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 addresses the problem of joint time of arrival (TOA) and direction of arrival (DOA) estimation in impulse radio ultra-wideband systems with a two-antenna receiver and links the joint estimation of TOA and DOA to the sparse representation framework. Exploiting this link, an orthogonal matching pursuit algorithm is used for TOA estimation in the two antennas, and then the DOA parameters are estimated via the difference in the TOAs between the two antennas. The proposed algorithm can work well with a single measurement vector and can pair TOA and DOA parameters. Furthermore, it has better parameter-estimation performance than traditional propagator methods, such as, estimation of signal parameters via rotational invariance techniques algorithms matrix pencil algorithms, and other new joint-estimation schemes, with one single snapshot. The simulation results verify the usefulness of the proposed algorithm.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권1호
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pp.12-16
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2007
In this paper, a new method is proposed for tracking the direction-of-arrival (DOA) of the wideband moving source incident on uniform linear array sensors. DOA is estimated by focusing transformation matrices. To update focusing matrices along with new data snap shots, we use the FAST (Fast Approximate Subspace Tracking) method. Present focusing matrices are constructed by previous signal and its orthogonal basis vectors as well as present signal and its orthogonal basis vectors, which are the left and right singular vectors of the inner product of two approximated matrices. Simulation results are shown to illustrate the performance of the proposed method.
ML(Maximum Likelihood) 방법 기반의 도래각(Direction-of-Arrival, DOA) 추정은 본질적으로 다차원 비선형 비용 함수의 최적화 과정이다. 초기 추정치에 기울기(gradient) 기반 탐색을 적용하여 최종 추정치를 구하기 때문에, 초기 추청치의 정확성은 매우 중요하다. 본 논문은 균등한 전체탐색(uniform exhaustive search)과 개선된 전체탐색(improved exhaustive search)의 다차원 탐색 방법을 제안한다. 개선된 전체탐색 기법은 균등한 전체탐색의 기법에 비하여 정확성 측면과 계산량 측면에서 우수하다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제6권1호
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pp.74-86
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2014
The optimization techniques are explored in the direction of arrival (DOA) estimation based on single acoustic pressure gradient vector sensor (APGVS). By analyzing the working principle and measurement errors of the APGVS, acoustic intensity approaches (AI) and the minimum variance distortionless response beamforming approach based on single APGVS (VMVDR) are deduced. The radius to wavelength ratio of the APGVS must be not bigger than 0.1 in the actual application, otherwise its DOA estimation performance will degrade significantly. To improve the robustness and estimation performance of the DOA estimation approaches based on single APGVS, two modified processing approaches based on single APGVS are presented. Simulation and lake trial results indicate that the performance of the modified approaches based on single APGVS are better than AI and VMVDR approaches based on single APGVS when the radius to wavelength ratio is not bigger than 0.1, and the two modified DOA estimation methods have excellent estimation performance when the radius to wavelength ratio is bigger than 0.1.
This paper estimated the arrival angle and electric wave delay time using the space method law and the directions of arrival (DOA) estimation algorithm in case of signal correlation. Space method law is the method used to repress cross correlation before applying the weight value to the receiving signal. The values of the diagonal elements in the correlation matrix were averaged to replace as the diagonal elements value. In the area of wireless communication or mobile communication, there are high correlations in case of low delay time difference in multiple waves. This causes the quality of the communication to drop due to interference with the desired signal elements. This paper estimated the arrival angle and electric wave delay time using the space method law and the MUSIC algorithm. With the arrival angle algorithm, the arrival angle cannot be estimated below 5 in case of signal correlations because the angle resolution capacity decreases accordingly. The super resolution capacity was estimated to determine the arrival angle below 5 in this paper. In addition, the proposed algorithm estimated the short delay time difference to be below 20ns.
This paper introduces the development of the iterative multiple signal classification (MUSIC)-based direction-of-arrival (DOA) estimation system using a rotator that can control the direction of antenna for the global navigation satellite system (GNSS) interference. The system calculates the spatial spectrum according to the noise eigenvector of all dimensions to measure the number of signals (NOS). Also, to detect the false peak, the system adjusts the array antenna's direction and checks the change's peak angles. The phase delay and gain correction values for system calibration are calculated in consideration of the chamber's structure and the characteristics of radio waves. The developed system estimated DOAs of interferences located about 1km away. The field test results show that the developed system can estimate the DOA without NOS information and detect the false peak even though the inter-element spacing is longer than the half-wavelength of the interference.
이 논문에서는 비이상적인 안테나 배열을 보상하는 방법과 안테나 배열을 이용하여 계산량 관점에서 효율적으로 도래각을 추정하는 방법을 제시하였다. 도래각을 추정하기 위해서는 안테나 배열을 주로 이용한다. 배열을 이루는 각 안테나 소자에 수신되는 신호의 위상차를 이용하여 도래각을 추정한다. 그러나 실제 안테나 배열의 경우 각 안테나 사이의 상호결합 때문에 각 안테나로부터 방사되는 전파의 빔 패턴이 변형되고 이로 인해 도래각 추정 성능이 저하된다. 제안 방식에서는 먼저 상호결합의 영향을 동일하게 받는 안테나 배열의 일부분인 부분배열을 이용하여 도래각을 추정한다. 도래각을 추정하기 위해서는 계산량 관점에서 효율적인 ESPRIT(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques)알고리듬을 적용한다. 그 다음 추정한 도래각을 바탕으로 상호결합을 보상하고 부분배열의 크기를 본래의 배열 크기로 확장시킨다. 모의실험 결과 제안한 방법은 재밍대잡음비가 비교적 작을 때에도 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문은 기존의 시간영역에서 다루던 공분산 행렬 fitting 기반 도래각 추정 알고리즘인 SpSF(Sparse Spectrum Fitting)를 주파수 영역으로 확장함으로써 기존의 시간영역의 SpSF 알고리즘이 주파수 영역에서도 구현 가능함을 보인다. 기존의 주파수 영역에서 구현되는 도래각 추정 알고리즘과의 성능 분석 및 비교를 통해 압축센싱 기반 공분산 fitting 알고리즘인 SpSF의 우수함을 보여준다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권1호
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pp.59-66
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2013
In this paper, we propose a probabilistic framework for model-based clustering of direction of arrival (DOA) data to obtain stable sound source localization (SSL) estimates. Model-based clustering has been shown capable of handling highly overlapped and noisy datasets, such as those involved in DOA detection. Although the Gaussian mixture model is commonly used for model-based clustering, we propose use of the von Mises mixture model as more befitting circular DOA data than a Gaussian distribution. The EM framework for the von Mises mixture model in a unit hyper sphere is degenerated for the 2D case and used as such in the proposed method. We also use a histogram of the dataset to initialize the number of clusters and the initial values of parameters, thereby saving calculation time and improving the efficiency. Experiments using simulated and real-world datasets demonstrate the performance of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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