KR101988109B1 - 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법 - Google Patents

다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법 Download PDF

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Abstract

다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법이 제시된다. 일 실시예에 따른 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법은, 송신기에서 방사된 신호원이 표적으로부터 반사된 반사 신호를 수신하고, 상기 수신된 반사 신호를 이용하여 거리 합(range sum)과 방위각(angle) 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 획득하는 단계; 상기 거리 합(range sum)과 방위각(angle) 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 이용하여 표적과 수신기 간 거리를 추정하는 단계; 및 추정된 상기 표적과 상기 수신기 사이의 거리 추정값을 TOA(Time-Of-Arrival)로 간주하고, TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환하여 상기 표적의 위치를 추정하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.

Description

다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법{METHOD FOR ESTIMATING POSITION OF SIGNAL SOURCE USING DISTANCE ESTIMATION IN MIMO SYSTEM}
아래의 실시예들은 위치 추정 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원의 위치 추정 방법에 관한 것이다.
소나(sonar) 및 레이더(radar) 등의 다중입출력시스템을 이용하여 표적의 위치를 측정할 수 있다. 여기에서 다중입출력시스템은 다중 입력 다중 출력(Multi-Input Multi-Output, MIMO) 시스템을 의미할 수 있다. 이러한 MIMO 레이더 기술은 새로운 탐지 및 추적 레이더 기술이다. 예컨대, MIMO 레이더 시스템은 Mt 개의 송신기와 Mr 개의 수신기로 구성되고, 해당 송, 수신기는 표적에 대해 동일 각도상에 위치해 있거나 다른 각도상에 위치할 수 있다.
기존의 다중입출력시스템에 적용되는 위치 추정 방법으로는 가중치를 적용한 최소 제곱법(Weighted Least Squares)이 있다. Suhwan Kim(2008) “Performance Comparison of Target Localization for Active Sonar Systems,” IEEE Aerospace and Electronics Systems, Vol. 44, No. 4(비특허문헌 1)은 기존의 최소 제곱법(Least Squares, LS)에 가중치를 적용한 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS) 알고리즘을 제공하여 표적의 위치를 파악할 수 있다.
이러한 기존 가중치 최소 제곱 알고리즘(WLS algorithm)은 가중치를 테일러 급수(Taylor-series)를 이용하여 비선형적인 측정값을 선형화함으로써 가중치를 구한 후, 단일 단계(one step)로 이루어진 알고리즘에 따라 위치를 추정할 수 있다. 그러나 기존 가중치 최소 제곱 알고리즘(WLS algorithm)은 단일 단계(one step)로 이루어진 알고리즘이므로 추가 변수를 이용하는 2 단계(second step)를 적용할 수 없으므로, 위치 추정 알고리즘의 성능이 떨어진다.
Suhwan Kim(2008) "Performance Comparison of Target Localization for Active Sonar Systems," IEEE Aerospace and Electronics Systems, Vol. 44, No. 4
실시예들은 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법에 관하여 기술하며, 보다 구체적으로 단일 단계(one step)로 이루어진 기존의 위치 추정 알고리즘을 TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환함으로써 2개의 단계(two step)의 위치 추정 알고리즘을 제공한다.
실시예들은 표적과 수신기 간 거리를 거리 합과 방위각 정보를 이용하여 위치를 추정하고, 표적과 수신기 간 거리를 TOA(Time-Of-Arrival)로 간주하여 바이스태틱 거리(bistatic range)를 이용하는 알고리즘에서 TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환시키는 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법을 제공하는데 있다.
일 실시예에 따른 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법은, 송신기에서 방사된 신호원이 표적으로부터 반사된 반사 신호를 수신하고, 상기 수신된 반사 신호를 이용하여 거리 합(range sum)과 방위각(angle) 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 획득하는 단계; 상기 거리 합(range sum)과 방위각(angle) 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 이용하여 표적과 수신기 간 거리를 추정하는 단계; 및 추정된 상기 표적과 상기 수신기 사이의 거리 추정값을 TOA(Time-Of-Arrival)로 간주하고, TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환하여 상기 표적의 위치를 추정하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
상기 표적과 상기 수신기 사이의 거리 추정값을 TOA(Time-Of-Arrival)로 간주하고, TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환하여 상기 표적의 위치를 추정하는 단계는, 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 활용하여 상기 거리 추정값을 통해 상기 표적의 위치를 추정할 수 있다.
여기에서, 상기 거리 합(range sum)은 바이스태틱 거리(bistatic range)일 수 있다.
상기 표적과 상기 수신기 사이의 거리 추정값을 TOA(Time-Of-Arrival)로 간주하고, TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환하여 상기 표적의 위치를 추정하는 단계는, 바이스태틱 거리(bistatic range)를 이용하는 알고리즘으로부터 획득한 상기 거리 추정값을 TOA(Time-Of-Arrival)로 간주하고, 상기 바이스태틱 거리(bistatic range)를 이용하는 알고리즘을 TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환하여 상기 표적의 위치를 추정할 수 있다.
상기 송신기에서 방사된 신호원이 표적으로부터 반사된 반사 신호를 수신하고, 상기 수신된 반사 신호를 이용하여 거리 합(range sum)과 방위각(angle) 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 획득하는 단계는, 상기 송신기에서 방사된 신호원이 표적으로부터 반사된 반사 신호를 수신하고, 상기 수신된 반사 신호를 이용하여 거리 합(range sum)과 방위각(angle) 정보를 획득하며, 상기 거리 합(range sum)은 상기 표적과 상기 수신기의 거리 및 상기 표적과 상기 송신기의 거리의 합이고, 상기 방위각(angle)은 상기 표적과 상기 수신기를 연결한 선과 상기 송신기와 상기 수신기를 연결한 선 사이의 방위각일 수 있다.
상기 거리 합(range sum)의 측정 잡음과 상기 방위각(angle)의 측정 잡음에 대한 가중치를 구하여, 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 적용하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 거리 합(range sum)의 측정 잡음과 상기 방위각(angle)의 측정 잡음에 대한 가중치를 구하여, 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 적용하는 단계는, 상기 거리 합(range sum)의 측정 잡음과 상기 방위각(angle)의 측정 잡음이 상기 거리 합(range sum)과 상기 방위각(angle) 정보에 대하여 비선형이므로 테일러 급수(Taylor-series)를 이용하여 선형화하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
다른 실시예에 따른 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 장치는, 송신기에서 방사된 신호원이 표적으로부터 반사된 반사 신호를 수신하고, 상기 수신된 반사 신호를 통해 거리 합(range sum)과 방위각(angle) 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 획득하여 표적과 수신기 간 거리를 추정하는 거리 추정부; 및 추정된 상기 표적과 상기 수신기 사이의 거리 추정값을 TOA(Time-Of-Arrival)로 간주하고, TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환하여 상기 표적의 위치를 추정하는 변환부를 포함하여 이루어질 수 있다.
상기 변환부는, 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 활용하여 상기 거리 추정값을 통해 상기 표적의 위치를 추정할 수 있다.
여기에서, 상기 거리 합(range sum)은 바이스태틱 거리(bistatic range)일 수 있다.
상기 변환부는, 바이스태틱 거리(bistatic range)를 이용하는 알고리즘으로부터 획득한 상기 거리 추정값을 TOA(Time-Of-Arrival)로 간주하고, 상기 바이스태틱 거리(bistatic range)를 이용하는 알고리즘을 TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환하여 상기 표적의 위치를 추정할 수 있다.
상기 거리 추정부는, 상기 송신기에서 방사된 신호원이 표적으로부터 반사된 반사 신호를 수신하고, 상기 수신된 반사 신호를 이용하여 거리 합(range sum)과 방위각(angle) 정보를 획득하며, 상기 거리 합(range sum)은 상기 표적과 상기 수신기의 거리 및 상기 표적과 상기 송신기의 거리의 합이고, 상기 방위각(angle)은 상기 표적과 상기 수신기를 연결한 선과 상기 송신기와 상기 수신기를 연결한 선 사이의 방위각일 수 있다.
상기 거리 합(range sum)의 측정 잡음과 상기 방위각(angle)의 측정 잡음에 대한 가중치를 구하여, 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 적용하는 가중치 산정부를 더 포함할 수 있다.
여기에서, 상기 가중치 산정부는, 상기 거리 합(range sum)의 측정 잡음과 상기 방위각(angle)의 측정 잡음이 상기 거리 합(range sum)과 상기 방위각(angle) 정보에 대하여 비선형이므로 테일러 급수(Taylor-series)를 이용하여 선형화할 수 있다.
또 다른 실시예에 따른 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법은, 송신기에서 방사된 신호원이 표적으로부터 반사된 반사 신호를 수신하고, 상기 수신된 반사 신호를 통해 거리 합(range sum)과 방위각(angle)을 획득하여 표적과 수신기 간 거리를 추정하는 단계; 및 추정된 상기 표적과 상기 수신기 사이의 거리 추정값을 TOA(Time-Of-Arrival)로 간주하고, TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환하여 상기 표적의 위치를 추정하는 단계를 포함하고, 단일 단계(one step)로 이루어져 위치 추정을 수행하는 알고리즘을 상기 TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환함에 따라 2개의 단계(two step)로 이루어진 위치 추정 알고리즘을 이용하여 상기 표적의 위치를 추정할 수 있다.
실시예들에 따르면 단일 단계(one step)로 이루어진 기존의 위치 추정 알고리즘을 TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환함으로써 2개의 단계(two step)의 위치 추정 알고리즘을 제공할 수 있다.
실시예들에 따르면 표적과 수신기 간 거리를 거리 합과 방위각 정보를 이용하여 위치를 추정하고, 표적과 수신기 간 거리를 TOA(Time-Of-Arrival)로 간주하여 바이스태틱 거리(bistatic range)를 이용하는 알고리즘에서 TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환시키는 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법을 제공할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 다중입출력시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 다중입출력시스템에서 바이스태틱 거리를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 장치를 나타내는 블록도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 거리 합 측정값의 분산에 따른 평균 제곱 오차를 나타내는 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 방위 잡음의 분산에 따른 평균 제곱 오차를 나타내는 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 x 좌표에 따른 평균 제곱 오차를 나타내는 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 설명한다. 그러나, 기술되는 실시예들은 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명되는 실시예들에 의하여 한정되는 것은 아니다. 또한, 여러 실시예들은 당해 기술분야에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 도면에서 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
아래의 실시예들은 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법에 관한 것으로, 기존 신호원 위치 추정 방법 중 최적의 방법인 2개의 단계(two step)의 신호원 위치 추정을 적용하기 위하여 거리 합(range sum)과 방위각(angle)을 이용하는 문제를 TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 문제로 변환하여 기존 알고리즘의 위치 추정 성능을 개선할 수 있다.
여기에서 다중입출력시스템은 다중 입력 다중 출력(Multi-Input Multi-Output, MIMO) 시스템을 의미할 수 있고, 다중입출력시스템의 표적의 위치 파악 성능은 표적의 거리 합 및 방위각 정보를 모두 수신할 수 있다는 것을 가정한다.
도 1은 일 실시예에 따른 다중입출력시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 다중입출력시스템은 송신기(Transmitter)(110)에서 송신한 신호를 다수 개의 수신 센서(Rx)(121, 122, 123, 124)를 이용하여 표적(Target)(130)의 위치를 추정할 수 있다. 다수 개의 수신 센서(Rx)(121, 122, 123, 124)는 수신기(120)로 표현될 수 있다. 다중입출력시스템은 위치를 추정하기 위한 장치로, 위치 추정 장치가 될 수 있다.
여기에서 측정값은 두 가지 종류가 존재할 수 있다. 측정값은 거리 합(range sum)과 방위각(angle)에 존재할 수 있고, 가우시안 형태의 측정 잡음이 추가될 수 있다. 이 때 잡음의 분산은 알려져 있다고 가정한다. 즉, 측정값은 거리 합의 측정 잡음과 방위각의 측정 잡음이 존재할 수 있으며, 가우시안 형태의 측정 잡음이 추가될 수 있다. 이 때, 거리 합(range sum)은 바이스태틱 거리(bistatic range)가 될 수 있다.
다중입출력시스템은 송신기(110), 수신기(120) 및 표적(130)을 포함하여 이루어질 수 있다. 이 때 송신기(110), 수신기(120) 및 표적(130)은 적어도 하나 이상 구성될 수 있으나, 아래에서는 도시된 바와 같이 하나의 송신기(110)와 복수의 수신기(120), 및 하나의 표적(130)을 하나의 예로써 보다 상세히 설명한다.
송신기(110)는 신호원을 표적(130)에 방사할 수 있다. 예컨대, 표적(130)에는 비행체 등이 포함될 수 있다.
수신기(120)는 다수 개의 수신 센서(Rx)(121, 122, 123, 124)를 포함하며, 송신기(110)에서 방사된 신호원이 표적(130)으로부터 반사된 반사 신호들을 수신할 수 있다. 여기서 수신기(120)는 반사 안테나 및 기준 안테나를 구비할 수 있다. 반사 안테나는 반사 신호를 수신하고, 기준 안테나는 기준 신호를 수신할 수 있다.
수신기(120)는 송신기(110)에서 방사된 신호원이 표적(130)으로부터 반사된 반사 신호들을 수신할 수 있다.
실시예에 따른 다중입출력시스템은 수신기(120)에서 반사된 반사 신호와 반사 없이 수신한 신호의 시간 차를 거리의 관계로 나타낸 바이스태틱 거리(bistatic range)를 이용할 수 있다. 다중입출력시스템은 이러한 바이스태틱 거리(bistatic range)를 이용하여 수신기(120)에서 수신한 신호가 어떤 표적(130)에서 반사된 신호들인지를 연관시키고, 그 표적(130)의 위치를 추정할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 다중입출력시스템에서 바이스태틱 거리를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 송신기(110), 수신기(120) 및 표적(130) 간의 바이스태틱 거리(bistatic range)의 예를 나타내는 것으로, 송신기(110) 및 표적(130) 간의 거리(RT), 표적(130) 및 수신기(120) 간의 거리(RR) 및 송신기(110) 및 수신기(120) 간의 베이스라인 거리(L)가 도시되어 있다.
송신기(110)별 표적(130)에 반사된 신호를 수신하여 바이스태틱 거리(bistatic range)를 다음 식과 같이 측정할 수 있다.
[수학식 1]
바이스태틱 거리(bistatic range) = RT + RR
여기서, RT는 송신기(110) 및 표적(130) 간의 거리이고, RR는 표적(130) 및 수신기(120) 간의 거리를 나타낼 수 있다.
이에, 송신기(110)별 바이스태틱 거리(bistatic range)들을 이용하여 수신기(120)에서 수신한 신호들 중에서 동일 표적(예컨대, 비행체)(130)으로부터 반사된 신호들을 서로 연관시킬 수 있는 위치 추정 방법을 제공할 수 있다.
구체적으로, 실시예들은 수신기(120)에서 반사된 반사 신호와 반사 없이 수신한 신호의 시간 차를 거리의 관계를 나타낸 바이스태틱 거리(bistatic range)를 이용하여 수신기(120)에서 수신한 신호가 어떤 표적(130)에서 반사된 신호들인지를 연관(association)시킬 수 있고, 그 표적(130)의 위치를 추정할 수 있는 위치 추정 방법을 제공할 수 있다.
아래에서는 일 실시예에 따른 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법에 대해 설명한다.
일 실시예에 따른 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법은 송신기에서 방사된 신호원이 표적으로부터 반사된 반사 신호를 수신하고, 수신된 반사 신호를 이용하여 거리 합(range sum)과 방위각(angle) 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 획득하는 단계, 거리 합(range sum)과 방위각(angle) 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 이용하여 표적과 수신기 간 거리를 추정하는 단계, 및 추정된 표적과 수신기 사이의 거리 추정값을 TOA(Time-Of-Arrival)로 간주하고, TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환하여 표적의 위치를 추정하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
또한, 거리 합(range sum)의 측정 잡음과 방위각(angle)의 측정 잡음에 대한 가중치를 구하여, 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 적용하는 단계를 더 포함하여 이루어질 수 있다.
이에 따라 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 활용하여 거리 추정값을 통해 표적의 위치를 추정할 수 있다.
이와 같이 일 실시예에 따른 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법은 단일 단계(one step)로 이루어져 위치 추정을 수행하는 바이스태틱 거리(bistatic range)를 이용하는 알고리즘을 TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환함에 따라 2개의 단계(two step)로 이루어진 위치 추정 알고리즘을 이용할 수 있다.
여기에서, TOA(Time-Of-Arrival)는 노드 간 거리 측정 방식으로, 시간을 이용하여 거리를 측정하는 방법이다. TOA(Time-Of-Arrival)는 패킷의 왕복 소요 시간(Round Trip Time, RTT)를 기반으로 하여 전달 지연 시간을 산출함으로써 노드 간의 거리를 검출하는데 시간 측정의 정확도에 따라 성능이 좌우된다. 특히, TOA(time of arrival)는 전파 속도를 알고 있을 때 거리와 전송시간 사이의 관계를 이용하는 방법으로 전파 시간을 측정하여 거리를 구하는 하드웨어 거리 측정 메커니즘으로 사용된다.
이 때, TOA 예측을 위한 신호 처리 알고리즘이 필요한데, 기존의 알고리즘으로 MP(matrix pencil), PM(propagator method) 및 MVDR(minimum variance distortionless response)이 있다. MP는 매개변수 방식(parametric method)을 채택하고 있으며, MVDR은 기존의 방식인 MUSIC 및 ESPRIT에 비하여 성능은 떨어지나, SVD(singular value decomposition) 대신에 행렬 역변환(matrix inversion)을 이용한다. PM(propagator method)이 소스의 개수를 알 때 낮은 복잡도의 매개변수 예측이 가능하다.
또한, 다른 실시예에 따른 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법은 송신기에서 방사된 신호원이 표적으로부터 반사된 반사 신호를 수신하고, 수신된 반사 신호를 통해 거리 합(range sum)과 방위각(angle)을 획득하여 표적과 수신기 간 거리를 추정하는 단계, 및 추정된 표적과 수신기 사이의 거리 추정값을 TOA(Time-Of-Arrival)로 간주하고, TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환하여 표적의 위치를 추정하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
여기에서 단일 단계(one step)로 이루어져 위치 추정을 수행하는 알고리즘을 TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환함에 따라 2개의 단계(two step)로 이루어진 위치 추정 알고리즘을 이용하여 표적의 위치를 추정할 수 있다.
아래에서는 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법을 일 실시예에 따른 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 장치를 이용하여 구체적으로 설명할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 장치를 나타내는 블록도이다.
일 실시예에 따른 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 장치는 송신기에서 방사된 신호원이 표적으로부터 반사된 반사 신호를 수신하고, 수신된 반사 신호를 통해 거리 합(range sum)과 방위각(angle) 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 획득하여 표적과 수신기 간 거리를 추정하는 거리 추정부, 및 추정된 표적과 수신기 사이의 거리 추정값을 TOA(Time-Of-Arrival)로 간주하고, TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환하여 표적의 위치를 추정하는 변환부를 포함하여 이루어질 수 있다.
또한, 거리 합(range sum)의 측정 잡음과 방위각(angle)의 측정 잡음에 대한 가중치를 구하여, 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 적용하는 가중치 산정부를 더 포함하여 이루어질 수 있다.
이와 같이 바이스태틱 거리(bistatic range)를 이용하는 알고리즘으로부터 획득한 거리 추정값을 이용하여 바이스태틱 거리(bistatic range)를 이용하는 알고리즘을 TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환하고, 변환 시 발생된 추가 변수간의 관계를 이용하여 송신기에서 송신한 신호를 다수 개의 수신 센서를 포함하는 수신기를 이용하여 표적의 위치를 추정할 수 있다.
도 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 장치(300)는 거리 추정부(310) 및 변환부(320)를 포함하여 이루어질 수 있다. 또한 실시예에 따라 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 장치(300)는 가중치 산정부(330)를 포함하여 이루어질 수 있다.
거리 추정부(310)는 송신기에서 방사된 신호원이 표적으로부터 반사된 반사 신호를 수신하고, 수신된 반사 신호를 통해 거리 합(range sum)과 방위각(angle) 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 획득하여 표적과 수신기 간 거리를 추정할 수 있다. 예컨대, 거리 추정부(310)는 표적과 수신기 간 거리를 거리 합(range sum)과 방위각(angle) 정보 둘다 이용하여 표적과 수신기 간 거리를 추정할 수 있다.
여기에서, 거리 합(range sum)은 표적과 수신기의 거리 및 표적과 송신기의 거리의 합이 될 수 있다. 그리고, 방위각(angle)은 표적과 수신기를 연결한 선과 송신기와 수신기를 연결한 선 사이의 방위각일 수 있다.
또한, 거리 합(range sum)은 바이스태틱 거리(bistatic range)가 될 수 있다. 이에, 변환부(320)는 바이스태틱 거리(bistatic range)를 이용하는 알고리즘으로부터 획득한 거리 추정값을 TOA(Time-Of-Arrival)로 간주하고, 바이스태틱 거리(bistatic range)를 이용하는 알고리즘을 TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환하여 표적의 위치를 추정할 수 있다.
이와 같이 변환부(320)는 추정된 표적과 수신기 사이의 거리 추정값을 TOA(Time-Of-Arrival)로 간주하고, TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환하여 표적의 위치를 추정할 수 있다.
그리고 변환부(320)는 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 활용하여 거리 추정값을 통해 표적의 위치를 추정할 수 있다.
가중치 산정부(330)는 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 적용하기 위하여 측정값에 대한 가중치를 구할 수 있다. 즉, 가중치 산정부(330)는 거리 합(range sum)의 측정 잡음과 방위각(angle)의 측정 잡음에 대한 가중치를 구하여, 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 적용할 수 있다.
이러한 가중치 산정부(330)는 측정값이 구하고자 하는 파라미터(parameter)에 대하여 비선형이므로 테일러 급수(Taylor-series)를 이용하여 선형화할 수 있다.
보다 구체적으로 설명하면, 가중치 산정부는 거리 합(range sum)의 측정 잡음과 방위각(angle)의 측정 잡음이 거리 합(range sum)과 방위각(angle) 정보에 대하여 비선형이므로 테일러 급수(Taylor-series)를 이용하여 선형화함으로써, 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 적용할 수 있다.
이와 같이 실시예들은 단일 단계로 이루어진 기존 위치 추정 알고리즘의 성능을 개선하기 위하여, 바이스태틱 거리(bistatic range)를 이용하는 기존 다중입출력시스템 위치 추정 알고리즘을 TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환함으로써, 1 단계(first step)에서 얻은 추정값과 추가 변수간의 관계를 이용하는 2 단계(second step)를 이용할 수 있다. 따라서 위치 추정 성능이 개선될 수 있다.
아래에서는 일 실시예에 따른 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법을 하나의 예를 들어 보다 구체적으로 설명한다.
먼저, 다중입출력시스템이 적용되는 위치 추정 방법인 기존 가중치 최소 제곱 알고리즘(WLS algorithm)(비특허문헌 1)에서 표적과 수신기 간 거리를 거리 합(range sum)과 방위각(angle) 정보를 이용하여 추정할 수 있다. 즉, 기존 다중입출력시스템 위치 추정 방법은 거리 합과 방위각을 융합하여 최소 제곱법을 이용하여 동작할 수 있다.
여기에서 거리 합(range sum)은 음파를 보내서 돌아온 시간에 음파의 속도를 곱해서 구하고, 방위각(angle) 정보는 MUSIC(Multiple signal classification), ML(Maximum likelihood) 등을 이용하여 구할 수 있다. 여기에서 음파는 신호원이 될 수 있다.
거리 합(range sum)의 측정은 표적과 수신기, 표적과 송신기, 및 측정 잡음의 합이 될 수 있다. 여기에서 측정 잡음은 거리 합의 측정 잡음이 될 수 있다. 예컨대, i 번째 수신기의 거리 합은 표적과 i 번째 수신기, 표적과 송신기, 및 i 번째 수신기의 거리 합의 측정 잡음의 합이 될 수 있으며, 다음 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다. 그리고 i 번째 수신기의 방위각은 표적과 i 번째 수신기 사이에서 구해지는 각도와 i 번째 수신기 방위각의 측정 잡음의 합이 될 수 있으며, 다음 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112017062858719-pat00001
　　
[수학식 3]
Figure 112017062858719-pat00002
여기에서,
Figure 112017062858719-pat00003
는 i 번째 수신기의 거리 합의 측정 잡음이고,
Figure 112017062858719-pat00004
는 i 번째 수신기의 방위각의 측정 잡음이며, 알려진 분산을 갖는 제로 평균 가우시안이다.
또한 x와 y는 표적의 실제 좌표이고, xi와 yi는 i 번째 수신기의 좌표이며, M은 수신기의 수이다.
표적과 i 번째 수신기 사이의 거리 추정값은 다음 식과 같이 계산될 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112017062858719-pat00005
여기에서, Li는 송신기와 i 번째 수신기 사이의 거리이며,
Figure 112017062858719-pat00006
는 표적과 i 번째 수신기(표적 - i 번째 수신기) 및 i 번째 수신기와 송신기(i 번째 수신기 송신기) 사이의 방위각(angle)이다.
Figure 112017062858719-pat00007
는 표적과 i 번째 수신기 사이의 거리 추정값이며, 이 때 표적과 수신기 사이의 거리를 TOA(Time-Of-Arrival)로 간주할 수 있다. 그런 다음 2개의 단계(two step)의 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 활용하여 다음 방정식을 도출할 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112017062858719-pat00008
이 때 표적과 수신기 간 거리가 거리 추정값이고, 이를 이용하여 최종 추정값인 표적의 위치를 추정할 수 있다.
이와 같이, 표적과 수신기 간 거리를 TOA(Time-Of-Arrival)로 간주하면 이는 바이스태틱 거리(bistatic range)를 이용하는 알고리즘에서 TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환될 수 있다.
그리고, 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 적용하기 위하여 측정값(즉, 측정 잡음)에 대한 가중치를 구할 수 있다.
더 구체적으로, 수신기의 잡음
Figure 112017062858719-pat00009
의 분산은
Figure 112017062858719-pat00010
로 구해진다. 여기에서 Q1은 가중치은 가중치를 의미할 수 있으며, 1 단계(first step) 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)의 솔루션은 다음 식과 같이 구해질 수 있다.
[수학식 6]
Figure 112017062858719-pat00011
여기에서, A1= [a1, a2, ..., aM]T, ai T = [xiyi - 0.5]이고, Q1은 가중치가 될 수 있다.
그리고 1 단계(first step) 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)의 추정값은 다음 식과 같이 표현되는 2 단계(second step) 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)의 추정값을 이용하여 더욱 향상될 수 있으며, 다음 식과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 7]
Figure 112017062858719-pat00012
여기에서,
Figure 112017062858719-pat00013
이고,
Figure 112017062858719-pat00014
이다.
Figure 112017062858719-pat00015
는
Figure 112017062858719-pat00016
의 k 번째 원소를 의미하고, x, y는
Figure 112017062858719-pat00017
의 계산에서
Figure 112017062858719-pat00018
로 대체될 수 있다. 그리고
Figure 112017062858719-pat00019
는 가중치를 의미한다. 이 때, 잡음의 분산이 작은 측정값에는 큰 가중치가 부여되고, 잡음의 분산이 큰 측정값에는 작은 가중치가 부여될 수 있다.
즉, 1 단계(first step)는 추정의 오차 분포가 존재하기 때문에 2 단계(second step) 솔루션을 사용하여 위치 추정 성능을 향상시킬 수 있다.
최종적인 두 개의 단계(two step)의 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares)의 표적 위치의 추정값(
Figure 112017062858719-pat00020
)은 다음 식과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 8]
Figure 112017062858719-pat00021
여기에서,
Figure 112017062858719-pat00022
는 부호 함수를 나타낼 수 있다. 그리고,
Figure 112017062858719-pat00023
는 1 단계(first step) 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)의 추정값으로, 각각 표적의 x, y 좌표이고,
Figure 112017062858719-pat00024
,
Figure 112017062858719-pat00025
는 2 단계(second step) 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)의 추정값으로, 각각 표적의 x, y 좌표를 나타낸다.
이 때 측정값이 구하고자 하는 파라미터(parameter)에 대하여 비선형이므로 이를 테일러 급수(Taylor-series)를 이용하여 선형화할 수 있다.
보다 구체적으로, 각 수신기의 잡음
Figure 112017062858719-pat00026
은 다음 식과 같이 테일러 급수(Taylor-series)를 사용하여
Figure 112017062858719-pat00027
와
Figure 112017062858719-pat00028
에 대해 선형화될 수 있다.
[수학식 9]
Figure 112017062858719-pat00029
여기에서,
Figure 112017062858719-pat00030
는 편미분 연산자(partial differential operator)이고,
Figure 112017062858719-pat00031
는 표적과 수신기, 및 표적과 송신기의 실제 거리 합을 나타내며,
Figure 112017062858719-pat00032
는 표적과 수신기, 및 송신기와 수신기 사이의 실제 방위각을 의미할 수 있다.
이하에서는 일 실시예에 따른 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법의 성능에 대해 검증할 수 있다. 여기에서는 일 실시예에 따른 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법(Proposed algorithm)과 기존 가중치 제곱 알고리즘(WLS algorithm)을 비교하여 설명하기로 한다.
도 4는 일 실시예에 따른 거리 합 측정값의 분산에 따른 평균 제곱 오차를 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 본 실시예에 따른 알고리즘(Proposed algorithm)과 기존 가중치 제곱 알고리즘(WLS algorithm)의 거리 합의 측정 잡음의 분산(variance of range sum noise)에 따른 평균 제곱 오차(averaged mean square error)를 나타낸다.
본 실시예에 따른 알고리즘의 위치 추정 성능은 기존 가중치 제곱 알고리즘(WLS algorithm)의 측정 잡음의 분산이 작을 때 매우 우수한 것을 확인할 수 있다. 그러나 거리 합의 측정 잡음이 커짐에 따라 기존 가중치 제곱 알고리즘(WLS algorithm)보다 성능이 약간 저하되는 것을 확인할 수 있다. 이는, 본 실시예에 따른 2 단계의 위치 추정 알고리즘이 충분히 작은 측정 잡음 조건하에 유도되었기 때문이다.
도 5는 일 실시예에 따른 방위각의 측정 잡음의 분산에 따른 평균 제곱 오차를 나타내는 도면이다.
도 5를 참조하면, 본 실시예에 따른 알고리즘(Proposed algorithm)과 기존 가중치 제곱 알고리즘(WLS algorithm)의 방위각의 측정 잡음의 분산에 따른 평균 제곱 오차를 나타낸다.
이 때, 거리 합의 측정 잡음의 분산은 -20 dBm2이 될 수 있다. 따라서 기존 가중치 제곱 알고리즘(WLS algorithm)보다 위치 추정 평균 제곱 오차가 매우 작은 것을 확인할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 x 좌표에 따른 평균 제곱 오차를 나타내는 도면이다.
도 6을 참조하면, 본 실시예에 따른 알고리즘(Proposed algorithm)과 기존 가중치 제곱 알고리즘(WLS algorithm)의 x 좌표에 따른 평균 제곱 오차를 나타낸다.
본 실시예에 따른 알고리즘이 기존 가중치 제곱 알고리즘(WLS algorithm)보다 위치 추정 성능이 매우 개선되는 것을 확인할 수 있다. 특히, 수신 센서의 근처에서 위치 추정 성능이 매우 개선되는 것을 확인할 수 있다. 이러한 현상은 다중입출력시스템의 위치 추정 성능의 향상에 근간이 된다.
이상과 같이, 실시예들에 따르면 단일 단계(one step)로 이루어진 기존의 위치 추정 알고리즘을 TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환함으로써 2 단계(two step) 위치 추정 알고리즘을 제공할 수 있다.
또한, 실시예들에 따르면 표적과 수신기 간 거리를 거리 합과 방위각 정보를 이용하여 위치를 추정하고, 표적과 수신기 간 거리를 TOA(Time-Of-Arrival)로 간주하여 바이스태틱 거리(bistatic range)를 이용하는 알고리즘에서 TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환시키는 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법을 제공할 수 있다.
이러한 실시예들은 다중 입력 다중 출력(MIMO) 레이더 시스템의 한 부류인 싱글 입력 다중 출력(Single Input Multiple Output, SIMO) 레이더 시스템에 적용될 수 있고, 항공기나 전투기의 위치를 보다 정확히 추정할 수 있다. 또한, 항만 감시 시스템에서 선박이나 잠수함의 위치를 추정하는 데도 사용 가능하며 무선 센서 네트워크에서도 적용 가능하다.
실시예들에 따른 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법을 이용하여 다중 입력 다중 출력(Multiple Input Multiple Output, MIMO) 레이더 시스템 및 항만감시 시스템에 적용할 수 있다. 이러한 다중 입력 다중 출력(Multiple Input Multiple Output, MIMO) 레이더 시스템은 거리 합과 방위각을 이용하는 위치 추정 알고리즘을 거리를 이용하는 TOA(Time-Of-Arrival) 위치 추정 알고리즘으로 변환하여 위치 추정 성능의 향상을 도모할 수 있다. 항만 감시 시스템은 다중 분산 소나 시스템을 이용하여 선박이나 잠수함을 감시할 수 있다.
또한, 소나(sonar) 및 레이더(radar) 등 다중입출력시스템을 이용한 측위, 실내 측위 시스템에 적용될 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (15)

  1. 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법에 있어서,
    송신기에서 방사된 신호원이 표적으로부터 반사된 반사 신호를 수신하고, 상기 수신된 반사 신호를 이용하여 거리 합(range sum)과 방위각(angle) 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 획득하는 단계;
    상기 거리 합(range sum)과 방위각(angle) 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 이용하여 표적과 수신기 간 거리를 추정하는 단계;
    추정된 상기 표적과 상기 수신기 사이의 거리 추정값을 TOA(Time-Of-Arrival)로 간주하고, TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환하여 상기 표적의 위치를 추정하는 단계; 및
    상기 거리 합(range sum)의 측정 잡음과 상기 방위각(angle)의 측정 잡음에 대한 가중치를 구하여, 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 적용하는 단계
    를 포함하고,
    상기 표적과 상기 수신기 사이의 거리 추정값을 TOA(Time-Of-Arrival)로 간주하고, TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환하여 상기 표적의 위치를 추정하는 단계는,
    가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 활용하여 상기 거리 추정값을 통해 상기 표적의 위치를 추정하며,
    상기 거리 합(range sum)의 측정 잡음과 상기 방위각(angle)의 측정 잡음에 대한 가중치를 구하여, 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 적용하는 단계는,
    상기 거리 합(range sum)의 측정 잡음과 상기 방위각(angle)의 측정 잡음에 대한 가중치를 구하고 1단계 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 적용하여 표적의 위치의 추정값을 구하며, 상기 1단계 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)의 표적의 위치의 추정값을 이용하여 2단계 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 적용하여 표적의 위치의 추정값을 구하는, 2 개의 단계의 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 통해 최종적인 표적의 위치를 추정하는 것
    을 특징으로 하는 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 거리 합(range sum)은,
    바이스태틱 거리(bistatic range)인 것
    을 특징으로 하는 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 표적과 상기 수신기 사이의 거리 추정값을 TOA(Time-Of-Arrival)로 간주하고, TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환하여 상기 표적의 위치를 추정하는 단계는,
    바이스태틱 거리(bistatic range)를 이용하는 알고리즘으로부터 획득한 상기 거리 추정값을 TOA(Time-Of-Arrival)로 간주하고, 상기 바이스태틱 거리(bistatic range)를 이용하는 알고리즘을 TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환하여 상기 표적의 위치를 추정하는 것
    을 특징으로 하는 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 송신기에서 방사된 신호원이 표적으로부터 반사된 반사 신호를 수신하고, 상기 수신된 반사 신호를 이용하여 거리 합(range sum)과 방위각(angle) 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 획득하는 단계는,
    상기 송신기에서 방사된 신호원이 표적으로부터 반사된 반사 신호를 수신하고, 상기 수신된 반사 신호를 이용하여 거리 합(range sum)과 방위각(angle) 정보를 획득하며,
    상기 거리 합(range sum)은 상기 표적과 상기 수신기의 거리 및 상기 표적과 상기 송신기의 거리의 합이고, 상기 방위각(angle)은 상기 표적과 상기 수신기를 연결한 선과 상기 송신기와 상기 수신기를 연결한 선 사이의 방위각인 것
    을 특징으로 하는 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 거리 합(range sum)의 측정 잡음과 상기 방위각(angle)의 측정 잡음에 대한 가중치를 구하여, 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 적용하는 단계는,
    상기 거리 합(range sum)의 측정 잡음과 상기 방위각(angle)의 측정 잡음이 상기 거리 합(range sum)과 상기 방위각(angle) 정보에 대하여 비선형이므로 테일러 급수(Taylor-series)를 이용하여 선형화하는 단계
    를 포함하는 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 방법.
  8. 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 장치에 있어서,
    송신기에서 방사된 신호원이 표적으로부터 반사된 반사 신호를 수신하고, 상기 수신된 반사 신호를 통해 거리 합(range sum)과 방위각(angle) 중 적어도 어느 하나 이상의 정보를 획득하여 표적과 수신기 간 거리를 추정하는 거리 추정부;
    추정된 상기 표적과 상기 수신기 사이의 거리 추정값을 TOA(Time-Of-Arrival)로 간주하고, TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환하여 상기 표적의 위치를 추정하는 변환부; 및
    상기 거리 합(range sum)의 측정 잡음과 상기 방위각(angle)의 측정 잡음에 대한 가중치를 구하여, 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 적용하는 가중치 산정부
    를 포함하고,
    상기 변환부는,
    가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 활용하여 상기 거리 추정값을 통해 상기 표적의 위치를 추정하며,
    상기 가중치 산정부는,
    상기 거리 합(range sum)의 측정 잡음과 상기 방위각(angle)의 측정 잡음에 대한 가중치를 구하고 1단계 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 적용하여 표적의 위치의 추정값을 구하며, 상기 1단계 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)의 표적의 위치의 추정값을 이용하여 2단계 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 적용하여 표적의 위치의 추정값을 구하는, 2 개의 단계의 가중치 최소 제곱법(Weighted Least Squares, WLS)을 통해 최종적인 표적의 위치를 추정하는 것
    을 특징으로 하는 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 장치.
  9. 삭제
  10. 제8항에 있어서,
    상기 거리 합(range sum)은,
    바이스태틱 거리(bistatic range)인 것
    을 특징으로 하는 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 변환부는,
    바이스태틱 거리(bistatic range)를 이용하는 알고리즘으로부터 획득한 상기 거리 추정값을 TOA(Time-Of-Arrival)로 간주하고, 상기 바이스태틱 거리(bistatic range)를 이용하는 알고리즘을 TOA(Time-Of-Arrival)를 이용하는 알고리즘으로 변환하여 상기 표적의 위치를 추정하는 것
    을 특징으로 하는 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 장치.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 거리 추정부는,
    상기 송신기에서 방사된 신호원이 표적으로부터 반사된 반사 신호를 수신하고, 상기 수신된 반사 신호를 이용하여 거리 합(range sum)과 방위각(angle) 정보를 획득하며,
    상기 거리 합(range sum)은 상기 표적과 상기 수신기의 거리 및 상기 표적과 상기 송신기의 거리의 합이고, 상기 방위각(angle)은 상기 표적과 상기 수신기를 연결한 선과 상기 송신기와 상기 수신기를 연결한 선 사이의 방위각인 것
    을 특징으로 하는 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 장치.
  13. 삭제
  14. 제8항에 있어서,
    상기 가중치 산정부는,
    상기 거리 합(range sum)의 측정 잡음과 상기 방위각(angle)의 측정 잡음이 상기 거리 합(range sum)과 상기 방위각(angle) 정보에 대하여 비선형이므로 테일러 급수(Taylor-series)를 이용하여 선형화하는 것
    을 특징으로 하는 다중입출력시스템에서 거리 추정값을 이용한 신호원 위치 추정 장치.
  15. 삭제
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