도는 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 주지되어 있는 3차원 셰이프(shape) 매칭 알고리즘을 이용하여 산출될 수 있다. 520 단계에서 이동 노드(1)의 절대위치 추정부(19)는 510 단계에서의 비교에 의해 색출된 부분, 보다 상세하게는 색출된 서피스 부분이 지시하는 지도의 절대 위치를 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정한다.
이와 같이, 본 실시예는 종래와 달리 현재 수신된 신호 세기만을 고려하지 않고 지금까지의 복수의 시점에 걸친 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정하기 때문에 이러한 신호 세기의 변화 패턴의 길이를 매우 길게 설정하면 이동 노드(1)의 측위의 실시간성이 떨어질 수도 있다. 그러나, 이동 노드(1)의 현재 위치에 이르기까지의 신호의 세기 변화 패턴을 나타내는 서피스와 맵 데이터가 나타내는 신호 세기의 분포 패턴을 나타내는 서피스간에 그 셰이프 유사도를 3차원 셰이프 매칭 알고리즘을 이용하여 고속으로 판단할 수 있기 때문에 복수 시점에 걸친 신호 세기의 변화 패턴의 길이가 매우 긴 경우에도 이동 노드(1)의 측위의 실시간성을 보장할 수 있다.
도 10-11은 본 실시예에 따라 이동 노드(1)의 절대 위치가 추정되는 예들을 도시한 도면이다. 도 10-11에 도시된 3차원 공간 좌표계의 스케일은 도 7에 도시된 3차원 공간 좌표계의 스케일과 동일하며, 도 10-11의 좌측에 도시된 이동 노드(1)의 상대 위치 기반의 패턴 예는 도 9에 도시된 예와 동일하다. 도 10-11의 우측에 도시된 지도의 절대 위치 기반의 패턴 예는 100 미터에 이르는 이동 경로에 대한 신호 세기의 분포 패턴의 지도를 나타낸다. 측위 서버(3)가 제공한 맵 데이터가 나타내는 지도는 도 10-11의 우측에 도시된 지도보다 훨씬 더 크나, 한 지면 크기의 한계로 인해 도 10-11의 우측에는 맵 데이터가 나타내는 지도 중 도 10-11의 좌측에 도시된 패턴과의 매칭과 관련된 부분만 도시되어 있다. 사용자가 20 미터 이동하였을 때에 도 10의 (a)의 좌측에 도시된 서피스 형태의 3차원 패턴이 생성된다.
상술한 바와 같은 서피스 상관도 기반의 매칭 기법에 따르면, 비교부(18)는 도 10의 (a)의 우측에 도시된 패턴 지도 내에서 진하게 표시된 부분을 색출하게 된다. 마찬가지로, 사용자가 40 미터, 60 미터, 80 미터 이동하였을 때에 도 10-11의 (b), (c), (d)의 좌측에 도시된 서피스 형태의 3차원 패턴이 차례로 생성된다. 비교부(18)는 도 10-11의 (b), (c), (d)의 우측에 도시된 패턴 지도 내에서 진하게 표시된 부분을 차례로 색출하게 된다. 절대위치 추정부(19)는 510 단계에서 색출된 부분, 즉 서피스 부분의 복수의 절대 위치 중에서 230 단계에서 추정된 상대 위치, 즉 가장 나중에 추정된 상대 위치에 대응하는 절대 위치를 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정한다. 이러한 상대 위치와 절대 위치의 대응 관계는 두 서피스간의 셰이프 매칭 관계로부터 결정된다. 즉, 절대위치 추정부(19)는 510 단계에서 색출된 서피스 부분의 복수의 절대 위치 중에서 230 단계에서 추정된 상대 위치의 셰이프와 가장 유사한 셰이프를 갖는 부분의 절대 위치를 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정한다.
도 12는 종래기술과 본 실시예에 따른 와이파이 측위에 대한 비교 실험 결과를 도시한 도면이다. 종래의 무선 측위 기술로 널리 알려진 KNN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘, 파티클 필터(Particle Filter) 알고리즘, 파티클 필터와 PDR의 융합 알고리즘, 및 본 실시예에 따른 서피스 상관도(SC, Surface Correlation) 기반의 무선 측위 알고리즘 각각을 안드로이드 어플리케이션으로 구현한 후에 스마트폰에 설치하고 도 5의 실험에 사용된 건물 내에서 와이파이 신호를 이용하여 4 종류의 측위 알고리즘 각각을 실행하면서 동일한 경로로 스마트폰을 들고 이동하였다. 도 12에는 각 측위 알고리즘에 의해 추정된 이동 노드의 위치와 실제 위치의 오차가 도시되어 있다.
도 12에서 KNN 알고리즘의 측위 오차는 실선으로 표시되어 있고, 파티클 필터 알고리즘의 측위 오차는 일점쇄선으로 표시되어 있고, 파티클 필터와 PDR의 융합 알고리즘의 이점쇄선으로 표시되어 있고, 본 실시예의 측위 오차는 점선으로 표시되어 있다. 도 12를 참조하면, 파티클 필터와 PDR의 융합 알고리즘의 측위 오차가 다른 측위 알고리즘에 비해 비교적 낮음에도 불구하고 본 실시예에 따른 측위 오차가 종래의 측위 알고리즘에 비해 매우 낮은 수준을 유지하고 있음을 볼 수 있다. 특히, 도 12로부터 본 실시예에 따른 측위 오차의 평균값과 최대값이 종래의 측위 알고리즘보다 매우 낮음을 알 수 있다.
KNN 알고리즘, 파티클 필터 알고리즘, 파티클 필터와 PDR의 융합 알고리즘을 비롯한 여러 무선 측위 알고리즘은 공통적으로 현재 수신된 신호 세기만을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정한다. 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화로 인해 라디오맵 구축 당시에 수집된 신호 세기와는 다른 신호 세기가 측정된 경우, 라디오맵 내에서 서로 인접하는 지점들은 유사한 신호 세기 분포를 갖기 때문에 종래 무선 측위 알고리즘은 이동 노드(1)의 현재 위치가 그 실제 위치가 아닌 인접한 다른 위치로 추정될 확률이 매우 높다. 라디오맵 구축 당시에 수집된 신호 세기와 현재 수신된 신호의 세기의 차이가 클수록 측위 오차는 더 커지게 된다.
상술한 바와 같이, 본 실시예는 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정하기 때문에 통신 채널간의 신호 간섭, 액세스 포인트의 증설, 고장이나 장애물 발생 등과 같은 무선 환경 변화가 발생하더라도 이동 노드(1)의 현재 위치의 추정 값의 오차가 거의 발생하지 않게 된다. 즉, 본 실시예는 현재 수신된 신호의 세기뿐만 아니라 이동 노드(1)가 지금까지 거쳐 온 경로에서 수신된 과거의 신호 세기 모두를 고려하여 그 신호 세기의 변화 패턴을 기반으로 이동 노드(1)의 현재 위치를 추정하기 때문에 이동 노드(1)의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 이동 노드(1)의 현재 위치의 추정에 거의 영향을 주지 않게 된다.
종래의 무선 측위 알고리즘에 따라 무선 환경 변화로 인해 현재 수신된 신호의 세기만을 고려할 때에 추정되는 이동 노드(1)의 실제 위치의 인접 지점은 지금까지의 신호 세기의 변화 패턴이 나타내는 경로에서 벗어나는 지점이 된다. 본 실시예에 따르면, 이동 노드(1)가 현재 위치하고 있는 지점에서의 무선 환경 변화는 이동 노드(1)가 지금까지 거쳐 온 경로에서 수신된 신호 세기의 변화 패턴 전체를 변화시킬 수 없으며 이러한 패턴의 현재 시점 부분만을 변화시키게 되므로, 지금까지의 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정하면 종래의 무선 측위 알고리즘에 따라 추정되는 이동 노드(1)의 실제 위치의 인접 지점이 아닌, 이동 노드(1)의 실제 위치를 이동 노드(1)의 절대 위치로 추정할 가능성이 매우 높다. 물론, 이동 노드(1)의 이동 경로 상의 여러 지점에서 연속적으로 무선 환경 변화가 발생한다면 측위 오차가 발생할 수 있으나 이러한 경우는 거의 발생하지 않는다.
특히, 어떤 고정 노드(2)로부터 수신된 신호의 세기는 그 주변을 지날 때에 피크를 형성하는 데, 이러한 피크는 무선 환경 변화에 크게 영향을 받지 않는 경향을 갖고 있다. 따라서, 본 실시예에 따른 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴의 길이를 그 측위의 실시간성이 보장되는 한도에서 현재 수신된 신호가 피크 또는 피크의 인접 부분이 아니더라도 이동 노드(1)가 이미 거쳐온 경로 상의 여러 신호의 피크 부분을 포함하도록 충분히 길게 해주면 무선 환경 변화에 매우 강인하게 된다. 이에 더하여, 본 실시예에 따른 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴 내의 피크와 피크 사이의 위치 변화는 상대 위치 추정에 따른 오차 누적이 없는 비교적 짧은 거리 내에서의 이동 노드(1)의 상대 위치 추정에 의해 정확하게 추정될 수 있기 때문에 무선 환경 변화가 심한 경우에도 이동 노드(1)의 위치 추정의 정확도가 대폭 향상될 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 실시예에 따른 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴은 이동 노드(1)의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스 형태의 3차원 패턴으로서 이동 노드(1)의 서피스 형태의 3차원 패턴과 맵 데이터의 서피스 형태의 3차원 패턴간의 비교 관점에서 보면, 이동 노드(1)의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 현재 수신된 신호의 세기에 해당하는 서피스 부분의 높이 오차로만 이어지며 무선 환경 변화의 지점이 아닌 다른 지점들에 해당하는 서피스 대부분에는 영향을 주지 않게 된다. 즉, 이동 노드(1)의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 서피스 형태의 일부 변형을 가져올 지라도 서피스의 전체적인 형태에 거의 영향을 주지 않는다.
종래의 무선 측위 알고리즘은 현재 수신된 신호 세기의 수치 값과 라디오맵 내에 분포된 신호 세기의 수치 값을 비교하기 때문에 현재 수신된 신호 세기의 수치 값과 가장 유사한 수치 값을 갖는 이동 노드(1)의 실제 위치의 인접 지점을 이동 노드(1)의 위치로 잘못 추정하게 되는 결과에 이르게 된다. 본 실시예에 따르면, 이동 노드(1)의 현재 위치에서의 무선 환경 변화는 서피스의 전체적인 형태에 거의 영향을 주지 않기 때문에 맵 데이터가 나타내는 지도 내에서 3차원 패턴의 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출할 때에 현재 수신된 신호의 세기의 오차로 인해 원래 색출하고자 하는 서피스 부분과 다른 서피스 부분을 색출할 가능성은 매우 낮다. 이와 같이, 현재 수신된 신호 세기의 수치 값과 라디오맵 내에 분포된 신호 세기의 수치 값의 비교에 따른 종래 알고리즘의 측위 오차는 원천적으로 차단될 수 있어 이동 노드(1)의 측위 정확도가 대폭 향상될 수 있다.
도 13은 종래기술과 본 실시예에 따른 LTE 측위에 대한 비교 실험 결과를 도시한 도면이다. LTE 신호를 이용하여 본 실시예에 따른 서피스 상관도 기반의 무선 측위 알고리즘과 KNN 알고리즘을 실행하면서 동일한 경로로 스마트폰을 들고 이동하였다. 도 13의 (a)에는 이동 노드(1)의 실제 이동 경로 "LTE database"에 대하여 본 실시예에 따른 서피스 상관도 기반의 무선 측위 알고리즘에 의해 추정된 이동 경로, KNN 알고리즘에 의해 추정된 이동 경로, GPS에 의해 추정된 이동 경로가 도시되어 있다. 도 13의 (b)에는 도 16의 (a)에 도시된 방식들 중 KNN 알고리즘과 본 실시예에 따른 서피스 상관도 기반의 무선 측위 알고리즘 각각에 의해 추정된 이동 노드(1)의 위치와 실제 위치의 오차가 도시되어 있다.
도 13의 (a)에서 본 실시예에 따른 서피스 상관도 기반의 무선 측위 알고리즘에 의해 추정된 이동 노드(1)의 위치는 원으로 표시되어 있고, KNN 알고리즘에 의해 추정된 이동 노드(1)의 위치는 사각형으로 표시되어 있고, GPS에 의해 추정된 이동 노드(1)의 위치는 삼각형으로 표시되어 있다. 도 13의 (a)를 참조하면, KNN 알고리즘에 의해 추정된 이동 노드(1)의 위치는 이동 노드(1)의 실제 이동 경로를 벗어나 이리 저리 튀는 현상이 많이 발생하고 있음을 볼 수 있다. 반면, 본 실시예에 따른 서피스 상관도 기반의 무선 측위 알고리즘은 이동 노드(1)의 실제 이동 경로를 따라 안정적으로 이동 노드(1)의 위치가 정확하게 추정되고 있음을 볼 수 있다. 특히, 본 실시예에 따른 서피스 상관도 기반의 무선 측위 알고리즘은 지금까지 측위 정확도가 가장 우수하다고 알려진 GPS보다 오히려 이동 노드(1)의 위치가 정확하게 추정되고 있음을 볼 수 있다.
도 13의 (b)에서 본 실시예에 따른 서피스 상관도 기반의 무선 측위 알고리즘의 측위 오차는 검은 도트로 표시되어 있고, KNN 알고리즘의 측위 오차는 사각형으로 표시되어 있다. 도 13의 (b)를 참조하면, LTE 신호를 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정하는 경우에도 본 실시예에 따른 측위 오차가 종래의 측위 알고리즘에 비해 매우 낮은 수준을 유지하고 있음을 볼 수 있다. LTE 망의 기지국은 그 설치에 와이파이 망의 액세스 포인트와 비해 매우 많은 비용이 소비되기 때문에 주변 기지국과 중계 서비스 지역이 가급적 겹치지 않게 주변 기지국으로부터 멀리 떨어져 설치되고 있다. 그 결과, LTE 신호는 실내 및 실외 전역에 고르게 분포되어 있으나, 신호 세기의 변화가 크지 않은 지역이 넓다는 특성을 갖고 있다.
상술한 바와 같이, 종래의 무선 측위 알고리즘은 공통적으로 현재 수신된 신호 세기만을 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 추정하기 때문에 이동 노드(1)의 이동 경로 상에서 측위 지점들간에 신호 세기의 변화가 거의 없는 경우에 그 신호 세기만으로 그 측위 지점들을 구별할 수 없을 뿐만 아니라 주변의 노이즈에 매우 민감하게 반응하여 측위 오차가 매우 크게 된다. 도 13의 (a)에 도시된 바와 같이, 종래의 무선 측위 알고리즘에 의해 추정된 이동 노드(1)의 위치는 이동 노드(1)의 실제 이동 경로를 벗어나 이리 저리 튀는 현상이 발생한다.
이동 노드(1)의 이동 경로 상에서 서로 인접해 있는 측위 지점들간에는 LTE 신호의 세기 변화가 거의 없는 경우라도 본 실시예에 따른 측위에 사용되는 신호 세기의 변화 패턴의 길이를 이동 노드(1) 측위의 실시간성이 보장되는 한도에서 충분히 길게 해주면 그 신호 세기의 변화 패턴의 길이에 해당하는 이동 거리 내에서는 이동 노드(1)의 정확한 위치 추정이 가능한 정도로 LTE 신호의 세기는 충분히 변화하게 된다. 이에 따라, 본 실시예는 이동 노드(1)의 이동 경로 상에서 서로 인접해 있는 측위 지점들간에는 LTE 신호의 세기 변화가 거의 없는 경우라도 이동 노드(1)의 위치를 정확하게 추정할 수 있다.
이와 같이, 본 실시예는 이동 경로 상의 측정 지점들간에 신호 세기의 변화가 거의 없는 LTE 신호를 이용하여 이동 노드(1)의 위치를 정확하게 추정할 수 있기 때문에 실내를 넘어서 실외를 모두 커버할 수 있는 무선 측위 서비스의 제공을 가능하게 할 수 있다. 결과적으로, 본 실시예는 건물 실내와 도심 곳곳에 광범위하게 분포하는 LTE 신호를 이용하여 고층빌딩의 영향 없이 도심에서도 높은 정확도의 실내 측위 및 실외 측위가 모두 가능한 차량 네비게이션 시스템이나 자율주행용의 무선 측위 서비스를 제공할 수 있음에 따라 현재 차량 네비게이션 시스템으로 가장 널리 사용되고 있으나 실내 측위가 불가능하며 도심에서 측위 정확도가 심하게 저하되는 GPS를 대체할 수 있다.
이상에서는 와이파이 신호와 LTE 신호를 이용하는 경우에 대해 종래기술과 본 실시예에 대해 비교 실험을 하고 본 실시예의 측위 정확도의 우월성을 설명하였으나 본 실시예에 따른 무선 측위에 이용될 수 있는 신호에는 제한이 없으며, 블루투스, 지그비, 로라 등과 같은 무선 신호의 세기를 이용하여 본 실시예에 따른 측위가 수행될 수 있다.
한편, 상술한 바와 같은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 측위 방법은 컴퓨터의 프로세서에서 실행 가능한 프로그램으로 작성 가능하고, 이 프로그램을 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록하여 실행시키는 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 컴퓨터는 데스크탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 스마트폰, 임베디드 타입의 컴퓨터 등 프로그램을 실행시킬 수 있는 모든 타입의 컴퓨터를 포함한다. 또한, 상술한 본 발명의 일 실시예에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 램(RAM), 롬(ROM), 마그네틱 저장매체(예를 들면, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형상으로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (19)

  1. 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하는 단계;
    이동 노드의 상대 위치를 추정하는 단계;
    상기 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴은 상기 복수의 시점에서 추정된 이동 노드의 복수의 상대 위치에서 복수 회 수신된 적어도 하나의 신호의 세기의 연속적 나열로 표현되는 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴인 것을 특징으로 무선 측위 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 상기 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 현재 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 생성하고, 상기 생성된 적어도 하나의 신호의 패턴을 상기 수신 시점 이전에 수신된 적어도 하나의 신호의 패턴에 연속적으로 나열함으로써 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 것을 특징으로 무선 측위 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 상기 추정된 상대 위치에서 상기 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터를 상기 상대 위치 추정 이전에 추정된 상대 위치에 대한 패턴 데이터에 누적시킴으로써 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 상기 측정된 각 신호 세기를 상기 추정된 상대 위치에 연관시켜 나타내는 공간도메인 데이터로부터 상기 패턴 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 측정된 각 신호 세기를 어느 하나 시점에 연관시켜 나타내는 시간도메인 데이터를 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 시간도메인 데이터를 상기 공간도메인 데이터로 변환하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 어느 하나의 시점은 상기 각 신호의 수신 시점이고, 상기 측정된 상대 위치는 상기 각 신호의 수신 시점에서 추정된 이동 노드의 상대 위치인 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  8. 제 4 항에 있어서,
    상기 추정된 상대 위치와 상기 상대 위치의 추정 직전에 추정된 이동 노드의 상대 위치의 거리 차이가 상기 이동 노드의 상대 위치를 나타내기 위한 좌표의 분해능 단위에 해당하는 거리 내이면 상기 추정된 상대 위치에서 상기 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터의 누적은 생략되는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 이동 노드의 절대 위치의 추정 이후에는 상기 추정된 이동 노드의 절대 위치에 대한 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 복수의 시점 이후에는 상기 이동 노드의 절대 위치에 대하여 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 상기 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴이 생성되는 것을 특징으로 무선 측위 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 지도를 비교함으로써 상기 지도 내에서 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 가장 유사한 패턴을 갖는 부분을 색출하는 단계를 더 포함하고,
    상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 색출된 부분이 지시하는 지도의 절대 위치를 상기 이동 노드의 절대 위치로 추정하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 색출된 부분의 복수의 절대 위치 중에서 상기 추정된 상대 위치에 대응하는 절대 위치를 상기 이동 노드의 절대 위치로 추정하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 단계는 다차원 공간의 제 1 좌표축에 어느 하나의 고정 노드의 아이디를 매핑하고, 제 2 좌표축에 상기 이동 노드의 상대 위치를 매핑하고, 제 3 좌표축에 상기 어느 하나의 고정 노드로부터 송출된 신호의 세기를 매핑함으로써 결정되는 다차원 공간의 지점에 도트를 표시하는 방식으로 상기 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화를 그래프화한 기하학적인 서피스(surface) 형태의 패턴을 생성하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 서피스 형태의 패턴과 상기 지도를 비교함으로써 상기 지도 내에서 상기 서피스 형태와 가장 유사한 형태를 갖는 서피스 부분을 색출하는 단계를 더 포함하고,
    상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 색출된 서피스 부분이 지시하는 지도의 절대 위치를 상기 이동 노드의 절대 위치로 추정하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 단계는 상기 색출된 서피스 부분의 복수의 절대 위치 중에서 상기 추정된 상대 위치의 셰이프(shape)와 가장 유사한 셰이프를 갖는 부분의 절대 위치를 상기 이동 노드의 절대 위치로 추정하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  15. 제 1 항에 있어서,
    상기 수신된 적어도 하나의 신호에 기초하여 측위 서비스가 제공되는 전 지역의 클러스터들 중에서 적어도 하나의 클러스터를 선정하는 단계; 및
    상기 전 지역에서의 신호 세기의 분포 데이터가 기록된 라디오맵으로부터 상기 지도를 나타내는 맵 데이터를 추출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 방법.
  16. 제 1 항 내지 제 15 항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  17. 적어도 하나의 고정 노드로부터 송출된 적어도 하나의 신호의 세기를 측정하는 신호 처리부;
    이동 노드의 상대 위치를 추정하는 상대위치 추정부;
    상기 측정된 적어도 하나의 신호 세기와 상기 추정된 이동 노드의 상대 위치로부터 복수의 시점에 걸친 이동 노드의 위치의 상대적인 변화에 따른 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 패턴 생성부; 및
    상기 생성된 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴과 상기 이동 노드가 위치하는 지역에서의 신호 세기의 분포 패턴 형태의 지도와의 비교에 기초하여 상기 이동 노드의 절대 위치를 추정하는 절대위치 추정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 장치.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 이동 노드의 움직임을 감지하는 센서부를 더 포함하고,
    상기 상대위치 추정부는 상기 센서부의 출력 신호의 값으로부터 상기 이동 노드의 상대 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 장치.
  19. 제 17 항에 있어서,
    상기 패턴 생성부에 의해 생성된 패턴 데이터를 누적시키기 위한 버퍼를 더 포함하고,
    상기 패턴 생성부는 상기 추정된 상대 위치에서 상기 적어도 하나의 고정 노드로부터 수신된 적어도 하나의 신호 세기의 패턴을 나타내는 패턴 데이터를 상기 버퍼에 저장되어 있는 패턴 데이터에 누적시켜 저장함으로써 상기 적어도 하나의 신호 세기의 변화 패턴을 생성하는 것을 특징으로 하는 무선 측위 장치.
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