KR20200041200A - Apparatus and method for estimating target position - Google Patents

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KR20200041200A KR1020180121339A KR20180121339A KR20200041200A KR 20200041200 A KR20200041200 A KR 20200041200A KR 1020180121339 A KR1020180121339 A KR 1020180121339A KR 20180121339 A KR20180121339 A KR 20180121339A KR 20200041200 A KR20200041200 A KR 20200041200A
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Abstract

The present invention relates to a device and a method for estimating the position of a target by receiving a signal propagated from the target. The device includes: a receiving unit including a first sensor and a plurality of second sensors receiving a signal propagated from a target; a signal difference calculation unit calculating a time difference of arrival (TDOA) value and a frequency difference of arrival (FDOA) value with respect to a first signal received at the first sensor and a plurality of second signals respectively received at the second sensors; a position estimation unit calculating a cross ambiguity function (CAF) in accordance with the calculated TDOA and FDOA values and estimating the position of the target in accordance with the calculated value; and a control unit controlling the position estimation unit so as to estimate the initial position of the target in accordance with the TDOA and FDOA values, calculating a position covariance matrix in accordance with the initial target position, calculating a probability density function with respect to the initial target position from the position covariance matrix in accordance with the initial target position, generating a reliability ellipse from the calculated probability density function, and controlling the position estimation unit such that the target position in accordance with the TDOA and FDOA values is re-estimated with the area of the reliability ellipse reflected as a weighted value.

Description

표적의 위치 추정을 위한 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING TARGET POSITION}Apparatus and method for estimating target position {APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING TARGET POSITION}

본 발명은 표적으로부터 전파되는 신호를 수신하여 상기 표적의 위치를 추정하는 장치 및 방법에 대한 것이다. The present invention relates to an apparatus and method for receiving a signal propagated from a target to estimate the position of the target.

통상적으로 알려지지 않은 신호원(미확인 신호원, 즉 표적)으로부터 감지되는 신호들에 근거하여 상기 신호원 즉, 표적의 위치를 추정하기 위해서는, 상기 감지된 신호들의 신호 도착시간 차이인 TDOA(Time Difference of Arrival) 와 도플러 주파수 차이인 FDOA (Frequency Difference of Arrival) 정보를 이용하는 방법이 주로 사용된다. 이는 TDOA 정보와 FDOA 정보를 함께 이용하는 경우 상기 표적의 위치 추정 시 TDOA 정보 혹은 FDOA 정보를 단독으로 이용하는 경우보다 위치 추정에 이용할 수 있는 정보량이 증가하고, 이에 따라 보다 정확한 위치추정이 가능하기 때문이다.In order to estimate the position of the signal source, that is, the target based on signals detected from an unknown signal source (unidentified signal source, that is, the target), a time difference of signal arrival time between the detected signals is TDOA (Time Difference of The method that uses FDOA (Frequency Difference of Arrival) information, which is the difference between Arrival) and Doppler frequency, is mainly used. This is because when the TDOA information and the FDOA information are used together, the amount of information that can be used for location estimation is increased when using the TDOA information or the FDOA information alone when estimating the position of the target, and accordingly, more accurate location estimation is possible.

이처럼 TDOA 정보와 FDOA 정보를 함께 이용할 경우, 일반적으로 아래의 과정을 이용하여 표적의 위치를 추정한다. When TDOA information and FDOA information are used together, the position of the target is generally estimated using the following process.

먼저 단일 표적 및 두 개의 수신기가 존재하는 상황에서, 첫 번째 수신기에 도달한 알려지지 않은 신호를 x(t) 라 할 때, 각 수신기에서 수신되는 신호 r1(t), r2(t) 는 하기 수학식 1과 같이 정의될 수 있다.First, in a situation where there is a single target and two receivers, when the unknown signal reaching the first receiver is called x (t), the signals r 1 (t) and r 2 (t) received at each receiver are It can be defined as Equation 1.

Figure pat00001
Figure pat00001

첫 번째 수신기의 수신 신호 r1(t)는 x(t)에 Gaussian noise n1(t)이 포함된 형태로 표현할 수 있다. 그리고 두 번째 수신기의 수신 신호 r2(t)는 신호의 감쇠 α와 위상변이 φ를 갖으며, r1(t)에 비해 신호 도착 시간 차이를 나타내는 τ와 신호원, 수신기의 이동에 따른 도플러 주파수 차이를 나타내는 ν가 추가된 상태로 Gaussian noise n2(t)가 포함된 형태로 정의할 수 있다. 두 신호로부터 TDOA 정보인 τ와 FDOA 정보인 ν를 추정하기 위해 maximum likelihood 기법을 이용한다. The received signal r 1 (t) of the first receiver may be expressed in the form that Gaussian noise n 1 (t) is included in x (t). In addition, the received signal r 2 (t) of the second receiver has attenuation α and phase shift φ of the signal, τ representing the difference in signal arrival time compared to r 1 (t), and the Doppler frequency according to the signal source and the movement of the receiver. Gaussian noise n 2 (t) may be defined as a state in which ν indicating a difference is added. The maximum likelihood technique is used to estimate the TDOA information τ and the FDOA information ν from the two signals.

이를 위해 수학식 2로 정의되는 CAF(cross ambiguity function)를 먼저 구한 후, 해당 함수의 최대값을 찾는 방법으로 τ와 ν를 추정한다.For this, the cross ambiguity function (CAF) defined by Equation 2 is first obtained, and then τ and ν are estimated by finding the maximum value of the function.

Figure pat00002
Figure pat00002

그리고 추정된 τ와 ν를 이용하여 신호원의 위치를 결정하는데, 이 경우 Gauss-Newton 기법 또는 least square 기법 등을 이용하여 표적의 위치를 추정한다. And the location of the signal source is determined using the estimated τ and ν. In this case, the location of the target is estimated using the Gauss-Newton technique or the least square technique.

이처럼 TDOA 정보와 FDOA 정보를 함께 이용한 표적 위치 추정 방법은 표적의 위치를 추정하기 위해, 중간에 수신된 신호를 이용하여 maximum likelihood 기법을 이용해 τ와 ν를 우선적으로 추정한다. 이러한 우회적 위치 추정 방법은 알고리즘의 복잡도에 의한 연산량 증가 및 위치 추정 정확도의 감소를 유발할 수 있다. As described above, in the method of estimating the target position using the TDOA information and the FDOA information, τ and ν are first estimated using the maximum likelihood technique by using the received signal in the middle. Such a bypass location estimation method may cause an increase in computation amount and a decrease in location estimation accuracy due to the complexity of the algorithm.

따라서 감지된 신호를 기반으로 TDOA 정보와 FDOA 정보를 추출하지 않고 직접 위치를 추정하는 기법인 DPD(Direct Position Determination)에 대한 연구가 활발히 연구되고 있다. 이러한 DPD 방식은 감지된 신호 r1(t), r2(t)와 수신기의 위치, 속도를 이용하여, 임의의 위치에서의 시간지연과 주파수 도플러 정보를 이용하여 CAF를 구하며, CAF값이 최대인 위치를 이용하여 위치를 추정하게 된다. 하지만 여전히 표적 및 수신기의 위치가 변함에 따라, 위치 추정 시 정확도가 일정하게 유지되지 않는 문제가 존재한다. Accordingly, research on a direct position determination (DPD), which is a technique for estimating a direct position without extracting TDOA information and FDOA information based on the detected signal, is actively being studied. This DPD method uses the detected signals r 1 (t), r 2 (t) and the position and speed of the receiver to obtain the CAF using the time delay and frequency Doppler information at any location, and the CAF value is the maximum. The position is estimated using the phosphorus position. However, as the positions of the target and the receiver still change, there is a problem in that accuracy is not kept constant when the position is estimated.

본 발명은 전술한 문제를 해결하기 위한 것으로, 알고리즘의 복잡도가 낮고 및 연산량이 적으면서도 보다 정확한 표적의 위치가 추정될 수 있도록 하는 표적 위치 추정 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다. The present invention is to solve the above-mentioned problems, and to provide a target position estimation apparatus and method that enables a more accurate target position to be estimated while the algorithm has low complexity and a small amount of computation.

또한 본 발명은 표적의 위치 및 수신기의 위치가 변화하는 경우에도, 상기 표적의 위치 추정의 정확도가 일정 수준 이상 유지될 수 있는 표적 위치 추정 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다. In addition, the present invention is to provide a target position estimation apparatus and method in which the accuracy of the position estimation of the target can be maintained over a certain level even when the position of the target and the position of the receiver change.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 표적 위치 추정 장치는, 표적으로부터 전파되는 신호를 수신하는 제1 센서 및 복수의 제2 센서를 포함하는 수신부와, 상기 제1 센서에서 수신된 제1 신호와, 상기 복수의 제2 센서 각각에서 수신된 복수의 제2 신호에 대해, TDOA(Time Difference of Arrival) 값과 FDOA (Frequency Difference of Arrival) 값을 산출하는 신호차 산출부와, 산출된 TDOA 값과 FDOA 값에 따라 CAF(cross ambiguity function)를 산출하며, 산출된 값에 따라 상기 표적의 위치를 추정하는 위치 추정부, 및 상기 TDOA 값과 FDOA 값에 따라 상기 표적의 초기 위치를 추정하도록 상기 위치 추정부를 제어하고, 상기 표적의 초기 위치에 따른 위치 공분산 행렬을 산출하며, 상기 표적의 초기 위치에 따른 위치 공분산 행렬로부터 상기 표적의 초기 위치에 대한 확률밀도함수를 산출 및, 산출된 확률밀도함수로부터 신뢰도 타원을 생성하며, 상기 신뢰도 타원의 넓이를 가중치로 반영하여 상기 TDOA 값과 FDOA 값에 따른 상기 표적의 위치를 재추정하도록 상기 위치 추정부를 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다. Target position estimation apparatus according to an embodiment of the present invention for achieving the above object, a receiving unit including a first sensor and a plurality of second sensors for receiving a signal propagated from the target, and received from the first sensor A signal difference calculator for calculating a first signal and a plurality of second signals received from each of the plurality of second sensors, a Time Difference of Arrival (TDOA) value and a Frequency Difference of Arrival (FDOA) value, and calculation A CAF (cross ambiguity function) is calculated according to the calculated TDOA value and the FDOA value, and a position estimator to estimate the position of the target according to the calculated value, and an initial position of the target according to the TDOA value and the FDOA value To control the position estimator to calculate a position covariance matrix according to the initial position of the target, and a probability precision for the initial position of the target from the position covariance matrix according to the initial position of the target A control unit for calculating a function and generating a confidence ellipse from the calculated probability density function, and controlling the position estimator to reestimate the position of the target according to the TDOA value and the FDOA value by reflecting the width of the confidence ellipse as a weight It characterized in that it comprises a.

일 실시 예에 있어서, 상기 위치 추정부는, 상기 TDOA 값과 FDOA 값에 근거하여 산출되는 상기 CAF의 값이 최대가 되는 위치를 산출하고, 산출된 위치를 상기 표적의 초기 위치로 추정하는 것을 특징으로 한다. In one embodiment, the position estimator calculates a position at which the value of the CAF calculated based on the TDOA value and the FDOA value is the maximum, and estimates the calculated position as the initial position of the target do.

일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 TDOA 값과 FDOA 값에 근거하여 상기 TDOA 값과 FDOA 값에 대한 공분산 행렬 Cτν를 생성하며, 생성된 공분산 행렬 Cτν와, 상기 TDOA 값과 FDOA 값, 그리고 상기 표적의 초기 위치에 근거하여, 상기 위치 공분산 행렬을 산출하는 것을 특징으로 한다. In one embodiment, the control unit, the TDOA values and on the basis of FDOA values to generate a covariance matrix C τν for the TDOA values and FDOA values, the resulting covariance matrix C τν and the TDOA values and FDOA values, And based on the initial position of the target, it is characterized in that to calculate the position covariance matrix.

일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 확률밀도함수에 따른 신뢰도에 근거하여 상기 신뢰도 타원을 생성하며, 하기 수학식 12에 따른 가중치를 상기 위치 추정부의 CAF 계산에 적용하여 상기 표적의 위치를 재추정하도록 상기 위치 추정부를 제어하며,In one embodiment, the controller generates the confidence ellipse based on the reliability according to the probability density function, and applies the weight according to Equation 12 below to the CAF calculation of the position estimator to reposition the target. Control the position estimator to estimate,

[수학식 12][Equation 12]

신뢰도 타원의 넓이에 따른 가중치 =

Figure pat00003
Weight according to the width of the confidence ellipse =
Figure pat00003

여기서

Figure pat00004
는 상기 신뢰도 타원의 넓이이며, 상기 신뢰도 타원의 넓이는 하기 수학식 10에 따라 산출되는 것을 특징으로 한다. here
Figure pat00004
Is the area of the confidence ellipse, and the area of the confidence ellipse is calculated according to Equation 10 below.

[수학식 10][Equation 10]

Figure pat00005
Figure pat00005

여기서 상기 ai는 상기 신뢰도 타원 장축의 길이의 1/2이며, 상기 bi는 상기 신뢰도 타원 단축의 길이의 1/2임.Here, a i is 1/2 of the length of the long ellipse of the reliability ellipse, and b i is 1/2 of the length of the ellipse of the reliability ellipse.

일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 기 설정된 조건에 근거하여 상기 표적의 초기 위치를 갱신하고, 갱신된 상기 표적의 초기 위치에 근거하여 상기 위치 공분산 행렬 및 확률밀도함수를 다시 산출하여 상기 신뢰도 타원을 갱신하며, 상기 기 설정된 조건은, 추정된 상기 표적의 위치가 기 설정된 유효추정거리를 벗어난 경우 또는 기 설정된 갱신 주기가 경과하는 경우 중 적어도 하나임을 특징으로 한다.In one embodiment, the controller updates the initial position of the target based on a preset condition, and recalculates the position covariance matrix and probability density function based on the updated initial position of the target to calculate the reliability ellipse. And updating, wherein the preset condition is at least one of a case where the estimated position of the target is outside a preset effective estimation distance or a preset update period has elapsed.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 표적 위치 추정 방법은, 표적으로부터 전파되는 신호를 제1 센서 및 복수의 제2 센서가 수신하는 제1 단계와, 상기 제1 센서에서 수신된 제1 신호와, 상기 복수의 제2 센서 각각에서 수신된 복수의 제2 신호에 대해, TDOA(Time Difference of Arrival) 값과 FDOA (Frequency Difference of Arrival) 값을 산출하는 제2 단계와, 산출된 TDOA 값과 FDOA 값에 따라 CAF(cross ambiguity function)를 산출하며, 산출된 값에 따라 상기 표적의 위치를 추정하는 제3 단계와, 상기 TDOA 값과 FDOA 값에 따라 상기 표적의 초기 위치를 추정하는 제4 단계와, 상기 표적의 초기 위치에 따른 위치 공분산 행렬을 산출하는 제5 단계와, 상기 표적의 초기 위치에 따른 위치 공분산 행렬로부터 상기 표적의 초기 위치에 대한 확률밀도함수를 산출 및, 산출된 확률밀도함수로부터 신뢰도 타원을 생성하는 제6 단계 및, 상기 신뢰도 타원의 넓이에 따른 가중치를 반영하여 상기 TDOA 값과 FDOA 값에 따른 상기 표적의 위치를 재추정하는 제7 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. The method for estimating a target position according to an embodiment of the present invention for achieving the above object includes a first step of receiving a signal propagated from a target by a first sensor and a plurality of second sensors, and received by the first sensor A first step and a second step of calculating a Time Difference of Arrival (TDOA) value and a Frequency Difference of Arrival (FDOA) value for each of the plurality of second signals received from each of the plurality of second sensors, and calculated A third step of calculating a cross ambiguity function (CAF) according to the TDOA value and the FDOA value, and estimating the position of the target according to the calculated value, and estimating the initial position of the target according to the TDOA value and the FDOA value A fourth step, a fifth step of calculating a position covariance matrix according to the initial position of the target, and a probability density function for the initial position of the target are calculated from the position covariance matrix according to the initial position of the target and calculated. Sure Characterized in that it comprises a seventh step to set to reflect the sixth step and, weighted according to the width of the confidence ellipse to generate a confidence ellipse from the density function jaechu the position of the target according to the TDOA values and FDOA value.

일 실시 예에 있어서, 상기 제4 단계는, 상기 TDOA 값과 FDOA 값에 근거하여 산출되는 상기 CAF의 값이 최대가 되는 위치를 산출하고, 산출된 위치를 상기 표적의 초기 위치로 추정하는 단계임을 특징으로 한다. In one embodiment, the fourth step is a step of calculating a position at which the value of the CAF calculated based on the TDOA value and the FDOA value becomes the maximum, and estimating the calculated position as the initial position of the target It is characterized by.

일 실시 예에 있어서, 상기 제5 단계는, 상기 TDOA 값과 FDOA 값에 근거하여 상기 TDOA 값과 FDOA 값에 대한 공분산 행렬 Cτν를 생성하는 제5-1 단계 및, 상기 공분산 행렬 Cτν와, 상기 TDOA 값과 FDOA 값, 그리고 상기 표적의 초기 위치에 근거하여, 상기 위치 공분산 행렬을 산출하는 제5-2 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. In one embodiment, the fifth step comprises: a 5-1 step of generating a covariance matrix C τν for the TDOA value and the FDOA value based on the TDOA value and the FDOA value, and the covariance matrix C τν , And a step 5-2 of calculating the position covariance matrix based on the TDOA value, the FDOA value, and the initial position of the target.

일 실시 예에 있어서, 상기 제7 단계는, 하기 수학식 12에 따른 가중치를 반영하여 CAF에 따른 값을 산출하며, 상기 가중치가 반영되어 산출된 CAF의 값이 최대가 되는 위치로 상기 표적의 위치를 재추정하는 단계이며, In an embodiment, the seventh step calculates a value according to CAF by reflecting a weight according to Equation 12 below, and the target position is a position where the calculated CAF value is maximized by reflecting the weight Is a step of re-estimating

[수학식 12][Equation 12]

신뢰도 타원의 넓이에 따른 가중치 =

Figure pat00006
Weight according to the width of the confidence ellipse =
Figure pat00006

여기서

Figure pat00007
는 상기 신뢰도 타원의 넓이이며, 상기 신뢰도 타원의 넓이는 하기 수학식 10에 따라 산출되는 것을 특징으로 한다. here
Figure pat00007
Is the area of the confidence ellipse, and the area of the confidence ellipse is calculated according to Equation 10 below.

[수학식 10][Equation 10]

Figure pat00008
Figure pat00008

여기서 상기 ai는 상기 신뢰도 타원 장축의 길이의 1/2이며, 상기 bi는 상기 신뢰도 타원 단축의 길이의 1/2임.Here, a i is 1/2 of the length of the long ellipse of the reliability ellipse, and b i is 1/2 of the length of the ellipse of the reliability ellipse.

일 실시 예에 있어서, 기 설정된 조건에 근거하여 상기 표적의 초기 위치를 갱신하고, 갱신된 상기 표적의 초기 위치에 근거하여 상기 위치 공분산 행렬 및 확률밀도함수를 다시 산출하여 상기 신뢰도 타원을 갱신하는 제8 단계를 더 포함하며, 상기 기 설정된 조건은, 추정된 상기 표적의 위치가 기 설정된 유효추정거리를 벗어난 경우 또는 기 설정된 갱신 주기가 경과하는 경우 중 적어도 하나임을 특징으로 한다. In an embodiment, the initial position of the target is updated based on a preset condition, and the reliability ellipse is updated by calculating the position covariance matrix and probability density function again based on the updated initial position of the target. Further comprising the step 8, the preset condition is characterized in that at least one of the case where the estimated position of the target is out of a preset effective estimation distance or a preset update period has elapsed.

본 발명에 따른 표적 위치 추정 장치 및 방법의 효과에 대해 설명하면 다음과 같다.The effects of the target position estimation apparatus and method according to the present invention are as follows.

본 발명의 실시 예들 중 적어도 하나에 의하면, 본 발명은 표적으로부터 수신된 신호들로부터 산출된 시간 지연 및 도플러 주파수 차이값에 근거하여 표적의 초기 위치를 추정하고, 추정된 표적의 초기 위치로부터 산출되는 분산으로부터 상기 표적의 위치에 대한 확률밀도함수와 상기 확률밀도함수에 따른 신뢰도 타원을 생성하며, 상기 신뢰도 타원의 넓이를 가중치로 반영하여 상기 표적의 위치를 재추정한다. According to at least one of the embodiments of the present invention, the present invention estimates the initial position of the target based on the time delay and Doppler frequency difference values calculated from signals received from the target, and is calculated from the estimated initial position of the target. From the variance, a probability density function for the position of the target and a confidence ellipse according to the probability density function are generated, and the width of the confidence ellipse is reflected as a weight to re-estimate the position of the target.

이에 따라 본 발명은 일정 수준 이상의 위치 추정 정확도(신뢰도)를 가지면서도, maximum likelihood 기법을 이용하지 않음으로써 알고리즘의 복잡도 및 연산량을 낮출 수 있다는 효과가 있다. Accordingly, the present invention has an effect of lowering the complexity and computation amount of the algorithm by not using a maximum likelihood technique while having a position estimation accuracy (reliability) of a certain level or more.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 위치 추정 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 위치 추정 장치에서, 수신된 신호들로부터 표적의 위치를 추정하는 동작 과정을 도시한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따라 표적으로부터 전파되는 신호를 수신하는 제1 센서 및 복수의 제2 센서를 도시한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 실시 따른 위치 추정 장치에서 생성된 신뢰도 타원의 예를 도시한 개념도이다. 1 is a block diagram showing the configuration of a position estimation apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating an operation process of estimating a position of a target from received signals in a position estimation apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is an exemplary view showing a first sensor and a plurality of second sensors that receive a signal propagated from a target according to an embodiment of the present invention.
4 is a conceptual diagram showing an example of a reliability ellipse generated by the position estimation apparatus according to the present invention.

본 명세서에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다." 또는 "포함한다." 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.It should be noted that the technical terms used in this specification are only used to describe specific embodiments and are not intended to limit the present invention. In addition, the singular expression used in this specification includes the plural expression unless the context clearly indicates otherwise. In this specification, "consists." Or "includes." Terms such as should not be construed as including all the various components, or multiple steps described in the specification, some of the components or some steps may not be included, or additional components or steps It should be interpreted as being more inclusive.

또한, 본 명세서에 개시된 기술을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 기술의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. In addition, in the description of the technology disclosed in the present specification, when it is determined that the detailed description of the related known technology may obscure the gist of the technology disclosed herein, the detailed description will be omitted.

우선 도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 위치 추정 장치(1)의 구성을 도시한 블록도이다. First, FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a position estimation apparatus 1 according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하여 살펴보면, 본 발명의 실시 예에 따른 위치 추정 장치(1)는 제어부(100)와 상기 제어부(100)와 연결되며, 상기 제어부(100)에 의해 제어되는 수신부(110), 신호차 산출부(120), 위치 추정부(130). 확률밀도함수 산출부(150), 위치 공분산 행렬 산출부(140), 그리고 메모리(160)를 포함할 수 있다. 한편 상기 도 1에 도시된 구성요소들은 본 발명의 실시 예에 따른 위치 추정 장치(1)의 구성에 필수적인 것은 아니어서, 얼마든지 다른 구성요소가 더 추가되거나 또는 상기 구성요소들 중 적어도 하나를 포함하지 않을 수도 있음은 물론이다. Referring to Figure 1, the position estimation apparatus 1 according to an embodiment of the present invention is connected to the control unit 100 and the control unit 100, the control unit 100 controlled by the receiving unit 110, a signal The difference calculation unit 120, the position estimation unit 130. It may include a probability density function calculator 150, a position covariance matrix calculator 140, and a memory 160. Meanwhile, the components shown in FIG. 1 are not essential to the configuration of the position estimation apparatus 1 according to an embodiment of the present invention, so any other component is added or includes at least one of the components Of course, you may not.

먼저 수신부(110)는 표적으로부터 전파되는 신호를 수신할 수 있는 복수의 센서를 포함할 수 있다. 여기서 상기 복수의 센서는 제1 센서와, 적어도 하나의 제2 센서를 포함하여 구성될 수 있다. 상기 제1 센서 및 적어도 하나의 제2 센서는 상기 표적으로부터 전파된 신호의 시간 지연을 산출하기 위해 상기 표적 신호의 수신 주기가 서로 동기화된 센서일 수 있다. First, the receiver 110 may include a plurality of sensors capable of receiving a signal propagated from a target. Here, the plurality of sensors may include a first sensor and at least one second sensor. The first sensor and the at least one second sensor may be sensors in which reception periods of the target signal are synchronized with each other in order to calculate a time delay of a signal propagated from the target.

그리고 상기 제1 센서와 상기 복수의 제2 센서는 서로 다른 이동 가능한 장비에 구성되어, 각 장비의 이동에 따라 서로 다른 방향 및 속도로 이동할 수 있도록 형성될 수 있다. 이에 따라 상기 제1 센서 및 복수의 제2 센서 각각은 신호원, 즉 표적으로부터 서로 다른 위치에서 상기 표적으로부터 전파되는 신호를 수신할 수 있다. 따라서 수신부(110)는 상기 표적에서 전파되는 신호를 각각 서로 다른 거리 및 방향에서 수신할 수 있다. In addition, the first sensor and the plurality of second sensors may be configured in different movable devices, and may be formed to move in different directions and speeds according to the movement of each device. Accordingly, each of the first sensor and the plurality of second sensors may receive a signal propagated from the target at a different location from the signal source, that is, the target. Accordingly, the receiver 110 may receive signals propagated from the target at different distances and directions, respectively.

한편 수신부(110)는 상기 제1 센서 및 적어도 하나의 제2 센서가 상기 표적으로부터 신호를 감지한 정보를 수신할 수 있도록 형성된 것일 수 있다. 이러한 경우 상기 제1 센서 및 적어도 하나의 제2 센서는 상기 표적으로부터 신호가 수신된 시각 및 상기 수신된 신호의 주파수를 포함하는 정보와 함께, 상기 동기화 시각에 대한 정보를 더 포함하여 수신부(110)로 전송할 수 있다. 그러면 제어부(100)는 수신부(110)를 통해 수신되는 제1 센서의 신호 및 적어도 하나의 제2 센서의 신호를 센서 별로 그리고 수신 주기별로 구분하여 저장할 수 있다. On the other hand, the receiver 110 may be formed so that the first sensor and the at least one second sensor can receive information detecting a signal from the target. In this case, the first sensor and the at least one second sensor further include information on the synchronization time together with information including the time at which the signal was received from the target and the frequency of the received signal, and the receiving unit 110 Can be transferred to. Then, the control unit 100 may store the signals of the first sensor and the signals of at least one second sensor received through the receiving unit 110 for each sensor and for each reception cycle.

한편 신호차 산출부(120)는 제어부(100)의 제어에 따라 표적과 상기 제1 센서와 상기 적어도 하나의 제2 센서 각각과의 거리차에 따른 신호의 차이를 산출할 수 있다. 예를 들어 상기 신호차 산출부(120)는 상기 제1 센서와 적어도 하나의 제2 센서가 수신한 신호들의 신호 도착시간 차이인 TDOA(Time Difference of Arrival)와 도플러 주파수 차이인 FDOA(Frequency Difference of Arrival)를 산출할 수 있다. 이를 위해 상기 신호차 산출부(120)는 TDOA 산출부(122) 및 FDOA 산출부(124)를 포함할 수 있다. Meanwhile, the signal difference calculator 120 may calculate a difference between signals according to a distance difference between a target and each of the first sensor and the at least one second sensor under the control of the controller 100. For example, the signal difference calculating unit 120 may include a time difference of arrival (TDOA), which is a difference in signal arrival time between signals received by the first sensor and at least one second sensor, and a frequency difference, FDOA (FDOA), which is a Doppler frequency difference. Arrival). To this end, the signal difference calculator 120 may include a TDOA calculator 122 and an FDOA calculator 124.

한편 위치 추정부(130)는 상기 신호차 산출부(120)로부터 산출된 TDOA 값 및 FDOA 값으로부터 표적의 초기 위치를 산출할 수 있다. 여기서 위치 추정부(130)는 상기 산출된 TDOA 값과 FDOA 값, 그리고 CAF(Cross Ambiguity Function)를 산출하며, 상기 CAF가 최대값을 가지는 위치를 상기 표적의 초기 위치

Figure pat00009
를 추정할 수 있다. Meanwhile, the position estimator 130 may calculate the initial position of the target from the TDOA value and the FDOA value calculated from the signal difference calculator 120. Here, the position estimator 130 calculates the calculated TDOA value, FDOA value, and Cross Ambiguity Function (CAF), and the initial position of the target is the location where the CAF has the maximum value.
Figure pat00009
Can be estimated.

한편 위치 공분산 행렬 산출부(140)는 제어부(100)의 제어에 따라 상기 추정된 위치에 대한 공분산 행렬(covariance matrix) Cxy를 산출할 수 있다. 이를 위해 상기 위치 공분산 행렬 산출부(140)는 상기 산출된 TDOA 값과 FDOA 값, 그리고 상기 TDOA 값과 FDOA 값에 대한 공분산 행렬(covariance matrix), Cτν를 이용할 수 있다.Meanwhile, the position covariance matrix calculator 140 may calculate a covariance matrix C xy for the estimated position under the control of the controller 100. To this end, the position covariance matrix calculator 140 may use the calculated TDOA and FDOA values, and a covariance matrix for the TDOA and FDOA values, C τν .

한편 확률밀도함수 산출부(150)는, 제어부(100)의 제어에 따라 상기 추정된 위치(

Figure pat00010
)에 대한 공분산 행렬 Cxy로부터 상기 산출된 공분상 행렬 Cxy에 대한 확률밀도함수를 산출할 수 있다. On the other hand, the probability density function calculating unit 150, the estimated position under the control of the control unit 100 (
Figure pat00010
) It can be from a covariance matrix C xy for calculating a probability density function for the matrix C xy 0 minutes onto the output.

그러면 제어부(100)는 산출된 확률밀도함수로부터 상기 추정된 위치(

Figure pat00011
)에 대한 신뢰도
Figure pat00012
%를 가지는 신뢰도 타원을 생성할 수 있다. 그러면 제어부(100)는 상기 신뢰도 타원의 장축 길이와 단축 길이에 근거하여 상기 신뢰도 타원의 넓이를 산출할 수 있다. 그리고 제어부(100)는 산출된 신뢰도 타원의 넓이를 가중치로 포함하여 상기 표적의 위치를 재추정할 수 있다. Then, the control unit 100 may calculate the estimated position from the calculated probability density function (
Figure pat00011
Confidence in)
Figure pat00012
You can create a confidence ellipse with%. Then, the control unit 100 may calculate the width of the reliability ellipse based on the long axis length and the minor axis length of the reliability ellipse. In addition, the controller 100 may re-estimate the position of the target by including the calculated width of the confidence ellipse as a weight.

이를 위해 제어부(100)는 상기 신뢰도 타원의 넓이가 반영되도록 상기 위치 추정부(130)를 제어할 수 있으며, 이에 따라 위치 추정부(130)는, 상기 산출된 신뢰도 타원의 넓이를 가중치로 적용하여 상기 CAF 값을 다시 산출할 수 있다. 그리고 산출된 CAF가 최대가 되는 위치를 상기 표적의 위치로 재추정할 수 있다. To this end, the controller 100 may control the position estimator 130 to reflect the width of the reliability ellipse, and accordingly, the position estimator 130 applies the calculated width of the confidence ellipse as a weight. The CAF value can be calculated again. In addition, a position where the calculated CAF becomes the maximum can be re-estimated as the target position.

한편 메모리(160)는 위치 추정 장치(1)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장한다. 메모리(160)는 위치 추정 장치(1)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 위치 추정 장치(1)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. Meanwhile, the memory 160 stores data supporting various functions of the location estimation device 1. The memory 160 may store a number of application programs or applications that are driven by the location estimation device 1 and data and instructions for the operation of the location estimation device 1.

또한 상기 메모리(160)는 시간 지연 및 도플러 주파수 차이를 산출하는데 필요한 데이터들을 저장할 수 있으며, 상기 위치 추정부(130)에서 CAF 연산을 위해 필요한 데이터들을 저장할 수 있다. 또한 상기 위치 공분산 행렬 산출부(140)에서 필요로 하는 데이터(예를 들어 산출된 TDOA 값 및 FDOA 값에 따른 공분산 행렬을 산출하기 위한 데이터 등)를 저장할 수 있다. 또한 상기 확률밀도함수 산출부(150)에서 산출된 확률밀도함수에 따른 신뢰도 타원을 생성하기 위한 데이터들을 포함할 수 있다. In addition, the memory 160 may store data necessary to calculate a time delay and a Doppler frequency difference, and the location estimation unit 130 may store data necessary for CAF calculation. Also, data required by the position covariance matrix calculator 140 (for example, data for calculating the covariance matrix according to the calculated TDOA value and FDOA value) may be stored. Also, it may include data for generating a confidence ellipse according to the probability density function calculated by the probability density function calculator 150.

한편 상술한 도 1에서는 설명의 편의상 각각의 기능에 따라 신호차 산출부(120), 위치 추정부(130), 위치 공분산 행렬 산출부(140) 및 확률밀도함수 산출부(150)가 제어부(100)와 구분되는 각각의 구성요소로 설명하였으나, 상기 신호차 산출부(120), 위치 추정부(130), 위치 공분산 행렬 산출부(140) 및 확률밀도함수 산출부(150)의 전부 또는 적어도 일부는 상기 제어부(100)에 내장되거나 상기 제어부(100)와 일체형으로 형성될 수도 있음은 물론이다. Meanwhile, in the above-described FIG. 1, for convenience of description, the signal difference calculator 120, the position estimator 130, the position covariance matrix calculator 140, and the probability density function calculator 150 are controlled according to each function. ), But all or at least part of the signal difference calculation unit 120, the position estimation unit 130, the position covariance matrix calculation unit 140, and the probability density function calculation unit 150. Needless to say, the controller 100 may be built in or integrally formed with the controller 100.

도 2는 이러한 본 발명의 실시 예에 따른 위치 추정 장치(1)에서, 표적으로부터 수신된 신호들로부터 상기 표적의 위치를 추정하는 동작 과정을 도시한 흐름도이다. 2 is a flowchart illustrating an operation process of estimating the position of the target from signals received from the target in the position estimation apparatus 1 according to the embodiment of the present invention.

먼저 제어부(100)는 제1 센서와 적어도 하나의 제2 센서로부터 상기 표적으로부터 전파되는 신호를 수신할 수 있다(S200). 그리고 수신된 신호들로부터 신호지연(TDOA) 및 도플러 주파수 차이(FDOA)를 각각 산출할 수 있다. First, the control unit 100 may receive a signal propagated from the target from a first sensor and at least one second sensor (S200). In addition, the signal delay (TDOA) and the Doppler frequency difference (FDOA) may be calculated from the received signals, respectively.

도 3은 상기 제1 센서와 제2 센서가 상기 표적으로부터 전파된 신호를 수신하는 경우의 예를 도시한 것이다. 3 illustrates an example in which the first sensor and the second sensor receive signals propagated from the target.

도 3을 참조하여 살펴보면, 도 3에서 제1 센서(310)와 제2 센서(320)는 표적(300)으로부터 각각 신호 r1(t)와 r2i(t) (i=1, 2, ... N)를 수신할 수 있으며, 여기서 제1 센서(310)의 수신 신호 r1(t)는 기준이 되는 수신 신호일 수 있다. Referring to FIG. 3, in FIG. 3, the first sensor 310 and the second sensor 320 are signals r 1 (t) and r 2i (t) (i = 1, 2 ,. ... N), where the received signal r 1 (t) of the first sensor 310 may be a reference received signal.

여기서 표적(300)이 임의의 위치

Figure pat00013
에 있다고 가정하면, 각 센서의 위치는 각각
Figure pat00014
,
Figure pat00015
이고, 각 센서의 이동 속도가 각각
Figure pat00016
,
Figure pat00017
일 경우, 각 센서에서 수신된 신호 사이의 신호 지연(TDOA) τ와 도플러 주파수 차이(FDOA) ν는 하기 수학식 3과 같이 표현될 수 있다. Here, the target 300 is any position
Figure pat00013
Assuming that, the position of each sensor is
Figure pat00014
,
Figure pat00015
And the movement speed of each sensor is
Figure pat00016
,
Figure pat00017
In one case, the signal delay (TDOA) τ between the signals received from each sensor and the Doppler frequency difference (FDOA) ν may be expressed as Equation 3 below.

Figure pat00018
Figure pat00018

한편 이와 같이, TDOA 값 τi와 FDOA 값 νi가 산출되면, 제어부(100)는 산출된 TDOA 값 τi와 FDOA 값 νi에 근거하여 상기 표적(300)의 초기 위치

Figure pat00019
를 추정할 수 있다(S204). 이를 위해 제어부(100)는 하기 수학식 4에서 보이고 있는 바와 같이, TDOA 값 τi와 FDOA 값 νi에 근거하여 산출되는 Cross Ambiguity Function(CAF)의 값이 최대가 되는 위치를 산출하고, 산출된 위치를 상기 표적(300)의 초기 위치로 선정할 수 있다. On the other hand, when the TDOA value τ i and the FDOA value ν i are calculated as described above, the controller 100 determines the initial position of the target 300 based on the calculated TDOA value τ i and the FDOA value ν i .
Figure pat00019
It can be estimated (S204). To this end, as shown in Equation 4 below, the controller 100 calculates a position at which the value of the Cross Ambiguity Function (CAF) calculated based on the TDOA value τ i and the FDOA value ν i becomes the maximum, and is calculated. The position may be selected as the initial position of the target 300.

Figure pat00020
Figure pat00020

한편 상기 수학식 4를 통해 CAF의 최대값을 가지는 표적(300)의 초기 위치가 산출되면, 제어부(100)는 상기 TDOA 값 τi와 FDOA 값 νi에 근거하여 추정 위치의 공분산 행렬(covariance matrix), Cxy를 산출할 수 있다(S206). 이를 위해 제어부(100)는 TDOA 정보 τi와 FDOA 정보 νi의 공분산 행렬(covariance matrix) Cτν를 생성할 수 있으며, 하기 수학식 5 내지 수학식 7에서 보이고 있는 바와 같이 생성된 공분산 행렬 Cτν를 이용하여, 상기 추정 위치의 공분산 행렬 Cxy를 산출할 수 있다. On the other hand, when the initial position of the target 300 having the maximum value of CAF is calculated through Equation 4, the controller 100 determines the covariance matrix of the estimated position based on the TDOA value τ i and the FDOA value ν i . ), C xy can be calculated (S206). To this end, the control unit 100 may generate a covariance matrix C τν of TDOA information τ i and FDOA information ν i , and the covariance matrix C τν generated as shown in Equations 5 to 7 below. Using, the covariance matrix C xy of the estimated position can be calculated.

Figure pat00021
Figure pat00021

Figure pat00022
Figure pat00022

Figure pat00023
Figure pat00023

한편 추정 위치의 공분산 행렬 Cxy가 산출되면, 제어부(100)는 산출된 공분산 행렬 Cxy에 근거하여 상기 표적의 임의 위치

Figure pat00024
에 대한 확률밀도함수
Figure pat00025
를 산출할 수 있다. 여기서 상기 확률밀도함수
Figure pat00026
는 하기 수학식 8 내지 수학식 9와 같이 나타날 수 있으며, 산출된 확률밀도함수
Figure pat00027
로부터 신뢰도
Figure pat00028
%를 가지는 신뢰도 타원이 생성될 수 있다(S208). On the other hand, when the covariance matrix C xy of the estimated position is calculated, the control unit 100 determines an arbitrary position of the target based on the calculated covariance matrix C xy .
Figure pat00024
Probability density function for
Figure pat00025
Can be calculated. Where the probability density function
Figure pat00026
May be represented by Equations 8 to 9 below, and the calculated probability density function
Figure pat00027
Reliability from
Figure pat00028
A confidence ellipse having% may be generated (S208).

Figure pat00029
Figure pat00029

Figure pat00030
Figure pat00030

도 4는 이처럼 본 발명의 실시 따른 위치 추정 장치(1)에서 생성된 신뢰도 타원의 예를 도시한 개념도이다. 4 is a conceptual diagram showing an example of the reliability ellipse generated by the position estimation apparatus 1 according to the present invention.

도 4에서 보이고 있는 바와 같이, 제어부(100)는 상기 S208 단계에서, 장축의 길이 2ai, 단축의 길이 2bi를 가지는 신뢰도 타원(400)을 생성할 수 있다. As shown in FIG. 4, the control unit 100 may generate a reliability ellipse 400 having a long axis 2a i and a short axis length 2b i in step S208.

그러면 제어부(100)는 상기 신뢰도 타원(400)의 넓이를 산출할 수 있다(S210). 예를 들어 상기 신뢰도 타원(400)이 상술한 바와 같이 장축의 길이 2ai, 단축의 길이 2bi를 가지는 경우, 하기 수학식 10과 같이 그 넓이가 산출될 수 있다. Then, the control unit 100 may calculate the width of the reliability ellipse 400 (S210). For example, when the reliability ellipse 400 has the length of the long axis 2a i and the length of the short axis 2b i as described above, the area may be calculated as in Equation 10 below.

Figure pat00031
Figure pat00031

여기서 신뢰도

Figure pat00032
%를 가지는 신뢰도 타원(400)은 수신 신호 r1(t)와 r2i(t)의 잡음이 커질수록 커지는 경향을 가지므로, 신뢰도 타원(400)의 넓이는 표적(300)의 위치 추정 정확도에 대응될 수 있다. 이에 따라 제어부(100)는 상기 신뢰도
Figure pat00033
%를 가지는 신뢰도 타원(400)의 넓이에 따른 가중치(
Figure pat00034
)를, 상기 CAF의 계산에 적용할 수 있다. Reliability here
Figure pat00032
Since the reliability ellipse 400 having% tends to increase as the noises of the received signals r 1 (t) and r 2i (t) increase, the area of the reliability ellipse 400 depends on the accuracy of the position estimation of the target 300 Can be countered. Accordingly, the control unit 100 is the reliability
Figure pat00033
Weight according to the width of the confidence ellipse 400 with% (
Figure pat00034
) Can be applied to the calculation of the CAF.

여기서 상기 가중치(

Figure pat00035
)가 적영된 CAF는 하기 수학식 11과 같이 표현될 수 있다. Where the weight (
Figure pat00035
) Is applied CAF can be expressed as Equation 11 below.

Figure pat00036
Figure pat00036

그리고 신뢰도 타원(400)의 넓이가 가중치로 적용된 CAF를 통해 상기 표적(300)의 위치를 재추정함으로써, 보다 정확한 표적(300)의 위치를 추정할 수 있다(S210).And, by re-estimating the position of the target 300 through the CAF where the width of the confidence ellipse 400 is applied as a weight, a more accurate position of the target 300 can be estimated (S210).

한편 추정된 상기 표적의 위치가 기 설정된 유효추정거리를 벗어난 경우 또는 기 설정된 갱신 주기가 경과하는 경우 중 적어도 하나인 경우, 상기 신뢰도 타원(400)은 상기 수학식 9로부터 추정되는 위치를 기반으로 갱신될 수 있다. On the other hand, when the estimated position of the target is out of a preset effective estimation distance or at least one of a case where a preset update period has elapsed, the reliability ellipse 400 is updated based on the estimated position from Equation (9). Can be.

한편 상기 갱신 주기는 별도로 수신 신호 잡음을 측정한 결과에 근거하여 달라질 수도 있음은 물론이다. 이 경우 수신신호 잡음 등의 환경적 요인으로 상기 신뢰도 타원(400)의 정확도가 의심되는 경우, 즉 수신신호 잡음이 기 설정된 수준 이상인 경우 상기 갱신 주기가 보다 짧아지도록 함으로써, 상기 갱신이 보다 자주 수행되도록 할 수 있음은 물론이다.Meanwhile, it is needless to say that the update period may vary based on the result of separately measuring the received signal noise. In this case, if the accuracy of the reliability ellipse 400 is suspected due to environmental factors such as received signal noise, that is, when the received signal noise is higher than a predetermined level, the update period is shortened, so that the update is performed more frequently. Of course you can.

그리고 신뢰도 타원이 갱신되면, 갱신된 신뢰도 타원의 넓이가 새로 산출될 수 있으며, 그에 따라 CAF에 적용되는 가중치가 달라질 수 있다. 그리고 달라진 가중치에 근거하여 표적(300)의 위치 역시 갱신될 수 있다. In addition, when the reliability ellipse is updated, the width of the updated reliability ellipse may be newly calculated, and accordingly, the weight applied to the CAF may be changed. And the position of the target 300 may also be updated based on the changed weight.

한편 상술한 도 2에서 살펴본 바와 같이, 본 발명은 각 센서에서 수신된 신호 r1(t), r2i(t), 그리고 각 센서의 위치와 속도를 이용하여, 임의의 위치

Figure pat00037
에서의 TDOA 값 τi와 FDOA 값 νi에 근거하여 CAF를 구하고, 구해진 CAF로부터 추정된 위치에 대한 공분상 행렬로부터 신뢰도
Figure pat00038
%를 가지는 신뢰도 타원을 생성 및 생성된 신뢰도 타원의 넓이를 CAF의 가중치로 적용하여 표적의 위치를 추정한다. 따라서 본 발명은 센서의 위치를 추정하기 위해 TDOA 정보와 FDOA 정보를 추정하는 과정 없이 바로 CAF의 값을 이용하여 표적의 위치를 추정하면서도, 상기 신뢰도 타원의 넓이에 따른 가중치에 근거하여 보다 정확한 표적의 위치가 추정될 수 있도록 한다. Meanwhile, as described with reference to FIG. 2, the present invention uses signals received from each sensor r 1 (t), r 2i (t), and the position and speed of each sensor to set an arbitrary position.
Figure pat00037
The CAF is obtained based on the TDOA value τ i and the FDOA value ν i at, and the reliability from the covariate matrix for the estimated position from the obtained CAF
Figure pat00038
The position of the target is estimated by generating the confidence ellipse with% and applying the width of the generated confidence ellipse as the weight of the CAF. Therefore, the present invention estimates the position of the target using the value of CAF without estimating the TDOA information and the FDOA information to estimate the position of the sensor, but based on the weight according to the width of the confidence ellipse, the target is more accurate. Let the location be estimated.

한편 상술한 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 여러 가지 변형이 본 발명의 범위에서 벗어나지 않고 실시할 수 있다. 예를 들어 상술한 설명에서는 신호차 산출부가 TDOA 산출부와 FDOA 산출부를 구비하여, 상기 표적으로부터의 거리에 따라 서로 다른 시간 지연 및 도플러 주파수 차이를 상기 표적으로부터의 거리에 따른 신호의 차이로 산출하는 예를 들었으나, 표적과의 거리에 따라 발생하는 신호의 다른 차이가 있는 경우 이를 더 검출할 수도 있음은 물론이다. Meanwhile, in the above description of the present invention, specific embodiments have been described, but various modifications can be made without departing from the scope of the present invention. For example, in the above description, the signal difference calculator includes a TDOA calculator and an FDOA calculator to calculate different time delays and Doppler frequency differences according to distances from the target as differences in signals according to distances from the target. For example, although there are other differences in the signal generated according to the distance from the target, it can also be detected.

그러나 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석 되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.However, those skilled in the art to which the present invention pertains will be able to make various modifications and variations without departing from the essential characteristics of the present invention. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are not intended to limit the technical spirit of the present invention, but to explain, and the scope of the technical spirit of the present invention is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present invention should be interpreted by the following claims, and all technical spirits within the scope equivalent thereto should be interpreted as being included in the scope of the present invention.

1 : 표적 위치 추정 장치
100: 제어부 110 : 수신부
120 : 신호차 산출부
122 : TDOA 산출부 124 : FDOA 산출부
130 : 위치 추정부 140 : 위치 분산 산출부
150: 확률밀도함수 산출부 160 : 메모리1: Target position estimation device
100: control unit 110: receiving unit
120: signal difference calculation unit
122: TDOA calculation unit 124: FDOA calculation unit
130: position estimation unit 140: position dispersion calculation unit
150: probability density function calculation unit 160: memory

Claims (10)

표적으로부터 전파되는 신호를 수신하는 제1 센서 및 복수의 제2 센서를 포함하는 수신부;
상기 제1 센서에서 수신된 제1 신호와, 상기 복수의 제2 센서 각각에서 수신된 복수의 제2 신호에 대해, TDOA(Time Difference of Arrival) 값과 FDOA (Frequency Difference of Arrival) 값을 산출하는 신호차 산출부;
산출된 TDOA 값과 FDOA 값에 따라 CAF(cross ambiguity function)를 산출하며, 산출된 값에 따라 상기 표적의 위치를 추정하는 위치 추정부; 및,
상기 TDOA 값과 FDOA 값에 따라 상기 표적의 초기 위치를 추정하도록 상기 위치 추정부를 제어하고, 상기 표적의 초기 위치에 따른 위치 공분산 행렬을 산출하며, 상기 표적의 초기 위치에 따른 위치 공분산 행렬로부터 상기 표적의 초기 위치에 대한 확률밀도함수를 산출 및, 산출된 확률밀도함수로부터 신뢰도 타원을 생성하며, 상기 신뢰도 타원의 넓이를 가중치로 반영하여 상기 TDOA 값과 FDOA 값에 따른 상기 표적의 위치를 재추정하도록 상기 위치 추정부를 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 장치. A receiving unit including a first sensor to receive a signal propagated from a target and a plurality of second sensors;
Calculating a time difference of arrival (TDOA) value and a frequency difference of arrival (FDOA) value for a first signal received from the first sensor and a plurality of second signals received from each of the plurality of second sensors Signal difference calculation unit;
A position estimator for calculating a cross ambiguity function (CAF) according to the calculated TDOA value and FDOA value, and estimating the position of the target according to the calculated value; And,
The position estimator is controlled to estimate the initial position of the target according to the TDOA value and the FDOA value, a position covariance matrix according to the initial position of the target is calculated, and the target is calculated from a position covariance matrix according to the initial position of the target. Calculate the probability density function for the initial position of, generate a confidence ellipse from the calculated probability density function, and reflect the width of the confidence ellipse as a weight to re-estimate the position of the target according to the TDOA and FDOA values And a control unit for controlling the position estimation unit. 제1항에 있어서, 상기 위치 추정부는,
상기 TDOA 값과 FDOA 값에 근거하여 산출되는 상기 CAF의 값이 최대가 되는 위치를 산출하고, 산출된 위치를 상기 표적의 초기 위치로 추정하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 장치.According to claim 1, wherein the position estimation unit,
The position estimation apparatus, characterized in that for calculating the position where the value of the CAF calculated based on the TDOA value and the FDOA value is the maximum, and estimates the calculated position as the initial position of the target. 제1항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 TDOA 값과 FDOA 값에 근거하여 상기 TDOA 값과 FDOA 값에 대한 공분산 행렬 Cτν를 생성하며, 생성된 공분산 행렬 Cτν와, 상기 TDOA 값과 FDOA 값, 그리고 상기 표적의 초기 위치에 근거하여, 상기 위치 공분산 행렬을 산출하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 장치.According to claim 1, The control unit,
Based on the TDOA value and the FDOA value, a covariance matrix C τν for the TDOA value and the FDOA value is generated, and based on the generated covariance matrix C τν , the TDOA value, the FDOA value, and the initial position of the target, And a position estimating matrix. 제1항에 있어서, 상기 제어부는,
상기 확률밀도함수에 따른 신뢰도에 근거하여 상기 신뢰도 타원을 생성하며, 하기 수학식 12에 따른 가중치를 상기 위치 추정부의 CAF 계산에 적용하여 상기 표적의 위치를 재추정하도록 상기 위치 추정부를 제어하며,
[수학식 12]
Figure pat00039
= 신뢰도 타원의 넓이에 따른 가중치
여기서
Figure pat00040
는 상기 신뢰도 타원의 넓이이며, 상기 신뢰도 타원의 넓이는 하기 수학식 10에 따라 산출되는 것을 특징으로 하는 위치 추정 장치.
[수학식 10]
Figure pat00041

여기서 상기 ai는 상기 신뢰도 타원 장축의 길이의 1/2이며, 상기 bi는 상기 신뢰도 타원 단축의 길이의 1/2임.According to claim 1, The control unit,
The confidence ellipse is generated based on the reliability according to the probability density function, and the position estimation unit is controlled to re-estimate the position of the target by applying the weight according to the following equation (12) to the CAF calculation of the position estimation unit,
[Equation 12]
Figure pat00039
= Weight according to the width of the confidence ellipse
here
Figure pat00040
Is an area of the confidence ellipse, and the area of the confidence ellipse is calculated according to Equation 10 below.
[Equation 10]
Figure pat00041

Here, a i is 1/2 of the length of the long ellipse of the reliability ellipse, and b i is 1/2 of the length of the ellipse of the reliability ellipse. 제1항에 있어서, 상기 제어부는,
기 설정된 조건에 근거하여 상기 표적의 초기 위치를 갱신하고, 갱신된 상기 표적의 초기 위치에 근거하여 상기 위치 공분산 행렬 및 확률밀도함수를 다시 산출하여 상기 신뢰도 타원을 갱신하며,
상기 기 설정된 조건은,
추정된 상기 표적의 위치가 기 설정된 유효추정거리를 벗어난 경우 또는 기 설정된 갱신 주기가 경과하는 경우 중 적어도 하나임을 특징으로 하는 위치 추정 장치.According to claim 1, The control unit,
The initial position of the target is updated based on a preset condition, and the reliability ellipse is updated by recalculating the position covariance matrix and probability density function based on the updated initial position of the target,
The preset condition is,
Position estimation apparatus characterized in that at least one of the estimated position of the target is outside the preset effective estimation distance or when a preset update period has elapsed. 표적으로부터 전파되는 신호를 제1 센서 및 복수의 제2 센서가 수신하는 제1 단계;
상기 제1 센서에서 수신된 제1 신호와, 상기 복수의 제2 센서 각각에서 수신된 복수의 제2 신호에 대해, TDOA(Time Difference of Arrival) 값과 FDOA (Frequency Difference of Arrival) 값을 산출하는 제2 단계;
산출된 TDOA 값과 FDOA 값에 따라 CAF(cross ambiguity function)를 산출하며, 산출된 값에 따라 상기 표적의 위치를 추정하는 제3 단계;
상기 TDOA 값과 FDOA 값에 따라 상기 표적의 초기 위치를 추정하는 제4 단계;
상기 표적의 초기 위치에 따른 위치 공분산 행렬을 산출하는 제5 단계;
상기 표적의 초기 위치에 따른 위치 공분산 행렬로부터 상기 표적의 초기 위치에 대한 확률밀도함수를 산출 및, 산출된 확률밀도함수로부터 신뢰도 타원을 생성하는 제6 단계; 및,
상기 신뢰도 타원의 넓이에 따른 가중치를 반영하여 상기 TDOA 값과 FDOA 값에 따른 상기 표적의 위치를 재추정하는 제7 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 방법. A first step of receiving a signal propagated from a target by a first sensor and a plurality of second sensors;
Calculating a time difference of arrival (TDOA) value and a frequency difference of arrival (FDOA) value for a first signal received from the first sensor and a plurality of second signals received from each of the plurality of second sensors Second step;
A third step of calculating a cross ambiguity function (CAF) according to the calculated TDOA value and FDOA value, and estimating the position of the target according to the calculated value;
A fourth step of estimating the initial position of the target according to the TDOA value and the FDOA value;
A fifth step of calculating a position covariance matrix according to the initial position of the target;
A sixth step of calculating a probability density function for the initial position of the target from a position covariance matrix according to the initial position of the target and generating a confidence ellipse from the calculated probability density function; And,
And a seventh step of re-estimating the position of the target according to the TDOA value and the FDOA value by reflecting the weight according to the width of the reliability ellipse. 제6항에 있어서, 상기 제4 단계는,
상기 TDOA 값과 FDOA 값에 근거하여 산출되는 상기 CAF의 값이 최대가 되는 위치를 산출하고, 산출된 위치를 상기 표적의 초기 위치로 추정하는 단계임을 특징으로 하는 위치 추정 방법.The method of claim 6, wherein the fourth step,
And calculating a position at which the value of the CAF calculated based on the TDOA value and the FDOA value becomes the maximum, and estimating the calculated position as the initial position of the target. 제6항에 있어서, 상기 제5 단계는,
상기 TDOA 값과 FDOA 값에 근거하여 상기 TDOA 값과 FDOA 값에 대한 공분산 행렬 Cτν를 생성하는 제5-1 단계; 및,
상기 공분산 행렬 Cτν와, 상기 TDOA 값과 FDOA 값, 그리고 상기 표적의 초기 위치에 근거하여, 상기 위치 공분산 행렬을 산출하는 제5-2 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 추정 방법.The method of claim 6, wherein the fifth step,
Step 5-1 of generating a covariance matrix C τν for the TDOA and FDOA values based on the TDOA and FDOA values; And,
And a step 5-2 of calculating the position covariance matrix based on the covariance matrix C τν , the TDOA value, the FDOA value, and the initial position of the target. 제6항에 있어서, 상기 제7 단계는,
하기 수학식 12에 따른 가중치를 반영하여 CAF에 따른 값을 산출하며, 상기 가중치가 반영되어 산출된 CAF의 값이 최대가 되는 위치로 상기 표적의 위치를 재추정하는 단계이며,
[수학식 12]
신뢰도 타원의 넓이에 따른 가중치 =
Figure pat00042

여기서
Figure pat00043
는 상기 신뢰도 타원의 넓이이며, 상기 신뢰도 타원의 넓이는 하기 수학식 10에 따라 산출되는 것을 특징으로 하는 위치 추정 방법.
[수학식 10]
Figure pat00044

여기서 상기 ai는 상기 신뢰도 타원 장축의 길이의 1/2이며, 상기 bi는 상기 신뢰도 타원 단축의 길이의 1/2임.The method of claim 6, wherein the seventh step,
A step of calculating a value according to CAF by reflecting the weight according to Equation 12 below, and re-estimating the position of the target to a position where the calculated CAF value is maximized by reflecting the weight,
[Equation 12]
Weight according to the width of the confidence ellipse =
Figure pat00042

here
Figure pat00043
Is the area of the confidence ellipse, and the area of the confidence ellipse is calculated according to Equation 10 below.
[Equation 10]
Figure pat00044

Here, a i is 1/2 of the length of the long ellipse of the reliability ellipse, and b i is 1/2 of the length of the ellipse of the reliability ellipse. 제6항에 있어서,
기 설정된 조건에 근거하여 상기 표적의 초기 위치를 갱신하고, 갱신된 상기 표적의 초기 위치에 근거하여 상기 위치 공분산 행렬 및 확률밀도함수를 다시 산출하여 상기 신뢰도 타원을 갱신하는 제8 단계를 더 포함하며,
상기 기 설정된 조건은,
추정된 상기 표적의 위치가 기 설정된 유효추정거리를 벗어난 경우 또는 기 설정된 갱신 주기가 경과하는 경우 중 적어도 하나임을 특징으로 하는 위치 추정 방법.The method of claim 6,
An eighth step of updating the initial position of the target based on a preset condition and updating the reliability ellipse by recalculating the position covariance matrix and probability density function based on the updated initial position of the target, ,
The preset condition is,
A method for estimating a position, characterized in that the estimated position of the target is at least one of a case outside of a preset effective estimation distance or a preset update period.
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