• 한국항행학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.234-240
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• 2011

본 논문에서는 다수의 지상국을 이용하여 얻은 FDOA(Frequency Difference of Arrival) 측정값을 통해서 UAV(Unmanned Aerial Vehicle; 무인항공기) 추적 알고리즘의 이론적 경계인 CRLB(Cram$\acute{e}$r-Rao Lower Bound)를 분석하였다. 첫째로 FDOA 측정값을 시간을 두고 모았을 때 CRLB에 주는 영향을 관찰하였고, 둘째로 지상국이 일정한 범위 안에서 무작위적 위치를 가질 때 그 범위에 따른 FDOA의 측정값이 어떤 특성을 갖는지 확인할 수 있었다. 또한 CRLB의 크기를 측정하여 CCDF(Complementary Cumulative Distribution Function)로 나타내어 성능을 비교, 분석하였다.

• ETRI Journal
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• 제34권4호
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• pp.511-517
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• 2012

The best linear unbiased estimator (BLUE) is most suitable for practical application and can be determined with knowledge of only the first and second moments of the probability density function. Although the BLUE is an existing algorithm, it is still largely unexplored and has not yet been applied to channel estimation in amplify and forward (AF)-based wireless relay networks (WRNs). In this paper, a BLUE-based algorithm is proposed to estimate the overall channel impulse response between the source and destination of AF strategy-based WRNs. Theoretical mean square error (MSE) performance for the BLUE is derived to show the accuracy of the proposed channel estimation algorithm. In addition, the Cram$\acute{e}$r-Rao lower bound (CRLB) is derived to validate the MSE performance. The proposed BLUE channel estimation algorithm approaches the CRLB as the length of the training sequence and number of relays increases. Further, the BLUE performs better than the linear minimum MSE estimator due to the minimum variance characteristic exhibited by the BLUE, which happens to be a function of signal-to-noise ratio.

• 한국전자파학회논문지
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• 제30권5호
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• pp.373-379
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• 2019

같은 단일 주파수를 갖고 위상만 다른, 즉 코히런트(coherent)한, 두 개의 신호가 비슷한 각도에서 동시에 입사하면 두 신호의 위상이 0도 혹은 180도 다를 경우 각도 추정에 큰 오차가 발생한다. 항공기용 레이다는 신호의 대역폭이 비교적 작으므로 지표면 혹은 해면 가까이 낮게 나는 표적의 경우에 직접파와 표면 반사파가 같은 거리 빈(range bin)에 위치하여서 이와 같은 현상이 일어날 수 있다. 본 논문에서는 항공기용 레이다에 있어서 단일 주파수를 사용하였을 경우, 저고도 표적의 다중경로 간섭에 의한 각도 추정의 크래머 라오 하한(Cramer-Rao lower bound: CRLB)를 보이고, 두 개의 주파수를 사용하였을 경우 CRLB가 낮아짐을 보였다.

• ETRI Journal
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• 제34권4호
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• pp.641-644
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• 2012

The problem of sinusoidal parameter estimation at two channels with common frequency in white Gaussian noise is addressed. By making use of the linear prediction property, an iterative linear least squares (LLS) algorithm for accurate frequency estimation is devised. The remaining parameters are then determined according to the LLS fit with the use of the frequency estimate. It is proven that the variance of the frequency estimate achieves Cram$\acute{e}$r-Rao lower bound at sufficiently small noise conditions.

• ETRI Journal
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• 제34권5호
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• pp.684-689
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• 2012

A mode-singular-value-decomposition (SVD) maximum likelihood (ML) estimation procedure is proposed for the source localization problem under an additive measurement error model. In a practical situation, the noise variance is usually unknown. In this paper, we propose an algorithm that does not require the noise covariance matrix as a priori knowledge. In the proposed method, the weight is derived by the inverse of the noise magnitude square in the ML criterion. The performance of the proposed method outperforms that of the existing methods and approximates the Taylor-series ML and Cram$\acute{e}$r-Rao lower bound.