TOA(time-of-arrival) and TDOA(time-difference-of-arrival) positioning techniques are commonly used in many radio-navigation systems. From the literature, it is known that the position estimate and error covariance matrix of TDOA obtained by GN(Gauss-Newton) method is exactly the same as that of TOA when the error source of the range measurement is only an IID white Gaussian noise. In case of geo-location and indoor positioning, however, multi-path or NLOS(non-line-of-sight) error is frequently appeared in range measurements. Though its occurrence is random, the multipath acts like a bias for a stationary user if it occurs. This paper presents the comparisons of error characteristics between TOA and TDOA positioning in presence of multi-path or NLOS error. It is analytically shown that the position estimate of TDOA is exactly the same as that of TOA even when bias errors are included in range measurements with different magnitudes. By computer simulation, position estimation error and error distribution are analyzed in presence of range bias errors.
Non-line-of-sight (NLOS) propagation is one of the challenges in radio positioning. Distinguishing the transmission status of the communication as line-of-sight (LOS) or NLOS is of great importance for the wireless communication systems. This paper focuses on the identification of NLOS based on time-of-arrival (TOA) distance estimates and the received signal strength (RSS) measurements. We set a path loss threshold based on the joint TOA and RSS based NLOS detection method to determine LOS or NLOS. Simulation results show that the proposed method ensures the correct of detection for the LOS condition and can improve the NLOS identification for the weak noise and long distance.
본 논문에서는 LTE 기지국 (BS; base station)과 단말기 (UE; user equipment) 간의 거리를 신호 도달 시간 (TOA; time-of-arrival)을 이용해 계산하는 알고리즘을 소개하였다. 먼저, 수신된 신호를 발신한 기지국을 판별하기 위해 primary synchronization signal (PSS)와 secondary synchronization signal (SSS)를 이용하여 셀 아이디를 취득하였다. 제시된 알고리즘에서는 상용 LTE 신호에 포함된 기준 시퀀스인 cell-specific reference signal (CRS)를 구축된 자원 그리드에서의 2차원 상호 상관을 통해 지연 시간을 계산하였다. 지연 시간의 변화는 신호 도달 시간의 변화로 계산되어 알려진 BS의 위치로부터 UE와의 거리를 계산하는 과정에 사용할 수 있다. 제시된 알고리즘의 성능은 실제 환경에서의 상용 LTE 신호를 이용한 거리 계산 실험에 사용되어 평가되었다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권2호
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pp.77-85
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2013
this study examined hybrid Time of Arrival/Angle of Arrival (TOA/AOA) localization technique in a cellular network. Based on the linearized equations from the TOA and AOA measurements, the weighted least square (WLS) method is proposed to obtain the location estimation of a mobile station (MS) by analyzing the statistical properties of the error vector in Line of Sight (LOS) and Non-line of Sight (NLOS) environments, respectively. Moreover, the precise expression of the Cramer-Rao lower bound (CRLB) for hybrid TOA/AOA measurements in different LOS/NLOS conditions was derived when the LOS error is a Gaussian variable and the NLOS error is an exponential variable. The idea of cooperative localization is proposed based on the additional information from short-range communication among the MSs in fourth generation (4G) cellular networks. Therefore, the proposed hybrid TOA/AOA WLS method can be improved further with the cooperative scheme. The simulation results show that the hybrid TOA/AOA method has better performance than the TOA only method, particularly when the AOA measurements are accurate. Moreover, the performance of the hybrid TOA/AOA method can be improved further by the cooperative scheme.
Existing radio positioning systems have a drawback that the attitude of user's tag is difficult to be determined. Although forward link angle of arrival (FLAOA) technology that uses measurements of array antenna arranged in a tag among the angle of arrival (AOA) technologies can estimate attitude and positioning of tags, it cannot extend the estimated results into three-dimensional (3D) results due to complex non-linear model displayed because of the effects of 3D positioning and attitude in tags. This paper proposed a radio navigation technique that determines 3D attitude and positioning via FLAOA / time of arrival (TOA) integration. According to the order of determining attitude and positioning, two integration techniques were proposed. To analyze the performance of the proposed technique, MATLAB-based simulations were used to verify the performance. The simulation results showed that the first proposed method, TOA-FLAOA integrated technique, showed about 0.15 m of positioning error, and $2-3^{\circ}$ of attitude error performances regardless of the positioning space size whereas the second method, differenced FLAOA-TOA integrated technique, revealed a problem that a positioning error became larger as the size of the positioning space became larger.
스태거 펄스 반복 주기 (pulse repetition interval, PRI)로 구성된 위협 레이더 신호에 대하여 실시간으로 PRI transform을 적용하여 스태거 PRI를 분석하고 측정 TOA와 추정된 PRI를 이용하여 능동 상쇄에 필요한 미래의 TOA (time of arrival)를 계산한다. 또한, 추정된 PRI와 TOA에 포함되어 있는 오차의 영향을 살펴보고 추정 PRI의 정확도를 향상시키는 기법과 TOA 오차의 영향을 감소시키기 위하여 TOA 평균화 기법을 제안한다. 마지막으로 TDOA와 최근 TOA를 이용하여 단순하게 예측된 미래 TOA와 제안된 방법을 통해 예측된 미래 TOA 간의 RMSE (root mean square error)를 비교하여 제안된 기법의 예측 정확도가 높음을 보인다.
본 연구에서는 AOA(Angle of Arrival)와 TOA(Time of Arrival) 그리고 TDOA(Time Difference of Arrival)의 추정값을 이용한 위치 추정 기법들을 설명하고 분석하였다 이들 기법들을 다중경로 페이딩 (mutipath fading)과 shadowing을 갖는 마이크로셀 환경에 적용한다면, 빠르고 예측할 수 없는 신호 레벨 의 변화로 인하여 이동체의 위치를 정확히 추정하는 것은 어렵다. 따라서 본 연구에서는 수신 신호 세기 (RSS: Received Signal Strength) 이외에 이동체와 기지국간의 거리, 이동체의 이동방향, 이동체의 이전위치와 같은 부정확한 다수의 파라미터를 동시에 고려하는 퍼지 다기준(multi-criteria) 의사 결정 방법을 이용하여 이동체의 위치를 결정하는 방법을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여, 이동체의 방향과 속도의 영향을 분석한다.
무선 센서 네트워크(WSNs)에서는 수많은 센서들이 사람이 접근하기 어려운 환경에 배치된다. 이러한 환경에서, 센서들의 절대적 또는 상대적인 위치정보를 이용함으로써 무선 센서 네트워크를 다양한 응용서비스에 이용할 수 있다. 지금까지는 센서 노드의 위치를 측정하는 방법으로 신호의 도착시간차(time-of-arrival, TOA)에 기반을 둔 방법이 가장 정확도가 높게 평가되었다. 그러나 TOA방법에서는 두 노드간에 clock skew나 clock drift가 생기면 거리오차가 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 주기적인 시간동기화 기법들이 제시되었는데, 이러한 방법에서는 거리오차를 줄일 수 있지만 시간동기화에 따른 overhead가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 clock skew가 발생하는 상황에서도 거리와 위치 정확도를 높일 수 있는 신호의 다중 왕복시간차(multiple round-trip times of arrival, RTOA)에 기반한 위치 측정 방법을 제안한다. 실험 결과, RTOA가 기존의 TOA방법보다 최대 93%의 위치 정확도 향상을 보였다.
The purpose of a localization system is to estimate the coordinates of the geographic location of a mobile device. The accuracy of wireless localization is influenced by nonline-of-sight (NLOS) errors in wireless sensor networks. In this paper, we present an improved time of arrival (TOA)-based localization method for wireless sensor networks. TOA-based localization estimates the geographic location of a mobile device using the distances between a mobile station (MS) and three or more base stations (BSs). However, each of the NLOS errors along a distance measured from an MS (device) to a BS (device) is different because of dissimilar obstacles in the direct signal path between the two devices. To accurately estimate the geographic location of a mobile device in TOA-based localization, we propose an optimized localization method with a BS selection scheme that selects three measured distances that contain a relatively small number of NLOS errors, in this paper. Performance evaluations are presented, and the experimental results are validated through comparisons of various localization methods with the proposed method.
This paper proposes particle filter(PF) method using acoustic signal for localization of an underwater robot. The method uses time of arrival(TOA) or time difference of arrival(TDOA) of acoustic signals from beacons whose locations are known. An experiment in towing tank uses TOA information. Simulation uses TDOA information and it reveals dependency of the localization performance on the uncertainty of robot motion and senor data. Also, comparison of the PF method with the least squares method of spherical interpolation(SI) and spherical intersection(SX) is provided. Since PF uses TOA or TDOA which comes from measurement of external information as well as internal motion information, its estimation is more accurate and robust to the sensor and motion uncertainty than the least squares methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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