A Decision-Theoretic Approach to Source Direction Finding Based on the Hopfield Neural Network

Hopfied 신경회로망에 바탕을 둔 음원 방향 탐지의 결정 이론적 접근

A decision-theretic concept is introduced to investigate whether targets of interest in array sensor systems are present at some steering direction or not. The solutions to this problem are described as a set of discrete numbers 0 or 1 corresponding to the direction under consideration. This coded number representation is transplanted in the optimisation technique based on the Hopfield neural network, which may provide an easy understanding of determining the direction of arrival (DOA) of sources. Difficulties encountered in using the conventional state schemes of Hopfield neural network models are addressed and their related issues are raised. To deal with them, an idea that a neuron that decreases more energy difference for its state change of 0 to 1can have higher priority in the order of state transition than others is introduced. This does not only lead to an new state update scheme but also opens a different story in comparison to previous work. To cast the perspectives of the proposed approach and illustrate its effectiveness in source direction finding in array sensor system. simulation results and related discussions are presented in this paper.

다중센서 시스템의 문제점, 특히 임의의 방향에 대한 목표물의 유무를 판단하는 문제에 접근하기 위하여 결절이론을 소개한다. 이 문제에 대한 해는 대상 방향에 대한 간단한 수 즉, 0 또는 1로 구성된 수의 집합으로 표현된다. 이렇게 코드로 표현된 수는 Hopfield 신경회로망에 의한 최적화 기법으로 변환되며, 이러한 변환은 음원의 방향탐지에 대한 이해를 쉽게 한다. Hopfield 신경회로망 모델의 기존 상태 개선 방법들을 사용할 때 직명하게 되는 난점들을 소개하며, 그것과 관련된 문제점들을 제기한다. 이를 해결하기 위하여 새로운 착상, 즉 0에서 1의 상태로 변할 때 보다 큰 에너지 차이를 보이는 뉴런이 상태 개선의 우위를 점할 수 있다는 접을 제안한다. 이로부터 이전 연구들과는 다른 새로운 상태 개선 방법 및 새로운 관점을 도출하게 된다. 본 논문에서는 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안된 방법의 전망과 음원 방향 탐지의 효율성을 보인다.