용 휘 김 , 민 수 박 , 진 배 박 , 태 성 윤 
 The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers . 2015 . Mar , 64 ( 3 ) : 445 - 450 
 DOI : http : / / dx . doi . org / 10 . 5370 / KIEE . 2015 . 64 . 3 . 445 
 용 휘 김 
 진 배 박 
 태 성 윤 
 Dept . of Electrical and Electronic Engineering , Yonsei University , Seoul , Korea . 
 Dept . of Electrical Engineering , Changwon National University , Changwon , Korea . 
 Corresponding Author : Dept . of Electrical Engineering , Changwon National University , Changwon , Korea . E - mail : tsyoon @ changwon . ac . kr 
 3 . 위치 및 헤딩 각도 정보 를 이용 한 각속도 및 속도 추정 
 센서 기반 의 표적 위치 인식 기술 은 의료 , 군사 , 산업 , 민간 분야 등 현재 다양 한 분야 에 응용 되 고 있 으며 , GPS 위성 신호 를 수신 할 수 없 는 환경 에서 가능 한 기술 처리 방법 및 인프라 의 운용 기술 등 을 고려 하 여 Cell - ID 방식 , TOA ( Time of Arrival ) , TDOA ( Time Difference of Arrival ) 방식 , AOA ( Angle of Arrival ) 방식 , Fingerprint 방식 등 에 대하 여 많 은 관련 연구 가 진행 되 고 있 다 [ 1 - 5 ] . 특히 본 논문 에서 다루 는 TDOA 측정치 는 전파 탐지기 , 음파 탐지기 , 운항 시스템 , 센서 네트워크 등 많 은 분야 에 활용 되 고 있 다 . 무인기 ( UAV : Unmanned Aerial Vehicle ) 분야 에서 는 움직이 는 표적 의 고 정밀 위치 정보 뿐 아니 라 속도 정보 또한 중요 하 기 때문 에 , 이 를 위해 TDOA 측정치 와 FDOA ( Frequency Delay of Arrival ) 측정치 와 같 은 이차 ( quadratic ) 정보 를 같이 이용 하 는 방법 에 대하 여 활발 한 연구 가 진행 되 고 있 다 [ 6 - 9 ] . 수신기 들 의 속도 및 위치 를 모두 안다는 가정 하 에 Ho 는 [ 7 ] 에서 TDOA 및 FDOA 측정치 를 이용한 이동 표적 의 위치 정보 에 대해 기술 하 였으며 , 측정치 모델 의 비 선형 성 으로 인하 여 발생 하 는 수렴 문제 나 초기 치 선정 문제 를 해결 하 기 위해 2 단계 의 가중 최소 자승 기법 ( Weighted Least Squares : WLS ) 기법 을 개발 하 였 다 . 또한 Ho et al . 은 [ 10 ] 에서 수신 센서 들 에 위치 오 차 가 존재 할 경우 TDOA 및 FDOA 측정치 를 이용한 이동 표적 의 위치 추정 에 대하 여 연구 하 였으며 , Wei et al . 은 [ 11 ] 에서 이동 표적 의 위치 추정 에 대하 여 다 차원 의 스케일링 분석 을 하 였 다 . 
 그러나 FDOA 측정치 는 표적 ( target ) 에 부착 되 어 있 는 신호원 과 측정 센서 간 의 속도 차이 에 의한 도플러 효과 ( Doppler effect ) 를 이용 하 는 주파수 지연 측정치 로서 고속 표적 일 경우 에 적합 하 며 , 실내 환경 에서 다뤄 지 는 저속 이 동 표적 의 경우 FDOA 측정치 를 이용 하 기 어렵 다 . 따라서 본 논문 에서 는 FDOA 정보 를 사용 하 기 어려울 경우 에 TDOA 정보 만 을 이용 하 여 이동 표적 의 위치 및 속도 추정 방법 을 제시 한다 . 표적 에 2 개 의 신호 송신기 를 부착 하 여 얻 어 지 는 TDOA 측정치 를 이용 하 여 일반 적 인 최소 자승 기법 ( Nominal Least Squares : NoLS ) 기반 의 표적 중심 위치 및 헤딩 각도 를 추정 하 며 , 이 를 이용 하 여 각 속도 및 속도 정보 를 추가 적 으로 추정 한다 . 또한 NoLS 기법 만 을 이용 하 여 속도 추정 치 를 얻 을 경우 표적 의 헤딩 각도 및 각 속도 의 추정 치가 측정 방정식 의 측정 행렬 에 반영 되 어 있 기 때문 에 추정 오 차 가 발생 할 수 있 다 . 본 논문 에서 는 이 를 보상 하 기 위해 IV ( Instrumental Variable ) 기법 을 적용 한다 . IV 기법 은 측정 행렬 끼리 또는 측정 행렬 과 측정 잡음 간 상관 성 이 존재 할 경우 측정 행렬 을 다른 행렬 로 대체 하 여 상관 성 으로 인한 추정 오차 를 줄이 는 방법 이 다 [ 12 - 13 ] . 
 본 논문 의 2 절 은 논문 의 배경 이 되 는 이론 으로써 , 2 . 1 절 에서 는 TDOA 측정치 기반 의 위치 추정 방법 에 대하 여 , 2 . 2 절 에서 는 복수 위치 정보 를 이용한 이동 표적 의 위치 및 헤딩 각도 를 추정 하 는 알고리즘 에 대하 여 기술 한다 . 3 절 에서 는 추정 된 위치 및 헤딩 각도 정보 를 이용 하 여 각 속도 및 속도 를 추정 하 는 알고리즘 을 제안 하 며 , 4 절 에서 는 제안 한 알고리즘 의 성능 검증 을 위하 여 모의실험 결과 를 기술 한다 . 모의실험 결과 에 는 제안 한 알고리즘 을 이용 한 위치 , 헤딩 각도 , 각 속도 추정 결과 와 , 속도 추정 에 대하 여 TDOA 및 FDOA 측정치 를 함께 사용 한 WLS 기법 과 제안 한 알고리즘 의 성능 분석 비교 가 포함 되 어 있 다 . 마지막 으로 5 절 에서 는 본 논문 의 결론 을 맺 는다 . 
 - 2 . 1 TDOA 기반 위치 추정 
 표적 에 위치 정보 를 얻 기 위해 표적 에 송신기 를 부착 하 고 m 개 의 센서 노드 로 구성 된 2 차원 평면 센서 네트워크 를 이용 한다고 가정 하 자 . TDOA 측정치 는 송신기 에서 보낸 신호 가 기준 이 되 는 수신 센서 와 다른 수신 센서 에 도달 하 는 시간 차이 ( τ n - τ 1 ) 로 정의 되 며 , 송신기 A 의 신호 로부터 기준 수신 센서 및 n 번 째 수신 센서 로 얻 어 진 TDOA 측정 치 
 는 신호 의 전파 속도 c 에 의해 다음 과 같 은 관계 를 갖 는다 . 
 여기 서 τ 1 은 기준 수신 센서 가 신호 를 수신 한 시간 이 며 , τ n 은 나머지 m − 1 개 의 수신 센서 중 n 번 째 수신 센서 가 신호 를 수신 한 시간 을 의미 한다 . 
 또한 송신기 A , 기준 센서 , n 번 째 센서 의 위치 를 각각 ( xA , yA ) , ( x 1 , y 1 ) , ( xn , yn ) 라고 나타내 었 을 때 , 다음 과 같 은 관계 를 갖 는다 . 
 여기 서 dA , d 1 , dn 은 각각 원점 으로부터 송신기 A , 기준 센서 , n 번 째 센서 까지 의 거리 를 의미 하 며 TDOA 의 측정 잡음 n n 1 은 영 평균 백색 잡음 으로 가정 한다 . 
 TDOA 측정치 로부터 이동 표적 의 위치 를 얻 기 위하 여 , 식 ( 2 ) 와 같 은 비 선형 모델 을 테일러 급수 ( Taylor series ) 전개 의 선형화 를 통해 최소 자승 기법 으로 반복 적 으로 최 적해 를 구하 는 방법 이 있 다 . 그러나 이 방법 은 초기 값 의 선택 에 따라 추정 결과 가 지역 최 소점 ( local minima ) 으로 수렴 하 는 등 추정 결과 의 안정 성 을 보장 할 수 없 으며 최적 의 추정 치 를 위해서 반복 적 인 계산 을 이용 해야 하 는 단점 을 가지 고 있 다 . 본 논문 에서 는 추정 결과 가 초기 값 선택 에 덜 민감 하 며 추정 결과 의 안정 성 을 높이 기 위하 여 비 선형 방정식 의 양변 을 제곱 하 고 d 1 t 를 매개변수 로 하 여 얻 을 수 있 는 의사 선형 모델 을 사용 한다 . 
 이렇게 구성 한 의사 선형 모델 을 기반 으로 최소 자승 기법 을 이용 하 여 다음 과 같이 송신기 A 위치 의 최 적해 를 얻 을 수 있 다 . 
 - 2 . 2 복수 위치 정보 를 이용 한 헤딩 각도 추정 
 일반 적 으로 표적 의 위치 를 얻 기 위해 표적 에 1 개 의 송신기 를 부착 하 는데 , 그림 1 과 같이 표적 에 2 개 의 송신기 를 부착 하 여 복수 위치 정보 를 얻 으면 표적 의 중심 위치 뿐 아니 라 헤딩 각도 정보 를 함께 추정 하 는 것 이 가능 하 다 . 
 송신기 위치 및 표적 의 중심 좌표 와 헤딩 각도 Fig . 1 Transmitter positions on the target and center position and heading angle of the target 
 2 . 1 절 에서 언급 한 바 와 같이 , 식 ( 4 ) 를 통해 얻 을 수 있 는 송신기 들 의 위치 들 을 식 ( 5 ) 에 대입 하 면 표적 의 중심 좌표 
 및 헤딩 각도 
 를 얻 을 수 있 다 . 정지 표적 의 경우 식 ( 3 ) 의 측정 오차 vA 및 vB 의 편향성 이 매우 작 고 영 평균 백색 잡음 이 라고 가정 하 면 일정 시간 동안 얻 은 측정치 를 누적 시켜 추정 결과 가 참값 에 수렴 하 도록 하 는 것 이 가능 하 다 . 그러나 이동 표적 의 경우 에 는 위치 가 계속 변하 기 때문 에 매 스텝 에서 얻 어 진 측정치 만 사용 할 수 있 으며 , 따라서 위 와 같 은 최소 자승 기법 으로 얻 어 진 표적 의 위치 와 헤딩 각도 추정 치 는 측정치 의 신호 대 잡음 비 ( SNR ) 에 민감 하 며 그 에 따른 추정 오 차 가 포함 된다 . 
 이동 표적 의 속도 정보 를 얻 기 위해 TDOA 측정치 뿐 아니 라 FDOA 측정치 를 추가 로 이용 하 는 방법 이 있 다 . 하지만 실내 환경 에서 저 속 으로 움직이 는 표적 에 대하 여 FDOA 측정치 를 얻 기 어렵 다 . 이번 절 에서 는 추가 적 인 FDOA 측정치 를 사용 하 지 않 고 TDOA 측정치 만 으로 얻 은 위치 및 헤딩 각도 정보 를 이용한 이동 표적 의 각속도 및 속도 추정 알고리즘 을 소개 한다 . 
 각 수신기 들 로부터 샘플링 시간 Δ t 마다 TDOA 측정치 를 얻 고 , 이동 표적 이 일정 한 헤딩 각도 로 이동 한다고 가정 하 면 , k 스텝 의 각속도 wk 는 
 에 의해 다음 과 같이 최소 자승 기법 으로 얻 을 수 있 다 . 
 여기 서 위 첨자 k 는 누적 된 데이터 의 개수 를 의미 하 며 측정치 
 는 2 . 2 절 에서 얻 을 수 있 는 헤딩 각도 추정 치 들 로 구성 가능 하 다 . 또한 측정 행렬 
 는 샘플링 시간 으로 구성 된다 . 
 다음 으로 이동 표적 이 v 의 속도 로 이동 한다고 가정 하 고 k 스텝 에서 이동 표적 의 위치 를 pk 라고 할 때 , 이동 표적 의 위치 및 속도 는 다음 과 같 은 관계 를 만족 한다 [ 12 ] . 
 이동 표적 의 속도 v 에 대해 값 은 알 지 못하 지만 상수 라면 , 위 의 식 ( 8 ) 을 이용 하 여 이동 표적 의 속도 를 추정 할 수 있 다 . 이 때 , 이동 표적 의 위치 , 헤딩 각도 , 각 속도 의 정보 는 앞서 최소 자승 기법 기반 으로 얻 은 추정 치 들 을 사용 한다 . 
 여기 서 측정 행렬 
 는 각 속도 wk 에 따라 다음 과 같이 두 경우 로 나뉘 어 이동 표적 의 헤딩 각도 및 각 속도 의 추정 치 들 과 샘플링 시간 으로 구성 되 며 , 본 논문 에서 는 각 속도 가 0 이 아닌 경우 를 다루 고 있 다 . 또한 측정 치 
 는 이동 표적 의 위치 추정 치 를 이용 하 여 다음 과 같이 구성 된다 . 
 식 ( 9 ) 와 같이 NoLS 기법 으로 표적 의 속도 를 추정 할 경우 , 측정 행렬 
 을 구성 하 고 있 는 표적 의 헤딩 각도 및 각 속도 추정 치 의 불 확실 성 에 따른 추정 오 차 가 발생 하 며 , 이 를 보상 하 기 위해 IV 기법 을 적용 한다 . IV 기법 은 측정 행렬 끼리 또는 측정 행렬 과 측정 잡음 간 상관 성 이 존재 할 경우 측정 행렬 을 다른 행렬 로 대체 하 여 상관 성 으로 인한 추정 오차 를 발생 되 지 않 게 하 는 기법 이 다 [ 13 - 14 ] . 
 는 이동표 적 의 속도 추정 치 의 추정 오차 를 줄여 주 기 위한 IV 행렬 로서 , 다음 과 같이 일반 적 으로 
 로 구성 되 며 O 2 × 1 는 2 × 1 영행렬 을 의미 한다 . 
 본 논문 에서 는 제안 한 이동 표적 의 속도 정보 추정 알고리즘 을 검증 하 기 위하 여 TDOA 측정치 를 얻 을 수 있 는 센서 네트워크 를 설정 하 였 다 . TDOA 측정치 는 그림 1 에 나타낸 바 와 같이 이동 표적 에 부착 한 2 개 의 송신기 로부터 나온 신호 가 기준 수신 센서 노드 에 도달 하 는 시간 과 다른 센서 노드 에 도달 하 는 시간 차이 를 이용 하 여 얻 어 지 며 , 전체 센서 네트워크 는 2 차원 평면 의 총 6 개 의 수신 센서 노드 들 로 구성 된다 . 그림 2 의 좌표 상 에 나타낸 바 와 같이 기준 센서 노드 를 ( 0 , 0 ) 에 , 나머지 센서 노드 들 은 ( 1450 , 0 ) , ( 1450 , 2900 ) , ( 0 , 2900 ) , (− 1450 , 2900 ) , (− 1450 , 0 ) [ mm ] 에 위치 시켰 다 . 또한 이동 표적 을 초기 위치 ( − 800 , 1000 ) [ mm ] 에서 초기 헤딩 각도 0 ° 으로 일정 한 속도 30 [ mm / sec ] 와 각속도 1 [ deg / sec ] 로 총 50 스텝 동안 움직이 게 설정 하 였으며 , 1000 번 의 반복 실험 을 통해 얻 은 데이터 들 의 평균값 으로 제안 한 알고리즘 의 성능 을 분석 하 였 다 . 이 때 TDOA 측정치 는 샘플링 시간 1 [ sec ] 마다 얻 어 지 도록 설정 하 였 고 , TDOA 측정 잡음 공분산 은 총 세 가지 ( 10 1 , 10 1 . 5 , 10 2 [ mm ²]) 로 FDOA 측정 잡음 공분산 은 10 − 1 로 설정 하 였 다 . 
 센서 네트워크 및 이동 표적 의 경로 Fig . 2 Sensor network and moving target trajectory 
 그림 3 과 그림 4 는 NoLS 기법 기반 으로 표적 에 부착 된 2 개 의 송신기 의 위치 추정 치 
 로부터 얻 은 이동 표적 의 매 스텝 중심 위치 및 헤딩 각도 추정 치 의 평균 제곱근 오 차 를 나타낸 그림 이 며 , TDOA 측정 잡음 공분산 에 따라 각각 세 가지 결과 를 보여준다 . TDOA 측정 잡음 공분산 이 작 을수록 , 센서 네트워크 의 중심 에 가까울수록 더 좋 은 성능 을 보임 을 알 수 있 다 . 
 TDOA 측정 잡음 공분산 에 따른 이동 표적 위치 추정 치 의 평균 제곱근 오차 Fig . 3 RMSE for position of target according to the TDOA measurement noise variance 
 TDOA 측정 잡음 공분산 에 따른 이동 표적 헤딩 각도 추정 치 의 평균 제곱근 오차 Fig . 4 RMSE for heading of target according to the TDOA measurement noise variance 
 그림 5 는 세 가지 TDOA 측정 잡음 공분산 에 따른 NoLS 기법 기반 의 이동 표적 매 스텝 각속도 추정 치 의 평균 제곱근 오 차 를 나타낸 결과 이 다 . 각 속도 추정 역시 TDOA 측정 잡음 공분산 이 작 을수록 추정 성능 이 좋 은 것 을 확인 할 수 있 으며 , 스텝 이 진행 됨 에 따라 추정 오 차 가 줄어드 는 것 은 각 속도 추정 시 앞서 얻 은 위치 및 헤딩 각도 정보 를 누적 시켜 이용 하 기 때문 이 다 . 
 TDOA 측정 잡음 공분산 에 따른 이동 표적 각속도 추정 치 의 평균 제곱근 오차 Fig . 5 RMSE for angular velocity of target according to the TDOA measurement noise variance 
 그림 6 , 그림 7 , 그림 8 은 세 가지 TDOA 측정 잡음 공분산 에 따른 IV , NoLS , WLS 기법 기반 속도 추정 치 의 평균 제곱근 오 차 결과 이 다 . 식 ( 10 ) 을 이용 하 여 얻 은 IV 기법 기반 의 속도 추정 치 와 식 ( 9 ) 를 이용 하 여 얻 은 NoLS 기법 기반 의 속도 추정 치 는 TDOA 측정치 만 을 이용 하 여 얻 었 으며 , WLS 기법 기반 의 속도 추정 치 는 TDOA 측정치 뿐 만 아니 라 FDOA 측정치 도 같이 사용 하 여 얻 은 결과 이 다 . NoLS 기법 및 IV 기법 으로 얻 은 속도 추정 치 들 모두 스텝 이 진행 됨 에 따라 추정 오 차 가 줄어드 는 것 을 알 수 있 으며 , IV 기법 으로 인하 여 NoLS 기법 에서 발생 할 수 있 는 추정 오 차 가 줄어들 었 음 을 확인 할 수 있 다 . 또한 TDOA 측정치 만 을 이용 한 IV 기법 기반 의 속도 추정 에서 측정치 들 이 어느 정도 누적 되 는 약 15 ∼ 20 스텝 정도 부터 는 TDOA 및 FDOA 측정치 를 모두 이용 한 WLS 기법 기반 의 속도 추정 치 만큼 충분히 신뢰 할 수 있 음 을 보여준다 . 
 본 논문 에서 는 저 속 으로 움직이 는 표적 에 대하 여 FDOA 측정치 를 비롯 한 다른 측정치 는 이용 하 지 않 고 TDOA 측정치 만 을 이용 하 여 이동 표적 의 위치 와 헤딩 각도 뿐 만 아니 라 , 각 속도 및 속도 까지 추정 하 는 알고리즘 을 제안 하 였 다 . NoLS 기법 으로 이동 표적 에 부착 한 2 개 송신기 의 위치 정보 를 얻 고 , 이 를 이용 하 여 표적 의 중심 위치 와 헤딩 각도 를 추정 하 였 다 . 또한 이동 표적 의 각속도 및 속도 가 일정 하 다는 가정 하 에 , 추정 된 표적 의 위치 및 헤딩 각도 를 측정치 로 이용 하 여 이동 표적 의 각속도 및 속도 정보 를 추가 적 으로 추정 하 였 다 . 이동 표적 의 속도 를 추정 하 는 과정 에서 NoLS 기법 을 사용 하 면 , 오 차 성분 을 갖 고 있 는 성분 들 로 구성 된 측정 행렬 때문 에 이러 한 불 확실 성 에 따른 추정 오 차 가 발생 하 며 이 를 보상 하 기 위하 여 IV 기법 을 적용 하 였 다 . 측정 행렬 끼리 또는 측정 행렬 과 측정 잡음 간 상관 성 으로 인한 추정 오차 를 줄이 기 위해 IV 행렬 을 구성 하 여 적용 하 였 고 , 모 의 실험 을 통하 여 NoLS 기법 기반 추정 치 들 의 추정 오 차 가 보상 되 는 것 을 확인 하 였 다 . 특히 그림 6 , 그림 7 , 그림 8 에서 세 가지 TDOA 측정 오차 에 대하 여 측정 행렬 의 불 확실 성 에 따른 NoLS 기법 기반 의 속도 추정 치 의 추정 오차 를 IV 기법 을 통하 여 보상 한 것 을 확인 하 였으며 , NoLS 기법 , IV 기법 , WLS 기법 기반 속도 추정 치 의 평균 제곱근 오 차 결과 를 통해 해당 알고리즘 의 신뢰 성 을 보였 다 . 따라서 본 논문 에서 제안 한 알고리즘 은 FDOA 측정치 를 비롯 하 여 다른 측정치 를 이용 하 기 어려운 환경 에서 단일 TDOA 측정치 기반 의 시스템 으로써 , 이동 표적 의 위치 및 속도 를 추정 하 는데 적합 하 며 다양 한 응용 분야 에 활용 될 것 으로 기대 한다 . 
 이 논문 은 2013 년 도 정부 ( 교육 과 학기 술부 ) 의 재원 으로 한국연구재단 의 지원 을 받 아 수행 된 기초 연구 사업 임 ( NRF - 2013 R 1 A 1 A 4 A 01013607 ) 
 김 용 휘 ( Yong Hwi Kim ) 
 1987 년 5 월 16 일 생 . 2010 년 연세대 학교 공과 대학 전기 전자 공학 과 졸업 . 2010 년 ∼ 현재 동 대학원 전기 전자 공학 과 석박 통합 과정 
 E - mail : yonghwikim @ yonsei . ac . kr 
 박 민 수 ( Min Soo Park ) 
 1988 년 10 월 4 일 생 . 2013 년 창원 대학교 메 카트 로 닉스 공과 대학 전기 공학 과 졸업 . 2013 년 ∼ 현재 동 대학원 전기 공학 과 석사 과정 
 Tel : + 82 - 10 - 5673 - 4143 
 E - mail : mspark 1 @ changwon . ac . kr 
 Trevisani E . , Vitaletti A . 2004 “ Cell - ID location technique , limits and benefits : an experimental study , ” IEEE Workshop on Mobile Computing Systems and Applications 51 - 60 
 Guvenc I . , Chong C . C . 2009 “ A survey on TOA based wireless ocalization and NLOS mitigation techniques , ” IEEE Commun . Surveys Tuts . 11 ( 3 ) 107 - 124 DOI : 10 . 1109 / SURV . 2009 . 090308 
 Smith J . O . , Abel J . S . 1987 “ The spherical interpolation method of source localization , ” IEEE Journal of Oceanic Engineering 12 ( 1 ) 246 - 252 DOI : 10 . 1109 / JOE . 1987 . 1145217 
 Peng R . , Sichitiu M . L . 2006 “ Angle of arrival localization for wireless sensor networks , ” Proc . IEEE Comm . Soc . Conf . Sensor and Ad Hoc Comm . and Networks ( SECON ) 1 374 - 382 
 Yang Z . , Wu C . , Liu Y . 2012 “ Locating in fingerprint space : wireless indoor localization with little human intervention , ” Proc . of the 18 th annual international Conf . on Mobile computing and networking 269 - 280 
 Chan Y . T . , Ho K . C . 1994 “ A simple and efficient estimator for hyperbolic location , ” IEEE Trans . on Signal Processing 42 ( 8 ) 1905 - 1915 DOI : 10 . 1109 / 78 . 301830 
 Ho K . C . 2004 “ An accurate algebraic solution for moving source location using TDOA and FDOA measurements , ” IEEE Trans . on Signal Processing 52 ( 9 ) 2453 - 2463 DOI : 10 . 1109 / TSP . 2004 . 831921 
 Fowler M . L . , Hu X . 2008 “ Signal models for TDOA / FDOA estimation , ” IEEE Trans . on Aerospace and Electronic Systems 44 ( 4 ) 1543 - 1550 DOI : 10 . 1109 / TAES . 2008 . 4667729 
 Kim D . G . , Kim Y . H . , Han J . W . , Song K . H . , Kim H . N . 2014 “ Analysis on the Contribution of FDOA Measurement Accuracy to the Performance of Combined TDOA / FDOA Localization Systems , ” Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers 51 ( 5 ) 990 - 998 
 Ho K . C . , Lu X . , Kovavisaruch L . 2007 “ Source localization using TDOA and FDOA measurements in the presence of receiver location errors : Analysis and solution , ” IEEE Trans . Signal Process 55 ( 2 ) 684 - 696 DOI : 10 . 1109 / TSP . 2006 . 885744 
 Wei H . W . , Peng R . , Wan Q . , Chen Z . X . , Ye S . F . 2010 “ Multidimensional scaling analysis for passive moving target localization with TDOA and FDOA measurements , ” IEEE Trans . Signal Process 58 1677 - 1688 DOI : 10 . 1109 / TSP . 2009 . 2037666 
 Thrun S . , Burgard W . , Fos D . 2005 Probabilistic robotics MIT Press Cambridge , MA , USA 
 Dogancay K . 2006 “ Bias compensation for the bearings - only pseudolinear target track estimator , ” IEEE Trans . Signal Process 54 ( 1 ) 59 - 68 DOI : 10 . 1109 / TSP . 2005 . 861088 
 Kim Y . H . , Choi K . H . , Yoon T . S . , Park J . B . 2013 “ Target localization using instrumental variable method in sensor network , ” IEICE Trans . Commun . E 96 - B ( 5 ) 1202 - 1210 DOI : 10 . 1587 / transcom . E 96 . B . 1202 
 Citing ' TDOA Based Moving Target Velocity Estimation in Sensor Network ' 
 AU - 박 , 진 배 
 AU - 윤 , 태 성 
 TI - TDOA Based Moving Target Velocity Estimation in Sensor Network 
 UR - http : / / dx . doi . org / 10 . 5370 / KIEE . 2015 . 64 . 3 . 445 
 김 , 용 . 휘 . , 박 , 민 . 수 . , 박 , 진 . 배 . , & 윤 , 태 . 성 . ( 2015 ) . TDOA Based Moving Target Velocity Estimation in Sensor Network . The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers , 64 ( 3 ) The Korean Institute of Electrical Engineers . doi : 10 . 5370 / KIEE . 2015 . 64 . 3 . 445 
 김 , 용 휘 , 박 , 민수 , 박 , 진배 , & 윤 , 태성 2015 , TDOA Based Moving Target Velocity Estimation in Sensor Network , The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers , vol . 3 , no . 3 , Retrieved from http : / / dx . doi . org / 10 . 5370 / KIEE . 2015 . 64 . 3 . 445 
 [ 1 ] 용 휘 김 , 민수 박 , 진배 박 , and 태성 윤 , “ TDOA Based Moving Target Velocity Estimation in Sensor Network ” , The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers , vol . 3 , no . 3 , Mar 2015 . 
 김 , 용 휘 박 , 민 수 박 , 진 배 et al . “ TDOA Based Moving Target Velocity Estimation in Sensor Network ” The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers , 3 . 3 2015 : 
 김 , 용 휘 , 박 , 민 수 , 박 , 진 배 , and 윤 , 태 성 , “ TDOA Based Moving Target Velocity Estimation in Sensor Network . ” The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers 3 no . 3 ( ) Mar , 2015 ) : http : / / dx . doi . org / 10 . 5370 / KIEE . 2015 . 64 . 3 . 445