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무선 센서 네트워크에서 표적의 위치를 추정하는 방법에 있어서,N개의 센서 노드로부터 수신된 신호에 기초하여, RSS(Received Signal Strength, 수신 신호 강도) 및 AoA(Angle of Arrival, 수신각) 데이터를 측정하는 단계;상기 측정된 RSS 및 AoA 데이터에 기초하여, 표적의 초기 위치를 추정하는 단계;상기 추정된 표적의 초기 위치에 기초하여, 상기 RSS 및 AoA 데이터의 잡음에 대한 분산을 추정하는 단계;상기 추정된 표적의 초기 위치와 RSS 및 AoA 데이터의 잡음에 대한 분산에 기초하여, 에러 공분산 행렬을 근사하는 단계; 및상기 근사된 에러 공분산 행렬을 WLS(Weighted Least Square) 알고리즘의 가중치로 적용하여, 표적의 최종 위치를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 표적 위치 추정 방법
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제1 항에 있어서,상기 N개의 센서 노드는 무선 센서 네트워크의 임의의 좌표 ()에 위치하고, 상기 표적은 무선 센서 네트워크의 임의의 좌표 에 위치하며,상기 RSS 및 AoA 데이터는,수신 신호 강도(Received Signal Strength, ), 방위각(Azimuth Angle, ) 및 고도각(Elevation Angle, )으로 측정되어, 하기 [수학식 1]로 산출되는 것을 특징으로 하는, 표적 위치 추정 방법
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제2 항에 있어서, 상기 [수학식 1]의 , , 는, 상기 수신 신호 강도(Received Signal Strength, ), 방위각(Azimuth Angle, ) 및 고도각(Elevation Angle, )에 대한 잡음을 나타내고, 평균이 0이고 분산이 인 가우시안 백색 잡음(White Gaussian Noise) 분포로 모델링 되는 것을 특징으로 하는, 표적 위치 추정 방법
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제1 항에 있어서, 상기 표적의 초기 위치를 추정하는 단계는,상기 RSS 및 AoA 데이터를 하기 [수학식 2]의 선형 방정식으로 나타내는 단계;하기 [수학식 2]를 상기 N개의 센서 노드에 적용하여, 하기 [수학식 3]과 [수학식 4]로 나타내는 단계; 및하기 [수학식 4]를 하기 [수학식 5]의 최소 자승법(Least Square, LS) 계산식에 적용하여, 상기 표적의 초기 위치를 추정하는 단계를 포함하고,하기 [수학식 2]의 변수들은 하기 [수학식 6]으로 나타내는 것을 특징으로 하는, 표적 위치 추정 방법
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제1 항에 있어서, 상기 RSS 및 AoA 데이터의 잡음에 대한 분산을 추정하는 단계는,상기 추정된 표적의 초기 위치와 상기 N개의 센서 노드의 위치에 기초하여, 하기 [수학식 7]에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는, 표적 위치 추정 방법
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제1 항에 있어서, 상기 에러 공분산 행렬을 근사하는 단계는, 상기 RSS 및 AoA 데이터에 대한 잡음을 나타내는 하기 [수학식 8]의 에러 벡터()를 2차 테일러 근사를 사용하여, 하기 [수학식 9]로 근사하는 단계; 및하기 [수학식 9]의 에러 벡터()의 성분을 하기 [수학식 10]의 공분산 행렬을 구하는 식에 적용하여, 하기 [수학식 11]의 근사된 에러 공분산 행렬을 산출하는 단계를 포함하고, 하기 [수학식 11]의 근사된 에러 공분산 행렬의 각 성분은 하기 [수학식 12]로 나타내는 것을 특징으로 하는, 표적 위치 추정 방법
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제1 항에 있어서, 상기 표적의 최종 위치를 추정하는 단계는,상기 근사된 공분산 행렬()을 WLS(Weighted Least Square) 알고리즘의 가중치로 적용하기 위하여, 하기 [수학식 13]를 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는, 표적 위치 추정 방법
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무선 센서 네트워크에서 N개의 센서 노드로부터 송신되는 신호를 수신하는 수신부;상기 수신된 신호에 기초하여 RSS(Received Signal Strength, 수신 신호 강도) 및 AoA(Angle of Arrival, 수신각) 데이터를 산출하는 산출부;상기 산출된 RSS(Received Signal Strength, 수신 신호 강도) 및 AoA(Angle of Arrival, 수신각) 데이터에 기초하여 표적의 초기 위치를 추정하는 위치 추정부; 및상기 산출된 RSS 및 AoA 데이터와 상기 표적의 초기 위치에 기초하여, 상기 RSS 및 AoA 데이터의 잡음에 대한 에러 공분산 행렬을 근사하고,상기 근사된 에러 공분산 행렬을 WLS(Weighted Least Square) 알고리즘의 가중치로 적용하여 상기 표적의 최종 위치를 추정하도록 상기 위치 추정부를 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 표적 위치 추정 장치
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제8 항에 있어서, 상기 RSS 및 AoA 데이터는,수신 신호 강도(Received Signal Strength, RSS), 방위각(Azimuth Angle) 및 고도각(Elevation Angle)으로 측정되는 것을 특징으로 하는, 표적 위치 추정 장치
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제9 항에 있어서, 상기 측정된 수신 신호 강도(Received Signal Strength, RSS), 방위각(Azimuth Angle) 및 고도각(Elevation Angle)에 대한 잡음은,평균이 0이고 분산이 인 가우시안 백색 잡음(White Gaussian Noise) 분포로 모델링되는 것을 특징으로 하는, 표적 위치 추정 장치
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제8 항에 있어서, 상기 RSS 및 AoA 데이터의 잡음에 대한 에러 공분산 행렬은,상기 표적의 초기 위치와 상기 RSS 및 AoA 데이터의 잡음에 대한 분산을 추정하고, 2차 테일러 근사를 적용하여 근사되는 것을 특징으로 하는, 표적 위치 추정 장치
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제11 항에 있어서, 상기 표적의 초기 위치는,상기 산출된 RSS 및 AoA 데이터에 기초하여, 최소 자승법(Least Square, LS) 알고리즘을 이용하여 추정되는 것을 특징으로 하는, 표적 위치 추정 장치
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제11 항에 있어서, 상기 RSS 및 AoA 데이터의 잡음에 대한 분산은,상기 추정된 표적의 초기 위치와 상기 N개의 센서 노드의 위치 및 상기 산출된 RSS 및 AoA 데이터에 기초하여 추정되는 것을 특징으로 하는, 표적 위치 추정 장치
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