[논문]다중 목표물 추정을 위한 최대 우도 방법에 대한 연구

이민수

doi:10.7236/jiibc.2013.13.3.165

다중 목표물 추정을 위한 최대 우도 방법에 대한 연구
A Study on Maximum Likelihood Method for Multi Target Estimation 원문보기

한국인터넷방송통신학회 논문지 = The journal of the Institute of Internet Broadcasting and Communication, v.13 no.3, 2013년, pp.165 - 170

이민수 (대진대학교 통신공학과)

초록
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공간상에서 원하는 목표물의 도래 방향 추정은 수신 안테나에 입사하는 신호의 입사 방향을 찾는 것이다. 본 논문에서는 최대 우도 추정 방법을 이용하여 원하는 목표물의 도래 방향을 추정하였다. 도래 방향 추정방법은 최대 우도 방법에서 수신 신호 한계점 이상의 신호에 특이 값 분해를 적용하여 최대 우도 추정의 첨예도를 계산하여 원하는 목표물을 추정하였다. 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안된 방법의 성능을 기존 방법과 비교분석하였다. 목표물 도래방향 추정에서 본 연구에서 제안한 방법이 고유치 전개를 하지 않기 때문에 처리시간 단축에서 효과적이고 원하는 목표물의 방향을 정확히 추정하였다. 본 연구에서 제안한 방법이 목표물 추정에서 기존 방법보다 우수함을 나타내었다.

Abstract ▼ AI-Helper

In spatial, desired target direction of arrival estimation is to find a incidental signal direction on receive antennas. In this paper, we were an estimation a desired target direction of arrival using maximum likelihood method. Direction of arrival estimation method estimated a desired target calculating the maximum likelihood sensitivity using singular value decomposition above threshold signals among receive signals in maximum likelihood method. Through simulation, we were analysis a performance to compare existing method and proposal method. In direction of arrival estimation, proposed method is effectivity to decrease processing time because it is not doing an eigen decomposition in direction of arrival estimation, and desired target correctly estimated. We showed that proposal method improve more target estimation than general method.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 원하는 목표물을 추정하고자 할 때 고유치 전개와 고유치 분해를 사용하지 않고 고 분해능 기능을 갖는 최대 우도(Maximum likelihood) 방법을 사용 하여 도래 방향 추정 방법에 대해서 연구한다^[9]. 최대 우도 도래 방향 추정 방법은 목표물 추정을 위한 점근적 해석 과 도래 방향 추정성능 한계점사이에 트레이드 오프 (trade-off)를 제공하기 때문에 배열 신호처리 분야에 적용되고 있다.

제안 방법

본 연구 방법은 최대우도 추정 방법에서 수신신호의 한계점(threshold) 이상의 신호에 특이값 분해를 적용하여 한계점의 최적 해를 구한다. 그리고 최대 우도 추정 방법의 첨예도(sensitivity)를 계산하여 원하는 목표물을 추정한다. 즉 실패 한계점(failure threshold) 에러를 수정하여 목표물의 방향을 정확히 추정하고 한다.
본 논문에서는 최대 우도 추정 방법을 이용하여 공간상에서 원하는 목표물 신호 도래방향을 추정하였다. 최대 우도 추정 방법의 첨예도와 실패 한계점을 적용하여 목표물의 도래방향을 추정하였다.
최대 우도 도래 방향 추정 방법은 목표물 추정을 위한 점근적 해석 과 도래 방향 추정성능 한계점사이에 트레이드 오프 (trade-off)를 제공하기 때문에 배열 신호처리 분야에 적용되고 있다. 본 연구 방법은 최대우도 추정 방법에서 수신신호의 한계점(threshold) 이상의 신호에 특이값 분해를 적용하여 한계점의 최적 해를 구한다. 그리고 최대 우도 추정 방법의 첨예도(sensitivity)를 계산하여 원하는 목표물을 추정한다.
본 연구의 모의 실험에서는 두 개의 목표물을 추정하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 2개의 목표물 모두 추정하였지만 기존의 방법은 두 개의 목표물을 추정하지 못하고 하나의 목표물만추정하였다. 즉 본 연구에서 제안한 방법이 분해능이 향상되었다.
본 장에서는 모의 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법과 기존방법의 성능을 분석하였다. 기존 방법은 고유치 전개를 사용하는 선형 예측법을 적용하였다.
그리고 최대 우도 추정 방법의 첨예도(sensitivity)를 계산하여 원하는 목표물을 추정한다. 즉 실패 한계점(failure threshold) 에러를 수정하여 목표물의 방향을 정확히 추정하고 한다.
본 논문에서는 최대 우도 추정 방법을 이용하여 공간상에서 원하는 목표물 신호 도래방향을 추정하였다. 최대 우도 추정 방법의 첨예도와 실패 한계점을 적용하여 목표물의 도래방향을 추정하였다. 본 연구의 모의 실험에서는 두 개의 목표물을 추정하였다.

대상 데이터

그림 2 와 그림3 과 그림4는 신호의 도래방향[0^º, 10^º]에서 목표물을 추정한 그래프이다. 모의실험 조건은 신호대잡음비는 10dB, 배열 안테나 개수 6개, 안테나 간격은 반파장으로 설정하였다. 그림2는 목표물 신호 도래방향[0^º, 10^º]에서 선형 예측법을 추정한 그래프이다.

이론/모형

본 장에서는 모의 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법과 기존방법의 성능을 분석하였다. 기존 방법은 고유치 전개를 사용하는 선형 예측법을 적용하였다. 그림1은 신호대 잡음비 따라서 평균에러를 나타내었다.

성능/효과

즉 본 연구에서 제안한 방법이 분해능이 향상되었다. 그리고 본 연구의 최대 우도 도래 방향 추정 방법은 고유치 전개와 고유치 분해를 적용하지 않았기 때문에 기존의 고 분해능 방법보다 계산량이 감소한다. 본 연구의 분해능은 5°로서 기존의 선형예측법보다 목표물 추정 능력이 향상되었음을 증명하였다.
더욱더 분해능을 향상시키기 위해서는 높은 SNR, 스냅샷 수 증가, 배열 안테나 소자수 증가가 필요하지만 경제적으로 비효율적이다. 본 연구에 적용한 SNR, 스냅샷 수, 배열 안테나 소자 수를 고려하였을 때 본 연구의 성과가 효율적이다고 사료된다.
본 연구의 분해능은 5°로서 기존의 선형예측법보다 목표물 추정 능력이 향상되었음을 증명하였다.
본 연구에서 제안한 방법은 2개의 목표물 모두 추정하였지만 기존의 방법은 두 개의 목표물을 추정하지 못하고 하나의 목표물만추정하였다. 즉 본 연구에서 제안한 방법이 분해능이 향상되었다. 그리고 본 연구의 최대 우도 도래 방향 추정 방법은 고유치 전개와 고유치 분해를 적용하지 않았기 때문에 기존의 고 분해능 방법보다 계산량이 감소한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	도래방향 추정방법의 종류는?	초기에 도래방향 추정 방법은 레이더, 소나, 통신 시스템 등에 적용되었으며, 최근에는 의료 공학 및 바이오 메디컬분야에도 많이 적용되고 있다[1,2]. 도래방향 추정방법의 종류는 Bartlett 방법, Capon 방법, Linear prediction 방법, Min norm 방법, MUSIC 방법, ESPRIT 방법, Maximum Likelihood method 등이 있다[3-6]. 원하는 목표물 추정시 MUSIC방법 과 ESPRIT방법은 고유치 전개와 고유치 분해를 사용 하여 고 분해능 방법으로 알려져 있다[7,8].
	도래 방향 추정 방법이란?	도래 방향 추정 방법은 여러 센서로 구성된 배열 안테나에 수신된 신호들의 입사 방향을 분석하여 원하는 목표물의 방향을 추정하는 방법이다. 초기에 도래방향 추정 방법은 레이더, 소나, 통신 시스템 등에 적용되었으며, 최근에는 의료 공학 및 바이오 메디컬분야에도 많이 적용되고 있다[1,2].
	Barlett 과 Capon 방법의 단점은?	Barlett 과 Capon 방법은 초기에 제안된 방법으로 지금까지 연구된 도래방향 추정 방법보다 계산량이 복잡하지 않다. 그러나 단점으로는 원하는 목표물 추정시 분해능이 감소한다. Min norm 방법과 Linear prediction 방법은 기존의 Barlett 과 Capon 방법을 향상시키기 위해서 연구되었으며 기존의 방법보다는 분해능이 향상 되었지만 계산 복잡도가 증가하였다.

참고문헌 (11)

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Kwan Hyeong Lee, "A Study on the Target Incident Signal Estimation Technique of Spatial Spectrum in Wireless Network System", The Journal of Korean Institute of Information Technology, Vol. 8, No. 4, pp. 64-72, April, 2010
Gismalla, E.H and Alsusa, E, "On the performacne of Energy Detection using Bartlett's Estimate for spectrum Sensing in Cognitive Radio Systems", IEEE Trans on Signal Processing, Vo.60, No.7, pp.3394-3404, July, 2012.

상세보기
Hawkes.M and Nehorai.A, " Acoustic vector sensor beamforming and Capon direction estimation", IEEE Trans on Signal Processing, Vo.46, No.7, pp.1954-1966, Sep, 1998.

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Markel.J and Gray.A,"A linear prediction vocoder simulation based upon the autocorrealtion method", IEEE Trans on Signal Processing, Vo.22, No.2, pp.124-134, Mar,1974.

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Hsing-Feng Chen and Ken Huang Lin, "An improved Method for free space antenna factor measurement by using the MUSIC algorithm", IEEE Trans on Electromagnetic Compatibility, Vo.53, No.2, pp.274-282, May, 2011.

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Weiss,A.J and Gavish.M, " Direction finding using ESPRIT with interpo;ated arrays", IEEE Trans on Signal Processing, Vo.39, No.6, pp.1473-1478, Jun, 1991.
Bialer,O, Raphaeli,D and Weiss,A.J, "Efficient time of arrival estimation algorithm achieving maximum likelihood performance in dense multipath", IEEE Trans on Signal Processing, Vo.60, No.3, pp.1241-1252, Mar, 2012.

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Tao Li and Nehoral,A, "Maximum Likelihood direction of arrival estimation of underwater acoustic signals containing sinusoidal and random components", IEEE Trans on Signal Processing, Vo.59, No.11, pp.5302-5314, Nov, 2011.

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Vorobyov,S.A, Gershman,A.B, and Wong,K.M, "Maximum likelihood direction of arrival estimation iin unknown noise fields using sparse sensor arrays", IEEE Trans on Signal Processing, Vo.53, No.1, pp.34-43, Jan, 2005.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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