Journal of information and communication convergence engineering
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제3권3호
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pp.115-118
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2005
In this study, the proposed algorithm is a correlativity signal in a mobile wireless channel that has estimated the direction of arrival. The proposed algorithm applied the space average method in a MUSIC algorithm. The diagonal matrix of the space average method was changed to inverse the matrix and to obtain a new signal correlation matrix. The existing algorithm was analyzed and compared by applying a proposed signal correlation matrix to estimate the direction of arrival in a MUSIC algorithm. The experiment resulted in a proposed algorithm with a min-norm method resolution at more than $5^{\circ}$. It improved more than $2^{\circ}$ in a MUSIC algorithm.
본 논문에서는 배열센서에서 DOA(Direction Of Arrival)를 수행하는 경우 크래머 라오 하한을 이용하여 표적신호가 수신되는 방위오차의 최소분산을 계산하고, 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차를 추정하는 방안을 제시한다. 신호 대 잡음비는 DOA의 정확도 즉, 표적의 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차를 결정한다. 일반적으로 신호대 잡음비는 음원준위, 소음준위, 전달손실, 배열센서의 형상, 빔 조향 방위에 따라 달라진다. 표적의 공간상 상대적 위치와 소음준위가 달라지는 경우, 신호 대 잡음비의 변화에 따른 탐지 방위오차 및 위치추정 거리오차를 확률적으로 추정하는 몬테카를로 시뮬레이션을 수행함으로써, 제안된 방법을 검증하였다.
본 논문에서는 DDC(Digital Down Convertor)를 가지는 디지털 수신기의 적응 신호처리에 대해 서술하였다. DDC는 NCO(Numerically Controlled Oscillator)와 디지털 LPF(Low Pass Filter)로 구성되어 있으며, 수치적 알고리즘에 의해 수신된 신호를 처리한다. 통과대역 샘플링 기법을 이용한 디지털 수신기의 시뮬레이션 결과를 보여주고 있으며, 수치적으로 처리되는 DDC에 의해 수신된 low IF 신호가 zero IF 신호로 변환되는 것을 확인하였다 또한, 고분해능을 가지는 MUSIC(Multiple Signal Classification) 알고리즘을 이용한 DOA(Direction Of Arrivals) 추정 기법을 기술하고 있다 DOA의 분해능의 정확도가 입력 샘플링 수와 안테나 소자 수에 의존하는 것을 확인하였다
방향구속 전력최소화법(Directionally Constrained Minimization of Power : DCMP)과 제로포싱방법(Zero Forcing : ZF)은 어레이 안테나에 수신된 신호들로부터 채널응답 백터인 Spatial Signature를 추정하고, 이를 이용하여 최적웨이트(Optimal Weight)를 결정함으로써 어레이 출력SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio)을 향상시킬 수 있는 알고리즘들로 알려져 있다. 본 논문에서는 이 동국 주변에서 다중산란된 수신신호들이 어레이 안테나에 수신되는 환경에서 DCMP와 ZF방법의 성능을 분석하였다. 이를 위하여 ESPRIT를 이용하여 수신신호들의 도래각(Direction of Arrival: DOA)과 확산각도(Angular Spread: AS)를 추정하여 Spatial Signature를 구한 후, 그 결과치를 이용하여 DCMP와 ZF방법으로 어레이 출력신호를 합성하였다. 모의 실험을 통하여 어레이 출력 SINR 성능을 평가하고 이론저거 성능결과와 비교하였다.
Direction of arrival (DOA) estimation of multiple sources using sensor arrays has been widely studied in the last few decades, particularly, the spherical harmonic analysis utilizing a spherical array. Both the number of sensors on the aperture and size of the sphere can affect the estimation accuracy dramatically. However, those two factors are conflicted to each other in a single spherical array. In this paper, a multiple spherical arrays structure is proposed to provide an alternative design to the traditional single spherical array for the spherical harmonic decomposition, to obtain better localization performance. The new structure consists of several identical spheres in a given area, and the microphones are placed identically on each sphere. The spherical harmonic analysis algorithm using the new multiple array structure for the problem of multiple acoustic sources localization is presented. Simulation results show that the multiple spherical arrays can provide a more accurate direction of arrival (DOA) estimation for the multiple sources than that of a single spherical array, distinguish several adjacent sources more efficiently, and reduce the number of microphones on each sphere without decreasing its’ estimation accuracy.
In this paper, we propose a ne weighted backward covariance matrix method to enhance the resolution for direction-of-arrival(DOA) estimation. The proposed method (MEVM:modified eigenvector method) is an enhanced covariance matrix method which is an extended form of the conventional covariance matrix. We analyze the effect of using the weighted forward-baskward covariance matrix on the performance of the eigenvector method(EVM). By comparing the perturbation angle of the noise-subspace, we show that the spectral estimate obtained using the proposed method is less distorted than the spectral estimate obtained using the conventional EVM. The simulation results show that the new method is more accurate and has better resolution than the conventional EVM under the same noise conditions.
This paper presents a signal processing method for calibrating an antenna array to solve the inaccuracy of Direction of Arrival(DOA). Using reference data quantifying amplitude and phase distortion levels for each angles, we compensate each radar array’s amplitude and phase distortion. The proposed method is applied to the Bartlett, Capon and MUSIC algorithms, Using 77 GHz Frequency Modulated Continuous Wave(FMCW) Long Range Radar(LRR) signal, we experimentally demonstrate the performance improvement after the proposed compensation.
This paper describes an adaptive signal processing of digital receiver with DDC(Digital Down Convertor), DDC is implemented by using NCO(Numerically Controlled Oscillator), digital low pass filter. for the passband sampling, we present the results of digital receiver simulation with DDC. We confirm that the low IP signal is converted to zero IF by DDC. DOA(Direction Of Arrival) estimation technique using MUSIC(Multiple SIgnal Classification) algorithm with high resolution is presented. We Cow that an accurate resolution of DOA depends on the input sampling number.
In order to develop a one-axis gimbaled acoustic source tracker for mobile robots, a pseudo-linear direction of arrival(DOA) estimator is proposed using a linear ultrasonic sensor array. Under the assumption that the sensor measurement errors are negligible, a linear measurement model is derived using the linear prediction relation of the received sinusoidal acoustic signals. Applying the Kalman filtering technique for this model, the linear recursive DOA estimator is designed. For its linear recursive filter structure, it is preferable for real-time implementation on a commercial DSP. Through the experiments, the effectiveness of the suggested method is demonstrated.
본 논문은 천해 상에서 목표물로부터 방사되어 견인 이동되는 하이드로폰을 통하여 입사되는 광대역 신호에 대한 DOA (Direction-Of Arrival) 추정기법을 제안한다. 견인 배열 어레이를 이용하는 경우 고정된 위치의 배열 하이드로폰을 사용하는 경우와는 달리 움직임에 의한 도플러 주파수 천이 값이 발생하며 배열 상에 입사되는 광대역 신호는 각 주파수성분에 따라 서로 다른 고유 벡터 영역을 갖게 된다. 따라서 주파수 성분별로 처리하여 평균 공간 스펙트럼을 구하여 입사각을 추정하는 기존의 Incoherent 처리기법은 심각한 추정 오차를 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 각 주파수 성분에 대한 고유한 벡터영역들을 Coherent 변환과정을 거쳐서 통합된 벡터영역으로 변환하여 공간 스펙트럼을 추정하고 이를 통하여 입사각을 추출한다. 시뮬레이션 결과를 통하여 Cherent 처리기법을 이용한 입사각 추정상의 우수한 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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