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.
본 논문에서는 발신자가 송출한 신호를 이용하여 TDOA(Time Difference of Arrival) 방식으로 발신자의 위치를 추정할 때, BLUE(Best Linear Unbiased Estimator) 추정기와 이의 CRLB(Crammer-Rao Lower Bound)를 닫힌 해 형태로 구하였다. 3 개의 기준국 또는 센서를 사용하여 2차원의 발신자 위치를 추정할 때, BLUE 추정기를 사용하여 CRLB를 구하기 위해서 발신자의 위치에 대한 기준 위치를 설정한 후 이를 1 차 Taylor 급수로부터 유도된 근사회된 TDOA 쌍곡선 방정식을 사용하였다. 본 논문에서 근사화를 통해 구해진 유도식은 각 기준국 또는 센서에서의 TOA(Time of Arrival) 측정 잡음이 서로 상관관계가 없고 독립적이라는 가정하에서, 백색 가우시안 잡음에 대해서뿐만 아니라 평균이 제로인 모든 잡음에 대해서 적용할 수 있다.
이 논문에서는 발신자가 송출한 신호를 이용하여 TDOA(Time Difference of Arrival) 방식으로 발신자의 3 차원 위치를 추정할 때, BLUE(Best Linear Unbiased Estimator) 추정기를 닫힌 해 형태로 구하였다. 4 개의 기준국 또는 센서를 사용하여 3차원의 발신자 위치를 추정할 때, BLUE 추정기를 구하기 위해서 발신자의 위치에 대한 기준 위치를 설정한 후 이를 1 차 Taylor 급수로부터 유도된 근사화된 TDOA 쌍곡선 방정식을 사용하였다. 이 논문에서 근사화를 통해 구해진 유도식은 각 기준국 또는 센서에서의 TOA(Time of Arrival) 측정 잡음이 서로 상관관계가 없고 독립적이라는 가정하에서, 백색 가우시안 잡음에 대해서뿐만 아니라 평균이 제로인 모든 잡음에 대해서 적용할 수 있다.
방위탐지기술은 위치표정 정확도를 높이기 위해서 매우 중요하다. 도착시간차(TDOA) 방위탐지 방식은 정확도가 매우 높은 기술이며 1990년대부터 고주파신호 방위탐지에 사용되었다. TDOA 방식은 송신기에서 송신된 신호가 거리가 다른 위치에 있는 두 개의 수신기에 도착하는 시간차를 이용하여 송신기의 방위를 측정하는 방식으로서 수신신호의 신호대잡음비(SNR)와 안테나 기준선이 방위탐지 정확도에 매우 큰 영향을 미치며, 본 논문에서는 SNR과 안테나 기준선에 대한 방위각 정확도와 위치표정 정확도를 모사하였다. 기준선의 길이가 50m이고 SNR이 40dB 이상이면, 입사방위각 $0^{\circ}$에서 약 $0.51^{\circ}$의 방위탐지 정확도를 얻었다.
항법 장치가 존재하지 않거나 전파 방해가 발생할 경우, 고속 이동체의 전파 항법은 불가능해진다. 그럼에도 불구하고, 다수의 지상국이 존재하며 고속 이동체와 지상국간의 정밀 거리 측정치를 확보할 수 있다면 이동체의 위치 추정이 가능하다. 본 논문에서는 텔레메트리 (TLM; telemetry) 신호를 사용하여 생성한 고정밀 TDOA (time difference of arrival) 측정치를 이용한 위치 추정 방식을 제안한다. 제안한 방식에서는 TDOA 측정치를 사용하여 이동체의 공통 오차를 제거하였다. 또한 SOQPSK (shaped offset quadrature phase shift keying) PN (pseudo random noise) 심볼을 포함하여 정밀 시각 동기 및 측정이 가능한 TLM 신호를 기반으로 한 측정치를 사용하였다. 따라서 시스템 내 정밀 시각 동기가 이뤄진 상태이므로 지상국간의 시각 동기 오차가 매우 작은 값을 가진다. 이는 측정치의 정밀도를 높여 위치 추정 성능을 향상시킨다. 제안한 방식은 소프트웨어 기반의 시뮬레이션을 통해 검증되었으며, 고속 이동체의 위치 추정 성능이 목표했던 성능을 만족함을 확인하였다.
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.
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.
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.
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.
TDOA (time difference of arrival)와 FDOA (frequency difference of arrival)를 동시에 사용하는 신호원 위치추정 방법은 단일 정보를 이용하는 경우에 비해 높은 정확도를 가지며 이동 신호원의 속도 추정이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 최근 종속 미지변수를 정의한 후 비반복적으로 해를 구하는 방법들이 제안되고 있으나 전자전 환경과 같이 수신단과 신호원 간의 거리가 상대적으로 먼 경우에는 추정 정확도가 낮고 모든 수신단 쌍이 동일한 기준 수신단을 공유하여야 한다는 운용상의 제약이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 비선형 LS 최적해를 반복계산을 통해 얻어내는 Gauss-Newton 기법을 적용하여 이동 신호원의 위치좌표와 속도벡터를 추정한다. 또한 이동 신호원의 위치와 속도 추정 결과를 효과적이고 정량적으로 분석하기 위해 CRLB (Cramer-Rao lower bound) 행렬을 각각의 부공간으로 분해하여 2차원 공간상에 독립된 CEP (circular error probable) 평면으로 도시한다. 모의실험을 통해 주어진 수신단 배치와 조합에서 이동 신호원의 위치 및 속도 추정 성능을 확인하고 분석 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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