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3차원 TDOA 위치인식 시스템의 마이크 센서 배열 최적 설계
Optimum Design of the Microphone Sensor Array for 3D TDOA Positioning System 원문보기

한국인터넷방송통신학회 논문지 = The journal of the Institute of Internet Broadcasting and Communication, v.14 no.1, 2014년, pp.31 - 36  

오종택 (한성대학교 정보통신공학과)

초록
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실내에서의 위치기반 서비스를 위한 실내 위치 인식 기술에 대한 연구가 활발하다. 음향 신호와 TDOA 기술을 기반으로 하는 3차원 위치 인식 시스템에 있어서, 마이크 센서의 개수와 배열 위치에 따라 추정된 위치의 오차 특성이 달라지므로, 본 논문에서는 마이크 센서의 배열과 측정된 거리 차이값의 오차 크기에 따른 추정 위치의 오차를 DOP로 분석하고, 그 추정 위치 오차 패턴과 추정 위치 오차값을 고려하여 최적의 마이크 배열을 결정하는 방법에 대해서 연구하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

A study on the indoor positioning system has been active recently for the location based service indoors. In the 3 dimensional positioning system based on the acoustic signal and TDOA technology, the error characteristics of the estimated source position would be changed depending on the number of m...

주제어

#3D positioning   #PDOP   #sensor array   #TDOA  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 LLMS 알고리즘을 사용하는 TDOA 방식의 3차원 위치 인식 시스템에서 사용되는 마이크의 개수 및 배열의 패턴에 대해서 모의실험을 수행하고 그 결과를 분석하여, 비용 및 복잡도 대비 최적의 위치 추정 성능을 갖는 마이크 개수와 배열 패턴을 설계하는 방법을 제안하였으며 이 방법으로 실용적인 시스템 구성이 가능하다.

가설 설정

  • 그림 3의 경우 마이크 배열이 “ㅗ”자 모양이고 M2를 기준으로 계산하는 방식으로, 10 cm 이내의 오차가 80%이고 20 cm 이내는 거의 100 %이다. 이 경우에도 측정 오차의 표준편차는 0.2를 가정하였다. 실내 위치 기반 서비스의 종류에 따라 요구되는 위치 추정 정확도가 다르겠지만, 3 m 거리에서 10 cm 이내의 정확도가 80%라면 많은 경우에 적합할 것으로 예상된다.
  • 다음 그림 2는 5개의 마이크 센서 배열을 사용하고 LLMS 알고리즘을 사용한 TDOA 방식의 3차원 위치 인식 시스템에 대한 PDOP를 모의 실험한 결과이다. 이 때 마이크들 사이의 설치 간격은 100cm이며 측정값 dij에 더해진 측정 오차는 가우시안 잡음이며 표준편차는 0.2를 가정하였다. 측정 오차의 표준편차 값이 커질수록 실제의 거리 차이 값과 차이가 커지게 되며 따라서 추정된 위치 좌표의 오차도 증가하게 된다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
스마트폰과 각 마이크들 사이의 거리 차이를 측정하는 과정에서 어떠한 문제로 오차가 발생하는가? 그러나 스마트폰과 각 마이크들 사이의 거리 차이를 측정하는 과정에서 샘플링 시간 간격이나 음향 신호의 왜곡, 잡음 등의 문제로 오차가 발생하게 된다. 따라서 측정된 거리 차이 값들로는 쌍곡선의 수식이 풀리지 않거나 추정된 위치 좌표에 오차가 발생하게 된다.
선형 최소 평균 자승 오차 방식이 실제 위치 인식 장치에 적용 가능한 실용적인 방식인 이유는? 신호원의 좌표인 xs와 ys , zs의 3 차 방정식인 쌍곡선의 수식을 1차 방정식으로 변형하고 행렬식을 이용하여 신호원의 좌표를 구하는 선형 최소 평균 자승 오차 방식 (linear least mean squared method)에 대한 연구가 있었다[5]. 이 방식은 최적화 방식 또는 계산을 반복하는 방식이 아니므로 계산 시간이 매우 짧으며, 비선형 방정식의 경우와 다르게 초기 값 선정의 문제가 없고 최적 해법을 보장하므로 실제 위치 인식 장치에 적용이 가능한 실용적인 방식이다.
스마트폰과 별도의 위치 인식 장치를 사용하여 실내 위치 인식 시스템을 구성하는 경우에 TDOA 기술을 이용해야 하는 이유는? 이전에는 무선랜의 신호 세기를 이용하여 실내 위치를 추정하는 기술이 상용화되었으나 위치오차가 수 m에 이르러 정밀한 위치 기반 서비스가 어려운 상태이다. 스마트폰과 별도의 위치 인식 장치를 사용 하여 실내 위치 인식 시스템을 구성하는 경우에, 무선랜 이나 블루투스와 같은 근거리 무선 통신 방식에서는 데이터 송수신의 시간 지연을 정확하게 제어할 수 없어 TDOA(Time Difference of Arrival) 기술을 이용해야 한다. 즉, 스마트폰에서 음향 신호를 발생하면 위치 인식 장치에 설치된 여러 개의 마이크로 그 신호를 수신하고, 스마트폰과 각 마이크들 사이의 거리 차이를 측정하여 식 (1)과 같은 쌍곡선 수식에 대입하여 풀면 스마트폰의 상대 위치 좌표를 추정할 수 있다[5].
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참고문헌 (7)

  1. H.Koyuncu and S.Yang, "A survey of indoor positioning and object locating systems," IJCSNS, vol. 10, no. 5, pp.121-128, May 2010. 

  2. Y.Han, "Indoor location system using passive RFID," J. Korean Inst. Info. Tech., vol. 5, no.4, pp. 82-88, Dec. 2007. 

  3. Y.Lu and A.Finger, "Ultrasonic beacon-based local positioning system using broadband PN -chirp codes," in proc. Int. Conf. Wireless Optical Comm., Banff, Canada, July 2009. 

  4. A.Mahajan and M.Walworth, "3-D position sensing using the differences in the time-of-flights from a wave source to various receivers," IEEE Tr. Robotics & Automation, vol. 17, no. 1, pp.91-94, Feb. 2001. 

    상세보기 crossref

  5. S.Zekavat and R.Buehrer, Handbook of position location: Theory, practice, and Advances, IEEE Press, 2012. 

  6. B.Li, A.G.Dempster, and J.Wang, "3D DOP for positioning applications using range measurements," Wireless Sensor Network, vol. 3, pp.334-340, Oct. 2011. 

    상세보기 crossref

  7. J.Oh, "A Study on the Relative Positioning Technologybased on Range Difference and Root Selection," J. IIBC, vol. 13, no. 5, pp.85-91, Oct. 2013. 

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