• 전자공학회논문지B
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• 제33B권4호
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• pp.164-173
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• 1996

This paper presents an alternative technique for DOA (direction-of-arrival) estimation. For generating a weight vector orthogonal to the signal subspace, a modified version of MES (minimum eigenvalue searching ) method is introduced. The performance of the proposed technique is compared to that of the conventional ED (eigen decomposition) method in terms of angle resolution for a number of snapshots during agiven observation period as well as various SNR's. In addition, the superiority of the suggested technique is shown, by analyzing the required computational load of the proposed MES and conventional ED method. A novel procedure of simplifying the MES proposed in [1] is presented on that purpose. Another advnatage of the proposed technique is that it is performed independently of the detection of the number of signal components, which makes it possible to estimate the DOA's of clusters consisting of infinite number of inseparable signal components.

• 말소리와 음성과학
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• 제3권3호
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• pp.91-98
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• 2011

In this paper, a multi-channel speech enhancement method using the linearly constrained minimum variance (LCMV) algorithm and a variable learning rate control is proposed. To control the learning rate for adaptive filters of the LCMV algorithm, the direction of arrival (DOA) is measured for each short-time input signal and the likelihood function of the target speech presence is estimated to control the filter learning rate. Using the likelihood measure, the learning rate is increased during the pure noise interval and decreased during the target speech interval. To optimize the parameter of the mapping function between the likelihood value and the corresponding learning rate, an exhaustive search is performed using the Bark's scale distortion (BSD) as the performance index. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms the conventional LCMV with fixed learning rate in the BSD by around 1.5 dB.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.32-40
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• 2013

본 논문에서는 빔포밍과 입사각분석 기반 마스킹을 이용한 다채널 음성개선 알고리즘이 제안된다. 제안된 알고리즘에서는 LCMV 빔포밍을 수행한 후에 입사각 분석을 이용한 멜-주파수 위너필터가 적용되어 잔존하는 잡음을 제거한다. 성능 향상을 위해서 빔포밍의 적응 필터 학습률과 목표 음성 스펙트럼 검출을 위한 입사각 임계치가 최적화된다. 성능 지수로서 PESQ와 출력 SNR이 측정되었으며 실험 결과 제안한 알고리즘이 종전의 최소분산 빔포밍 기법보다 PESQ 관점에서 0.09, 출력 SNR 관점에서 5.75 dB의 성능 향상시킴을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.623-626
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• 2001

센서 array 신호처리에서 DOA(direction of arrival)의 추정에 사용되고 있는 root-MUSIC, TLS-ESPRIT 등과 같은 고해상도 스펙트럼 추정 기법들은 과다한 연산량으로 인하여 실시간 구현이 어렵고, 신호들의 DOA가 근접한 경우에서는 추적 성능이 매우 불안정하게 된다. 이러한 문제점에 대한 대안으로 여러 형태의 부공간 추적 개념을 사용하는 수치기법이 제안되어 왔다 [2], [4], [6]. 본 논문에서는 이들 부공간 추정 기법들을 LS-ESPRIT 기법에 접목하여 그 성능을 비교하고, 개선 방안을 제시하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권4호
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• pp.88-94
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• 2007

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.

• ETRI Journal
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• 제26권1호
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• pp.45-47
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• 2004

A resolution enhancement method for estimating the direction-of-arrival (DOA) of signals is presented. The proposed method is by virtually expanding a real array into virtual arrays and then averaging the spatial spectrum of the virtual arrays, each of which has a different aperture size. Superior DOA resolutions are shown in comparison with the standard algorithm, MUltiple SIgnal Classification (MUSIC), for incoherent signals incident on a uniform circular array.

• 전자공학회논문지
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• 제52권1호
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• pp.121-131
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• 2015

현대의 수동형 위치 추정(passive emitter localization) 분야에서는 수신기 운용의 효율성을 위해 적은 수의 수신기를 이용한 원거리 신호원의 정밀한 위치추정을 지향한다. 적은 수의 수신기로 정밀한 위치추정을 위해서 연속적이고, 측정 정보들의 복합적 활용을 통해 위치 추정 성능 향상을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 제한된 환경의 2개의 이동하는 수신기 환경에서 측정 정보별 이론적 위치추정 성능을 분석하고, 위치추정 성능이 우수할 것으로 예상되는 TDOA (time difference of arrival)와 FDOA (frequency difference of arrival), 그리고 DOA (direction of arrival) 복합 측정 정보기반으로 비선형 최소자승법 중 하나인 LM (Levenberg-Marquardt) 방법을 이용하여 지상 고정 신호원의 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 구체적으로 TDOA를 이용하여 산출한 방위 모호성이 포함된 DOA들을 이용하여 신호원의 초기 위치를 산출하고, 해당 신호원의 초기 위치와 T/F/DOA를 이용하여 위치추정 성능을 향상 시킨다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권4호
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• pp.774-783
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• 2020

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.

• 말소리와 음성과학
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• 제4권3호
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• pp.103-110
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• 2012

In this paper, a target signal detection method using multiple signal classification (MUSIC) algorithm is proposed. The MUSIC algorithm is a subspace-based direction of arrival (DOA) estimation method. Using the inverse of the eigenvalue-weighted eigen spectra, the algorithm detects the DOAs of multiple sources. To apply the algorithm in target signal detection for GSC-based beamforming, we utilize its spectral response for the DOA of the target source in noisy conditions. The performance of the proposed target signal detection method is compared with those of the normalized cross-correlation (NCC), the fixed beamforming, and the power ratio method. Experimental results show that the proposed algorithm significantly outperforms the conventional ones in receiver operating characteristics (ROC) curves.

• ETRI Journal
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• 제28권6호
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• pp.761-769
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• 2006

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.