안테나 센서 어레이를 이용하여 수신되는 전파의 도래각을 추정하는 방식으로서 MUSIC(multiple signal classification)과 같은 고유분해(eigendecomposition)를 기반으로 한 방식은 백색잡음 환경하에서는 고분해능의 우수한 성능을 보이지만 유색잡음이 존재하는 환경에서는 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서는 주기성을 가진 신호에 잡음이 더해진 선호를 웨이브렛 영역으로 변환하여 신호와 잡음을 분리하는 방법을 사용하여 유색잡음이 있는 환경에서 도래각 추정 문제를 접근하였다. 배경잡음만 있는 경우 센서 어레이 출력을 이산 웨이브렛 분해를 하여 얻은 멀티스케일 성분들의 공분산 행렬은 밴드화된 행렬로 근사화 할 수 있는데 비하여 협대역 신호는 멀티스케일 성분간의 상관성은 급속히 감소하는 현상을 보이지 않고 공분산 행렬에서는 신호성분이 전체 행렬에 분포한다. 어레이 출력의 공분산 행렬을 웨이브렛 영역으로 변환하여 유색잡음에 해당하는 특정 밴드를 삭제하고 MUSIC과 같은 기존의 공간 스펙트럼 추정방식을 적용하여 도래각을 추정 한 다음 그 결과로 부터 신호성분을 합성하여 삭제한 밴드를 채우는 과정을 반복하여 정확한 도래각을 얻는 방안을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 여러 가지 형태의 상관함수 특성을 가진 유색잡음 환경에서 모의실험을 통하여 기존 방식과 비교 분석하였다.
전파 신호 방향의 추정은 레이더 및 무선 통신에서 주요한 분야이다. 일반적으로 방향 탐지기법들은 이상적인 배열 센서의 입력 신호에 신호 처리 기법을 적용하여 연구를 진행해 왔다. 하지만 전파를 이용한 방향 탐지에서 사용되는 배열 센서인 안테나는 배열 구조에서 안테나 소자 간에 상호 결합으로 인한 입력 신호의 왜곡 현상이 발생하는 문제점이 있다. 그러므로 이러한 상호 결합에 의한 신호의 왜곡 현상을 보상하는 기법이 정밀한 방향 탐지를 위해서 필요하다. 본 논문에서는 다이폴 배열 안테나 구조에서 배열 소자 간의 상호 결합 현상을 MoM 기법을 이용하여 보상하고, 이를 통하여 신호원의 방위각 및 고각의 방향을 추정하는 연구를 진행하였다.
기존의 LSE(Least Square Estimation)를 이용한 영상보간 방법은 다른 방법들 보다 고주파 성분인 에지 부분의 보간 성능이 뛰어나고 월등한 주관적 화질의 향상을 보인다. 하지만 같은 고주파 성분인 잡음 성분의 증폭으로 인해 보간 된 일부 영상은 자연스럽지 못하는 문제점이 있다. 또한 연산량과 메모리 요구량이 상당히 높아 실시간이나 고속 구현에 어려움이 따른다. 본 논문에서 제안하는 방법은 단순한 샘플윈도우와 Direction Detector를 사용하여 보간 연산에 사용되는 참조 화소의 개수를 화질의 열화 없이 줄임으로써 연산량과 메모리 요구량을 획기적으로 줄였다. 또한 Bi-Linear 보간 방법을 선택적으로 적용함으로써 기존 방법에서 에러가 생기는 부분을 보완하였다. 컴퓨터 모의 실험 결과 기존의 LSE를 이용한 보간 방법 보다 주관적인 화질이나 객관적인 화질에서도 보다 나은 결과를 보여 주는 것을 확인하였다.
Lee, Young-Seok;Yeom, Jeong Seon;Noh, Jae Hee;Lee, Sang Jeong;Jung, Bang Chul
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제10권3호
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pp.169-177
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2021
In this paper, we propose a novel global navigation satellite system (GNSS) spoofing detection technique through an array antenna-based direction of arrival (DoA) estimation of satellite and spoofer. Specifically, we consider a sophisticated GNSS spoofing attack scenario where the spoofer can accurately mimic the multiple pseudo-random number (PRN) signals since the spoofer has its own GNSS receiver and knows the location of the target receiver in advance. The target GNSS receiver precisely estimates the DoA of all PRN signals using compressed sensing-based orthogonal matching pursuit (OMP) even with a small number of samples, and it performs spoofing detection from the DoA estimation results of all PRN signals. In addition, considering the initial situation of a sophisticated spoofing attack scenario, we designed the algorithm to have high spoofing detection performance regardless of the relative spoofing signal power. Therefore, we do not consider the assumption in which the power of the spoofing signal is about 3 dB greater than that of the authentic signal. Then, we introduce design parameters to get high true detection probability and low false alarm probability in tandem by considering the condition for the presence of signal sources and the proximity of the DoA between authentic signals. Through computer simulations, we compare the DoA estimation performance between the conventional signal direction estimation method and the OMP algorithm in few samples. Finally, we show in the sophisticated spoofing attack scenario that the proposed spoofing detection technique using OMP-based estimated DoA of all PRN signals outperforms the conventional spoofing detection scheme in terms of true detection and false alarm probability.
레이더에서 목표물을 예측하기위해서 입사 방향 추정 방법을 사용한다. 본 논문에서는 적응 배열 입사 방향 방법과 단일 지향 오차 입사 방향 추정방법을 사용하여 목표물에 대한 입사방향을 추정하였다. 적응 배열 입사 방향 방법으로 주엽 재밍과 부엽 재밍을 제거하여 목표물에 대한 신호 입사 방향을 추정하였다. 단일 지향 방법은 신호 입사 방향의 지향오차가 크기 때문에 목표물의 정확한 추정은 어렵다. 원하는 목표 신호를 수신하기 위해서는신호의 입사 방향과 지향방향사이에 지향오차가 거의 없어야 한다. 입사 방향 추정시 공분산을 구하기 위해서 생기는 지연 시간문제와 단일 지향조건을 이용하여 발생하는 지향오차 문제를 감소시켰다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안된 입사 방향 추정방법이 기존의 방법에 비해 목표물 추정면에서 우수함을 보인다.
건설 프로젝트 생애주기 전반에 걸쳐 생성되는 정보를 3차원 모델을 기반으로 관리하는 BIM (Building Information Modeling) 기술은 계획, 설계, 구조해석은 물론 견적 및 3차원 시뮬레이션을 통한 시공계획 등 공사관리 업무를 통합하는 방향으로 발전하고 있다. BIM 기반 견적모델은 3차원 모델의 사용 용도에 따라 상세수준의 차이와 모델정보의 차이를 보이는데, 본 연구에서는 교량 구조물을 대상으로 하여 견적을 위한 모델의 LOD 수준을 파악하였다. 또한 건설정보 분류체계에 적용되는 라이브러리의 클래스를 정의하고 Microstation의 API를 이용하여 클래스의 파라메터를 추출하여 파라메터와 연동되는 Resource의 물량정보를 산출한다. 견적 모델과 상이하게 모델링된 모델에서 하위 모델을 계층화 하고 견적수준으로 병합함으로써 BIM 기반 토목 라이브러리를 통한 견적자동화시스템을 검증하였다.
Efficient multi-view coding techniques are needed to reduce the complexity of multi-view video which increases in proportion to the number of cameras. To reduce the complexity and maintain image quality and bit-rates, an motion estimation method and temporal prediction structure are proposed in this paper. The proposed motion estimation method exploits the characteristic of motion vector distribution and the motion direction and motion size of the block to place search points and decide the search patten adaptively. And the proposed prediction structure divides every GOP to decide the maximum index of hierarchical B layer and the number of pictures of each B layer. Experiment results show that the complexity reduction of the proposed temporal prediction structure and motion estimation method over hierarchical B pictures prediction structure and TZ search method which are used in JMVC(Joint Multi-view Video Coding) reference model can be up to 45∼70% while maintaining similar video quality and bit rates.
Demand for high-rising building has arisen. However, its maintenance is usually executed by labour. It could have a severe problem. We proposed a gondola robot to solve it. In this paper, we designed a height estimation sensor for this gondola. It is consist of pan-tilt unit, ARS sensor, and laser sensor. The pan-tilt unit keeps the laser sensor to indicate the gravity direction by referencing the ARS. The laser sensor's range is vertical distance from gondola to ground. However, if there is an obstacle under the gondola, the distance includes its height. To filter it out, we apply a Kalman filter for the height estimation. If the estimated height is changed extremely, the filter decides that there is an obstacle. Then, it remembers the height of obstacle. Other extreme changes of height estimations are reflected. The experimental results using the proposed sensor system show detail flow of the height estimation.
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.
We propose an algorithm to update weight to use the mean square error method and mutual coupling matrix in a coherent channel. The algorithm proposed in this paper estimates the desired signal by using the updated weight. The updated weight is obtained by covariance matrix using mean square error and mutual coupling matrix. The MUSIC algorithm, which is direction of arrival estimation method, is mostly used in the desired signal estimation. The MUSIC algorithm has a good resolution because it uses subspace techniques. The proposed method estimates the desired signal by updating the weights using the mutual coupling matrix and mean square error method. Through simulation, we analyze the performance by comparing the classical MUSIC and the proposed algorithm in a coherent channel. In this case of the coherent channel for estimating at the three targets (-10o, 0o, 10o), the proposed algorithm estimates all the three targets (-10o, 0o, 10o). But the classical MUSIC algorithm estimates only one target (x, x, 10o). The simulation results indicate that the proposed method is superior to the classical MUSIC algorithm for desired signal estimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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