• 제목/요약/키워드: Matrix Pencil Method

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Unitary 변환을 이용한 Matrix Pencil 방법 (Matrix Pencil Method using Unitary Transform)

  • 고진환;주위위;김태곤
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제44권2호
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    • pp.102-107
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    • 2007
  • 기존의 Matrix pencil 방식은 하나의 스냅샷으로 프로세싱 하기 때문에 신호의 다중경로가 존재하는 경우이거나 데이터 길이가 짧은 경우, 또는 환경이 nonstationary한 환경에서 DOA 추정에 적합한 방법이다. 그러나 array의 수가 많아지는 경우에는 복소수 계산으로 인하여 계산시간이 상당히 늘어나게 된다. 본 논문에서는 Matrix Pencil 방법의 계산량을 줄이기 위하여 unitary 변환을 이용한 Matrix Pencil방법을 제안 하였다. Unitary 변환이 Matrix Pencil에 성공적으로 적용되었으며, 컴퓨터 실험결과는 SNR에 따른 error을이 일치함을 보여 준다.

A SYMMETRIC-DEFINITE PENCIL APPROACH TO SOURCE SEPARATION

  • Park, Seungjin
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -3
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    • pp.1827-1830
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    • 2002
  • A matrix pencil method for source separation 〔3〕was shown to be an unbiased signal extractor in the presence of temporally white noise. Its efficiency and robustness lies in the fact that the method in 〔3〕 employs only time-delayed correlation matrices of the observation data, In this paper we stress out that the matrix pencil method might suffer from a numerical instability problem, be- cause the symmetric-definite pencil was not exploited. Moreover we present a simple method of constructing a symmetric-definite pencil so that the matrix pencil method is numerically stable.

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Matrix Pencil을 이용한 모델 저차화의 새로운 접근방법 (A new approach to model reduction using matrix pencil method)

  • 권혁성;정정주;서병설
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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    • pp.105-108
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    • 1997
  • This paper proposes a new approach of balanced model reduction using matrix pencil. The algorithm presented in this paper is to convert full-rank high-order system into rank-deficient system using perturbation made by matrix pencil method. Then the system can be truncated to a low-order system that we want via balanced realization. We discuss the comparison with other methods and the various observations by simulations.

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매트릭스 팬슬 방법의 데이터 불균형 제거 기법 (Data De-weighting in Matrix Pencil Method)

  • 고진환;쉬샤오웬;류병주;이제훈;이정섭
    • 한국통신학회논문지
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    • 제36권8A호
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    • pp.741-747
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    • 2011
  • 잘 알려진 매트릭스 팬슬 방법은 정적이지 않은 환경 및 주파수가 같은 다중경로 신호가 존재 할때도 동작하는 입사각 추정방식이다. 매트릭스 팬슬방식은 기존의 공분산행렬을 사용한 방식보다 더 좋은 분해능을 보여 줄뿐 아니라 계산량의 측면에서도 매우 효과적이다. 본 논문에서는 매트릭스 팬슬 방식의 계산 과정에서 발생되는 데이터의 가중치가 균형이 맞지 않음으로써 생기는 영향에 관해 기술한다. 데이터의 균형이 맞는 새로운 방식의 매트릭스 팬슬 방식을 제안하고 데이터의 불균형을 해소할 수 있음을 보여주었다.

4차 Cumulant를 이용한 Matrix Pencil Method (Matrix Pencil Method using Fourth Order Cumulant)

  • 장우진;고진환
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제43권2호
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    • pp.87-92
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    • 2006
  • Array 신호처리에서 복소 지수함수의 합으로 구성된 신호의 파라미터를 추정하는데 고차 통계를 이용할 수 있다. 본 논문에서는 4차 cumulant를 이용한 고차 Matrix Pencil method(MPM)를 제안하였다. 4차 cumulant는 Gaussian 잡음를 억제할 수 있기 때문에, MPM의 응답은 기존의 방법에 비하여 더 좋은 잡음 면역을 가지고 있다. 본 논문에서는 높은 정확성을 가지는 MPM의 모든 장점을 유지하면서 성공적으로 고차 MPM을 공식화하였다. 그리고 Numerical simulation을 통해서 본 논문에서 제안된 4차 cumulant를 이용한 방법이 Gaussian 잡음환경에서 더 우수한 DOA 분해능을 가지고 있음을 증명하였다.

Matrix Pencil Method를 이용한 OFDM의 주파수 추정 (Using The Matrix Pencil Method to Frequency Estimate Algorithm of OFDM System)

  • 차정근;강석진;박상백;고진환
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (C)
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    • pp.73-75
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    • 2003
  • OFDM 전송방식에 있어서 중요한 주파수 옵셋 추정을 하는데 있어서 기존의 FFT 방법이 가지고 있는 문제점을 보완하는 알고리즘이 많이 연구되고 있다. FFT의 정수배 옵셋외에 소수배 옵셋이 생겼을때 제대로 추정해 낼 수 없는 점을 보완하는 High resolutional technical 알고리즘을 보면 MVDR, MUSIC, root MUSIC, PISARENCO 등이 있다. 본 논문에서는 이러한 알고리즘 중에 MPM(Matrix Pencil Method)를 이용하여 FFT의 문제점을 보완하고 옵셋 추정을 시뮬레이션 해 보았다.

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Matrix Pencil 방법에 의한 비행기 모형의 ISAR 영상화 (ISAR Imaging of Airplane-like Targets by Matrix Pencil Method)

  • 유지희;권경일;이용희
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제12권2호
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    • pp.299-307
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    • 2001
  • 이 논문에서는 MP(Matrix Pencil) 방법을 이용한 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상에 대한 실험적 연구결과를 기술하였다. 측정은 CR(Compact Range) RCS 측정시설을 이용하였으며 두 가지 종류의 표적이 사용되었다. 첫 번째 표적은 MP의 성능을 확인하기 위하여 길이가 짧고 반경이 작은 원통형 표적이고 두 번째 표적은 실제 비행기 형상과 같이 복잡한 구조를 가진 무인항공기 모형이다. ISAR 영상을 얻기 위하여 MP와 FFT(Fast Fouier Transform)를 이용하였으며 실험결과를 비교해 보면 MP 방법을 사용하는 것이 기존의 FFT를 사용하는 것보다 더 좋은 영상을 얻을 수 있다는 것을 입증하였다.

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A controller design using modal decomposition of matrix pencil

  • Shibasato, Koki;Shiotsuki, Tetsuo;Kawaji, Shigeyasu
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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    • pp.492-492
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    • 2000
  • This paper proposes LQ optimal controller design method based on the modal decomposition. Here, the design problem of linear time-invariant systems is considered by using pencil model. The mathematical model based on matrix pencil is one of the most general representation of the system. By adding some conditions the model can be reduced to traditional system models. In pencil model, the state feedback is considered as an algebraic constraint between the state variable and the control input variable. The algebraic constraint on pencil model is called purely static mode, and is included in infinite mode. Therefore, the information of the constant gain controller is included in the purely static mode of the augmented system which consists of the plant and the control conditions. We pay attention to the coordinate transformation matrix, and LQ optimal controller is derived from the algebraic constraint of the internal variable. The proposed method is applied to the numerical examples, and the results are verified.

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Matrix Pencil 기법을 이용한 근거리 음원 위치 추정 기법 (Near-field Source Localization Method using Matrix Pencil)

  • 정태진;이수형;윤경식;이균경
    • 한국음향학회지
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    • 제32권3호
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    • pp.247-251
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    • 2013
  • 본 논문은 선형 선배열에서 Matrix Pencil(MP) 기법을 이용해 별도의 탐색과정 없이 근거리 음원의 방위를 추정하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 선형 선배열에서 근거리 음원이 가지는 대칭성을 이용하여 조향 벡터를 거리 독립적인 항으로 변화 시킨 후 MP 기법을 적용한다. 각 음원의 거리는 앞서 추정된 방위 정보를 이용하여 음원 수만큼의 1차원 MUSIC 기법을 적용하여 추정된다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 성능 검증을 하였다.

Matrix Pencil Method를 이용한 고분해능 TDOA 추정 기법 (A Super-resolution TDOA estimator using Matrix Pencil Method)

  • 고재영;조득재;이상정
    • 한국항해항만학회지
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    • 제36권10호
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    • pp.833-838
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    • 2012
  • TDOA 기법은 위치추정 기법의 하나로 간단한 구조와 높은 정확도를 가지는 장점으로 인해 실내측위, 재머 위치추적, 인명구조 등에 자주 사용된다. 본 논문에서는 MPM(Matrix Pencil Method)를 이용한 고분해능 TDOA 추정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 교차상관을 이용한 TDOA 기법에 비교하여 높은 정확도를 가지며 협대역 신호에 적용이 가능하다. 또한 잘 알려진 고분해능 기법 중 하나인 MUSIC(Multiple Signal Classification)에서 공분산 행렬을 사용하는 것과 달리 수집된 데이터를 바로 행렬로 만들어 사용하므로 복잡성이 낮은 특징이 있다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 소프트웨어 시뮬레이션 통해 추정 오차와 연산량 측면에서 MUSIC 기법과 비교하였다.