Adaptive Beamforming (ABF) algorithm, which is a typical jammer suppression algorithm, guarantees the performance on the assumption that the jamming characteristics of the TDS (Training Data Sample) are stationary, which are obtained immediately before and after transmitting the pulse signal. Therefore, effective jammer suppression can not be expected when the jamming characteristics are non-stationary. In this paper, we propose a new jammer suppression algorithm, of which power spectrum fluctuates fast. In this case, we assume that the location of the jammer station is fixed during the processing time. By applying the MPM (Matrix Pencil Method) to the jamming signal in TDS, we can estimate jammer parameters such as power and incident angle, of which the power will vary fast in time or range bins after TDS. Though we assume that the jammer station is fixed, the estimated jammer's incident angle has an error due to the noise, which degrades the performance of the jammer suppression as the jammer power increases fast. Therefore, the jammer's incident angle should be re-estimated at each range bin after TDS. By using the re-estimated jammer's incident angle, we can construct new covariance matrix under the non-stationary jamming environment. Then, the optimum weight for the jammer suppression is obtained by inversing matrix estimation method based on the matrix projection with the estimated jammer parameters as variables. To verify the performance of the proposed algorithm, the SINR (signal-to-interference plus noise ratio) loss of the proposed algorithm is compared with that of the conventional ABF algorithm.
In this paper, a multi-channel speech enhancement method using the linearly constrained minimum variance (LCMV) algorithm and a variable learning rate control is proposed. To control the learning rate for adaptive filters of the LCMV algorithm, the direction of arrival (DOA) is measured for each short-time input signal and the likelihood function of the target speech presence is estimated to control the filter learning rate. Using the likelihood measure, the learning rate is increased during the pure noise interval and decreased during the target speech interval. To optimize the parameter of the mapping function between the likelihood value and the corresponding learning rate, an exhaustive search is performed using the Bark's scale distortion (BSD) as the performance index. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms the conventional LCMV with fixed learning rate in the BSD by around 1.5 dB.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제1권1호
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pp.156-159
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1996
Element failure occurs with high probability for every array used in the real world ; that is, it is a common phenomenon that there are one or more elements with no output. Element failure produces an elevated sidelobe level and fails to reject the interference signals in an adaptive beamformer. In this paper, we present the adaptive beamforming algorithm for array with element failure. The presented method minimizes the array output power subject to a set of linear constraints which maintain the frequency response in the look direction and force the weights of the inoperative elements to zero. Numerical results have been included.
ILSP 알고리즘의 계산량을 줄일수 있는 알고리즘을 제안한다. 블록단위로 계산되는 기존의 알고리즘과 달리, Sequential 하게 계산을 진행하므로 계산량이 매우 감소된다. 그러나, 성능은 기존의 알고리즘과 똑같은 결과를 보여준다. Rayleigh Fading 채널의 CDMA 환경에서 시뮬레이션을 구현했다.
신호의 도래각(: Angle-of-Arrival, AOA) 추정기 및 간섭 제거기 등으로 구성된 적응 빔형성기 기반의 신호정보 수집(: Signal Intelligence, SIGINT) 시스템은 레이더나 위성 등과 같은 각종 장비를 활용하여 다양한 신호정보를 수집하기 위한 최첨단 기술이다. 본 논문에서는 도래각 추정기와 적응 빔형성기로 구성된 효율적인 신호정보 수집 시스템의 구조를 제안한다. 다양한 신호의 도래각 정보를 추정하기 위해 MUSIC(: Multiple Signal Classification) 알고리즘을 사용하고, 불필요한 간섭 신호를 제거하기 위해 MVDR(: Minimum Variance Distortionless Response) 기법을 사용한다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 적응 빔형성기의 성능을 평가한다.
원거리 회의나 대강당 등의 회의에서 주변의 간섭 잡음을 제거하고 정해진 발언자의 음성 신호를 얻기 위하여 적응 빔 형성 기법을 이용한 방법이 연구되어 왔다. 음성 신호에 이용되는 적응 빔 기법은 레이더, 소나, 지진파 신호의 경우와는 달리 어느 정도 왜곡이 있더라도 출력 신호가 인간의 청각 특성에 적합해야 한다. Sondhi는 인간의 귀가 음성 신호의 위상에는 민감하지 않다는 성질을 이용하여 음성의 크기에 약한 제한 조건을 갖는 cost 함수를 정의하고, 이를 gradient 탐색 알고리즘을 사용하여 최적화된 필터계수를 구했다. 본 논문에서는 Sondhi가 제안한 빔 형성기의 위상 왜곡에 따른 음절 저하를 극복하기 위해 원하는 신호 방향에 대해서 선형 위상 응답 특성을 갖는 빔 형성기를 제안하였으며, 실제로 시스템을 구현할 경우 효과적으로 이용할 수 있는 샘플 처리 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬의 성능 평가를 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다.
신호정보 수집(: Signal Intelligence, SIGINT) 기술은 군수산업을 비롯한 여러 분야에서 다양한 데이터 수집을 목적으로 활발하게 사용되고 있다. 효율적으로 신호정보 및 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 송/수신하기 위해서는 신호의 정확한 도래각 정보가 필요하고, 간섭 또는 재밍 신호로부터의 통신 방해가 최소화되어야 한다. 본 논문에서는 효율적으로 신호정보 및 데이터를 수집하고 송/수신하기 위한, 평면 배열 안테나 기반의 적응 빔형성 위성 시스템 구조를 소개한다. 제시된 적응 빔형성 시스템은 폄면 배열 형태의 안테나, MUSIC(: Multiple Signal Classification) 알고리즘 기반의 도래각 추정기, MVDR(: Minimum Variance Distortionless Response) 간섭 제거기, 신호처리 및 D/B 유닛, MMSE(: Minimum Mean Square Error) 기반의 송신 빔형성기 등으로 구성되어 있다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해, 제시된 시스템의 성능을 평가하고 분석한다.
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.
In this paper, we propose a new jammer suppression algorithm that uses orthogonal waveform space projection (OWSP) processing for a multiple input multiple output (MIMO) radar system exposed to a jamming signal. Generally, a conventional suppression algorithm based on adaptive beamforming (ABF) needs a covariance matrix composed of the jammer and noise only. By exploiting the orthogonality of the transmitting waveforms of MIMO, we can construct a transmitting waveform space (TWS). Then, using the OWSP processing, we can build a space orthogonal to the TWS that contains no SOI. By excluding the SOI from the received signal, even in the case that contains the SOI and jamming signal, the proposed algorithm makes it possible to evaluate the covariance matrix for ABF. We applied the proposed OWSP processing to suppressing the jamming signal in bistatic MIMO radar. We verified the performance of the proposed algorithm by comparing the SINR loss to that of the ideal covariance matrix composed of the jammer and noise only. We also derived the computational complexity of the proposed algorithm and compared the estimation of the DOD and DOA using the SOI with those using the generalized likelihood ratio test (GLRT) algorithm.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제11권1호
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pp.60-68
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2019
In this paper, we propose the adaptive beamforming algorithm for the MIMO (Multi-Input Multi-Out)-OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiplexing Access)system to improve the performance. The performance of MIMO-OFDMA systems is greatly decreased in the wireless channel environment with multiusers, because the received signals are much distorted by a cochannel interference (CCI) during the space-time decoding. The proposed approach can track the DOA of each signal from the multiple antennas of the desired user without being greatly dependent on the impinging angle. And beams are directed toward the multiple transmitters of the desired user while null beams are directed toward interference directions. Therefore, we can can effectively cancel CCI and mitigate the impairment of delay spread while preserving the STC(space time code) diversity. BER performance improvement is investigated through computer simulation by applying the proposed approach to MIMO-OFDMA system in a multipath fading channel with CCI.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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