KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5860-5876
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2018
A single snapshot data can only provide limited amount of information so that the rank of covariance matrix is not full, which is not adopted to complete the parameter estimation directly using the traditional super-resolution method. Aiming at solving the problem, a joint time delay and angle estimation using matrix pencil method based on information reconstruction vector for orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) signal is proposed. Firstly, according to the channel frequency response vector of each array element, the algorithm reconstructs the vector data with delay and angle parameter information from both frequency and space dimensions. Then the enhanced data matrix for the extended array element is constructed, and the parameter vector of time delay and angle is estimated by the two-dimensional matrix pencil (2D MP) algorithm. Finally, the joint estimation of two-dimensional parameters is accomplished by the parameter pairing. The algorithm does not need a pseudo-spectral peak search, and the location of the target can be determined only by a single receiver, which can reduce the overhead of the positioning system. The theoretical analysis and simulation results show that the estimation accuracy of the proposed method in a single snapshot and low signal-to-noise ratio environment is much higher than that of Root Multiple Signal Classification algorithm (Root-MUSIC), and this method also achieves the higher estimation performance and efficiency with lower complexity cost compared to the one-dimensional matrix pencil algorithm.
Array 신호처리에서 복소 지수함수의 합으로 구성된 신호의 파라미터를 추정하는데 고차 통계를 이용할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 MPM(matrix pencil method)보다 효과적으로 DOA를 판별하기 위해 MPM에 4차 cumulant와 moment 통계량을 적용하였다. 4차 cumulant 통계량은 선형 배열안테나에 입사하는 신호에 포함된 Gaussian 잡음을 효과적으로 감소시킬 수 있다. Gaussian 잡음이 존재하는 환경에서 기존의 방법과 4차 통계량을 이용한 방법을 시뮬레이션 함으로써 SNR과 DOA 분해능에 대하여 성능을 분석하였다. 결과로써 4차 통계량을 이용한 MPM이 기존의 MPM보다 우수함을 보였으며, 또한 4차 moment보다는 4차 cumulant 적용이 더 우수함을 증명하였다.
본 논문에서는 바이스태틱 MIMO(Multi-Input Multi-Output) 레이더 시스템에서 다중 신호의 DOA(Direction of Arrival)의 추정을 위한 2차원 Matrix Pencil Method(MPM) 기반 알고리즘을 제안하였다. 2차원 MPM은 낮은 SNR 환경에서도 기존 알고리즘에 비해 적은 연산량으로 다수의 DOA 추정이 가능하고, 송신기에서의 표적 각도인 DOD(Direction of Departure)도 동시 추정이 가능하다. 본 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 등간격 선형 배열구조의 MIMO 레이더 시스템에서 SNR에 따른 DOA 및 DOD의 RMSE(Root Mean Square Error)를 확인하였고, 2차원 Capon 기법과 비교하였다.
Modal parameter identification has received much attention recently for their usefulness in earthquake engineering, damage detection and structural health monitoring. The identification method based on Matrix Pencil technique is adopted in this paper to identify structural modal parameters, such as natural frequencies, damping ratios and modal shapes using impulse vibration responses. This method can also be applied to dynamic responses induced by stationary and white-noise inputs since the auto- and cross-correlation function of the two outputs has the same form as the impulse response dynamic functions. Matrix Pencil method is very robust to noise contained in the measurement data. It has a lower variance of estimates of the parameters of interest than the Polynomial Method, and is also computationally more efficient. The numerical simulation results show that this technique can identify modal parameters accurately even if the noise level is high.
TDOA 기법은 위치추정 기법의 하나로 간단한 구조와 높은 정확도를 가지는 장점으로 인해 실내측위, 군사, 의료 분야 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 CW(Continuous Wave)와 같은 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 SNR에 따른 오차와 연산량 측면에서 MUSIC 기법과 비교하였다.
In this paper, we propose a new algorithm for the performance analysis of the sidelobe blanker (SLB) in radar system, which is based on the matrix pencil method (MPM). In general, the SLB in radar is composed of the main antenna, the auxiliary antenna, and the processing unit. The auxiliary antenna with wide beamwidth receives interference signals such as jamming or clutter signals. The main antenna with high gain receives the target signal in the main beam and the interference signals in the sidelobe. In this paper the Swerling model is used as the target echo signal by considering a probabilistic radar cross section (RCS) of the target. To estimate the SLB performance it needs to calculate the probability of target detection and the probability of blanking the interference by using the signals received from the main and auxiliary antennas. The detection probability and the blanking probability include multiple summations of infinite series with infinite integrations, of which convergence rate is very slow. Increase of summation range to improve the calculation accuracy may lead to an overflow error in computer simulations. In this paper, to resolve the above problems, we used the MPM to calculate a summation of infinite series and improved the calculation accuracy and the convergence rate.
본 논문은 레이다 표적 인식에서 레이다 산란신호에 대한 3차원 산란점 추출을 위한 고해상도 기법에 대해 기술하고 있다. 또한, 3차원 산란점 추출에서 신호의 극점을 획득하기 위해 3차원 짝 맞춤 절차를 소개하고 있다. 짝 맞춤 절차는 기존의 일반적인 방법보다 더 정확하고 견고한 특징을 가지고 있다. 3차원 산란점을 추출하기 위해서는 우선 주어진 3차원 레이다 산란 데이터로부터 상호 분산 행렬을 생성해야 한다. 그리고 matrix pencil 기법을 이용하여 3차원 산란점을 추출한다. 본 논문에서 MSSP를 이용하여 상호 분산 행렬을 생성하였으며, 관측 행렬은 sparse scanning order conception 방법을 이용하여 만들었다. 제시한 기법의 성능을 보여주기 위해서 본 논문에서는 이상적인 점 산란체를 생성하여 이에 대한 결과를 보여주고 있다.
In the study, the noise involved on the active circuit is identified using correlation function. In order to figure out the unknown location of noise source, signals from each sections in the system are collected and the location is identified by a concept called "Noise Source SUI-face". Experiment is conducted to confirm the validity of the proposed method. Also a method to reduce and control the noise in the system signal by using Matrix Pencil Method is introduced. Experiment is attempted to prove that the total noise of system can be reduced by controlling the external noise.
Adaptive Beamforming (ABF) algorithm, which is a typical jammer suppression algorithm, guarantees the performance on the assumption that the jamming characteristics of the TDS (Training Data Sample) are stationary, which are obtained immediately before and after transmitting the pulse signal. Therefore, effective jammer suppression can not be expected when the jamming characteristics are non-stationary. In this paper, we propose a new jammer suppression algorithm, of which power spectrum fluctuates fast. In this case, we assume that the location of the jammer station is fixed during the processing time. By applying the MPM (Matrix Pencil Method) to the jamming signal in TDS, we can estimate jammer parameters such as power and incident angle, of which the power will vary fast in time or range bins after TDS. Though we assume that the jammer station is fixed, the estimated jammer's incident angle has an error due to the noise, which degrades the performance of the jammer suppression as the jammer power increases fast. Therefore, the jammer's incident angle should be re-estimated at each range bin after TDS. By using the re-estimated jammer's incident angle, we can construct new covariance matrix under the non-stationary jamming environment. Then, the optimum weight for the jammer suppression is obtained by inversing matrix estimation method based on the matrix projection with the estimated jammer parameters as variables. To verify the performance of the proposed algorithm, the SINR (signal-to-interference plus noise ratio) loss of the proposed algorithm is compared with that of the conventional ABF algorithm.
본 논문에서는 전송 잡음 환경 하에서 전자파 산란 물체의 식별을 위하여 사용하 는 파라메타 측정 기법에 관한 연구이다. 최대 유사측정(Maximum Likelihood Estimation : MLE)기법은 물체 식별에 변형하여 응용되면 종래 잘 알려져 사용되어온 함수군속(Pencil of Functions) 기법보다 더 좋은 측정결과를 가진다는 것을 본 논문 은 보여주고 있다. MLE 기법을 포함하여 파라메타 식별을 위한 도구로서 지금까지 여러 제안기법들이 있었으나, 본 논문에서는 샘플 데이타의 길이에 관계없이 목표시 스템의 파라메타 양에만 관계하는 최소단위의 메트릭스 연산이 사용됨을 보여주므로 잡음이 상재하는 추출 데이타로부터 목표식별에 가장 강한 강점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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