본 논문은 휴대폰이나 PCS의 통신망 기반 구조를 사용하여 이동국의 위치 추정을 개발하는데 목적이 있다. 이동국의 위치 추정이 가능하게 될 때 도시 교통 관리, 119 긴급 구조, 범죄 수사, 환자 안전 보호 특히 치매환자를 위한 서비스가 가능하게 된다. 본 논문은 기지국과 이동국의 위치를 나타내기 위해 전파 경로가 NLOS 환경일 경우 표준 잡음을 모델링 할 때 LOS 환경의 통계적 특성을 이용한다고 가정하였다. 우선 표준 잡음의 표준 편차를 $\pm$150으로 하고 칼만 필터를 이용해 표준 잡음을 제거한 후, TOA, TDOA의 측위 알고리즘을 이용하여 위치 추정 값을 비교 분석하였고 그 결과치를 smoothing 처리하였으며 보상 후 비교 분석하였다. 그 결과 칼만 필터를 사용하여 표준잡음 에러를 제거한 경우에는 TOA에서 51.2 m과 TDOA에서 34.8 m으로 2차원 평균위치오차가 두 방법 모두 향상된 결과를 얻었다. 칼만 필터를 통과한 값으로 다시 Smoothing 기법을 이용하면 TOA 와 TDOA 각각 평균이 약 3 ]n 정도가 개선됨을 확인하였다.
본 논문은 휴대폰이나 PCS의 통신망 기반 구조를 사용하여 이동국의 위치 추정을 개발하는데 목적이 있다. 이동국의 위치 추정이 가능하게 될 때 도시 교통 관리, 119 긴급 구조, 범죄 수사, 환자 안전 보호 특히 치매환자를 위한 서비스가 가능하게 된다. 본 논문은 기지국과 이동국의 위치를 나타내기 위해 전파 경로가 NLOS 환경일 경우 표준 잡음을 모델링 할 때 LOS 환경의 통계적 특성을 이용한다고 가정하였다. 우선 표준 잡음의 표준 편차를 $\pm$150으로 하고 칼만 필터를 이용해 표준 잡음을 제거한 후, TOA, TDOA의 측위 알고리즘을 이용하여 위치 추정 값을 비교 분석하였고 그 결과치를 smoothing 처리하였으며 보상 후 비교 분석하였다. 그 결과 칼만 필터를 사용하여 표준잡음 에러를 제거한 경우에는 TOA에서 51.2 m과 TDOA에서 34.8 m으로 2차원 평균위치오차가 두 방법 모두 향상된 결과를 얻었다. 칼만 필터를 통과한 값으로 다시 Smoothing 기법을 이용하면 TOA 와 TDOA 각각 평균이 약 3 ]n 정도가 개선됨을 확인하였다.
This paper is aimed at developing an location tracking for mobile station employing currently available mobile communication network of cellular phone and PCS(Personal Communication System). When the location tracking of mobile stations is in services, the services such as Emergency-119, crime inves...
This paper is aimed at developing an location tracking for mobile station employing currently available mobile communication network of cellular phone and PCS(Personal Communication System). When the location tracking of mobile stations is in services, the services such as Emergency-119, crime investigation, effective urban traffic management or the safety protection of Alzheimer's patients, ran be available. This paper is to track the mobile station in communication network in NLOS environment. To achieve reduction of the standard noise, Kalman filter is used. In terms of the distance, positions are located by using TOA and TDOA methods in the environment that removes NLOS bias in the measured data. And then smoothing method is used. to achieve reduction of the position error values
This paper is aimed at developing an location tracking for mobile station employing currently available mobile communication network of cellular phone and PCS(Personal Communication System). When the location tracking of mobile stations is in services, the services such as Emergency-119, crime investigation, effective urban traffic management or the safety protection of Alzheimer's patients, ran be available. This paper is to track the mobile station in communication network in NLOS environment. To achieve reduction of the standard noise, Kalman filter is used. In terms of the distance, positions are located by using TOA and TDOA methods in the environment that removes NLOS bias in the measured data. And then smoothing method is used. to achieve reduction of the position error values
실제의 직선거리를 구하기 위하여 우선 전파환경에 따른 통계적 특성의 차이를 이용하여 측정 데이터가 NLOS 오차를 가지고 있는지 확인한 후 칼만 필터를 통해 표준잡음을 줄이고 NLOS 오차를 제거하여 LOS 환경에서의 데이터로 변환한다. 그 다음단계에서 2차원 평면상에서 이동국의 위치를 찾는다.
데이터처리
본 논문에서는 NLOS 환경일 경우 표준잡음을 모델링 할 때 LOS 환경의 통계적 특성을 이용할 수 있다는 가정 하에서, 칼만 필터를 사용하여 에러를 보정한 TOA와 TDOA의 측위 알고리즘을 이용하여 위치 추정 값을 비교 분석하였고 그 결과를 smoothing 처리하였으며 보상 후 비교 분석하였다.
이론/모형
Kalman filter의 순환 루프를 나온 값들을 보다더 나은 추정치를 얻기 위하여 Smoothing 처리하였다.
성능/효과
본 논문에서는 기지국과 이동국의 전파경로를 NLOS 환경으로 가정하고 TOA 방법과 TDOA 방법을 이용하여 이동국의 위치를 추정하였으며 표2에서 보는 바와 같이 두 가지 방법 중 TOOA 방법이 2차원 평균 위치 오차가 TOA 방법보다 약 50 m 정도 양호한 결과를 얻었다. 칼만 필터를 사용하여 표준잡음 에러를 제거한 경우에는 TOA에서 55.
이동국의 속도에 따른 위치 추정의 오차는 속도가 늦을수록 위치 오차가 적다는 것을 알 수 있으며 이동국의 경로가 곡선에서 비해 직선이 위치 추정의 오차가 작아짐을 알 수 있었다.
50 m 정도 양호한 결과를 얻었다. 칼만 필터를 사용하여 표준잡음 에러를 제거한 경우에는 TOA에서 55.4 m과 TDOA에서 37.4 이으로 2차원 평균위치오차가 측위 알고리즘만을 사용한 경우 보다 향상된 결과를 얻을 수 있으며 칼만 필터를 통과한 추정 값에 다시 Smoothing 처리한 경우 TOA와 TDOA 모두 평균이 약 3 m 정도 향상 시킬 수 있었다.
후속연구
앞으로 위치오차를 개선하기 위해 TOA + TDOA, TOA + AOA 등의 하이브리드 방식을 적용한 위치측정 알고리즘에 대한 연구가 필요할 것으로 보이며 또한 신경망을 이용한 위치 추정 방법에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
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