초록 ▼

여러 센서들로 구성된 어레이에 받아들여진 평면파들에 대한 입사각 추정 문제는 수학적으로는 공간 주파수를 추정하는 것과 동일하다. 이러한 공간 주파수를 추정하는 많은 알고리즘들이 협대역 신호가 입사하고, 센서의 이득 및 위상은 영점 조절되어 항상 고정된 정상 이득(normal gain) 및 정상 위상(normal phase)을 유지한다는 가정하에서 개발되었다. 그러나 대부분의 적용분야에서 취급되는 신호는 광대역이며(특히 소나 및 지구 물리학분야의 응용에) 센서의 이득 및 위상은 적용환경에 따라 영향을 받아 변동하거나 경우에 따라서

여러 센서들로 구성된 어레이에 받아들여진 평면파들에 대한 입사각 추정 문제는 수학적으로는 공간 주파수를 추정하는 것과 동일하다. 이러한 공간 주파수를 추정하는 많은 알고리즘들이 협대역 신호가 입사하고, 센서의 이득 및 위상은 영점 조절되어 항상 고정된 정상 이득(normal gain) 및 정상 위상(normal phase)을 유지한다는 가정하에서 개발되었다. 그러나 대부분의 적용분야에서 취급되는 신호는 광대역이며(특히 소나 및 지구 물리학분야의 응용에) 센서의 이득 및 위상은 적용환경에 따라 영향을 받아 변동하거나 경우에 따라서는 센서 자체의 결함으로 인하여 기존에 개발된 알고리즘을 그대로 적용할 시 많은 추정 오차 및 어레이 신호처리 알고리즘의 큰 성능 저하를 가져온다. 따라서 본 연구는 적용환경을 고려한 광대역 신호의 공간 주파수 추정을 위하여 Eigen-Decomposition Based Methods를 근거로 반복 추정법(iteration method) 및 광대역 신호의 협대역화를 위한 데이타 변환 행렬을 제안하였다. 또한 센서 결함이 있는 경우 어레이 신호 처리에 필수적인 광대역 신호의 빔형성기법 및 간섭 신호 제거 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 적용 분야는 수중 음파의 탐지 및 식별, 레이다, 지진학, 전파 천문학 등 어레이를 사용하여 신호의 정보를 추정하고 식별하는 여러 응용분야에 적용이 기대되며, 정확한 추정치와 정보 추출의 단순화를 근거로 전용 VLSI 설계로 응용 가능하리라 기대된다.

Abstract ▼

Array signal processing is concerned with the direction and estimation of signals and their parameters from data collected by spatially distributed sensors or antennas. All techniques to estimate DOA need accurate characterizations of the array and the signal. In particular, many eigen-decomposi

Array signal processing is concerned with the direction and estimation of signals and their parameters from data collected by spatially distributed sensors or antennas. All techniques to estimate DOA need accurate characterizations of the array and the signal. In particular, many eigen-decomposition based high resolution methods have been proposed in the past for the estimation of the directions of closely spaced sources using narrow band sources. And also, these methods need accurate characterization of the array parameters such as sensor gain and phase. However, in practice we often only know the sensor gain and phase approximately since sensor characteristics may drift with time. The effects of model errors due to sensor gain and phase, in terms of mean square error(MSE) and sensitivity of algorithms such as MUSIC and MIN-NORM, have been a subject of many recent studies. These studies have shown that the MSE of their DOA estimates will increase due to these errors. We propose efficient algorithms using data transformation (focusing operation) to deal with wideband sources and the iterative methods to estimate both DOA and sensor parameters. Focusing operation does not require a priori knowledge of source locations and minimize the average of the squared norm of focusing error over the angles of interest. And also, we present a new effective algorithm for element failure compensation of Generalized Sidelobe Canceller (GSC). The proposed algorithms can be applied to estimate parameters of arrays and signals to numerous applications-sonar, radar, radio astronomy and seismic wave signal processing, etc.

목차 Contents

• 제1장 서 론...8
• 1.1 연구배경...8
• 1.2 연구목적...9
• 1.3 연구범위...10
• 제2장 신호의 모델링...13
• 2.1 해석적 신호의 표현...13
• 2.2 신호의 모델링...17
• 제3장 Eigen-Decomposition Based Methods를 이용한 공간 주파수 추정...21
• 3.1 협대역 신호틀 위한 Eigen-Decomposition Based Methods...21
• 3.2 대표적인 광대역 신호의 공간 주파수 추정 알고리즘...24
• 제4장 광대역 신호의 공간 주파수 추정...28
• 4.1 Reduced Rank Focusing 변환...28
• 4.2 추정 능력 평가 및 분석...32
• 4.3 컴퓨터 시뮬레이션 결과...43
• 4.4 결과의 고찰...52
• 부 록...53
• 제5장 센서 이득 및 위상 변동하에서의 공간 주파수 추정...56
• 5.1 센서 이득 및 위상 변동을 고려한 신호의 모델링...57
• 5.2 센서 이득 및 위상 변동하에서의 입사각 추정...59
• 5.3 최소 고유치-고유벡터 이용법...69
• 5.4 신호 공간 제한 조건 방법...76
• 5.5 결과의 고찰...89
• 부 록...90
• 제6장 센서 이득 및 위상의 결함 보정을 위한 적응 빔형성기...94
• 6.1 선형 제한 조건을 갖는 빔 형성기...94
• 6.2 센서 이득 및 위상 결함에 따른 GSC의 보정 알고리즘...103
• 6.3 컴퓨터 시뮬레이션 결과...109
• 6.4 결과의 고찰...114
• 제7장 결 론...115
• 참고문헌...116
• 부록(논문 발표 실적 및 계획)...120