과결정된 Yule-Walker (OYW)추정기의 점근적 성질을 연구하여, 추정 오차의 점근적 공분산 행렬을 나타내는 식을 유도했다. 이식은 Yule-Walker방정식의 수의 증가가 주파수 추정도를 개선시킨다는 실험적으로 고찰된 사실을 입증했다. 끝으로 OYW방법의 점근적 주파수 추정도를 Cramer-Rao하한선과 비교했다.
참조 신호를 이용한 어레이 형상추정 기법은 일반적으로 참조 신호가 어레이로부터 충분히 먼 원거리에 위치한다고 가정하고 있다. 그러나 실제 해양 환경에서 어레이를 운용하는 경우 참조 신호와 어레이 사이의 거리는 충분히 떨어져 있지 않아 원거리 신호 모델을 바탕으로 한 기존의 기법들은 하이드로폰의 좌표 추정 시 많은 오차가 발생하게 된다 본 논문에서는 근거리 신호모델을 이용한 부공간 근사기반의 어레이 형상추정 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 기준하이드로폰에 대한 시간 지연 성분을 이용하여 근거리 참조 신호를 모델링하고, 어레이 형상 추정을 위한 근거리 파라미터를 구한다. 근거리 파라미터를 이용하여 기존의 원거리 형상 추정 기법을 일반화함으로써 참조 신호의 거리에 관계없이 하이드로폰의 좌표 추정이 가능한 기법을 제안하였다. 그리고 제안된 기법의 Cramer-Rao Lower Bound를 유도하였다. 모의실험 결과 참조 신호의 거리에 관계없이 제안된 기법이 기존의 기법에 비해 보다 정확하게 하이드로폰의 좌표를 추정할 수 있음을 확인하였다.
도래각추정은 표적으로부터 생성, 혹은 반사된 신호를 분석하여 표적의 방향을 추정하는 것으로 다양한 분야에 활용되고 있다. 인공신경망은 생물의 신경망을 모방한 기계학습의 한 분야로 패턴인식에서 좋은 성능을 보인다. 이러한 인공신경망을 도래각 추정에 활용하는 연구가 진행되어왔으나, 다양한 신호대잡음비 환경에 대응하는데에 제한이 있는 상황이다. 본 논문에서는 도래각 추정을 위한 3단계 인공신경망 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 잡음제거과정을 통해 단일 신호대잡음비 환경에서 학습한 모델을 다양한 환경에 적용해도 성능감소를 최소화할 수 있다. 또한 도래각 시프트 과정을 통해 학습 난이도를 낮출 수 있고 효율적인 추정이 가능하다. 우리는, 제안하는 알고리듬과 다른 부공간 기법, Cramer-Rao bound (CRB)와의 성능 비교를 통해 제안하는 알고리듬이 낮은 신호대잡음비 환경, 표적들의 도래각이 가까운 환경 등 특정한 열악한 관측환경에서 타 기법에 비해 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 페이딩 채널 환경에서 훈련 신호을 이용하는 자기 상관 함수 기반의 반송파 주파수 오차 추정기를 제안한다. 제안된 주파수 동기화 기법은 기존의 자기 상관 함수 기반의 추정기와 비교하였을 때 자기 상관 함수 계산 과정에서 보다 낮은 계산 복잡도를 가진다. 실험 결과를 통하여 제안된 반송파 주파수 오차 추정기가 기존의 방식보다 향상된 성능을 가지며, 제안된 추정기의 성능이 CRLB(Cramor-Rao lower bound)에 근접함을 보인다.
같은 단일 주파수를 갖고 위상만 다른, 즉 코히런트(coherent)한, 두 개의 신호가 비슷한 각도에서 동시에 입사하면 두 신호의 위상이 0도 혹은 180도 다를 경우 각도 추정에 큰 오차가 발생한다. 항공기용 레이다는 신호의 대역폭이 비교적 작으므로 지표면 혹은 해면 가까이 낮게 나는 표적의 경우에 직접파와 표면 반사파가 같은 거리 빈(range bin)에 위치하여서 이와 같은 현상이 일어날 수 있다. 본 논문에서는 항공기용 레이다에 있어서 단일 주파수를 사용하였을 경우, 저고도 표적의 다중경로 간섭에 의한 각도 추정의 크래머 라오 하한(Cramer-Rao lower bound: CRLB)를 보이고, 두 개의 주파수를 사용하였을 경우 CRLB가 낮아짐을 보였다.
본 논문에서는 sparse 채널에서 대표적인 채널 추정 기법들의 오차 성능을 비교 및 분석한다. 오차 성능을 비교하기 위해 크라머-라오 경계를 이용하여 최소평균자승오차 추정기법의 하한 경계를 구하고 이를 정합 추적 기법의 상한 경계와 분석한다. 분석 결과로부터 추정 탭 개수와 신호 대 잡음비에 따라 기존에 sparse 채널에서 효율적인 추정기법으로 알려진 정합 추적 기법보다 최소평균 자승오차 추정기법의 오차가 적을 수 있음을 보인다. 레일리이 페이딩 분포를 갖는 두 개의 sparse 채널에 대한 전산모의실험 결과 신호 대 잡음비에 따라 두 추정 기법의 오차 성능이 반전되는 경우를 보였다.
주변 후방산란 통신은 송신 전력효율 문제로 기존 RF통신에서 채널 추정방법인 파일럿(pilot) 신호를 통한 채널 추정기법이 제한된다. 제한된 송신 전력 환경에서 기존 주변 후방산란통신의 연구는 채널 상태로 인한 신호 변동을 고려하지 않은 이상적인 채널로 가정을 하고 연구되어 왔다. 본 논문은 주변 후방산란 통신 시스템에서 정규분포를 따르는 채널 상태인 주변 후방산란 통신 시스템에서 채널 추정 방법으로 블라인드 채널 추정기법 중 하나인 기댓값-최대화 알고리즘을 제안한다. 모의실험은 제안한 시스템 모델에서 기댓값-최대화 알고리즘과 추정값의 최소 분산을 나타내는 Bayesian Cramer-Rao 하한 경계를 이용하여 평균 제곱 오차(Mean Square Error, MSE)값이 하한 경계와 근접해 가는 것을 확인하고, 주변 후방산란 통신 시스템에서 채널 파라미터의 추정이 가능함을 증명한다.
A blind hopping phase estimator is proposed for the demodulation of received signals in frequency-hopping spread spectrum systems. The received signals are assumed to be bandwidth limited with a shaping filter, modulated as frequency modulation (FM) or binary frequency shift keying (BFSK), and hopped by predetermined random frequency sequences. In the demodulation procedure in this paper, the hopping frequency tracking is accomplished by choosing a frequency component with maximum amplitude after taking a discrete Fourier transform, and the hopping phase estimator performs the conjugated product of two consecutive signals and moving-average filtering. The probability density function and Cramer-Rao low bound (CRLB) of the proposed estimator are evaluated. The proposed scheme not only is very simple to implement but also performs close to the CRLB in demodulating hopped FM/BFSK signals.
This paper addresses estimating the frequency of a cisoid in the presence of white Gaussian noise, which has numerous applications in communications, radar, sonar, and instrumentation and measurement. Due to the nonlinear nature of the frequency estimation problem, there is threshold effect, that is, large error estimates or outliers will occur at sufficiently low signal-to-noise ratio (SNR) conditions. Utilizing the ideas of averaging to increase SNR and weighted linear prediction, an optimal frequency estimator with smaller threshold SNR is developed. Computer simulations are included to compare its mean square error performance with that of the maximum likelihood (ML) estimator, improved weighted phase averager, generalized weighted linear predictor, and single weighted sample correlator as well as Cramer-Rao lower bound. In particular, with smaller computational requirement, the proposed estimator can achieve the same threshold and estimation performance of the ML method.
A critical issue in applications involving networks of wireless sensors is their ability to synchronize, and mitigate the fading propagation channel effects. Especially when distributed 'slave' sensors (nodes) reach-back to communicate with the 'master' sensor (gateway), low power cooperative schemes are well motivated. Viewing each node as an antenna element in a multi-input multi-output (MIMO) multi-antenna system, we design pilot patterns to estimate the multiple carrier frequency offsets (CFO), and the multiple channels corresponding to each node-gateway link. Our novel pilot scheme consists of non-zero pilot symbols along with zeros, which separate nodes in a time division multiple access (TDMA) fashion, and lead to low complexity schemes because CFO and channel estimators per node are decoupled. The resulting training algorithm is not only suitable for wireless sensor networks, but also for synchronization and channel estimation of single- and multi-carrier MIMO systems. We investigate the performance of our estimators analytically, and with simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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