전파 신호원의 방위를 정확하게 찾는 기술은 전자전에서 매우 중요하다. 전파 신호원의 방위를 찾기 위한 방위탐지 기술이 많이 연구되고 있으며, 최근에는 신호 도착시간차이(TDOA)를 이용하는 방위탐지 연구가 많이 진행되고 있다. TDOA 기술은 두 개의 배열 안테나에 도달하는 신호의 도착시간차이를 이용하여 신호원의 방위을 도출하는 방식이며, 방위탐지 오차는 배열 안테나의 기준선 길이와 시간측정 분해능과 관련이 있다. 본 논문에서는 10m*10m의 제한된 공간에서 안테나 배치 방법과 이에 대한 방위탐지 오차를 분석하여 최적 안테나 배치 방법을 제시하였다.
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.
휴대인터넷 상에서 위치기반 서비스를 가능케 하기 위해서는 우선, 무선측위 기술에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서 고려중인 무선 측위기술은 휴대인터넷의 기지국들과 단말기간의 상대적 거리 차이로 인하여 전송된 하향링크 신호들 간에 발생하는 신호도달 시간차 값들을 이용하여 단말기의 위치를 측정하는 삼변측위 방식의 TDOA(Time Difference of Arrival)이다. 이러한 TDOA기반 측위서버의 구조를 설계하기 위해 본 논문은 우선 휴대인터넷 상에서의 TDOA기반 무선 측위 기술에 대한 관련 연구 결과를 검토하고 이후 휴대인터넷 망 특성을 고려한 측위서버의 시스템 구조, 네트워크 인터페이스 그리고 휴대인터넷의 표준 규격을 활용한 측위 계산 모델을 제시한다. 측위서버 구현에 필요한 이러한 기술들에 대한 연구를 통해 저비용 고효율성을 보장하는 휴대인터넷용 측위서버를 구현 할 것으로 기대한다.
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.
실내 무선 측위를 위한 UWB (Ultra Wide Band) 무선 측위 시스템에서는 정확한 위치 정보를 추정하기 위해 거리 인지 정보를 사용한다. 거리 인지를 위해서는 TOA (Time of Arrival), TDOA (Time Difference of Arrival)와 같은 시간 정보를 기반으로 하는 기법을 사용하는 것이 일반적이며, 시간 정보를 측정하기 위해서는 흔히 클럭 정보를 사용하는데, 이 때 가장 기본적으로 고려해야할 요소가 클럭 동기를 맞추는 것과 클럭 오프셋에 의한 오차를 보상하는 것이다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 공통 클럭을 이용한 거리 인지 및 무선 측위 기술을 제안한다. 제안하는 무선 측위 기술의 성능 검증을 위하여 IEEE 802.15.4a TG에서 제시한 채널 환경에서 공통 클럭을 이용한 측위 시스템의 거리 인지 및 우선 측위 결과를 확인하기 위한 실험을 진행하였으며, 모의실험 결과를 통하여 클럭 오프셋에 영향을 받지 않는 우선 측위 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
TDOA(Time Difference of Arrival) 기반 수동형 전자감시장비는 이격 동작하는 다수의 수신기에서 수신되는 전자파 신호의 펄스도착시간인 TOA(Time of Arrival) 정보를 이용하여 신호원의 공간상 위치를 탐지한다. 수신기 간 이격 거리 대비 신호원에서 방사되는 신호의 PRI(Pulse Repetition Interval)가 크지 않을 경우 TDOA 기반 위치탐지를 위한 각 수신기에서의 동일 펄스쌍 선정에 모호성이 발생될 수 있다. 본 논문에서는 이격 동작하는 각 수신기에서 수신한 펄스들과 신호원간의 순시방향탐지결과인 AOA(Angle of Arrival)를 이용하여 펄스 선택의 모호성을 신호원의 위치와 신호원으로부터 수신한 펄스들과의 TDOA 최적화 문제로 변경하고 이를 유전 알고리즘 기반으로 TDOA 기반 위치탐지 과정에서 발생될 수 있는 동일 펄스선택 모호성을 최소화할 수 있는 새로운 기법을 제안하며, 다양한 모의실험을 통해 제안된 기법의 성능을 분석하였다.
For a localization system, the TDOA (Time Difference of Arrival) measurement and AOA (Angle of Arrival) measurement are often used for estimating target's positions. Although it is known that the accuracy of TDOA based localization is superior to that of AOA based one, it may have a poor vertical accuracy in bad geometrical conditions. This paper, therefore, proposes a localization algorithm in which the vertical position is estimated by AOA measurements and the horizontal one is estimated by TDOA measurement in order to achieve high 3D-location accuracy. And this algorithm is applied to a GPS jammer localization systems because it has a large value of the DOP (Dilution of Precision) when the jammer is located far away from the system. Simulation results demonstrate that the proposed hybrid TDOA/AOA location algorithm gives much higher location accuracy than TDOA or AOA only location.
As considerable interests in noise emission from a ship have been increased, the need for localization of noise sources of the marine propeller generating cavitation and singing noise is looming large. In many practical cases, cavitation and singing noise occur on a particular position of the certain blade of the propeller. It is so important to know the position of noise source correctly in order to eliminate or suppress unwanted noise. In this study, we develop "noise source localization technology" using TDOA method. Experimental measurements carried out at the circulating water channel and towing tank show that noise source can be clearly identified and localized using TDOA method.
실내에서의 위치를 추정하기 위한 기술들과 이를 이용한 다양한 서비스들이 활발하게 연구 개발되고 있다. 다양한 위치 추정 기술들이 있으며 그 중에서 음향 신호를 이용한 TDOA(Time Difference of Arrival) 위치 추정 기술의 정밀도가 가장 높은 장점이 있다. 특히 일반 사용자들이 스마트폰을 보편적으로 사용하므로 스마트폰의 실내 위치를 추정하는 것이 매우 중요하며, 스마트폰에서 음향 신호를 사용하여 상대 위치를 추정하기 위해서는 TDOA 기술이 사용된다. 한 편 음향 신호를 수신하여 상대 위치를 추정하기 위해서는 음향 신호를 디지털 신호로 변환하여 신호 처리를 해야 하는데, 샘플링 주파수가 높을수록 위치 추정 정확도가 증가하지만 신호 처리 시간이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 음향 신호의 샘플링 속도에 따른 위치 추정 오차를 분석하고, 위치 추정 장치에서의 적절한 샘플링 속도를 제시한다.
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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