• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
• /
• 제3권2호
• /
• pp.37-44
• /
• 2014

The most effective method to overcome GPS jamming problem is to use an adaptive array antenna which has the capability of beamforming or nulling to a certain direction. In this paper, Space Time Adaptive Processing (STAP) beamforming algorithm of four elements array antenna will be designed and the anti-jamming performance will be analyzed. According to the analysis, the signal to noise ratio (SNR) and anti-jamming performance can be enhanced by beamforming algorithm. Also, the time tap effect of STAP algorithm will be analyzed theoretically and verified with array antenna modeling and simulation. Specially, the cautious selection of reference time tap in STAP can prevent the degradation of position accuracy performance.

• 대한전자공학회논문지
• /
• 제25권10호
• /
• pp.1263-1273
• /
• 1988

LMS 기법을 이용한 적응 신호 처리상에서 복합적으로 제기 되어온 간섭신호 제거, 수렴속도, 오차조정 및 기준신호 발생 등의 전체적인 문제점들을 합성적으로 고려한 하나의 적응 기법이 제시된다. 제안된 방법은 최소화 적응 처리를 하기전에 먼저 어레이 입력으로 들어오는 복합신호로부터 표적신호를 분리하고, 기준신호를 제거한다. 본 기법은 적응처리기에 있는 잔유잡음의 정도에 제한을 둔다. 분석결과 본 기법은 코히어런트 또는 인코히어런트 간섭신호 제거에 효과적이며 특히, 수렴계수의 동적범위가 넓어 안정도가 좋고 수렴속도가 빠르며 평균자승오차가 매우적다. 또한, 기준신호발생이 필요없다는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 이론적인 예측과 일치한다.

• 대한전자공학회논문지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.61-70
• /
• 1984

본 논문에서는 adaptive array의 이론해석을 통해 antenna array의 물리적인 현상에 따른 비임폭과 지향 특성을 분석하였으며, 최대 신호대 잡음비 (maximum signal-to-rloise ratio) 알고리즘에 의한 array시스템 설계시 유용한 몇가지 요소들을 도출된 관계식과 37-elemellt 비임안테나의 시험 결과를 예로 들어 제시하고 있다. 본 논문은 또한 위성통신, 마이크로파 통신등에서 간섭신호 제거에 유용한 측엽 제거기법의 성능 특성을 표시하는 관계식을 새로이 도출하여 제시하고 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.11-17
• /
• 2009

본 논문은 W-CDMA 신호를 대상으로 3차원 적응 배열 안테나를 이용한 도래각 추정의 성능에 관한 것이다. 이를 위하여 5 가지의 3 차원 배열 안테나를 제시한 후 이들 안테나에 도래각 추정을 위한 알고리즘으로는 MUSIC을 공통으로 적용하였고, 이의 추정 성능을 위해서는 도래각 추정 오차를 이용하였다. 이동 통신과 무선 측위 서비스에서는 배열 안테나를 사용하여 방해 신호의 도래각을 추정한 후 공간 필터링하므로서 원하지 않는 방향으로부터의 방해 신호를 최소화 또는 널링시키고, 원하는 방향으로의 빔을 형성하므로서 수신 신호의 품질을 개선할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 안테나별 도래각 추정 결과와 신호대 잡음비와 방해 신호의 수와 전력에따른 도래각 추정 오차를 계산하였다. 시뮬레이션 결과 도래각 추정의 경우 Stack 3D 형을 제외한 나머지 3D 안테나가, 도래각 추정 오차의 경우 방해 신호의 수와 전력이 증가할때 Curved-B 형 안테나가 가장 우수함을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제32권8A호
• /
• pp.827-835
• /
• 2007

본 논문은 ECMA(European Computer Manufacturers Association) 표준의 MB-OFDM(MultiBand-Orthogonal Frequency Division Multiplexing) UWB 시스템에 AAS(Adaptive Antenna Systems)를 적용함으로써 데이터 전송범위를 확장하는 방법을 제안하고, ECMA UWB 시스템의 다중 접속 방법으로 사용되는 CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance) 환경에서 AAS를 적용할 때 발생하는 음영 빔 문제를 해결하기 위해 보완 빔 형성 방법을 제안한다. 제안된 보완 빔은 그람-슈미츠(Gram-Schmidt) 직교화 방법을 이용하여 주 빔에 간섭을 주지 않고 빔 음영 지역의 노드들이 채널의 사용 유무를 감지할 수 있도록 하였으며, 주 빔을 형성할 때 다양한 빔 형성 알고리즘의 적용이 가능한 장점이 있다. 전산 모의실험을 통하여 제안된 AAS 및 보완 빔 방법이 480Mbps 데이터 전송 속도의 데이터 전송 범위를 2m에서 3.95m로 증가시키고, 일반적인 ECMA UWB AAS 시스템에 비해 시스템 전송률을 약 20%정도 향상시키는 것을 확인하였다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
• /
• 제11권3호
• /
• pp.163-172
• /
• 2022

Typical anti-jamming technologies based on array antennas, Space Time Adaptive Process (STAP) & Space Frequency Adaptive Process (SFAP), are very effective algorithms to perform nulling and beamforming. However, it does not perform equally well for all types of jamming signals. If the anti-jamming algorithm is not optimized for each signal type, anti-jamming performance deteriorates and the operation stability of the system become worse by unnecessary computation. Therefore, jamming classification technique is required to obtain optimal anti-jamming performance. Machine learning, which has recently been in the spotlight, can be considered to classify jamming signal. In general, performing supervised learning for classification requires a huge amount of data and new learning for unfamiliar signal. In the case of jamming signal classification, it is difficult to obtain large amount of data because outdoor jamming signal reception environment is difficult to configure and the signal type of attacker is unknown. Therefore, this paper proposes few-shot jamming signal classification technique using meta-learning and transfer-learning to train the model using a small amount of data. A training dataset is constructed by anti-jamming algorithm input data within the GNSS receiver when jamming signals are applied. For meta-learning, Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) algorithm with a general Convolution Neural Networks (CNN) model is used, and the same CNN model is used for transfer-learning. They are trained through episodic training using training datasets on developed our Python-based simulator. The results show both algorithms can be trained with less data and immediately respond to new signal types. Also, the performances of two algorithms are compared to determine which algorithm is more suitable for classifying jamming signals.

• 한국음향학회지
• /
• 제43권2호
• /
• pp.184-199
• /
• 2024

잔여의 채널 간 간섭은 일반적인 시역전 처리 기반의 동시 다중 집속에서의 주요 문제점으로 고려되어진다. 본 논문에서는, 다수의 음원이 존재하는 수중 도파관환경에서의 채널 간 간섭을 완화하기 위해 그람-슈미트 과정을 시역전 처리에 적용하였다. 해상 실험 데이터 기반 수치 시뮬레이션을 통해 여러 위치로의 널 형성 및 서로 다른 음원의 위치에서의 각기 다른 신호의 왜곡 없는 동시 다중 집속이 가능함을 능동 시역전 처리 관점에서 검증하였다. 또한, 적응 시역전 처리 방법에 비해 수신기 개수의 감소에 상대적으로 적은 영향을 받는 것을 확인하였다. 제안된 알고리즘을 통해 수동 다중 입·출력 수중 통신에서의 채널 간 간섭이 효율적으로 제거됨을 해상 실험 데이터를 통해 보였다.