[논문]바이스태틱 MIMO 레이다 시스템에 적용되는 ML 도래각 추정 알고리즘의 근사 추정치에 대한 Closed-Form 표현

백지웅; 김종만; 이준호

doi:10.5515/kjkiees.2017.28.11.886

초록
AI-Helper

RCS 기술의 발달과 레이다 기술의 발달에 따라 바이스태틱, 멀티스태틱 레이다 시스템이 많이 사용되고 있다. 본 논문은 바이스태틱 MIMO 레이다 시스템의 수신신호 모델링 유도 과정을 보이고, ML 도래각 추정 알고리즘에 바이스태틱 신호를 적용했을 때의 성능 분석을 다룬다. ML 도래각 추정 알고리즘인 경우, 신호원의 개수에 따라 도래각 추정에 요구되는 탐색 차원 또한 증가하게 되어 많은 계산량을 요구한다. 해당 문제점을 해소하기 위해 본 논문은 해당 알고리즘의 추정오차를 closed-form 표현으로 유도함으로써 별도의 도래각 추정 없이 바이스태틱 환경의 수신신호에 대한 ML 알고리즘의 성능분석이 가능함을 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, for detection of low-RCS targets, bistatic radar and multistatic radar have been widely employed. In this paper, we present the process of deriving the received signal modeling of the bistatic MIMO radar system and deals with the performance analysis of applying the bistatic signal to the ...

Recently, for detection of low-RCS targets, bistatic radar and multistatic radar have been widely employed. In this paper, we present the process of deriving the received signal modeling of the bistatic MIMO radar system and deals with the performance analysis of applying the bistatic signal to the ML arrival angle estimation algorithm. In case of the ML algorithm, as the number of the targets increases, azimuth search dimension for DOA estimation also increases, which implies that the ML algorithm for multiple targets is computationally very intensive. To solve this problem a closed-form expression of estimation error is presented for performance analysis of the algorithm.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

바이스태틱 MIMO 레이다 시스템으로부터 얻은 신호는 DOD(Direction of Deperture)/DOA(Direction of Arrival) 추정 알고리즘을 통해 DOD와 DOA를 모두 추정하는 것이 일반적이다. 하지만 만약의 경우, 추정 알고리즘을 DOA 추정 알고리즘을 통해 DOA만 추정할 경우에 발생하는 추정결과를 본 논문은 다루고 있다.

가설 설정

타깃의 개수를 표현하는 P가 2라고 가정한다. A(θ_r1, θ_r2)의 열 공간에서의 투영행렬은 다음과 같이 표현 가능하다.

제안 방법

DOA 추정에 사용되는 알고리즘은 ML(Maximum Likelihood) 알고리즘이며^[14], 본 논문은 바이스태틱 신호에 대한 ML DOA 추정 알고리즘의 잡음으로 발생하는 추정 오차를 Closed-form 표현으로 유도하는 과정을 보이고, 이에 따른 성능분석을 보인다.
또한 그림 1과 그림 2는 SNR의 증가에 따라 근사과정이 없는 ML의 MSE와 근사과정을 거쳐서 유도한 추정 오차를 통해 구한 MSE가 정상적으로 감소하는 것을 보이고 있다. RCS가 동일하고 인접한 위치에 있는 두 개의 타깃에 대한 ML 알고리즘의 성능과 분해능을 보기위해 타깃의 위치가 [10°, 20°]에 위치하게 설정하였다.
바이스태틱 MIMO 레이다 시스템에서는 M개의 송신단의 안테나들이 내보낸 모든 신호를 각 수신단 안테나들이 받게 된다. 각 송신기의 안테나 신호들을 정합 필터링을 이용하여 구분하기 위해 각 안테나별 펄스 벡터들을 서로 직교하게 설계한다.

대상 데이터

송신단 안테나 배열의 안테나 간 간격은 d_t 이고, 수신단 안테나 배열의 안테나 간 간격은 d_r 이다. 타깃의 개수는 총 P개이다. 타깃이(θ_t, θ_r)에 존재한다고 가정하면, θ_t 는 송신기에 대한 각도이고, θ_r 은 수신기에 대한 각도이다.

성능/효과

U근사와 V근사를 통해 얻은 추정치를 통해 MSE를 얻을 수 있고, 이를 통해 우리는 바이스태틱 MIMO 레이다 신호를 ML 도래각 추정 알고리즘에 적용했을 시, 알고리 즘의 도래각 추정 성능 분석이 가능하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	바이스태틱 MIMO 레이다 시스템이란 무엇인가?	바이스태틱 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 레이다 시스템은 비행체의 RCS(Radar Cross Section) 기술의 향상에 대응하여 만들어진 레이다 시스템이다. 기존의 모노 스태틱레이다 시스템은 한 방향으로만 신호를 쏘고 받는다.
	바이스태틱 MIMO 레이다 시스템은 기존 시스템의 어떤 단점을 보완하는가?	바이스태틱 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 레이다 시스템은 비행체의 RCS(Radar Cross Section) 기술의 향상에 대응하여 만들어진 레이다 시스템이다. 기존의 모노 스태틱레이다 시스템은 한 방향으로만 신호를 쏘고 받는다. 때문에 해당 방향의 비행체 RCS가 작으면 타깃의 도래각 추정 [1]～[12] 에 있어 어려움이 존재한다.
	바이스태틱 MIMO 레이다 시스템의 장점은 무엇인가?	이에 반해 바이스태틱 MIMO 레이다 시스템 [13] 인 경우, 송신기와 수신기가 멀리 떨어져 배치되어 있는 관계로 타깃의 한 방향에서만 탐지하는 것이 아닌 두 방향에서 타깃을 탐지할 수 있다. 이로 인해 한 쪽 방향에서 산란된 신호가 검출되고, 다른 방향에서는 타깃이 탐지되는 방식으로 스텔스 비행체를 탐지하는데 용이 하다.

참고문헌 (14)

J. E. Fernandez del Rio, M. F. Catedra-Perez, "A comparison between matrix pencil and root-MUSIC for direction-of-arrival estimation making use of uniform linear arrays", Digital Signal Processing, pp. 153-162, vol. 7, no. 3, Jul. 1997.

상세보기
S. D. Silverstein, M. D. Zoltowski, "The mathematical basis for element and fourier beamspace MUSIC and root-MUSIC algorithms", Digital Signal Processing, vol. 1, no. 3, pp. 161-175, Jul. 1991.

상세보기
Z. Weng, P. M. Djuric, "A search-free DOA estimation algorithm for coprime arrays", Digital Signal Processing, vol. 24, pp. 27-33, Jan. 2014.

상세보기
Z.-Q. He, Z.-P. Shi, and L. Huang, "Covariance sparsity-aware DOA estimation for nonuniform noise", Digital Signal Processing, vol. 24, pp. 75-81, May 2014.

상세보기
J. Li, X. Zhang, "Two-dimensional angle estimation for monostatic MIMO arbitrary array with velocity receive sensors and unknown locations", Digital Signal Processing, vol. 24, pp. 34-41, Jan. 2014.

상세보기
J.-H. Lee, Y.-S. Jeong, S.-W. Cho, W.-Y. Yeo, and K. Pister, "Application of the Newton method to improve the accuracy of TOA estimation with the beamforming algorithm and the MUSIC algorithm", Progress in Electromagnetics Research, vol. 116, pp. 475-515, 2011.

상세보기
J.-H. Lee, S.-W. Cho, and H.-S. Kim, "Newton-type method in spectrum estimation-based AOA estimation", IEICE Electronics Express, vol. 9, no. 12, pp. 1036-1043, 2012.

상세보기
J.-H. Lee, Sung-Woo Cho, and In-Sik Choi, "Simple expressions of CEP and covariance matrix for localization using LOB measurements for circular trajectory", IEICE Electronics Express, vol. 9, no. 14, pp. 1221-1229, 2012.

상세보기
J.-H. Lee, S.-W. Cho, "Performance improvement of the AOA estimation algorithm using the Newton iteration", The Applied Computational Electromagnetics Society Journal, vol. 28, no. 3, pp. 249-272, Mar. 2013.

상세보기
S.-W. Cho, J.-H. Lee, "Efficient implementation of the Capon beamforming using the Levenberg-Marquardt scheme for two dimensional AOA estimation", Progress in Electromagnetics Research, vol. 137, pp. 19-34, 2013.

상세보기
J.-H. Lee, S.-W. Cho, and H.-J. Moon, "Application of the alternating projection strategy to the Capon beamforming and the MUSIC algorithm for azimuth/elevation AOA estimation", Journal of Electromagnetic Waves and Applications, vol. 27, no. 12, 2013.

상세보기
J.-H. Lee, S.-W. Cho, and S.-H. Jeong, "Application of the Levenberg-Marquardt scheme to the MUSIC algorithm for AOA estimation", International Journal of Antennas and Propagation, vol. 2013, article ID 402842, 2013.

상세보기
H. Yan, J. Li, and G. Liao, "Multitarget identification and localization using bistatic MIMO radar systems", EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, Dec. 2007.
P. Stoica, A. Nehorai, "MUSIC, maximum likelihood, and Cramer-Rao bound", IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. 37, no. 5, pp. 720-741, 1989.

상세보기

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

LOADING...

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

바이스태틱 MIMO 레이다 시스템에 적용되는 ML 도래각 추정 알고리즘의 근사 추정치에 대한 Closed-Form 표현
Closed-Form Expression of Approximate ML DOA Estimates in Bistatic MIMO Radar System 원문보기

초록
AI-Helper

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

가설 설정

제안 방법

대상 데이터

성능/효과

질의응답

참고문헌 (14)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

연구과제 타임라인

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

바이스태틱 MIMO 레이다 시스템에 적용되는 ML 도래각 추정 알고리즘의 근사 추정치에 대한 Closed-Form 표현 Closed-Form Expression of Approximate ML DOA Estimates in Bistatic MIMO Radar System 원문보기

초록 용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

가설 설정

제안 방법

대상 데이터

성능/효과

질의응답

참고문헌 (14)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

백지웅 (4) 김종만 (12) 이준호 (20)

연구과제 타임라인

전체(0) 논문(0) 특허(0) 보고서(0)

전체(0) 논문(0) 특허(0) 보고서(0)

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

바이스태틱 MIMO 레이다 시스템에 적용되는 ML 도래각 추정 알고리즘의 근사 추정치에 대한 Closed-Form 표현
Closed-Form Expression of Approximate ML DOA Estimates in Bistatic MIMO Radar System 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper