In this thesis, we present a low-complexity joint estimation algorithm of the direction of arrival (DOA) and time of arrival (TOA) for mobile location system, which is based on a multiple signal classification (MUSIC) algorithm. To reduce the computational overhead of conventional joint DOA/TOA estimation algorithms, the proposed approach employs two complexity reduction schemes: separation of the signal vector for individually extracting DOA/TOA and pseudo-spectrum computation with discrete Fourier transform (DFT). In addition, the loss of accuracy caused by the separation process is compensated by summing multiple pseudo-spectrums. Compared with the conventional two-dimensional (2-D) MUSIC algorithm, the proposed low-complexity algorithm not only substantially reduces the computational complexity but also provides better performance, especially in a low signal-to-noise ratio (SNR). The effectiveness of the proposed algorithm is verified by simulation results.
근래 위치기반서비스, 응급상황호출 등의 요구가 증가하면서 모바일 위치정보는 상당한 관심을 받고 있다. 최근 다양한 모바일 포지셔닝 방법들이 개발되었으며, 이들 중 몇몇은 적어도 3개의 기지국들을 필요로 하고 있다. 이러한 방식에는 EOTD (Enhanced Observed Time Difference), IPDL-OTDOA (Idle Period DownLink-Observed Time Difference Of Arrival) 그리고 AFLT (Advanced Forward Link Trilateration)가 있으며, 이들은 3GPP (Third Generation Partnership Project)와 3GPP2 표준으로 지정된 상황이다. 하지만 실제 셀 기반 환경에서는 몇몇 이웃하는 셀들에 있는 기지국들을 이용하는 것이 실현 불가능하다. 왜냐하면 네트워크 기반 기술에서는 파워 제어 그리고 모바일 기반 기술에서는 가청성 제한 문제가 있기 때문이다. 이에 따라 하나의 만을 이용하여 동시에 도착각과 도착시간을 추정하는 Hybrid 방법이 제안되었다. 예를 들어 이러한 Parameter 쌍들은 가장 인기 있는 Super-resolution 기법 중 하나인 이차원 MUSIC (MUltiple SIgnal Classification) 알고리즘에 의해 추출될 수 있다. 하지만 이차원 MUSIC의 높은 정확성에도 불구하고 도착각-도착시간 영역에서의 이차원 검색과 Correlation Matrix의 고차원 EVD (EigenValue Decomposition)로 인해 발생하는 복잡한 계산과정은 실제구현을 어렵게 만들고 있다.
이번 학위 논문은 모바일 위치추정 시스템에서 도착각과 도착시간을 동시에 추정하기 위한 저 복잡도 MUSIC 기반 알고리즘을 제안하고 있다. 특히, 기존 도착각/도착시간 동시 추정 알고리즘들의 계산 부담을 줄이기 위해 두 가지 복잡도 제거 방법들을 적용하고 있다. 첫 번째는 각 영역에서의 도착각/도착시간 추정과 작은 크기의 Correlation Matrix를 EVD 하기 위해 신호 벡터를 분리하고 있다. 두 번째는 Pseudo-spectrum 계산과정에서 검색 시간을 줄이기 위해 DFT (Discrete Fourier Transform)를 이용해서 Pseudo-spectrum을 계산하고 있다. 이와 함께 신호 벡터 분리 과정에서 발생된 정확도 손실을 보상하기 위해 여러 Spectrum들을 합해주고 있다. 이를 통해 찾기를 원하는 값들에서 Pseudo-spectrum은 좀 더 날카로운 최고점을 가지게 된다. 제안된 저 복잡도 알고리즘은 계산 복잡도와 Positioning 에러 성능 측면에서 기본 이차원 MUSIC 알고리즘과 비교되고 있다. 시뮬레이션 결과에서는 기존 방식과 비교해서 제안된 알고리즘이 낮은 SNR (Signal to Noise Ratio)에서도 좀 더 좋은 성능과 함께 줄어든 계산 복잡도를 가진다는 것을 증명하고 있다.
