Comparative Analysis of TOA and TDOA method for position estimation of mobile station

이동국 위치 추정을 위한 TOA와 TDOA방법의 비교 분석

This paper is aimed at developing an location tracking system of mobile station based on currently available mobile communication network or mobile Phone and PCS(Personal Communication System). When the location tracking of mobile stations is in services, Emergency-119, all of crime investigation, effective urban traffic management and the safety protection of Alzheimer＇s patients can be available. In order to track the location of the mobile and base station, assumption in this paper is to use the statistic characteristics of LOS when modeling the standard noise in case that radio path is LNOS environment. The standard variation of the standard noise is $\pm150$. First, location is estimated by the positioning algorithms of TOA and TDOA and compared each other. Second, after canceling the standard noise by Kalman filter, location is estimated by the above two positioning algorithms. Finally, the location by the Kalman filter and two positioning algorithms is estimated by smoothing method. As a result, 2 dimensional average location error is imvoved by 51.2m in TOA and 34.8m in TDOA when Kalman filer and two positioning algorithms are used, compared with the two positioning algorithm used. And there is 3 more meter improvement after smoothing than Kalman filer and two positioning algorithms used.

본 논문은 휴대폰이나 PCS의 통신망 기반 구조를 사용하여 이동국의 위치 추정 시스템을 개발하는데 목적이 있다. 이동국의 위치 추정이 가능하게 될 때 도시 교통 관리, 119 긴급 구조, 범죄 수사, 환자 안전 보호 특히 치매 환자를 위한 서비스가 가능하게 된다. 본 논문은 기지국과 이동국의 위치를 나타내기 위해 전파 경로가 NLOS 환경일 경우 표준 잡음을 모델링 할 때 LOS 환경의 통계적 특성을 이용한다고 가정하였다. 우선 표준 잡음의 평균 표준 편차를 $\pm150$으로 하여 측위 알고리즘인 TOA와 TDOA를 이용하여 위치 추정값을 비교 분석하고 Kalman filter를 이용해 표준 잡음을 제거한 후 측위 알고리즘을 이용하여 위치 추정값을 비교 분석하였다. 그리고 결과치를 smoothing 처리하여 비교 분석하였다. 표준 잡음을 제거하지 않은 경우에 비해 Kalman filter를 사용하여 표준 잡음을 제거하면 TOA에서는 51.2 m, TDOA에서는 34.8 m의 2차원 평균 위치 오차가 향상된 결과를 얻었다. 그 결과에 smoothing 기법을 이용하면 2차원 평균 위치 오차가 약 3 m 정도 개선됨을 확인하였다.