The DOA(Direction Of Arrival) estimation to select a best beam for receiving a particular signal in switched beam antenna systems, and to shape the optimal beam in adaptive array antenna systems, is typically performed under the assumption that the target user motion is almost negligible. In this paper, we model the user as the time-varying source and adopt the LPA(Local Polynomial Approximation) tracking algorithm, proposed by Katkovnik, to solve the time-varying DOA estimation problem. Then, we compare the power spectrum functions between the LPA beamformer and the conventional beamformer, also, the normalized SNRs of each beamformer. The results show that the LPA beamformer is robuster than the conventional beamformer in tine-varying environments. In addition, in case of the conventional beamformer, more array elements give rise to more degradation in the aspect of SNR.
In this paper, we propose a new algorithm, so called the Signal Decorrelation via Virtual Translation of Array (SDVTA) algorithm, for estimating the directions of arrival(DOA's) of narrowband coherent signals incident on a general array. An effective procedure is composed of transforming the steering matrix of the original array into that of the virtually translated sensor array and taking the average of the transformed covariance matrices in order to decorrelate the coherent signals. The advantage of this approach is in that 1) it can estimate the DOA's of m-1 coherent signals(M : the number of array sensors) since the effective aperture size is never reduced. 2) a geometry of array is unrestricted for solving the narrowband coherency problem. 3) the efficiency of signal decorrelation does not depend on the phase differences between coherent signals unlike the Coherent Signal Subspace Method (CSM). Simulation results are illustrated to demonstrate the superior performance of this new algorithm in comparison with the normal MUSIC and examine the comparative performance with the various choices of the optimal transformation matrix under coherent signal environments.
In this paper, we present a performance improvement method for the direction-of-arrival (DOA) estimation algorithm of the narrowband signals incident on a uniform circular array. It is very important to estimate the covariance matrix effectively because the performance of DOA algorithm mainly depends on the exactness of the sampel coveriance matrix which is computed from the received samples of signals. In case of uniform circular array with the even number sensors, the structure of the arrray has a useful geometrical property. Therefore we present the method which can estimate covariance matrix more effectively using this property. The simulation results are shown to demonstrate the superior perfodrmance obtained by the proposed covariance matrix estimation method relative to that of the conventional estimation method.
Dedicated outdoor air-conditioning(DOA) system that utilizes pre-cooling and desiccant dehumidification can be superior to conventional cooling and reheating system with respect to energy consumption and indoor thermal comfort. In this work, simulation has been conducted to study various factors that affect the performance of DOA. Dynamic simulation shows the transient variation of temperature and humidity as the on/off control logic is imposed. Exit humidity of process air and flow rate are varied to study the effect on exit temperature of process air, dehumidification quantity, required regeneration temperature and exit humidity of regeneration air. For an outdoor air condition of $28.5^{\circ}C$ temperature, 16 g/kg humidity ratio and 2000 cmh flow rate, the dehumidification efficiency is increased by 4.6% as the flow rate is doubled.
여러 해 동안 많은 연구자들에 의해서 코히런트한 간섭신호가 있는 환경에서 신호 의 도래각을 추정하는 방법에 대한 연구가 진행 되어왔다. 이런 방법들은 대부분 공간 평활 (Spatial Smoothing)류의 방법을 사용하고 있으나 Pillai에 의해서 각 센서에 들어오는 신호 의 평균을 이용한 방법이 제안되었다. 이 방법에서는 특별히 복소수의 입력에 대해서는 대 칭형 배열을 사용하도록 했기 때문에 실수 입력을 다룰 때 보다 약 2배의 센서 개수가 필요 하다[S.U.Pillai,Array Signal Processing,Springer-Verlang New York, 1989]. 본 논문에서는 Pillai의 방법을 사용할 때 복소수 입력에서도 실수 입력의 경우와 같은 개수의 센서를 사용 하는 방법을 제안한다.
Reliable detection and parameter estimation of a radar cross section(RCS) fluctuating target have been known as a difficult task. To reduce the effect of RCS fluctuation, various diversity techniques have been considered. This paper presents a new method for synthesizing a covariance matrix applicable to a coherent multi-input multi-output(MIMO) radar with frequency diversity. It is achieved by efficiently combining covariance matrices corresponding to different carrier frequencies such that the signal-to-noise ratio(SNR) in the combined covariance matrix is maximized. The value of a synthesized covariance matrix is assessed by examining the phase curves of its entries and the improvement on direction of arrival(DOA) estimation.
For the issue of subsurface target localization by reverse projection, a new approach of target localization with different distances based on symmetric sub-array multiple-input multiple-output (MIMO) radar is proposed in this paper. By utilizing the particularity of structure of the two symmetric sub-arrays, the received signals are jointly reconstructed to eliminate the distance information from the steering vectors. The distance-independent direction of arrival (DOA) estimates are acquired, and the localizations of subsurface targets with different distances are realized by reverse projection. According to the localization mechanism and application characteristics of the proposed algorithm, the grid zooming method based on spatial segmentation is used to optimize the locaiton efficiency. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed localization method and optimization scheme.
Researchers have recently shown an increased interest in estimating the direction-of-arrival (DOA) of wideband noncircular sources, but existing studies have been restricted to subspace-based methods. An off-grid sparse recovery-based algorithm is proposed in this paper to improve the accuracy of existing algorithms in low signal-to-noise ratio situations. The covariance and pseudo covariance matrices can be jointly represented subject to block sparsity constraints by taking advantage of the joint sparsity between signal components and bias. Furthermore, the estimation problem is transformed into a single measurement vector problem utilizing the focused operation, resulting in a significant reduction in computational complexity. The proposed algorithm's error threshold and the Cramer-Rao bound for wideband noncircular DOA estimation are deduced in detail. The proposed algorithm's effectiveness and feasibility are demonstrated by simulation results.
센서 어레이(sensor array)가 천이불변(shift invariance) 성질을 가질 때, ESPRIT(Estimation of Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques) 방식은 이를 이용하여 어레이에 도래하는 신호의 도래각을 추정한다. 본 논문에서는 ESPRIT 방식을 적용하여 코히런트 신호의 도래각을 효과적으로 추정하는 방법을 제시한다. ESPRIT 방식은 신호부공간(signal subspace)을 이용한다. 코히런트 신호가 존재할 때, 신호부공간을 구하는 방법으로 SS(spatial smoothing) 방식이 널리 알려져 있으나 계산이 매우 복잡하다. 최근에 발표된 CV(correlation vector)에 기초한 방식은 계산은 간단하지만 SS 방식보다 작은 수의 신호를 분해한다. 제안 방식은 상관행렬의 일부를 이용하여 신호부공간을 구성하여 도래각을 추정한다. SS 방식과 비교하여, 제안 방식에서는 분해 가능한 신호의 수는 동일하면서 계산량을 크게 줄일 수 있다.
본 논문에서는 임의 배열 안테나에 입사하는 협대역 인코히런트 신호의 도래각(DOA)을 추정하기 위한 분해능 향상 방안을 제시한다. 도래각 추정 알고리즘의 분해능은 배열 안테나의 크기에 의존하므로 배열 안테나의 크기를 증가시키면 분해능을 향상시킬 수 있지만, 실환경 하에서 배열 안테나의 물리적인 크기를 증가시키는 것은 실용적이지 못하다. 따라서 원 배열 안테나의 소자 간격을 가상적으로 확장시켜 크기가 서로 다른 가상 확장 배열 안테나들을 구성하고 이들의 공간 스펙트럼을 평균함으로서 분해능을 향상시키는 방안을 제안한다. 등간격 원형 배열 안테나에 입사된 인코히런트 신호에 표준 MUSIC 알고리즘과 제안 방식을 적용하여 제안 방식이 우수한 분해능 성능을 나타냄을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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