[논문]매트릭스 팬슬 방법의 데이터 불균형 제거 기법

고진환; 쉬샤오웬; 류병주; 이제훈; 이정섭

doi:10.7840/kics.2011.36a.8.741

[국내논문] 매트릭스 팬슬 방법의 데이터 불균형 제거 기법
Data De-weighting in Matrix Pencil Method 원문보기

한국통신학회논문지. The journal of Korea Information and Communications Society. 무선통신, v.36 no.8A, 2011년, pp.741 - 747

고진환 (경상대학교 전자공학과 AWC 연구실) , 쉬샤오웬 (경상대학교 전자공학과 AWC 연구실) , 류병주 (경상대학교 전자공학과 AWC 연구실) , 이제훈 (경상대학교 전자공학과 AWC 연구실) , 이정섭 (경상대학교 전자공학과 AWC 연구실)

초록
AI-Helper

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.

Abstract ▼ AI-Helper

Matrix Pencil method is one of the promising method to estimate DOA in non-stationary, multi-path coherent environment. Not only the Matrix Pencil Method offers better resolution than the conventional approach using covariance matrix, but also it is computationally very efficient. In this paper, we presented an effect of unbalanced data weighting in the formulation of the Matrix Pencil method. A new formulation has been suggested to mitigate the effect of unbalanced data weighting. Numerical simulation demonstrated that the proposed method can successfully eliminate the problem of unbalanced data weighting.

Keyword

참고문헌 (8)

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