지상파 측위와 같이 사용자와 센서간의 거리가 짧은 경우에는 GN (Gauss-Newton) 방법을 이용하여 구한 추정치가 발산하기도 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 TDOA (Time Difference of Arrival) 측정치에 대해서는 QCLS (Quadratic Correction Least Square) 방법이 개발되었으나 추정치의 오차가 다소 크다는 문제점을 보였다. 본 논문에서는 가중최소자승법을 도입하여 기존 QCLS 방법의 성능을 개선하는 방안을 제안하였다. 제안한 방법에서 사용하는 가중행렬이 미지변수인 사용자 위치의 함수이기 때문에 먼저 가중행렬의 추정치를 구한 후 이를 이용하여 사용자 위치 추정치를 구하는 단계별 추정 방식을 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법의 성능이 기존 QCLS 방법보다 항상 우수함을 보였으며, Gauss-Newton 방법이 수렴하는 경우 두 가지 방법이 대등한 성능을 보였다.
When the sensor geometry is poor, the user position estimate obtained by of GN (Gauss-Newton) method is often diverged in radio navigation. In other to avoid divergence problem QCLS (Quadratic Correction Least Square) method using TDOA (Time Difference of Arrival) measurements is introduced, but the estimation error is somewhat large. This paper presents the modified QCLS method using weighted least square. Since the weighting matrix is influenced by the unknown user position, two-step approach is employed in the proposed method. The weighting matrix is estimated in the first step using least square, and then find user position is obtained using weighted least square. Simulation results show that the performance of the proposed method is superior to the conventional QCLS all over the workspace.
