Design of Covariance Matrix for Enhanced Kalman Filter

본 논문에서는 Time of Arrival (ToA) 기반 방법을 이용하여 칼만 필터의 프로세스 잡음 공분산을 가중치 및 상수화하는 방식을 통해 사용자 위치 추정 방법을 제안한다. 기존 칼만 필터 알고리즘과 달리, 제안한 방법은 프로세스 잡음 공분산을 실용적이고 효율적인 방식으로 설계하여 낮은 복잡도로 위치 추정 정확도를 향상하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 환경에 맞는 스케일링 값을 도입하여 프로세스 잡음 공분산을 사전에 반영하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해 잡음 분산에 따른 평균 위치 오차와 누적 분포 함수를 성능 분석 지표로 활용하였다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법은 기존 칼만 필터의 평균 위치 추정 정확도를 개선하였으며, 기존 ToA 기법 및 칼만 필터 기반 ToA 기법보다 우수한 성능을 보였다.