• 한국음향학회지
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• 제39권6호
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• pp.559-567
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• 2020

본 논문에서는 예인선배열에 수신되는 자함 소음을 제거하기 위한 소음 제거 기법을 제안한다. 자함 위치에 강인한 소음 기준 신호를 얻기 위하여 선배열의 일부 음향센서로 별도의 조향 빔을 형성한다. 이를 활용하여 Normalized Least Mean Square(NLMS) 적응 필터 기반의 주파수 영역 소음 제거 기법을 적용하였다. 생성한 기준신호와 입력 신호의 상관도를 이용하여 자함 소음 발생 방위를 산출하였으며, 해당 소음 방위로 입사된 소음의 빔패턴을 산출하였다. 소음 빔패턴을 이용해 자함 소음 준위를 추정하여 제거된 소음 성분이 추정 소음 준위를 초과하지 않도록 필터 갱신 여부를 결정함으로써 소음 제거 과정에서 표적신호가 소실되지 않도록 하였다. 모의신호를 이용한 실험을 통하여 동일한 방향에서 자함 기준 신호를 획득할 때 본 논문에서 제안한 기법이 기존 기법에 비해 자함 방위가 약 40 % 벗어나더라도 자함 소음 제거 성능이 유지됨을 확인하였으며, 자함 소음과 표적 소음의 주파수가 동일하게 수신될 경우에도 기존 기법과 달리 표적 신호를 탐지 가능함을 확인하였다.

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

• ETRI Journal
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• 제20권2호
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• pp.133-148
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• 1998

The objective of this paper is to present an adaptive algorithm for computing the weight vector which provides a beam pattern having its maximum gain along the direction of the mobile target signal source in the presence of interfering signals within a cell. The conjugate gradient method (CGM) is modified in such a way that the suboptimal weight vector is produced with the computational load of O(16N), which has been found to be small enough for the real-time processing of signals in most land mobile communications with the digital signal processor (DSP) off the shelf, where N denotes the number of antenna elements of the array. The adaptive procedure proposed in this paper is applied to code division multiple access (CDMA) mobile communication system to show its excellent performance in terms of signal to interference plus noise ratio (SINR), bit error rate (BER), and capacity, which are enhanced by about 7 dB, ${\frac{1}{100}}$ times, and 7 times, respectively, when the number of antenna elements is 6 and the processing gain is 20 dB.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.413-414
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• 2007

Successful speech recognition in noisy environments for intelligent robots depends on the performance of preprocessing elements employed. We propose an architecture that effectively combines adaptive beamforming (ABF) and blind source separation (BSS) algorithms in the spatial domain to avoid permutation ambiguity and heavy computational complexity. We evaluated the structure and assessed its performance with a DSP module. The experimental results of speech recognition test shows that the proposed combined system guarantees high speech recognition rate in the noisy environment and better performance than the ABF and BSS system.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2000년도 추계종합학술대회
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• pp.468-472
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• 2000

본 논문에서는 수중에서 초음파를 이용한 디지털 통신 시스템의 성능평가를 위한 수중 초음파 벡터 채널 시뮬레이터를 설계하였다. 채널 시뮬레이터는 송신단, 수중 채널 모델, 수신단, 빔형성기, 적응등화기로 구성되어 있다. 사용자가 원하는 매개변수를 입력하면 이에 따른 QPSK 신호가 발생되어 전송되며, 전송된 신호는 수중 초음파 전달 채널에서 입력된 채널 매개변수에 따라 시간지연, 진폭 및 도플러 주파수가 서로 다른 다중경로 신호가 생성되고, 생성된 다중경로 신호는 수중 잡음과 더해져서 수신기에 수신되도록 하였다. 또한 수신단에서는 안테나 배열과 안테나 소자의 위치에 따라 각 안테나 소자에 위상이 서로 다른 신호가 수신되도록 하였으며, 이 신호를 이용하여 여러 가지 배열 안테나의 구조, 배열 안테나 시스템용 알고리즘 및 적응 등화기 알고리즘에 따른 시스템의 성능을 비교 분석할 수 있도록 설계하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권9A호
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• pp.694-701
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• 2003

본 논문에서는 CDMA2000 1X용 스마트 안테나 기지국을 구현하고 기지국 각 모듈의 구조와 새로운 기능을 소개한다. 구현된 스마트 안테나 기지국은 배열안테나, 주파수 상/하향 변환기, ADC/DAC, 확산기/역확산기, 길쌈 부호기/비터비 복호기, 탐색기, 추적기, 빔포머, 캘리브레이션(calibration) 등 여러 종류의 서브 시스템으로 구성되는 복합 시스템이다. 캘리브레이션 과정을 거친 후 순방향과 역방향 링크에서 원하는 빔패턴이 생성됨을 실험을 통해서 확인하였다. 또한, 본 논문의 스마트 안테나 기지국에 채택된 적응 알고리즘이 가입자당 4개의 핑거를 지원하는데 충분한 속도와 정확성을 가짐을 확인 하였으며, PCS 대역의 상용 단말기를 사용한 실험을 통해 제안된 스마트 안테나 기지국이 기존의 다이버시티 기지국에 비해 우수한 성능을 가짐을 FER(Frame Error Rate)로 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권9C호
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• pp.871-879
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• 2009

본 논문에서는 코드분할다중접속(CDMA)시스템의 기지국에 설치할 수 있는 시공간 배열 스마트안테나의 성능이 다중경로 환경의 다양한 파라미터의 변화에 어떻게 반응하는지 살펴보았다. 이 논문에서 사용된 스마트안테나는 공간분산구조로 적응배열안테나를, 시간분산구조로 다중경로의 숫자에 따른 finger 의 레이크 수신기로 구성되었으며 빔형성 방법으로 Decision Directed LMS 방법을 사용한다. 스마트안테나는 다중경로 신호의 입사각분산의 정도와 다중경로(finger)의 숫자에 민감하게 반응하는 한편 지연분산의 정도와는 거의 반응하지 않음이 컴퓨터 모의실험으로 증명되었다. 레이크 수신기의 핑거 숫자의 증가가 스마트안테나의 성능을 비선행적으로 개선시키는 효과를 수반함 역시 모의실험으로 보여졌다. 본 논문의 빔형성 과정에서 가중치벡터의 갱신은 PN상관기가 수신신호를 역확산시킨 후에 이루어진다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.162-170
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• 2010

원하는 신호의 도래방향에 관한 정보를 이용하여 적응 어레이는 이 방향으로 빔 이득을 유지하면서 간섭신호를 제거한다. 신호 부공간에서 가중벡터를 조정하면 전체 공간에서 조정하는 방식에 비해 빠른 수렴속도를 가지며, 도래각 정보에서의 에러에 강인한 특성을 가진다. 그러나 공분산 행렬의 고유분해가 필요하고 이에 따른 계산이 복잡하다. 본 논문에서는 PASTd(projection approximation subspace tracking with deflation) 방식에 기초하여 계산이 간단한 신호 부공간에 기초한 적응어레이를 제시한다. 제시된 방식은 고유벡터가 직교하도록 원래의 PASTd를 변형해서 사용하고 있고, 직접 고유분해하는 방식과 동일한 성능을 가지면서 계산량을 크게 감소시킬 수 있다. 또한 신호 부공간 어레이의 SINR(signal-to-interference plus noise ratio)성능을 이론적으로 분석하여, 이의 동작특성을 고찰하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.989-997
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• 2002

본 논문은 수신신호의 자기상관행렬로부터 얻어진 2개의 고유벡터를 이용하여 웨이트 벡터를 구함으로써 각도퍼짐이 존재하는 환경에서도 스마트 안테나의 성능을 향상시키는 새로운 방법을 제시하였다 기존의 고유치에 의거한 빔형성 기술은 가장 큰 고유치의 상응 고유백터 만을 사용하는 것에 비해 본 논문에서 제시하는 방법은 두개의 고유백터를 효율적으로 적용함으로써 각퍼짐이 많은 신호환경에서 특히 강인한 성능을 보인다. 본 논문에서 사용하는 고유벡터는 첫번째와 두번째로 가장 큰 고유값에 대응되는 벡터이며, 현재 상용화되고 있는 DSP로 구현 가능한 계산량(3.5$N_2$+ 12N)을 통해 정확하게 구해진다. 본 제안방법을 WCDMA 환경에서 모의 실험한 결과 넓은 각도퍼짐에도 성능이 우수하였으며, 고유함수 계산을 위한 상용 툴인 MATLABTM 프로그램의 고유함수를 이용하여 얻은 이론적인 성능값과도 큰 차이가 없음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권7C호
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• pp.413-420
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• 2011

본 논문에서는 양이 보청기의 음향궤환 및 잡음을 제거하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 이중 마이크를 사용하여 잔차신호에서 음성신호를 제거한 후 궤환제거 필터의 계수를 갱신시킴으로써 수렴성능을 향상시킨다. 먼저 궤환제거기가 마이크 선호에서 궤환신호를 제거하고, 이어서 빔포밍 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 양이 보청기의 안정적 수렴을 보장하기 위해 좌측 및 우측 보청기를 분리하여 먼저 좌측 보청기를 수렴시키고 나서 그 다음 우측 보청기를 수렴시키는 과정으로 진행한다. 본 연구에서 제안한 궤환 및 잡음제거기의 성능을 검증하기 위하여 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 적응 알고리즘을 사용하면 기존의 알고리즘을 사용하는 경우보다 궤환제거기에서 평균 14.43 dB의 SFR(Signal to Feedback Ratio), 잡음제거기에서 평균 10.19 dB의 SNR(Signal to Noise Ratio) 개선효과를 향상시킬 수 있는 것으로 확인하였다.