KR102157391B1 - Position recognition apparatus and method of indoor position system - Google Patents
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Abstract
본 기술은 실내 측위 시스템의 위치 인식 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 구체적인 예에 따르면, 비콘의 수신 신호에 포함된 RSSI 값 중 임계 범위를 벗어나는 RSSI 값을 제거하는 클램핑 기법을 적용함에 따라 비콘의 수신 신호의 측정 시간 및 횟수를 줄일 수 있고 이에 시스템의 연산 복잡도 및 부하를 줄일 수 있다. 그리고 본 실시 예는 나머지 RSSI 값으로 비콘과 사용자 간의 위치 예측 시 적용되는 감쇄 상수를 구간 별로 다르게 설정함에 따라, 비콘과 사용자 간의 평균 오차를 줄여 사용자 위치 예측에 대한 정확도를 향상시킬 수 있다.The present technology discloses a location recognition apparatus and method for an indoor positioning system. According to a specific example of the present invention, by applying a clamping technique that removes an RSSI value out of a threshold range among the RSSI values included in the received signal of the beacon, the measurement time and the number of times of the received signal of the beacon can be reduced, and thus the system operation It can reduce complexity and load. In addition, according to the present embodiment, as the attenuation constant applied when predicting a location between a beacon and a user is differently set for each section as the remaining RSSI value, an average error between the beacon and the user may be reduced, thereby improving the accuracy of the user location prediction.
Description
본 발명은 실내 측위 시스템의 위치 인식 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 각 비콘의 수신 신호의 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값에 대한 평균 오차를 줄여 실내 측위 시스템의 사용자 위치 예측의 정확도를 근본적으로 향상시킬 수 있도록 한 기술에 관한 것이다. The present invention relates to an apparatus and method for recognizing a location of an indoor positioning system, and more particularly, to reduce an average error of a received signal strength indication (RSSI) value of a received signal of each beacon to improve the accuracy of user location prediction of an indoor positioning system. It's about a technology that can be fundamentally improved.
최근 실내에서도 사용자의 위치 정보를 이용하여 다양한 맞춤형 서비스를 제공함으로써 소비자들의 편리성을 증대시키려는 노력과 경향이 증가하고 있으며, 이를 위하여 실내에서의 위치 측정에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다. Recently, there is an increasing effort and tendency to increase the convenience of consumers by providing various customized services using the user's location information indoors, and for this purpose, various studies on indoor location measurement are being conducted.
또한, 위치기반 서비스(location based service) 뿐만이 아니라 가상현실(VR: virtual reality) 산업에서도 위치 정보의 이용 범위가 확대됨에 따라 정확한 사용자의 위치를 계산하는 방법이 여러 측면에서 요구되고 있다.In addition, in the virtual reality (VR) industry as well as a location based service, a method of accurately calculating the location of a user is required from various aspects as the range of use of location information is expanded.
일반적으로 사용자 위치 추정 시스템은 GPS(Global Positioning System)를 이용한 실외에 국한된 서비스였기 때문에, 실내에서 수신이 가능한 무선 송신기를 이용한 실내 측위 시스템의 구축이 필수적으로 요구된다. In general, since the user location estimation system was a service limited to outdoors using a GPS (Global Positioning System), it is essential to construct an indoor positioning system using a wireless transmitter capable of receiving indoors.
그러나, 이러한 무선 송신기들의 송출 신호 기반의 실내 측위 시스템은 자유공간이 아닌 경우 송수신기 사이의 전파 경로가 장애물로 인해 가려지거나, 불규칙한 면에 충돌 할 때에 경로 감쇄로 인한 사용자의 위치 추정의 정확도의 문제가 발생한다. However, in the indoor positioning system based on the transmission signal of these wireless transmitters, if the propagation path between the transceivers is not in a free space, the problem of the accuracy of the user's location estimation due to path attenuation when the propagation path between the transceivers is obscured by an obstacle or collides with an irregular surface. Occurs.
이에 본 출원인은 각 비콘으로부터 제공받은 수신 신호 강도(RSSI: Received Signal Strength Indication) 값을 이용하여 사용자 위치를 추정함에 있어, 정확도를 향상시키는 방안을 제안하고자 한다.Accordingly, the applicant intends to propose a method of improving accuracy in estimating a user location using a received signal strength indication (RSSI) value provided from each beacon.
본 발명은 종래 기술의 제반 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 비콘의 수신 신호에 포함된 RSSI 값 중 정해진 임계 범위를 벗어나는 RSSI 값을 제거하는 클램핑 기법을 적용함에 따라 비콘의 수신 신호의 측정 시간 및 횟수를 줄일 수 있고 이에 시스템의 연산 복잡도 및 부하를 줄일 수 있는 실내 측위 시스템의 위치 인식 장치 및 방법을 제공하고자 함에 있다.The present invention was conceived to solve all the problems of the prior art, and an object of the present invention is to receive a beacon by applying a clamping technique that removes an RSSI value out of a predetermined threshold range among RSSI values included in a received signal of a beacon. It is intended to provide an apparatus and method for recognizing a location of an indoor positioning system that can reduce the measurement time and number of signals and thus reduce the computational complexity and load of the system.
본 발명의 다른 목적은, 임계 범위를 벗어난 RSSI를 제거한 다음 나머지 RSSI 값으로 사용자 위치 예측 시 적용되는 감쇄 상수를 구간 별로 다르게 설정함에 따라, 비콘과 사용자 간의 거리의 평균 오차를 줄여 사용자 위치 예측에 대한 정확도를 향상시킬 수 있는 실내 측위 시스템의 위치 인식 장치 및 방법을 제공하고자 함에 있다.Another object of the present invention is to reduce the average error of the distance between the beacon and the user, thereby reducing the average error of the distance between the beacon and the user by setting different attenuation constants applied when predicting the user's location using the remaining RSSI values after removing the RSSI out of the threshold range. It is to provide an apparatus and method for recognizing a location of an indoor positioning system that can improve accuracy.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시 예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.The object of the present invention is not limited to the above-mentioned object, and other objects and advantages of the present invention that are not mentioned can be understood by the following description, and will be more clearly understood by the embodiments of the present invention. In addition, it will be easily understood that the objects and advantages of the present invention can be realized by means and combinations thereof indicated in the claims.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 의한 실내 측위 시스템의 위치 인식 장치는, A location recognition apparatus for an indoor positioning system according to an embodiment of the present invention for achieving the above object,
실내의 소정 위치에 설치된 다수의 비콘; 및A plurality of beacons installed at predetermined locations indoors; And
상기 각 비콘의 수신 신호에 대한 RSSI 값으로 사용자 위치를 예측하는 수신기를 포함하되,Including a receiver for predicting the user location by the RSSI value for the received signal of each beacon,
상기 수신기는 The receiver
각 비콘으로부터 공급된 수신 신호에 대해 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값을 수신하는 RSSI 도출부; 각 RSSI 값 중 임계 범위를 벗어난 RSSI 값을 제거하고 나머지 RSSI 값을 출력하는 필터부; 및 상기 필터부의 RSSI 값 및 감쇄 상수로 사용자 위치를 예측하는 위치 인식부를 포함할 수 있다.An RSSI derivation unit for receiving an RSSI (Received Signal Strength Indication) value for the received signal supplied from each beacon; A filter unit configured to remove an RSSI value out of a threshold range from among each RSSI value and output a remaining RSSI value; And a location recognition unit that predicts a user location using an RSSI value and an attenuation constant of the filter unit.
바람직하게 상기 필터부의 임계 범위는Preferably, the critical range of the filter unit is
다수의 RSSI 값에 대한 라플라시안 가우시안 연산으로 근사화한 후 정규화를 통해 정규화 그래프를 도출하고 도출된 정규화 그래프 중 기 정해진 신뢰도로 임계 범위를 설정하도록 구비될 수 있다. After approximating a plurality of RSSI values by a Laplacian Gaussian operation, a normalization graph may be derived through normalization, and a threshold range may be set with a predetermined reliability among the derived normalization graphs.
바람직하게 상기 수신기는Preferably the receiver
상기 필터부의 RSSI 값과 각 거리 별 평균 제곱근 오차(RMSE: Root Means Square Error)를 도출한 다음 도출된 평균 제곱근 오차에 대한 선형적 관계식을 도출하고, 도출된 선형적 관계식에서 적어도 하나의 변곡점을 거리에 대한 기준점으로 설정하고, 설정된 기준점 이전의 감쇄 상수와 기준점 이 후의 감쇄 상수를 결정하며, 결정된 감쇄 상수를 상기 위치 인식부로 전달하는 감쇄 상수 도출부를 더 포함할 수 있다.After deriving the RSSI value of the filter unit and the root mean square error (RMSE) for each distance, a linear relational expression for the derived root mean square error is derived, and at least one inflection point is a distance from the derived linear relational expression. It may further include an attenuation constant deriving unit that sets as a reference point for, determines an attenuation constant before the set reference point and an attenuation constant after the reference point, and transfers the determined attenuation constant to the position recognition unit.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 실내 측위 시스템의 위치 인식 방법은,A method of recognizing a location of an indoor positioning system according to another embodiment of the present invention,
RSSI 도출부에서 각 비콘으로부터 공급된 수신 신호에 대해 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값을 수신하고 수신된 다수의 RSSI 값을 필터부로 전달하는 RSSI 도출단계; 각 RSSI 값 중 임계 범위를 벗어난 RSSI 값을 제거하고 나머지 RSSI 값을 위치 인식부로 전달하는 필터 단계; 및 위치 인식부에서 필터부의 RSSI 값 및 설정된 감쇄 상수로 사용자 위치를 예측하는 위치 예측 단계를 포함할 수 있다.An RSSI derivation step of receiving an RSSI (Received Signal Strength Indication) value for a received signal supplied from each beacon in the RSSI derivation unit and transmitting a plurality of received RSSI values to the filter unit; A filtering step of removing an RSSI value out of a threshold range from among each RSSI value and transmitting the remaining RSSI value to a location recognition unit; And a location prediction step of predicting a user location using an RSSI value of the filter unit and a set attenuation constant in the location recognition unit.
바람직하게 상기 임계 범위는Preferably the critical range is
다수의 RSSI 값에 대한 라플라시안 가우시안 연산으로 근사화한 후 정규화를 통해 정규화 그래프를 도출하고 도출된 정규화 그래프 중 기 정해진 신뢰도로 임계 범위를 설정하도록 구비될 수 있다. After approximating a plurality of RSSI values by a Laplacian Gaussian operation, a normalization graph may be derived through normalization, and a threshold range may be set with a predetermined reliability among the derived normalization graphs.
바람직하게 상기 위치 인식 방법은,Preferably the location recognition method,
상기 필터 단계 이 후에 RSSI 값과 각 거리 별 평균 제곱근 오차(RMSE: Root Means Square Error)를 도출한 다음 도출된 평균 제곱근 오차에 대한 선형적 관계식을 도출하고, 도출된 선형적 관계식에서 적어도 하나의 변곡점을 거리에 대한 기준점으로 설정하고, 설정된 기준점 이전의 감쇄 상수와 기준점 이 후의 감쇄 상수를 결정하며, 결정된 감쇄 상수를 상기 위치 인식부로 전달하는 감쇄 상수 도출단계를 더 포함할 수 있다.After the filtering step, an RSSI value and a root mean square error (RMSE) are derived for each distance, and then a linear relational expression for the derived root mean square error is derived, and at least one inflection point in the derived linear relational expression A step of deriving an attenuation constant of setting as a reference point for a distance, determining an attenuation constant before the set reference point and an attenuation constant after the reference point, and transferring the determined attenuation constant to the position recognition unit may be further included.
본 발명에 따르면 비콘의 수신 신호에 포함된 RSSI 값 중 임계 범위를 벗어나는 RSSI 값을 제거하는 클램핑 기법을 적용함에 따라 비콘의 수신 신호의 측정 시간 및 횟수를 줄일 수 있고 이에 시스템의 연산 복잡도 및 부하를 줄일 수 있다. 그리고 본 실시 예는 나머지 RSSI 값으로 비콘과 사용자 간의 거리 예측 시 적용되는 감쇄 상수를 구간 별로 다르게 설정함에 따라, 비콘과 사용자 간의 거리의 평균 오차를 줄여 사용자 위치 예측에 대한 정확도를 향상시킬 수 있다. According to the present invention, by applying a clamping technique that removes the RSSI value out of the threshold range among the RSSI values included in the received signal of the beacon, it is possible to reduce the measurement time and frequency of the received signal of the beacon, thereby reducing the computational complexity and load of the system. Can be reduced. In addition, according to the present embodiment, as the attenuation constant applied when predicting the distance between the beacon and the user is different for each section as the remaining RSSI value, the average error of the distance between the beacon and the user may be reduced, thereby improving the accuracy of the user location prediction.
본 명세서에서 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 것이며, 후술하는 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니된다.
도 1은 본 실시 예의 위치 인식 시스템의 구성을 보인 도이다.
도 2는 본 실시 예의 시스템의 수신기의 세부 구성도이다.
도 3은 본 실시 예의 시스템의 감쇄 상수를 보인 그래프이다.
도 4 내지 도 5는 본 실시 예의 실내의 비콘 배치도를 보인 도이다.The following drawings appended in the present specification illustrate preferred embodiments of the present invention, and serve to further understand the technical idea of the present invention together with the detailed description of the present invention to be described later, so the present invention is described in such drawings. It is limited only to and should not be interpreted.
1 is a diagram showing the configuration of a location recognition system according to the present embodiment.
2 is a detailed configuration diagram of a receiver of the system according to this embodiment.
3 is a graph showing attenuation constants of the system of this embodiment.
4 to 5 are diagrams showing an indoor beacon layout according to the present embodiment.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 보다 상세하게 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the drawings.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.Advantages and features of the present invention, and a method of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described later together with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in a variety of different forms, only the present embodiments are intended to complete the disclosure of the present invention, and the general knowledge in the technical field to which the present invention pertains. It is provided to completely inform the scope of the invention to those who have it, and the invention is only defined by the scope of the claims.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.The terms used in the present specification will be briefly described, and the present invention will be described in detail.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.The terms used in the present invention have been selected from general terms that are currently widely used while considering functions in the present invention, but this may vary depending on the intention or precedent of a technician working in the field, the emergence of new technologies, and the like. In addition, in certain cases, there are terms arbitrarily selected by the applicant, and in this case, the meaning of the terms will be described in detail in the description of the corresponding invention. Therefore, the terms used in the present invention should be defined based on the meaning of the term and the overall contents of the present invention, not a simple name of the term.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에서 사용되는 "부"라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부"는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부"는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부"는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.When a part of the specification is said to "include" a certain component, it means that other components may be further included rather than excluding other components unless otherwise stated. In addition, the term "unit" used in the specification refers to a hardware component such as software, FPGA, or ASIC, and "unit" performs certain roles. However, "unit" is not meant to be limited to software or hardware. The “unit” may be configured to be in an addressable storage medium or may be configured to reproduce one or more processors.
따라서, 일 예로서 "부"는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부"들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부"들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부"들로 더 분리될 수 있다.Thus, as an example, "unit" refers to components such as software components, object-oriented software components, class components, and task components, processes, functions, properties, procedures, Includes subroutines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuitry, data, database, data structures, tables, arrays and variables. The functions provided within the components and "units" may be combined into a smaller number of components and "units" or may be further separated into additional components and "units".
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art may easily implement the present invention. In addition, in the drawings, parts not related to the description are omitted in order to clearly describe the present invention.
이하에서는 본 발명의 실시 예에 따른 전력에 대해 첨부된 도면을 참조하여 구체적으로 설명하기로 한다.Hereinafter, power according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 위치 인식 시스템의 구성을 보인 도이며, 도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 위치 인식 시스템(S)는 비콘의 수신 신호의 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값을 토대로 실내 위치를 예측하도록 구비될 수 있고, 이에 시스템(S)는 다수의 비콘(10) 및 수신기(20)를 포함할 수 있다. FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a location recognition system according to an embodiment of the present invention, and referring to FIG. 1, a location recognition system S according to an embodiment of the present invention includes a received signal strength (RSSI) of a received signal of a beacon. Indication) may be provided to predict the indoor location based on the value, and thus the system S may include a plurality of
다수의 비콘(10)은 실내의 서로 다른 위치에 각각 설치되며, RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 포함한다. 여기서, RSSI(Received Signal Strength Indicator)는 거리에 따라 각 비콘으로부터 전파의 세기를 수신기(20)로 전달하여 수신기(20)는 수신된 RSSI 값을 토대로 비콘(10)과 사용자 위치 간의 거리를 도출한다.A plurality of
본 발명에서 설명 상의 편의를 위해 저전력 블루투스(BLE) 비콘으로 구비될 수 있으며, 초음파, 가시 광선, 등을 이용한 비콘, 다양한 주파수 대역의 RF 비콘 등 다양한 형태로 구비될 수 있으나, 이에 국한하지 아니한다.In the present invention, for convenience of explanation, it may be provided as a low-power Bluetooth (BLE) beacon, and may be provided in various forms, such as a beacon using ultrasonic waves, visible light, etc., and an RF beacon of various frequency bands, but is not limited thereto.
한편, 저전력 블루투스(BLE)는, 초저전력 근거리 무선 개인 통신망 기술로서, 초저전력 및 초소형 모듈로 제작 가능하여 블루투스 4.0을 지원 가능하다. 적용 범위가 50m 이하이고 저전력으로 위치 기반 서비스를 제공할 수 있는 장점을 가진다. 여기서, 저전력 블루투스 비콘의 송신 디바이스는 31 바이트 정도의 작은 데이터를 실어 전송하는 게시(adverting) 기능만을 수행한다.On the other hand, low-power Bluetooth (BLE) is an ultra-low-power short-range wireless personal communication network technology, and can be manufactured with ultra-low-power and ultra-small modules, and thus Bluetooth 4.0 can be supported. The application range is less than 50m and has the advantage of providing location-based services with low power. Here, the transmission device of the low-power Bluetooth beacon performs only an advertising function of loading and transmitting data as small as 31 bytes.
한편 수신기(20)는, 사용자가 소지한 단말로 다수의 비콘(10)을 포함하여 구축된 무선망을 검색하기 위한 앱이 설치되고 설치된 앱의 실행에 따라 구축된 무선망을 통해 비콘(10)으로부터 제공받은 수신 신호의 RSSI 값을 도출하도록 구비될 수 있다.On the other hand, the
도 2는 도 1의 수신기(20)의 세부적인 구성을 보인 도면으로, 본 실시 예의 수신기(20)는 RSSI 수신부(210), 필터부(230), 감쇄 상수 도출부(250), 및 위치 인식부(250)를 포함할 수 있다. FIG. 2 is a diagram showing a detailed configuration of the
여기서, RSSI 수신부(210)는 각 비콘(10)으로부터 공급된 수신 신호에 대해 RSSI 값을 도출한 다음 도출된 각 비콘(10)의 RSSI 값은 필터부(230)에 전달된다.Here, the
필터부(230)는 수신된 다수의 RSSI 값의 통계학적 분포에 대해 가우시안(Gaussian, G) 연산의 값으로 근사화한 다음 정규화하여 정규화 결과에 대해 기 정해진 신뢰도로 임계 범위를 설정한다. 예를 들어, 정규화 결과에 대한 신뢰도가 90%인 경우 상 하위 10%의 RSSI 값은 노이즈로 판단한다.The
이에 기 정해진 임계 범위를 벗어난 RSSI 값은 제거된다.Accordingly, the RSSI value outside the predetermined threshold range is removed.
즉, 임계 범위를 벗어난 RSSI 값에 대해 기 정해진 임계 범위 는 다음 식 1를 만족한다.That is, a predetermined threshold range for the RSSI value out of the threshold range Satisfies
[식 1][Equation 1]
여기서, 은 RSSI 값의 평균이고 σ는 RSSI 값의 표준편차이다.here, Is the mean of the RSSI values and σ is the standard deviation of the RSSI values.
즉, 필터부(230)는 임계 범위에 존재하지 아니한 RSSI 값을 제거하는 클리핑(clipping) 기법을 적용하여 다수개의 RSSI 값의 평균값에 왜곡을 주는 RSSI 값을 제거한다. 이에 본 실시 예는 RSSI 값의 평균을 도출하기 위한 연산 횟수 및 연산 시간을 줄일 수 있고, 이에 신뢰도를 향상시키게 된다. That is, the
여기서, 가중치 는 거리 별 RSSI 값의 평균 누적 시 신뢰도가 설정 범위 내에 존재하는 값으로 설정되며, 보통 실내 환경에서는 가중치 의 설정 범위 내에 존재하는 하나의 값으로 결정된다.Where, the weight Is set to a value within which the reliability is within the set range when the average of RSSI values for each distance is accumulated. It is determined as one value that exists within the set range of.
그리고, 필터부(230)를 통과한 다수의 RSSI 값은 감쇄 상수 연산부(250)로 전달된다.In addition, a plurality of RSSI values that have passed through the
각 비콘(10)의 수신 신호에 대한 RSSI 값은 다음 식 2)으로부터 도출된다.The RSSI value for the received signal of each
[식 2][Equation 2]
여기서, n는 실내 공간 상의 감쇄 상수이고, A는 각 비콘(10)과 물체간의 거리가 1m 일 때 측정된 RSSI 값이다. 여기서, A는 각 비콘(10) 별로 1m 거리 단위로 수신된 RSSI 값의 평균치로 설정된다.Here, n is an attenuation constant in the indoor space, and A is an RSSI value measured when the distance between each
그리고, 감쇄 상수 n 은 거리 별로 RSSI 값의 측정 시 실제 측정된 감쇄 상수값과 그들의 평균 제곱근 오차(RMSE: Root Mean Square Error)를 최소화하는 선형 곡선 피팅 방식을 이용하여 도출된 대표값으로 결정된다.In addition, the attenuation constant n is determined as a representative value derived using a linear curve fitting method that minimizes the actually measured attenuation constant value and their root mean square error (RMSE) when measuring the RSSI value for each distance.
즉, 식 1에서 를 로 치환하여 정리하면 식 2는 다음과 식 3으로 정리된다. That is, in
[식 3][Equation 3]
여기서, 식 3은 변수 에 대한 1차 리니어 함수로 나타내며, 선형 곡선 피팅 방식은 변수 에 대한 1차 리니어 함수의 선형 곡선으로 감쇄 상수 n이 결정된다.Here,
도 3은 선형 곡선으로 결정된 감쇄 상수 n에 의거 도출된 비콘과 사용자 간의 거리(d)를 보인 도면으로서, 도 3을 참조하면, 비콘과 사용자 간의 거리에 따라 감쇄 상수 n 의 오차가 발생됨을 확인할 수 있다. 이때 거리는 비콘과 사용자 간의 실측 거리와 변수 에 대한 선형 곡선으로 결정된 감쇄 상수 n에 의거 도출된다.FIG. 3 is a diagram showing the distance (d) between the beacon and the user derived based on the attenuation constant n determined by a linear curve. Referring to FIG. 3, it can be seen that an error of the attenuation constant n occurs according to the distance between the beacon and the user. have. At this time, the distance is the measured distance and variable between the beacon and the user. It is derived based on the attenuation constant n determined by a linear curve for.
이에 감쇄 상수 도출부(250)는 비콘과 사용자 간의 실측 거리로 도출된 감쇄 상수 n과 다수의 RSSI 값의 평균으로 도출된 대표값에 대한 평균 제곱근 오차(RMSE: Root Means Square Error)를 도출하고, 도출된 평균 제곱근 오차가 최소화되는 거리값을 기준점으로 설정하며, 설정된 기준점에서 변곡되는 두 개의 선형 곡선으로 두 개의 감쇄 상수 n1, n2를 도출한다. Accordingly, the attenuation
예를 들어, 거리 d가 3m, 4m, 5m 별 평균 제곱근 오차(RMSE)는 다음 표 1에 도시된 바와 같고, 이를 토대로 비콘(10)과 사용자 간의 거리 8m 에 대해 도출된 감쇄 상수 n은 도 3에 도시된 바와 같이, 3m 기준점으로 차등 적용된다.For example, the root mean square error (RMSE) for each distance d of 3m, 4m, and 5m is shown in Table 1 below, and based on this, the attenuation constant n derived for the distance between the
[표 1][Table 1]
본 실시 예에서는 도 3에 도시된 바와 같이, In this embodiment, as shown in Figure 3, 변곡이Inflection 1회인 경우 거리에 대한 2개의 감쇄 상수를 상이하게 도출될 수 있으나, 이에 한정하지 아니한다. In the case of one time, two attenuation constants for distance may be derived differently, but the present invention is not limited thereto.
실시 예Example
도 4는 7mx7m 열린 공간에 동일 간격으로 비콘(10)이 설치된 상태를 보인 도이고, 도 5는 6mx6m 닫힌 공간에 동일 간격으로 비콘(10)이 설치된 상태를 보인 도이다. 도 4 및 도 5에 도시된 바와 같이, 본 실시 예는 동일 간격으로 설치된 비콘(10)으로부터 1m씩 떨어진 안쪽 정사각형을 내부 측정 영역(area a)으로 정하고, 측정 영역 A를 제외한 나머지 영역을 모서리 측정 영역(area b)로 정하며, 측정에 사용되는 비콘(10)의 송신 전력은 0[dBm], 송출 주기는 250[ms]으로 설정된다.4 is a diagram showing a state in which the
그리고, 감쇄 상수는 표 2에 도시된 바와 같이 설정된다.And, the attenuation constant is set as shown in Table 2.
[표 2][Table 2]
그리고 도 4의 열린 공간에서 설치된 8개의 비콘(10)의 식 3에서의 A값은 각각 64.95, 65.95, 60, 64.83, 61.89, 67.01, 66.14, 및 64.54 로 측정되고, 도 5의 닫힌 공간에서 설치된 8개의 비콘(10)의 식 3에서의 A값은 각각 59.9, 67.38, 69.97, 64.26, 62.12, 67.3, 66.26, 65.34 로 측정된다.In addition, the A values in
도 4 및 도 5 각각의 공간에서 수신된 RSSI 값의 노이즈를 제거한 다음 도출된 거리 오차 평균(제안 방식 A)과 수신된 RSSI 값으로 노이즈 제거 없이 도출된 거리 오차 평균(기존 방식 A)은 표 3 및 표 4에 도시된 바와 같고, 표 3을 참조하면, 두 거리 오차 평균을 비교하여 제안 방식이 기존 방식에 비해 열린 공간에서 6.13% 개선됨을 알 수 있고, 표 4을 참조하면, 두 거리 오차 평균을 비교하여 제안 방식이 기존 방식에 비해 닫힌 공간에서 27.56% 개선됨을 확인할 수 있다.Table 3 shows the distance error average (Suggested Method A) derived after removing noise from the RSSI values received in each of FIGS. 4 and 5 and the distance error average derived without removing noise from the received RSSI values (Existing Method A). And Table 4, and referring to Table 3, it can be seen that the proposed method is improved by 6.13% in the open space compared to the conventional method by comparing the average of the two distance errors. Referring to Table 4, the average of the two distance errors Compared to the previous method, it can be seen that the proposed method is improved by 27.56% in a closed space.
[표 3][Table 3]
[표 4][Table 4]
또한, 도 4 및 도 5 각각의 공간에서의 다수의 RSSI 값 중 노이즈 성분을 제거된 RSSI 값과 기준점을 중심으로 두 개의 감쇄 상수 n1, n2로 도출된 거리 오차 평균(제안방식 B)과 수신된 RSSI 값과 하나의 감쇄 상수 n을 이용하여 도출된 거리 오차 평균(기존방식 B)은 표 5 및 표 6에 도시된 바와 같으며, 표 5을 참조하면, 두 거리 오차 평균을 비교하여 제안 방식이 기존 방식에 비해 열린 공간에서 36.79% 개선됨을 알 수 있다. 또한 표 6을 참조하면, 제안 방식이 기존 방식에 비해 닫힌 공간에서 43.83% 개선됨을 확인할 수 있다.In addition, the distance error average (suggested method B) derived from two attenuation constants n1 and n2 centered on the reference point and the RSSI value from which noise components are removed among the plurality of RSSI values in each of FIGS. 4 and 5, and the received The distance error average (conventional method B) derived using the RSSI value and one attenuation constant n is as shown in Tables 5 and 6, and referring to Table 5, the proposed method is compared with the average of the two distance errors. It can be seen that the improvement is 36.79% in the open space compared to the existing method. Also, referring to Table 6, it can be seen that the proposed method is improved by 43.83% in a closed space compared to the existing method.
[표 5][Table 5]
[표 6][Table 6]
이에 본 실시 예는 열린 공간 및 닫힌 공간 모드에서 각 비콘(10)으로부터 수신된 RSSI 값 중 임계 범위를 벗어나는 RSSI 값을 제거한 다음 평균을 누적하는 제안 방식 A의 경우 기존 방식 A 보다 평균 거리 오차가 감소됨을 확인할 수 있다.Accordingly, in the present embodiment, in the case of the proposed method A, which removes the RSSI value out of the threshold range among the RSSI values received from each
또한, 본 실시 예는 임계 범위를 벗어나는 RSSI 값을 제거한 다음 나머지 RSSI 값에 대해 기준점을 중심으로 두 개의 감쇄 상수 n1, n2를 이용하여 비콘(10)과 사용자 간의 거리(d)를 도출하는 제안 방식 B의 경우 기존 방식 B 보다 실측 거리와 예측 거리 간의 평균 오차에 대한 개선율이 더욱 증가된다. In addition, the present embodiment is a proposed method of deriving the distance (d) between the
또한, 표 3 및 표 4를 참조하면, 열린 공간에서의 모서리에서 발생하는 반사파의 영향에 의해 발생되는 RSSI 값의 노이즈가 적기 때문에 내부 측정 영역(area a)와 모서리 측정 영역(area b) 간의 평균 오차에 대한 개선율이 차이가 없다. In addition, referring to Tables 3 and 4, since the noise of the RSSI value generated by the influence of the reflected wave generated at the corner in the open space is small, the average between the inner measurement area (area a) and the corner measurement area (area b) There is no difference in improvement rate for error.
그러나 닫힌 공간의 경우 모서리의 반사파의 영향에 의해 발생되는 RSSI 값의 노이즈가 열린 공간보다 상대적으로 커서 내부 측정 영역(area a)와 모서리 측정 영역(area b) 간의 평균 오차에 대한 개선율이 높다는 것을 알 수 있다. However, in the case of the closed space, the noise of the RSSI value generated by the influence of the reflected wave at the corner is relatively larger than that of the open space, so that the improvement rate for the average error between the inner measurement area (area a) and the corner measurement area (area b) is high. I can.
한편, 표 5 및 표 6을 참조하면, 닫힌 공간이나 열린 공간 모두에서 1~3m에서 평균 오차가 크게 발생되므로, 감쇄 상수 n를 1~3m 구간에서 4~8m 구간으로 나누어 설정함에 따라 1~3m 구간에서의 평균 오차의 개선율이 크게 개선됨을 확인할 수 있다.On the other hand, referring to Tables 5 and 6, since the average error is large in 1 to 3 m in both the closed space or the open space, the attenuation constant n is set by dividing the attenuation constant from 1 to 3 m into 4 to 8 m. It can be seen that the improvement rate of the average error in the section is greatly improved.
이에 본 실시 예는 비콘의 수신 신호에 포함된 RSSI 값 중 임계 범위를 벗어나는 RSSI 값을 제거하는 클램핑 기법을 적용함에 따라 비콘의 수신 신호의 측정 시간 및 횟수를 줄일 수 있고 이에 시스템의 연산 복잡도 및 부하를 줄일 수 있다. 그리고 본 실시 예는 나머지 RSSI 값으로 비콘과 사용자 간의 위치 예측 시 적용되는 감쇄 상수를 구간 별로 다르게 설정함에 따라, 비콘과 사용자 간의 거리의 평균 오차를 줄여 사용자 위치 예측에 대한 정확도를 향상시킬 수 있다.Accordingly, in this embodiment, by applying a clamping technique that removes the RSSI value out of the threshold range among the RSSI values included in the received signal of the beacon, it is possible to reduce the measurement time and the number of times of the received signal of the beacon, thereby reducing the computational complexity and load of the system. Can be reduced. In addition, according to the present embodiment, as the attenuation constant applied when predicting a location between a beacon and a user is set differently for each section as the remaining RSSI value, an average error of the distance between the beacon and the user may be reduced, thereby improving the accuracy of the user location prediction.
본 발명의 다른 실시 양태에 의거 실내 측위 시스템의 위치 인식 방법은, RSSI 도출부에서 각 비콘으로부터 공급된 수신 신호에 대해 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값을 수신하고 수신된 다수의 RSSI 값을 필터부로 전달하는 RSSI 도출단계; 각 RSSI 값 중 임계 범위를 벗어난 RSSI 값을 제거하고 나머지 RSSI 값을 위치 인식부로 전달하는 필터 단계; 및 위치 인식부에서 필터부의 RSSI 값 및 설정된 감쇄 상수로 사용자 위치를 예측하는 위치 예측 단계를 포함하고, 상기 임계 범위는 다수의 RSSI 값에 대한 라플라시안 가우시안 연산으로 근사화한 후 정규화를 통해 정규화 그래프를 도출하고 도출된 정규화 그래프 중 기 정해진 신뢰도로 임계 범위를 설정하며, 상기 필터 단계 이 후에 RSSI 값과 각 거리 별 평균 제곱근 오차(RMSE: Root Means Square Error)를 도출한 다음 도출된 평균 제곱근 오차에 대한 선형적 관계식을 도출하고, 도출된 선형적 관계식에서 변곡점을 거리에 대한 기준점으로 설정하고, 설정된 기준점 이전의 감쇄 상수와 기준점 이 후의 감쇄 상수를 결정하며, 결정된 감쇄 상수를 상기 위치 인식부로 전달하는 감쇄 상수 도출단계를 더 포함하도록 구비되며, 상기의 사용자 위치 인식 과정의 각 단계는 전술한 RSSI 도출부(210), 필터부(230), 감쇄 상수 도출부(250) 및 위치 인식부(270)에서 수행되는 기능으로 자세한 원용은 생략한다.According to another embodiment of the present invention, a method for recognizing a location of an indoor positioning system includes receiving an RSSI (Received Signal Strength Indication) value for a received signal supplied from each beacon in an RSSI derivation unit, and using a plurality of received RSSI values as a filter unit. A step of deriving RSSI to be delivered; A filtering step of removing an RSSI value out of a threshold range from among each RSSI value and transmitting the remaining RSSI value to a location recognition unit; And a position prediction step of predicting a user position using an RSSI value of the filter unit and a set attenuation constant in the position recognition unit, wherein the threshold range is approximated by a Laplacian Gaussian operation for a plurality of RSSI values, and then a normalization graph is derived through normalization. Then, the threshold range is set with a predetermined reliability among the derived normalization graphs, and after the filter step, the RSSI value and the root mean square error (RMSE) for each distance are derived, and then the derived root mean square error is linear. An attenuation constant that derives a relational expression, sets an inflection point as a reference point for distance from the derived linear relational expression, determines the attenuation constant before the set reference point and the attenuation constant after the reference point, and transfers the determined attenuation constant to the position recognition unit. It is provided to further include a derivation step, and each step of the user location recognition process is performed by the aforementioned
따라서, 비콘의 수신 신호에 포함된 RSSI 값 중 임계 범위를 벗어나는 RSSI 값을 제거하는 클램핑 기법을 적용함에 따라 비콘의 수신 신호의 측정 시간 및 횟수를 줄일 수 있고 이에 시스템의 연산 복잡도 및 부하를 줄일 수 있다. 그리고 본 실시 예는 나머지 RSSI 값으로 비콘과 사용자 간의 위치 예측 시 적용되는 감쇄 상수를 구간 별로 다르게 설정함에 따라, 비콘과 사용자 간의 평균 오차를 줄여 사용자 위치 예측에 대한 정확도를 향상시킬 수 있다.Therefore, by applying the clamping technique to remove the RSSI value out of the threshold range among the RSSI values included in the received signal of the beacon, it is possible to reduce the measurement time and frequency of the received signal of the beacon, thereby reducing the computational complexity and load of the system. have. In addition, according to the present embodiment, as the attenuation constant applied when predicting a location between a beacon and a user is differently set for each section as the remaining RSSI value, an average error between the beacon and the user may be reduced, thereby improving the accuracy of the user location prediction.
이상과 같이 실시 예들이 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.As described above, although the embodiments have been described by the limited embodiments and drawings, various modifications and variations are possible from the above description to those of ordinary skill in the art. For example, the described techniques are performed in a different order from the described method, and/or components such as a system, structure, device, circuit, etc. described are combined or combined in a form different from the described method, or other components Alternatively, even if substituted or substituted by an equivalent, an appropriate result can be achieved. Therefore, the scope of the present invention is limited to the described embodiments and should not be defined, but should be defined by the claims to be described later, as well as those equivalent to the claims.
비콘의 수신 신호에 포함된 RSSI 값 중 임계 범위를 벗어나는 RSSI 값을 제거하는 클램핑 기법을 적용함에 따라 비콘의 수신 신호의 측정 시간 및 횟수를 줄일 수 있고 이에 시스템의 연산 복잡도 및 부하를 줄일 수 있다. 그리고 본 실시 예는 나머지 RSSI 값으로 비콘과 사용자 간의 위치 예측 시 적용되는 감쇄 상수를 구간 별로 다르게 설정함에 따라, 비콘과 사용자 간의 거리의 평균 오차를 줄여 사용자 위치 예측에 대한 정확도를 향상시킬 수 있는 실내 측위 시스템의 위치 인식 장치 및 방법에 대한 운용의 정확성 및 신뢰도 측면, 더 나아가 성능 효율 면에 매우 큰 진보를 가져올 수 있으며, 사물인터넷 기반으로 서비스를 제공하는 시스템의 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있는 발명이다.By applying a clamping technique that removes the RSSI value out of the threshold range among the RSSI values included in the received signal of the beacon, it is possible to reduce the measurement time and the number of times of the received signal of the beacon, thereby reducing the computational complexity and load of the system. In addition, in the present embodiment, as the attenuation constant applied when predicting the location between the beacon and the user is set differently for each section, as the remaining RSSI value, the indoor that can improve the accuracy of the user location prediction by reducing the average error of the distance between the beacon and the user. The accuracy and reliability of operation of the location recognition device and method of the positioning system, and furthermore, can bring a great progress in terms of performance efficiency, and the possibility of marketing or sales of a system that provides services based on the Internet of Things is sufficient. It is an invention that has industrial applicability because it can be implemented clearly in reality.
Claims (5)
상기 각 비콘의 수신 신호에 대한 RSSI 값으로 사용자 위치를 예측하는 수신기를 포함하되,
상기 수신기는
각 비콘으로부터 공급된 수신 신호에 대해 RSSI(Received Signal Strength Indication) 값을 수신하는 RSSI 도출부; 각 RSSI 값 중 임계 범위를 벗어난 RSSI 값을 제거하고 나머지 RSSI 값을 출력하는 필터부; 및 상기 필터부의 RSSI 값 및 감쇄 상수로 사용자 위치를 예측하는 위치 인식부를 포함하고,
상기 필터부의 RSSI 값과 각 거리 별 평균 제곱근 오차(RMSE: Root Means Square Error)를 도출한 다음 도출된 평균 제곱근 오차에 대한 선형적 관계식을 도출하고, 도출된 선형적 관계식에서 적어도 하나의 변곡점을 거리에 대한 기준점으로 설정하며, 설정된 기준점 이전의 감쇄 상수와 기준점 이 후의 감쇄 상수를 결정하며, 결정된 감쇄 상수를 상기 위치 인식부로 전달하는 감쇄 상수 도출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 측위 시스템의 위치 인식 장치.A plurality of beacons installed at predetermined locations indoors; And
Including a receiver for predicting the user location by the RSSI value for the received signal of each beacon,
The receiver
An RSSI derivation unit for receiving an RSSI (Received Signal Strength Indication) value for the received signal supplied from each beacon; A filter unit configured to remove an RSSI value out of a threshold range from among each RSSI value and output a remaining RSSI value; And a location recognition unit that predicts a user location using an RSSI value and an attenuation constant of the filter unit,
After deriving the RSSI value of the filter unit and the root mean square error (RMSE) for each distance, a linear relational expression for the derived root mean square error is derived, and at least one inflection point is a distance from the derived linear relational expression. Position recognition of an indoor positioning system, characterized in that it further comprises an attenuation constant derivation unit that sets as a reference point for, determines an attenuation constant before the set reference point and an attenuation constant after the reference point, and transfers the determined attenuation constant to the position recognition unit. Device.
다수의 RSSI 값에 대한 라플라시안 가우시안 연산으로 근사화한 후 정규화를 통해 정규화 그래프를 도출하고 도출된 정규화 그래프 중 기 정해진 신뢰도로 임계 범위를 설정하는 것을 특징으로 하는 실내 측위 시스템의 위치 인식 장치.The method of claim 1, wherein the critical range of the filter unit is
A location recognition device for an indoor positioning system, characterized in that after approximating a plurality of RSSI values by a Laplacian Gaussian operation, a normalization graph is derived through normalization, and a threshold range is set with a predetermined reliability among the derived normalization graphs.
각 RSSI 값 중 임계 범위를 벗어난 RSSI 값을 제거하고 나머지 RSSI 값을 위치 인식부로 전달하는 필터 단계; 및
위치 인식부에서 필터부의 RSSI 값 및 설정된 감쇄 상수로 사용자 위치를 예측하는 위치 예측 단계를 포함하고,
상기 필터 단계 이 후에 RSSI 값과 각 거리 별 평균 제곱근 오차(RMSE: Root Means Square Error)를 도출한 다음 도출된 평균 제곱근 오차에 대한 선형적 관계식을 도출하고, 도출된 선형적 관계식에서 적어도 하나의 변곡점을 거리에 대한 기준점으로 설정하고, 설정된 기준점 이전의 감쇄 상수와 기준점 이 후의 감쇄 상수를 결정하며, 결정된 감쇄 상수를 상기 위치 인식부로 전달하는 감쇄 상수 도출단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 실내 측위 시스템의 위치 인식 방법.An RSSI derivation step of receiving an RSSI (Received Signal Strength Indication) value for a received signal supplied from each beacon in the RSSI derivation unit and transmitting a plurality of received RSSI values to the filter unit;
A filtering step of removing an RSSI value out of a threshold range from among each RSSI value and transmitting the remaining RSSI value to a location recognition unit; And
Including a position prediction step of predicting a user position using the RSSI value of the filter unit and a set attenuation constant in the position recognition unit,
After the filtering step, an RSSI value and a root mean square error (RMSE) are derived for each distance, and then a linear relational expression for the derived root mean square error is derived, and at least one inflection point in the derived linear relational expression Set as a reference point for the distance, determine an attenuation constant before the set reference point and an attenuation constant after the reference point, and transfer the determined attenuation constant to the location recognition unit, further comprising: Location recognition method.
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KR20240001063A (en) | 2022-06-24 | 2024-01-03 | (주)씽크하이 | Positioning system and method based on multi-band RSSI |
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