본 논문에서는 AOA (Angle of Arrival)기반의 재머위치 결정기법에 사용되는 DOA 추정 알고리즘을 대상으로 Root-MUSIC으로 1차 DOA 추정을 수행한 후 MUSIC을 이용한 2차 DOA 추정을 수행하는 성능 개선 알고리즘을 제시하였다. 또한 제안한 알고리즘을 검증하기 위해 소프트웨어 기반의 시뮬레이션 플랫폼을 구성하여 오차환경에 따른 DOA 추정 성능 분석을 수행하고, 본 논문에서 제시한 DOA 추정 알고리즘의 DOA 추정 정확도 및 분해능의 개선 정도를 분석하였다.
본 논문에서는 GBAS 환경에서 전파위협원 위치 결정을 위한 TDOA/AOA 기반의 효과적인 DOA 추정 기법을 제안한다. TDOA 측정치만을 이용하여 추정한 1차 근사해와 DOP를 이용하여 DOA 추정 범위를 현저하게 감소시킴으로써 효과적으로 전파위협 신호의 DOA를 추정할 수 있다. 제안한 기법을 통하여 비슷한 연산량으로 더 높은 DOA 정밀도를 얻을 수 있으며, 동시에 전파위협원 위치 추정 정확도를 높일 수 있다. 또한 소프트웨어 기반의 시뮬레이션을 통하여 제안한 기법의 성능을 검증하였다.
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.
DOA의 추출 및 분석조건과 랩 필름으로 포장된 식품의 저장 및 전자렌지로 가열 중 식품으로의 DOA의 이행량을 조사하였다. 추출용매와 방법에 대하여 실험한 결과 DOA는 carbon tetrachloride를 이용하여 약 1시간 이상 reflux시킬 때 가장 우수한 추출률을 나타냈다. 국내 시장에 유통 중인 PVC 랩은 가정용과 영업용의 경우 각각 평균적으로 약 18.9% 및 24.6%의 DOA 함량을 나타냈다. 저장시 DOA의 이행량은 돼지고기 삼겹살의 경우 저장 1일 및 3일째 각각 21% 및 26%로 조사된 식품 중 가장 높은 이행량을 나타냈다. 전자렌로 가열시에 조사된 모든 식품의 경우 랩과 직접 접촉이 안된 상태에서의 DOA 이행량은 약 5.5% 범위내로 미미하였으나 돼지고기 삼겹살의 경우 직접 접촉된 상태로 가열하였을 때는 약 49%의 DOA가 이행되었다.
In this paper, a practical quasi-optimal DOA(direction of arrival) estimator is proposed in order to develop a one-axis gimbaled ultrasonic source tracker for mobile robot applications. With help of the gimbal structure, the ultrasonic moving source tracking problem can be simply reduced to the DOA estimation. The DOA estimation is known as one of the representative long-pending nonlinear filtering problems, but the conventional nonlinear filters might be restrictive in many actual situations because it cannot guarantee the reliable performance due to the use of nonlinear signal model. This motivates us to reformulate the DOA estimation problem in the linear robust state estimation setting. Based on the assumption that the received ultrasonic signals are noisy sinusoids satisfying linear prediction property, a linear uncertain measurement model is newly derived. To avoid the DOA estimation performance degradation caused by the stochastic parameter uncertainty contained in the linear measurement model, the recently developed NCRKF (non-conservative robust Kalman filter) scheme [1] is utilized. The proposed linear DOA estimator provides excellent DOA estimation performance and it is suitable for real-time implementation for its linear recursive filter structure. The effectiveness of the suggested DOA estimation scheme is demonstrated through simulations and experiments.
Location Service는 주로 위성을 이용한 GPS 방법에 의해 이루어진다. 그러나 스마트안테나를 쓰는 차세대이동통신시스템에서는 신호도착방향(DOA: Direction Of Arrival) 추정기법을 써서 Location Service가 가능하다. 본 논문에서는 차세대이동통신시스템에서 Location Service를 위한 DOA 추정기법에 관해 연구하고 타당성을 컴퓨터 모의실험을 통해 알아본다. 먼저, 직교하는 수직$.$수평 배열처리기를 써서 퍼진신호원의 DOA 추정문제를 다룬다. 수직배열처리기에서 수직 방향의 DOA를 추정한 다음 수평배열처리기에서 순차적으로 수평방향의 DOA를 추정한다. 다음으로, 3개의 스마트안테나를 이용하여 특정 신호원의 Location Service를 수행하는 과정을 컴퓨터 모의실험으로 보임으로서 제안된 DOA 추정기법이 차세대 이동통신시스템에서 Location Service를 위해 쓰일 수 있다는 타당성을 고찰한다.
This paper proposes a quasi-optimal linear DOA (Direction-of-Arrival) estimator which is necessary for the development of a real-time robot auditory system tracking moving acoustic source. It is well known that the use of conventional nonlinear filtering schemes may result in the severe performance degradation of DOA estimation and not be preferable for real-time implementation. These are mainly due to the inherent nonlinearity of the acoustic signal model used for DOA estimation. This motivates us to consider a new uncertain linear acoustic signal model based on the linear prediction relation of a noisy sinusoid. Using the suggested measurement model, it is shown that the resultant DOA estimation problem is cast into the NCRKF (Non-Conservative Robust Kalman Filtering) problem [12]. NCRKF-based DOA estimator provides reliable DOA estimates of a fast moving acoustic source in spite of using the noise-corrupted measurement matrix in the filter recursion and, as well, it is suitable for real-time implementation because of its linear recursive filter structure. The computational efficiency and DOA estimation performance of the proposed method are evaluated through the computer simulations.
This paper describes an estimation of DOA(Direction Of Arrival) measurement system using DBF receiver with linear array antenna. This DBF receiver is composed of resistive FET mixer using low IF mettled. A radio frequency(RF), a local oscillator(LO) and ail intermediate frequency(IF) considered in this research are 2.09 GHz, 2.08 GHz and 10 MHz, respectively. This receiver is composed of a band-pass filter, a low-pass filter, a DC bias circuit. DOA measurement system is consist of linear array antenna, DBF receiver, AD control box and computer in the anechoic chamber. Receiving antenna is 4-array monopole antenna and DBF receiver is 4-Ch resistive FET mixer without amplifier. DOA algorithm is implemented using MUSIC algorithm with high resolution. We show that the results of DOA is $-30^{\circ},\;0^{\circ}$ and $60^{\circ}$, respectively. And we know that DOA estimation error occur by antenna radiation pattern and fabrication error of antenna array.
In this paper, we address the problem of closely spaced source localization using sensor array processing. In particular, the performance efficiency (measured in terms of the root mean square error) of the unconditional maximum likelihood (UML) algorithm for estimating the direction of arrival (DOA) of near-field sources is evaluated. Four parameters are considered in this evaluation: angular separation among sources, signal-to-noise ratio (SNR), number of snapshots, and number of sources (multiple sources). Simulations are conducted to illustrate the UML performance to compute the DOA of sources in the near-field. Finally, results are also presented that compare the performance of the UML DOA estimator with the existing multiple signal classification approach. The results show the capability of the UML estimator for estimating the DOA when the angular separation is taken into account as a critical parameter. These results are consistent in both low SNR and multiple-source scenarios.
전파 교란에 취약한 GNSS 시스템을 위하여 다양한 항재밍 알고리즘들이 존재하며, 배열 안테나를 이용한 방식이 가장 좋은 성능을 보인다. 그 중 재머의 위치를 파악하기 위한 DOA 추정 알고리즘의 역할이 매우 중요하다. 그러나 헬기의 경우 로터의 회전에 의해 정지 동체와 달리 진폭과 위상이 시간에 따라 변하는 무선 채널이 형성되어 기존 항재밍 알고리즘의 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 로터 영향을 안테나 간 상관성에 따른 네 개의 시나리오로 모델링하였으며 로터 영향에 의해 DOA 추정 알고리즘의 성능이 저하되고 JNR에 관계없이 성능이 포화됨을 확인하였다. 이의 해결을 위해 평균화 방식을 이용하였을 때 추정 샘플의 누적 수가 많아질수록 성능이 향상되며 이동 평균 방식을 함께 이용할 경우 유사한 성능을 내면서도 필요한 메모리 수를 줄이고 DOA 추정 변동량이 완화됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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