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.
In this paper, we introduce the direction of arrival(DOA) estimation of distributed signal based on the improved ESPRIT algorithm. Most research on the estimation of DOA has been performed based on the assumption that the signal sources are point sources. However, we consider a two-dimensional distributed signal source model using improved ESPRIT algorithm. In the distributed signal source model, a source is represented by two parameters, the azimuth angle and elevation angle. We address the estimation of the elevation and azimuth angles of distributed sources based on the parametric source modeling in the three-dimensional space with two uniform linear arrays. The array output vector is obtained by integrating a steering vector over all direction of arrival with the weighting of a distributed source density function. We also develop an efficient estimation procedures that can reduce the computational complexity. Some examples are shown to demonstrate explicity the estimation procedures under the distributed signal source model.
A spatio-temporal vector channel model is introduced for the position location (PL) estimation problem for CDMA cellular system environment. Two common ways for the PL make use of the AOA (Angle Of Arrival) and TDOA (Time Difference Of Arrival) from a subscriber to the multiple sensors (base stations). In this paper, we applied the derived vector channel to simulate the multipath channel for the angle of the signal arrival in CDMA systems. Cross-correlation method is a good candidate among other direction finding algorithms available in literature, especially in wideband modulation as in the CDMA system. The PL estimation errors are evaluated for different channels, which are obtained as a parameter of scattering radius of the suggested model. We noted that the number of sensors (base-stations) are related to the PL errors in favor of the available data.
Researchers have recently shown an increased interest in estimating the direction-of-arrival (DOA) of wideband noncircular sources, but existing studies have been restricted to subspace-based methods. An off-grid sparse recovery-based algorithm is proposed in this paper to improve the accuracy of existing algorithms in low signal-to-noise ratio situations. The covariance and pseudo covariance matrices can be jointly represented subject to block sparsity constraints by taking advantage of the joint sparsity between signal components and bias. Furthermore, the estimation problem is transformed into a single measurement vector problem utilizing the focused operation, resulting in a significant reduction in computational complexity. The proposed algorithm's error threshold and the Cramer-Rao bound for wideband noncircular DOA estimation are deduced in detail. The proposed algorithm's effectiveness and feasibility are demonstrated by simulation results.
This paper addresses the problem of joint time of arrival (TOA) and direction of arrival (DOA) estimation in impulse radio ultra-wideband systems with a two-antenna receiver and links the joint estimation of TOA and DOA to the sparse representation framework. Exploiting this link, an orthogonal matching pursuit algorithm is used for TOA estimation in the two antennas, and then the DOA parameters are estimated via the difference in the TOAs between the two antennas. The proposed algorithm can work well with a single measurement vector and can pair TOA and DOA parameters. Furthermore, it has better parameter-estimation performance than traditional propagator methods, such as, estimation of signal parameters via rotational invariance techniques algorithms matrix pencil algorithms, and other new joint-estimation schemes, with one single snapshot. The simulation results verify the usefulness of the proposed algorithm.
Journal of information and communication convergence engineering
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제3권3호
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pp.115-118
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2005
In this study, the proposed algorithm is a correlativity signal in a mobile wireless channel that has estimated the direction of arrival. The proposed algorithm applied the space average method in a MUSIC algorithm. The diagonal matrix of the space average method was changed to inverse the matrix and to obtain a new signal correlation matrix. The existing algorithm was analyzed and compared by applying a proposed signal correlation matrix to estimate the direction of arrival in a MUSIC algorithm. The experiment resulted in a proposed algorithm with a min-norm method resolution at more than $5^{\circ}$. It improved more than $2^{\circ}$ in a MUSIC algorithm.
본 논문은 퍼스널 모빌리티(Personal Mobility, PM)를 이용하는 청각 장애인에게 소리가 발생하는 도래각(Direction of Arrival, DOA)을 시각화하는 지능형 제어 시스템을 제시하며 도로에서 발생하는 경보음, 크락션 등 소리로 인한 위험한 상황들을 인지하고 예방하고자 한다. 소리 위치 추정 방법은 GCC-PHAT(Generalized Cross-Correlation Phase Transform) 기반 도착 지연 시간(Time Difference of Arrival, TDOA)을 특징으로 갖는 머신러닝 분류 모델을 사용한다. 도로 상황을 재현한 실험 환경에서 각각 풍속 0, 5.8, 14.2, 26.4km/h의 조건에 따라 학습 데이터를 추출한 후 학습한 4가지 분류 모델들을 Grid search cross validation으로 비교하며 성능이 가장 우수한 MLP(Multi-Layer Perceptron) 모델을 알고리즘으로 적용하였다. 최종적으로 바람이 발생하였을 때 제안된 알고리즘이 평균 90.7%의 정확도를 나타내었으며, 이는 기존의 일반적인 소리 위치 추정기법보다 평균 7.6-11.5% 정도의 성능 향상을 보이는 것이다.
This paper estimated the arrival angle and electric wave delay time using the space method law and the directions of arrival (DOA) estimation algorithm in case of signal correlation. Space method law is the method used to repress cross correlation before applying the weight value to the receiving signal. The values of the diagonal elements in the correlation matrix were averaged to replace as the diagonal elements value. In the area of wireless communication or mobile communication, there are high correlations in case of low delay time difference in multiple waves. This causes the quality of the communication to drop due to interference with the desired signal elements. This paper estimated the arrival angle and electric wave delay time using the space method law and the MUSIC algorithm. With the arrival angle algorithm, the arrival angle cannot be estimated below 5 in case of signal correlations because the angle resolution capacity decreases accordingly. The super resolution capacity was estimated to determine the arrival angle below 5 in this paper. In addition, the proposed algorithm estimated the short delay time difference to be below 20ns.
This paper introduces the development of the iterative multiple signal classification (MUSIC)-based direction-of-arrival (DOA) estimation system using a rotator that can control the direction of antenna for the global navigation satellite system (GNSS) interference. The system calculates the spatial spectrum according to the noise eigenvector of all dimensions to measure the number of signals (NOS). Also, to detect the false peak, the system adjusts the array antenna's direction and checks the change's peak angles. The phase delay and gain correction values for system calibration are calculated in consideration of the chamber's structure and the characteristics of radio waves. The developed system estimated DOAs of interferences located about 1km away. The field test results show that the developed system can estimate the DOA without NOS information and detect the false peak even though the inter-element spacing is longer than the half-wavelength of the interference.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권1호
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pp.12-16
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2007
In this paper, a new method is proposed for tracking the direction-of-arrival (DOA) of the wideband moving source incident on uniform linear array sensors. DOA is estimated by focusing transformation matrices. To update focusing matrices along with new data snap shots, we use the FAST (Fast Approximate Subspace Tracking) method. Present focusing matrices are constructed by previous signal and its orthogonal basis vectors as well as present signal and its orthogonal basis vectors, which are the left and right singular vectors of the inner product of two approximated matrices. Simulation results are shown to illustrate the performance of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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