Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers (전자공학회논문지)

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A 2-Step Global Optimization Algorithm for TDOA/FDOA of Communication Signals

통신 신호에서 TDOA/FDOA 정보 추출을 위한 2-단계 전역 최적화 알고리즘

  • Received : 2014.09.16
  • Accepted : 2015.04.02
  • Published : 2015.04.25
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Abstract

In modern electronic warfare systems, a demand on the more accurate estimation method based on TDOA and FDOA has been increased. TDOA/FDOA localization consists of two-stage procedures: the extraction of information from signals and the estimation of emitter location. Various algorithms based on CAF(complex ambiguity function), which is known as a basic method, has been presented in the area of extractions. When we extract TDOA and FDOA information using a conventional method based on the CAF algorithm from communication signals, considerably long integration time is required for the accurate position estimation of an unknown emitter far from sensors more than 300 km. Such long integration time yields huge amount of transmission data from sensors to a central processing unit, resulting in heavy computiational complexity. Therefore, we theoretically analyze the integration time for TDOA/FDOA information using CRLB and propose a two-stage global optimization algorithm which can minimize the transmission time and a computational complexity. The proposed method is compared with the conventional CAF-based algorithms in terms of a computational complexity and the CRLB to verify the estimation performance.

TDOA (time difference of arrival)와 FDOA (frequency difference of arrival) 정보를 활용한 고 정밀 위치 추정 방법에 대한 연구는 최근 전자전 시스템 분야의 핵심 주제이다. TDOA/FDOA 위치 추정 시스템은 TDOA와 FDOA 정보를 추출하는 단계와 추출한 정보로부터 신호원의 위치를 추정하는 두 단계로 나뉘며, 정보 추출 단계에서 CAF (complex ambiguity function) 기반의 다양한 알고리즘이 제안되었다. 미상 신호원과 수신단간의 이격이 수백km인 전자전 지원 시스템 환경에서 기존의 CAF 기반 알고리즘을 사용하여 통신 신호로부터 TDOA 및 FDOA 정보를 추출하는 경우, 고 정밀 위치 추정을 위해서는 수신단에서 장시간의 수집시간이 요구된다. 이러한 수집시간의 증가는 신호처리를 위해 수신단으로부터 중앙처리장치로 데이터를 전송하는 데 소요되는 시간을 수용할 수 없을만큼 늘어나게 할뿐만 아니라, 데이터량의 증가로 인한 연산량의 증가까지 야기하게 된다. 따라서 본 논문에서는 전자전 환경에서 통신 신호 기반 TDOA/FDOA 정보의 정밀 추정에 요구되는 수집시간을 CRLB (Cramer-Lao lower bound)를 이용하여 이론적으로 분석하고, 고 정밀 추정을 위해 장 시간동안 수집된 대용량의 데이터를 이용하였을 때, 기존의 알고리즘과 정확도는 유사하면서 전송시간 및 연산량을 최소화하는 2-단계 전역 최적화 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 알고리즘을 기존 CAF 기반 알고리즘과 연산량을 비교 분석하고, CRLB를 통해 유도된 한계 성능과 비교 분석하여 알고리즘의 성능을 검증한다.

Keywords

References

  1. L. R. Paradowski, "Microwave emitter position location : present and future," 12th international Conference on Microwaves and Radar, vol.4, pp. 97-116, May 1998.
  2. Y. T. Chan and K. C. Ho, "A simple and efficient estimator for hyperbolic location," IEEE Trans. on Signal Processing, vol. 42, no. 8, pp. 1905-1915, Aug. 1994. https://doi.org/10.1109/78.301830
  3. K. C. Ho, "An accurate algebraic solution for moving source location using TDOA and FDOA measurements," IEEE Trans. on Signal Processing, vol. 52, no. 9, pp. 2453-2463, Sep. 2004. https://doi.org/10.1109/TSP.2004.831921
  4. Y.-H. Kim, D.-G. Kim, J.-W. Han, K.-H. Song, H.-N. Kim, "Gauss-Newton based emitter location method using successive TDOA and FDOA measurements," J. IEEK, vol. 50, no. 7, pp. 76-84, Jul. 2013.
  5. M. A. Richards, Fundamentals of Radar Signal Processing, McGraw-Hill, 2005.
  6. G. D. Hartwell, "Improved geo-spatial resolution using a modified approach to the complex ambiguity function", Master's thesis, Naval Postgraduate School, 2005.
  7. S. Stein, "Algorithm for Ambiguity Function Processing," IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Process., vol. ASSP-29, no. 3, pp. 588-599, Aug. 1993.
  8. X. Hu "Computing the Cross Ambiguity Function," Master's thesis, Dept. Electrical Engineering, Binghamton Univ., New York, 2005.
  9. Y.-C. Li, D. Oh, J.-H. Kim, J.-W. Chong and J.-D. Kim, "A novel subspace-based joint TDOA and FDOA estimation using chirp signals for mobile multipath environment," International Symposium on Telecommunications (BIHTEL), Sarajevo, pp. 1-5, Oct. 2012.
  10. A. Yeredor, and E. Angel,"Joint TDOA and FDOA estimation: a conditional bound and its use for optimally weighted localization," IEEE Trans. on Signal Process.ing, vol. 59, no. 4, pp. 1612-1623, Apr. 2011.. https://doi.org/10.1109/TSP.2010.2103069
  11. D.-G. Kim, Y.-H. Kim, J.-O. Park, M. S. Lee, Y.-M. Park and H.-N. Kim, "A sequential estimation algorithm for TDOA/FDOA extraction for VHF communication signals," J. IEEK, vol. 51. no. 7, pp. 60-68, Jul. 2014.
  12. S. Kay, Fundamentals of Statistical Signal Processing, Volume 1, Estimation Theory, Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1993.
  13. P. Panek, "Error analysis and bounds in time delay estimation," IEEE Trans. Signal Process., vol. 55, no. 7, pp. 3547-3549, Jul. 2007. https://doi.org/10.1109/TSP.2007.894417
  14. D.-G. Kim, Y.-H. Kim, J.-W. Han, K.-H. Song and H.-N. Kim, "Emitter geolocation based on TDOA/FDOA measurements and its analysis," J. KICS, vol. 38C, no. 9, pp. 746-756, Sep. 2013. https://doi.org/10.7840/kics.2013.38C.9.746
  15. A. V. Oppenheim, A. S. Willsky and S. H. Nawab, Signals & Systems, NJ: Prentice Hall, 1996.