등간격 선형 어레이로 입사하는 다중 협대역 신호를 분리 추정하기 위한 고해상도 알고리즘을 제안한다. 코히어런트 신호로 인한 여러가지 문제점을 해결하기 위하여 잡음 고유벡터를 기본으로 한 방법들이 제안되어 왔다. 그러나, 여러가지 이유로 인하여 이러한 방법들은 뛰어난 분해능을 보여 주지 못한다. 그리하여, 제안된 알고리즘은 공분간 행렬의 큰 고유치에 대응하는 신호 고유벡터가 가지고 있는 근본적인 성질을 이용하여 등간격 선형 어레이로 입사하는 평면파의 도래각 추정 문제를 해결한다. 시뮬레이션을 통하여 비교 분석한 결과 제안된 방법이 MUSIC 및 spatial smoothed MUSIC 방법 보다 높은 분해성능을 보여 주었다.
센서 배열을 이용하여 모르는 신호 매개변수들을 추정하는 것에 대한 연구가 광범위하게 진행되어 왔다. 또한 최근에는 셀룰러 시스템의 이동통신 이용자 수가 폭발적으로 증가되어, 다중 사용자로 인한 간섭이 매우 커지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 채널 용량을 더 증가시키기 위한 안테나 배열기술의 응용이 연구되고 있다. 이 논문에서는 이동국 근처의 국소적 산란 신호의 새로운 모형을 평균 조정 벡터를 이용하여 만들고, 몇 가지 분포에 대한 수학적 유도를 하였다. 이 모델에서 신호 도래각의 추정은 weighted subspace fitting(WSF) 기법에 바탕을 두었고, 통계적 분석과 모의실험을 통해 성능을 보였다.
이 논문에서는 등간격 사각형 배열(Uniform Rectangular Array: URA)을 사용하는, 계산상 효율적인 2차원 도래각(Direction of Arrival: DoA) 추정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 안테나에 도달한 수신 신호들간의 상관행렬 대신 그들 사이의 위상 관계에 직접적으로 기반하고 있기 때문에 직접 신호-기반 방법이라고 한다. 시뮬레이션 결과에 따르면 직접 신호-기반의 방법이 기존의 어느 방법들보다 현저히 적은 계산량으로도 평균 제곱근 오차(Root-Mean-Squared Error: RMSE)와 최대 절대 오차 측면에서 다중 신호 분류(MUltiple SIgnal Classification: MUSIC) 방법과 비교할 만한 성능을 보여준다.
본 논문에서는 일반 빔형성, 적응 빔형성, 압축센싱을 이용하여 도래각을 추정한다. 이때, 적응 빔형성으로 Minimum Variance Distortionless Response(MVDR)과 Multiple Signal Classification(MUSIC)을 사용하였고, 압축 빔형성(compressive sensing beamforming)을 위해 무격자 압축센싱(grid-free compressive sensing)을 적용하였다. 앞서 언급한 각 기법들의 이론적 배경 및 한계점을 소개하고 모의실험 및 실제 실험을 통해 각 기법의 성능을 비교하였다. 실제 실험은 반사 신호가 존재하는 환경에서 수행하였으며, 2대의 스피커를 통해 음원을 송신하고 8대의 마이크로폰을 사용한 선배열을 통해 데이터를 수신하였다. 모의실험 및 실제 실험 결과를 통해 상관신호가 존재하지 않을 때, 적응 빔형성과 무격자 압축 빔형성이 일반 빔형성보다 고해상도의 결과를 보임을 확인하였다. 반면, 반사 신호가 존재하는 환경에서 적응 빔형성의 성능이 저하되지만, 무격자 압축 빔형성의 경우 반사 신호의 영향을 받지 않고 일반 빔형성의 분해능이 개선됨을 확인하였다.
GNSS의 재밍에 대응하는 기법은 입사되는 재밍 전력을 억제하는 항재밍 기법과 재밍신호원의 위치를 찾아내는 재머위치결정 기법이 주로 사용된다. 두 방법 모두 재밍신호의 방향을 탐지해야 하며 일반적으로 대표적인 도래각 결정알고리즘인 MUSIC이 사용된다. 그러나 MUSIC은 높은 분해능을 가짐에도 불구하고 모든 후보각에 대한 검색을 수행하므로 검색시간이 길다는 단점이 있다. 본 논문에서는 MUSIC의 목적함수를 Cholesky 분해를 이용하여 제곱 항들의 합 형태로 나타내고, 목적함수 계산 도중 일부의 합이 이미 기존의 최소값 보다 크면 계산을 중단함으로써 검색속도를 향상시키는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 동작은 소프트웨어 기반의 모의실험을 통하여 검증하였으며 기존 MUSIC 알고리즘과 비교하여 도래각 추정 성능은 같으나 검색속도가 최대 1.15배 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 어레이 센서 위치보정 알고리즘을 적용한 광대역 다중 신호원 빔형성 및 추적에 있어서 새로운 신호원이 검출되었을 때 초기 도래방향을 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 초기 도래방향 추정에 있어 빔패턴 형성식을 이용함으로써 추정오차를 추적범위 내에 있도록 한다. 제안한 방법은 추정 도래방향 각의 해상도를 조정할 수 있으므로 주엽폭 특성이 다른 다양한 빔형성기에 적용할 수 있다. 모의 시험을 통하여 양호한 신호원 검출 및 추적성능을 확인하였다.
본 논문에선 Interferometric Synthetic Aperture Radar(InSAR) 고도계의 측정값인 거리와 도래각(Angle of Arrival: AOA)을 실제 수치 표고 자료(Degital Elevation Model: DEM)상에서 모의실험하여 얻었다. 이 때 거리 측정값을 얻기 위해서 필요한 원시 데이터 및 압축 데이터의 결과도 나타냈다. 도래각은 안테나 간의 위상 차이로부터 Deterministic Maximum Likelihood Estimator(DMLE)를 사용하여 구했다. 거리 빈(range bin)의 크기와 펄스 반복 주기(PRI: Pulse Repetition Interval)가 실제 수치 표고 자료의 셀 크기에 비해 작기 때문에 모의실험에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 선형 보간법을 이용하여 해상도가 높은 수치 표고 자료를 생성하여 모의실험하였다. 서론 부분에서 InSAR 고도계를 소개하였고, 고도와 각도를 구하는 방법에 대해서 설명하였으며, 모의실험 부분에서 위에 소개된 방법의 성능을 보였다.
본 논문은 GPS 수신기에서 간섭 제거를 통한 성능 개선을 목적으로 3 차원 배열 안테나를 이용한 DOA ( Direction Of Arrival ) 추정과 빔 형성 성능 분석에 관한 것이다. GPS 수신기에 배열 안테나를 이용하면 신호 도래 방향의 DOA 를 추정한 후, 공간 필터링을 이용하여 원하는 방향으로 주빔과 널을 형성하므로서 재머 ( jammer ) 신호를 제거할 수 있으므로 시스템의 성능을 높힐 수 있게된다. 본 논문에서는 5 가지의 3 차원 배열 안테나 구조를 제안한 후 도래 신호의 DOA 를 추정키위한 MUSIC 알고리즘을 적용할 경우 추정 오차 및 빔 형성의 성능을 제시하였다. DOA 성능 분석을 위하여 DOA 추정 오차를 계산하였으며 빔 형성 성능 분석을 BER 을 사용하였다. 특히 빔 형성 성능 분석에서는 다양한 jammer 전력과 GPS 신호의 존재 및 각도 퍼짐등을 고려하였다. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과 제안된 3차원 배열 안테나에서 Curved (B) 7-element 안테나가 DOA 추정, 추정 오차 및 BER 특성과 각도 퍼짐에서 다른 배열 안테나보다 우수한 특성을 얻을 수 있었다.
레이다 신호처리를 포함하여 무선통신시스템의 성능향상을 위한 수신신호의 도래방향 추정기술 중 MUSIC과 ESPRIT와 같은 방법들은 수신신호 벡터로부터 얻어진 상관행렬의 고유치 분해론 통하여 도래방향을 정도 높게 추정할 수 있는 초고분해 알고리즘들로 잘 이용되어 왔다 그러나, 이러한 방법들은 계산적인 복잡성으로 인하여 실시간 처리에 장애가 되어 왔으며, 어레이 안테나의 물리적인 결함에 대한 보정을 요구한다. 이에 대한 해결방법으로서 신경망 모델을 이용한 도래방향 추정방법들이 연구되어 왔으나, 복수의 신호가 존재할 경우 신경망 모델에 대한 대규모 학습량을 요구하고, 실시간 처리가능성에 대한 명확한 해론 제공하지 못한다. 본 연구에서는 상호결합형 신경망 모델을 이용하여 도래방향을 추정하기 위한 방법을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 실시간 처리가능성을 논한다. 제안된 방법은 대규모 학습을 요구하지 않는다. 즉, 도래방향을 추정하기 전에 상호결합계수를 신경망에 할당할 뿐이다.
본 논문의 목적은 Array Signal Processing에서 센서잡음들간의 상관관계가 존재하는 상황, 여러개의 신호원들이 서로 근접해 위치한 상황, 주위 환경의 영향으로 인한 신호대음비(S/N)가 저하되어 있는 상황 등의 특수한 상황들에게서도 고해상도를 가지는 도래방향각 예측방법을 제안한 뒤, 각 상황별로 기존의 방법들과의 비교를 통하여 제안된 방법의 우수성을 보이는데 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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