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문제 정의
- 또한, 역확산 이후의AOA 추정 결과 값들은 간섭의 AOA 들도 포함하므로 추정된 결과들 중 GPS 신호의 AOA를 선택하여야만 한다. 본 논문에서는 수신 신호로부터 추정된 AOA 값들 중 GPS 신호의 AOA 정보를 효과적으로 선택할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 역확산 이전의 AOA 추정 값들은 GPS AOA를 포함하지 않지만, 역확산 이후의 GPS 신호 전력은 잡음 전력 레벨에 비해 현저히 높으므로 역확산 이후의 AOA 추정 결과는 GPS AOA를 포함하게 된다.
- 본 논문에서는 추정된 AOA 정보들 중 GPS AOA를 선택하는 방법을 제시한다. 역확산 이전의 수신신호는 GPS, 간섭, 잡음 등을 포함하지만, GPS 신호의 전력이 잡음전력 레벨에 비해 현저히 낮으므로 GPS 신호는 잡음 부분공간(subspace)[5]에 포함되어, 추정된 AOA들은 GPS AOA는 포함하지 않고 간섭들의 AOA만 포함하게 된다.
- 본 장에서는 MUSIC이나 ESPRIT과 같은 일반적인 AOA 추정알고리즘을 사용해 추정한 간섭들을 포함하는 AOA 값들로부터 GPS AOA 정보를 선택하기 위한 알고리즘을 제안한다. 그림 1은 본 논문에서 제안하는 알고리즘에 대한 기본 블록다이어그램을 나타낸다.
가설 설정
- 두 번째 시나리오에 대한 각 신호들의 매개변수들은 표 3에 요약되어 있다. GPS 신호의 신호 대 잡음비(SNR; signal-to-noise ratio)는 -30dB으로 가정하고, 각 간섭(또는 jammer) 신호들의 간섭 대 신호비(JSR: jammer-to-signal ratio)는 60dB로 가정한다. 또한, FM 간섭신호의 변조 인덱스(modulation index) β는 0.
- 두 번째 시나리오의 수신신호는 한 개의 GPS 신호, 한 개의 CW 간섭 신호, 두 개의 FM 간섭신호, 한 개의 WB 잡음 간섭 신호, 두 개의 구형파 간섭신호, AWGN 등을 포함한다. 구형파 간섭신호들은 각각 50 샘플과 500 샘플의 on/off 주기 신호로 가정한다. 두 번째 시나리오에 대한 각 신호들의 매개변수들은 표 3에 요약되어 있다.
- 식 (2)에서 ζl과 ηl은 식 (3)과 (4)와 같이 주어지며, Θl은 l번째 신호에 대한 고도각(elevation angle)을 Φl은 l번째 신호에 대한 방위각 (azimuth angle)을 나타낸다. 또한, 샘플링된 CM(constant modulus)[9] 간섭신호들의 주기는 GPS 의사랜덤 간섭(PRN; pseudorandom noise) 코드의 주기와 같다고 가정한다.
- 본 논문에서 수신기는[7]과 [8]에서 묘사되어진 P × Q (M = PQ) 크기를 가지는 격자 안테나 어레이 구조를 사용한다고 가정한다.
- 본 절에서는 제안된 GPS 신호의 AOA 선택 알고리즘 성능확인을 위해 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 제시한다. 시뮬레이션을 위해 여덟 개의 안테나 어레이 요소들(M = 8)을 사용한다고 가정하였고, 수신신호는 두 가지 시나리오를 고려하였다. 첫 번째 시나리오의 수신신호는 한 개의 GPS 신호, 두 개의 CW(continuous-wave) 간섭신호, 두 개의 FM(frequencymodulated) 간섭신호, 두 개의 WB (wideband) 잡음 간섭신호, AWGN(additive white Gaussian noise) 등을 포함한다.
- 001이다. 시뮬레이션의 편의상 각 시나리오의 모든 신호의 고도각은 같은 것으로 가정한다.
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