Modified residual weighting scheme mitigating large errors for insufficient sensors in TDOA location system = TDOA 위치추정 시스템에서 작은 수의 센서 조합으로 큰 오차를 완화하는 나머지 비중 방식

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this thesis, large error mitigation algorithm for time based location system in indoor sensor networks has been proposed. The proposed algorithm is based on TDOA Spherical Intersection (SX) method.All transmitters and receivers in TOA geo-location system have to be precisely synchronized. However such a precise synchronization is not required in TDOA geo-location system. And the SX method has an advantage that the location estimate is produced simply from the solution of closed form equation. But the SX method presents different performances according to the distribution of position of sensors and the mobile. If the sensors are linearly located, estimate can not be obtained or have large errors.As the one of large errors in indoor networks, NLOS errors should be considered, since NLOS errors usually have unknown distribution with a positive mean, therefore cause the dominant errors in location estimation [1].The TDOA-RWGH algorithm proposed in this thesis can be operated in the condition of the same number of minimum required sensors in TOA system by applying modified residuals in TDOA system. The proposed scheme can reduce the NLOS errors and the rate of non-solution caused by the topology of random distributed sensors effectively. Also, by using the modified residuals, the method that classify dually calculated (the distance from origin to mobile) in SX algorithm can be obtained, which is effective for random distributed sensor network

국문 초록 (Abstract)

전파를 이용한 위치추정 방법은 측정 방식에 따라 크게 전파지연시간을 이용한 TOA 방식과, 각 센서간의 전파지연시간의 차이를 이용한 TDOA 방식이 있다. TOA 방식은 TDOA 방식에 비해 측정오차가 작다는 장점이 있으나, 송수신간에 동기를 맞추어야 하기 때문에 추가적인 비용이 든다는 단점이 있다.위치추정 방법을 추정 방식에 따라 분류를 하면 추정좌표를 반복적으로 구하여 최종 좌표를 찾는 방식(iterative)과, 선형화하여 한번에 찾는 방식(non-iterative)으로 분류할 수 있다. 전자의 방식은 LS방식을 적용하여 해를 찾기 때문에 후자에 비해 최적의 해를 찾을 수 있다. 그러나 정확한 해를 얻기 위해서 반복적인 계산과정이 필요하기 때문에 시간과 복잡도면에서 단점을 갖는다. 이에 반해 선형화하여 한번에 찾는 방식은 시스템의 복잡도면에서 장점을 갖지만, 센서와 모바일이 형성한 위치구조에 따라 큰 추정오차를 가질 수 있으며 일부의 확률로 해를 구하지 못하는 경우도 발생한다.위치추정 과정에서 큰 오차를 발생시키는 NLOS 오차를 해결하기 위해, 위치추정에 필요한 최소 센서의 수 이상의 여분의 센서를 두어 오차를 극복하는 방법으로 나머지 비중(Residual Weighing) 방식을 적용하여 위치를 추정하는 방법이 있다.[3]. [3]의 논문은 추가적인 센서로 인해 좌표를 구할 수 있는 센서의 조합이 여러 개로 발생가능하기 때문에 이를 이용해 각 조합마다 TOA 위치추정으로 구한 추정좌표에 서로 다른 비중을 두어 추정오차를 줄이는 방식이다. 이러한 나머지 비중 방식은 센서와 모바일의 임의적인 위치구조로 인한 추정실패율과 NLOS 오차를 해결하는데 효과적이다. 이를 TDOA 방식에 그대로 적용하기 위해서는 나머지 산출 방식에 있어서 TOA 방식에 비해 추가적인 센서가 필요로 하며, 결국 시스템의 요구사항이 늘어나는 단점이 있다.본 논문은 TDOA 시스템에 나머지 비중 방식을 적용하기 위해, 2차원 공간에서 TOA 시스템의 나머지 비중 방식이 적용되기 위한 최소 센서의 수인 4를 유지하여 NLOS 오차 및 센서의 임의적 위치구조로 인한 추정 실패를 극복하는 방식을 제안하였다.