Passive Emitter Position Estimation Algorithm Using Time Difference of Arrival of Five Sites

Author(s):  
Gong Xiang-yi ◽  
Yang Guang-ping
Sensors ◽  
2019 ◽  
Vol 19 (13) ◽  
pp. 3024 ◽  
Author(s):  
Álvarez ◽  
Díez-González ◽  
Alonso ◽  
Fernández-Robles ◽  
Castejón-Limas ◽  
...  

The accuracy requirements for sensor network positioning have grown over the last few years due to the high precision demanded in activities related with vehicles and robots. Such systems involve a wide range of specifications which must be met through positioning devices based on time measurement. These systems have been traditionally designed with the synchronization of their sensors in order to compute the position estimation. However, this synchronization introduces an error in the time determination which can be avoided through the centralization of the measurements in a single clock in a coordinate sensor. This can be found in typical architectures such as Asynchronous Time Difference of Arrival (A-TDOA) and Difference-Time Difference of Arrival (D-TDOA) systems. In this paper, a study of the suitability of these new systems based on a Cramér-Rao Lower Bound (CRLB) evaluation was performed for the first time under different 3D real environments for multiple sensor locations. The analysis was carried out through a new heteroscedastic noise variance modelling with a distance-dependent Log-normal path loss propagation model. Results showed that A-TDOA provided less uncertainty in the root mean square error (RMSE) in the positioning, while D-TDOA reduced the standard deviation and increased stability all over the domain.


Author(s):  
Chandler J. Panetta ◽  
Osama N. Ennasr ◽  
Xiaobo Tan

Abstract The problem of localizing a moving target arises in various forms in wireless sensor networks. Deploying multiple sensing receivers and using the time-difference-of-arrival (TDOA) of the target’s emitted signal is widely considered an effective localization technique. Traditionally, TDOA-based algorithms adopt a centralized approach where all measurements are sent to a predefined reference node for position estimation. More recently, distributed TDOA-based localization algorithms have been shown to improve the robustness of these estimates. For target models governed by highly stochastic processes, the method of nonlinear filtering and state estimation must be carefully considered. In this work, a distributed TDOA-based particle filter algorithm is proposed for localizing a moving target modeled by a discrete-time correlated random walk (DCRW). We present a method for using data collected by the particle filter to estimate the unknown probability distributions of the target’s movement model, and then apply the distribution estimates to recursively update the particle filter’s propagation model. The performance of the distributed approach is evaluated through numerical simulation, and we show the benefit of using a particle filter with online model learning by comparing it with the non-adaptive approach.


Author(s):  
Andrey Dudnik

Актуальність теми дослідження. Нині безпровідні сенсорні мережі є важливим інструментом для дослідження фізичного світу. Їхня важливість пов’язана з новими можливостями використання, завдяки таким характеристикам, як відсутність необхідності в кабельній інфраструктурі, мініатюрних вузлах, низькому енергоспоживанні, вбудованому радіоінтерфейсі, досить високій потужності передачі, відносно низькій вартості. Тому існує проблема створення нових засобів, що покращили б ефективність їх використання, що б дало змогу розширити сфери застосування. Постановка проблеми. У процесі розроблення таких систем розробникам доводиться вирішувати суперечність між зниження точності вимірювання відстані, зі зростанням дальності розташування об’єктів, обмеженою потужністю передавачів і дорогою вартістю спеціальних вузлів, що отримують точні координати із супутника. Наявність цих обмежень підвищує імовірність похибок при локалізації об’єктів у безпровідних сенсорних мережах. Аналіз останніх досліджень і публікацій. Були розглянуті останні публікації у відкритому доступі, включаючи існуючі алгоритми вимірювання відстані та задачі енергоефективності передавачів. Виділення недосліджених раніше частин загальної проблеми. Підвищення точності вимірювання відстані заобів, що використовують існуючі алгоритми вимірювання відстані. Постановка завдання. Удосконалення методу вимірювання відстані пристроями безпровідних сенсорних мереж, шляхом застосування мікропроцесорних фазометрів. Виклад основного матеріалу. Локалізація об’єктів відбувається за допомогою методу TDOA (Time Difference of Arrival). Дані, що були одержані після використання цього методу, надсилаються до мікропроцесорного фазометра, який визначає період між фазами радіо- та ультразвукового сигналу, що є пропорційною величиною до відстані між об’єктами. Висновки відповідно до статті. Запропонований метод дозволяє покращити точність процесу локалізації об’єктів у безпровідних сенсорних мережах.


2020 ◽  
pp. 1-13
Author(s):  
Yuanyuan Gao ◽  
Yu Hua ◽  
Yu Xiang ◽  
Changjiang Huang ◽  
Shanhe Wang ◽  
...  

Abstract The positioning technique employing the ubiquitous signals of opportunity of non-cooperative satellites does not send special navigation signals, instead it passively receives satellite signals as noise, presenting advantages of concealment and difficulty for potential attackers. Thus, this study investigates the ranging principle and model using non-cooperative communication satellites and a time difference estimation algorithm. The technology of time difference measurement under non-cooperative observation mode was determined and simulated. A test platform for time difference measurement was built to receive the signal from an unknown geostationary Earth orbit communication satellite and verify the ranging feasibility and performance. The ranging accuracy was found to be smaller than 6 m, as demonstrated by experimental data, which shows the viability of the proposed positioning technique for ranging technology.


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document