Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.7
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pp.72-85
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1998
In this paper, we propose a new method that sequentially estimates TDOA(Time Delay Of Arrival) and FDOA(Frequency Delay Of Arrival) for extracting the information about the bearing and relative velocity of a target in passive radar or sonar arrays. The objective is to efficiently estimate the TDOA and FDOA between two sensor signal measurements, corrupted by correlated Gaussian noise sources in an unknown way. The proposed method utilizes the one dimensional slice function of the third order cumulants between the two sensor measurements, by which the effect of correlated Gaussian measurement noises can be significantly suppressed for the estimation of TDOA. Because the proposed sequential algoritjhm uses the one dimensional complex ambiguity function based on the TDOA estimate from the first step, the amount of computations needed for accurate estimationof FDOA can be dramatically reduced, especially for the cases where high frequency resolution is required. It is demonstrated that the proposed algorithm outperforms existing TDOA/FDOA estimation algorithms based on the ML(maximum likelihood) criterionandthe complex ambiguity function of the third order cumulant as well, in the MSE(mean squared error) sense and computational burden. Various numerical resutls on the detection probability, MSE and the floatingpoint computational burden are presented via Monte-Carlo simulations for different types of noises, different lengths of data, and different signal-to-noise ratios.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2009.04a
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pp.483-489
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2009
The Time Difference of Arrival (TDOA) algorithm is being used widely for identifying the location of a source emanating either electrical or acoustic signal. It's application areas will not be limited to identifying the source at a fixed location, for example the origin of an earthquake, but will also include the trajectory monitoring for a moving source equipped with a GPS sensor. Most of the TDOA algorithm uses time correlation technique to find the time delay between received signals, and therefore difficult to be used for identifying the location of multiple sources. In this paper a TDOA algorithm based on cross-spectrum is developed to find the trajectory of two sound sources with different frequencies. Although its application is limited to for the sources on a disk plane, but it can be applied for identifying the locations of more than two sources simultaneously.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.19
no.7
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pp.710-718
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2009
The time difference of arrival(TDOA) algorithm is being used widely for identifying the location of a source emanating either electrical or acoustic signal. It's application areas will not be limited to identifying the source at a fixed location, for example the origin of an earthquake, but will also include the trajectory monitoring for a moving source equipped with a GPS sensor. Most of the TDOA algorithm uses time correlation technique to find the time delay between received signals, and therefore difficult to be used for identifying the location of multiple sources. In this paper a TDOA algorithm based on cross-spectrum is developed to find the trajectory of two sound sources with different frequencies. Although its application is limited to for the sources on a disk plane, it can be applied for identifying the locations of more than two sources simultaneously.
In this paper, we propose a Time Delay Traceback Scheme for the TDOA location estimation performance enhancement in NLOS environment and analyze the performance in various conditions. We place multiple readers in a square($300m{\times}300m$) searching area for reuse of received signal. Also, we use more active NLOS reader detection methode for NLOS error mitigation. when NLOS time delay 70 m, the number of the NLOS reader is 3 and the received sub-blinks number 3, proposed time delay trace-back scheme improve the RMSE about 16 m. From these results, we confirm that the proposed time delay traceback scheme is well-suited for the high precision location estimation to offer the location based service.
In the vibration target localization algorithms based on time difference of arrival (TDOA), Fang algorithm is often used in practice because of its simple calculation. However, when the delay estimation error is large, the localization equation of Fang algorithm has no solution. In order to solve this problem, one dimensional search location algorithm based on TDOA is proposed in this paper. The concept of search is introduced in the algorithm. The distance d1 between any single sensor and the vibration target is considered as a search variable. The vibration target location is searched by changing the value of d1 in the two-dimensional plane. The experiment results show that the proposed algorithm is superior to traditional methods in localization accuracy.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.18
no.8
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pp.823-831
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2008
Since it needs the light computational load and small database, sound source localization method using time delay of arrival(TDOA method) is applied at many research fields such as a robot auditory system, teleconferencing and so on. Researches for time delay estimation, which is the most important thing of TDOA method, had been studied broadly. However studies about factors for time delay estimation are insufficient, especially in case of real environment application. In 1997, Brandstein and Silverman announced that performance of time delay estimation deteriorates as reverberant time of room increases. Even though reverberant time of room is same, performance of estimation is different as the specific part of signals. In order to know that reason, we studied and analyzed the factors for time delay estimation using speech signal and room impulse response. In result, we can know that performance of time delay estimation is changed by different R/D ratio and signal characteristics in spite of same reverberant time. Also, we define the performance index(PI) to show a similar tendency to R/D ratio, and propose the method to improve the performance of time delay estimation with PI.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.39
no.6
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pp.268-276
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2002
This paper introduces the high-resolution channel estimation technique which are used to estimate the first arrival multipath delay component. The proposed technique yields the precise estimate of the first time arrival which is directly related to the performance of TDOA-based position location. The proposed technique utilizes the transformed auto-correlation function of received common pilot signal in frequency domain, its samples compose the hermitian Toeplitz matrix at sequel. Then the time delay components could be estimated with precision by the analysis of eigen-structure of corresponding matrix. In this paper, obeying the modified CODIT model, the performance of the PR-IPDL(Pseudo Random-Idle Period Downlink) and TA-IPDL(Time Aligned-Idle Period Downlink considered as 3GPP position location technique will be exploited systematically through the computer simulations with applying the proposed technique.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.39
no.6
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pp.10-10
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2002
This paper introduces the high-resolution channel estimation technique which are used to estimate the first arrival multipath delay component. The proposed technique yields the precise estimate of the first time arrival which is directly related to the performance of TDOA-based position location. The proposed technique utilizes the transformed auto-correlation function of received common pilot signal in frequency domain, its samples compose the hermitian Toeplitz matrix at sequel. Then the time delay components could be estimated with precision by the analysis of eigen-structure of corresponding matrix. In this paper, obeying the modified CODIT model, the performance of the PR-IPDL(Pseudo Random-Idle Period Downlink) and TA-IPDL(Time Aligned-Idle Period Downlink considered as 3GPP position location technique will be exploited systematically through the computer simulations with applying the proposed technique.
Kim, Yong Hwi;Park, Min Soo;Park, Jin Bae;Yoon, Tae Sung
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.3
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pp.445-450
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2015
In the moving target problem, the velocity information of the moving target is very important as well as the high accuracy position information. To solve this problem, active researches are being conducted recently with combine the Time Difference of Arrival (TDOA) and Frequency Delay of Arrival(FDOA) measurements. However, since the FDOA measurement is utilizing the Doppler effect due to the relative velocity between the target source and the receiver sensor, it may be difficult to use the FDOA measurement if the moving target speed is not sufficiently fast. In this paper, we propose a method for estimating the position and the velocities of the target by using only the TDOA measurements for the low speed moving target in the indoor environment with sensor network. First, the target position and heading angle are obtained from the estimated positions of two attached transmitters on the target. Then, the target angular and linear velocities are also estimated. In addtion, we apply the Instrumental Variable (IV) technique to compensate the estimation error of the estimated target velocity. In simulation, the performance of the proposed algorithm is verified.
Kim, Jin-Sung;Kim, Ui-Hyun;Kim, Do-Ik;You, Bum-Jae
The Journal of Korea Robotics Society
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v.3
no.3
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pp.237-244
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2008
Nowadays, research on human-robot interaction has been getting increasing attention. In the research field of human-robot interaction, speech signal processing in particular is the source of much interest. In this paper, we report a speaker localization system with six microphones for a humanoid robot called MAHRU from KIST and propose a time delay of arrival (TDOA)-based feature matrix with its algorithm based on the minimum sum of absolute errors (MSAE) for sound source localization. The TDOA-based feature matrix is defined as a simple database matrix calculated from pairs of microphones installed on a humanoid robot. The proposed method, using the TDOA-based feature matrix and its algorithm based on MSAE, effortlessly localizes a sound source without any requirement for calculating approximate nonlinear equations. To verify the solid performance of our speaker localization system for a humanoid robot, we present various experimental results for the speech sources at all directions within 5 m distance and the height divided into three parts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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