• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
• /
• 한국소음진동공학회 2007년도 춘계학술대회논문집
• /
• pp.1080-1084
• /
• 2007

Many different methods for sound source localization have been developed. Most of them mainly depend on time delay of arrival (TDOA) or on empirical or analytic head related transfer functions (HRTFs). In real implementation, since the direct path between a source and a sensor is interrupted by obstacles as like a head or body of robot, it has to be considered the number of sensors as well as their positions. Therefore, in this paper, we present the methods, which are included sensor position problem, to localize the sound source with 4 microphones to cover the 3D space. Those are modified two-step TDOA methods. Our conclusion is that the different method has to be applied in case to be different microphone position on real robot platform.

• 한국항공운항학회지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.33-39
• /
• 2013

Multilateration(MLAT) may complement secondary surveillance radar and also act as a real-time backup for the ADS-B system. This System is using time difference of arrival (TDOA) and based on triangulation principle. Each TDOA measurement defines a hyperbola describing possible aircraft locations. The accuracy in MLAT system depends on the positional relationship of the receiver and aircraft. There are various algorithms to localize aircraft based on TOA estimation. In this paper, we use least square method and extended Kalman filter and compare their results. Study results show that the extend Kalman filter provides a better performance than the least square method.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.85-91
• /
• 2013

실내에서의 위치기반 서비스 및 상황인식 서비스를 위해서는 실내에서의 정밀한 위치인식 기술이 필수적이다. 신호원과 여러 개의 신호 수신기와의 거리 차이를 이용하여 신호원의 상대위치를 추정하는 TDOA(Time Difference of Arrival) 기술이 사용되고 있는데, 거리 차이 측정의 오차에 따른 위치 추정 오차가 발생하므로 이를 최소화하기 위한 연구가 많이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 신호원과의 거리 차이값을 이용하여 계산된 여러 근중에서 실제의 근을 선별하고 이를 평균내어 신호원의 위치를 추정하는 알고리즘이 제안되었으며, 기존의 방법에 비해 오차가 개선되었다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제46권3호
• /
• pp.244-250
• /
• 2018

다변측정감시시스템은 탑재 트랜스폰더에서 전송되는 신호를 지상에 설치된 여러 수신기에서 획득하고 각각의 수신기의 신호 획득시간의 차를 이용하여 표적의 위치를 계산한다. TDOA(Time Difference Of Arrival) 계산 방법을 이용하는 다변측정감시시스템의 위치 정확도에 가장 큰 영향을 주는 요소 중 하나는 신호 입력 시각 측정 시 발생하는 오차이다. 수신기에서 신호 입력 시각을 측정할 경우 수신기의 기준 클럭을 이용하여 입력 신호를 샘플링하고 동일한 샘플링 레이트를 가지는 기준 샘플(Reference Sample)을 Cross Correlation 기법에 적용한다. 따라서 신호 입력 시각의 정밀도는 기준 클럭에 비례한다. 본 논문에서는 기준 샘플과 이를 샘플링 레이트보다 작은 시간으로 기준 샘플을 지연시킨 다수의 샘플(DRS, Delayed Reference Sample)을 수신기의 입력신호와 Cross Correlation을 수행하여 신호 입력 시각을 보다 정밀하게 측정하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 이를 검증하기 위해 Matlab을 이용하여 타겟에서 송출하는 트랜스폰더의 펄스 신호를 구현하였으며 시뮬레이션을 통해 제안한 DRS와 입력신호와의 Cross Correlation을 수행하였다. 이 결과로 부터 신호 입력 시각 정밀 측정의 성능을 분석하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.158-163
• /
• 2010

In this paper, we propose the location measurement algorithm of unknown tag based on RFID (Radio-Frequency IDentification) by using RSSI (Received Signal Strength Indication) and TDOA (Time Difference of Arrival) and extended Kalman filter in smart space. To do this, first, we recognize the location of unknown tag by using the RSSI and TDOA recognition methods. Second, we set the coordinate of the tag location measured by using trilateration and SX algorithm. But the tag location data measured by this method are included complex environmental error. So, we use the extended Kalman filter in order to revise error data of the tag location. Finally, we validate the applicability of the proposed method though the simulation in a complex environment.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
• /
• pp.1800_1801
• /
• 2009

본 논문에서는 실내 환경에서 신호세기를 이용한 RSSI(Received Signal Strength Indication)인식 방법과 신호의 도착 시간 차이를 이용한 TDOA(Time Difference Of Arrival )인식 방법을 이용하여 태그 위치 측정 및 오차 보정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 물체 위치 인식을 위해 기존의 제안된 거리에 따라 발생하는 경로손실(Path Loss) 방정식과 신호의 도착 시간차이를 이용하여 태그를 인식한 다음 삼각측량법과 SX 알고리즘을 이용하여 태그의 위치를 측정한다. 또한, 실내 환경의 다양한 오차를 포함하고 있는 태그의 위치 측정 데이터에 대해 확장된 칼만 필터를 사용하여 오차를 보정하는 방법을 제안한다. 마지막으로 몇 개의 시뮬레이션을 통하여 그 응용 가능성을 증명한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
• /
• pp.102-105
• /
• 2000

This paper propose new sound localization algorithm that calculates TDOA(Time Difference Of Arrival) between the two received signals via two microphone array, The proposed Subband CPSP is a development of Previous CPSP method using subband approach. It first split the received microphone signals into three frequency bands and then calculates subband CPSP with corresponding SNR weights. This type of algorithm, Subband CPSP, can provide more accurate TDOA estimation results because it limits the effects of environmental noise within each subband. To verify the performance of the proposed Subband CPSP algorithm, computer simulation was conducted and it was compared with previous CPSP method. From the both simulation results, the proposed Subband CPSP is superior to previous CPSP algorithm more than accuracy for TDOA estimation.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제39A권2호
• /
• pp.117-119
• /
• 2014

본 논문은 MLAT(Multilateration) 시스템에서 핵심적인 역할을 하는 항공기의 위치추적 알고리즘에 대한 성능실험 결과를 보여준다. TDOA(Time difference of arrival)기반 Chan 알고리즘과 칼만 필터를 활용한 3차원 위치 추적 실험 결과는 백색잡음 (AWGN)환경에서 EUROCAE 항공규격(ED-117)을 만족하는 실험 결과를 보여주었다.

• 대한임베디드공학회논문지
• /
• 제8권1호
• /
• pp.51-59
• /
• 2013

This paper researches location estimating method in CDMA system. Previously proposed positioning algorithms are difficult to estimate accurate position in indoor environments, and possible to limited position. This paper proposes enhanced algorithm using received PN pilot signals from base stations to enhance previous algorithms. For estimating position, we set the threshold value and use over the threshold value in received signals. After selecting signals, we estimate position using TDOA algorithm. And the cases which TDOA algorithm cannot use to estimate position, we use Pattern Matching algorithm. The proposed method system showed the improved performance in estimating parameters and locating positions by computer simulations.

• 경영과학
• /
• 제29권3호
• /
• pp.1-11
• /
• 2012

This paper considers a localization problem in time difference of arrival (TDOA)-based radio frequency identification (RFID) systems. To estimate the position of a target tag, this paper suggests three localization algorithms that use benchmark tags. The benchmark tags are the same type as the target tag, but either the locations or distance of the benchmark tags are known. Two algorithms use the benchmarks for auxiliary information to improve the estimation accuracy of the other localization algorithms such as least squared estimator (LSE). The other one utilizes the benchmarks as essential tags to estimate the location. Numerical tests show that the localization accuracy can be improved by using benchmark tags especially when an algorithm using the LSE is applied to the localization problem. Furthermore, this paper shows that our benchmark algorithm is valuable when the measurement noise is large.