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타겟 노드;상기 타겟 노드로부터 전송된 비콘 신호를 수신하여 신호 수신 강도와 신호 도착 시간을 생성하는 다수의 레퍼런스 노드; 및상기 다수의 레퍼런스 노드 중 하나를 대표 레퍼런스 노드로 선택하는 대표 레퍼런스 노드 선택부와, 상기 다수의 레퍼런스 노드로부터 전송 받은 신호 수신 강도 및 신호 도착 시간을 전송받고, 선택된 대표 레퍼런스 노드의 신호 도착 시간과 그 이외 레퍼런스 노드의 신호 도착 시간에서 측정된 도착 시간의 차를 이용해 신호 도착 시간차를 계산하는 신호 도착 시간차를 계산하는 신호 도착 시간차 계산부와, 신호 수신 강도, 신호 도착 시간 및 신호 도착 시간차 정보의 조합을 통해 상기 타겟 노드의 측위를 수행하는 위치 추정부를 갖는 위치 추정 서버;를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 시스템
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다수의 레퍼런스 노드가 타겟 노드로부터 전송된 비콘 신호를 수신하여 신호 수신 강도와 신호 도착 시간을 생성하는 강도 및 도착 시간 정보 생성 단계; 위치 추정 서버가 상기 다수의 레퍼런스 노드 중 하나를 대표 레퍼런스 노드로 선택하는 대표 레퍼런스 노드 선택 단계;상기 위치 추정 서버가 상기 다수의 레퍼런스 노드로부터 전송 받은 신호 수신 강도 및 신호 도착 시간을 전송받고, 선택된 대표 레퍼런스 노드의 신호 도착 시간과 그 이외 레퍼런스 노드의 신호 도착 시간에서 측정된 도착 시간의 차를 이용해 신호 도착 시간차를 계산하는 신호 도착 시간차 계산 단계; 및 신호 수신 강도, 신호 도착 시간 및 신호 도착 시간차 정보의 조합을 통해 상기 타겟 노드의 측위를 수행하는 타겟 노드 측위 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 방법
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제 2 항에 있어서,상기 타겟 노드의 측위는, 수집된 신호 수신 강도와 신호 도착 시간 정보의 베이지안 네트워크 모델 기반의 확률적 추론 방식을 이용하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 위치 추정 방법
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제 3 항에 있어서,상기 베이지안 네트워크 모델에 사용되는 랜덤 변수는, 상기 타겟 노드의 x,y좌표, 상기 다수의 레퍼런스 노드 중 하나로부터 상기 타겟 노드 사이의 거리, 상기 다수의 레퍼런스 노드 중 하나로부터 얻은 신호 수신 강도, 상기 다수의 레퍼런스 노드 중 하나로부터 얻은 신호 도착 시간, 수신된 신호 수신 강도의 정확도, 신호 도착 시간의 정확도, 기준거리에서의 경로 손실(path loss), 경로 손실 지수(path loss exponent)인 것을 특징으로 하고,상기 베이지안 네트워크 모델에 사용되는 상수는, 측정 범위의 가로길이, 측정범위의 세로길이, 상기 다수의 레퍼런스 노드의 하나의 x, y 좌표 및 빛의 속도인 것을 특징으로 하는 위치 추정 방법
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제 2 항에 있어서,상기 타겟 노드의 측위는, 수집된 신호 수신 강도와 신호 도착 시간차 정보의 베이지안 네트워크 모델 기반의 확률적 추론 방식을 이용하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 위치 추정 방법
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제 5 항에 있어서,상기 베이지안 네트워크 모델에 사용되는 랜덤 변수는, 상기 타겟 노드의 x,y좌표, 상기 다수의 레퍼런스 노드 중 하나로부터 상기 타겟 노드 사이의 거리, 상기 다수의 레퍼런스 노드 중 하나로부터 얻은 신호 수신 강도, 상기 다수의 레퍼런스 노드 중 하나로부터 얻은 신호 도착 시간, 상기 다수의 레퍼런스 노드 중 다른 하나로부터 얻은 도착 시간 차, 수신된 신호 수신 강도의 정확도, 신호 도착 시간의 정확도, 기준거리에서의 경로 손실(path loss), 경로 손실 지수(path loss exponent)인 것을 특징으로 하고,상기 베이지안 네트워크 모델에 사용되는 상수는, 측정 범위의 가로길이, 측정범위의 세로길이, 상기 다수의 레퍼런스 노드의 하나의 x, y 좌표 및 빛의 속도인 것을 특징으로 하는 위치 추정 방법
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