Emitter geolocation estimation using power difference of arrival

80 Pages·2011·2.21 MB·English

by  Dana Rakus

Emitter geolocation estimation
using power difference of arrival
An algorithm comparison for
non-cooperative emitters
B.R. Jackson, S. Wang and R. Inkol

Defence R&D Canada – Ottawa

Technical Report
DRDC Ottawa TR 2011-040
May 2011

Emitter geolocation estimation using
power difference of arrival
An algorithm comparison for non-cooperative emitters
B.R. Jackson
Defence R&D Canada – Ottawa
S. Wang
Defence R&D Canada – Ottawa
R. Inkol
Defence R&D Canada – Ottawa
Defence R&D Canada – Ottawa
Technical Report
DRDC Ottawa TR 2011-040
May 2011
PrincipalAuthor
OriginalsignedbyB.R.Jackson
B.R.Jackson
Approvedby
OriginalsignedbyM.W.Katsube
M.W.Katsube
Head/CNEWSection
Approvedforreleaseby
OriginalsignedbyC.McMillan
C.McMillan
Head/DocumentReviewPanel
(cid:2)c HerMajestytheQueeninRightofCanadaasrepresentedbytheMinisterofNational
Defence,2011
(cid:2)c SaMajeste´ laReine(endroitduCanada),tellequerepre´sente´eparleministredela
De´fensenationale,2011
Abstract
The performance of several power difference of arrival (PDOA), also known as received
signal strength difference (RSSD), emitter geolocation algorithms, is explored. First, a
general discussion of radio frequency emitter geolocation techniques is presented. After-
wards, the motivation for employing PDOA geolocation techniques is discussed, followed
byareviewofseveralpathlossmodelsandadescriptionofalgorithmsforobtaininggeolo-
cation solutions from PDOA measurement data: Non-Linear Least Squares, the Discrete
Probability Density method, Maximum Likelihood, the Intersection Density method, and
three Least Squares techniques. Both simulated and measured data are used to compare
the geolocation estimation accuracy and computational complexity of these algorithms. A
MATLAB–Google Earth testbed was developed to aid in the visualization and interpre-
tation of the results of the experimentation. Finally, conclusions and recommendations
regarding the selection of the most appropriate PDOA algorithms for a given application
aregiven.
Re´sume´
Le pre´sent document traite des performances de plusieurs algorithmes de ge´olocalisation
d’e´metteurs pour la diffe´rence de puissance incidente (PDOA), aussi appele´e diffe´rence
d’intensite´ dusignalrec¸u(RSSD).Nouspre´sentonsd’aborduneanalysege´ne´raledestech-
niques de ge´olocalisation d’e´metteurs radiofre´quences (RF). Nous examinons ensuite les
raisons qui motivent l’utilisation de techniques de ge´olocalisation PDOA, puis plusieurs
mode`les d’affaiblissement sur le trajet, ainsi qu’une description des algorithmes qui per-
mettent d’obtenir des solutions de ge´olocalisation a` partir des re´sultats des mesures de la
PDOA : me´thode des moindres carre´s non line´aire, me´thode de la densite´ de probabilite´
discre`te, me´thode du maximum de vraisemblance, me´thode de la densite´ d’intersection et
trois me´thodes des moindres carre´s. De plus, nous utilisons des donne´es simule´es et des
donne´es mesure´es pour comparer la pre´cision des estimations de position ge´ographique et
la complexite´ des calculs de ces algorithmes. Un banc d’essai MATLAB–Google Earth a
en outre e´te´ de´veloppe´ pour aider a` visualiser et a` interpre´ter les re´sultats de l’expe´rience.
Finalement, nous pre´sentons des conclusions et des recommandations sur la se´lection des
meilleursalgorithmesPDOApouruneapplicationdonne´e.
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Thispageintentionallyleftblank.
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Executive summary
Emitter geolocation estimation using
power difference of arrival: An algorithm comparison
for non-cooperative emitters
B.R. Jackson, S. Wang, R. Inkol; DRDC Ottawa TR 2011-040; Defence R&D
Canada – Ottawa; May 2011.
Background: Modernmilitaryoperationsdependonthetimelyacquisitionofintelligence
information by electro-optic, infra-red, and radio-frequency (RF) sensors. Specialized RF
sensors have long been used to geolocate radio frequency transmitters used by opposing
forces. However, these systems require a substantial investment in expensive equipment
and highly trained personnel. Consequently, concepts for exploiting technical advances
to network relatively low-cost autonomous RF sensors for geolocating radio frequency
emitters are of practical interest and are being explored at Defence Research & Develop-
ment Canada (DRDC) through the Klondike Technology Demonstration Project (TDP).
Approaches based on the use of power measurements, are of particular interest due to the
simplicityofthesensors. Thebasicconceptofthepowerdifferenceofarrival(PDOA)ge-
olocation technique is that, using a suitable path loss model, a geolocation estimate can be
obtainedfrommeasurementsofthesignalpowerlevelfromanarrayofsensors. ThisTech-
nicalReportcomparestheaccuracyofseveralalgorithmsforevaluatingPDOAgeolocation
solutionsusingbothsimulatedandmeasureddata.
Principalresults: TheresultspresentedshowthatthechoiceofPDOAalgorithmdepends
on the sensor-emitter geometry and computational capabilities available for processing.
Measured data was collected simultaneously for two different emitter positions (each on a
differentchannel). Inonecasewheretheemitterwasveryneartheedgeofthemeasurement
collectionarea,thestatisticalPDOAalgorithms(Non-LinearLeastSquares,DiscreteProb-
abilityDensity,andMaximumLikelihoodmethods)outperformedtheIntersectionDensity
method and the Least Squares approaches. However, when the emitter is in a more central
position relative to the sensor array, the results are reversed due primarily to a bias in the
Least Squares algorithms. Simulated experiments confirm these results. However, in the
absence of a priori knowledge of the transmitter position, a measure of the overall accu-
racy for the possible sensor-emitter configurations is a more useful performance measure.
For simulations performed with random emitter positions, the statistical methods proved
to give the best accuracy. However, their computation time was approximately two orders
of magnitude larger than that of the Least Squares methods, and therefore, with limited
computationalcapabilitiesthelattermaybepreferable.
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Significance of results: The results presented clearly demonstrate the relative advantages
and disadvantages of various PDOA algorithms and are useful for the selection of geolo-
cation algorithms in future EW systems. Furthermore, the experiments carried out using
FRS emitters provide a general sense of the accuracy that can be achieved using PDOA
techniques as a function of the number of sensors. The results indicate that the technique
hassomelimitationsandthat,toachieveadequateaccuracyforsomemilitaryapplications,
other geolocation techniques or a combination of geolocation techniques may be needed.
The computation time required for each method was also measured; this information can
beaconsiderationintheselectionofalgorithmsorusedtodeterminecomputationrequire-
ments.
Future work: There are several areas that could be explored in the future to augment and
extend the results presented in this report. For instance, airborne sensor platforms could
be employed using unmanned aerial vehicles (UAVs) in addition to ground-based sensor
platforms. Since the airborne platforms would, in many scenarios, have line of sight with
the emitter, the statistical stability of the power measurements would be improved with a
consequentbenefittothegeolocationaccuracy. Furthermore,futureresearchoncombining
different types of sensor data (e.g., PDOA and angle of arrival information) could be very
valuable. Since modern systems can produce many measurements per second, research is
alsoneededonthebestwaysofprocessingthisplethoraofdataandextractingtheimportant
informationtoenablethelinkingofsensorsviacapacityconstrainednetworks. Finally,the
investigation of ways of optimizing the path loss models or adaptively estimating the path
loss exponent could produce a significant improvement in the overall accuracy that can be
obtainedusingPDOAtechniques.
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Sommaire
Emitter geolocation estimation using
power difference of arrival: An algorithm comparison
for non-cooperative emitters
B.R. Jackson, S. Wang, R. Inkol; DRDC Ottawa TR 2011-040; R & Dpour la
de´fense Canada – Ottawa; mai 2011.
Introduction : Les ope´rations militaires modernes de´pendent de l’acquisition opportune
derenseignementsdese´curite´ pardescapteurse´lectro-optiques,infrarougesetradiofre´q-
uences (RF). Des capteurs RF spe´cialise´s servent depuis longtemps a` ge´olocaliser des
e´metteurs RF utilise´s par des forces ennemies. Ces syste`mes ne´cessitent toutefois un in-
vestissementconside´rableene´quipementetenpersonnelbienentraˆıne´.Parconse´quent,les
concepts lie´s a` l’utilisation des progre`s techniques pour mettre en re´seau des capteurs RF
autonomesrelativementpeucouˆteuxafindege´olocaliserdese´metteursRFsontd’uninte´reˆt
pratique et sont e´tudie´s a` Recherche et de´veloppement pour la de´fense Canada (RDDC)
dans le cadre du projet de de´monstration de technologies (PDT) Klondike. Les me´thodes
axe´es sur l’utilisation des mesures de puissance sont particulie`rement inte´ressantes en rai-
sondelasimplicite´ descapteurs.Latechniquedege´olocalisationaumoyendeladiffe´rence
depuissanceincidente(PDOA)apourconceptdebaseque,graˆcea` unbonmode`led’affai-
blissementsurletrajet,onpeutestimerlapositionge´ographiquea` partirdesmesuresduni-
veaudepuissancedusignalproduitparunre´seaudecapteurs.Lepre´sentrapporttechnique
comparelapre´cisiondeplusieursalgorithmespoure´valuerdessolutionsdege´olocalisation
PDOAaumoyendedonne´essimule´esetdedonne´esmesure´es.
Re´sultats : Les re´sultats pre´sente´s montrent que le choix d’un algorithme PDOA de´pend
de la ge´ome´trie capteur-e´metteur et des capacite´s de calcul disponibles pour le traitement.
Les donne´es mesure´es ont e´te´ recueillies simultane´ment pour deux positions distinctes
d’e´metteurs (chacun sur un canal FRS diffe´rent). Dans l’un des cas, ou` l’e´metteur e´tait
a` proximite´ de la limite de la zone de collecte de mesures, les algorithmes statistiques
PDOA (me´thode des moindres carre´s non line´aire, me´thode de la densite´ de probabilite´
discre`te et me´thode du maximum de vraisemblance) ont donne´ de meilleurs re´sultats que
la me´thode de la densite´ d’intersection et les me´thodes des moindres carre´s. Par contre,
lorsque l’e´metteur est plus pre`s du centre du re´seau de capteurs, les re´sultats sont in-
verse´s en raison d’une erreur syste´matique dans les algorithmes des moindres carre´s. Les
expe´riences simule´es confirment ces re´sultats. Cependant, si on ne connaˆıt pas a priori la
positiondese´metteurs,unemesuredelapre´cisionglobalepourlesconfigurationscapteur-
e´metteur possibles constitue une meilleure indication des performances. Pour les simu-
lations effectue´es avec des positions ale´atoires d’e´metteurs, les me´thodes statistiques ont
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donne´ la meilleure pre´cision. Le temps de calcul de ces me´thodes e´tait toutefois deux fois
plus long que celui des me´thodes des moindres carre´s, et, en conse´quence, lorsque les ca-
pacite´sdecalculsontlimite´es,ledernierchoixestsansdoutepre´fe´rable.
Porte´e: Lesre´sultatspre´sente´smontrentclairementlesavantagesetlesinconve´nientslie´s
a`diversalgorithmesPDOAetsontutilespourlase´lectiondesalgorithmesdege´olocalisation
des futurs syste`mes de guerre e´lectronique (GE). De plus, les expe´riences effectue´es avec
dese´metteursFRSdonnentuneide´ege´ne´raledelapre´cisionquipeuteˆtreobtenuea` l’aide
des techniques PDOA en fonction du nombre de capteurs. D’apre`s les re´sultats, ces tech-
niques ont des limitations et l’obtention d’une bonne pre´cision pour certaines applications
militaires peut ne´cessiter l’utilisation d’autres techniques de ge´olocalisation ou une com-
binaison de techniques de ge´olocalisation. Par ailleurs, le temps de calcul ne´cessaire pour
chaque me´thode a e´te´ mesure´, et cette information peut eˆtre prise en conside´ration pour
se´lectionner desalgorithmes oueˆtreutilise´epourde´terminerlescalculsne´cessaires.
Recherchesfutures: Plusieursaspectspourraientfairel’objetd’e´tudesulte´rieuresenvue
d’augmenter et d’e´tendre les re´sultats pre´sente´s dans le rapport. Par exemple, on pourrait
utiliser comme plates-formes de capteurs des ve´hicules ae´riens sans pilote (UAV) en plus
des plates-formes de capteurs au sol. Puisque, dans de nombreux sce´narios, les capteurs
ae´roporte´s seraient en visibilite´ directe avec l’e´metteur, la stabilite´ statistique des mesures
de puissance serait ame´liore´e et augmenterait ainsi la pre´cision de la ge´olocalisation. De
surcroˆıt, les recherches futures sur la combinaison de divers types de donne´es de cap-
teurs (comme des informations sur la PDOA et l’angle d’incidence) pourraient eˆtre tre`s
utiles. Comme des syste`mes modernes peuvent produire de nombreuses mesures par se-
conde, il faut aussi re´aliser une recherche sur les meilleures fac¸ons de traiter cette sur-
abondance de donne´es et d’extraire les informations importantes pour permettre la liaison
des capteurs aux re´seaux a` capacite´ limite´e. Enfin, l’e´tude des me´thodes d’optimisation
des mode`les d’affaiblissement sur le trajet ou d’e´valuation adaptative de la composante
d’affaiblissement sur le trajet pourrait ame´liorer beaucoup la pre´cision globale obtenue au
moyendestechniquesPDOA.
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