• 한국항공운항학회지
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• 제21권2호
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• pp.33-39
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• 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.

• Earthquakes and Structures
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• 제11권6호
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• pp.1143-1164
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• 2016

Time Delay of Arrival (TDOA) estimation methods based on correlation function analysis play an important role in the micro-seismic event monitoring. It makes full use of the similarity in the recorded signals that are from the same source. However, those methods are subjected to the noise effect, particularly when the global similarity of the signals is low. This paper proposes a new approach for micro-seismic monitoring based on cross wavelet transform. The cross wavelet transform is utilized to analyse the measured signals under micro-seismic events, and the cross wavelet power spectrum is used to measure the similarity of two signals in a multi-scale dimension and subsequently identify TDOA. The offset time instant associated with the maximum cross wavelet transform spectrum power is identified as TDOA, and then the location of micro-seismic event can be identified. Individual and statistical identification tests are performed with measurement data from an in-field mine. Experimental studies demonstrate that the proposed approach significantly improves the robustness and accuracy of micro-seismic source locating in mines compared to several existing methods, such as the cross-correlation, multi-correlation, STA/LTA and Kurtosis methods.

• 전자공학회논문지
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• 제50권7호
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• pp.76-84
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• 2013

순시(instantaneous) TDOA (time difference of arrival)와 FDOA (frequency difference of arrival)를 이용한 위치추정 방법은 추가적인 측정값 획득을 통해 정확도 향상을 도모할 수 있으며, 이를 위해서는 동시에 운용되는 수신단의 수를 증가하여야 한다. 하지만 전자전 환경에서 수신단 수의 증가는 아군의 피탐확률(probability of intercept) 상승으로 인한 전력 손실을 야기할 수 있고, 수신단 간의 데이터 링크 및 시각동기화와 같은 과정에 대한 추가적인 고려가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 이격된 2개의 이동 수신단만을 운용하여 연속적으로 다수의 TDOA와 FDOA 정보를 측정하고, 이를 이용하여 고정 신호원의 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 이 경우 매 측정 순간마다 독립된 수신단 쌍(pair)이 추가되므로 각 수신단 조합은 서로 다른 기준 수신단을 가지게 된다. 그러므로 모든 수신단 쌍이 동일한 기준 수신단을 공유해야하는 QCLS (quadratic correction least squares) 방법을 적용할 수 없다. 이러한 이유로 본 논문에서는 비선형 LS 최적해를 반복계산을 통해 얻어내는 Gauss-Newton 기법을 적용한다. 또한 모의실험을 통해 획득된 TDOA와 FDOA의 수가 증가함에 따른 위치추정 결과의 RMSE (root mean square error)값과 CRLB (Cramer-Rao lower bound)를 비교하고, CEP (circular error probable) 평면을 도시하여 2차원 공간상에서의 기대 추정 성능을 분석한다.

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

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.311-318
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• 2021

수중에서는 공기 중에서의 신호 전달과는 달리 음파에 의해 신호가 전달된다. 또한 음파는 해수면, 해저면, 수온, 염분 등 다양하고, 복잡한 수중 환경 특성으로 인해 직접 혹은 반사 등의 간접 경로로 전달된다. 이런 복잡한 수중 환경에서 잠수함의 생존성과 적 함정으로부터 피탐 위험성의 정도를 파악하기 위해 반드시 수행하는 시험이 수중방사 소음 측정 시험이다. 수중방사 소음 측정을 위한 여러 조건들 중 가장 중요한 것이 측정 센서와 잠수함과의 거리이다. 보통 수중방사 소음의 음원 준위 측정은 측정 센서와 잠수함과의 최근접 점(CPA : Closet Point of Approach) ±수 미터내에서 이루어져야 측정한 음원 준위 값을 유효한 것으로 간주한다. 이에 본 연구에서는 다중 경로 신호들의 도플러 천이 주파수 및 다른 도달 시간 차 신호를 추정하는 방법으로 수중음원에 대한 거리 추정 방법을 제시하였다. 제안한 방법의 타당성을 고찰하기 위해 수중 채널 전달 모델 기반의 모의실험을 수행하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.267-275
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• 2017

Time of difference of arrival (TDOA) method using passive sonar sensor array has normally been used to estimate the location of a concealed moving target in underwater environment. Particle filter has been introduced for effective target estimation for non-Gaussian and nonlinear systems. In this paper, we propose a GPU-based acceleration of target position estimation using particle filter and propose efficient embedded system and software architecture. For the TDOA measurement from the passive sonar sensor, we use the generalized cross correlation phase transform (GCC-PHAT) method to obtain the correlation coefficient of the signal using FFT and we try to accelerate the calculation of GCC-PHAT based TDOA measurements using FFT with GPU CUDA. We also propose parallelization method of the target position estimation algorithm using the GPU CUDA to update the state of each particle for the target position estimation using the measured values. The target estimation algorithm was verified using Matlab and implemented using GPU CUDA. Then, we realized the proposed signal processing acceleration system using NVIDIA Jetson TX1 as the target board to analyze in terms of the execution time. The execution time of the algorithm is reduced by 55% to the CPU standalone-operation on the target board. Experiment results show that the proposed architecture is a feasible solution in terms of high-performance and area-efficient architecture.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2007년도 학술대회
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• pp.185-190
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• 2007

This article describes a development CDMA LBS in order to apply to "Control System of Underground Infrastructure Fire Accident" which one of U-City Projects of Seoul City. Our goal guides taking shelter of the sufferer it will not be able to use a GPS when the fire occurs from subway station. There are Location measurement methods which measures the AOA(Angle of Arrival) of the signal which it sends with the MS(Mobile station) from the BS(Base station), an electronic delivery time (TOA:Time of Arrival) and the relative difference of electronic arrival time from Base stations (TDOA:Time Difference of Arrival). This time the error due to a multiplex course error and near-far problem and NLOS(Non Line of Sight). We are planning to construct the Test Bed which is an error below 1 meter.

• 한국항공우주학회지
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• 제46권3호
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• pp.244-250
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• 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
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• 제17권9호
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• pp.941-946
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• 2011

The Loran-C, a radio navigation system based on TDOA measurements is enhanced to eLoran using TOA measurements instead of TDOA measurements. Many error factors such as PF, SF, ASF, clock errors and unknown biases are included in eLoran TOA measurements. Because these error factors can cause failure in eLoran navigation algorithm, these errors must be compensated for high accuracy eLoran navigation results. Compensation of ASF and unknown biases are difficult to calculate, while the others such as PF and SF are relatively easy to eliminate. In order to compensate all errors in eLoran TOA measurements, a simple GPS aided bias compensation method is suggested in this paper. This method calculates the bias as the difference of TOA measurement and the range between eLoran transmitters and the receiver whose position is determined using GPS. The real data measured in Europe are used for verification of suggested method and navigation algorithm.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권4호
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• pp.527-539
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• 2023

In the positioning algorithm of two-dimensional planar sensor array, the estimation error of time difference-ofarrival (TDOA) algorithm is difficult to avoid. Thus, how to achieve accurate positioning is a key problem of the positioning technology based on planar array. In this paper, a method of sensor reliability discrimination is proposed, which is the foundation for selecting positioning sensors with small error and excellent performance, simplifying algorithm, and improving positioning accuracy. Then, a positioning model is established. The estimation characteristics of the least square method are fully utilized to calculate and fuse the positioning results, and the non-uniform weighting method is used to correct the weighting factors. It effectively handles the decreased positioning accuracy due to measurement errors, and ensures that the algorithm performance is improved significantly. Finally, the characteristics of the improved algorithm are compared with those of other algorithms. The experiment data demonstrate that the algorithm is better than the standard least square method and can improve the positioning accuracy effectively, which is suitable for vibration detection with large noise interference.