[논문]다중 안테나 기반 위상 차이를 이용한 AOA 측위 기법

박익현; 유국열; 박용완

doi:10.14372/iemek.2013.8.2.095

문제 정의

본 논문에서는 MIMO 시스템에서의 위치 측 위를 위하여 안테나 특성과 밀접하게 관련이 있는 AOA 기법의 성능을 분석하고, AOA 기법위치 측위측위 성능을 향상시키기 위해 안테나 간 위상 차이를 이용한 수신 각도 측정 알고리즘을 이용하여 멀티패스 환경에서 기존의 AOA 기법에 비해 강건한 성능을 가지는 다중 안테나 시스템 기반 안테나 간 위상 차이를 이용한 AOA 기법을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 멀티 안테나 시스템 기반에서 AOA 기법의 위치 측위 오차를 줄이기 위한 안테나 간 위상 차이를 이용한 AOA 기법을 제시하였다. 선행적으로 AOA 기법의 오차를 분석하고 수신 신호가 변화하는 환경에서 실험을 통해 검증하는 과정을 나타내었다.
수신 각도가 변화하는 멀티패스 환경에서 수신 각도 변화로 인한 AOA 기법의 위치 측위 오차를 보완하기 위해서 위상 차이를 이용한 수신 각도 계산 및 이를 이용한 AOA 기법을 제안하였다. 세부적으로 분산 값을 변화시키며 수신 신호의 각도 및 위상 변화에 대한 성능을 실험하고 오차를 경감시키고자 하였다. 제안 기법을 이용한 시뮬레이션 결과 기존의 기법을 적용했을 때보다 좀 더 향상된 결과를 나타냈다.

제안 방법

이러한 점을 바탕으로 LOS 신호의 수신 각도와 위상을 평균값으로 가지는 가우시안 분포로 수신 각도와 위상을 변화 시켜 시뮬레이션을 진행하였다. 가우시안 분포의 분산을 변화 시켜 수신 각도 및 위상의 변화에 따른 위치 측위 오차에 대해 실험하였다. 가우시간 분포에 따라 LOS 성분의 수신 각도와 위상을 평균으로 두고 분산을 유의구간으로 설정하여 분산 값을 10에서 0.
5까지 변경하며 시뮬레이션을 진행하였다. 각각의 분산 값에 따라 각 1000번씩의 시뮬레이션 진행 후 그 평균을 구하고 이에 대한 CDF를 표현하였다. 각 기법에 대한 측위 테스트는 아래와 같은 과정으로 진행하였다.
선행적으로 AOA 기법의 오차를 분석하고 수신 신호가 변화하는 환경에서 실험을 통해 검증하는 과정을 나타내었다. 수신 각도가 변화하는 멀티패스 환경에서 수신 각도 변화로 인한 AOA 기법의 위치 측위 오차를 보완하기 위해서 위상 차이를 이용한 수신 각도 계산 및 이를 이용한 AOA 기법을 제안하였다. 세부적으로 분산 값을 변화시키며 수신 신호의 각도 및 위상 변화에 대한 성능을 실험하고 오차를 경감시키고자 하였다.
다수의 안테나를 가지는 레이더 시스템에서는 안테나 간의 위상, 진폭 등의 차이를 이용하여 수신 각도를 측정하는 기법이 널리 활용되고 있다. 이러한 기법을 네트워크 기반의 AOA 측위 기법에 적용하여 측위 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 다중 안테나 시스템에서 각각의 안테나에 수신되는 신호는 안테나 사이의 거리에 따른 전송 딜레이를 가지게 된다.
실제 환경에서는 다중경로, NLOS 등으로 인해 수신 각도가 변하게 되고 이러한 점이 위치 측위 시 오차를 야기하게 된다. 이러한 점을 바탕으로 LOS 신호의 수신 각도와 위상을 평균값으로 가지는 가우시안 분포로 수신 각도와 위상을 변화 시켜 시뮬레이션을 진행하였다. 가우시안 분포의 분산을 변화 시켜 수신 각도 및 위상의 변화에 따른 위치 측위 오차에 대해 실험하였다.
향상된다. 이를 통해 멀티패스 환경에서 멀티 안테나 시스템 기반의 안테나 간 위상 차이를 이용한 AOA 기법의 성능을 검증하였다.
줄이는 효과를 나타내지는 않는다. 제안 기법은 분산 값이 일정 수준으로 크거나 환경적인 요소로 인해 LOS 성분과 차이가 나는 수신각도 및 위상을 가질 경우, 이러한 값이 미치는 영향을 줄이기 위한 방법으로 사용된다. 그러므로 이 장에서는 분산 값에 따른 제안 알고리즘과 기존 알고리즘의 차이에 대해 분석한다.

데이터처리

가우시안 분포의 분산을 변화 시켜 수신 각도 및 위상의 변화에 따른 위치 측위 오차에 대해 실험하였다. 가우시간 분포에 따라 LOS 성분의 수신 각도와 위상을 평균으로 두고 분산을 유의구간으로 설정하여 분산 값을 10에서 0.5까지 변경하며 시뮬레이션을 진행하였다. 각각의 분산 값에 따라 각 1000번씩의 시뮬레이션 진행 후 그 평균을 구하고 이에 대한 CDF를 표현하였다.
시뮬레이션 결과는 분산 값의 변화를 기준으로 성능을 분석하였다. 제안하는 알고리즘은 분산 값의 크기에 따라서 그 성능이 다르게 나타난다.

이론/모형

⑤ 분산 값을 0.5씩 변화시키며 紐_tsate와 %를 기반으로 각각의 AOA 기법을 수행한다.

성능/효과

결론적으로 MIMO 시스템 기반 안테나 간 위상 차이를 이용한 AOA 기법은 기존의 기법보다 평균 8m정도의 측위 정확도 향상을 나타내었다. 또한, 분산 값이 5 이하일 때 가장 높은 측위 정확도를 나타내었다.
제안 기법을 이용한 시뮬레이션 결과 기존의 기법을 적용했을 때보다 좀 더 향상된 결과를 나타냈다. 기존 기법에 비해 약 8m의 위치 측위 정확도가 향상되었다.
또한, 분산 값이 5 이하일 때 가장 높은 측위 정확도를 나타내었다. 또한 분산 값이 커질수록 오차가 점점 커지고 기존 기법과 성능의 차이가 점점 없어진다.
x축은 측위 오차(m), y축은 측위 오차의 누적확률을 의미한다. 위 실험의 경우 SISO 기반의 AOA 기법의 경우 평균적으로 약 23m의 위치 측 위 오차나 나타났으며, MIMO 기반의 AOA 기법의 경우 약 21m, 위상 차이를 이용한 수신 각도 측정 기법의 경우 평균 오차가 약 15m로 나타났다. 이를 토대로 분산 값의 변화에 따라 수신 신호의 변화가 클 경우 제안 기법이 기존의 기법에 비해 위치 측위 시 더 강건한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
의 성능은 분산 값이 1 이하일 경우 가장 높은 측위 정확도를 나타내었으며, 분산 값이 3~5 사이일 경우 기존 기법에 비해 측위 정확도가 더 향상된다. 이를 통해 멀티패스 환경에서 멀티 안테나 시스템 기반의 안테나 간 위상 차이를 이용한 AOA 기법의 성능을 검증하였다.
분산 값이 크게 적용될 경우에는 수신 신호가 LOS 신호와 큰 차이를 나타내게 되고 결국 수신 각도를 정확하게 계산하지 못하게 되어 위치 측위 시 오차를 야기하게 된다. 이러한 경우 SISO 기반의 AOA 기법에 비해 제안 기법이 최대 오차 및 평균 오차가 약 8m 정도 작게 나타나는 것을 확인할 수 있다. 이를 통해, 수신 신호가 환경에 의해 변화가 심할 경우에는 제안 기법의 위치 측위 성능이 더 강건하다는 것을 알 수 있다.
따라서 이러한 환경에서 오차를 경감할 수 있는 기법에 대한 연구가 진행되어야 한다. 이를 위해서는 수신 각도의 오차를 줄이는 것보다 변화된 위상값을 channel estimation을 통해 보완을 하여 위상 오차를 줄이는 것이 가장 좋은 성능을 나타낼 것으로 예상된다. 위상 오차를 보완하는 동시에 다양한 측위 기법의 정확도 향상 알고리즘을 병행한다면 좀 더 향상된 측위 정확도를 이끌어낼 수 있을 것이다.
위 실험의 경우 SISO 기반의 AOA 기법의 경우 평균적으로 약 23m의 위치 측 위 오차나 나타났으며, MIMO 기반의 AOA 기법의 경우 약 21m, 위상 차이를 이용한 수신 각도 측정 기법의 경우 평균 오차가 약 15m로 나타났다. 이를 토대로 분산 값의 변화에 따라 수신 신호의 변화가 클 경우 제안 기법이 기존의 기법에 비해 위치 측위 시 더 강건한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
x축은 수신 각도 오차, y축은 오차의 누적확률을 의미한다. 이를 통해 수신 신호의 분산 값의 변화에 따라 수신 신호에 큰 변화가 생기는 경우 제안하는 기법이 기존의 기법에 비해 수신 각도의 오차가 작다는 것을 확인할 수 있다. 이러한 작은 수신 각도의 오차는 AOA 기법을 이용한 측위 시 더 강건한 성능을 가질 수 있을 것이다.
이러한 경우 SISO 기반의 AOA 기법에 비해 제안 기법이 최대 오차 및 평균 오차가 약 8m 정도 작게 나타나는 것을 확인할 수 있다. 이를 통해, 수신 신호가 환경에 의해 변화가 심할 경우에는 제안 기법의 위치 측위 성능이 더 강건하다는 것을 알 수 있다.
세부적으로 분산 값을 변화시키며 수신 신호의 각도 및 위상 변화에 대한 성능을 실험하고 오차를 경감시키고자 하였다. 제안 기법을 이용한 시뮬레이션 결과 기존의 기법을 적용했을 때보다 좀 더 향상된 결과를 나타냈다. 기존 기법에 비해 약 8m의 위치 측위 정확도가 향상되었다.
분산 값이 작게 적용되는 경우 수신 신호가 LOS 성분을 많이 포함하고 있어 기존 기법의 오차가 작음을 알 수 있다. 최대 오차는 기존 기법과 제안 기법이 거의 차이가 없지만 평균 오차는 기존 기법이 약 1~2m 정도 작게 나타나는 것을 확인할 수 있다. 이는 분산 값이 작은 경우 수신 신호에 LOS 성분이 많이 포함되어 있고, 결국 LOS를 토대로 위치 측위를 하는 AOA 기법의 특성 상 수신 각도를 정확하게 계산할 수 있게 되는 이는 결국 위치 측위 시 오차가 작게 나타나게 된다.

후속연구

그러나 다중경로 환경에서 신호의 위상 변화는 각도 변화에 비해 그 폭이 적기 때문에 위상 차이를 이용하여 수신 각도를 계산할 경우 AOA 위치 측위 시 측위 오차가 감소하게 된다. 또한, 위상 추정을 통한 위상 오차를 보정하는 것이 가능하고 따라서 다중경로 환경에서 AOA 위치 측위 시 정확성을 크게 향상시킬수 있을 것으로 예상된다.
이를 위해서는 수신 각도의 오차를 줄이는 것보다 변화된 위상값을 channel estimation을 통해 보완을 하여 위상 오차를 줄이는 것이 가장 좋은 성능을 나타낼 것으로 예상된다. 위상 오차를 보완하는 동시에 다양한 측위 기법의 정확도 향상 알고리즘을 병행한다면 좀 더 향상된 측위 정확도를 이끌어낼 수 있을 것이다.
이를 통해 수신 신호의 분산 값의 변화에 따라 수신 신호에 큰 변화가 생기는 경우 제안하는 기법이 기존의 기법에 비해 수신 각도의 오차가 작다는 것을 확인할 수 있다. 이러한 작은 수신 각도의 오차는 AOA 기법을 이용한 측위 시 더 강건한 성능을 가질 수 있을 것이다.

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