In this letter, we propose a moving-target tracking algorithm based on a particle filter that uses the time difference of arrival (TDOA)/frequency difference of arrival (FDOA) measurements acquired by distributed sensors. It is shown that the performance of the proposed algorithm, based on the particle filter, outperforms the one based on the extended Kalman filter. The use of both the TDOA and FDOA measurements is shown to be effective in the moving-target tracking. It is proven that the particle filter deals with the nonlinear nature of the movingtarget tracking problem successfully.
TDOA (time difference of arrival)와 FDOA (frequency difference of arrival) 정보를 동시에 이용하는 신호원 위치추정 기법은 단일 정보를 이용하는 경우에 비해 높은 정확도를 가지는 장점을 가지고 있다. 이러한 위치추정 기법의 추정성능은 수신단 쌍의 조합, 수신단의 기하학적 배치 특성 및 속도 등의 다양한 운용변수에 따라 크게 달라진다. 그러므로 전자전 시스템의 효율적인 운용을 위해서는 다양한 운용 조건에 따른 사전 성능 분석이 요구된다. 하지만 기존의 비 반복적인 위치추정 방법은 기준 수신단의 설정 및 수신단 배치 형태에 제약을 가진다. 따라서 본 논문에서는 임의의 다양한 수신단 조합과 배치 형태에서 적용이 가능한 Gauss-Newton 기법을 유도하고 이를 통해 위치추정을 수행한다. 또한 모의실험을 통해 TDOA/FDOA 융합 기반 위치추정 방법과 단일 TDOA 또는 FDOA를 독립적으로 사용했을 때의 성능을 비교 분석하고 CEP (circular error probability) 평면을 이용하여 융합 기반 위치추정 방법이 독립적 방법에 비해 상대적으로 높은 추정 성능을 가짐을 보인다.
본 논문에서는 다수의 지상국을 이용하여 얻은 FDOA(Frequency Difference of Arrival) 측정값을 통해서 UAV(Unmanned Aerial Vehicle; 무인항공기) 추적 알고리즘의 이론적 경계인 CRLB(Cram$\acute{e}$r-Rao Lower Bound)를 분석하였다. 첫째로 FDOA 측정값을 시간을 두고 모았을 때 CRLB에 주는 영향을 관찰하였고, 둘째로 지상국이 일정한 범위 안에서 무작위적 위치를 가질 때 그 범위에 따른 FDOA의 측정값이 어떤 특성을 갖는지 확인할 수 있었다. 또한 CRLB의 크기를 측정하여 CCDF(Complementary Cumulative Distribution Function)로 나타내어 성능을 비교, 분석하였다.
본 논문은 다수의 전자전 센서에서 추출된 시간지연 차이정보와 도플러주파수 차이정보를 이용하는 Two-step weighted least-squares 기반의 이동 신호원 위치 및 속도 추정 기법에서, 수집 정보의 이상치를 검출하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 다수의 전자전 센서에서 추출되는 정보는 다양한 요인에 의해 정보에 이상치가 발생할 수 있으며, 이를 효과적으로 검출하고 데이터 융합과정에서 이상치를 배제하여 이동 신호원의 위치와 속도 추정의 정확도를 높이고자 한다. 본 논문에서는 이상치를 제외한 최소의 정상치 정보 집합을 추출하고, 이를 기반으로 나머지 정보의 이상치 여부를 확률적으로 판단하는 알고리즘을 제안하였으며, 이를 모의실험을 통해, 정보의 이상치가 효과적으로 제거되어 위치 및 속도 추정의 정확도를 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 정상치 거리정보 잡음이 20dB 이하인 경우, 이상치 정보를 효과적으로 제거하여, Cramér-Rao lower bound에 근접한 위치 및 속도 추정 정확도를 얻음을 확인하였다.
In this paper, we described the Cramer-Rao Lower Bound (CLRB) performances of Time Difference of Arrival (TDOA) and Frequency Difference of Arrival (FDOA) methods when there are multiple emitters. The TDOA and FDOA values between two receivers can be simultaneously estimated by using the so-called Complex Ambiguity Function (CAF). In the case of multiple emitters, there exist Inter Symbol Interferences (ISIs) in the measurement data. Therefore, it is required to reduce the effect of ISI and provide a performance evaluation method of TDOA and FDOA estimations. In order to eliminate the ISIs, using of a filter bank before calculating CAF is proposed when the carrier frequencies of the emitters are different to one another. Angle of Arrival (AOA) or Received Signal Strength (RSS) methods before calculating CAF were proposed to reduce the ISIs when the carrier frequencies are the same. In order to evaluate the CRLB of TDOA and FDOA estimations, we employed the conditional probability distribution method and described the numerical comparison results.
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.
현대 전자전 지원 시스템에서는 TDOA (time difference of arrival)나 FDOA (frequency difference of arrival)와 같은 비도래각 정보를 이용하여 미상 신호원의 위치를 추정하는 정밀 위치추정 기법의 필요성이 높아지고 있다. 기존의 단일 TDOA 기반 기법에 관한 연구는 위치추정 알고리즘뿐만 아니라 측정 정확도 향상에 대해 다양한 진척이 이루어졌으며, 최근에는 TDOA와 FDOA 정보를 동시에 사용하여 적은 수신단 수로 보다 많은 정보를 획득할 수 있고 신호원의 속도 추정이 가능한 복합 위치추정 시스템에 관한 연구가 수행되고 있다. 이러한 과정에서 TDOA/FDOA 복합 위치추정 시스템이 기존 단일 TDOA 시스템을 대체할 수 있는 추정 성능을 갖기 위해 요구되는 FDOA 측정 정확도와 성능분석 과정이 필요하다. 본 논문에서는 CRLB (Cramer-Lao lower bound)의 분석을 통해 TDOA/FDOA 위치추정 시스템이 단일 TDOA 위치추정 시스템에 비해 향상된 추정 정확도를 갖기 위해 요구되는 FDOA 측정 정확도의 기준과 이에 따른 기여도를 분석하고, Gauss-Newton 알고리즘을 이용하여 분석 결과를 검증한다.
COSPAS-SARSAT 위원회에서는 2000년 이후부터 새롭게 발사되는 미국, EU, 러시아의 중궤도 항법위성에 탐색구조 탑재체를 탑재하여 중궤도 탐색구조(MEOSAR) 서비스를 제공키로 결정하였다. 비컨에서 송출되는 조난신호는 비컨 상공의 각 위성들에 각기 다른 도달시간과 도플러 주파수를 가지고 도달하며, 이를 바로 중궤도 수신국(MEOLUT)으로 전달한다. 중궤도 수신국에서는 적어도 3~4개의 위성을 동시에 추적하여 조난신호를 전달받고, 조난신호 간 TDOA(Time Difference of Arrival)와 FDOA(Frequency Difference of Arrival)를 이용하여 비컨의 위치를 추정한다. 그러나 비컨은 임의의 시간에 50초 간격으로 조난신호를 송출하므로, 대형 조난상황에서 비컨 신호가 겹치는 현상이 나타날 수 있고, 겹쳐진 비컨 신호들을 COSPAS-SARSAT에서 개발하고 있는 현재 방식으로 모든 비컨 위치를 추정하는 것은 어렵다. 따라서 여기에서는 이를 해결하기 위한 방안으로 CAF MAP 알고리즘을 소개하고, COSPAS-SARSAT 시스템의 성능 요구사항을 만족시킬 수 있도록 MCAF MAP 기법을 제안하고, 그 성능을 나타낸다.
현대의 수동형 위치 추정(passive emitter localization) 분야에서는 수신기 운용의 효율성을 위해 적은 수의 수신기를 이용한 원거리 신호원의 정밀한 위치추정을 지향한다. 적은 수의 수신기로 정밀한 위치추정을 위해서 연속적이고, 측정 정보들의 복합적 활용을 통해 위치 추정 성능 향상을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 제한된 환경의 2개의 이동하는 수신기 환경에서 측정 정보별 이론적 위치추정 성능을 분석하고, 위치추정 성능이 우수할 것으로 예상되는 TDOA (time difference of arrival)와 FDOA (frequency difference of arrival), 그리고 DOA (direction of arrival) 복합 측정 정보기반으로 비선형 최소자승법 중 하나인 LM (Levenberg-Marquardt) 방법을 이용하여 지상 고정 신호원의 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 구체적으로 TDOA를 이용하여 산출한 방위 모호성이 포함된 DOA들을 이용하여 신호원의 초기 위치를 산출하고, 해당 신호원의 초기 위치와 T/F/DOA를 이용하여 위치추정 성능을 향상 시킨다.
최근 전자전 지원 시스템 분야에서는 TDOA(time difference of arrival)와 FDOA(frequency difference of arrival) 정보를 활용한 고 정밀 위치 추정 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. TDOA/FDOA 위치 추정 시스템은 TDOA와 FDOA 정보를 추출하는 단계와 추출한 정보로부터 신호원의 위치를 추정하는 두 단계로 나뉘며, 정보 추출 단계에서 보편적으로 사용하는 알고리즘으로 CAF(complex ambiguity function) 기반 방법이 알려져 있다. 하지만 기존의 CAF 기반 알고리즘은 VHF 대역의 통신 신호로부터 TDOA 및 FDOA 정보를 추출하는 경우, 많은 연산량으로 인해 제한된 시간에 처리하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 통신 신호 기반 TDOA/FDOA 정보 추출을 연산량 측면에서 효율적으로 수행하기 위해 개선된 CAF 기반 순차 추정 알고리즘을 제안하고, 기존 CAF기반 알고리즘과 연산량을 비교 분석한다. 또한 제안한 알고리즘의 추출 성능을 검증하기 위해 CRLB(Cramer-Lao lower bound)를 이용해 유도된 이론적 한계 성능과 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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