Fast DOA Estimation Algorithm using Pseudo Covariance Matrix

근사 공분산 행렬을 이용한 빠른 입사각 추정 알고리듬

  • 김정태 (경북대하교 전자전기공학부) ;
  • 문성훈 (경북대하교 전자전기공학부) ;
  • 한동석 (경북대하교 전자전기공학부) ;
  • 조명제 (국방과학연구소) ;
  • 김정구 (밀양대학교 정보통신공학부)
  • Published : 2003.01.01

Abstract

This paper proposes a fast direction of arrival (DOA) estimation algorithm that can rapidly estimate incidence angles of incoming signals using a pseudo covariance matrix. The conventional subspace DOA estimation methods such as MUSIC (multiple signal classification) algorithms need many sample signals to acquire covariance matrix of input signals. Thus, it is difficult to estimate the DOAs of signals because they cannot perform DOA estimation during receiving sample signals. Also if the D0As of signals are changing rapidly, conventional algorithms cannot estimate incidence angles of signals exactly. The proposed algorithm obtains bearing response and directional spectrum after acquiring pseudo covariance matrix of each snapshot. The incidence angles can be exactly estimated by using the bearing response and directional spectrum. The proposed DOA estimation algorithm uses only concurrent snapshot so as to obtain covariance matrix. Compared to conventional DOA estimation methods. The proposed algorithm has an advantage that can estimate DOA of signal rapidly.

본 논문에서는 입사 신호의 근사 공분산 행렬을 이용하여 신호의 입사각을 빠르게 추정하는 입사각 추정 알고리듬을 제안한다. MUSIC(MUltiple Signal Classification) 알고리듬과 같은 기존의 부분공간 입사각 추정 알고리듬은 입력 공분산 행렬을 구하기 위해서 다수의 표본 신호를 필요로 하며, 입력 공분산 행렬을 획득하기 위한 표본 신호의 수신시간 동안 입사각 추정이 수행될 수 없으므로 빠른 신호처리가 불가능하다. 또한 코히어런트 신호가 입사하는 경우에 코히어런트 신호간의 간섭으로 신호의 입사각을 정확하게 추정할 수 없다. 제안한 입사각 추정 알고리듬은 빔 형성기를 이용하여 매 표본 신호의 공간적인 빔 형성을 먼저 수행하여 신호간의 간섭을 제거한 후에 센서의 출력 값을 이용하여 방위각 응답(bearing response)과 방향 스펙트럼(directional spectrum)을 구한다. 방위각 응답으로 대략적인 신호의 입사각을 추정한 후에 방향 스펙트럼을 이용하여 정착하게 신호의 입사각을 추정한다. 제안 입사각 추정 알고리듬은 공분산 행렬을 구하기 위하여 그 순간의 각 어레이 소자에 입사되는 표본 신호만을 사용하고 방위각 응답을 구하기 위해서 몇 순간 동안의 표본 신호만 필요로 하므로 기존 입사각 추정 알고리듬에 비하여 크게 향상된 입사각 추정 속도를 갖는다.

Keywords

References

  1. P. Stoica, A. Nehorai, 'Performance comparison of subspace rotation and MUSIC methods for direction estimation,' IEEE Trans. Signal Proc., vol. 39, no. 2, pp. 446-453, Feb. 1991 https://doi.org/10.1109/78.80828
  2. S. Park, T. K. Sarkar and R. A. Schneible, 'Prevention of signal cancellation in an adaptive nulling problem,' IEEE Radar Conf., pp. 191-195, 1997 https://doi.org/10.1109/NRC.1997.588299
  3. B. Widrow, et al., 'Signal cancellation phenomena in adaptive antennas : causes and cures,' IEEE Trans. Antennas Propagat., vol. 30, no. 3, pp. 469-478, May. 1982 https://doi.org/10.1109/TAP.1982.1142804
  4. D. Curtis Schleher, Electronic Warfare in the Information Age, Artech House, 1999
  5. R. A. Monzingo, T. W. Miller, Introduction to Adaptive Arrays, A Wiley Interscience, 1980
  6. R. T. Compton, Adaptive Antennas, Concepts and Performance, Prentice Hall, 1988
  7. B. Widrow, S. D. Stearns, Adaptive Signal Processing, Prentice Hall, 1985
  8. M. H. Hayes, Statistical Digital Signal Processing and Modeling, John Wiley & Sons, 1996
  9. K. Kim, T. K. Sarkar and M. S. Palma, 'Adaptive processing using a single snapshot for a non-uniformly spaced array in the presence of mutual coupling and near-field scatterers,' IEEE Trans. Antennas and Propagat., vol. 50, no. 5, pp. 582-590, May 2002 https://doi.org/10.1109/TAP.2002.1011223