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Compressive Sensing Radar 연구 동향 원문보기

電子工學會誌 = The journal of Korea Institute of Electronics Engineers, v.41 no.6 = no.361, 2014년, pp.18 - 26  

최진호 (광주과학기술원 정보통신공학과)

초록
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신호의 표현과 압축은 밀접하게 연관되어 있다. 만약 매우 효과적인 신호 표현 방식을 찾을 수 있다면 매우 높은 비율로 신호 압축이 가능하다. 또한 효과적인 신호 표현 방식을 통해 우수한 성능과 낮은 복잡도를 갖는 신호 추정 방식을 유도할 수도 있다. 효과적인 신호 표현 방식은 대상 신호 자체의 성질과 관련되어 있다. 영상 신호등 매우 일반적인 신호가 적절한 변환을 통해 산재된 신호(sparse signal)가 될 수 있음을 많은 연구를 통해 볼 수 있다. 이러한 사실이 compressive sensing(CS)의 기반이다. 즉 신호가 어떠한 변환을 통해 산재된 신호로 표현될 수 있다면 매우 적은 수의 샘플로 이러한 신호를 알아낼 수 있다는 것을 Donoho와 Candes 등이 보였고 이것이 가능한 다양한 조건에 등에 대해 연구되었다. CS는 신호 처리에 근본적인 문제인 효과적인 신호 표현 방식에 직접 연관되어 매우 다양한 분야에 적용될 수 있다. 이 논문에서 CS의 기본적인 개념을 소개한 후 CS가 레이더 신호 처리에 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴본다.

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
2배 이상의 샘플비로 취득한 신호의 최소 샘플비는? 주어진 아날로그 신호를 가장 적은 수의 샘플로 표현하는 것에 대한 이론적인 연구는 매우 오래되었다[15]. 아날로그 신호의 대역폭에 2배 이상의 샘플비(sampling rate)로 취득한 신호(이산 신호)는 다시 아날로그로 변환할 때 아무런 손실 없이 복원됨이 잘 알려져 있고, 최소 샘플비는 Nyquist rate으로 잘 알려져 있다. 이 때 아날로그 신호는 기저 대역의 신호이고, 이 Nyquist rate 보다 더 적은 샘플비로 신호를 취득한 경우, 신호의 손상이 생긴다.
CS의 특징은? 즉 신호가 어떠한 변환을 통해 산재된 신호로 표현될 수 있다면 매우 적은 수의 샘플로 이러한 신호를 알아낼 수 있다는 것을 Donoho와 Candes 등이 보였고 이것이 가능한 다양한 조건에 등에 대해 연구되었다. CS는 신호 처리에 근본적인 문제인 효과적인 신호 표현 방식에 직접 연관되어 매우 다양한 분야에 적용될 수 있다. 이 논문에서 CS의 기본적인 개념을 소개한 후 CS가 레이더 신호 처리에 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴본다.
compressive sensing의 기반은 무엇인가? 신호의 표현과 압축은 밀접하게 연관되어 있다. 만약 매우 효과적인 신호 표현 방식을 찾을 수 있다면 매우 높은 비율로 신호 압축이 가능하다. 또한 효과적인 신호 표현 방식을 통해 우수한 성능과 낮은 복잡도를 갖는 신호 추정 방식을 유도할 수도 있다. 효과적인 신호 표현 방식은 대상 신호 자체의 성질과 관련되어 있다. 영상 신호등 매우 일반적인 신호가 적절한 변환을 통해 산재된 신호(sparse signal)가 될 수 있음을 많은 연구를 통해 볼 수 있다. 이러한 사실이 compressive sensing(CS)의 기반이다.
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