• 제목/요약/키워드: MUSIC(MUltiple Signal Classification)

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MUSIC 스펙트럼을 이용한 잡음환경에서의 목표 신호 구간 검출 (Target signal detection using MUSIC spectrum in noise environments)

  • 박상준;정상배
    • 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.

웨이블렛 변환과 MUSIC 기법을 이용한 소음원 추적 (Noise Source Localization by Applying MUSIC with Wavelet Transformation)

  • 최태환;고병식;임종명
    • 한국자동차공학회논문집
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    • 제16권2호
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    • pp.18-28
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    • 2008
  • In inverse acoustic problem with nearfield sources, it is important to separate multiple acoustic sources and to measure the position of each target. This paper proposes a new algorithm by applying MUSIC(Multiple Signal Classification) to the outputs of discrete wavelet transformation with sub-band selection based on the entropy threshold, Some numerical experiments show that the proposed method can estimate the more precise positions than a conventional MUSIC algorithm under moderately correlated signal and relatively low signal-to-noise ratio case.

Bluetooth 응용을 위한 MUSIC 알고리즘 기반 DoA 추정기의 설계 (Design of MUSIC-based DoA Estimator for Bluetooth Applications)

  • 김종민;오동재;박상훈;이승혁;정윤호
    • 전기전자학회논문지
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    • 제24권1호
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    • pp.339-346
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    • 2020
  • 본 논문에서는 multiple signal classification(MUSIC) 알고리즘을 바탕으로 Bluetooth 저전력 응용 기술에 적용 가능하도록 설계한 각도 추정기를 제안하고, 이를 FPGA로 구현한 결과를 제시한다. MUSIC 알고리즘은 높은 정확도에 따른 많은 연산량이 요구되므로 이를 하드웨어 고속설계 하였고, 실내 시스템의 다양한 해상도의 요구에 대응하기 위해 snapshot 가변을 가능하게 설계하였다. Xilinx zynq-7000으로 구현한 결과 9,081개의 LUTs로 구현함을 확인하였고, 100MHz의 동작주파수로 동작이 가능하도록 설계하였다.

An Efficient Direct Signal-Based Direction of Arrival Estimation Using Uniform Rectangular Array

  • Cho, Seokhyang
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권10호
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    • pp.89-94
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    • 2022
  • 이 논문에서는 등간격 사각형 배열(Uniform Rectangular Array: URA)을 사용하는, 계산상 효율적인 2차원 도래각(Direction of Arrival: DoA) 추정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 안테나에 도달한 수신 신호들간의 상관행렬 대신 그들 사이의 위상 관계에 직접적으로 기반하고 있기 때문에 직접 신호-기반 방법이라고 한다. 시뮬레이션 결과에 따르면 직접 신호-기반의 방법이 기존의 어느 방법들보다 현저히 적은 계산량으로도 평균 제곱근 오차(Root-Mean-Squared Error: RMSE)와 최대 절대 오차 측면에서 다중 신호 분류(MUltiple SIgnal Classification: MUSIC) 방법과 비교할 만한 성능을 보여준다.

간단한 신호 부공간 추정을 통한 MUSIC 기반의 효과적인 도래방향 탐지 (MUSIC-Based Direction Finding through Simple Signal Subspace Estimation)

  • 최양호
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제48권4호
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    • pp.153-159
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    • 2011
  • MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)은 신호부공간과 잡음부공간이 서로 직교한다는 사실에 기초하여 센서 어레이에 입사하는 신호의 도래방향을 추정한다. 잡음 부공간에 대한 기저(basis)를 구하기 위해 샘플행렬을 고유분해하며, 이에 따라 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서는 샘플행렬의 열벡터(column vectors)에서 잡음전력을 제거하여 신호 부공간에 대한 기저벡터를 구해 간단히 도래각을 추정하는 방법을 제시한다. 추정된 기저벡터를 이용하여 비용함수를 정의하고, 비용함수의 최소점을 찾아 도래각을 추정한다. 비용함수의 최소점은 격자 간격으로 나누어 계산하는 grid 방법이 아닌, 포물선 보간법(parabolic interpolation)에 기초한 Brent 방법을 적용하여 효과적으로 구해진다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안방식은 샘플행렬 고유분해에 의존하는 기존방식과 실질적으로 같은 성능을 가짐을 보인다.

신호 대 잡음비가 낮은 경우 광대역 신호의 입사각 추정 (On Estimating the Incident Angles of Wide Band Signals in Low SNR Environment)

  • 조정권;황영수;차일환;윤대희
    • 한국음향학회지
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    • 제8권4호
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    • pp.44-52
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    • 1989
  • UCERSS (Unit Circle Eigendecomposition Rational Signal Subspace) 알고리듬은 MUSIC(MUltiple Signal Classification) 알고리듬을 2차원으로 확장하여 단위원 상에서의 eigendecomposition을 이용함으로써 다수의 광대역 신호의 입사각을 추정해 왔다. 이 논문의 목적은 신호대잡음비가 아주 낮은 경우에도 다수의 광대역 신호의 입사각을 추정할 수 있도록 UCERSS 알고리듬을 개선하는데 있다. 잡음 성분을 술이기 위해 covariance difference 행렬을 이용한 ESPRIT(Estimation of Signal Parameter via Rotational Invariance Technique) 알고리듬을 UCERSS 알고리듬과 결합하여 2차원으로 확장시킨 wide band ESPRIT 알고리듬을 제시하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제시된 알고리듬의 성능을 UCERSS 알고리듬의 성능과 비교하여 제시된 알고리듬의 성능이 우수함을 보였다.

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다중 인코히어런트 평면파의 도래각 추정을 위한 고분해능 알고리즘 (High-Resolution Algorithm for Direction Finding of Multiple Incoherent Plane Waves)

  • 김영수;이성윤
    • 한국통신학회논문지
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    • 제24권9A호
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    • pp.1322-1328
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    • 1999
  • 본 논문에서는 등간격 선형어레이로 입사하는 다중 인코히어런트 평면파의 도래각을 추정하기 위하여 신호부각법과 결합된 MUSIC(SE-MUSIC)을 제안한다. 제안된 SE-MUSIC 알고리즘은 다음 두 가지 과정을 중심으로 이루어진다. (i) 먼저 이상적인 공분산행렬이 갖는 특성을 가지며 Frobenius norm 면에서 추정된 공분산행렬에 가장 가까운 부각된 행렬을 찾고 (ii) 다음으로 부각된 행렬에 MUSIC 방법을 적용하여 입사신호의 도래각을 추정한다. 낮은 신호대 잡음비 환경에서도 제안된 SE-MUSIC이 기존의 MUSIC보다 분해능면이나 통계적 성능 면에서 우수한 성능을 제공함을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 알 수 있었다.

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MUSIC 알고리즘을 이용한 JEM 신호의 Chopping 주파수 추출 (Chopping Frequency Extraction of JEM Signal Using MUSIC Algorithm)

  • 송원영;김형주;김성태;신인선;명로훈
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제30권3호
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    • pp.252-259
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    • 2019
  • 제트 엔진 변조(jet engine modulation: JEM) 신호는 제트 엔진 고유 정보인 날개 수를 제공하기 때문에 HRRP(High-Range Resolution Profile), ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)와 함께 표적 인식 분야에서 널리 이용된다. 제트 엔진의 날개 수를 얻기 위해서는 날개 수에 비례하는 chopping 주파수를 추출하는 것이 중요하다. 기존의 chopping 주파수 추출 방법은 초기 문턱값(threshold)를 정의하고, 이를 줄여가며, chopping peak를 탐지하는 방법을 사용한다. 하지만 이러한 탐지 방법은 반복적 찾음에 따라 신호에 따라 시간이 많이 소요되는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 MUSIC(MUltiple SIgnal Classification) 알고리즘을 이용하여 chopping 주파수를 추출하는 것을 제안한다. 주어진 JEM 신호에 MUSIC 알고리즘을 적용하여 chopping 주파수를 찾아 날개 수 후보군을 정하고, 후보군들의 점수를 위한 다른 chopping 주파수 추출에도 MUSIC 알고리즘을 적용하도록 한다. 반복적으로 찾는 기존의 탐지 알고리즘과 달리, 한번에 찾아내기 때문에 정확한 chopping 주파수를 찾을 뿐만 아니라, 계산 시간도 줄일 수 있음을 입증하였다.

뇌 신호원의 시계열 추출 및 인과성 분석에 있어서 ICA 기반 접근법과 MUSIC 기반 접근법의 성능 비교 및 문제점 진단 (Comparison of ICA-based and MUSIC-based Approaches Used for the Extraction of Source Time Series and Causality Analysis)

  • 정영진;김도원;이진영;임창환
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제29권4호
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    • pp.329-336
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    • 2008
  • Recently, causality analysis of source time series extracted from EEG or MEG signals is becoming of great importance in human brain mapping studies and noninvasive diagnosis of various brain diseases. Two approaches have been widely used for the analyses: one is independent component analysis (ICA), and the other is multiple signal classification (MUSIC). To the best of our knowledge, however, any comparison studies to reveal the difference of the two approaches have not been reported. In the present study, we compared the performance of the two different techniques, ICA and MUSIC, especially focusing on how accurately they can estimate and separate various brain electrical signals such as linear, nonlinear, and chaotic signals without a priori knowledge. Results of the realistic simulation studies, adopting directed transfer function (DTF) and Granger causality (GC) as measures of the accurate extraction of source time series, demonstrated that the MUSIC-based approach is more reliable than the ICA-based approach.

어댑티브 어레이 안테나용 디지털 수신기의 적응처리에 관한 연구 (A Study on Adaptive Processing of Digital Receiver for Adaptive Array Antenna)

  • 민경식;박철근
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.879-885
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    • 2004
  • 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