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관성측정장치(Inertial Measurement Unit; IMU)를 이용하여 관성 데이터들을 측정하는 과정;복수의 액세스 포인트(Access Point; AP)들과의 통신을 통해 무선신호 데이터들을 측정하는 과정;상기 관성 데이터들에 기초하여 시스템 잡음 공분산을 계산하는 과정;상기 시스템 잡음 공분산에 기초하여 오차 공분산을 예측하는 과정;상기 무선신호 데이터들에 기초하여 측정 잡음 공분산을 계산하는 과정; 및상기 오차 공분산 및 상기 측정 잡음 공분산이 적용된 칼만 필터를 이용하여 단말의 현재 위치를 예측하는 과정을 포함하는 측위 장치의 제어 방법
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제1항에 있어서,상기 시스템 잡음 공분산을 계산하는 과정은,상기 관성 데이터들을 이용하여 상기 단말의 이전 위치를 기준으로 사용자의 걸음 수, 보폭 및 걸음 방향을 추정하는 과정; 및상기 걸음 수, 상기 보폭, 및 상기 걸음 방향에 기초하여 상기 시스템 잡음 공분산을 계산하는 과정을 포함하는 측위 장치의 제어 방법
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제1항에 있어서,상기 측정 잡음 공분산을 계산하는 과정은,상기 무선신호 데이터들에 기초하여 복수의 무선신호 데이터 조합을 생성하는 과정;상기 복수의 무선신호 데이터 조합으로부터 상기 단말의 복수의 예상 위치를 추정하는 과정; 및상기 단말의 상기 복수의 예상 위치에 기초하여 상기 측정 잡음 공분산을 계산하는 과정을 포함하는 측위 장치의 제어 방법
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제3항에 있어서,상기 복수의 무선신호 데이터 조합을 생성하는 과정은,상기 무선신호 데이터들의 수가 네 개 이상일 때, 적어도 세 개 이상의 무선신호 데이터들로부터 상기 복수의 무선신호 데이터 조합을 생성하는 과정을 포함하는 측위 장치의 제어 방법
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제3항에 있어서,상기 복수의 예상 위치 각각에 대한 추정 에러를 계산하는 과정;상기 추정 에러에 기초하여 상기 복수의 예상 위치에 필터링을 수행하는 과정을 더 포함하는 측위 장치의 제어 방법
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제5항에 있어서,상기 복수의 예상 위치 각각에 대한 추정 에러를 계산하는 과정은,각 예상 위치의 추정에 이용된 무선신호 데이터에 기초하여 계산된 제1 거리, 및 상기 각 예상 위치의 추정에 이용된 AP와 상기 각 예상 위치 간 제2 거리를 계산하는 과정;상기 제1 거리 및 상기 제2 거리 간 차이에 기초하여 상기 복수의 예상 위치 각각에 대한 추정 에러를 계산하는 과정을 포함하는 측위 장치의 제어 방법
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제3항에 있어서,각 예상 위치의 추정에 이용된 무선신호 데이터의 합에 기초하여 상기 복수의 예상 위치에 필터링을 수행하는 과정을 더 포함하는 측위 장치의 제어 방법
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제1항에 있어서,상기 단말의 현재 위치를 예측하는 과정은,상기 단말의 이전 위치 및 상기 관성 데이터들에 기초하여 상기 단말의 제1 후보 위치를 예측하는 과정;상기 무선신호 데이터들에 기초하여 상기 단말의 제2 후보 위치를 측정하는 과정; 및상기 제1 후보 위치, 상기 제2 후보 위치, 상기 제1 후보 위치에 대한 상기 오차 공분산 및 상기 제2 후보 위치에 대한 상기 측정 잡음 공분산이 적용된 칼만 필터를 이용하여 상기 단말의 현재 위치를 예측하는 과정을 포함하는 측위 장치의 제어 방법
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제1항에 있어서,상기 시스템 잡음 공분산은 시간에 따라 측정된 상기 관성 데이터들로부터 계산된 것이며,상기 측정 잡음 공분산은 상기 무선신호 데이터들을 조합한 복수의 무선신호 데이터 조합들로부터 계산된 것인 측위 장치의 제어 방법
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관성측정장치를 이용하여 관성 데이터들을 측정하는 측정부;무선신호 데이터들을 측정하기 위해 복수의 액세스 포인트들과의 통신을 수행하는 통신부;상기 관성 데이터들에 기초하여 시스템 잡음 공분산을 계산하고, 상기 시스템 잡음 공분산에 기초하여 오차 공분산을 예측하고, 상기 무선신호 데이터들에 기초하여 측정 잡음 공분산을 계산하는 계산부; 및상기 오차 공분산 및 상기 측정 잡음 공분산이 적용된 칼만 필터를 이용하여 단말의 현재 위치를 예측하는 예측부를 포함하는 측위 장치
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제10항에 있어서,상기 계산부는,상기 관성 데이터들을 이용하여 상기 단말의 이전 위치를 기준으로 사용자의 걸음 수, 보폭 및 걸음 방향을 추정하고,상기 걸음 수, 상기 보폭, 및 상기 걸음 방향에 기초하여 상기 시스템 잡음 공분산을 계산하는 것인 측위 장치
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제10항에 있어서,상기 계산부는,상기 무선신호 데이터들에 기초하여 복수의 무선신호 데이터 조합을 생성하고,상기 복수의 무선신호 데이터 조합으로부터 상기 단말의 복수의 예상 위치를 추정하고,상기 단말의 상기 복수의 예상 위치에 기초하여 상기 측정 잡음 공분산을 계산하는 것인 측위 장치
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제12항에 있어서,상기 계산부는,상기 무선신호 데이터들의 수가 네 개 이상일 때, 적어도 세 개 이상의 무선신호 데이터들로부터 상기 복수의 무선신호 데이터 조합을 생성하는 것인 측위 장치
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제12항에 있어서,상기 계산부는,상기 복수의 예상 위치 각각에 대한 추정 에러를 계산하고,상기 추정 에러에 기초하여 상기 복수의 예상 위치에 필터링을 수행하는 것인 측위 장치
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제14항에 있어서,상기 계산부는,각 예상 위치의 추정에 이용된 무선신호 데이터에 기초하여 계산된 제1 거리, 및 상기 각 예상 위치의 추정에 이용된 AP와 상기 각 예상 위치 간 제2 거리를 계산하고,상기 제1 거리 및 상기 제2 거리 간 차이에 기초하여 상기 복수의 예상 위치 각각에 대한 추정 에러를 계산하는 것인 측위 장치
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제12항에 있어서,상기 계산부는,각 예상 위치의 추정에 이용된 무선신호 데이터의 합에 기초하여 상기 복수의 예상 위치에 필터링을 수행하는 것인 측위 장치
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제10항에 있어서,상기 예측부는,상기 단말의 이전 위치 및 상기 관성 데이터들에 기초하여 상기 단말의 제1 후보 위치를 예측하고,상기 무선신호 데이터들에 기초하여 상기 단말의 제2 후보 위치를 측정하며,상기 제1 후보 위치, 상기 제2 후보 위치, 상기 제1 후보 위치에 대한 상기 오차 공분산 및 상기 제2 후보 위치에 대한 상기 측정 잡음 공분산이 적용된 칼만 필터를 이용하여 상기 단말의 현재 위치를 예측하는 것인 측위 장치
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제10항에 있어서,상기 시스템 잡음 공분산은 시간에 따라 측정된 상기 관성 데이터들로부터 계산된 것이며,상기 측정 잡음 공분산은 상기 무선신호 데이터들을 조합한 복수의 무선신호 데이터 조합들로부터 계산된 것인 측위 장치
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